《生物统计学》教学大纲

《生物统计学》教学大纲
课程名称：生物统计学
课程编号：
课程类别：专业基础课/选修课
学时/学分：32/2
开设学期：第七学期
说明
一、课程性质与说明
1.课程性质
专业基础课/选修课
2.课程说明
生物统计学是运用数理统计的原理和方法来分析和解释生物界各种现象和试验调查资料的一门科学，在生物学、农学、林学、医药、卫生、生态、环保等领域已有广泛应用，是生命科学中一门十分重要的工具课。

本课程是本科生物科学专业的选修课，通过本课程的学习，应使学生理解并掌握生物统计学的基本原理和常用方法，在了解生物统计学的产生、发展及其研究对象与作用、生命科学中试验资料的整理、特征数的计算、概率和概率分布、抽样分布等基础上，掌握平均数的统计推断、χ2检验、方差分析、直线回归与相关分析、可直线化的曲线回归分析、多项式回归分析、多元回归与相关分析、常用试验设计、抽样原理和方法等，以运用统计方法分析和解决生物学科研领域内的实际问题为重点，为后续课程的学习和从事生物学科研活动打下必要的基础。

二、教学目标
1.学会实验方案的设计方法；
2.能搜集、整理、分析实验数据，并会根据实验进程及时调整不合理的实验设计方案；
3.能对生物信息进行有目的的搜集、处理、分析，从而提炼新的生物信息；
4.会用统计软件处理、分析实验数据。

三、学时分配表
章序
章题
讲授学时
实验学时
实践学时
上机学时
小计
1
前言及统计数据的收集与整理
4
2
概率和概率分布
3
几种常见的概率分布律4
4
抽样分布
4
5
统计推断
4
6
单因素方差分析
4
7
实验设计
5
统计软件的使用
合计
26
4
四、教学教法建议
本课程主要以课堂讲授为主，应用多媒体教学手段，采用多种教学方法，注意教学方法灵活、生动、吸引力强等特点，并且注重教学方法与手段的不断改进。

注意理论与实际相结合，教学示例尽量选用同学熟知的领域，尤其是本专业历年毕业论文中涉及到的生物统计领域的实例，让学生学会去分析问题、解决问题的能力。

课堂教学采用问题法、比较法、案例法、讨论法和自学法多种教学方式，注重课堂教学与课外自学结合。

课程理论教学结束后使用统计软件进行教学，让学生学会实验设计方法，能对实验数据进行合理的搜集、整理，并根据实验进程及时调整不合理的实验设计方案和处理水平，从而提炼新的生物信息。

五、课程考核及要求
1.考核方式：考试（√）；考查（）
2.成绩评定
计分制：百分制（√）；五级分制（）；两级分制（）
成绩构成：总成绩=平时考核（30%）+期末考核（70%）。

3.考核内容：通过讨论达到能够对资料进行正确的整理和分析，能够对均值进行显著性检验、χ2检验、方差分析和相关与回归等理论巩固，最终能够达到熟练应用于科研工作的目的。

本文
第一章前言及统计数据的收集与整理
教学目标
1.能对统计和统计学的内涵给予详细阐述；
2.能通过统计数据阐明它与统计学的关系；
3.学会描述统计与推断统计之间的内涵；
4.能以统计学方法解决生物学科中出现的问题；
5.能通过生物统计学的产生与发展对统计学有一个更深层次的了解；
6.能通过数据的收集及预处理进而掌握分析统计数据的方法；
7.学会不同类型分布图的制作及应用方法；
8.学会集中趋势、离散趋势及分布形状的统计特征数计算及应用。

教学时数
4学时
教学内容
前言
1.学习生物统计学课程的意义
2.生物统计学的任务和作用
3.生物统计学的性质和内容
4.学习这门课程所具备的条件
5.统计数据的收集与整理
第一节总体与样本
1.统计数据的不齐性
2.总体与样本
3.抽样
第二节数据类型及频数（率）分布
1.连续型数据和离散型数据
2.频数（率）表和频数（率）图的编绘
3.研究频数（率）分布的意义
4.研究频数（率）分布的不恒定性
第三节样本的几个特征数
1.平均数
2.平均数的计算方法
3.标准差
4.标准差的计算方法
5.偏斜度和峭度
6.变异系数
教法建议
讲授、案例式和问题式教学相结合。

通过生命科学中常见示例和本专业相关权威期刊上发表的高档次文章，尤其是以本专业历年毕业论文中出现的生物统计相关示例，让学生初步认识生物统计的基本知识，初步掌握统计原理和学习技巧，进而让学生了解生物统计与专业学习之间的关系，激发学生的学习兴趣。

考核要求
识记统计和统计学定义；分析统计数据与统计学的关系；学会描述统计与推断统计内涵；利用统计方法解决生物学科中的问题；说明生物统计学的产生与发展；识记数据收集及预处理的内容和方法；学会不同类型分布图的制作及应用；说明集中趋势、离散趋势及分布形状的统计特征数计算及应用。

第二章概率和概率分布
教学目标
1.能通过对随机事件、统计概率的了解进而掌握其运算规律；
2.领会小概率事件实际不可能性原理；
3.能通过两种概率分布原理详细阐述其应用范围。

教学时数
3学时
教学内容
第一节概率的基本概念
1.问题的提出
2.事件及事件间的关系
3.概率的统计定义
4.概率的古典定义
5.概率的一般运算
第二节概率分布
1.随机变量
2.离散型概率分布
3.连续型概率分布
4.概率分布与频率分布的关系
教法建议
讲授、案例式和问题式教学相结合。

通过课前给出思考问题，课堂再以生命科学中常见示例和本专业相关权威期刊上发表的高档次文章，尤其是以本专业历年毕业论文中出现的生物统计相关示例，让学生进一步了解概率和概率分布规律，并掌握其具体应用。

考核要求
识记随机事件、统计概率及其运算；领会小概率事件实际不可能性原理；说明两种概率分布原理及应用范围。

第三章几种常见的概率分布律
教学目标
1.能对几个理论分布----二项分布、泊松分布、正态分布和中心极限定理的概念和基本性质加以详细阐述；
2.能运用这些理论分布的概率进行计算。

教学时数
4学时
教学内容
第一节二项分布
1.二项分布的概率函数
2.服从二项分布的随机变量的特征数
3.二项分布应用实例
第二节泊松分布
1.泊松分布的概率函数
2.服从泊松分布的随机变量的特征数
3.泊松分布应用实例
第三节正态分布
1.正态分布的密度函数和分布函数
2.标准正态分布
3.正态分布表的查法
4.正态分布表的单侧临界值
第四节中心极限定理
1.中心极限定理的基本内容
2.中心极限定理推理的两个例子
3中心极限定理的抽样实验
教法建议
讲授、案例式和问题式教学相结合。

通过课前给出思考问题，课堂再以本专业相关权威期刊上发表的高档次文章，尤其是以本专业历年毕业论文中出现的生物统计相关示例，让学生进一步了解几种分布规律，并掌握其具体应用。

考核要求
识记几个理论分布----二项分布、泊松分布、正态分布和中心极限定理的概念、基本性
质；利用这些理论分布的概率进行计算。

第四章抽样分布
教学目标
1.能对抽样分布的概念和基本性质加以详细阐述；
2.能对抽样分布的概率进行计算。

教学时数
4学时
教学内容
第一节从一个正态总体中抽取的样本统计量的分布
1.样本平均数的分布
2.样本方差的分布
3.样本标准差的分布
第二节从两个正态总体中抽取的样本统计量的分布
1.标准差δi已知时，两个平均数的和与差的分布
2.标准差δi未知但相等时两个平均数的和与差的分布
3.两个样本方差比的分布─F分布
教法建议
讲授、案例式、问题式和讨论式教学相结合。

通过课前给出思考问题，课堂再以本专业历年毕业论文中出现的生物统计相关示例，让学生进一步了解抽样分布规律，并掌握其具体应用。

课后再布置作业，进行课外自学及对课堂内容进一步巩固。

考核要求
识记抽样分布的概念和基本性质；利用抽样分布的概率进行计算。

第五章统计推断
教学目标
1．能通过对统计假设测验和参数区间估计的基本原理和步骤的了解详细阐述一尾测验与两尾测验的区别以及统计假设测验两类错误的概念；
2.学会降低两类错误概率的措施；
3.学会平均数和百分数假设测验的方法；
4.能通过t检验的原理和方法理解其意义；
5.学会χ2检验的基本原理和方法；
6.能通过实例的学习，掌握适合性检验和独立性检验等方法。

教学时数
4学时
教学内容
第一节单个样本的统计假设检验
1.一般原理及两种类型的错误
2.单个样本显著性检验的程序
3.在δ已知的情况下单个平均数的显著性检验-u检验（u-test）
4.δ未知时平均数的显著性检验-t检验（t-test）
5.变异性的显著性检验─检验（─test）
6.正态性的判断
7.小结
第二节两个样本的差异显著性检验
1.两个方差的检验─F检验
2.标准差（δi）已知时两个平均数间差异显著性的检验
3.标准差（δi）未知但相等时，两平均数之间差异显著性的检验—成组数据t检验
4.标准差（δi）未知且可能不等时，两平均数间差异显著性检验
5.配对数据的显著性检验─配对数据的t检验
6.二项分布数据的显著性检验
7.关于连续性矫正
8.小结
教法建议
讲授、案例式、参与式、问题式和讨论式教学相结合。

通过课前给出思考问题，课堂再以本专业相关权威期刊上发表的高档次文章中出现的生物统计相关示例，让学生进一步了解统计推断方法，并掌握其具体应用。

课后再布置作业，进行课外自学及对课堂内容进一步巩固。

考核要求
学会统计假设测验、参数区间估计的基本原理和步骤，一尾测验与两尾测验的区别以及统计假设测验两类错误的概念；分析两类错误降低概率的措施；学会平均数、百分数假设测验的方法；学会t检验的原理和方法，并理解其意义；学会χ2检验的基本原理和方法；通过实例的学习，学会适合性检验和独立性检验等方法。

第六章单因素方差分析
教学目标
1.能阐述方差分析的基本原理；
2.学会单因素试验的方差分析方法；
3.能以方差分析的数学模型和基本假定学会数据转换方法。

教学时数
4学时
教学内容
第一节方差分析的基本原理
1.方差分析的一般概念
2.方差分析的直观理解
3.不同处理效应与不同模型
第二节固定效应模型
1.线性统计模型
2.平方和与自由度的分解
3.均方期望与统计量F
4.平方和的简易计算方法
第三节随机效应模型
1.线性统计模型
2.均方期望与统计量F
3.不等重复时平方和的计算
第四节多重比较
1．最小显著差数检验
2．Duncan检验。