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生物统计学的概念范文1
中图分类号S-01；G642文献标识码A文章编号0517-6611（2017）30-0249-02
生物统计学（Biostatistics）是运用统计学的原理和方法，分析生命科学研究数据资料的一门科学，包含试验方案设计、试验数据收集、整理及分析。生物统计学是全国许多高等院校生命科学类本科专业的一门重要的专业基础课程。由于该课程涉及的原理、概念及数学公式多且抽象难懂，系统性强，对学生逻辑思维能力的要求也高，常使学生在学习中倍感头疼，是一门难度大的课程。而生物统计学属于应用统计学的范畴，具有很强的实践性和应用性，是一门重要的工具课，它能培养学生统计学思想，使其学会如何科学地设计研究方案及分析数据，从而得出科学的结论；它能帮助学生更好地学习专业相关课程及完成毕业实习论文。因此掌握好生物统计学知识对学生今后从事本行业相关工作有重要意义[1]。
在全球一体化的大环境下，中外合作办学日益兴起，福建农林大学自2003年以来成功开办了与加拿大新斯科舍农学院的“2+2”本科教学合作项目（中加合作班）[2]，为了培养具有国际视野的高等人才，包括生物统计学在内的许多课程被设定为双语课程[3]。生物统计学双语课程要求学生掌握生物统计学的基本理论与应用的同时，也掌握一定的生物统计学专业英语，具备与国际同行进行专业交流的能力。本科学生的专业英语基础都相对薄弱，在学习难懂的生物统计学原理的同时，一并学习难记的生物统计学专业英语术语，可以说是难上加难。为了在有限的学时中让学生达到这两重学习目标，对课程体系和教学模式的完善进行了初步探索。关于优化生物统计学教学改革，各教学同行已有不少研究，案例法、引入各种计算机软件辅助教学、考核方式的改革、图示法、课程整合、项目导向等，均取得了成果[4-6]。其中课程整合模式和项目导向的教学模式启发很大，都在很大程度上强调了实践在生物统计学课程中的重要性，提倡“教、学、做”融为一体的教学理念，培养“知识+能力”的双强人才。世界著名教育学家杜威（JohnDewey）也强调理论与实践的整合，提出了综合课程的思想。在借鉴他人经验的同时，结合生物统计学的特点，即概念理论难和实践应用性强，从理论与实践相整合的角度出发，设计新的教学模式，利用理论讲授课、上机实践课、网络教学平台等多方面教学整合渗透，让学生在解决问题的实践过程中，更加深刻地理解理论知识，培养统计思想和实际应用的能力。
1修订教学内容及教学大纲
笔者所进行的教学改革面向对象为福建农林大学中加合作班的学生，他们本科学习的后2年即将赴加拿大繼续学习。为了提前适应国外的学习环境，他们的课程皆为双语课程，大多为全英文授课。针对各不同专业及各不同课程的双语课程，英文教学部分所占不等，都旨在使学生在掌握专业知识的基础上，培养能进行该专业学术问题国际交流的能力。而在英文渗透度不同阶段的双语教学中，以全英文教学对提高学生英语交流能力效果最好[7]。考虑到学生的实际需求，加上所面向的学生英语水平普遍较好，在教学内容的改革中，相应提高了英语教学所占的比重。起初计划实行全英文教学，但在与学生的初步交流后，发现他们的生物统计学专业英语基础十分薄弱，如果一味用全英文教学，恐怕本就难懂的生物统计学知识再加上不甚明了的专业英语使学生对该课的感觉更加云山雾罩，可能连掌握相应生物统计学原理的这个最基本教学要求都完成不了。因此修订了原初的教学计划，适当增加了中文教学的分量，在教学参考书、课件及教学情景设置上都做了相应的调整。教学用书选定了2本，中英文各1本，分别为杜荣骞著的《生物统计学》（高等教育出版社）和ThomasGlover、KevinMitchell著的AnintroductiontoBiostatistics（WavelandPrInc），同时也列出一些适合本科生阅读的英文教学参考书，方便学生课前预习和课后自学。采用全英文课件，旨在更好地给学生一个英语教学环境，而教学过程中，针对关键的专业知识和难懂的统计原理，用中英文详细解释，反复举例，力争使学生在掌握生物统计学知识的基础上同时增强他们的生物统计专业英语交流能力。
在确定该双语课程的教学语言模式后，根据该课程的教学目标及学时数，考虑到增加的生物统计学专业英语方面的学习内容，修订完善了教学大纲，对教学内容进行相应调整。相较于学校其他专业及他校该课程的40～50个学时安排，安排了60个学时，从时间上说比较充裕。其中51个学时为课堂理论课，9个学时为上机实践课。教学的主要内容与以往保持一致，包含生物统计学的基本原理概念、试验设计、描述统计（数据的整理与分析）和推断统计，每章增加相应的专业英语和统计软件操作的学习内容，并在课堂讲解后及时进行上机实践课的练习。为了让学生更好地学会灵活应用统计知识解决实际问题，一些公式的数理推算过程简略介绍，不再重点讲解。一方面让学生有更多时间和精力做到学以致用，另一方面打消学生因害怕艰涩难懂的数学演算而对该课程产生厌学情绪。在教学模式中，将理论与实践相整合，以达到“学中做，做中学”的目标。
2整合理论教学与实践教学
生物統计学虽然系统性、理论性强，但它更是一门实践性强的工具课。在教学中，若仅教授理论，学生很可能难以在今后的实际实践工作和研究中将其真正变成有利工具利用起来。基于这些特点，笔者试着从多角度进行理论和实践相整合的教学模式改革，以提高教学效果。具体体现在3个方面：一是试验设计原则理论与实践案例数据分析的教学整合；二是实践案例统计分析理论与计算机统计软件操作的教学整合；三是利用网络教学平台、课堂及课后的互动、中英文参考书的导读，将生物统计专业英语的教授与交流整合。
试验设计原则是生物统计学课程的重要内容之一，贯穿整个课程体系，它集中体现了统计思想的精髓所在。而对学生统计思想的培训，可以说是生物统计学课程教学的核心部分[8]。在教学过程中，这部分相对容易，没有复杂的数学公式，内容逻辑性强，学生能很快认同，但这也是最难教的一部分，学生可以很轻易地快速记住这些概念，但遇到实际问题的时候却往往表现得不知所措。同时，正因为没有真正学会如何去用，学生在一段时间后，可能不再记得这些概念原则。考虑到系统关联性，不少生物统计学书将试验设计的内容放在了全书的后半部分。若课堂教学也参照该顺序，那么试验设计原则教授的内容并没有反复解说和演练，很可能会导致试验设计的原则与实践案例分析相割裂，难于找到内在的密切联系，也使学生对试验设计的原则学习缺乏实践应用，从而导致易学易忘。所以笔者选择了从课程教学的初期就开始结合案例讲授统计思想，推出试验设计原则的内容，在后期的各推断统计模型的教学中，先给出案例，让学生自我实践，做出试验设计，进一步讲解试验设计原则与统计思想。一方面使普遍惧怕书中繁杂数学公式的学生了解到统计其实是很有趣的一门课，并非是一味地进行数学计算，打破学生恐惧的心防，激发学生的学习兴趣，让学生有学下去的动力。另一方面，让试验设计原则与统计思想的讲解和实践贯穿课程始终，原理、原则思想都是从实践中高度抽象浓缩的概念，也只有通过不断的实践，才能使学生在识记的基础上做到灵活应用，提高统计学能力。
计算机统计软件的操作技能在当今科技高度发展的时代愈显重要，尤其是当今大数据时代，对于海量数据的处理，单靠纸笔显然是不够的。因此计算机统计软件教学的重要性也被提到日程上来，成为当今生物统计学课程教学的重要部分[9]。关于计算机统计软件的教学，笔者在不同班级中分别尝试过Excel、SPSS和R教学，它们各有优缺点，
哪个软件更适合本科教学，很难一概而论。软件的操作属于课程实践环节的内容，它们都可帮助学生省去用复杂公式计算的工作，更高效地分析处理数据。无论是哪种软件，单一的操作教授并不是难点，如何选择正确的程序命令，如何解读计算结果，得出科学结论才是统计软件学习的关键，而这些则依赖其背后统计原理的掌握。正是由于这样环环相扣的关联，在教学过程中，笔者将统计软件的教学和相对应的生物统计理论的讲解通过实践案例相整合，在课堂中讲完统计理论后，随即教授如何用软件操作相关案例，通过软件操作的讲解和结果的解读，进一步巩固相关统计理论。同时，特意调整上机实践课的时间，让学生得以及时实践，将实践与理论教学整合。
该课程是双语课程，培养学生的生物统计专业英语能力也是教学的主要目标之一。而任何英语的学习，更多实践的练习是学好的不二法门。为了达到这个教学目标，笔者也采取了理论与实践整合的策略，除了全英文课件及课堂英文教学外，也利用各种课堂课后互动的机会及学校的网络教学平台加大对学生生物统计专业英语的实践训练。推荐课程参考书有英文书也有中文书，推荐中文书的目的是帮助没有生物统计学基础的本科生更好地系统掌握该学科的理论知识，而英文参考书的阅读则进一步训练学生生物统计的专业英语阅读能力。通过网络教学平台上传该课程的学习资料，布置部分课程作业，加强与学生的互动。上机实践课和课后习题也大部分采用英文形式，让学生在实践练习中熟记生物统计的专业英文词汇。
3教学效果及其展望
经过这样的教学改革，取得一定教学成果，但仍有不少缺憾的地方。通过理论与实践相整合的教学模式，学生对抽象的统计学概念原理有了深一步的了解，可能对方差分析、线性回归模型中相对复杂的计算公式不一定完全记牢，但对
其试验设计的原理都有所掌握，对于不同的案例，学生基本都能判断出其试验设计的类型，据此选择正确的软件程序命令，并对数据输入结果做出正确的解读，达到了预期的教学效果。教学反馈显示，学生普遍觉得案例偏少，自己实践练习的环节不够。从学生的表现看，他们也普遍热衷于自我实践的学习，激发了学习的热情，笔者也鼓励启发他们尝试多种方法解决问题，引导他们在课堂外自学，在实践中相互讨论，让他们更深刻、直观地理解生物统计学原理。而这也从另一方面反映了生物统计学为应用统计学一个分支的特点，需要在实践中学习，才能帮助学生活学活用。为了检验学生对生物统计专业英语的掌握情况，在课程考核（上机考试和期末闭卷笔试）中也采用部分英文考核方式。虽然大多学生最初被题目中描述的生物试验的专业英语所难住而显得无从下手，也有少数学生还是抓住了题目中统计常用的词汇，对题目做出了应有的解题判断，在笔者的一点提示后，近一大半的学生还是有了解题的正确思路，这有很大可能是得益于英文教学与平时大量英文习题的练习。
总之，作为应用统计学分支的生物统计学是实践性强的一门工具课，又具有理论性强的特点，理论与实践相整合的教学模式使学生“学中做，做中学”，不但激发了学生学习的热情，也能帮助学生通过实践更深刻地理解其背后统计原理概念，并真正做到活学活用。结合教学效果及学生的教学反馈，将对该教学模式进行进一步的优化，进一步增加软件实践环节，做到学以致用，培养出适应当今科技发展潮流的人才。
作者：贾琪等
参考文献
[1] 郝嘉琪.试论生物统计在农业科学试验中的应用[J].经济师，2017（6）：224-225.
[2] 王松良，CALDWELL C D，KILYANEK S，等.中加合作农业生态学“双语+精品”课程建设的探索与实践[J].福建农林大学学报（哲学社会科学版），2010，13（1）：90-95.
[3] 贾琪，贾坤志.农林院校留学生生物统计课程全英语教学实践与体会[J].教育教学论坛，2016（35）：136-137.
生物统计学的概念范文2
Epidemiology and Population Health, Albert
Einstein College of Medicine
Biostatistics and
Epidemiology
A Primer for Health and
Biomedical Professionals
Third Edition
2004, 243pp.
Softcover $ 33.20
ISBN 0-387-40292-6
本书是由美国Albert Einstein医学院流行病学和群体健康系流行病学室Sylvia Wassertheil Smoller教授编著的。第一版于1990年出版，第二版于1995年出版，现为第三版。本书的特点是根据流行病学和统计学的基本框架，使读者理解流行病学与生物统计学的基本原理，理解“为什么做”和“做什么？”学会“如何做、如何解释”。书中的内容都是临床试验和基础研究中最常用的、或是在文献中经常引用的。
全书共分9章。第1章讲述科研方法问题，包括逻辑推理、变异、研究设计、变量的量化、无效假设、假设检验、检验错误的类型、显著性水平等；第2章叙述概率的一些基本概念；第3章介绍常用的统计学检验方法；第4章介绍流行病学的基本概念，包括流行病学的应用、常用指标、流行病学研究类型、偏倚、混杂、交互、多变量分析等；第5章介绍筛检的基本概念；第6章是叙述随机对照临床试验；第7章介绍生活质量的评价，包括量表的结构、可靠性、真实性、敏感性（反应性）以及用量表评价生活质量的局限性；第8章介绍遗传流行病学的基本概念，包括双生子研究、连锁和联系分析、传递不平衡检验等；第9章阐述科研伦理学与统计学的关系。第8、9两章的内容在人类研究中十分重要，是第三版新增加的，是一般流行病学或统计学入门书籍中所没有的。
书后附有9项附录，介绍正文中各种统计学计算的实例，以使读者能够更顺利阅读本书、以及如何实际计算，包括卡方、Z值及t-值的临界值表、Fisher精确检验、几组比较的Kruskal-Wallis非参数检验、相关系数计算、率的年龄调整、比值比的可信性、两个变量的“J”或“U”型关系、量表记分改变的适宜性（敏感性）评价、以及遗传学基本原理和知识。书后还附有参考文献及建议阅读的书目，读者如需了解更深入的、超出本书范围的内容、或涉及高等数学方面的内容，可阅读这些推荐的教科书。书末附有主题索引，便于读者检索。
本书以科学的哲学和逻辑学原理，讨论统计学检验的基本原理，而不是让读者去做具体的统计学检验。全书各章节都是独立的，读者可不按顺序阅读，只阅读感兴趣的部分。本书特别适合那些没有或很少有数学背景的读者，使他们能够读得懂、用得上。
本书内容既简明，又适合范围较广的读者需要，所阐述原理和方法适合多种领域，包括医学、公共卫生、心理学、教育学。本书是一本简明的流行病学与生物统计学教科书，适合从事临床和基础研究的医生、医学专业本科生、研究生，或非医学专业学生参考，也可供程度较高的读者、以及对生物统计学与流行病学的逻辑学和方法学感兴趣的研究人员参阅。
乌正赉，教授
（中国医学科学院基础研究所）
生物统计学的概念范文3
生物统计附试验设计课程特点改革生物统计是应用数理统计的原理和方法来分析和解释生物界遗传变异现象的数量特征的科学。试验设计是科研工作未进行之前对整个试验研究课题的设计，生物统计与试验设计二者相辅相成。生物统计附试验设计作为畜牧兽医类专业的必修专业基础课，是一门理论性和实践性较强的课程，其教学目的在于使学生在掌握基本统计分析方法的基础上，培养学生独立处理和分析试验数据的能力，为进一步学习其它专业课程和毕业论文设计奠定一定的基础。该门课程相对于其它课程内容广、概念多、公式多。教学过程中教师难教，学生难学，加之大部分学生对该门课程的重要性认识不足，导致学生怕学，教师怕教。针对课程特点，对教学现状进行分析，为进一步教学改革提供帮助。
一、生物统计附试验设计课程特点
1.章节内容关系紧密，连贯性强
生物统计附试验设计的教学内容前后章节关系密切，环环相扣，层层深入。如本科教材中，常用统计术语、资料的整理、资料的统计描述、常用概率分布属于描述性统计部分，是理论基础；而假设检验、方差分析、X2检验、回归与相关分析是统计的核心内容，属于理论的应用部分；描述性统计与理论应用又为试验设计提供相应的原理和实验分析方法。如果学生对描述性统计部分尤其是常用概率分布内容理解不透的话，则后续章节中的假设检验部分将很难理解，进而导致学生越听越不懂，越听越没兴趣。
2.公式多，计算多，内容多，概念抽象，理解记忆难度大
生物统计附试验设计是一门专业基础课，是动物科学、动物医学以及生物学研究不可缺少的工具。学习过程中，涉及的公式和计算等多而且难记，概念也抽象易混淆，导致学生兴趣不浓。如常用概率分布包括正态分布、二项分布、泊松分布、t分布及样本平均数的抽样分布等，各种分布的特点不一，内容复杂难懂；基本统计量及三大显著性检验涉及大量的计算公式，多且难记；总体与样本、精确性与准确性、参数与统计量、自由度、秩次距等概念抽象易混淆，导致学生感到难懂、难记、难用。
3.以概率论和高等数学为基础，内容广，理论抽象
生物统计附试验设计是一门边缘学科，需要较好的概率论和高等数学为基础，涉及内容广泛。一些计算公式都是通过最小二乘法原理，运用微积分和线性代数等知识推导出来；一些原理，如平方和与自由度的可加性原理、小概率原理、无效假设原理等理论抽象难懂，需要在一定的概率论与数学基础上理解，常常会使学生感到枯燥乏味，不会灵活运用。
二、生物统计附试验设计课程存在的问题
生物统计附试验设计课程的显著特点决定了它必然会存在一些问题，主要表现为：①教学模式传统，手段单一。该门课程以课堂讲授为主，大都采用多媒体教学，教师是主讲者，学生是被动的接受者。由于内容抽象，原理枯燥，计算繁琐，导致学生厌学，积极性不高。②教与学脱节，实践环节薄弱，该门课程公式多，概念多，理论抽象，在讲授过程中，虽然能结合一定的生产和科研实例，但仍显抽象，难理解，直接导致教师感到难教，学生感到难懂，难记，不会灵活运用于生产实践。③学生对该门课程的重要性认识不足，由于学生在学习该门课程之前，对试验设计、试验结果统计分析等科研过程没有直观的认识和接触，直接导致学生认为该门课程不重要，学习也没用，萌生不爱学、不想学的思想。
三、结束语
综上所述，生物统计附试验设计是一门理论与应用相结合的科学，其课程特点决定了这门课程必然会存在一定的问题。在今后的教学中，为了培养更多的实用型和开拓创新型人才，只有认真分析课程的特点，针对教学现状，我们要不断的思考和探索，不断的改革教学方法，最大限度的挖掘学生的应用和创新能力，提高教学质量。
参考文献：
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生物统计学的概念范文4
1合理使用教材，优化教学内容
教材是体现教学内容和教学要求的知识载体，使教学的基本工具，不仅是学生在校获取知识的重要来源，也是教师进行教学的依据，贯穿整个教学过程，是提高教学质量的重要保证[6]。近几年来，随着教学改革的不断深化，各种各样的生物统计教材不断出现，每一本教材都有其自身的特点，又均有不同程度的不足之处，尤其在内容的编排上，笔者认为目前尚无符合数学逻辑的较为完美的教材，这也许与生物统计学这门课自身的特点有关。作为一名生物统计教师，要想取得良好的教学效果，就必须博览群书，归纳、整理和总结各家所长，深切领会生物统计教学内容，透彻把握内容间的内在逻辑联系，遵循数学逻辑编排各章节教学内容，
使学生听起来顺理成章，便于系统理解和掌握。例如：
大部分生物统计教材都是将正态分布、标准正态分布、、分布和二项分布等编排在同一章，而不同性质资料的显著性检验所依赖的理论分布不同，计量资料的显著性检验的理论依据是正态分布、标准正态分布、t分布和样本平均数的分布，其统计量的计算公式来源于正态分布和统计量的分布;计数资料的两属性率的显著性检验的理论依据是二项分布，其统计量的计算公式来源于二项分布的原理。所以，为了便于学生系统理解和掌握，应该将计量资料的显著性检验的理论分布和检验方法编排在一起讲授，而将计数资料的显著性检验的理论分布和检验方法编排在一起讲授。
2改革教学方法，运用多元化的教学形式
生物统计学的理论性相对较强，内容相对枯燥和抽象，单一的教学形式容易导致学生注意力涣散，产生视觉、听觉和思维疲劳。做为一名教师必须认真撰写教案或讲稿，认真备课，根据教材各章节的具体情况，选择多种适当的教学方式和方法贯穿于教学过程中，力求做到教学内容与方法的优化组合。例如：两样本所在总体均数差异的统计比较，试验设计方法不同，显著性检验所用的统计量的计算方法也不同，这时可采用比较法将成组设计与成对设计两种设计资料的统计比较方法对比起来讲解，从而有助于学生加深记忆，避免混淆;有时可采用演绎法，例如讲到算术平均数时，先下定义：一个资料中各观测值的总和除以观测值的个数所得的商就是算术平均数。再加以解释，最后再举例说明;有时可采用归纳法，例如在讲样本平均数分布的基本性质时，如果应用数学知识进行证明推导，一方面需要相当好的数学基础，另一方面又很抽象，不便于理解。为此，可模拟一个简单的抽样试验，根据试验结果归纳得出样本平均数分布的基本性质;有时可采用讲授与练习相结合的方法，例如，在讲授试验资料的整理、假设检验、方差分析、回归分析等内容时，在讲清解题思路和分析步骤的基础上，借助计算机Excel表统计分析工具和SPSS、DPS等统计分析软件演示例题的分析过程与结果，并安排适当的时间让学生动手练习。
另外，笔者授课时还注重系统讲授与启发式、讨论式及课堂提问等教学方法相结合，避免满堂灌”。经常在讲课过程中提出问题，启发、引导学生思考，适当‘设疑”，活跃课堂气氛，吸引同学们的注意力，在每次课结束前，有意识地留出一定的时间，让学生提问，以了解学生对所讲授的知识的掌握程度，发现问题，通过答疑及时得到解决，进一步加深学生对所讲授内容的理解记忆，增强学习生物统计的兴趣。
在教学的组织上，讲宄教学策略，提高教学艺术，创设良好的教学情境，培养学生判断、思维、推测、论证等多项技能，促进其逻辑思维能力的发展。课堂讲授是生物统计教学过程的主要形式，授课时应注意概念准确，条理清楚，逻辑性强，全面把握课程的深广度，突出教学内容的重点，难点;语言生动、精练，深入浅出;板书简洁、清晰;重视讲课效果的信息反馈，根据反馈信息适当调整讲课进度与讲授方式，修改完善授课内容，力求使教与学两方面协调一致，以提高教学效果。
3明确教师职责，既教书又育人，实现教学相长
作为一名教师，应明确自己的职责，爱岗敬业，积极承担教学任务，以对国家、对学生高度负责的精神对待自己的教学工作。努力学习、刻苦钻研业务，不断提高学术水平。认真学习和研宄教育科学，不断改进教学方法，努力提高教学水平和教学效果。
作为一名大学教师应注重自身道德品质修养，始终坚持身正为师，德高为范的宗旨，树立高尚的职业道德，为人正直、诚实，治学严谨，以自己的言行规范同学们的思想意识，端正学习态度，帮助学生树立正确的世界观和人生观，真正做到既教书又育人。教师的言传身教对学生素质的培养起着潜移默化的作用，在生物统计学的教学中，要注意用教师的言行感召学生，影响他们正确做人，寓德育于智育之中。例如，通过介绍本门课程的发展史以及在生产和科研中的地位和作用，激发学生主动学习的热情，启迪学生树立发奋学习、将来为祖国建设献身的决心;通过介绍前人发现问题、解决问题的思路和方法，对学生进行辩证唯物主义教育，培养学生的逻辑思维能力和创新精神;通过指导学生自学，培养学生分析归纳、综合表达的能力;通过课堂讲授，在教学语言、教学方法、版书设计等方面，给学生起示范作用，培养学生的从师素质;通过认真批改学生作业和耐心答疑，培养学生严谨求实的科学态度。
由于生物统计学具有数学逻辑性，前后章节联系较密切，通常是上次课讲原理，下一次课接着讲应用，如果原理没有掌握好，具体应用时就会一塌糊涂;另外，生物统计课程内容的编排一般是：先讲基础理论、基础知识(包括一些常用的统计量，如均方、标准差、标准误等)或常用的实验术语和统计术语，后面直接利用这些基础理论、基础知识，或在讲课过程中直接使用统计术语或实验术语，如果这些基础知识没有理解或掌握，听课时就会反应迟钝，影响听课效果，久而久之，就会感到越听越糊涂，越学越不明白，结果可想而知。因此必须严格要求学生按时上课，不准随意旷课、迟到、早退，同时，上课要认真听讲，积极思考，顺着教师讲课的思路，认真详细地做好笔记，便于今后复习和巩固所学内容。
另外，为帮助学生巩固和消化所学知识，可要求学生积极主动与教师联系沟通，教师也要注重师生间的交流与互动。只有通过及时沟通，学生才可以及时解决学习中遇到的难题，向教师反馈教学中存在的不足和改进建议，同时教师也可以在交流中清楚了解学生的知识背景、理解能力及学习中普遍存在的问题，从而可以因地制宜、因材施教的调整教学计划和内容安排，并针对学生提出的问题及时优化课堂教学环节，促进教学相长和师生的共同进步与发展。在教学过程中笔者主要采用课间交流、作业批改、手机短消息、无记名随堂问卷调查等形式，保持教学互动和师生间必要的交流;通过E-mail等网络交流工具实现师生间在情感、知识等方面的良好沟通与紧密联系，以便及时发现问题，了解教学情况，有针对性地改进教学效果。
4充分利用现代化教学设施、手段，培养学生的创新意识
随着多媒体技术的发展和多媒体设备的普及，多媒体计算机辅助教学(MCAI)作为现代教育技术的一种重要手段，目前在国内外被广泛地应用于教学实践中。多媒体课件因其容量大、展示灵活，而且集图像、音频和视频于一体，为教学创造了广阔的空间[7]。多媒体计算机辅助教学和传统的教学手段相比，可以不受时间、空间、微观、宏观的限制，通过生动形象的教学内容，帮助学生进行对比、综合和归纳，培养学生的理解能力和创新能力，提高学生的分析问题和解决问题的能力，在学生的综合能力培养方面，可以实现传统教学方式不可比拟的效果。生物统计学概念多，公式多，统计计算过程繁琐乏味。如果在课堂上采用板书的形式进行演算，既浪费课堂教学时间，又容易出错。多媒体课件具有图文并茂的特点，可以进行人机交流，在生物统计教学过程中恰当地使用多媒体计算机辅助教学具有以下优点。
第一，使用多媒体教学能够传授给学生一种应用高科技、紧跟时代步伐的观念，开阔了学生的视野，拓宽了学生的知识面，并能在一定程度上促进学生在计算机等相关课程的学习。
第二，多媒体计算机辅助教学能以文字、图形或动画方式直观地展示生物统计学的教学内容，可以通过不同的背景图案、字体颜色、线条、图形、声音、动画等变化多端的形式，来吸引和刺激学生集中注意力，活跃课堂气氛，提高学生的学习兴趣，加深学生的理解和记忆。
第三，多媒体计算机辅助教学授课的信息量大，而且可以根据需要，及时衔接到相关的统计网站或网页，灵活地向学生传递相关的教学信息。在教学过程中，可以有意识地关注并介绍一些主要的统计学网站和论坛给学生，借助网络达到沟通和共同提高的目的。
第四，多媒体计算机辅助教学可以以计算机为媒介，通过‘网络课堂”模块，为学生提供自我学习空间，实现师生间的‘交互”。在网络课堂”模块，按照教师授课的逻辑过程及教学方法，将授课内容进行模拟，并以Flash动画的形式再现，学生可以随时浏览、学习，从而为学生营造了良好的自我学习空间，调动了学习的主动性;当学生在学习的过程中遇到问题时，可在‘网上讨论”界面，通过局域网与教师或学生进行讨论，实现师生之间的直接交流与互动。
第五，多媒体教学使生物统计学教学智能化，实现教学内容与实际应用的有机结合。生物统计学教学的目的并不在于让学生掌握一些知识点，而在于树立统计观念，培养学生新的统计学推理思维能力，学会从不确定性和概率的角度去思考问题，深刻理解统计学基本原理，懂得如何运用统计学原理处理科学研宄中的信息，并能够应用统计分析软件正确地处理分析试验数据。传统的生物统计学教学是以教师为中心，教师以黑板、粉笔和教案进行教学，学生被动地做笔记、复习、考试，这种教学模式不利于学生熟练掌握这门课程。应用多媒体计算机辅助教学，教师在授课过程中可以根据需要直接利用Excel、SPSS、DPS等统计分析软件演示例题的分析过程与结果，从而实现教学内容与生物统计软件应用的有机结合，开阔了学生的视野，激发了学生们的学习兴趣。
5积极开设实验课，做到理论与实践相结合
实验教学在整个教学体系中有它独特的地位，它是理论与实践相结合的重要手段，是将知识转化为能力的媒介，有利于拓展和提高学生的思维素质。大学期间所学的知识是有限的，最重要的应该是通过学习培养出良好的思维习惯和正确的思维方式，掌握探索未知世界规律的途径和方法。由于在实验过程中，学生可以运用多种感官来接受信息，不仅容易引发兴趣，调动学习的积极性，而且能全面观察和积极思维。
生物统计学的概念范文5
生物统计学是应用数理统计的原理和方法来分析并揭示生物界各种现象和试验调查资料的一门学科[1]。随着生物学研究的不断发展，生物统计学的应用越来越广泛，已逐渐成为生物学各领域研究和实际工作必不可少的工具。本课程的教学目的旨在使学生理解生物统计学的基本原理，能正确设计科学试验，掌握合理收集数据、正确整理和分析数据资料的方法，培养分析问题和解决问题的能力，为今后毕业论文设计和科学研究奠定基础。
生物统计学是南阳师范学院生命科学与技术学院的一门专业基础课。与其他课程相比，该课程理论性强，比较抽象，而且要求学生具备必要的、足够的应用数学知识。此外，该课程内容广、概念多、计算公式繁多且?y记[2，3]，加之学时的限制及大部分学生对该门课程的重要性认识不足，导致许多学生认为该门课程较难学习和掌握，是一块“难啃的硬骨头”。因此，对生物统计的教学方法进行改革，进一步提高该课程教学效果，增加学生学习该课程的兴趣与信心，是当前从事生物统计课程教学教师面临的挑战。笔者结合自己的教学实践经历，针对该门课程的特点，在分析目前教学中存在问题的基础上，就如何提高该门课程的教学效果，谈谈体会和思考。
一、生物统计学教学中存在的问题
（一）学生缺乏学习积极性
生物统计学属于应用统计学的一个分支，以数学概率论和数理统计为理论基础[1]。该课程的一些计算公式及原理，需要在一定的概率论与数学基础上理解。虽然学生在大一已经学习了高等数学的相关知识，但多数学生数学基础知识相对薄弱，因此常常会感到枯燥乏味，进而导致厌学情绪的出现，学习积极性不高。此外，生物统计学的学习过程是循序渐进的，课程内容是承上启下、前后连贯的[1，4]，如果学生对某一章节内容理解不透的话，则有可能会影响到后续章节的学习，导致学生陷入越听越听不懂、越听越没兴趣的恶性循环，进而萌生不想学的思想。
（二）教学手段单一，实践环节薄弱
课程教学大多仍然是单纯的课堂讲授，“纸上谈兵”多，缺乏应用生物统计知识的实际训练，导致学生无法正确掌握和应用理论知识，也难以把知识转化为实际技能。这种单一的传统教学模式已经严重束缚了学生学习的兴趣及动脑能力的培养。此外，生物统计学中涉及大量数据，传统课堂教学大多采用计算器进行统计计算，相对耗时较多，使课堂的教学效率降低。现代统计方法离不开先进的计算机手段，利用统计软件代替繁重的手工计算进行统计分析，已是生物统计学发展的必然趋势。由于受到学时及教学条件的限制，目前我院生物统计学尚未开设上机试验课，致使学生还不能熟练操作当前常用的Excel、SPSS、SAS等统计分析软件，很难做到所学内容与科研实践的紧密结合，综合运用知识的能力不能得到提高。
（三）开设课程学期不合理
目前，我院开设本门课程多是在大二的第二个学期。学生接触专业课还很少，一些专业术语尚不熟悉，对所举专业方面的一些例子，理解时还存在一定的困难，影响教学效果。
二、提高生物统计学课程教学效果的有效途径
（一）认识课程地位，培养学习兴趣
生物统计学这门课程理论抽象，学生在学习过程中普遍感到晦涩难懂，学习兴趣不高，甚至有部分学生主观上认为该门课程就是学习数学知识的。这些想法都没有真正理解生物统计学的内涵。兴趣是学生最直接意识到的学习动机[5]，充分调动学生的积极主动性已成为教学改革的重点。生物统计学不仅是试验设计与统计方法的教学，而且该课程的内容对学生顺利完成毕业论文设计有非常重要的作用，是完成高质量毕业论文的保证。通过本门课程的学习，能培养学生进行科学试验的能力和对试验结果进行科学分析的能力，也为今后从事科学研究打下坚实的理论基础。因此教师应该让学生对该门课程有正确的认识，充分了解课程的重要性。在授课过程中，可以采用“启发式教学法”，引导学生思考，从而提高学习生物统计的兴趣。
（二）改进教学方式，提高教学效果
针对生物统计学课程理论性和逻辑性强的特点，教师可以采用“比对法”、“演绎法”、“探究式教学法”、“案例式教学法”等多种教学方法来提高教学效果，例如对于一些概念和公式，我们可以采用“对比法”教学帮助学生加深理解，如总体和样本、统计数和参数、成组数据和成对数据平均数比较的假设检验、直线回归系数与直线相关系数等。通过“对比法”讲授，可以让学生在差异中找出类似，在类似中分辩出差异，让其更好地掌握其联系及本质的不同。
为了提高课堂教学的效率，可以采用传统的板书教学与多媒体教学相结合的手段进行授课。传统的板书教学可以使学生跟着教师的思路走，对及时理解和消化知识非常有益。多媒体课件具有形象化、直观化、生动活泼等特点[6，7]，采用图示、实例等形式将抽象的知识以有效的方式呈现出来，有助于学生的理解和掌握。在教学中采用两者有机结合的方式，可充分利用两种教学手段的优势，达到好的教学效果。
（三）加强综合实训练习
在计算机日益普及的今天，统计软件的使用可以使计算变得简单和准确，因此应让学生对常用的统计软件有所了解和掌握。目前众多高等院校广泛使用的教学软件有Excel和SPSS[8]。其中Excel软件中的t检验、方差分析、回归、相关等功能可基本满足实验教学的要求，且易学易用。因此迫切需要尽快完成生物统计实验室的建设。
生物统计学是一门应用性很强的课程，在教学过程中必须注重理论联系实际。除课堂教学外，利用教学实训基地让学生进行实际课题研究训练，有利于加深对所学内容的理解。一方面学生可以根据自身的兴趣，通过搜集资料，自己提出课题和实验设计方案，然后在教师指导下进行课外研究，同时为毕业论文设计打下基础；另一方面，学生也可以参与到教师的课题研究之中，将学、研融为一体，为今后从事科学研究奠定良好的基础。
（四）建立合理的考核方式
?魍车纳?物统计课程考核以闭卷笔试的形式进行，这种应试模式使学生把主要精力放到了死记硬背上，忽视了知识的运用，而为了切实提高学生的实践能力，应建立合理的考核机制。
生物统计学考核成绩可由平时考核（占总成绩的20%）、期末实践考核（占总成绩的40%）、期末理论考试（占总成绩的40%）三部分组成。平时考核通过考勤、课堂提问、课后作业完成情况及小测验等情况综合评定；期末实践考核主要考查学生知识应用和解决实际问题的能力，可通过实训态度、实训报告、分析结果、上机应用软件操作的熟练程度等综合评定；期末理论考试主要考核生物统计的基本理论知识，考查学生对已学内容的掌握和应用情况。可以尝试采用开卷考试形式，可以看书和笔记，要求学生独立完成。这种考核方式既能检测学生的学习效果，又能加强学生解决实际问题的能力，有助于提高学生综合运用知识的能力。
生物统计学的概念范文6
自从Paelinck提出“空间经济计量学”这个术语，Cliff和Ord(1973,1981)对空间自回归模型的开拓性工作，发展出广泛的模型、参数估计和检验技术，使得经济计量学建模中综合空间因素变得更加有效。
Anselin(1988)对空间经济计量学进行了系统的研究，它以及Cliff和Ord(1973,1981)这三本著作至今仍被广泛引用。Anselin对空间经济计量学的定义是：“在区域科学模型的统计分析中，研究由空间引起的各种特性的一系列方法。”Anselin所提到的区域科学模型，指明确将区域、位置及空间交互影响综合在模型中，并且它们的估计及确定也是基于参照地理的（即：截面的或时－空的）数据，数据可能来自于空间上的点，也可能是来自于某个区域，前者对应于经纬坐标，后者对应于区域之间的相对位置。
国外近几年空间经济计量学得以迅速发展，如Anselin和Florax(1995)指出的，主要得益于以下几点：
(1)人们对于空间及空间交互影响的作用的重新认识。对空间的重新关注并不局限于经济学，在其它社会科学中也得以反映。
(2)与地理对应的社会经济大型数据库的逐步实用性。在美国以及欧洲，官方统计部门提供的以区域和地区为统计单元的大型数据库很容易得到，并且价格低廉。这些数据可以进行空前数量的截面或时空观测分析，这时，空间（或时空）自相关可能成为标准而非一种特殊情况。
(3)地理信息系统(GIS)和空间数据分析软件，以高效和低成本的计算技术处理空间观测的发展。GIS的使用，允许地理数据的有效存储、快速恢复及交互可视化，为空间分析技术的艺术化提供了巨大的机会。至少目前线性模型中，缺少针对空间数据和空间经济计量学的软件的情况已经大为改观。目前已有一些专门的空间统计分析软件，并且SAS、S-PLUS等著名统计软件中，都已经包括用于空间统计分析的模块。
（二）空间经济计量学与相关学科的关系
空间统计学是研究空间问题的另一门学科，它是应用数学的一个快速发展的分支。它起源于20世纪50年代早期，用以帮助采矿业进行矿藏量的计算。最早的工作是采矿工程师D.G.Krige和统计学家H.S.Sichel在南非进行的。70年代随着计算机的普及以及运算速度的大幅提高，空间统计分析技术逐渐扩展到地球科学的其它领域。目前已经普遍存在于需要处理时间上或空间上相关的数据的科技领域中。
空间经济计量学与空间统计学的区分不太容易。Haining和Anselin的观点认为空间统计学的研究大多由数据驱动，而空间经济计量学由模型驱动，即从特定的理论或模型出发，重点放在问题的估计、解释和检验上。空间统计学的主流是研究生态学和地质学中的物质现象，空间经济计量学主要研究与区域及城市经济有关的模型。有一种观点认为二者的区分应基于作者将其工作对应于空间经济计量学还是空间统计学，这种区分办法可能较为简单。
地质统计学(Geostatistics)发展于20世纪60年代，主要用于研究地质学现象的空间结构和进行空间估值。例如，在探矿过程中，通常是在空间上布点进行钻探，然后对采样得到的样品进行分析，估计矿藏的分布和储量。由于矿藏不开采的话，在时间上结构几乎是不变的，因此地质统计学研究的问题主要是空间相关。空间经济计量学所研究的问题不仅存在空间相关，往往所研究的问题在时间上也存在相关。
在区域经济学的理论中，人们建立了各种理论以及关系式来描述人类在空间上的行为，如研究城镇问题的“引力模型”等。但在利用模型进行定量研究问题的时候，需要将理论或关系式用数学模型来进行刻划，利用统计方法对模型进行估计、检验，并进行评价，这些正好是属于经济计量学研究的范畴。应该说，空间经济计量学主要研究区域经济问题，依据的是区域经济学理论，但它还需要综合数学，以及空间统计学等学科，因此它不等同于区域经济学，而是一门交叉学科。
二、研究的问题
空间经济计量学主要研究存在空间效应的问题。空间效应主要包括空间相关和空间差异性。在研究中涉及空间相邻、空间相邻矩阵等概念。
（一）空间相关
空间相关指在样本观测中，位于位置i的观测与其它j≠i的观测有关，即
附图
存在空间相关的原因有两方面：相邻空间单元存在测量误差，空间交互影响的存在。测量误差是由于调查过程中，数据的采集与空间中的单位有关，如数据是按省、市、县等统计的，但设定的空间单位与研究问题不一致，存在测量误差。
空间相关不仅意味着空间上的观测缺乏独立性，并且意味着潜在于这种空间相关中的空间结构，也就是说空间相关的强度及模式由绝对位置和相对位置（布局，距离）决定。
对于空间相关，空间自回归通常是其核心内容，空间自回归模型的一般形式为：
附图
在这个模型中，β解释变量X（n×k矩阵）的参数向量(k×1)，ρ是空间滞后相关变量的参数，λ是残差空间自回归（空间AR）结构中的参数。
W[,1]和W[,2]为n×n矩阵，是标准化或未标准化的空间加权矩阵，分别对应于因变量以及扰动项中的空间自回归过程，这两个矩阵可以不同，这意味着两个过程由不同的空间结构生成。
这个模型可以退化成为普通的线性回归模型、（纯）空间自回归模型、混合回归与空间自回归模型、残差空间自回归模型等形式。
对这个模型，普通最小二乘估计不仅是有偏的，而且是不一致的，参数的估计通常采用极大似然估计，近几年，有学者尝试采用贝叶斯估计对参数进行估计。
（二）空间差异性
空间差异性指空间上的区域缺乏均一性，如存在中心区和郊区、先进和后进地区等。例如，我国沿海地区和中西部地区经济存在较大差别。
对于空间差异性，只要将空间单元的特性考虑进去，大多可以用经典经济计量学方法解决。但当空间差异性与空间相关共同存在时，经典经济计量学方法不再适用，而且这时问题可能变得非常复杂，因为这时要区分空间差异性与空间相关可能非常困难。
研究空间差异性的模型主要有：
E.Casetti提出的空间扩展模型(1972)和回归参数漂移分析方法（简称DARP）模型(1982)。这时，空间差异性表现为模型参数随空间位置变化，并以空间单元的位置信息作为辅助变量（称为扩展参数）。
y=Xβ+ε
附图
模型(3)为以经纬坐标(Z[,x],Z[,y])作为扩展参数的空间扩展模型。同样可以以到中心区域的距离作为扩展参数设计模型。
将模型(3)的第二个式子右边加入随机扰动项，则为DARP模型。E.Casetti(1992)进一步提出了贝叶斯空间扩展模型。
D.P.McMillen和J.F.McDonald(1997)，C.Brunsdon,A.S.Fotheringham;MartinCharlton(1996)，提出地理加权回归模型（简称GWR模型）。
附图
（三）时空数据空间模型
在模型中考虑时间维增加了描述的复杂性，但综合时间空间的模型在实际工作中非常有用。在经典的经济计量学模型中，这是综合截面和时间序列数据的情形。如果数据不存在空间相关，则可以采用PanelData模型。Anselin(1988)将似不相关(SUR)模型扩展到空间的情形，提出空间SUR模型。
三、应用前景及需要进一步研究的问题
（一）在中国的应用前景
在我国，地质统计学是较早应用空间统计学的领域，在20世纪80年代中国科学院就有人研究并应用Krige模型。空间统计学除了在地质学的研究中发挥作用，近十年来，周国法、徐汝梅等学者研究生态学中的空间相互作用，并于1998年出版了《生物地理统计学》。20世纪80年代以来，我国利用卫星遥感技术，对土地、森林、农业、矿产、能源、作物估产、灾患检测等进行应用，开始了我国空间统计学在经济领域应用中统计调查的工作，为了将空间遥感调查技术逐步纳入到我国统计的常规性工作中，1998年10月，国家统计局成立了空间统计研究室，并与中国科学院地理所合作，组成了“空间信息多重采样设计的空间统计学应用研究”课题组，运用遥感技术和空间分析对我国农业耕地、森林、草地等资源以及城镇动态变化进行调查，该项目获得国家统计局2000年课题研究一等奖。
在我国地质统计学、生物地理统计学及利用遥感技术进行的各种调查，都属于空间统计学的范畴。地质统计学、生物地理统计学主要研究空间相关及空间估值，在生物地理统计学的研究中还包括物种的空间扩散过程。所用的方法主要是各种Krige模型、方差图模型，以及空间自回归模型。空间动态采样的研究，与地质矿产调查类似，主要涉及样本在空间上的布局、有效样本量的确定、采样误差的计算等问题的研究，根据其研究的问题和方法，也可以将其归入统计学的抽样调查分支之中。
随着我国按地区进行统计的统计基础资料不断积累，尤其是遥感技术应用到统计调查中来，都将使得按时间和空间排列的数据资料极为丰富，对数据进行空间甚至时空分析成为可能，人们将逐渐从时间的角度转向普遍从时空的角度来考虑问题。
从经济分析的角度看，空间经济计量学在我国以下几个方面将有很大的应用前景。
由于区域之间存在相关性，或者存在差异性，因此一项政策对每个区域的影响是不同的，通过运用空间经济计量学方法对各区域进行研究之后，找到政策在各区域上作用的关系，对于政府决策、正确制订政策具有很大的参考价值。
由于区域之间存在先进地区和后进地区，通过空间经济计量学方法可以对先进地区与后进地区之间的相互关系进行研究。
按区域编制投入产出表时，空间的概念将发挥作用。
对房地产的价值进行评估时，在考虑外界影响因素的基础上，充分考虑地区之间的相互关系，将对正确评估房地产的价值有很大帮助。
对环境污染进行研究时，运用空间经济计量学方法对污染的传播方式进行研究，有助于人们对环境污染进行控制。
在交通领域的研究，可以利用空间经济计量学方法对人员、货物在空间上的流动方式进行研究，同时对通道上的不同区段进行研究。
在对某种疾病（如流感）在空间上的传播过程进行研究之后，对于疾病的预防控制将有很大的帮助。
建立了空间的概念之后，人们对于在空间上的抽样将综合考虑空间单元之间的相关性。而空间抽样在空间上的布点方式也可以用作商业网点的布局研究。
总之，只要问题涉及到空间的概念，空间经济计量学就将发挥其作用。对空间经济计量学的深入研究及应用，将促使人们面对问题的时候，从空间或时空的角度思考问题。
（二）需要进一步研究的问题
目前的研究中，系统内的空间单元受到系统内其它位置单元的影响，但边界处的单元还受到系统外与之相邻的单元的影响，如何将这个影响考虑在模型中值得研究。
在具体问题中，距离的概念需要加以认真对待，单用地理上的距离有时并不合适，例如国与国之间的经济联系在今天并不是距离远近决定的，电子化交易使得资金的流动非常迅速方便，因此，在研究这类问题时，如何将贸易、人员、资金的流动充分考虑到空间加权矩阵中去，尚值得研究。
贝叶斯方法在统计学各个分支的应用越来越广，空间贝叶斯模型也是目前空间经济计量学研究的热点之一。
可变单元的问题。当数据汇总的级别变化，可能整个模型的描述都发生变化，对于不同的问题，可能影响模型变化的汇总的级别也不同，能否有一个统一的模式对系统进行描述尚待进一步研究。
时空数据的综合分析，参数估计的渐近性质，模型的各种检验方法等，还有待进一步的研究。
经济问题中，许多需要研究的对象是多维的，即研究对象是一个向量，如何在空间问题中建立一系列空间VAR模型，尚需研究。
不易获得较为详细且价格低廉的区域统计数据，将大大限制空间经济计量学模型的应用。建立我国区域统计数据库，要求价格低廉且方便实用，是摆在统计工作者面前的一个重要课题。
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