生物統計學數據分析精選(九篇)

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第1篇：生物統計學數據分析范文

【論文摘要】所謂統計思想，就是在統計實際工作、統計學理論的應用研究中，必須遵循的基本理念和指導思想。統計思想主要包括均值思想、變異思想、估計思想、相關思想、擬合思想、檢驗思想等思想。文章通過對統計思想的闡釋，提出關于統計思想認識的三點思考。

【論文關鍵詞】統計學；統計思想；認識

1關于統計學

統計學是一門實質性的社會科學，既研究社會生活的客觀規律，也研究統計方法。統計學是繼承和發展基礎統計的理論成果，堅持統計學的社會科學性質，使統計理論研究更接近統計工作實際，在國家和社會得到廣泛發展。

2統計學中的幾種統計思想

2.1統計思想的形成

統計思想不是天然形成的，需要經歷統計觀念、統計意識、統計理念等階段。統計思想是根據人類社會需求的變化而開展各種統計實踐、統計理論研究與概括，才能逐步形成系統的統計思想。

2.2比較常用的幾種統計思想

所謂統計思想，就是統計實際工作、統計學理論及應用研究中必須遵循的基本理念和指導思想。統計思想主要包括:均值思想、變異思想、估計思想、相關思想、擬合思想、檢驗思想。現分述如下：

2.2.1均值思想

均值是對所要研究對象的簡明而重要的代表。均值概念幾乎涉及所有統計學理論，是統計學的基本思想。均值思想也要求從總體上看問題，但要求觀察其一般發展趨勢，避免個別偶然現象的干擾，故也體現了總體觀。

2.2.2變異思想

統計研究同類現象的總體特征，它的前提則是總體各單位的特征存在著差異。統計方法就是要認識事物數量方面的差異。統計學反映變異情況較基本的概念是方差，是表示“變異”的“一般水平”的概念。平均與變異都是對同類事物特征的抽象和宏觀度量。

2.2.3估計思想

估計以樣本推測總體，是對同類事物的由此及彼式的認識方法。使用估計方法有一個預設：樣本與總體具有相同的性質。樣本才能代表總體。但樣本的代表性受偶然因素影響，在估計理論對置信程度的測量就是保持邏輯嚴謹的必要步驟。

2.2.4相關思想

事物是普遍聯系的，在變化中，經常出現一些事物相隨共變或相隨共現的情況，總體又是由許多個別事務所組成，這些個別事物是相互關聯的，而我們所研究的事物總體又是在同質性的基礎上形成。因而，總體中的個體之間、這一總體與另一總體之間總是相互關聯的。

2.2.5擬合思想

擬合是對不同類型事物之間關系之表象的抽象。任何一個單一的關系必須依賴其他關系而存在，所有實際事物的關系都表現得非常復雜，這種方法就是對規律或趨勢的擬合。擬合的成果是模型，反映一般趨勢。趨勢表達的是“事物和關系的變化過程在數量上所體現的模式和基于此而預示的可能性”。

2.2.6檢驗思想

統計方法總是歸納性的，其結論永遠帶有一定的或然性，基于局部特征和規律所推廣出來的判斷不可能完全可信，檢驗過程就是利用樣本的實際資料來檢驗事先對總體某些數量特征的假設是否可信。

2.3統計思想的特點

作為一門應用統計學，它從數理統計學派汲取新的營養，并且越來越廣泛的應用數學方法，聯系也越來越密切，但在統計思想的體現上與通用學派相比，還有著自己的特別之處。其基本特點能從以下四個方面體現出：

（1）統計思想強調方法性與應用性的統一；

（2）統計思想強調科學性與藝術性的統一；

（3）統計思想強調客觀性與主觀性的統一；

（4）統計思想強調定性分析與定量分析的統一。

3對統計思想的一些思考

3.1要更正當前存在的一些不正確的思想認識

英國著名生物學家、統計學家高爾頓曾經說過：“統計學具有處理復雜問題的非凡能力，當科學的探索者在前進的過程中荊棘載途時，唯有統計學可以幫助他們打開一條通道”。但事實并非這么簡單，因為我們所面臨的現實問題可能要比想象的復雜得多。此外，有些人認為方法越復雜越科學，在實際的分析研究中，喜歡簡單問題復雜化，似乎這樣才能顯示其科學含量。其實，真正的科學是使復雜的問題簡單化而不是追求復雜化。與此相關聯的是，有些人認為只有推斷統計才是科學，描述統計不是科學，并延伸擴大到只有數理統計是科學、社會經濟統計不是科學這樣的認識。這種認識是極其錯誤的，至少是對社會經濟統計的無知。比利時數學家凱特勒不僅研究概率論，并且注重于把統計學應用于人類事物，試圖把統計學創建成改良社會的一種工具。經濟學和人口統計學中的某些近代概念，如GNP、人口增長率等等，均是凱特勒及其弟子們的遺產。

3.2要不斷拓展統計思維方式

統計學是以歸納推理或歸納思維為主要的邏輯方式的。眾所周知，邏輯推理方式主要有兩種：歸納推理和演繹推理。歸納推理是基于觀測到的數據信息(尤其是不完全甚至劣質的信息)去產生新的知識或去驗證一個假設，即以所掌握的數據信息為依據，歸納得出具有一般特征的結論。歸納推理是要在數據信息的基礎上透過偶然性去發現必然性。演繹推理是對統計認識能力的深化，尤其是在根據必然性去研究和認識偶然性方面，具有很大的作用。

3.3深化對數據分析的認識

任何統計研究都離不開數據分析。因為這是得到統計研究結論的必要環節。雖然統計分析的形式隨時代的推移而變化著，但是“從數據中提取一切信息”或者“歸納和揭示”作為統計分析的目的卻一直沒有改變。對統計數據分析的原因有以下三個方面：一是基于同樣的數據會得出不同、甚至相反的分析結論；二是我們所面對的分析數據有時是缺損的或存在不真實性；三是我們所面對的分析數據有時則又是海量的，讓人無從下手。雖然統計數據分析已經經歷了描述性數據分析(DDA)、推斷性數據分析(IDA)和探索性數據分析(EDA)等階段，分析的方法技術已經有了質的飛躍，但與人類不斷提高的要求相比，存在的問題似乎也越來越多。所以，我們必須深化對數據分析的認識，圍繞“準確解答特定問題并且從數據中獲取一切有效信息”這一目的，不斷拓展研究思路，繼續開展數據分析方法技術的研究。

參考文獻:

[1]陳福貴.統計思想雛議[J]北京統計,2004,(05).

[2]龐有貴.統計工作及統計思想[J]科技情報開發與經濟,2004,(03).

第2篇：生物統計學數據分析范文

【關鍵詞】統計學;統計思想;認識

1關于統計學

統計學是一門實質性的社會科學,既研究社會生活的客觀規律,也研究統計方法。統計學是繼承和發展基礎統計的理論成果,堅持統計學的社會科學性質,使統計理論研究更接近統計工作實際,在國家和社會得到廣泛發展。

2統計學中的幾種統計思想

2.1統計思想的形成

統計思想不是天然形成的,需要經歷統計觀念、統計意識、統計理念等階段。統計思想是根據人類社會需求的變化而開展各種統計實踐、統計理論研究與概括,才能逐步形成系統的統計思想。

2.2比較常用的幾種統計思想

所謂統計思想,就是統計實際工作、統計學理論及應用研究中必須遵循的基本理念和指導思想。統計思想主要包括:均值思想、變異思想、估計思想、相關思想、擬合思想、檢驗思想。現分述如下:

2.2.1均值思想

均值是對所要研究對象的簡明而重要的代表。均值概念幾乎涉及所有統計學理論,是統計學的基本思想。均值思想也要求從總體上看問題,但要求觀察其一般發展趨勢,避免個別偶然現象的干擾,故也體現了總體觀。

2.2.2變異思想

統計研究同類現象的總體特征,它的前提則是總體各單位的特征存在著差異。統計方法就是要認識事物數量方面的差異。統計學反映變異情況較基本的概念是方差,是表示“變異”的“一般水平”的概念。平均與變異都是對同類事物特征的抽象和宏觀度量。

2.2.3估計思想

估計以樣本推測總體,是對同類事物的由此及彼式的認識方法。使用估計方法有一個預設:樣本與總體具有相同的性質。樣本才能代表總體。但樣本的代表性受偶然因素影響,在估計理論對置信程度的測量就是保持邏輯嚴謹的必要步驟。

2.2.4相關思想

事物是普遍聯系的,在變化中,經常出現一些事物相隨共變或相隨共現的情況,總體又是由許多個別事務所組成,這些個別事物是相互關聯的,而我們所研究的事物總體又是在同質性的基礎上形成。因而,總體中的個體之間、這一總體與另一總體之間總是相互關聯的。

2.2.5擬合思想

擬合是對不同類型事物之間關系之表象的抽象。任何一個單一的關系必須依賴其他關系而存在,所有實際事物的關系都表現得非常復雜,這種方法就是對規律或趨勢的擬合。擬合的成果是模型,反映一般趨勢。趨勢表達的是“事物和關系的變化過程在數量上所體現的模式和基于此而預示的可能性”。

2.2.6檢驗思想

統計方法總是歸納性的,其結論永遠帶有一定的或然性,基于局部特征和規律所推廣出來的判斷不可能完全可信,檢驗過程就是利用樣本的實際資料來檢驗事先對總體某些數量特征的假設是否可信。

2.3統計思想的特點

作為一門應用統計學,它從數理統計學派汲取新的營養,并且越來越廣泛的應用數學方法,聯系也越來越密切,但在統計思想的體現上與通用學派相比,還有著自己的特別之處。其基本特點能從以下四個方面體現出:(1)統計思想強調方法性與應用性的統一;(2)統計思想強調科學性與藝術性的統一;(3)統計思想強調客觀性與主觀性的統一;(4)統計思想強調定性分析與定量分析的統一。

3對統計思想的一些思考

3.1要更正當前存在的一些不正確的思想認識

英國著名生物學家、統計學家高爾頓曾經說過:“統計學具有處理復雜問題的非凡能力,當科學的探索者在前進的過程中荊棘載途時,唯有統計學可以幫助他們打開一條通道”。但事實并非這么簡單,因為我們所面臨的現實問題可能要比想象的復雜得多。此外,有些人認為方法越復雜越科學,在實際的分析研究中,喜歡簡單問題復雜化,似乎這樣才能顯示其科學含量。其實,真正的科學是使復雜的問題簡單化而不是追求復雜化。與此相關聯的是,有些人認為只有推斷統計才是科學,描述統計不是科學,并延伸擴大到只有數理統計是科學、社會經濟統計不是科學這樣的認識。這種認識是極其錯誤的,至少是對社會經濟統計的無知。比利時數學家凱特勒不僅研究概率論,并且注重于把統計學應用于人類事物,試圖把統計學創建成改良社會的一種工具。經濟學和人口統計學中的某些近代概念,如GNP、人口增長率等等,均是凱特勒及其弟子們的遺產。新晨

3.2要不斷拓展統計思維方式

統計學是以歸納推理或歸納思維為主要的邏輯方式的。眾所周知,邏輯推理方式主要有兩種:歸納推理和演繹推理。歸納推理是基于觀測到的數據信息(尤其是不完全甚至劣質的信息)去產生新的知識或去驗證一個假設,即以所掌握的數據信息為依據,歸納得出具有一般特征的結論。歸納推理是要在數據信息的基礎上透過偶然性去發現必然性。演繹推理是對統計認識能力的深化,尤其是在根據必然性去研究和認識偶然性方面,具有很大的作用。

3.3深化對數據分析的認識

任何統計研究都離不開數據分析。因為這是得到統計研究結論的必要環節。雖然統計分析的形式隨時代的推移而變化著,但是“從數據中提取一切信息”或者“歸納和揭示”作為統計分析的目的卻一直沒有改變。對統計數據分析的原因有以下三個方面:一是基于同樣的數據會得出不同、甚至相反的分析結論;二是我們所面對的分析數據有時是缺損的或存在不真實性;三是我們所面對的分析數據有時則又是海量的,讓人無從下手。雖然統計數據分析已經經歷了描述性數據分析(DDA)、推斷性數據分析(IDA)和探索性數據分析(EDA)等階段,分析的方法技術已經有了質的飛躍,但與人類不斷提高的要求相比,存在的問題似乎也越來越多。所以,我們必須深化對數據分析的認識,圍繞“準確解答特定問題并且從數據中獲取一切有效信息”這一目的,不斷拓展研究思路,繼續開展數據分析方法技術的研究。

參考文獻:

[1]陳福貴.統計思想雛議[J]北京統計,2004,(05).

[2]龐有貴.統計工作及統計思想[J]科技情報開發與經濟,2004,(03).

第3篇：生物統計學數據分析范文

一、統計學中的幾種常見統計思想

統計思想主要包括：均值思想、變異思想、估計思想、相關思想、擬合思想、檢驗思想等。統計思想不是天然形成的，需要經歷統計觀念、統計意識、統計理念等階段。統計思想是根據人類社會需求的變化而開展各種統計實踐、統計理論研究與概括，才能逐步形成系統的統計思想。作為一門應用統計學，它從數理統計學派汲取新的營養，并且越來越廣泛的應用數學方法，聯系也越來越密切，但在統計思想的體現上與通用學派相比，還有著自己的特別之處。其基本特點：（1）統計思想強調方法性與應用性的統一；（2）統計思想強調科學性與藝術性的統一；（3）統計思想強調客觀性與主觀性的統一；（4）統計思想強調定性分析與定量分析的統一。

1.均值思想

均值是對所要研究對象的簡明而重要的代表。均值概念幾乎涉及所有統計學理論，是統計學的基本思想。均值思想也要求從總體上看問題，但要求觀察其一般發展趨勢，避免個別偶然現象的干擾，故也體現了總體觀。

2.變異思想

統計研究同類現象的總體特征，它的前提則是總體各單位的特征存在著差異。統計方法就是要認識事物數量方面的差異。統計學反映變異情況較基本的概念是方差，是表示“變異”的“一般水平”的概念。平均與變異都是對同類事物特征的抽象和宏觀度量。

3.估計思想

估計以樣本推測總體，是對同類事物的由此及彼式的認識方法。使用估計方法有一個預設：樣本與總體具有相同的性質。樣本才能代表總體。但樣本的代表性受偶然因素影響，在估計理論對置信程度的測量就是保持邏輯嚴謹的必要步驟。

4.相關思想

事物是普遍聯系的，在變化中，經常出現一些事物相隨共變或相隨共現的情況，總體又是由許多個別事務所組成，這些個別事物是相互關聯的，而我們所研究的事物總體又是在同質性的基礎上形成。因而，總體中的個體之間、這一總體與另一總體之間總是相互關聯的。

5.擬合思想

擬合是對不同類型事物之間關系之表象的抽象。任何一個單一的關系必須依賴其他關系而存在，所有實際事物的關系都表現得非常復雜，這種方法就是對規律或趨勢的擬合。擬合的成果是模型，反映一般趨勢。趨勢表達的是“事物和關系的變化過程在數量上所體現的模式和基于此而預示的可能性”。

6.檢驗思想

統計方法總是歸納性的，其結論永遠帶有一定的或然性，基于局部特征和規律所推廣出來的判斷不可能完全可信，檢驗過程就是利用樣本的實際資料來檢驗事先對總體某些數量特征的假設是否可信。

二、對統計思想的若干思考

1.要改變當前存在的一些不正確的思想認識

英國著名生物學家、統計學家高爾頓曾經說過：“統計學具有處理復雜問題的非凡能力，當科學的探索者在前進的過程中荊棘載途時，唯有統計學可以幫助他們打開一條通道”。但事實并非這么簡單，因為我們所面臨的現實問題可能要比想象的復雜得多。此外，有些人認為方法越復雜，越科學。在實際的分析研究中，喜歡簡單問題復雜化，似乎這樣才能顯示其科學含量。其實，真正的科學是使復雜的問題簡單化而不是追求復雜化。與此相關聯的是，有些人認為只有推斷統計才是科學，描述統計不是科學，并延伸擴大到只有數理統計是科學、社會經濟統計不是科學這樣的認識。這種認識是極其錯誤的，至少是對社會經濟統計的無知。比利時數學家凱特勒不僅研究概率論，并且注重于把統計學應用于人類事物，試圖把統計學創建成改良社會的一種工具。經濟學和人口統計學中的某些近代概念，如GNP、人口增長率等等，均是凱特勒及其弟子們的遺產。

2.要不斷拓展統計思維方式

統計學是以歸納推理或歸納思維為主要的邏輯方式的。眾所周知，邏輯推理方式主要有兩種：歸納推理和演繹推理。歸納推理是基于觀測到的數據信息（尤其是不完全甚至劣質的信息）去產生新的知識或去驗證一個假設。即以所掌握的數據信息為依據，歸納得出具有一般特征的結論。歸納推理是要在數據信息的基礎上透過偶然性去發現必然性。演繹推理是對統計認識能力的深化，尤其是在根據必然性去研究和認識偶然性方面，具有很大的作用。

第4篇：生物統計學數據分析范文

統計學發展到如今已有300多年的歷史.它是分支眾多、實用性強、應用面廣、體系比較完整的方法論科學，是探索自然、認識社會、推斷未知的重要思維方式與工具.它融合于自然科學、實驗科學、經濟科學、管理科學等學科.

我校統計學專業是一個新專業，2010年開始招生.綜合性大學背景下省屬院校的統計學專業人才培養模式，值得我們思考，確定了我院統計學專業的人才培養目標，即培養適應我國社會主義現代化建設的需要，德、智、體全面發展，具有良好的數學、經濟學素養，掌握統計學的基本理論和方法，能夠為實際問題的解決和決策提供量化的依據，熟練地運用常用的統計軟件處理和分析數據，能在企業、事業單位和經濟、管理部門從事統計調查、統計信息管理、數量分析等開發、應用和管理工作，或在科研、教育部本文由收集整理門從事研究和教學工作的專門人才.本文在綜合性大學背景下，利用多學科交叉的優勢，對統計學專業的人才培養模式進行研究.

一、優化課程體系，培養應用型和創新型人才

在課程體系設置上，體現“以人為本”的精神，以培養應用型和創新型人才為目的，調整重組專業，優化整合課程結構，拓展強化實踐技能，注重實施創新教育，將整個課程體系構建為“四個平臺，八個模塊”，即通識教育平臺、公共基礎平臺、學科基礎平臺、專業方向平臺；進一步細化為通識教育必修課程模塊、通識教育選修課程模塊、學科基礎必修課程模塊、學科基礎選修課程模塊、專業方向必修課程模塊、專業方向選修課程模塊、實踐性教育模塊、素質教育模塊.

主要課程為數學分析、高等代數、空間解析幾何、概率論、數理統計、常微分方程、應用隨機過程、應用回歸分析、時間序列分析、多元統計分析、金融數學、風險理論、抽樣調查、統計計算等.

根據專業發展將課程分為數理模塊、應用模塊；根據能力和興趣將學生分為提高型和應用型兩類人才分別培養，強化學生的應用統計軟件能力和各種資格證的職業技能，按照多元化人才培養目標，構建層次、課程模塊，不同層次的學生選擇不同的模塊，滿足學生個性化發展需要，為因材施教創造條件.

二、優化教學內容，重視與其他學科的交叉融合

根據學生能力和興趣將按照提高型和應用型兩類人才分別培養，滿足學生個性化發展需要.由此整合教學內容，統籌兼顧.具體如下：

優化整體課程結構.按照提高型和應用型的多元化人才培養目標，逐步修訂教學計劃，從課程設置、學時安排、教學內容、實踐性環節上，全面構筑新的課程體系，根據專業發展構建層次、課程模塊，不同層次的學生選擇不同的模塊；從教學內容上揭示各課程之間相互關系，從必修課、選修課、限選課等設置上科學安排模塊課程，實現多種課程形態有機結合，為因材施教創造條件.在教學內容上，根據培養方案，認真研究各學期的課程安排，本著“拓寬知識，保證基礎，提高素質，重在應用”的原則，由淺入深，循序漸進，制定課程教學大綱，統籌考慮各門課程的教學內容應該講哪些內容，講到什么程度，從而避免教學內容的重復性.

強化基礎，突出應用.在大學二年級，為學生開設spss統計軟件課，這樣在后面的課程教學中，要求學生結合所學統計理論和方法，用spss、sas等統計軟件進行數據分析及處理，進一步提高學生的計算機和統計軟件應用能力，與保險公司、證券公司、調查公司、統計局等企事業單位合作，作為穩定的教學實踐基地，增強專業實踐能力.

利用綜合性大學多學科的優勢，重視統計學與其他一些學科的融合.統計的理論與方法來源于各種學科領域數據分析的需要，統計學作用的發揮及地位的提高也取決于統計方法對這些學科領域的應用.從這個意義上看，可以說，沒有與專門學科的相結合，統計學

就失去生命力.因此開設一些邊緣學科課程，如統計模型、運籌與優化、實驗設計、計量經濟學、保險統計、會計學、證券與期貨投資分析、金融管理原理、應用統計專題等，同時讓學生用統計方法及統計軟件解決生物、醫學、林學、教育、心理、體育等其他學科的問題.

三、改革實踐教學體系，培養學生的綜合素質

適當增加實踐教學課程，調整實踐教學課時比例和學時分配.結合理論知識增加綜合性、設計性、開放性實驗內容，充分利用實驗室資源訓練學生的計算機操作能力和數據處理能力.根據專業技能需求適當增加實踐性強的課程.在掌握一定統計學專業基礎知識的基礎上，增設實驗設計、生物統計學、統計預測與決策、數據挖掘技術與應用、市場調查與分析等一系列與實際應用緊密結合的實踐性課程.

第5篇：生物統計學數據分析范文

關鍵詞：生物統計學；統計思維；應用意識

中圖分類號：G642.0 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2016）44-0191-03

生物統計學是利用概率論和數理統計的原理和方法研究生物數量性狀變化規律的一門學科，是應用數學領域的重要學科分支[1]。它涵蓋了生物學試驗設計、數據收集和數據整理、統計分析方法的選擇以及統計結論的得出與解釋等內容。生物統計學不僅廣泛應用于傳統的生物學、生態學、醫學、藥學和農學等各學科專業中，也是現代分子生物學研究中數據分析的重要工具[2]。數據分析與處理能力是當今生物學領域科研工作者的必備技能之一，且隨著生物組學時代的來臨，生物統計學的應用更加廣泛和深入，生物統計學在高校生物學課程體系中的位置也愈發重要，肩負著培養學生數據分析技能和科研素養的重要使命。因此，生物統計學已成為我國高等院校生物科學類專業的一門基礎課程，也是廣東海洋大學水產養殖學專業的一門專業必修課。

然而，生物統計學課程不同于其他的理論基礎課和專業課，其最大特點是概念抽象、公式復雜、計算煩瑣，是一門教師和學生普遍反映難教、難學、難懂的課程，這也導致學生缺乏學習興趣和動力，難以取得預期的教學效果[3]。為此，本文將結合筆者近年來水產生物統計學的教學實踐，就如何培養學生統計思維能力和應用意識進行分析和探討，以期為水產生物統計學課程的教學提供一定的參考。

一、統計思維能力培養

生物統計學作為一門工具學科，是一種思維方法（或統計思想）在生物學中的應用。學習生物統計學就是要學會利用統計思想分析問題和解決問題。姚亮等（2015）歸納了四條統計思想，分別是或然性思想、小概率原理、大概率原理和信息最大化原理。這些統計思想存在于生物統計學理論體系的各個角落，共同構成了統計學學科的思想基礎。為此，生物統計學的課堂中，教師應將核心統計思想的闡述貫穿于基礎理論知識講解中，努力幫助學生理解復雜統計理論和方法的思想本質。

1.注重核心統計思想的講解是培養學生統計思維能力的首要任務。生物統計學教學活動中，由于較多的數學推理與計算等難點需要講解，因此會占用教師較多的授課時間和精力，從而面臨能力培養難于知識傳授的困境，這就與“知識傳授與能力培養”的高等教育課程基本培養目標相違背。另一方面，正是因為生物統計學課程較大的教學與學習難度，才更需要學生掌握核心的統計學思想及應用統計學思想思考問題的思維模式，這樣才有助于學生更深層次地理解理論性較強的具體統計理論與方法，并將其靈活運用于解決各種實際科研問題。

舉例來說，若某事件發生的概率很小，其在一次（或極少次）試驗中幾乎不可能發生，統計學上將該事件稱為小概率事件。小概率事件對應的小概率原理是假設檢驗理論的思想基礎，幾乎所有假設檢驗的推理均是依據小概率原理來進行的。具體來說，首先假定原假設成立并進行檢驗統計量的計算，推導出其為一小概率事件，那么依據小概率原理則有理由相信原假設在概率上是不成立的；反之，若無小概率事件的發生，則無充分理由質疑原假設。顯然，小概率原理是假設檢驗理論最為關鍵的思想基礎。倘若教師在講授假設檢驗理論之前注重小概率事件原理的講解，便能幫助學生更好地理解統計推斷的推理過程和判斷依據。同樣，注重或然性現象（隨機性現象）、大概率原理以及信息最大化原理等統計思想的講解，對于幫助學生透徹理解統計學基本理論、培養學生統計思維能力均具有十分重要的作用。

2.模型構建訓練及實例結合教學是培養學生統計思維能力的主要途徑。源于數學學科分支的統計學可以理解為對現實問題的抽象概括，即現實統計問題的模型化表達。比如，生物統計學中的方差分析將總變異分解為組內變異和組間變異兩部分，分別代表誤差和試驗的處理效應，并將生物學中的各種控制試驗采用統一的符號及線性公式來描述，進而計算統計量來衡量因素的效應值。教學過程中教師可要求學生將實際科研問題中的因素、水平、重復、組間、組內等具體名詞代入方差分析的理論線性模型，反復開展模型構建訓練，以加深對方差分析的理解。再如假設檢驗，一般將檢驗過程分為“假設提出”、“選擇及計算統計量”、“確定顯著性水平”和“統計推斷”四個步驟，而任何實際問題的假設檢驗分析均可構建為由這四個步驟構成的模型。課程講授初期務必嚴格要求學生遵守“四步走”的分析流程，進行統計模型的構建訓練，不斷增強學生對該統計模型的熟悉程度，這樣做，讓同學們在更好地掌握統計學理論知識的同時，又培養了其模型思維能力。

實例結合教學是生物統計學教學的重要方法，也是模型構建訓練的重要組成部分。課堂教學活動中，教師可選擇一些貼近生活、科研與生產的實例來講解抽象的統計學理論和模型。比如，筆者在講解假設檢驗理論時，選用水產飼料裝包機工作是否正常的實例來講解假設檢驗的基本步驟。首先提出原假設和備擇假設，講解兩種假設各自表示的實際含義；根據“裝包機是否工作正常”及“額定標準”確定檢驗統計量為樣本均值并計算；確定P值后，做出統計推斷，并解讀統計結論所代表的實際統計學含義。

通過以上模型構建訓練和實例結合教學，將抽象的統計學理論、方法與具體的實際問題相結合，達到化繁為簡的目的，進而提高生物統計學的教學效果。當然，模型訓練與實例結合教學是一項系統工程，需要教師投入更多的時間和精力備課，并循序漸進地將其貫穿于整個生物統計學的教學過程。

3.計算機輔助分析訓練是培養學生統計思維能力的有效措施。生物統計學基本理論往往涉及復雜的推理和計算過程，而作為生物專業的學生并無必要完全掌握其中的每一個具體細節和過程。從生物統計學課程的教學目的來看，基本原理和知識的講解固然非常重要，但更應強調對學生的生物學試驗設計、數據收集、分析以及處理技能的培養。生物統計學教學的最高目標是讓學生從抽象、復雜的統計學知識中解放出來，學會利用計算機統計工具高效地進行生物數據的分析、處理和解釋。更為重要的是，計算機輔助分析過程中的數據錄入、統計方法的選擇與應用、適用前提條件的判斷以及結果的解釋等各環節的實訓操作是學生對統計思想、統計模型的再次復習和鞏固，是培養學生統計思維能力的有效措施。

二、統計應用意識培養

生物統計學是探討生物學研究的試驗設計、數據收集與整理、分析與推論，并最終從樣本信息中獲取有關總體的科學可靠的結論的科學，是將數學方法應用于生物學研究領域的工具學科，是生物科學應用型人才的必備知識，也是廣大科研工作者從事科學研究的重要工具和手段。因此，著力培養學生綜合運用生物統計學知識和方法的能力、增強學生分析問題與解決問題的能力，進而提高學生的綜合素質和科學素養是生物統計學課程教學的又一目標。

1.教材選擇與課程內容體系的優化。教材是體現教學內容和教學要求的知識載體，也是教學最基本的工具，它不僅是教師進行教學的依據，而且是學生獲取知識的重要資料。生物統計學課程主要包括統計理論知識和統計軟件的使用兩部分內容，二者相互依存，不可分割。因此，教師應結合課程屬性，選擇統計理論與實際學科相結合、統計原理與試驗設計相結合、統計學方法與統計軟件相結合的生物統計學教材進行教學較為合適；同時選擇若干具有一定實用性且難易程度、側重點不同的參考書讓學生課后參考學習，以取長補短，開闊學生視野。其次，在生物統計學課程課時減少和教學內容增加的現實背景下，課程內容體系的編排和優化在兼顧該課程的理論性的同時，更要突出其應用性和實踐性。也就是說要根據教學內容的難易程度和理論的系統性，合理分配學時；盡量壓縮復雜統計學定理的證明和公式數理推導等內容，相應增加統計學基本理論和統計分析方法及其應用的內容。

2.加強生物統計學的計算機輔助實驗教學，重視知識的應用性。計算機技術的發展給統計學帶來了巨大的變化，它幫助科技工作者擺脫了繁重的手工計算的麻煩，同時計算機技術的發展和計算機技術在統計學中的應用，為培養學生分析問題、解決問題的能力，提高其綜合素質提供了廣闊的空間。因此，教學過程中應適當壓縮統計學理論的教學時間，注重統計學軟件的操作，增加學生上機操作時間。筆者在各基本理論知識講授完畢之后，開設相應實驗課程，講授統計軟件的使用方法和演示例題的計算及分析過程；同時，要求學生結合實例，進行計算機軟件的操作，重點掌握統計軟件的數據錄入、儲存，各種基礎統計方法的選擇與應用、適用前提條件的判斷、結果的解釋等內容。在計算機輔助實驗教學中，利用統計軟件把基本原理與統計方法的實際應用有機結合起來，不僅使復雜的統計數據處理工作變得簡單，而且充分調動了學生的主觀能動性和學習興趣，從而提高了學生的統計學應用能力。

3.合理運用案例教學和專題訓練，強調知識應用性。生物統計學課程的理論性強、內容抽象，照本宣科的傳統教學方法，更會使學生失去學習興趣，不利于培養學生獨立思考能力，且難以取得良好的教學效果。案例教學是實現以應用能力培養為導向的生物統計學課程教學改革目標的一個重要手段。教師將生物學領域的科研工作或生產實踐等案例貫穿到教學過程中，應用統計學理論知識對試驗設計、方案制訂、樣品采集與測量、數據收集整理、數據的統計分析等各個研究步驟進行講解與分析，既增強了學生的學習興趣，又培養了學生的統計學思維及統計學應用能力。教師在案例選擇上，盡量減少陳舊的、與社會發展不相適應的實例，及時增加統計學課程呈現的新理論、新方法和新應用，將反映專業發展最前沿的成果實例轉化為教學內容，使學生在掌握統計學理論的同時及時了解專業技術發展和應用的最新動態，與時俱進，適應專業發展的需要，提高學生的科研素質。

專題訓練是培養生物統計學應用能力、達到從感性認識到理性認識的又一有效途徑。教師可以將統計學課程內容分為若干模塊，每一模塊包含若干統計學方法，并分專題講解各種統計方法和理論在生物學中實際應用。通過專題訓練培養學生提出問題、分析問題和解決問題的思維習慣，引導學生合理、科學地應用統計學方法，進而逐步掌握生物統計學的基本原理及常用統計方法。

4.改革考核方式，突出統計工具的運用能力。考試是高等院校的一個重要教育制度，考試成績是檢驗教學質量和學生學習效果的一項重要指標。考核方式的合理與否，決定著教學效果的好壞以及學生學習積極性能否得到最大限度地調動。目前我國許多高校的考試制度和考核方式缺乏一定合理性和靈活性，如以閉卷考試為主和限定的考試題型等。就生物統計學課程而言，這種考核方式不能真正體現生物統計學課程的本質屬性，不能全面考察學生對生物統計學原理的掌握及運用能力。為此，筆者認為生物統計學的考核方式應實行考查學生掌握理論知識與統計方法應用技能結合情況的綜合考核方式，將考核成績分為三個部分：平時成績（占20%，包括課堂表現、出勤率、作業情況）、理論考試成績（30%）和上機操作考試成績（50%）。閉卷考試命題應突出基礎性和實用性，少出或不出理論性強但無實際應用的偏題，同時考慮學生掌握基本知識的程度及靈活應用知識的能力；上機操作考試部分是在計算機上進行試驗數據的整理、輸入、分析和統計結論的獲得等，是考查學生應用統計學軟件對常用統計方法的分析運用能力。采取閉卷考試和上機操作考試有機結合的考核方式，同時加大上機操作的考核比重，既調動了學生學習的主動性，擺脫了單純的應試考核模式，又培養了學生運用統計學理論和方法解決實際問題的能力，提升了學生的統計學應用能力。

三、結語

針對生物統計學課程的屬性和特點，筆者認為生物統計學的教學既要注重學生統計思維能力的培養，也要重視學生統計學應用意識的培養。為此，本文探討了培養學生統計思維能力的主要途徑和方法，主要包括統計思想講解、模型構建訓練與實例結合教學及計算機輔助分析訓練；同時，本文還從教材選擇與課程內容體系的優化、加強計算機輔助實驗教學、合理運用案例教學和專題訓練及改革傳統考核方式等方面闡述了培養學生統計學應用意識的教學策略。隨著生物組學時代的來臨，科研數據分析和處理能力將顯得尤為重要，相信以上教學方法和策略的應用，將會顯著提高學生運用生物統計學知識分析問題、解決問題的能力，幫助學生抓住生物統計學的發展和應用機遇。

參考文獻：

[1]張力，甘乾福，吳旭.SPSS19.0（中文版）在生物統計中的應用[M].廈門大學出版社，2013.

第6篇：生物統計學數據分析范文

【關鍵詞】大數據 統計學 挑戰 機遇 教學

【基金項目】貴州省科技廳、貴州民族大學聯合基金（黔科合J字LKM[2011]09號）

【中圖分類號】G642 【文獻標識碼】A 【文章編號】2095-3089（2014）08-0235-01

1.引言

“大數據”時代的來臨和“大數據”處理技術的發展深深的影響著統計學的發展。能否利用傳統的統計理論和統計方法對海量的數據做出快速、準確的處理并獲取相關信息？如何對傳統的統計理論與方法進行改進或探索新的統計理論和方法來對大數據進行挖掘與處理以獲取信息？如何在“大數據”時代背景下培養符合市場需求的統計分析師或數據分析師？如何將“大數據”處理技術融入相關統計學課程教學以促進數據處理與分析技術的發展？這些都是我們在統計學相關課程教學過程中必須思考的一個問題。

2.大數據與統計學

“大數據”隨著社交網絡、物聯網、云計算等的興起而產生。一般認為大數據具有規模性、多樣性、實時性及價值性四個基本特征，包含分析、帶寬和內容三個要素。“大數據”在數據來源、數據結構和處理方法方面對傳統的統計分析方法產生了沖擊。第一，在大數據背景下，數據來源不再是原來的簡單抽樣，而是“樣本即總體”，直接將總體作為研究對象。第二，在大數據時代，研究對象也不是原來單一的結構化數據，由于數據的多樣化與規模化，我們更多的是研究非結構數據，采用人工智能來進行數據挖掘和信息獲取。第三，數據處理方法也不是簡單的采用傳統的假設檢驗方法進行研究，特別是對于統計學中的異常點，不再采取以往的丟棄或者平滑處理方式。

“大數據”處理技術對統計學的發展提出了巨大挑戰，但我們必須認識到學科之間的發展是相互交融的，“大數據處理技術”其本質上是數據處理與分析技術，其發展對統計學學科的發展也有積極的一面，同時統計學作為一門獨立的學科，有其自身獨特的學科優勢。首先，海量的數據有利于提高各類統計分析的精度，如減小抽樣誤差等。其次，較之于傳統的統計學方法，現有的“大數據”分析方法難度較大、成本較高、耗時較長。而在實際的應用中，我們關心的不是數據量的多少，而是數據量所蘊含的信息。傳統的統計學分析方法是以較少的數據進行精確度相對較高的統計分析，這是“大數據”分析所無法替代的。另一方面，統計學在數據收集方法、模型選擇、模型假設以及模型診斷方面有很大優勢。而且并不是所有的問題都具有海量的數據，并不是每一個“大數據”問題都適合用現有的“大數據處理技術”來處理。

3.對策與建議

3.1 夯實基礎教學

針對以上的分析我們可以看出，大數據對統計學的發展既是機遇，又是挑戰。因此我們在教學過程中要夯實統計學基礎知識的教學，講清楚統計學的基本原理與基本方法，特別是數據分析與數據處理的基本原理與方法。對于許多傳統領域，如生物、醫藥以及質量與可靠性工程等，我們面對的多是“小數據”而不是大數據，因此基于樣本的統計分析方法仍然是進行此類問題研究的最有效的科學手段。

另一方面，我們要結合大數據技術的特點，對統計學的基本知識進行拓展教育，引導學生思考怎樣將已有的統計學基本原理與方法運用到大數據處理的技術研究中。如在大數據環境下怎樣進行數據的收集、篩選與甄別、存儲與分析等，如何分析并厘清可能的數據來源與范圍，如何建立相關指標體系并對數據進行分類，如何制定或調整相應的統計參考標準，以及如何對依靠非傳統數據源加工生產的統計數據進行規范的統計推斷等。

隨著大數據時代的來臨，各行各業對具有統計背景知識人才的需求必定越來越多。因此，在統計學教學過程中，一定要結合各專業的特點，特別是“大數據”的特點，切實加強統計學的基礎知識教學與拓展教學。

3.2 加強統計學專業軟件教學

“大數據”環境下，對統計人才需求也發生了變化。面對海量的數據與多樣化的數據，一名合格的統計人才或數據分析人才不單需要良好的統計素養與扎實的統計基礎知識，更需要具有數據的存儲與整理能力、計算能力以及數據分析與處理能力等。這就要求在教學過程中，加強統計軟件或數學軟件的教學。

針對傳統的“數學證明+手工計算”或“重理論輕專業統計軟件”的統計學課程教學模式，可將統計軟件或數學軟件融入課堂教學并安排一定的課時上機學習統計軟件，以此提高學生數據處理能力，加深對統計學基本原理的理解與掌握。

在加強統計軟件或數學軟件，如SPSS、R、SAS以及Matlab的教學過程中，要擯棄“會軟件的操作即會統計技術”的思維，要讓學生真正掌握相關操作與相關算法，深入思考算法的實現與相關理論的應用。同時引導學生思考對“大數據處理”的技術要求，包括數據搜集、發掘、存儲以及計算分析過程中的算法與設備要求等，引導學生針對大數據進行軟件升級與開發。

3.3 突出案例教學與實踐教學

大數據的產生和發展源于規模經濟問題或超規模經濟問題的研究。每一個大數據問題的研究都是與實際經濟或社會問題緊密相聯的，因此，在實際教學過程中，要突出案例教學與實踐教學，由易到難，通過案例教學逐步引入大數據的概念以及大數據處理的基本技術，提高學生的分析全局觀以及進行實際數據分析與處理的能力。

教學改革的目的是培養在“大數據”時代背景下，符合市場需求的專業統計人才，而合格的專業統計人才必須具備良好的統計實踐能力。案例教學與統計實踐活動是培養學生統計實踐能力的有效途徑。因此，在教學過程中，一方面，教師可融合各種與實際問題相關的案例進行分析和講解，加深學生對相關統計理論知識的理解，激發學生的學習興趣，培養學生解決實際問題的能力。另一方面，教師可以組織多種形式的課堂或課堂外的統計實踐活動以培養學生統計實踐。如，指導學生針對他們感興趣的與經濟、社會發展相關的統計實際問題展開統計研究，設計調查問卷，收集數據、整理和分析數據，撰寫研究報告，實現對實際問題的分析和解決等。

4.結束語

總之，在“大數據”環境下我們既要積極面對挑戰，又要緊緊抓住機遇，切實結合“大數據”的特點和“大數據處理技術”發展的需求，既加強對傳統的統計學方法、統計理論的教學，又積極開展 “大數據“環境下的拓展教學，推動統計學的發展，在數據收集、數據分析以及統計制度等方面進行改革和創新。

參考文獻：

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[2]姜奇平. 2013 全球大數據-大數據的時代變革力量[J]. 互聯網周刊，2013，1.

[3]游士兵，張佩，姚雪梅.大數據對統計學的挑戰和機遇 [J]. 珞珈管理評論標，2013，2（13）.

第7篇：生物統計學數據分析范文

摘要：要培養出新型的21世紀的人才，統計教育必須高瞻遠矚。本文從統計學的發展趨勢談了統計教育急需改革的幾個方面。

關鍵詞:統計學；發展趨勢；統計教育改革

隨著國家創新體系的建立，統計創新工程已經提上議事日程，統計創新包括兩個方面，一是統計實踐的創新；二是統計教育的創新。創新的基礎在于教育，沒有統計教育的創新，就談不上統計實踐的創新。準確把握統計學的發展方向與發展形勢，培養適應新世紀社會經濟發展需要的人才，是統計教育工作者必須面對的問題，本文從統計學的基本發展趨勢談一談統計教育急需改革的幾個方面。

一、統計學的基本發展趨勢

縱觀統計學的發展狀況，與整個科學的發展趨勢相似，統計學也在走與其他科學結合交融的發展道路。歸納起來，有兩個基本結合趨勢。

（一）統計學與實質性學科結合的趨勢

統計學是一門通用方法論的科學，是一種定量認識問題的工具。但作為一種工具，它必須有其用武之地。否則，統計方法就成為無源之水，無用之器。統計方法只有與具體的實質性學科相結合，才能夠發揮出其強大的數量分析功效。并且，從統計方法的形成歷史看，現代統計方法基本上來自于一些實質性學科的研究活動，例如，最小平方法與正態分布理論源于天文觀察誤差分析，相關與回歸源于生物學研究，主成分分析與因子分析源于教育學與心理學的研究。抽樣調查方法源于政府統計調查資料的搜集。歷史上一些著名的統計學家同時也是生物學家或經濟學家等。同時，有不少生物學家、天文學家、經濟學家、社會學家、人口學家、教育學家等都在從事統計理論與方法的研究。他們在應用過程中對統計方法進行創新與改進。另外，從學科體系看，統計學與實質性學科之間的關系絕對不是并列的，而是相交的，如果將實質性學科看作是縱向的學科，那么統計學就是一門橫向的學科，統計方法與相應的實質性學科相結合，才產生了相應的統計學分支，如統計學與經濟學相結合產生了經濟統計，與教育學相結合產生了教育統計，與生物學相結合產生了生物統計等，而這些分支學科都具有"雙重"屬性：一方面是統計學的分支，另一方面也是相應實質性學科的分支，所以經濟統計學、經濟計量學不僅屬于統計學，同時屬于經濟學，生物統計學不僅是統計學的分支，也是生物學的分支等。這些分支學科的存在主要不是為了發展統計方法，而是為了解決實質性學科研究中的有關定量分析問題，統計方法是在這一應用過程中得以完善與發展的。因此，統計學與各門實質性學科的緊密結合，不僅是歷史的傳統更是統計學發展的必然模式。實質性學科為統計學的應用提供了基地，為統計學的發展提供了契機。21世紀的統計學依然會采取這種發展模式，且更加注重應用研究。

這個趨勢說明：統計方法的學習必須與具體的實質性學科知識學習相結合。必須以實質性學科為依據，因此，財經類統計專業的學生必須學好有關經濟類與管理類的課程，只有這樣，所學的統計方法才有用武之地。統計的工具屬性才能夠得以充分體現。

（二）統計學與計算機科學結合的趨勢

縱觀統計數據處理手段發展歷史，經歷了手工、機械、機電、電子等數個階段，數據處理手段的每一次飛躍，都給統計實踐帶來革命性的發展。上個世紀40年代第一臺電子計算機的誕生，給統計學方法的廣泛應用創造了條件。20年展起來的多元統計方法雖然對于處理多變量的種類數據問題具有很大的優越性，但由于計算工作量大，使得這些有效的統計分析方法一開始并沒有能夠在實踐中很好推廣開來。而電子計算機技術的誕生與發展，使得復雜的數據處理工作變得非常容易，那些計算繁雜的統計方法的推廣與應用，由于相應統計軟件的開發與商品化而變得更加方便與迅速，非統計專業的理論工作者可以直接憑借商品化統計分析軟件來處理各類現實問題的多變量數據分析，而無需對有關統計方法的復雜理論背景進行研究。計算機運行能力的提高，使得大規模統計調查數據的處理更加準確、充分與快捷。目前企業經營管理中建立的決策支持系統（DSS）更加離不開統計模型。最近國外興起的數據挖掘（Datamining,又譯"數據掏金"）技術更是計算機專家與統計學家共同關注的領域。隨著計算機應用的越來越廣泛，每年都要積累大量的數據，大量信息在給人們帶來方便的同時也帶來了一系列問題：信息過量，難以消化；信息真假，難以辨識；信息安全，難以保證；信息形式不一致，難以統一處理；于是人們開始提出一個新的口號"要學會拋棄信息"。人們考慮"如何才能不被信息淹沒，而是從中及時發現有用的知識，提高信息利用率？"面對這一挑戰，數據挖掘和知識發現（DMKD）技術應運而生，并顯示出強大的生命力。數據挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。數據挖掘是一門交叉學科，它把人們對數據的應用從低層的簡單查詢，提升到從數據中挖掘知識，提供決策支持。在這種需求牽引下，匯聚了不同領域的研究者，尤其是數據庫技術、人工智能技術、統計、可視化技術、并行計算等方面的學者和工程技術人員，投身到數據挖掘這一新興的研究領域，形成新的技術熱點。雖然統計學家與計算機專家關心Datamining的視角不完全相同，但可以說，Datamining與DSS一樣，使得統計方法與計算機技術的結合達到了一個更高的層次。

因此，統計學越來越離不開計算機技術，而計算機技術應用的深入，也同樣離不開統計方法的發展與完善。這個趨勢說明：充分利用現代計算技術，通過計算機軟件將統計方法中復雜難懂的計算過程屏障起來，讓用戶直接看到統計輸出結果與有關解釋，從而使統計方法的普及變得非常容易。所以，對于財經類統計專業的學生來說，一方面要學好統計方法，但另一方面更加要學會利用商品化統計軟件包解決實踐中的統計數量分析問題，學好計算機信息系統開發的基本思想與基本程序設計，能夠將具體單位的統計模型通過編程來實現，以建立起統計決策支持系統。

所以統計與實質性學科相結合，與計算機、與信息相結合，這是發展的趨勢。了解這一點，再來看我們目前教育中的問題就更加明顯了，所以一些課程要改革，教學方式也要改革。以下談一談統計教育需要改革的幾個方面。

二、統計教育的改革

(一)統計專業課程建設問題

專業建設考慮的是應當培養什么樣的人才和怎樣培養這樣的人才。專業建設的核心問題是課程設置和規范課程內容。課程設置主導學生的知識結構，培養統計理論人才應當設置較多的數學課程，目的是讓學生能對各種統計方法有較深刻的理性認識；培養應用統計人才應當設置較多的相關應用領域的專業課程，目的是讓學生如何能將統計方法正確地運用到相關領域。例如培養從事經濟管理的統計人才，在課程設置上至少應當包括四方面的知識：（1）經濟理論課程，讓學生了解經濟活動的主要進程和基本規律；（2）研究社會經濟問題主要統計方法，包括常用的統計數據搜集方法，統計數據處理方法和分析方法；（3）適用電腦技術，讓學生初步掌握運用電腦進行統計數據處理和分析的基本理論和技能；（4）有關統計理論和統計實踐中的前沿性問題，目的不在于要學生真正掌握這些問題，而是讓學生了解統計理論和統計實踐的前沿發展動態，啟迪學生的科學思維能力。

(二)教學方法和教學手段的改革

統計教學方法和教學手段改革中，有兩個焦點問題：一是如何激發學生學習統計學的興趣；二是應用什么教學手段來達到較好的統計教學效果等。充分運用現代教育技術、教學手段，更新教學方法，促使教育技術、教學手段和教學方法有機結合。

1.改灌輸式教學為啟發式教學，特別注重教育多樣化和多層次性，不僅讓學生掌握如何搜集、整理數據的技術，還要教學生讀懂數字背后的事實。學會按照具體與抽象、動態與靜態、個體與總體、絕對與相對、一般與特殊、演繹與歸納等不同的思維方式分析問題和解決問題。注重利用一題多解與一題多變，開拓學生的發散思維。

2.改單向接受式的教學為雙向互動式教學，以案例分析與情景教學開啟學生的思維閘門，使學生更形象、快捷的接受知識，發揮其獨立思考與創造才能，培養學生創造性思維能力。

3.構建以課堂、實驗室和社會實踐多元化的立體教育教學體系。在傳授和學習已經形成的知識的同時，加強實踐能力鍛煉，提高學生的動手能力和創新能力。只有將統計學的方法結合實際進行應用，找到應用的結合點，才能使統計學獲得最大的生命力。

（三）統計學與計算機教學相結合

教材要與統計軟件的應用相結合。現在許多教材都是內容與軟件分家，現在計算機已非常普及，無論是高校、高職和中專，培養出來的學生不會用統計軟件分析數據，不管哪一個層次，都已說不過去。統計學是一門應用的方法型學科，統計學應從數據技巧教學轉向數據分析的訓練。統計學與計算機教學有機地合為一體，讓學生掌握一些常用統計軟件的使用。除了要培養學生搜集數據、分析數據的能力外，還要培養學生處理大量數據的能力，即數據挖掘的能力。

（四）教學與實際的數據分析相結合

統計的教學不能只停留在課本上，案例教學與情景教學應成為統計課程的重要內容。統計教學和教材增加統計實際案例，通過計算機對大量實際數據進行處理，可以在試驗室進行，亦可在課堂上進行討論，這樣學生不僅理解了統計思想和方法，而且鍛煉和培養了研究和解決問題的能力。

（五）要有一批能用電腦、網絡來教學的新型教師

電腦、網絡的出現，不僅改變了教學的手段，還深深地影響著教學的內容，因為它影響著經濟、生活的發展和需求。語文（中文、外文）、數學、計算機、專業知識是一個統計人才必備的素質，它們之間不是分離的，而是要盡可能結合在一起來進行教學，各管各教一套的辦法已不適應現代化教育教學的需要，現代教育特別注重教育信息技術中的多媒體、網絡化、社會化和國際化、多樣化和多層次，有了電腦、網絡，必需要更新，要培養出一批能用電腦、網絡來教學的新型教師，以便培養出新型的21世紀的人才。

[參考文獻]

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[2]袁衛.國外統計高等教育發展的趨勢及對我國統計教育改革的思考.中國統

第8篇：生物統計學數據分析范文

關鍵詞 Excel；生物統計學；t檢驗；單個總體平均數

中圖分類號 O212.1 文獻標識碼 A 文章編號 1007-5739（2017）02-0276-01

隨著計算機技術的發展，已有更多的件被應用于生物統計學，如SPSS[1-4]、Excel[5]、SAS[6]等，但是不同的統計軟件具有著不同的統計特點，如Excel統計功能雖然簡單，但是操作方便，分析出來的結果更為直觀，更適合生物統計學的初學者。本文主要介紹如何利用Excel對單個總體平均數進行t檢驗，以案例的形式詳細闡述其分析過程。

1 分析工具庫的安裝

Excel一般不直接裝配“分析工具庫”這一模塊，需要在Excel的基礎上自行安裝。安裝步驟：Excel的工具加載宏分析工具庫確定。

2 單個總體平均數的t檢驗

單個總體平均數的t檢驗一般是用一個樣本平均數與一個已知總體平均數進行比較，檢查此樣本是否來自已知總體平均數的總體。

2.1 數據資料的建立

例：已知約克夏母豬體重的總體平均數為μ0=130 kg，現在某豬場隨機測定了15頭母豬的體重（kg），數據值：121、127、103、132、157、133、130、139、140、136、111、126、153、142、120。試檢驗該樣本是否來自總體平均數為130 kg的總體[7]。以列的形式建立數據，也可以以行的形式建立。

2.2 t檢驗分析

在Excel中：工具數據分析描述統計，點擊“確定”進行分析。輸入區域：選擇原始數據；分組方式：逐列（如果數據是以行的形式構建的，則逐行）；“標志位于第一行”，指的是在建立數據的時候在數據最上方有數據的變量名，而且在輸入區域選擇的時候將變量名也選上了，這時候可以勾選“標志位于第一行”，否則就不選擇此項。輸出選項：輸出區域處選一空白處，然后把“匯總統計”和“平均數置信度”進行勾選。單擊“確定”按鈕，得到描述性統計量（圖1）。

2.3 結果分析

結果部分如表1所示，表1中只是對數據進行了描述統計量的分析，還不能直接看出結果，需要利用表1的結果進一步分析，需要計算總體平均數的置信區間，看這個區間里是否包括了μ0=130。總體平均數的置信區間應該是表1中的算術平均數加上或減去置信半徑（置信度）。由此可知，本例題中的置信區間為[131.33-7.97，131.33+7.97]，即為[123.36，139.30]，可以看出μ0=130就在總體平均數的置信區間內，所以試檢驗該樣本是自總體平均數為130 kg的總體。如果μ0=130不在這個置信區間，則試檢驗該樣本不是來自總體平均數為130 kg的總體，或者兩者差異不顯著（P

3 結語

本文主要介紹如何利用Excel對單個總體平均數的t檢驗，在這個t檢驗中與所有其他t檢驗相比是最簡單的一個，不但可以進行t檢驗，還可以輸出一些其他的統計量，如標準誤差、峰度、最大值、最小值等，這些統計量有利于對數據資料更全面地了解。

4 參考文獻

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[5] 韋若勛.生物統計學上機實驗課中Excel互動教學方式的應用[J].高等教育，2013（8）：185-186.

第9篇：生物統計學數據分析范文

關鍵詞： 統計學；發展趨勢；統計教育改革

        0  引言

        隨著國家創新形式的發展，統計創新工作已經得到相關部門的重視，統計創新包括統計實踐創新和統計教育創新兩個方面。統計教育的創新是統計創新的基礎，沒有統計教育的創新，就談不上統計實踐的創新，下面我從統計學的基本發展趨勢來探討目前統計教育的改革方向。

        1  統計學的基本發展趨勢

        統計學的發展與其它學科的發展相似，也需要走與其它學科相聯系的發展道路。

        1.1 統計學與實質性學科相結合的趨勢  統計學是一門通用方法論的科學，是一種定量認識問題的工具。統計方法只有與具體的實質性學科相結合，才能夠發揮出其強大的數量分析功效。并且，從統計方法的形成歷史看，統計方法基本是從一些實質性學科的研究活動得來的，例如，最小平方法與正態分布理論源于天文觀察誤差分析，相關與回歸源于生物學研究，抽樣調查方法源于政府統計調查資料的搜集。同時歷史上一些著名的統計學家同時也是生物學家或經濟學家等。另外，從學科體系上看，統計學與實質性學科之間的關系不是并列的，而是相交的，統計方法與實質性學科相結合，才產生了統計學的分支，如統計學與經濟學相結合產生了經濟統計學，與社會學相結合產生了社會統計學等，而這些分支學科都具有“雙重”屬性：一方面是統計學的分支，另一方面也是相應實質性學科的分支，所以經濟統計學、經濟計量學、社會統計學不僅僅屬于統計學，同時也屬于經濟學、社會學、生物學的分支等。這些分支學科的存在主要不是為了發展統計方法，而是為了解決實質性學科研究中的有關定量分析問題，統計方法是在這一應用過程中得以完善和發展的。這個發展趨勢說明了統計方法的學習必須與具體的實質性學科知識學習相結合。因此，統計專業的學生必須在學好本專業知識的同時，也要通曉相關的實質性學科的課程知識，只有這樣，所學的統計方法才有用武之地。

        1.2 統計學與計算機科學結合的趨勢  縱觀統計數據處理手段發展歷史，數據處理手段的每一次飛躍，都給統計實踐帶來革命性的發展。電子計算機技術的誕生與發展，使得復雜的數據處理工作變得非常容易，那些計算繁雜的統計方法的推廣與應用，由于相應統計軟件的開發與商品化而變得更加方便與迅速，非統計專業的理論工作者可以直接憑借商品化統計分析軟件來處理各類現實問題的多變量數據分析，而無需對有關統計方法的復雜理論背景進行研究。計算機運行能力的提高，使得大規模統計調查數據的處理更加準確、充分與快捷。隨著計算機應用的越來越廣泛，信息數據也越來越多，大量信息在給人們帶來方便的同時也帶來了許多問題：信息過量、信息真假、信息安全等問題出現了，同時信息形式的不一致也導致信息難以統一處理。于是如何從大量的信息中找出有用的信息？如何提高信息的利用率？數據挖掘和知識發現（dmkd）技術隨之應運而生了。數據挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。數據挖掘是一門交叉學科，它把人們對數據的應用從低層的簡單查詢，提升到從數據中挖掘知識，提供決策支持。在這種需求下，匯聚了不同領域的研究者們投身到數據挖掘這一新興的研究領域。雖然統計學家與計算機專家關心data mining的視角不完全相同，但可以說，data mining與dss一樣，使得統計方法與計算機技術的結合達到了一個更高的層次。

        因此，統計學越來越離不開計算機技術，而計算機技術應用的深入，也同樣離不開統計方法的發展與完善。所以，對于統計專業的學生來說，一方面要學好統計方法，但另一方面更加要學會利用商品化統計軟件解決實踐中的統計數量分析問題，學好計算機信息系統開發的基本思想與基本程序設計，能夠將具體單位的統計模型通過編程來實現，以建立起統計決策支持系統。所以統計與實質性學科相結合，與計算機技術相結合，這是發展的趨勢。所以統計教育的一些課程要改革，教學方式也要改革。以下談一談統計教育需要改革的幾個方面。

 2  統計教育的改革

        2.1 統計專業課程建設  專業建設考慮的是應當培養什么樣的人才和怎樣培養這樣的人才。專業建設的核心問題則是課程設置和規范課程的內容。培養統計理論人才應當設置較多的數學課程，目的是讓學生能對各種統計方法有較深刻的理性認識；培養應用統計人才應當設置較多的相關應用領域的專業課程，將統計方法與相關領域的專業知識完美結合。例如培養從事經濟管理的統計人才，在課程設置上至少應當包括三方面的知識：（1）經濟理論課程，讓學生了解經濟活動的主要進程和基本規律；（2）研究社會經濟問題主要統計方法，包括常用的統計數據搜集方法，統計數據處理方法和分析方法；（3）適用電腦技術，讓學生初步掌握運用電腦進行統計數據處理和分析的基本理論和技能。

        2.2 教學方法和教學手段的改革  統計教學方法和教學手段改革中，應充分運用現代教育技術、教學手段，更新教學方法，促使教育技術、教學手段和教學方法有機結合。

        2.2.1 改接受式的教學為互動式教學，以案例分析與情景教學開啟學生的思維，使學生更形象、快捷的接受知識，發揮其獨立思考與創造才能，培養學生的創造性思維能力。

        2.2.2 構建以課堂－實驗室－社會實踐多元化的立體教育教學體系。在傳授和學習已經形成的知識的同時，加強實踐能力鍛煉，提高學生的動手能力和創新能力。只有將統計學的方法結合實際進行應用，才能展現統計學的生命力。

        2.3 統計學與計算機教學相結合  教材要與統計軟件的應用相結合。現在許多教材都是內容與軟件分家，現在計算機已非常普及，無論是高校、高職和中專，培養出來的學生都會要用統計軟件分析數據。再者，統計學是一門應用的方法型學科，統計學應當從數據技巧教學轉向數據分析的訓練。統計學與計算機教學有機地合為一體，除了要培養學生搜集數據、分析數據的能力外，還要培養學生處理大量數據的能力，即數據挖掘的能力。

        2.4 教學與實際的數據分析相結合  統計的教學不能只停留在課本上，案例教學與情景教學應成為統計課程的重要內容。通過計算機對大量實際數據進行處理，可以在試驗室進行，亦可在課堂上進行討論，這樣學生不僅理解了統計思想和方法，而且也鍛煉和培養了學生研究和解決問題的能力。

        2.5 要有一批能用電腦、網絡來教學的新型教師  電腦、網絡的出現，不僅改變了教學的手段，還影響著教學的內容。語言、數學、計算機、專業知識是一個統計人才必備的素質，它們之間是不可分離的，而是要盡可能結合在一起來進行教學，單一化人才已不適應現代化教育教學的需要，現代教育更注重教育信息技術中的多媒體、網絡化、社會化和國際化、多樣化和多層次的綜合人才。