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[摘要]生物统计是数理统计的原理和方法在生物科学研究中的应用,是关于生物科学试验的设计、实施,试验数据的收集、整理和统计分析,以及统计分析结果的解释的一门科学.因此,如何有效利用课堂时间,提升生物统计教学效果是生物统计教学中的重要课题.笔者根据教学经验总结出利用学生的实际经验来提升生物统计教学效果.针对不同专业的学生,在讲解课本中理论的同时,结合学生的专业知识和实际经验、选取令学生印象深刻的的例子,对生物统计的教学效果有较大提升.

生物统计学术论文的写作
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[关键词]生物统计实际经验教学

生物统计是数理统计的原理和方法在生物科学研究中的应用,是一门应用数学.它是关于生物科学试验的设计、实施,试验数据的收集、整理和统计分析,以及统计分析结果的解释的一门科学[1].该课程是林学、农学、中药栽培学等专业的学科基础课程.本课程主要是将数理统计原理和方法应用于生物科学研究,是一个强有力的分析工具[2].由于生物统计课程以概率论和数理统计为基础,因此,数学基础较差的同学容易对该课程产生畏惧情绪.另外,由于生物统计要求建立起基于概率的统计推断思维方式,这往往需要同学在学习和实践中逐渐领会.再加上该课程要求多方面知识的综合,因此被公认为是生物科学类专业最困难的课程之一.因此,如何有效利用课堂时间,提升生物统计μ教学效果是生物统计教学中的重要课题.

与基础数理统计学相比,生物统计不仅要通过事物外在的数量表现揭示事物可能存在的规律性,而且要根据专业知识去解释现象,并阐明为什么会存在这种规律性[1-3].然而在教学过程中所面对的学生往往缺乏专业知识和实践经验,使学生面对繁多的公式和试验设计方法无所适从,难以提起对生物统计的学习兴趣.因此,在教学过程中,针对不同专业的学生,在讲解课本中理论的同时,如果能结合专业知识和学生的实际经验、选取令学生印象深刻的的例子将对生物统计的教学效果有较大提升.笔者根据教学经验总结出利用学生的实际经验,包括专业知识、实践经验和生活经验三个方面,提升生物统计教学效果.

一、结合专业知识选取例题和习题

笔者在浙江农林大学给林学专业学生讲授“生物统计”课程.使用的生物统计教材是四川农业大学明道绪主编的《田间试验与统计分析》[3].我们在讲清基本原理、思路和方法后,在举例时尽量结合专业知识,便于学生理解和掌握基础理论,并将所学知识应用于专业实践.如给林学专业的学生上课时,参考了续九如、黄智慧主编的《林业试验设计》,所举例题均与林木遗传育种、栽培、生理生化和森林资源调查等有关.

此外,在中国期刊网上收集一些与林业试验相关的文章作为课堂讨论内容,引导学生对相关的试验设计、数据分析进行剖析,并对由此得出的结论进行探讨.可以根据学生对知识掌握的程度,在引用这些例子时适当选取一些在试验设计和数据分析中存在纰漏的研究报道,引导学生逐步发现其中的问题.这样的过程不仅加深了学生对生物统计理论的认知,提升了学生的学习兴趣,而且使学生对生物统计理论与应用有了具体的认知.

二、结合实践经验讲解理论知识

笔者在针对不同专业开展统计教学的时,首先会了解所教专业学生已经学习过的课程和相关的实验、实习,挖掘其中可以为生物统计教学所用的例子,充分利用学生试验和实习经验讲解生物统计的知识,使抽象的理论知识形象化.以笔者所教授的林学专业的学生为例,该专业的学生已经学过生态学,在生态学实习中有一个关于种群分布格局的调查.

种群的空间分布格局是指种内个体在其生存环境空间中的配置方式,是由种的生物学特性,种内、种间关系和环境因素的综合影响决定的.通常种群分布格局可以区分为几种类型,其常见的有三种类型：即均匀型,集群型和随机型.方差/均值比率法是测定种群分布格局类型的方法常用方法.根据Poisson分布的定义,如果S2/等于1,则种群完全遵循Poisson分布；如果S2/>1,种群趋于集群分布；如果S2/<1,种群趋于均匀分布.通过这一实例,即可以讲解Poisson分布的规律,也就是μ=б2=λ这一重要特征.同时也使学生进一步了解生态学中群落分布格局调查结论的理论依据,进一步提高对专业知识的掌握程度.

同时,这个例子还可以应用于t检验中解释表面差异与实际差异.对个样本进行比较时,必须判断样本间差异是抽

关于生物统计类论文范文数据库样误差造成的,还是本质不同引起的.如何区分两类性质的差异?这正是显著性检验要解决的问题.由于同学在实习过程中会发现即使在相同的地点针对相同群落调查,不同组/人之间所测量的值并不一样,而事实上能使S2/这一比值恰好等于1的几乎没有.因此要求用t检验来解决误差的问题.利用生态学中的相关经验公式来判断这一比值在多大程度上与1接近可以推断其近似等于1.从而理解“通过从试验的表面效应与试验误差的权衡比较中间接地推断处理效应是否存在”这一显著性检验的基本思想.

三、结合生活中的例子提升对理论知识的认知

由于学生专业知识和相关经验的积累还不多,因此在讲解理论知识时,可以多利用现实生活中的例子.如在讲“直线回归与相关分析”时,在讲解清楚理论的同时,需要特别强调其应用时的注意事项.

例如,直线回归分析和相关分析是处理变量间关系的数学方法,在将这些方法应用于生物科学研究时要考虑到生物本身的客观实际情况,譬如变量间是否存在直线相关以及在什么条件下会发生直线相关,求出的直线回归方程是否有意义等,必须由生物科学相应的专业知识来决定,并且还要用到生物科学实践中去检验.如果不以一定的生物科学依据为前提,把风马牛不相及的资料随意凑到一块作直线回归分析或相关分析,那将是根本性的错误.我们在讲解的过程中给出一组小树的生长量和一组小孩身高的生长量,相关分析表明这两个变量之间呈极显著相关.针对这一例子让学生深刻认识到专业知识在相关性分析中的重要性,避免出现以数字为游戏的伪科学,让生物统计更好地为科学研究服务.

利用学生的实际经验提升生物统计教学效果参考属性评定
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