具体描述
内容简介
生物统计学是数理统计的原理和方法在生物科学中的具体应用。在生命科学领域的科研和生产实践中产生大量的数量资料，生物统计学可以帮助研究工作者从大量繁杂的数量资料中整理和分析出准确的信息。吴伟坚、许益镌、何余容、陈科伟编著的《基础生物统计学》系统地介绍了数理统计学的基本原理和方法，重点介绍了数量资料的整理，描述性统计量，抽样分布，假设检验的原理，t检验、方差分析、简单相关与回归，X2适合性和独立性检验，同时对试验设计及其统计分析进行了叙述。《基础生物统计学》附录部分就如何利用Excel和SPSS解决描述统计、t检验、单向和双向方差分析及相关和回归分析等相应章节的实例进行了介绍，有利于读者解决科研中遇到的数理统计问题。
《基础生物统计学》可供高等院校生命科学类和种植业类专业的本科生作为教材使用，也可供生命科学类专业的科研工作者、教师和研究生参考。
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目录
前言/序言
生物统计学（ Biostatistics）是数理统计学的一个分支，是应用数量统计学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学科。虽然这门学科较年轻，是在1925年由K. Pearson（1857～1936）和R．A．Fisher（1890～1962）所创建，其发祥地是在英国的乐桑试验站（Roth-amsted Experimental Station in Harpenden）。但它发展很快，引人入胜，应用甚广，是生物学研究不可缺少的学科课程。生物统计学发展到今天，已被引入到各个生物学领域。本学科是在正确试验设计的基础上，正确地收集整理试验数据、正确地进行统计推断并作出正确的科学结论的原理和方法。数理统计学研究的对象是随机变量，而随机变量在不同的条件下由于偶然因素影响，具有不确定性。正如生物统计学的缔造者R．A. Fisher所指出的：“统计学家不是炼金人，不期望从无价值的材料中产生黄金，她像一个化学家能准确地分析出材料固有的效价并提取其含量，此外并无别的……数理统计学的工作只是为了对事物的固有本质作出正确的判断。”
本书是在植物保护专业“生物统计学”教科书的基础上，参考国内外一些生物统计学教材编写而成的。植物保护专业的生物统计学教材源于华南农业大学尹汝湛教授编写的《昆虫试验统计》，后经多次修订为《生物统计学——应用于植保科学》。尹汝湛教授和古德就教授为植物保护专业生物统计学的教材建设倾注了大量的心血。为了适应现代高等教育的发展和现代生物统计学教学的要求，编者几年前便萌生了写作这样一本教材的念头，当时，在华南农业大学昆虫学科前辈的指导下，开始编写新的教案，并且已在华南农业大学植物保护专业本科生中讲授过本书的大部分内容。
本书共分九章，系统地介绍了生物统计学的基本原理和方法，重点介绍了数量资料的整理、描述性统计量、概率分布、抽样分布、假设检验的原理、t检验、方差分析、简单相关与回归、）（2适合性和独立性检验，同时对试验设计及其统计分析进行了叙述。附录部分就如何利用Excel和SPSS解决描述统计，t检验、单向和双向方差分析以及相关和回归分析等相应章节的实例进行了介绍。吴伟坚编写了第一至第八章和附录B、C；许益镌编写了第九章和附录A，参与了第二章、第五章的编写；何余容参与了第九章和附录C的编写；陈科伟参与了第一章、第二章和第三章的编写。每章均附有习题，本书的例题和习题主要源于尹汝湛教授的《昆虫试验统计》和编者近年发表的论文。
用户评价
对于正在攻读生物学相关专业的学生而言，《基础生物统计学》无疑是一本不可多得的学习资料。它以清晰的逻辑和循序渐进的方式，带领读者从零开始掌握生物统计学的核心概念。书中对统计学中的一些基本假设，例如正态性、方差齐性等，都有详细的解释，并且阐述了为什么这些假设对于后续的统计分析至关重要。我还注意到，书中在介绍不同统计检验方法时，会明确指出每种方法适用的数据类型和研究目的，这对于避免学生在实际应用中选择错误的统计方法非常有帮助。例如，在讲解t检验和秩和检验时，书中清晰地指出了它们在处理连续变量和非参数数据时的区别。此外，这本书对统计报告的规范性也有所涉及，强调了如何清晰、准确地呈现统计结果，这对于培养严谨的科研态度至关重要。我曾见过不少学生在论文写作中，统计部分混乱不堪，而这本书正是弥补了这一教学上的空白。
这本《基础生物统计学》简直就是为我量身定做的！我一直对数据分析在生命科学研究中的应用感到好奇，但又苦于没有一个清晰的入门路径。这本书的出现，彻底改变了我的看法。它没有一开始就堆砌复杂的公式和理论，而是从最基本、最直观的概念讲起，比如什么是数据、数据有哪些类型，以及为什么我们需要统计学来理解这些数据。书中大量的图表和实际案例，让我能够轻松理解抽象的概念。例如，在介绍描述性统计时，作者并没有止步于均值和标准差，而是通过真实的医学研究数据，展示了如何利用这些指标来概括样本特征，并引出了它们在解释实验结果时的重要性。我尤其喜欢书中对“偏差”的探讨，它不仅解释了偏差的来源，还提供了多种避免和纠正偏差的方法，这对于刚接触研究的我来说，是无价的知识。读到关于抽样方法的部分，我才真正理解到，一个有代表性的样本是多么关键，以及不同的抽样策略会对研究结果产生怎样的影响。这本书的语言风格也非常亲切，就像一位经验丰富的老师在娓娓道来，很少出现令人望而生畏的专业术语，即便有，也会立刻给出详尽的解释。
对于那些在生物统计学领域摸爬滚打多年的研究者来说，《基础生物统计学》可能显得有些过于浅显，但它的价值恰恰在于其“基础”的定位。这本书成功地填补了许多研究者在早期学习阶段可能忽略的“为什么”和“是什么”的环节。举个例子，书中关于假设检验的讲解，并没有直接跳入p值的计算，而是深入剖析了零假设和备择假设的逻辑关系，以及犯第一类错误和第二类错误的概率意义。这种从源头梳理的思路，对于理解统计推断的本质至关重要。我曾参加过一些更高级的统计学讲座，但总感觉云里雾里，直到看了这本书，才恍然大悟。书中对置信区间的阐释也十分到位，它清楚地说明了置信区间是如何构建的，以及它的解释应该是什么，避免了许多常见的误读。此外，书中关于方差分析（ANOVA）的介绍，虽然没有深入到多因素交互作用的复杂模型，但已经足够让读者理解其基本原理和应用场景，为后续学习更高级的ANOVA奠定了坚实基础。对于想要重新巩固基础、梳理思路的资深研究者，这本书不失为一个极好的参考。
《基础生物统计学》的独特之处在于它将统计学理论与生物学实践紧密地结合起来，形成了一种独特的教学模式。书中不仅仅是罗列统计学公式，而是深入探讨了这些公式背后的生物学意义，以及它们如何在实际的生命科学研究中发挥作用。比如，在讲解时间序列分析时，书中并没有止步于介绍ARIMA模型，而是结合了基因表达随时间变化的实验数据，展示了如何利用时间序列模型来捕捉基因表达的动态规律，以及如何从中发现潜在的调控机制。这种将抽象的数学概念与具体的生物学问题相结合的阐释方式，让我耳目一新。书中还对统计学研究中的伦理问题有所涉及，例如如何避免数据操纵和误导性报告，这对于培养负责任的科研工作者具有重要意义。总而言之，这本书不仅仅是一本教材，更像是一本关于如何用统计学思维解决生物学问题的指南，对于任何对生物统计学感兴趣的人来说，都值得一读。
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坦白说，我在翻开《基础生物统计学》之前，对统计学是有一定抵触情绪的。我总觉得它枯燥乏味，充斥着公式和符号，与我热爱的生命科学研究似乎没有什么直接联系。然而，这本书完全颠覆了我的刻板印象。作者以极其生动有趣的方式，将原本晦涩难懂的统计学概念融入了大量贴近生物学实际的案例中。例如，在讲解回归分析时，书中并没有直接给出最小二乘法的推导，而是通过一个研究土壤湿度与植物生长关系的数据集，一步步展示如何构建线性模型，如何解释回归系数的意义，以及如何判断模型的拟合优劣。这种“寓教于乐”的方式，让我惊叹不已。我曾经觉得“相关性不等于因果性”这句话很难真正理解，但在书中，通过对混杂因素的深入讨论，我才明白了其中的逻辑。书中还特别强调了统计软件的应用，比如R语言，它提供了清晰的操作指南和示例代码，让我能够亲自动手实践，将理论知识转化为实际技能。这本书让我看到了统计学作为一种强大的工具，能够帮助我们更深入地理解生物世界的奥秘，甚至挖掘出隐藏在数据背后的规律。