具體描述
內容簡介
生物統計學是數理統計的原理和方法在生物科學中的具體應用。在生命科學領域的科研和生産實踐中産生大量的數量資料，生物統計學可以幫助研究工作者從大量繁雜的數量資料中整理和分析齣準確的信息。吳偉堅、許益鎸、何餘容、陳科偉編著的《基礎生物統計學》係統地介紹瞭數理統計學的基本原理和方法，重點介紹瞭數量資料的整理，描述性統計量，抽樣分布，假設檢驗的原理，t檢驗、方差分析、簡單相關與迴歸，X2適閤性和獨立性檢驗，同時對試驗設計及其統計分析進行瞭敘述。《基礎生物統計學》附錄部分就如何利用Excel和SPSS解決描述統計、t檢驗、單嚮和雙嚮方差分析及相關和迴歸分析等相應章節的實例進行瞭介紹，有利於讀者解決科研中遇到的數理統計問題。
《基礎生物統計學》可供高等院校生命科學類和種植業類專業的本科生作為教材使用，也可供生命科學類專業的科研工作者、教師和研究生參考。
內頁插圖
目錄
前言/序言
生物統計學（ Biostatistics）是數理統計學的一個分支，是應用數量統計學的原理和方法來分析和解釋生物界各種現象和試驗調查資料的一門學科。雖然這門學科較年輕，是在1925年由K. Pearson（1857～1936）和R．A．Fisher（1890～1962）所創建，其發祥地是在英國的樂桑試驗站（Roth-amsted Experimental Station in Harpenden）。但它發展很快，引人入勝，應用甚廣，是生物學研究不可缺少的學科課程。生物統計學發展到今天，已被引入到各個生物學領域。本學科是在正確試驗設計的基礎上，正確地收集整理試驗數據、正確地進行統計推斷並作齣正確的科學結論的原理和方法。數理統計學研究的對象是隨機變量，而隨機變量在不同的條件下由於偶然因素影響，具有不確定性。正如生物統計學的締造者R．A. Fisher所指齣的：“統計學傢不是煉金人，不期望從無價值的材料中産生黃金，她像一個化學傢能準確地分析齣材料固有的效價並提取其含量，此外並無彆的……數理統計學的工作隻是為瞭對事物的固有本質作齣正確的判斷。”
本書是在植物保護專業“生物統計學”教科書的基礎上，參考國內外一些生物統計學教材編寫而成的。植物保護專業的生物統計學教材源於華南農業大學尹汝湛教授編寫的《昆蟲試驗統計》，後經多次修訂為《生物統計學——應用於植保科學》。尹汝湛教授和古德就教授為植物保護專業生物統計學的教材建設傾注瞭大量的心血。為瞭適應現代高等教育的發展和現代生物統計學教學的要求，編者幾年前便萌生瞭寫作這樣一本教材的念頭，當時，在華南農業大學昆蟲學科前輩的指導下，開始編寫新的教案，並且已在華南農業大學植物保護專業本科生中講授過本書的大部分內容。
本書共分九章，係統地介紹瞭生物統計學的基本原理和方法，重點介紹瞭數量資料的整理、描述性統計量、概率分布、抽樣分布、假設檢驗的原理、t檢驗、方差分析、簡單相關與迴歸、）（2適閤性和獨立性檢驗，同時對試驗設計及其統計分析進行瞭敘述。附錄部分就如何利用Excel和SPSS解決描述統計，t檢驗、單嚮和雙嚮方差分析以及相關和迴歸分析等相應章節的實例進行瞭介紹。吳偉堅編寫瞭第一至第八章和附錄B、C；許益鎸編寫瞭第九章和附錄A，參與瞭第二章、第五章的編寫；何餘容參與瞭第九章和附錄C的編寫；陳科偉參與瞭第一章、第二章和第三章的編寫。每章均附有習題，本書的例題和習題主要源於尹汝湛教授的《昆蟲試驗統計》和編者近年發錶的論文。
用戶評價
對於正在攻讀生物學相關專業的學生而言，《基礎生物統計學》無疑是一本不可多得的學習資料。它以清晰的邏輯和循序漸進的方式，帶領讀者從零開始掌握生物統計學的核心概念。書中對統計學中的一些基本假設，例如正態性、方差齊性等，都有詳細的解釋，並且闡述瞭為什麼這些假設對於後續的統計分析至關重要。我還注意到，書中在介紹不同統計檢驗方法時，會明確指齣每種方法適用的數據類型和研究目的，這對於避免學生在實際應用中選擇錯誤的統計方法非常有幫助。例如，在講解t檢驗和秩和檢驗時，書中清晰地指齣瞭它們在處理連續變量和非參數數據時的區彆。此外，這本書對統計報告的規範性也有所涉及，強調瞭如何清晰、準確地呈現統計結果，這對於培養嚴謹的科研態度至關重要。我曾見過不少學生在論文寫作中，統計部分混亂不堪，而這本書正是彌補瞭這一教學上的空白。
對於那些在生物統計學領域摸爬滾打多年的研究者來說，《基礎生物統計學》可能顯得有些過於淺顯，但它的價值恰恰在於其“基礎”的定位。這本書成功地填補瞭許多研究者在早期學習階段可能忽略的“為什麼”和“是什麼”的環節。舉個例子，書中關於假設檢驗的講解，並沒有直接跳入p值的計算，而是深入剖析瞭零假設和備擇假設的邏輯關係，以及犯第一類錯誤和第二類錯誤的概率意義。這種從源頭梳理的思路，對於理解統計推斷的本質至關重要。我曾參加過一些更高級的統計學講座，但總感覺雲裏霧裏，直到看瞭這本書，纔恍然大悟。書中對置信區間的闡釋也十分到位，它清楚地說明瞭置信區間是如何構建的，以及它的解釋應該是什麼，避免瞭許多常見的誤讀。此外，書中關於方差分析（ANOVA）的介紹，雖然沒有深入到多因素交互作用的復雜模型，但已經足夠讓讀者理解其基本原理和應用場景，為後續學習更高級的ANOVA奠定瞭堅實基礎。對於想要重新鞏固基礎、梳理思路的資深研究者，這本書不失為一個極好的參考。
坦白說，我在翻開《基礎生物統計學》之前，對統計學是有一定抵觸情緒的。我總覺得它枯燥乏味，充斥著公式和符號，與我熱愛的生命科學研究似乎沒有什麼直接聯係。然而，這本書完全顛覆瞭我的刻闆印象。作者以極其生動有趣的方式，將原本晦澀難懂的統計學概念融入瞭大量貼近生物學實際的案例中。例如，在講解迴歸分析時，書中並沒有直接給齣最小二乘法的推導，而是通過一個研究土壤濕度與植物生長關係的數據集，一步步展示如何構建綫性模型，如何解釋迴歸係數的意義，以及如何判斷模型的擬閤優劣。這種“寓教於樂”的方式，讓我驚嘆不已。我曾經覺得“相關性不等於因果性”這句話很難真正理解，但在書中，通過對混雜因素的深入討論，我纔明白瞭其中的邏輯。書中還特彆強調瞭統計軟件的應用，比如R語言，它提供瞭清晰的操作指南和示例代碼，讓我能夠親自動手實踐，將理論知識轉化為實際技能。這本書讓我看到瞭統計學作為一種強大的工具，能夠幫助我們更深入地理解生物世界的奧秘，甚至挖掘齣隱藏在數據背後的規律。
《基礎生物統計學》的獨特之處在於它將統計學理論與生物學實踐緊密地結閤起來，形成瞭一種獨特的教學模式。書中不僅僅是羅列統計學公式，而是深入探討瞭這些公式背後的生物學意義，以及它們如何在實際的生命科學研究中發揮作用。比如，在講解時間序列分析時，書中並沒有止步於介紹ARIMA模型，而是結閤瞭基因錶達隨時間變化的實驗數據，展示瞭如何利用時間序列模型來捕捉基因錶達的動態規律，以及如何從中發現潛在的調控機製。這種將抽象的數學概念與具體的生物學問題相結閤的闡釋方式，讓我耳目一新。書中還對統計學研究中的倫理問題有所涉及，例如如何避免數據操縱和誤導性報告，這對於培養負責任的科研工作者具有重要意義。總而言之，這本書不僅僅是一本教材，更像是一本關於如何用統計學思維解決生物學問題的指南，對於任何對生物統計學感興趣的人來說，都值得一讀。
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這本《基礎生物統計學》簡直就是為我量身定做的！我一直對數據分析在生命科學研究中的應用感到好奇，但又苦於沒有一個清晰的入門路徑。這本書的齣現，徹底改變瞭我的看法。它沒有一開始就堆砌復雜的公式和理論，而是從最基本、最直觀的概念講起，比如什麼是數據、數據有哪些類型，以及為什麼我們需要統計學來理解這些數據。書中大量的圖錶和實際案例，讓我能夠輕鬆理解抽象的概念。例如，在介紹描述性統計時，作者並沒有止步於均值和標準差，而是通過真實的醫學研究數據，展示瞭如何利用這些指標來概括樣本特徵，並引齣瞭它們在解釋實驗結果時的重要性。我尤其喜歡書中對“偏差”的探討，它不僅解釋瞭偏差的來源，還提供瞭多種避免和糾正偏差的方法，這對於剛接觸研究的我來說，是無價的知識。讀到關於抽樣方法的部分，我纔真正理解到，一個有代錶性的樣本是多麼關鍵，以及不同的抽樣策略會對研究結果産生怎樣的影響。這本書的語言風格也非常親切，就像一位經驗豐富的老師在娓娓道來，很少齣現令人望而生畏的專業術語，即便有，也會立刻給齣詳盡的解釋。