Statistical
Methods in biology
作者： S.J.
Welham, S.A. Gezan, S.J. Clark, A. Mead
出版社： Chapman and Hall/CRC
索书号：Q322/W46/2015/Y
ISBN：9781439808788
藏书地点：武大外教中心
生物统计学( biostatistics)是数理统计(mathematical statistics)在生物学研究中的应用，它是用数理统计的原理和方法来分析和解释生物界各种现象和数量资料的一门科学，是在生物科学研究的过程中，逐渐发展形成的学科，是应用数学的一个分支，属于生物数学的范畴。
为了推动农业生产的发展，实现农业现代化，要依靠农业科学。而要发展农业科学，就要进行科学研究。例如农作物品种资源的研究，新品种的选育，栽培技术的革新，病虫害防治技术研究，农产品贮藏加工技术的改进以及各种先进经验的总结推广等，都离不开调查或试验研究。而一个合理的调查或试验设计，就能够用较少的人力、物力和时间，获取我们所需要的数据资料，从而获得可靠的结论，以达到调查或试验的预期目的。
（一）生物统计为试验设计提供重要原则
为了在试验研究时获得更多的试验信息和精确的试验结论，试验（调查）必须有科学的设计。如在进行田间试验设计中，必须遵守“设置重复、随机排列、局部控制”三个基本原则以及小区技术的应用，在调查取样时，抽样方法的选择以及样本含量的确定，都是以生物统计原理为依据的。缺乏必要的生物统计知识，常常会使某些农业试验由于设计不合理而失去应用价值，且不能获得正确的结果
（二）为整理和描述试验（调查）数据资料提供科学方法
通过试验（调查）所得到的大量数据资料，往往是一堆杂乱无章的数据，不能说明问题。
对这些数据资料，应用生物统计方法进行整理、计算，便可化繁为简，呈现出某些变化趋势，求出能够描述数据特征的统计数，为进一步分析数据资料做好准备
（三）为样本推断总体提供科学方法
试验（调查）研究的目的是要认识事物的总体特征和规律，而总体庞大，难以全部观察，通常用样本（总体的一部分）推断总体。生物统计学阐明了样本与总体间数量关系的规律，因而提供了用样本正确推断总体的科学方法。
（四）判断试验结果的可靠性
在试验中要求除试验因素以外，其他条件都应该控制一致，而在实践中无论试验条件如何控制，试验结果总会受到试验因素和其他偶然因素的影响，造成试验误差。要正确判断试验误差是由于因素造成的还是由试验误差造成的，就必须运用生物统计分析的方法来判断。
生物统计学是数学与生物学相结合的一门边缘学科。它涉及较多的数学概念、计算公式和数学用表，因此，需要读者付出较多的精力来掌握生物统计学的基本原理、基本概念、基本方法，需要记忆大量的公式与符号；从判断方式上要求摆脱传统的确定性推断方式而接受建立在概率论基础上的统计推断方式。因此，首先要懂得生物统计的基本概念、基本原理和统计方法以及公式的基本意义、应用条件和范围。要学好生物统计学，必须认真地做习题作业，加深对公式及统计方法、步骤的理解与掌握。要达到熟练地应用统计方法，必须联系农业和生物科学中的应用，而不必强调统计公式的数学推导、证明和数学原理，把统计方法与原理结合起来，把抽象的概念与直观内容结合起来，把理论和实际结合起来，才能做到统计方法的灵活应用。学习的难度不在于计算方法，而在于逻辑思维方法。为了便于读者学习，本书中的所有概念、原理以及分析方法均有实例，从应用角度进行介绍，可操作性强。每章后面附有一定数量的复习思考题，教材后面还有实验实习指导。读者在学习时，首先掌握原理，把例题看懂看会，对于各章的计算题，通过实践和练习，借助于计算器、电子计算机，以及各种统计软件( Excel、SPSS、SAS、DPS)来进行，达到掌握各种统计分析方法的目的。
学习生物统计，还要养成重视数据的习惯，做到写文章要有理有据，用数字说话，看书、期刊杂志时要注意其中的统计表格、统计图与数字、分析和解释等，以熟悉资料的表达方法，通过数学分析了解事物的本质和规律。通过本课程的学习，读者能正确理解生物统计的基本概念、基本原理，掌握并应用所介绍的基本试验设计与统计分析方法，解决科学试验设计以及生产实践中资料的收集、整理以及统汁分析等问题。
《生物统计学方法》一书于2015年由Chapman and Hall/CRC出版社出版，作者是S.J. Welham, S.A. Gezan, S.J. Clark, A. Mead。
本书作为研究生物统计学的专业书籍，内容专业详实，语言浅显易懂，除此之外还有以下特点：
1、本书全面介绍了研究生物统计学的方法，并结合具体实例的应用，使读者能够更加全面的掌握如何应用生物统计学解决实际问题。
2、索引文献丰富，证明了这本书的知识性，真实性。而且，这些索引文献绝大部分都是最新研究，让读者全面掌握该领域的前沿进展。
3、在本书的最后，将出现的专业词汇都罗列出来，并予以注解，大大方便了大家在阅读过程中对生物统计学专业术语的认知。
4、书中图片生动形象，语言浅显易懂。语言介绍的同时，附上可以说明问题的图片，本来复杂枯燥的生物统计学知识变得简单易懂，增加了本书的趣味性，对于初学者有很大的帮助。
本书目录
2. 基础统计学概述
3. 实验设计原理
4. 单因素模型
5. 检查模型假设
6. 响应的转换
7. 简单阻塞模型的结构
8. 提取治疗信息
9. 更复杂阻塞模型结构的检测
10. 复制和能量
11. 处理非正交项
12. 单变量模型：简单线性回归
13. 合适的检测模型
14. 多变量模型：多元线性回归
15. 变量和因素的模型
16. 合并结构，线性混合模型
17. 曲线关系的模型
18. 非正态响应模型：广义线性模型
19. 现实研究的实际设计和数据分析
朱旺 武汉大学生命科学学院 硕士研究生