生物统计学学习心得

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生物统计学心得体会

生物统计学心得体会

心得体会生物统计学是一门比较难的学科,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实验调查资料的一门学科,属于应用统计学的一个分支。

在生物研究中数据的处理有着很重要的作用。

然而,他又是一门令人乏味的学科,很难调动学生的积极性。

生物统计学的学习大部分与数学有关,在统计学中有着大量的数学公式,需要理解能力很强才容易弄懂。

关于生物统计学的学习。

首先应该做好课前预习,知道老师大概的教学内容,理解里面所含有的数学公式,这要在老师上课的时候才能跟的上老师的节奏,不至于为了某一个问题影响听课的效率;其次上课认真听讲,跟上老师的节奏,积极的思考问题;最后就是复习,复习就是对已学习了的知识点进行巩固,加强记忆,多做练习,遇到不懂的问题多查质料。

关于老师的教学。

首先老师就要告诉这门课重要性,让学生用一颗好的心态对待这门课;其次老师应学会调动学生的积极性和好奇心,让学生先走出乏味这一问题统计学。

如可以举一些有趣例子来帮助学生理解这一问题。

在讲到计算的部分时,老师最好能在黑板上写一下帮助学生对计算过程以及结果的由来做一个了解,巩固了学生的记忆。

如果仅是在教学的课件上显示的话,速度比较快,学生大多都是眼睛看几眼就算了,不会动手进行计算的。

然而,如果采用板书的话学生就会跟随老师思维一步一步的往下进行。

当讲到spss软件的应用时光让学生看课件是不够的,因为在对着课件进行操作时,总会出现各种各样的问题。

因此,对于spss的应用老师最好是演示一下,使学生更加方便理解和学习,如果有条件,能在计算机室进行教学就更好了。

在一堂课上完以后,老师应做好对着节课的总结,把这堂课所学的知识做一个梳理。

不仅如此,还要布置课后作业,使学生课后加强巩固。

关于课程的安排,最好能够分开一些,长时间的面对同一事物不免会让人感到乏味、疲倦、劳累,更甚会产生抵触的心理。

从而使教学效率降低,得不到该有的教学成果。

在教师教授知识的同时,学生要对教师传授的知识信息进行加工,信息加工是需要时间的,而且由于工作记忆的容量十分有限,学生在有限的时间里只能以有限的速度学习有限的信息。

生物统计实习报告

生物统计实习报告

一、前言随着科学技术的不断发展,生物统计学在生物科学研究中扮演着越来越重要的角色。

为了更好地理解和掌握生物统计学在科学研究中的应用,我于近期参加了为期一个月的生物统计实习。

通过这次实习,我对生物统计学的基本概念、方法以及在实际研究中的应用有了更加深入的了解。

二、实习目的与内容1. 实习目的本次实习的主要目的是:(1)学习生物统计学的基本理论和方法;(2)掌握生物统计软件的使用;(3)将所学知识应用于实际问题,提高解决实际问题的能力。

2. 实习内容实习期间,我主要学习了以下内容:(1)生物统计学的基本概念和原理;(2)描述性统计、推断性统计和方差分析等基本方法;(3)R语言在生物统计学中的应用;(4)实际案例分析。

三、实习过程1. 学习生物统计学基本理论和方法在实习初期,我系统地学习了生物统计学的基本理论和方法。

通过学习,我对描述性统计、推断性统计和方差分析等基本方法有了较为全面的了解。

同时,我还学习了如何运用R语言进行数据分析和可视化。

2. 掌握生物统计软件的使用为了更好地将所学知识应用于实际问题,我学习了R语言在生物统计学中的应用。

通过实际操作,我掌握了R语言的基本语法、数据输入、数据清洗、数据分析和可视化等功能。

3. 实际案例分析在实习过程中,我选取了以下案例进行分析:(1)某疾病患者的临床数据;(2)某药物的疗效数据;(3)某农作物产量数据。

通过对这些案例的分析,我运用所学知识进行了描述性统计、推断性统计和方差分析等,并得到了有意义的结论。

四、实习收获通过本次实习,我取得了以下收获:(1)掌握了生物统计学的基本理论和方法;(2)熟悉了R语言在生物统计学中的应用;(3)提高了解决实际问题的能力;(4)对生物统计学在科学研究中的应用有了更加深入的认识。

五、实习体会本次实习让我深刻体会到以下两点:(1)理论知识的重要性:生物统计学是一门理论与实践相结合的学科,只有掌握了扎实的理论基础,才能在实际研究中游刃有余;(2)实际操作能力的重要性:理论知识是基础,但只有将所学知识应用于实际操作,才能真正提高解决实际问题的能力。

生物统计学总结

生物统计学总结

生物统计学总结绪论统计工作的四大步骤:设计、搜集、整理、分析统计资料的三大类型:♏计量资料:对每个观察值单位用定量方法测得每项指标量的大小所得的资料♏计数资料:将观察单位按照某种属性类别分组,所得的观察单位数♏等级资料:将观察单位按某种属性的不同程度分组所得的资料同质与变异同质:除研究因素外,其他因素相同或相近为同质集中趋势的指标:平均数定义:描述一组同质计量资料的集中趋势,反映某一组观察值的平均水平或某一分布的平均位置的指标作用:作为一组资料的代表值,可用于组间的分析比较均数的两个重要特征✍代表性1.离均差和等于02.离均差平方最小小于常用平均数指标:1.算术均数(1)定义:全部观察值相加之和除以观察值个数所得的商总体均数样本均数(2)算法:1)直接法:2)加权法:3)缩减法(3)注意事项:1)只有在合理分组的基础上对同质数据取均数才有意义2)均数用于近似正态分布的对称分布,尤其是正态分布2.几何均数G(不能用算术均数时)(1)定义:几个观察值相乘之积,开几次方所得根(2)计算(3(1(2(3(1秩次相(2(31)百分位数常用于描述一组资料(样本或总体)在某百分位数上的水平和分布特征,多个百分位数结合使用,可全面描述观察值分布特征,包括位置的大小和变异度2)一般分布中部的百分位数相当稳定,代表性好,靠近两端的百分位数,只在样本含量足够大(>120个)才足够稳定,所以当样本含量不够大时,不宜取两端百分位数3)用百分位数确定正常值范围,习惯上95%离散趋势的描述1. 极差R:样本资料中最大值和最小值之差在一定程度上能说明样本波动幅度的大小,但它只受样本中两个极端个体数值大小的影响,不能反映样本中各个观测值的变异程度,稳定性差2. 四分位数间距:是上四分位数与下四分位数之差,用四分位数间距可反映变异程度的大小.稳定性好,灵敏度不够3. 标准差:1)定义:描述一组同质计量资料离散程度大小的指标反映了均数对一组观察值的代表性说明了观察值围绕均数分布的离散程度,个体变异2)计算:3)应用:4.12计量资料的统计推断统计推断用样本信息推断总体特征参数估计:由样本结果对总体参数在一定概率水平下所做出的估计假设检验正态分布1)概念:一种连续型随机变量的概率分布密度函数:分布函数:2)特征:1.在横轴上均数处最高2.以均数为中心,左右对称3.有两个参数4.曲线下的面积分布有一定的规律F(x)3)应用:1.以曲线下的面积反映频率及概率分布2.估计正常值范围或正常值范围的正态分布法✍双侧正常值范围3.质量控制4.正态分布是很多种统计方法的理论基础标准正态分布,u分布Uα与面积的关系t4.t介值与t介值表tα,ν:给定自由度为ν,两侧双尾面积之和为α时,相应t值。

生物统计学读后感

生物统计学读后感

生物统计学读后感篇一生物统计学读后感嘿,朋友们!最近我读了一本关于生物统计学的书,这可真是让我大开眼界啊!一开始,我觉得这玩意儿肯定超级枯燥,什么数据啊、分析啊,能有意思吗?可当我真正深入进去,也许是我太天真了,居然发现了不少惊喜!生物统计学就像是一个神秘的魔法盒子,你不打开永远不知道里面藏着多少宝贝。

它把那些看似杂乱无章的生物现象,通过各种神奇的数据处理和分析,变得有规律可循。

这难道不酷吗?我觉得吧,它就像是生物世界里的指南针,能帮我们在茫茫的数据海洋中找到方向。

比如说,研究一种疾病的发病率,通过生物统计学的方法,我们就能大概知道在哪些人群中更容易出现,这对预防和治疗多重要啊!可有时候我又在想,这数据真的能完全反映真实情况吗?也许会有遗漏或者偏差呢?还有啊,在实验设计方面,生物统计学更是发挥了大作用。

但我也会怀疑,设计得再完美,实际操作中会不会出现意外,导致结果不准确?不过,就算有这些不确定,也不能否定它的巨大价值。

读完这本书,我深深感受到,生物统计学可能不是那种让你一下子热血沸腾的学科,但它就像一位默默付出的幕后英雄,为生物科学的发展提供着坚实的支撑。

这一路读下来,我觉得收获满满,你们觉得呢?篇二生物统计学读后感哇塞,读完生物统计学这本书,我这心里真是五味杂陈啊!刚开始翻开的时候,我心里直犯嘀咕:“这能看懂吗?别到最后啥也没弄明白!” 结果呢,读着读着,我发现还挺有意思的。

你说这生物统计学,它就像是个侦探,从一堆看似毫无头绪的数据里找出线索,解开生物世界的谜团。

比如说研究基因的遗传规律,通过统计分析,就能大概知道哪些基因组合更容易出现,这多神奇啊!不过,我也在想,这东西是不是有时候太依赖数据了?万一数据本身有问题,那不就全跑偏了?也许这就是它的局限性吧。

还有那些复杂的公式和算法,看得我脑袋都大了。

我就想问:“非得这么复杂吗?就不能简单点?” 但反过来一想,正是因为有这些严谨的方法,才能保证结果的可靠性啊。

生物统计学读后感

生物统计学读后感

Biostatistics: Reflections on its Impact and ApplicationsBiostatistics, a branch of applied statistics, has always fascinated me with its blend of mathematical precision and biological relevance. As I delved into the subject, I found it not just a tool to analyze data but a language that connects the dots between biological phenomena and statistical principles.The readability of the textbook was impressive, with clear explanations and examples that brought complex statistical concepts to life. The author's ability to simplify complex statistical formulas and translate them into biological contexts was particularly noteworthy.The book's coverage of topics was comprehensive, ranging from basic descriptive statistics to advanced inferential techniques. It also provided insights into how biostatistics is applied in real-world scenarios, such as clinical trials and epidemiological studies.What struck me most was the emphasis on ethical considerations in biostatistics. The author emphasized the importance of responsible data analysis, highlighting the potential misuse of statistical methods and the need for transparency in reporting research findings.Overall, this book was an excellent introduction to Biostatistics, combining mathematical rigor with biological relevance. It not only provided a solid foundation in statistical methods but also inspired a deeper understanding of the role of statistics in biological research.生物统计学,作为应用统计学的一个分支,一直以其数学精确性与生物学相关性的完美结合而吸引着我。

生物统计学课程的学习体会

生物统计学课程的学习体会

生物统计学课程的学习体会生物统计学课程的学习体会摘要:本文作者根据生物统计学课程讲解内容,总结了生物统计学在生物学中的应用以及实际工作应用经验。

关键词:生物统计学;应用;发展前景生物统计学课程主要是针对生物科学研究而进行的一门具有极其重要意义的基础课程。

它是生物信息学和生物数学两个概念之间的桥梁。

生物统计学主要的教学目标就是让学生能够从大量的数据中找到规律,并用简单的公式将这些规律表达出来。

生物统计学这门课程在生物学科中占有非常重要的地位。

不论是哪种生物学理论都离不开生物统计学。

因为生物统计学是分析生物样品所得到的结果,并以此来推断出生物的特性。

同时也给出了生物体与环境之间的关系。

从而为生物学家提供参考依据。

为什么说生物统计学这门课程非常重要呢?这主要是由于他在科研中起着重要的作用。

下面就让我简单谈谈我对生物统计学的看法。

现在就拿我们学校的生物科学来举例吧。

我们学校的生物科学相比其他学校而言已经发展得很好了。

然而在生物科学中还有很多东西需要我们去探索。

在这方面,生物统计学起着至关重要的作用。

这是因为只有通过对生物样本的处理,我们才能准确的得出结果,并预测生物可能出现的问题。

例如,在植物遗传学当中,如果在测试一棵植物的时候,发现这株植物发生变异了,那么,你必须采取一定的措施来保证它不受影响,因为人类很难控制变异,变异就意味着基因突变,这是非常危险的事情,所以在这个时候,生物统计学就可以派上用场了。

生物统计学还有另外一个用途,就是用来判断某一项研究成果的价值。

因为生物统计学可以给出指导数,这是一种很强大的分析工具,利用这个数据可以分析出哪个结果更加符合科学道理,或者哪个实验没有达到最佳效果等。

生物统计学,既能给出一个估计,又能给出一个百分比,而且可以使用公式将它们联系在一起,这真是一个神奇的课程。

随着社会的进步,生物统计学这门课程的作用日益显现出来。

以前的教学条件是非常有限的,只有一些台式电脑,但是现在我们的条件已经改善了许多,我们有了电脑、复印机、扫描仪等,我们的教学设备已经超越了一般的中学水平。

生物统计课程总结心得体会(2篇)

生物统计课程总结心得体会(2篇)

第1篇作为一名生物专业的学生,我有幸参加了生物统计课程的学习。

这门课程让我对生物统计学有了更加深入的了解,也让我认识到生物统计学在生物科学研究中的重要性。

以下是我对生物统计课程的学习心得体会。

一、生物统计学的概念与作用1. 生物统计学概述生物统计学是一门应用统计学原理和方法,研究生物现象、生物数据规律和生物科学问题的学科。

它涉及生物学、数学、统计学等多个学科领域,具有广泛的交叉性和应用性。

2. 生物统计学的作用(1)研究生物现象:生物统计学通过对生物数据的统计分析,揭示生物现象的规律性,为生物学研究提供理论依据。

(2)评价实验结果:生物统计学可以用于评价实验结果的可靠性和有效性,帮助研究者判断实验结果的统计显著性。

(3)预测生物现象:生物统计学可以基于历史数据,预测未来生物现象的发展趋势。

(4)生物医学研究:生物统计学在生物医学研究中具有重要作用,如药物研发、流行病学研究、遗传学研究等。

二、生物统计课程学习心得1. 基础知识掌握生物统计课程的学习,让我系统地掌握了生物统计学的基本概念、原理和方法。

通过学习,我了解了生物统计学的起源、发展历程以及在我国的应用现状。

同时,我还学习了生物统计学的基本概念,如样本、总体、参数、统计量等。

2. 统计软件应用生物统计课程教学中,教师指导我们使用SPSS、R等统计软件进行数据处理和分析。

通过实际操作,我掌握了统计软件的基本操作方法,如数据录入、数据清洗、统计分析等。

这些技能在今后的科研工作中具有重要意义。

3. 统计分析方法生物统计课程涵盖了多种统计分析方法,如描述性统计、推断性统计、回归分析、方差分析等。

通过学习,我了解了这些方法的基本原理、适用条件和计算步骤。

在实际应用中,我学会了如何根据研究目的和数据特点选择合适的统计分析方法。

4. 实践能力提高生物统计课程要求我们进行课程设计和实验报告撰写。

通过这些实践环节,我提高了自己的数据分析能力、问题解决能力和论文写作能力。

生物统计学读后感

生物统计学读后感

生物统计学读后感生物统计学,刚听到这个名字的时候,我就感觉它像是一个戴着神秘面纱的高冷学霸,让人有点望而生畏。

但当我真正开始接触它之后,就像打开了一个装满奇珍异宝的魔法盒子。

这本书就像是一位耐心的导师,在我耳边轻声细语地讲述着那些看似复杂的数据背后的故事。

以前我看到生物实验里的一堆数字,就像看到一团乱麻,完全不知道从哪里下手。

比如说,研究某种植物在不同土壤环境下的生长高度,那些测量出来的高度数据,在没有生物统计学之前,就只是一堆干巴巴的数字而已。

但是生物统计学一来,就像施展了魔法。

它告诉我怎么把这些数字整理得井井有条,先求个平均数,看看整体的生长水平大概在哪。

然后又教我算标准差,这标准差可太有趣了,就像给每个数据都设定了一个“个性范围”,让我能知道这些数据是紧密团结在平均数周围,还是各自散漫得很。

而且它还能做假设检验呢!这就像是在数据之间展开一场严谨的法庭辩论。

假设某种新肥料对植物生长没有效果,然后通过各种计算和分析,用实际数据来推翻或者支持这个假设。

当算出结果的那一刻,就像是法官敲下法槌,判定这个肥料到底是真的有用还是只是个噱头。

在遗传学里,生物统计学更是大展身手。

就像侦探一样,通过分析家族中不同性状的出现频率,找出隐藏在基因里的遗传规律。

那些看似随机的性状表现,在生物统计学的显微镜下,都能被发现其中隐藏的必然联系。

不过呢,生物统计学也不是那种特别好对付的家伙。

有时候那些公式就像一群调皮捣蛋的小怪兽,一不小心就会把我绕晕。

比如说多元回归分析的公式,看着就像一串密密麻麻的外星密码。

但是只要耐着性子,一点点把它拆开理解,就会发现其实它也是个纸老虎。

读完这本书,我感觉自己像是掌握了一种特殊的魔法。

在生物的世界里,不再是只能盲目地观察现象,而是可以用数据的力量去挖掘更深层次的真相。

就像拥有了一把万能钥匙,可以打开生物奥秘的一扇又一扇大门。

我现在看那些生物研究报告的时候,也能更自信地去解读其中的数据部分,而不是像以前那样一看到数字就想跳过。

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生物统计学学习心得一、《生物统计学》这一门课。

你学到什么?谈谈你学习这一门课的心得体会。

(一)、《生物统计学》这门课,首先,我不仅学到了很多生物统计方面的基础知识、基本概念和相关的应用,还学习了如何设计试验。

在第一章,我学了统计数据的收集与整理。

首先学习的是总体与样本的概念,统计学研究的核心问题是如何通过样本推断总体,因此,总体与样本是生物统计学中的两个最基本概念。

总体是我们研究的全部对象。

构成总体的一个研究单位称为个体。

样本是总体的一部分,样本内包含的个体数目称为样本含量。

接着学习了数据类型及频数分布。

生物统计学中经常遇到的数据有两种类型,一种是连续型数据,指与某种标准做比较所得到的数据,采用变量的方法进行分析。

另一种是离散型数据,指由记录不同类别的个体的数目所得到的数据,采用属性的方法进行分析。

最后学习了样本的几个特征数,平均数、标准差、方差。

在第二章,我学了概率和概率分布。

概率是事件所固有的,且不随人的主观意识而改变。

总体分布是建立在概率这一概念基础之上的,因此在研究总体分布之前首先应对概率的基本知识有所了解。

试验的每一最基本的结果称为基本事件,指不能再分的事件。

复合事件指由若干个基本事件组合而成的事件。

概率的基本运算法则包括概率加法法则、条件概率、概率乘法法则、独立事件。

概率分布包括离散型概率分布和连续型概率分布。

在第三章,我学了几种常见的概率分布律。

首先学了二项分布,二项分布的基本情况是:设有一随机试验,每次试验都有两种不同的结果,如成功的(事件A)和失败的(事件A’);生男孩(事件A)和生女孩(事件A’)。

显然这两种可能的结果是互不相容的,独立地将此试验重复做n次,求在n次试验中,一种结果出现y次的概率。

接着学了泊松分布、超几何分布、负二项分布、正态分布、指数分布等。

在第四章,我学了抽样分布。

首先学了从一个正态总体中抽取的样本统计量的分布,学了一些基本概念,如标准误差、样本标准误差、自由度、查表。

然后学了从两个正态总体中抽取的样本统计量的分布,包括标准差已知时两个平均数的和与差的分布、标准未知但相等时两个平均数的和与差的分布、两个样本方差比的分布----F分布。

在第五章,我学了统计推断。

对总体做统计推断可以通过两条途径进行,一是首先对所估计的总体提出一个假设,称为统计假设检验,二是通过样本统计量估计总体参数,称为总体参数估计。

首先学习单个样本的统计假设检验,检验的基本步骤:1.提出假设。

2.构造并计算检验统计量:利用原假设所提供的信息,而且抽样分布已知。

3.确定否定域(临界值):根据小概率事件原理,比较检验统计量和临界值的关系,确定其落在否定域还是接受域。

主要学了t检验,u检验、x2检验。

接着学了两个样本的差异显著性检验,包括两个方差的检验----F检验,标准差已知时两个平均数间差异显著性的检验,标准差未知但相等时,两平均数之间差异显著性的检验,标准差未知且可能不等时两平均数之间差异显著性的检验,配对数据的显著性检验-----配对数据的t检验,二项分布数据的显著性检验。

在第六章,我学了参数估计,即由样本统计量估计总体参数。

估计量是估计总体参数的统计量,一个好的估计量应该满足三个条件:无偏性、有效性、相容性。

对总体参数的估计,可分为点估计和区间估计。

区间估计是指在一定概率保证下指出总体参数的可能范围,所给出的可能范围叫置信区间,本章我学习了μ的置信区间、σ的置信区间、平均数差的置信区间、配对数据的置信区间、标准差比的置信区间二项分布总体的置信区间。

在第七章,我学了拟合优度检验,拟合优度检验是用来检验实际观测数与依照某种假设或模型计算出来的理论数之间的一致性,以便判断该假设或模型是否与观测数相配合。

做拟合优度检验一般需一下各步:1.对数据进行分组。

2.计算理论数Ti。

3分别合并两个尾区的理论数。

4.零假设。

5.计算出x2与x2临界值(查附表6)做比较。

在第八章,我学了单因素方差分析,方差分析可以同时判断多组数据平均数之间的差异显著性。

总平方和,处理平方和,误差平方和,误差均方。

方差分析应具备三个条件:可加性、正态性、方差齐性。

若对一个固定效应模型经过方差分析之后,结论是拒绝Ho,即处理之间存在差异。

为了弄清究竟在哪对之间存在显著差异,哪对之间无显著差异,必须在各处理平均数之间一对一对地做比较,统计上把多个平均数两两间的相互比较称为多重比较。

本章学了最小显著差数检验和Duncan检验。

最小显著差数检验的步骤:1.列出平均数的多重比较表,平均数从大到小自上而下排列。

2.计算最小显著差数和LSD0.05和LSD0.01.3.将平均数多重比较表中两两平均数的差数的绝对值与LSD0.05和LSD0.01比较,作出统计推断。

在第九章,我学了两因素及多因素方差分析。

对于两因素交叉分组设计的实验应采用两因素方差分析,当两个因素都是固定因素时为固定模型,当两因素均为随机因素时为随机模型,两个因素一个是固定因素,另一个是随机因素为混合模型。

两因素实验的典型设计是:假定A因素有a个水平,B因素有b个水平,则每一次重复都包括ab次实验,并设实验重复n次,则实验总次数为abn次。

多因素方差分析实验的典型设计是:A因素有a个水平,B因素有b个水平,C因素有c个水平等。

假设每一处理都有n 次重复(n大于2),那么总观测次数为abcn次。

在第十章和第十一章,我学一元回归及简单相关分析和多元回归及复相关分析。

变量间的关系包括相关关系和函数关系。

相关关系包括因果关系和平行关系。

因果关系指一个变量受另一个变量影响,研究一因一果称为一元回归分析,研究多因一果称为多元回归分析。

平行关系指两个或多个变量互为因果,研究两个变量的为简单相关分析,研究多个变量的为复相关分析,研究其余变量不变的两个变量间的为偏相关分析。

在第十二章,我学了实验设计。

实验设计与生物统计学有密切的联系,实验设计的三个原则是重复、随机化和局部控制。

实验设计的要点:1、为什么要做?选题依据包括国内外研究动态、研究意义和研究的特色与创新之处。

2、准备怎么做?研究内容、研究国标、研究方法和实验手段、技术路线、研究工作安排及进度、预期研究成果。

3、条件具备吗?可行性分析,想想拟采用的研究方法与实验手段行不行?研究基础和工作条件。

4、结果怎么评价?发表文章、申请专利、专家评审鉴定。

实验所采用的设计方法是根据实验的需要选择的。

简单实验设计包括成组比较实验设计和配对实验设计。

单因素实验设计包括完全随机化实验设计和随机化完全区组设计。

两因素实验设计包括两因素交叉分组实验设计、两因素随机化区组实验设计、裂区实验设计和套设计。

反转设计也称交叉设计,指每个受试者随机地在两个或多个不同实验阶段分别接受指定的处理。

正交设计是多因素分析的有力工具。

(二)、我学习这门课的心得体会:有人认为生物统计学很难学,我认为只要肯下工夫,其实并不是那么难。

首先我觉得要想课堂上更好跟上老师的思路和进度,预习很重要,生物统计学是一门理科思维很强的学科,有些内容可能没那么容易理解,这时就需要我们做好预习准备,先对知识点有个了解,能理解最好,这样课堂上的听课效率会更高。

然后我觉得为了更好的巩固知识内容,多做练习很有必要。

我每次都会认真完成老师布置的作业,然而我发现有时有些内容之前认为自己已经懂了,但一旦做起相关的练习题,我又短路了,这时我会返过去看书,再加深理解,直到习题做对为止。

通过做题我们会知道我们对知识点的掌握程度,加深对知识的巩固。

其次我觉得应用Excel操作习题具有方便、准确等优点。

每次做练习的时候,只要点一下数据分析并进行相关的操作,马上好多数据表格都出来了。

我每次都先按照书上的做法做题,然后和用Excel的操作对比,看一下有没有出入,以确定我做出答案的准确性。

做题的时候一定要严谨,容不得半点疏忽。

我记得有一次做数据分析题的时候,我把一个数据弄错了,导致结果结论都和正确答案差很多。

这门课让我学到了很多,我不仅认真的学习了课本知识,还端正了学习态度,提高了逻辑思维能力。

老师不仅深入浅出的讲授书本内容,有时还教会我们一些道理,比如以后出社会得注意的问题、做实验写论文需要严谨等等。

现在进入期末复习阶段了,本来生物统计学是一门难度比较大的学科,而我复习起来就反而没那么吃力,多亏了老师平时严格的要求,我平时在这门课上比较用功,预习、上课认真听、课后做作业、电脑Excel操作等等。

所以平时就该好好读书、好好听课,期末才不会那么迷茫。

二、假如你是《生物统计学》这一门课的任课老师,你将怎么讲授?首次课,我将讲讲有关生物统计学的信息,比如学习这门课的必要性、这门课大概在讲什么、这门课在现实生活中的应用,以激发学生学习的好奇心。

然后叫同学们看看目录,对这门课学习的内容和范围有个大概的了解。

接下来,每堂课开始,我将以概括性的语言对学习过的旧知识进行总结和对要学习的新知识进行介绍,架好新旧知识发生联系的桥梁。

比如,开始讲授两因素和多因素方差分析时,可以这样讲“上节课我们已经学习了单因素方差分析,仅涉及一个处理因素。

那么当因素出现两个或多个又会怎样呢?这节课我们将找寻其奥妙,学习两因素和多因素方差分析。

”在教师教授知识的同时,学生要对教师传授的知识信息进行加工,信息加工是需要时间的,而且由于工作记忆的容量十分有限,学生在有限的时间里只能以有限的速度学习有限的信息。

因此,在授课中,我将给学生提供必要的信息加工时间,我将把握呈现的新信息的速度、节奏以满足学生对信息加工的时间需要,让他们去思考新信息与他们已有知识的联系、自己生成新概念的实例、理解所学材料的实际含义。

教学中的一些重要内容,我将不止呈现一次,而是几次,每次用不同的话说出基本相同的意思。

比如,我先陈述一个知识点,然后举例子去证明,再重述一次这个知识点。

我将控制一次连续讲授的时间,比如,讲授10分钟后,有一两分钟的间歇,在这段间歇时间里让学生以小组的方式比较他们的笔记、相互问问题、分享他们的看法。

这样他们将会做出更有用的课堂笔记、更长久地记住有关信息。

讲课过程中我将不定时的提问题,且把握问题的难度水平。

提问面向全体学生,不只举手的几个学生。

我将鼓励学生大胆质疑,提出自己想问的问题,并对学生的问题给以回答或引导学生自己回答。

在讲授结束时,给学生提供总结,串讲、巩固所讲授内容,有时也可叫学生起来总结。

并提出课后思考题,适当布置课后练习作业。

还有,讲一下下节课要讲的内容方向,让学生做好预习准备。

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