在职博士研究生报名需要具备哪些生物统计学知识
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2025-05-22
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一、基本统计概念
概率与分布
理解概率的基本概念，如事件发生的可能性大小。例如在遗传学研究中，某基因遗传给后代的概率。
掌握常见的概率分布，如正态分布、二项分布等。正态分布在生物实验数据的分布描述中很常见，像测量某种生物指标在大量个体中的分布情况。
均值、中位数和众数
知道如何计算一组生物数据的均值，它反映了数据的平均水平。例如计算某植物种群的平均高度。
理解中位数和众数的意义，中位数在数据存在极端值时更能反映数据的集中趋势，众数则是数据中出现次数最多的值，在某些生物特征的统计中可能有特殊意义，比如某昆虫种群翅膀颜色的众数颜色。
二、数据收集与整理
实验设计
了解实验设计的基本原则，如对照原则、随机化原则和重复原则。在药物对生物影响的实验中，设置对照组、随机分配实验组和对照组、进行多次重复实验，以保证实验结果的可靠性。
掌握不同类型实验设计的特点，如完全随机设计、配对设计等。在研究两种不同饲料对动物生长影响时，可采用完全随机设计将动物随机分配到不同饲料组；而在研究同一动物用药前后的变化时，适合采用配对设计。
数据收集方法
熟悉生物数据收集的常见方法，如问卷调查（在人群健康相关研究中收集生活习惯等数据）、实验测量（在实验室中测量生物样本的各种指标）、观察记录（在自然环境中观察生物的行为等数据）等。
知道如何保证数据收集的准确性和可靠性，例如在测量生物样本的某项指标时，使用标准的测量工具和方法，对测量人员进行培训等。
数据整理与编码
掌握数据整理的基本步骤，如数据录入、数据清洗（去除重复数据、错误数据等）。在将大量生物实验数据录入数据库后，要检查数据是否存在录入错误，删除重复的数据记录。
了解数据编码的方法，如对分类数据进行编码，以便于后续的统计分析。例如将生物的性别编码为1和2，分别代表雄性和雌性。
三、数据分析方法
描述性统计分析
能够计算和解释生物数据的各种描述性统计量，如标准差、变异系数等。标准差反映了数据的离散程度，变异系数则可以比较不同单位或均值差异较大的数据的离散程度。
会制作和解读生物数据的图表，如柱状图、折线图、箱线图等。柱状图可用于比较不同组生物数据的大小，折线图适合展示生物数据随时间或其他变量的变化趋势，箱线图能直观反映数据的分布特征。
推断性统计分析
理解假设检验的基本原理和步骤，如在研究某种药物对生物是否有显著影响时，提出原假设和备择假设，选择合适的检验方法（如t检验、方差分析等）进行检验。
掌握常见的推断性统计方法，如t检验（用于两组数据均值的比较）、方差分析（用于多组数据均值的比较）、回归分析（研究生物变量之间的关系，如生物生长指标与环境因素之间的关系）等。
高级统计分析方法
了解一些高级统计分析方法在生物统计学中的应用，如主成分分析（在多变量生物数据中提取主要成分，简化数据结构）、聚类分析（对生物样本进行分类，如根据生物的基因表达谱进行聚类，找出相似的生物样本群）等。
四、软件应用
统计软件基础
掌握至少一种常用生物统计软件的基本操作，如R语言、SPSS等。例如在R语言中，能够进行数据的读取、数据结构的调整、基本统计分析函数的使用等。
能够使用软件进行数据录入、数据清洗、数据转换等操作。在SPSS软件中，可以方便地录入生物数据，对数据中的缺失值进行处理，对数据进行标准化等转换操作。
软件高级应用
会使用软件进行复杂的数据分析，如在R语言中编写脚本进行自定义的统计分析，或者在SPSS中进行高级的统计模型拟合（如非线性回归模型等）。
能够使用软件进行数据可视化，制作出高质量的生物数据图表。在R语言中，使用ggplot2包可以制作出各种美观且信息丰富的生物数据图表。
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