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关键词生物统计学；教学方法；改革
生物统计学是南阳师范学院生命科学与技术学院的一门专业基础课，主要包括试验统计分析和设计两部分内容，是现代生物学研究不可缺少的工具。通过该课程的学习，可使学生掌握基本的试验设计和统计分析方法，培养学生具有严谨的科学态度与分析问题、解决问题的能力，以为以后的工作和科学研究打下基础。但该课程原理复杂、内容抽象、计算公式繁多且难记，加之教学内容的不断增加和学时的相对减少，开课时间又大多安排在大四，对大一所学的数学基础知识有所淡化，被许多学生认为是较难学习和掌握的一门课程，加之大部分学生又忙于准备考研，对学习该门课程的重要性认识不足，兴趣不浓，都给该课程的教学带来困难和挑战。因此，对生物统计的教学方法进行改革，以激发学生的学习兴趣，提高学生对该课程重要性的认识，理解和掌握基本知识及技能，特别是培养学生的应用能力，以进一步提高该课程教学效果。
1由考试型授课向实际应用型授课转变
生物统计学原理复杂，让学生完全掌握每个统计方法的原理、统计公式的推导较困难，且对于非统计专业人士是没有必要的。生物统计学的公式比较多，统计分析的方法也比较多，让学生把所有的公式记下来，既费时间、学生不易接受，也没有必要。在遇到生物、农林、生态、生化等实际问题时，一方面是如何设计实验方案，使实验既科学合理，节约时间和成本，通过统计分析，得出理想的实验结果；另一方面是面对已取得的实验结果，如何选择和使用统计分析方法。在大学科研中，有很多学生或在读研究生，在这方面的知识和能力表现不足。因此，培养学生解决实际问题的能力比考试取得高分更重要。授课内容要深入浅出，多拿实际事例让学生选择统计分析方法，把不同的统计方法加以比较；或者把一个实验结果用多种统计分析方法同时进行分析，对分析结果加以比较，使学生充分认识不同统计方法的特点和不足，激发学生对统计学的认识和兴趣，把学生从繁琐的概念和复杂的公式中解脱出来。由考试型授课向实际应用型授课转变的另一个重要环节，就是考试方式的转变。考试方式是学生学习方法的指挥棒。如果采取传统闭卷笔试的方式，学生往往在考前几天死记硬背公式以应付考试，考试过后又很快忘记。对于这门实践性较强的工具性课[1]，教师尝试了“带纸开卷”考试法。即在考试内容上侧重以应用为主的考题，减少问答等概念性的内容，以引导学生掌握学习重点和方向，培养实际解决问题的能力。在学生的备考复习上，采用激发学生积极思考问题的方式，规定学生在2张A4纸上可单面手写自认为重要的公式供考试时参考，但不允许写有关基本概念、问答之类的内容。筛选和抄写公式的过程，本身就是一个深刻认真学习和思考的过程，这正是该课教学所要求的，促使学生把主要精力放在用统计分析方法解决实际问题的方向上，提高解决实际问题的能力，同时也大大减轻了学生的学习负担[2]。
2由纯理论型授课向软件应用实验型授课转变
统计学是一门相对古老的学科，在过去的授课过程中，因为计算多是笔算或由计数器计算，这就要求必须掌握计算过程，掌握计算的每一步骤，否则无法进行实际应用。但是随着现代计算机和计算软件的发展，使计算软件在工作和科研中的应用已经广泛普及。相反，如果不会使用计算机和计算软件，会给实际工作带来很多不便和困难，不能满足工作和科研的需要，特别是现代计算技术和计算软件突飞猛进的发展。在分析方法的多样性、分析结果的准确和详细性、分析制图的精美和完善性等方面，都是手工计算无法达到的。因此，必须改变传统的纯理论型授课方式，通过上机实习环节使学生应用统计软件进行数据分析，将学生从大量复杂计算中解放出来，提高效率，使学生综合运用知识的能力得到提高。适用于统计教学的计算机软件较多，目前主要有SAS、SPSS、Excel 等，都提供了一个功能相对完整的数据分析工具[3]。但相比之下，从功能和可操性而言，SPSS是国际流行的统计软件，有强大的数据处理功能，操作简单，分析结果详细，还有很好的制图功能，得到国内外专家的认可[4-5]。因此，在实践课程的教学过程中，要加大对该软件的应用。同时，老师要经常给学生介绍新的统计分析软件，扩大学生的视野。
3由完全依靠教材内容型授课向以教材为主、结合实际需要、拓展新内容型授课转变
生物统计学作为一门有一定学时限制的学科，在知识的组合方面，具有基础性、系统性和经典性的特点，所介绍的方法也是相对古老、常用、相对简单的，如假设检验、区间估计、方差分析、回归分析、相关分析、简单的正交实验设计等。而实际上生物统计的内容较多，如主成分分析、判别分析、聚类分析、对应分析、典型相关分析、通径分析等，实验设计中还有均匀设计、配合均匀设计等[6-7]。随着现代计算技术的飞速发展，许多新的计算方法不断出现，这些新方法是实践中非常需要的，而且新分析方法具有生物统计学所介绍的统计方法不可取代的作用。因此，完全有必要根据实际需要，适当插入一些新的内容，扩大学生的知识视野，其中重要的途径就是介绍使用新方法的文献资料，使学生充分认识到统计分析的重要性、广泛性，增加学生的实践能力。对生物统计学所介绍的方法，在实际应用时也有必要进行完善。如多重比较，虽然课本中介绍了多重比较的方法，对比较结果的显著性表示方法也做了介绍。但是在实际发表论文时，由于期刊文字的限制，用生物统计学所介绍的方法，所用版面太大，要求简明标出，这就提出了如何简化的问题。特别是很多组数据进行比较时，步骤较繁琐。如比较10组数据，用生物统计学所介绍的方法，需要45组数据来表示，显然占用版面较大，这时则需要启发学生用简明的办法进行解决。因此，要结合实际，完善课本内容，增强学生实际应用的能力，培养学生的创新能力，从而提高学生的实际操作能力。
4参考文献
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[4] 向穷，施树良，李钰.常用统计软件在生物统计中的应用比较[J].现代生物医学进展，2009，9（9）：1775-1777.
[5] 高忠江，施树良，李钰.SPSS方差分析在生物统计的应用[J].现代生物医学进展，2008，8（11）：2116-2120.
关键词：物流专业;数学建模;能力培养
中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2014）41-0068-03
随着我国现代物流业的迅速发展，物流专业人才成为近年来社会的紧缺人才。2012年，教育部将物流工程及物流管理批准为一级学科，全国各工科院校几乎都增设了物流专业，也培养了大批的物流专业技术人员。由于物流专业涉及的领域广，涵盖了许多方向，如物流机械、物流管理、物流工程、物流金融、物流信息等。虽然都称为是物流专业，但各院校针对本校的特点培养的方向有所不同，各院校为不同方向的物流专业所设置的培养方案和课程内容也相差很大。有偏重物流系统规划设计类的，有偏重运输与仓储管理类的，有偏重企业供应链管理类的，有偏重物流信息技术及物联网软件开发类的，也有偏重物流机械设备设计与配置类等。但无论培养物流专业的何种方向的人才，各校都十分注重加强对学生的物流建模方法的培养和训练，提高其科学解决实际问题的能力和管理水平。
一、现代物流系统中常见的优化问题及求解方法
物流被称为是企业的第三利润源泉，通过规划建设现代物流系统和改变传统的物流运作模式，可大大降低制造企业的物流成本，提高物流作业效率，从而为企业创造更大的效益。物流专业人才之所以缺乏，是由于在物流系统规划和运营管理各个环节中，处处都是较难解决的优化决策问题，必须应用科学的理论和先进的技术方法才能得到好的结果。目前在这方面的研究成果有很多，以下列举一些现代物流系统规划与运营管理中常见的优化问题和解决方法。
1.物流需求预测。在物流系统规划中物流设施（仓库、设备、停车场、车辆数等）规模的确定，物流管理中的物流仓储控制等都需有科学准确的物流需求预测作为决策基础。然而由于受多种不确定因素的影响，如何准确预测物流需求是相当困难的问题。物流需求预测问题分为单品种货物与多品种货物的物流需求预测、单个节点与区域内总物流需求预测、近期与中远期物流需求预测等多类问题。目前各种中样的需求预测模型非常多，据不完全统计约有一百多种。除定性预测外，常见应用于物流需求的定量预测模型有增长系数法、趋势外推法、曲线拟合法、弹性系数法、回归分析法、时间序列法、原单位（生成率）法、类别生成法、生长曲线法等。目前较流行的还有应用一些启发式或亚启发式算法进行区域内的物流需求预测，如神经网络模型、灰色系统模型、动态预测模型等。在实际的物流需求预测时，经常同时应用以上多种模型构成组合模型进行预测。以上各类模型的理论基础是高等数学、数理统计学、数理逻辑学、计算机算法设计等。
2.物流系统总体设计。物流系统设计方案的优劣直接影响物流的运营成本及运作效率。物流系统设计内容主要包括区域内系统物流节点的数量、规模和位置的确定;各物流节点的功能定位和功能设施（含停车场）的合理配置;物流节点内部设施布局;物流运输通道设计及能力分析等问题。其中区域内物流节点的数量和规模的确定主要依赖于对区域内物流总需求的预测结果。常见的模型有成本分析模型、随机报童模型、数据包络模型以及参数标定法等。物流节点的选址问题是物流系统规划中的关键技术问题，根据研究对象和研究方法可分为许多类型，如单一设施选址与多设施选址、连续区域选址与离散点选址、单纯位置选址与具有客户最优分配的选址、有能力约束选址与无能力约束选址等。本科生需掌握的典型物流选址模型和方法有：重心模型及不动点算法、交叉中值模型、线性规划模型、因素评分模型及层次分析法、多点解析模型及鲍摩・瓦乐夫启发式算法、奎汉・哈姆勃兹启发式算法、P-中值模型、集合覆盖模型、最大覆盖模型等。目前较常用的还有设计计算机算法进行仿真模拟计算，如遗传算法、蚁群算法、粒子算法、模拟退火算法、模糊群决策法等。这些算法的思路物流专业的本科生也应有所了解。物流节点内部设施布局是指在物流节点的规模与功能已确定的条件下，进一步设计节点内各设施间的位置关系，大多是引用工业工程法中的一些设计方法，常用的模型和算法有系统布局法、关系表布局法、CORELAP布局算法、ALDEP布局算法、CRAFT布局算法、MultiPLE布局算法、数据包络分析布局模型等。以上各类模型的理论基础是高等数学、概率论与数理统计、线性代数、系统工程学、工业工程学、运筹学和计算机算法设计等。
3.物流运输组织与运输管理。降低货物运输成本是减少物流总成本的重要手段，在货物运输组织中存在大量的优化管理问题，如运输方式（工具）、运输线路、运输链的优化选择;车辆与货物间的最优配载、配送计划及配装计划的优化编制;物流企业车辆的最佳拥有台数、运用与维护方案;车辆、船只及集装箱等的优化调度等问题。常见的模型有总费用分析法、综合性能评价法、公路货运交易优化配载模型、物资调运模型等。其中有关配送计划的优化编制问题是实际应用最广、理论上最为困难的问题之一。该问题根据研究对象和研究所考虑的因素分为了许多类型，如纯装问题、纯卸问题和装卸混合问题、对弧服务问题和对点服务问题、车辆满载与车辆非满载问题、单配送中心和多配送中心问题、运输车辆有距离上限约束和无距离约束问题、路网上线路距离无方向（对称）和有方向（非对称）问题、运输车辆是同类和异类问题、客户装卸点有时间窗约束和无时间窗约束问题等。由于每一类问题在理论上都属于NP-困难问题，在实际应用中常设计近似算法进行求解，求精确解的算法，可求解小型的配送问题，如分枝定界法、割平面法、网络流算法以及动态规划方法等。以上各类模型的理论基础是高等数学、线性代数、数学建模基础、图论、运筹学和计算机算法设计等。
4.物流仓储管理与库存控制。库存具有对不同部门间的需求进行调节的功能，库存物品过剩或者枯竭，是造成企业生产活动混乱的主要原因。由于货物供应及需求受大量因素的随机性和波动性影响，库存控制也是物流管理中较为困难的决策问题。库存控制包括单级库存与多级（供应链）库存、确定型库存与随机型库存、单品种与多品种库存等问题。物流仓储管理还包括仓位计划和拣货计划的编制、物流成本分析及风险分析等内容。物流库存管理的典型模型有经济批量订货模型、二次方策略模型、有数量折扣的EOQ模型、一次性进货报童模型、定期盘点库存模型、（s，S）型存储策略模型、鞭打效应分析模型、多级批量定货模型和直列系统多级库存模型、单级和多级概率库存模型、动态规划模型、最优匹配模型和网络最短路模型、成本分析模型等。以上模型主要用到的理论基础是运筹学、图论和算法设计等。
二、物流专业的数学基础要求
通过以上对物流系统规划设计及物流运营管理中的各类优化决策问题的介绍可知，要培养从事物流专业的高级管理人才必须具备扎实宽广的基础理论知识，尤其是数学和计算机的相关知识，具体来说，物流专业本科生应具备以下基础理论知识结构。
1.基础数学知识。包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计等，目前国内外几乎所有的工科专业本科都会开设这些课程，而物流专业应特别加强统计分析方法的学习，包括时间序列分析、多变量解析、回归分析等内容。
2.建模及优化理论。主要包含数学建模方法和运筹学理论，我国大多数物流工程及物流管理专业都开设了这两门课，也有的学校还开设了“物流系统模型”或“物流运筹”等课程。其中运筹学是解决物流优化决策问题的重要方法，如规划论（线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划）、存贮论、排队论、决策论、模拟模型法、图与网络理论、启发式方法、数值分析法、费用便利分析等方法。
3.计算机算法设计及仿真。计算机算法设计及计算机仿真是求解物流系统中各类优化模型的基本工具，要使所培养的物流管理人才具有独立解决实际问题的能力，必须具备较强的计算机动手能力。目前大多数院校的物流专业都开设了“计算机应用基础”、“程序设计”、“数据库原理及应用”、“管理信息系统”等课程，为求解物流系统中的优化决策问题，建议还应开设“数值计算与算法设计”、“系统仿真基础”等课程。
4.系统设计与分析理论。在物流系统规划与管理过程中，还要应用一些系统设计及系统分析理论，如系统分析（系统工程）、大系统理论、系统控制论、系统动力学、IE（工业工程）法等。虽然对物流专业本科生不能要求都掌握这些理论，但需对这些理论的研究内容应有所了解。
三、加强物流专业本科生建模能力的培养措施
由以上对物流专业本科生基础知识结构要求的分析可以看到，物流专业学生需具有扎实的基础理论知识，但学生在学习基础课时还未涉及专业内容，各项基础理论不知道如何应用，往往是学过了就忘。而在学习物流专业课时，较注重具体管理方法的使用，不知这些方法是如何得到的，使得学生当遇到没有学过的问题就不知如何解决。因此需有一门课程将基础理论与专业知识之间搭建一座桥梁，通过提出物流系统规划与管理中各类优化决策问题，帮助学生应用各种已学到的基础理论对这些问题进行分析和研究，建立这些问题的数学模型、设计求解这些模型的计算机算法、分析比较各种求解方法的优劣，我们将这门课程称之为“物流系统模型”或“物流运筹”。属于物流专业的专业基础课，它与基础课与专业课之间的关系如下图所示：
“物流系统模型”课程主要有以下三大教学内容。
1.常用物流系统模型的推导及介绍。提出以上物流规划与管理中所列举的优化决策问题，介绍解决这些问题的典型模型及求解思路。对相对简单的模型及算法，引导学生应用已学过的基础理论来推导解决该问题的模型和方法，使得学生在后面学习专业课时遇到这些问题和方法时有较深刻的印象。
2.介绍一些新的优化理论和相关算法知识。如系统分析理论、系统控制论、系统动力学、IE（工业工程）法等，让学生了解相关理论的研究内容和研究方法，开扩学生的视野和解决实际问题的思路。
关键词：系统布置设计；搬运系统分析；动线分析；物流仿真
中图分类号：F273 文献标识码：A 文章编号：1006-8937（2014）30-0047-02
现代商品市场已从生产者导向转变到消费者导向，并且随着全球经济联系日趋紧密，消费者需求的转变也在加速，企业如何应对这种外部环境的巨大变化，并对瞬息万变的消费需求做出何种回应，才能使企业在激烈的市场竞争中立于不败之地。显然“刚性”制造系统和大批量生产方式已难以适应市场的瞬息万变，只有加快产品创新、降低生产成本、不断提高生产效率才能使企业不至于被激烈的竞争所淘汰。传统的观点认为，降低生产成本主要是着眼于产品的设计和加工工艺的改进，但是根据资料统计分析，产品制造费用的20%～50%用于物料搬运，而物料搬运直接与工厂的设施布局有关。据专家统计分析，有效的设施布局大约可以减少搬运费用的30%。由此可见，工厂设施布局的优劣不仅直接关系到整个生产系统运转是否通畅，而且也决定了产品生产成本的高低。
20世纪50年代以前，工厂设计常用的方法有流程图分析、样片排列等；20世纪50年代以后，随着工业工程、系统工程学科的发展以及系统论方法的普及，工厂设施布局已从定性分析转变为定量分析，实现了质的飞跃。美国查德・缪瑟于1961年提出了一种通过建立表示各部门紧密程度的相关图，将物流因素和非物流因素相结合并进行定量试算，最终得到满意结果的方法，即传统的系统布置设计（Systematic Layout Planning，SLP）。但科技进步和经济社会的发展以及消费者需求的快速转变，现代制造企业之间的竞争更多体现在顺应市场变化、快速响应客户需求和按时、按质、按量提供所需产品等方面，此时传统的SLP方法已不能再继续适应现代制造企业的设施布局。本文针对传统SLP方法在现代制造企业设施布局应用中存在的不足，分析比较了两种改进的SLP方法，并探讨了组合运用布置设计方法达到设施布局科学、物料搬运合理的目标以保证物流合理化。
1 设施布置设计概述
设施布置设计是现代企业为了取得更大的经济效益，在特定的空间内根据其经营目标统筹安排其原料的接收、部件的制造以及成品的包装与发运等过程，力争将人员、设备和物料所需要的空间做最适当的分配和最有效的组合。
SLP方法把量的概念引入到工厂设计分析的过程中，提出了作业单位相互关系密级表示法，通过建立表示工厂各部门之间紧密程度的相关图，将物流因素和非物流因素相结合并构建数学模型进行定量试算，最终得到满意结果。SLP方法是对传统凭经验进行布局设计方法的挑战，对设施布局的发展产生了较大影响。因为该方法将布局设计工作从以往的定性分析转向到定量计算，使得布局设计利用最新的信息技术、大幅度提高设计的效率和质量成为可能。目前这种方法应用非常普遍，不仅适应于工厂、物流配送和物流中心，还适用于商场和超市、医院以及学校等服务设施的布局设计。
2 传统的SLP方法存在的不足
现代制造企业生产模式和管理模式及其生存环境的变化使得传统SLP方法在现代制造企业的设施布置应用实践中存在诸多不足，刘旺盛等学者总结出了传统的SLP方法直接应用到现代企业设施布局中存在的问题，主要包括以下几方面：
①不适合现代制造企业的生产特点。
②缺少物流战略规划。
③缺少动态柔性。
④缺少动线分析过程。
⑤没有充分考虑利用计算机技术。
由于在绘制作业单位位置相关图和面积相关图时，需要设计人员不断地手工调整和修正原有方案以满足相应条件，因此，最终的布局设计方案往往受到设计人员主观经验、自身知识及能力等因素影响，从而导致最终设计方案可能因人而异，缺乏科学性和合理性。随着研究的深入和计算机技术的应用，目前已研究出多种计算机辅助布置设计的算法和程序，但还远达不到预期的目标。
3 两种改进的SLP方法分析
经过制造企业的应用实践和国内外学者的深入研究，SLP方法在制造企业的布置设计应用实践中和学术研究上都有了长足发展，通过分析比较两种改进的SLP方法供制造企业应用参考。
3.1 动线型SLP法
针对传统SLP方法的不足，国内学者提出了该进的SLP方法――动线型SLP方法，在搜集和分析影响布置设计的基础数据和资料阶段，动线型SLP方法是基于市场需求拉动，对EIQR-
STC（E-Entry，I-Item，Q-Quantity，R-Route，S-Service，T-Time，C-Cost）进行分析，与基于PQ推动的传统SLP方法有本质区别。在方案评估阶段，运用系统工程、计算机仿真等方法综合评价各方案后选择一到两个可选方案，并通过详细设计后对其进行搬运系统分析（Systematic Handling Analysis，SHA）。由于产品制造费用的20%～50%是由物料搬运产生的，所以现代制造企业应该重视物料搬运系统设计。
物料搬运系统设计就是对物料的搬运路线、运量、搬运方法和设备、储存场地等做出合理的安排。物料搬运系统分析就是在确定需要搬运物料的数量、路线、后勤服务和时间等因素后，选择最优的搬运设备和方法。通过以上分析后，还需在实践中对最优方案进行反馈、调整，以保证物流动线及人行动线的流畅与合理，最终提高企业的生产效率。
通过以上分析，我们不难看出，动线型SLP方法与传统SLP法相比在设计程序上做了改进：它在传统的SLP方法的设计基础之上，根据现代制造企业特点，增加了设施布置类型确认和动线分析等环节，着重强调对动线分析之后各部门内部的反馈与调整。
3.2 基于Flexsim的SLP方法
借助最新的计算机与网络技术，物流仿真技术可以通过虚拟现实的方法对物流系统进行系统建模，模拟实际物流系统运行状况，对生产物流系统进行重构、改造车间物流、识别瓶颈工序及资源，最大限度地挖掘物流系统价值，是一种用于指导物流系统规划设计与运作管理的新型实用技术。物流仿真技术最大的优点就是不论实际物流系统是否存在，均可建立系统研究模型，通过物流仿真对物流系统进行检测和修正，比较和验证不同设计方案的优缺点，以从中选择合适方案。物流仿真可以降低实际的物流投资成本，已在现代企业中得到了广泛的应用。
Flexsim作为三维仿真软件，能应用于系统建模、仿真以及实现业务流程可视化，其中的对象参数可以方便的表示如机器装备、传送带、叉车等实物对象，并且其操作直观，图像和结果都可以与其它软件共用。另外运用Flexsim进行仿真运行，可统计出包括状态特征（空闲、阻塞、繁忙等）、输入和输出的数量、最大等待时间等数据的仿真报告，有利于布置方案的选择和效果的验证，便于领导科学决策。因此将SLP系统化的布置设计与Flexsim强大的动态三维仿真效果和分析功能相结合，降低了现代制造企业的成本，使SLP方法可以更加方便地运用到设施布置中。
4 组合运用布置设计方法实现物流合理化
通过上述两种改进SLP方法的分析比较，我们不难看出它们的共同之处是在利用传统的SLP方法得到初步设施布置后，又对方案的各个方面进行详细的综合分析，如物料搬运、物流效率、空间利用率、工作环境安全性与舒适性以及布置方案的可扩展性等，通过防止物流堵塞、避免物流路线迂回和倒流等，消除物流瓶颈以降低物流总成本，从而达到优化企业设施布局、提高经济效益的目的。
因此，SLP与Flexsim或者与系统搬运分析（SHA）相结合可以弥补传统的SLP方法的不足，帮助企业更有效率的实现物流顺畅，从而提高其生产效率，使企业能更好地适应现在激烈的市场竞争环境。
5 结 语
科学的设施布局和良好的物料搬运系统是提高制造企业经济效益的重要手段，是制造企业实现精益生产等先进生产方式的基础，因此只有把SLP方法与Flexsim仿真技术和SHA方法组合运用才能最大限度的优化设施布局，实现物流合理化，提高设施布置的科学性。同时，制造企业设施布置设计是一个非常复杂的系统工程，为适应企业快速获得较优设施布局方案的需求，还有待对SLP方法以及相关技术进行深入的研究和完善。
参考文献：
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[关键词]生物统计 实际 经验 教学
生物统计是数理统计的原理和方法在生物科学研究中的应用，是一门应用数学。它是关于生物科学试验的设计、实施，试验数据的收集、整理和统计分析，以及统计分析结果的解释的一门科学[1]。该课程是林学、农学、中药栽培学等专业的学科基础课程。本课程主要是将数理统计原理和方法应用于生物科学研究，是一个强有力的分析工具[2]。由于生物统计课程以概率论和数理统计为基础，因此，数学基础较差的同学容易对该课程产生畏惧情绪。另外，由于生物统计要求建立起基于概率的统计推断思维方式，这往往需要同学在学习和实践中逐渐领会。再加上该课程要求多方面知识的综合，因此被公认为是生物科学类专业最困难的课程之一。因此，如何有效利用课堂时间，提升生物统计μ教学效果是生物统计教学中的重要课题。
与基础数理统计学相比，生物统计不仅要通过事物外在的数量表现揭示事物可能存在的规律性，而且要根据专业知识去解释现象，并阐明为什么会存在这种规律性[1-3]。然而在教学过程中所面对的学生往往缺乏专业知识和实践经验，使学生面对繁多的公式和试验设计方法无所适从，难以提起对生物统计的学习兴趣。因此，在教学过程中，针对不同专业的学生，在讲解课本中理论的同时，如果能结合专业知识和学生的实际经验、选取令学生印象深刻的的例子将对生物统计的教学效果有较大提升。笔者根据教学经验总结出利用学生的实际经验，包括专业知识、实践经验和生活经验三个方面，提升生物统计教学效果。
一、结合专业知识选取例题和习题
笔者在浙江农林大学给林学专业学生讲授“生物统计”课程。使用的生物统计教材是四川农业大学明道绪主编的《田间试验与统计分析》[3]。我们在讲清基本原理、思路和方法后，在举例时尽量结合专业知识，便于学生理解和掌握基础理论，并将所学知识应用于专业实践。如给林学专业的学生上课时，参考了续九如、黄智慧主编的《林业试验设计》，所举例题均与林木遗传育种、栽培、生理生化和森林资源调查等有关。
此外，在中国期刊网上收集一些与林业试验相关的文章作为课堂讨论内容，引导学生对相关的试验设计、数据分析进行剖析，并对由此得出的结论进行探讨。可以根据学生对知识掌握的程度，在引用这些例子时适当选取一些在试验设计和数据分析中存在纰漏的研究报道，引导学生逐步发现其中的问题。这样的过程不仅加深了学生对生物统计理论的认知，提升了学生的学习兴趣，而且使学生对生物统计理论与应用有了具体的认知。
二、结合实践经验讲解理论知识
笔者在针对不同专业开展统计教学的时，首先会了解所教专业学生已经学习过的课程和相关的实验、实习，挖掘其中可以为生物统计教学所用的例子，充分利用学生试验和实习经验讲解生物统计的知识，使抽象的理论知识形象化。以笔者所教授的林学专业的学生为例，该专业的学生已经学过生态学，在生态学实习中有一个关于种群分布格局的调查。
种群的空间分布格局是指种内个体在其生存环境空间中的配置方式，是由种的生物学特性，种内、种间关系和环境因素的综合影响决定的。通常种群分布格局可以区分为几种类型，其常见的有三种类型：即均匀型，集群型和随机型。方差/均值比率法是测定种群分布格局类型的方法常用方法。根据Poisson分布的定义，如果S2/ =1，则种群完全遵循Poisson分布；如果S2/ >1，种群趋于集群分布；如果S2/
同时，这个例子还可以应用于t检验中解释表面差异与实际差异。对个样本进行比较时，必须判断样本间差异是抽样误差造成的，还是本质不同引起的。如何区分两类性质的差异？这正是显著性检验要解决的问题。由于同学在实习过程中会发现即使在相同的地点针对相同群落调查，不同组/人之间所测量的值并不一样，而事实上能使S2/ 这一比值恰好等于1的几乎没有。因此要求用t检验来解决误差的问题。利用生态学中的相关经验公式来判断这一比值在多大程度上与1接近可以推断其近似等于1。从而理解“通过从试验的表面效应与试验误差的权衡比较中间接地推断处理效应是否存在”这一显著性检验的基本思想。
三、结合生活中的例子提升对理论知识的认知
由于学生专业知识和相关经验的积累还不多，因此在讲解理论知识时，可以多利用现实生活中的例子。如在讲“直线回归与相关分析”时，在讲解清楚理论的同时，需要特别强调其应用时的注意事项。
例如，直线回归分析和相关分析是处理变量间关系的数学方法，在将这些方法应用于生物科学研究时要考虑到生物本身的客观实际情况，譬如变量间是否存在直线相关以及在什么条件下会发生直线相关，求出的直线回归方程是否有意义等，必须由生物科学相应的专业知识来决定，并且还要用到生物科学实践中去检验。如果不以一定的生物科学依据为前提，把风马牛不相及的资料随意凑到一块作直线回归分析或相关分析，那将是根本性的错误。我们在讲解的过程中给出一组小树的生长量和一组小孩身高的生长量，相关分析表明这两个变量之间呈极显著相关。针对这一例子让学生深刻认识到专业知识在相关性分析中的重要性，避免出现以数字为游戏的伪科学，让生物统计更好地为科学研究服务。
[参考文献]
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[2]盖钧镒.试验统计方法 [M].北京：中国农业出版社，2000.
关键词 生物统计学；本科生教学；教学改革
中图分类号 G712 文献标识码 A 文章编号 1007-5739（2014）04-0324-02
生物统计学是运用数理统计的原理和方法研究生命科学相关问题的一门科学，是应用统计学最为重要的分支之一。从20世纪末起，生物统计学不仅在传统生物学、农学以及医学中被广泛应用，而且在现代分子生物学，特别是迅速发展的各类“组学”研究中发挥着不可取代的作用，是新型生物学高级人才知识结构中不可缺少的部分。目前该类课程是我国高等院校生物类专业或农学类专业的一门重要的专业基础课，并且许多院校已经建立相应的计算机实验室开展其实验教学。但随着社会对大学生实践能力的要求逐年提高，陈旧的教学内容和教学方法已经不能满足我国农业科学发展的需要。为了适应时代的发展，很多教育工作者对传统的教学方式进行了改革，主要涉及多媒体教学法[1]、网络教学平台[2]和案例教学法[3]等启发式、互动式教学方法的引入以及实验、实践教学的开展等，这些措施均取得了一定成效。近年来，统计软件的快速发展给生物统计学的教学带来了盎然生机，但同时各种统计软件的出现也造成当前统计软件应用的混乱，学生学习时浅尝辄止，很难系统应用。实践证明，选择合适的统计软件，并和课堂教学、上机练习以及实践应用有机结合，更有利于提高学生的学习效率，强化能力训练。该文结合教学实践，对生物统计学课程教学中存在的问题进行归纳和总结，并提出了今后的改革方向，以期为提高教学效果和学生专业能力提供参考。
1 生物统计学教学中存在的主要问题
1.1 教学内容陈旧，重点不突出
生物统计学课程涉及的数学公式很多，而且又比较抽象，需要一定的数学基础和逻辑推理能力才能学好，加之课程内容枯燥、复杂，师生普遍反映难教、难学、难记、难用[4]。为了便于授课，许多院校生物统计学课程多年来一直使用一套教材，中间虽有一定修订，但内容变化幅度不大，随着科技的发展，部分内容已经陈旧，远远跟不上时展的步伐。另外，传统的教学内容较重视数学的原理，不注意联系学生的专业和实践，对于规律性内容的总结不够，重点不突出，导致学生只是机械性的背诵公式以应付考试，缺乏学习兴趣。
1.2 实验课与课堂知识结合不紧密
实验课是课堂教学的延续，也是学生对课堂知识及时巩固和应用的体现。尽管许多院校已逐步建立了相应的计算机实验室，但许多地方院校因为计算机实验室面积较小、设备损耗较大等原因，实验课课时很少，或者时间安排不合理，从而导致学生应该掌握的知识得不到有效的巩固，统计软件的应用也不熟练，达不到实验教学的真正目的。
1.3 统计软件的使用缺乏系统性
目前，计算机的普及和生物统计学软件的飞速发展使得生物统计的分析过程大大地简化，同时也为科研工作者提供了越来越强大的数据处理工具。马相如[5]调查发现，大多数国内高校已经在统计教学中进行统计软件讲授，但使用的现状却比较混乱。目前使用较多的软件有SAS（Statistical Analysis System）、SPSS（Statistic Package of Social Science）和Excel，也有使用R、S-Plus、Minitab、Stata、Statistica、Eviews和DPS（Data Processing System）等软件。其中Excel软件的普及性较高，且操作简单，已经成为这几年辅助生物统计教学的重要工具[6-8]，并取得了很好的教学效果。但利用其“数据分析”的功能，无法完成聚类分析、主成分分析等高级统计分析。而专业的统计软件SAS、SPSS等虽然功能齐全，权威性高，但这些软件的学习非常专业和复杂，且普遍价格昂贵，因此很难在统计教学中广泛使用。相比而言，R软件是免费的专业软件，数据处理、计算和制图功能全面，而且用户还可以通过安装新的功能包进一步增强其功能。近年来，随着我国本科教学目标和培养方案的不断调整，仅使用Excel软件辅助统计教学的方式已经落后，而将Excel软件和R软件相结合可能是将来实验教学的发展方向。
1.4 理论教学和实践应用结合不紧密
田间试验是植物生产类专业（包括农学、园艺、植物保护、生物技术等专业）最基本的科学试验[9]。但由于多方面原因，许多院校本科生的实践学时比例逐渐下降，以致学生对课程的理解比较抽象，对于具体的技术理解不透。让学生走出课堂，带领学生到田间参观试验田，实地介绍田间试验的布置、管理与实施，将使学生学习受益很大。
2 教学改革的措施
2.1 调整教学内容，激发学生热情
生物统计学是一门应用数学，主要培养学生科学的思维方法和解决实际问题的能力，如果过分深究数学推导过程或者用途不大的统计分析方法，往往导致学生毫无兴趣，学习热情很低。几年来，根据教学安排以及生物统计学应用的需要，本课程组在授课过程中对教学内容进行了部分增删和调整，收到了较好的教学效果。删去的内容主要有3类：一是与数学课重复的内容，如概率的理论分布等；二是陈旧过时的教学内容，如利用等级差计算方差和平均数等，利用相关表进行相关和回归计算，科学计算器的使用等；三是无用途或者用途不大的统计方差，如平均数差数的区间估计、百分数差数的区间估计、条区试验的设计与结果分析、拉丁方设计与结果分析等。此外，增加和充实了一些实用性强的内容，比如通径分析，抽样调查的设计与结果分析，区域试验的设计与结果分析等，并不断追踪该学科世界研究的最新进展，在授课时经常引用一些最新的研究成果作为例子，使学生能够了解学科的前沿知识，激发学习热情。
2.2 把握重点内容，提高学习效果
由于生物统计学逻辑性、规律性较强，因此突出重点和总结规律性知识将更有利于学生理解。根据教研组多年的教学经验，学生普遍认为假设测验相对较难、不易掌握，但调查发现主要原因在于学生对抽样分布理论没有理解透彻。经过尝试，通过加大抽样分布理论的深入讨论和实例分析，取得了很好的教学效果。抽样分布以及假设测验、方差分析和直线回归的基本方法应是统计学的重点内容，也是最基本内容，应该让学生理解透彻和熟练掌握，教师在授课时要注意帮助学生总结统计学中的规律性知识，以加深理解和掌握，让学生从死记硬背的学习方法中走出来。比如在讲完u分布、t分布、F分布和X2分布之后，总结出4种抽样分布的区别以及各自的图形特点，应用范围等；讲到方差分析时，说明不论哪种试验设计方差分析的基本原理均是相同的，方差分析的基本步骤也是一样的，只是其中变异来源的分解和相应的计算公式稍有不同，并在讲解中指出这些不同的地方，总结公式的特点等，这些方式可以有效帮助学生缩短记忆时间，提高学习效率。
2.3 改革教学方法，适应社会发展
由于传统的板书教学方式效果较差，课堂讲授不够生动，学生听课的时间一长，很容易疲劳，注意力分散。实践证明，将多媒体技术、网络和统计软件应用到生物统计教学中可以取得良好的教学效果。在教学方法的改革上，主要做了以下几点：一是利用多媒体技术辅助课堂教学。生物统计学课程教学中需运用大量图、表及统计分析，而且统计计算过程繁琐乏味。如果借助多媒体的形式，附加一些田间照片，美观、有趣的图形和表格加以说明，不仅节约了课堂教学时间，也有利于学生对理论知识的理解。多媒体教学通过图、文、声、视并举，加上教师深入浅出的讲解，学生身心投入，对学生思维的训练更加全面、立体和灵活，因而能够取得更好的学习效果，目前已经成为高校许多课程授课的主要方式。但由于多媒体教学短时间内传递的信息量较大，教学进度较快，应注意根据学生的接受情况调节课堂进度。而且，在讲解有些公式的由来和推导过程时仍需进行板书，通过一步一步的分析，让学生理解透彻。二是坚持启发式教学，加强学生素质教育。生物统计学中充满辩证法思想，像量变与质变、偶然与必然、样本与总体、一般与特殊，在典型例题、基本概念和基本理论讲授中不失时机地用辨证法思想启发学生思维，培养学生运用统计理论和统计方法分析问题和解决问题的能力。此外，结合当前的社会热点，通过一些有趣的例子和图表，比如“Mr. Android”信息图、某条微博的扩散路径图等，激发学生学习该门课程的积极性和热情。三是结合统计软件提高教学效果。由于生物统计学课程统计方法的复杂性，使其学习一直很困难，而且课程结束后学生实际应用的能力也较差。为了提高教学效果，我们将一些复杂的统计分析方法与统计软件结合起来讲授，使这些统计方法简单化，便于同学们掌握，比如多元回归分析中逆矩阵的求解，逐步回归分析等。在实验教学中，主要训练学生利用Excel软件进行特征数的计算、描述统计、统计制图、统计假设测验、方差分析、回归与相关分析等，也就典型例题简略介绍国际著名统计软件SAS、SPSS和R软件的使用，使学生既深入的理解应该掌握的基本内容，也初步了解各种统计软件的特点和优势。尽管现在Excel软件与理论教学和上机实践的有效结合，已经显著提高了教学效果，但随着生物学研究的不断发展，数据形式将更加复杂，对统计分析的要求也会更高，补充和加强自由软件R在统计教学实践中的应用显得尤为重要。
2.4 理论联系实际，重视实践环节
生物统计学既是一门讲方法的课程，也注重实践动手能力的培养。因此，实践性教学不能局限在计算机实验室，应走出教室，让学生参与本校教师的科学研究和生产实践，学以致用，激发学生的创新能力。而且，无论是教材上的例题、作业题，还是实验课上的练习题，都是比较理想化的数据，并不等同于实际的科研数据。真正的数据分析需要考虑的问题比较多，比如数据的缺失、异常值的取舍、是否需要数据的转换等。因此，好的实践教学应该带领学生完成从实验方案、数据搜集整理、统计分析和结果讨论等全过程，使学生真正了解并及时解决科研活动中遇到的问题，从而提高学生解决实际问题的能力。
3 结语
通过增减教学内容，突出重点内容，以及不断探索生物统计课程的教学方法，注重培养学生的实际应用能力，形成了教学、实践、应用和互动四位一体的教学模式。目前期末考试仍然是该课程主要的考核方式，但通过在考试中引入能力性题型，逐步引导和培养学生的创新能力。在今后的教学实践中，应在加强Excel软件与课程教学紧密结合的基础上，考虑推进R软件在统计教学中的应用，从而进一步提升教学水平和学生处理复杂数据的能力。
4 参考文献
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[2] 邵云，姜丽娜，李春香.《生物统计学》立体化教材建设实践与思考[J].高等教育研究学报，2012，35（1）：84-86.
[3] 张豪.生物统计学案例教学法实践[J].教法研究，2013（18）：61-62.
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[6] 杨景峰.EXCEL的计算功能在生物统计学教学中的应用[J].内蒙古民族大学学报，2012，27（6）：738-741.
[7] 詹秋文.Excel和SAS在生物统计学的应用比较[J].生物学杂志，2009，26（1）：74-76.
摘要：生物医学统计是高校生命科学类专业的一门专业基础课程，为改善本科教育教学质量，培养学生终身学习的习惯，有必要在生物医学统计课堂教学中引入新的教学模式。5E教学模式是一种应用于探究性学习的教学模式，它包含“参与、探索、解释、迁移和评价”五个学习环节。将5E教学模式与生物医学统计软件紧密结合在一起应用于课堂教学，有利于学生自学习惯的培养；从而实现学生自主学习与教师主导知识传授的有机结合、生物医学统计理论与生物医学实践的相互交融，进而提升生物医学统计的教学质量。
关键词：课堂教学；生物医学统计软件；生物医学统计；教学效果；5E教学模式
一、科学合理应用统计分析软件提高教学质量
1.激发学生兴趣，培养学生学习的主观能动性。爱因斯坦说：“兴趣是最好的老师，它可激发人的创造热情、好奇心和求知欲[3]。”由坚韧不拔的信念支持的人的意志，远远强于似乎无敌的物质力量。人的需求可分为表层需求与深层需求。表层需求是对环境及行为的需求，如提升技能、感觉良好等；而深层需求有责任、成功快乐、信念、意义等。要激励一个人，必须了解其表层需求与深层需求，找出他最在意的价值。当所有激励人的方法都是在这个人要做的事情上增加他所关注的价值时，他便会对完成事情有兴趣，会全身心的主动、积极和认真地去做。多年生物医学统计课程的教学及研究生培养过程中，感悟到学习兴趣在学生的学习效率、对关键问题的把握度、看待学习及研究中遇到难题的态度及学习效果方面起着重要的作用；要想让学生学到扎实的理论知识及实践应用能力，激发和培养学生的学习兴趣非常重要[4]。生物医学统计是一门逻辑思维严谨、概念抽象难懂的课程，引入统计分析软件，增加课程教学趣味性、形象化，可以促进学生的学习兴趣，充分调动学生学习的主观能动性。例如，在讲授序论时，预设了以下教学内容：检测可植入生物材料导致老鼠炎症的情况，要求学生先从数据库及文献中采集数据，然后将相关的原始数据录入统计产品与服务解决方案（StatisticalProductandServiceSolutions，SPSS）应用软件中，以它作为实际案例进一步整理数据，通过和理论分布曲线对比，增加学生对实际数据的感性认识[5]。学生还可以继续使用SPSS软件对这些数据进行假设检验等统计分析，将抽象原理和实际案例相结合，可以使学生对生物医学统计在实践中的应用有比较清晰的认识[5]，从而主动思考和探索与本专业相关统计问题的科学性和实用性。2.应用统计分析软件夯实学生的理论基础及实际应用能力。结合多年来教育教学实践的经验，将生物医学统计课程的教学内容整理为基本原理、主要方法、SPSS分析软件应用三大模块。针对不同的教学模块，采用合适的教学方法和教学模式。基本原理模块部分，重点将抽象难理解的概念具体化、形象化，减少讲授公式的推导过程。假设检验方法模块，重点讲授生物医学统计理论知识、各类参数检验和非参数检验方法的适用范围、统计结果的详细阐述和合理注释。增强讲授生物学及医学研究实例，通过剖析统计分析具体案例，一方面可以增加学生接触生物学及医学前沿知识的机会，另一方面也可以增强学生客观评价统计分析方法应用在实际中的能力，刺激学生学习生物医学统计的兴趣[6]。SPSS分析软件应用模块部分，将SPSS软件应用到课堂教学的每个环节，充分挖掘生物医学统计软件在教学中的潜力。在课堂教学过程中，学习完每章理论知识后，同时讲解怎么应用SPSS软件来解本章节的例题，学以致用，增加实践应用的感性认识。为了培养学生的自学能力，增强学生解决实际问题的能力。相关与回归分析部分的教学内容，中学就有所接触，拟将该部分内容留给学生自学。教师将学生分成3人一组，要求学生查找相关文献，并阐述SPSS统计软件应用在相关与回归的内容，同时要求其他同学通过提问方式参与问题的讨论，加深学生对统计原理的理解。增强学生熟练运用生物医学统计软件分析实际数据的能力，确实掌握解读统计分析结果的方法。通过理论学习和实践训练，可以精准地提高课堂教学效率，为学生将来顺利撰写毕业论文和从事相关科学研究打下了良好的基础[5]。
二、将5E教学模式与生物医学统计软件有机融合，提高课程教学效果
1.5E探究式教学模式简介。5E探究式教学模式是由美国生物学课程研究会（BiologicalSciencesCur-riculumStudy，BSCS）基于Atkin-Karplus学习环提出来的，它包含参与（Engage）、探究（Explore）、解释（Ex-plain）、迁移（Elaborate）和评价（Evaluate）五个环节[7]。“参与”是指教师通过精心设计问题情境激发学生的学习兴趣，使学生自愿参与到教学活动中来，活动过程中，学生自发将自身的学习或生活经验与课程教学内容相联系。教师用提出问题、指出问题及定义问题等方式，掌控课堂讨论内容及主题走向。“探究”是指学生以自身掌握的知识及社会经验为基础，采用直接参与、亲手操作等方式进行摸索，得到感性体验，并在教师的引导下不断深化探究学习。“解释”是指学生在真正“吃透”知识的基础上，将所学的内容去伪存真、去粗取精。教师通过引导学生将探索过程中获得的感性认识与自身经验相结合，建构对概念、公式、原理的理解。“迁移”是指激励学生利用上一环节学得的知识构建自己专属的更深刻、更广泛的理解技巧。“评价”既包括参与上述各环节活动过程的学生自我评价、学生互评和教师对学生的评价，也包括教师对学生课程学习效果的整体性评价。将定性评价与定量评价相结合，自我评价、相互评价及教师评价等多种评价方式结合起来，更全面地激励学生的学习激情。5E教学模式下学生可以通过探究学习新概念、修复不全面及残缺的知识，更透彻地理解概念，并将学习获得的理论知识迁移到其他学科或领域。2.5E教学模式在生物医学统计课程中的应用。参与：是5E教学模式中最关键的起始环节，课堂导入部分教师应该想方设法激发学生探究问题任务的兴趣。课前教师应该了解学生对于新学课程基本概念的理解程度，精心布局教学方案，吸引学生愉悦地加入到探究和构建新概念的学习中来。课中，教师将学生引入生物医学统计课程所创设的情境中，以课程需要掌握的主题为导向，将课程教学内容置于生动、富含趣味的生物学及医学研究实例中，引导学生思考，利用学生深究事情真相的热情来激发学生的探究意识[7]。教师需要在实际的生物学及医学问题和抽象的统计概念、理论之间搭建沟通的桥梁，培养学生的统计思维，使学生能够通过数据收集、整理及分析的方法研究生物学与医学现象。探究：解决问题的过程，学生对问题提出质疑，教师逐步引导激发学生的探究思维，在此过程中学生应用自身掌握的知识和技能技巧探索新问题的解决途径，为新知识概念的形成创造有利条件[2]。学生是探究活动的主体，探究方式可以采用相互合作或自主独立的方式，通过观察、实验、操作、搜集处理信息等形式建立事物之间的联系；教师是探究活动的主导，教师的职责是挖掘学生的潜能，激发学生的求知欲，给予学生个性化的指导，并提供全方位、多层次的支持。此阶段主要培养学生高阶思维能力，督促学生建构知识、形成经验、掌控技能技巧。生物医学统计课程中涉及大量抽象、枯燥、晦涩、难懂的统计术语、概念、公式和理论，如果学生能借助已有的经验和直观的感性认识理解这些专业知识，将有利于学生内化这些知识。探究过程中，学生通过自主学习或多方协作探索SPSS软件的基本功能，获得较好的感性认识。学生可通过数据录入、描述性统计、计算特征量、作图等内容进行探索，掌握如何以最简单、清晰的统计分析方法展示生物学及医学数据的科学意义，实现完美的数形结合。解释：学生可以采用演讲、辩论、虚拟演示等方式，根据自己的理解，用自己的语言阐述探究的意义。教师则可以采用提示讨论、答疑等方式解释、补充或订正学生的解释，培养学生分析问题、解决问题的能力。针对学生的讨论结果，教师整理所有问题并逐一讲评。在此过程中让学生列出生物医学统计课程中最难理解的概念、原理，然后分组讨论，每一个小组负责用一种独特方式解读概念。通过层层深入、抽丝剥茧的分析方法，学生将会逐渐领悟和理解这些晦涩的概念，明确它们与其他概念或统计学的基本原理之间盘根错节、千丝万缕的联系。让每一个基本概念、基本公式、主要统计学假设检验方法呈现出全新的、立体的、多方位的面貌，借此锻炼学生的思辨能力。迁移：在教师启发及引导下，学生通过讨论、协作、交流、归纳、总结获得正确的结论，然后利用新概念深入研究及拓展新知识。学生用SPSS软件中的一些假设检验方法如：χ2检验、相关与回归分析等，分析数据的固有性质；对于天资聪慧的学生引导他们进行更深入的分析，如生存分析、主成分分析等。通过迁移，提升学生的已有经验体系，形成高度概括的系统化的知识。在此基础上，教师再安排新的探究任务，学生通过做而学的过程（learningbydoing），将外显知识延伸、拓展，内化为其自身新的隐性知识。评价：评价存在于整个教学过程，是对学习过程或结果的总结。为了不打击学生参与教学活动的积极性，无论学生得出的结论是否正确或者互动环节中表现是否积极，教师都应先加以赞赏，然后再循循诱导学生做出正确的反应或得到合理的结论。评价除过程性评价和总结性评价外，更要重视发展性评价。评价内容不仅包含学生学习效果如何、探究过程中的表现等课堂评价，还应包括非预期结果的评估。可尝试由师生共同探讨考核课程的标准，增强学生的自我管理意识。考核指标的重心是学生的科学精神、探索意识、创新能力和合作能力。学生更重视课程结果的评价，因此改革期末考试形式非常重要。从前生物医学统计课程的期末总评成绩由期末试卷成绩（占70%）和平时成绩（占30%）两部分构成。为了更好地激励学生参与到探究式教学过程中来，调整期末总评成绩为：期末试卷占60%，平时占40%，增加平时成绩的占比，凸显了学习过程的重要性。另外部分考试试题与SPSS软件结合，将SPSS软件的实验结果作为试题的一部分，要求学生从生物学或医学的角度分析SPSS软件的结果，从而更好地将理论和实践有机地结合起来。
三、小结
统计分析软件的应用在生物医学统计教学中占有重要的地位，该门课程应当全力提高学生对生物医学统计的兴趣，加强学生对假设检验方法原理的掌握、假设检验结果的解读。将5E教学模式和生物医学统计软件相结合，以探究性学习为核心点，建立应用在生物医学统计中的5E教学模式。在探索该模式的过程中，不断深化调整教学策略，并以创新、和谐、有益为发展理念，推进生物医学统计课程教学的改革步伐。教学研究中，教师积极投入感情、精力，想方设法寻找到培育学生学习兴趣的合理教学方案，不断总结和创新教学模式，最终提高学生利用生物医学统计知识解决实际问题的能力。
关键词: 物流业;统计调查;统计指标;分析方法
统计作为一种实践活动渗透在社会活动的各个方面,而新兴产业物流业在进行管理时同样离不开统计。据中国物流与采购联合会公布的最新统计数据显示,2008 年第一季度,全国社会物流总额为1913 万亿元, 比上年同期增长2412 %。社会经济发展越来越依赖于现代物流业的支撑。
在国际上,现代物流业被认为是国民经济发展的动脉和基础产业,其发展水平已成为衡量一个国家和地区现代化程度和综合竞争力的重要标志之一,被喻为继降低物质消耗、提高劳动生产率以外的第三利润源泉和促进经济发展的加速器。但是,物流产业其发展速度如何,其对GDP 的贡献有多大,走势如何,政府还需要在哪些方面制定哪些政策来扶持哪个环节? 这些都需要利用统计调查方法搜集到的统计数据并且运用统计分析方法对数据进行分析才能反映和得出结论。物流统计数据是最有说服力的工具,是制定政策的有力支撑,统计工作在物流管理中的重要性和紧迫性日益突出。
西方发达国家在物流统计调查、物流统计指标、物流数据分析上已比较成熟,而我国在这方面则较为落后,物流统计数据分析在我国基本上还处于空白,迄今未能形成系统性成果。因此在我国物流管理中统计工作应注重以下几个方面。
一、多种统计调查方法相结合,建立物流数据统计平台
由于长期受计划经济体制影响,物流行业划分过细、条块分割、分行业管理,传统的物流业分布在物资、商业、贸易、仓储、交通运输等部门之中,长期各自为政、封闭发展。因此而形成的统计口径过细过窄,形成了物资统计、商业统计、市场统计、交通运输统计、储运统计等统计分支,要取得全面反映现代物流的统计资料难度很大。考虑到现代物流涉及面广、渗透性强的特点,结合目前统计的现状,现代物流统计数据搜集的主要方式是以现行的国民经济行业统计、相关部门的统计、财务及行政记录为基础,辅之以必要的一次性调查、重点调查、典型调查,在此基础上归类整理并测算现代物流的主要指标。同时,针对现阶段我国物流企业量多面广的特点,可参照专业统计方法对小型物流企业进行抽样调查,切实保障现代物流统计的完整性。
我国现有的物流统计数据是从相关行业的统计中估计或推断而来的,如货运量、货运周转量等。用这些指标来衡量物流规模虽然有一定的科学性,但却不能真实反映物流的全貌,这使我们对物流的理解始终处于定性的认识水平上。
这样就难以衡量我国现代物流产业的成本投入和社会产出的经济效益,也无法衡量我国现代物流产业对国民经济的贡献并进行相关研究。另外,我国在物流的规划、政策、成本、核算的研究上均取得一定成果,但是在应用上遇到的最大障碍是极度缺乏物流产业的经济统计数据资料,这已经成为制约我国物流业快速发展的瓶颈。因此,在获得各种物流定性和定量数据的基础上建立物流统计数据平台,有利于推动我国物流业的发展,为我国物流业的健康发展提供数据和核算的保障。
物流统计数据平台的主要内容有:
1. 确定物流调查方法体系,以保障物流决策的科学性。
物流统计数据的取得是通过一定的调查组织方式采用一定的调查方法搜集到的,因此在物流统计数据平台中首要的内容是确定调查方式和方法。
2. 建立以电子商务为基础的物流数据采集和存储的系统。随着网络的发展,电子商务在各行各业中发挥越来越重要的作用,在整个物流业中,电子商务是现代物流业的主要表现形式,很可能成为将来物流业的主题,所以其主导作用越来越明显,因此在物流数据平台中需要的数据的基础是电子商务。对于搜集到的大量的零散的数据资料需要统计整理和筛选之后保存,进一步加工以备日后使用,这样就需要特定的物流数据存贮系统,更好地发挥统计数据的作用。
3. 建立物流供需预测系统,保证物流供需均衡和实现预警功能。利用已经搜集到的统计数据可以采用多种统计分析方法对数据进行分析,最终发现数据内在的规律性,进而揭示现象发展的趋势。因此,在物流数据统计平台中不仅要有统计数据及存储系统,而且需要建立物流供需均衡预警系统,以保证整个物流业的经济安全。
二、构建适合我国国情的物流指标体系
(一) 我国目前物流指标体系现状我国目前还没有完整反映企业物流及物流业发展状况的统计指标,只有一些反映单项物流功能的统计指标。主要有反映物流基础设施现状的指标及运输工具拥有量、运输业务量、库存量等其他指标,这些指标对反映我国物流业的现状有一定的参考价值,但存在许多问题。第一,不能反映现代物流的内在含义。现代物流又称一体化物流或综合物流,它不是运输与仓储的简单相加,而是多要素的有机结合,是对运输仓储、包装、装卸搬运、流通加工、物流信息等要素加以整合,进行系化管理的产物。反映现代物流最重要的两个指标是物流总成本和物流服务水平。可以说有了物流总成本的概念才有物流的存在,而作为第三产业(广义服务业) 一员的物流业,服务量及水平(反映顾客满意程度) 是其主要的业务量指标,但目前的统计指标体系无法直接获得这些数据,只能间接推算,从 而造成较大偏差。第二,即使是反映物流各组成要素的指标也不够全面。如流通加工的业务量和增值,运输包装、配送等要素,包含在有关工业统计指标或零售业统计指标中,无法获得这些数据。第三,统计口径不一致,造成数字可信度低。尤其是企业物流方面,对物流成本等概念的理解不一致,从而造成统计口径不同,数字可信度低。第四,一些重要指标仍是空白。如物流业中最能体现现代物流特征的第三方、第四方物流业,无论是数量还是主要业务量,指标和价值指标都是空白。
(二) 构建指标体系应遵循的原则
1. 宏观性原则。在我国物流尚处于发展初期情况下,政府职能重点在产业政策导向、政府扶持、优化环境、培育和规范物流市场。统计指标应侧重为制定政策、规划,反映总量、观测趋势及提供评价性指标为主要目的。
2. 系统性原则。物流统计指标应融入国民经济核算的各行业统计,具有反映全貌、产业间指标关联性强的特点。
同时按固定的报告期获取数据,进行周期性观察,解决商业化公司问卷调查解决不了的问题。
3. 适应性原则。我国处于物流发展初期,没有经历过发达国家所走过的历史阶段。因而物流统计指标体系的建立应与我国物流发展特征和行业发展状态相适应,能够满足现实需求。
4. 可操作性原则。依托现行政府统计体系,基于现行统计的制度调查方式,既要对现有数据充分挖掘,又要完善补充现行方法制度,建立物流统计基础,数据采集的内容及方法要具有可操作性。
(三) 物流指标体系的构成通过分析我们认为,我国物流产业统计指标体系的基本框架应由两大部分组成:物流总量指标体系和物流服务质量指标体系。其中物流总量指标体系包括: (1) 物流增加值统计指标子体系,它可以反映物流产业在国民经济中的地位,是物流统计指标体系中的核心内容。物流业增加值是货物经过物流活动前后的价值之差,在扣除物流成本后就是物流活动所创造的增加值,物流业增加值的构成涉及到物流统计的各行业的增加值,其核算涉及到多个指标。(2) 物流成本利润统计指标子体系,重点反映了物流活动的效率、效益。其中物流总成本是物流过程中的费用总和。西方发达国家的物流统计通常将物流总成本分为库存费用、运输费用、物流管理费用三大类。(3) 基础生产设施子体系,高度发达的物流设施是现代物流系统的特征之一,它对提高物流能力与效率、降低物流成本和保证服务质量等方面有着十分重要的影响。(4) 物流节点子体系。物流节点布局是否合理、数量和规模是否适度将直接影响物流成本、效率。因此物流统计指标还应包括农产品物流节点的布局、数量和规模。(5) 人力资源统计指标子体系。人力资源统计子体系是对物流产业从业人员基本状况的统计,包括从业人数统计、劳动时间利用情况统计、劳动生产率统计、劳动报酬和劳保福利统计、物流企业员工安全生产统计等指标群。而物流服务质量指标体系包括物流服务目标质量指标和物流服务流程质量指标,前者包括客户满意程度、产品完好率、平均交货水平、平均物流费用和物流系统柔性五个指标;后者包括包装价值、装卸搬运、运输、仓储、流通加工、配送和信息等指标。
三、多种统计分析方法综合使用
物流统计信息的来源应该是多元化,虽然在传统的储运统计中,有一些优秀的统计方法,如平均数法、指数法、时间序列法等,但它们本身有一个共同的局限,就是统计指标使用上的单一性和孤立性。随着信息技术的发展,许多统计软件如SPSS 统计软件和SAS 统计软件等已经逐渐为大家认识和掌握。我们可以在对传统优秀统计方法进行吸收的同时,加强最新统计方法在物流中的应用与创新,如功效系数法、经济效益综合评判指数、模糊综合评判法、灰色时间序列与回归分析法、主成分分析法和因子分析法等都可在这一领域加以应用。
1. 功效系数法。这种方法根据多目标规划的原理,对每一评价指标分别确定一个满意值与不允许值,以满意值为标准上限,不允许值为标准下限,按线性正相关的方法将不同的评价指标无量纲化转化为相应的评价分数,经加权几何平均得出综合评价分数,对评价对象的综合状况做出评估。综合功效分数越大,表明评价对象其综合状况越佳。用这种方法可以对物流企业的综合竞争力和发展水平进行分析。
2. 经济效益综合评判的统计方法。经济效益综合评价指标体系用于企业的经济效益考核和评价,以及同行业不同企业的经济效益横向对比。通过考核、评价、对比,发现优劣和问题,明确前进的方向。但如何考核并形成结论是一个比较困难的问题,需要一个综合评价的指标体系与方法,常见的有经济效益综合率法、经济效益平均指数法和综合功效系数法等。
3. 模糊综合评判法。是指把模糊数学的思想应用到统计方法中,对物流活动进行模糊处理的有效方法。通过对影响物流各个因素的综合考虑,来对该事物的优劣做出科学评价。在系统性、可行性、多目的性原则下,通过合理地确定物流企业竞争力评价指标体系,使指标既能对企业的某一方面进行单项考核,又能对企业总体情况进行估测,同时采用科学评价方法,可以评价物流企业的经济效益以及对物流方案进行经济分析和效果评价,还可以对物流企业竞争能力进行有效评价。
4. 灰色时间序列和回归分析法。灰色时间序列预测是指用观察到的反映预测对象特征的时间序列来构造灰色预测模型,预测未来某一时刻的特征量,或者达到某一特征量的时间。用这种方法可以预测未来时间内物流的需求量。
在物流领域中,一种现象的变化往往依赖于其他现象的变化,一种现象的变化也常常影响着其他现象的变化。回归与相关分析法主要有一元线性回归、多元回归、非线性回归等方法。我们可以利用回归与相关分析的方法进行物流企业的利润与物流费用的相关分析,也可以通过与物流相关因素的分析,对物流数据进行推断或验证。
关键词：统计学；辩证统一；统计规律；思想
1 必然性和偶然性的统一
统计学为探索随机现象统计规律性，必须正确处理必然性与偶然性之间的辨证关系。在总体中诸个体某种数量标志表现偶然，而诸标志值平均则为必然。重复测量某种同一客体出现不同的数值属偶然，而同一客体本身真实数值则为必然。必然性通过大量偶然性的数量差异为自己开辟道路。统计研究中经过综合平均，将大量偶然性所形成的数量差异，互相抵消，显露出平均则为必然。必然性与偶然性的对立统一关系在统计抽样调查问题上表现极为明显。客观事物极其复杂，表现千差万别，同一总体各单位的数量差异也非常大，从个别单位，往往因偶然因素的影响而无法探索其本质和规律性。然而，通过大量观察，排除偶然性因素影响，就可暴露出事物的真象，显现其本质。在进行抽样调查时，只有随机抽取的个体足够多，消除诸多偶然因素影响，才能通过抽样总体的数量特征正确地推断总体的数量特征。
2 共性和个性的统一
实践和科学都证明矛盾的普遍性，矛盾无处不在、无时不在。矛盾着的事物是普遍存在的，况且同一事物或过程的矛盾有其共性。而对于每个事物或过程的矛盾也各有其个性。因此说，共性和个性的关系就是一般与特殊或普遍与个别的关系，它们是辨证统一的关系。统计学中存在着各种矛盾，每一矛盾具有不同特点。在统计认识中，个体的差异性中蕴含着总体的同一性。统计方法就是运用科学的手段抽象掉各个个体的差异性，探求总体的同一性，并用差异性去标志同一性的内在质量。差异性是统计产生和存在的前提，没有差异性就没有统计；而同一性则是统计的目的，为了求得同一性才需要进行统计。因此，统计研究要运用大量观察法与个别观察法相结合使用的统计方法。
统计研究中运用大量观察法，实现从个别到一般，从个性到共性的认识过程。同时，根据共性寓于个性之中的对立统一规律，统计研究在大量观察的基础上，运用个别观察所搜集的资料来说明总体的基本状况和发展趋势，使认识更深刻、更具体。
矛盾的共性与个性的对立统一规律指导统计研究必须是将统计中的平均数与分组法结合，用组平均数补充说明总平均数，用反映现象的离散趋势的变异指标与反映现象集中趋势的平均数结合使用，以使研究更全面，更完善。
3 整体与局部的统一
统计学的研究着眼于总体，着手于样本，立足于个体；同时从总体出发，分解剖析，认识局域（类、层、组）甚至个体，并对其进行调查研究，观察计量，搜集资料。接着对个体的调查所获得的资料进行计算分析，或归纳演绎，用样本来推断总体，达到对总体的系统性认识。即为“统而计之”和“计而统之”的总和，以实现以统定计，以计达统的目的。所以，统计学的思维是一种系统思维，要求一切认识对象不仅它本身作为一个整体来认识，而且它还要作为某个更大系统的要素来认识。这种对系统客体的“主体”认识，是一种对研究对象进行整体性度量的系统思维方式。
因而，统计认识充分体现了整体和局部的有机统一，这是统计研究的一大优点，也是统计认识比较接近客观、真实的主要原因之一。其它认识方法往往是就某一要素而研究某一要素，就某一系统而认识某一系统，忽略或没有充分重视各要素的整合作用和系统环境对系统的制约作用。
4 定性分析和定量分析的统一
从统计认识过程而言，充分体现着定性分析和定量分析对立统一的关系。定量分析研究是统计研究的特色所在，但统计的定量分析不是纯粹数量意义的，即不是就数量论数量，而是基于所研究事物本身的特点，并且从所研究事物的有关联系或现实背景中，紧紧扣住认识所研究事物内在本质这一主题来展开的，他注重的是定量分析背后的具体含义和意义，这也正是统计学与数学的区别所在。那么统计研究怎样才能通过数量来体现其具体含义与现实意义？这就必须结合定性分析，即以定性分析为起点，并以定性分析为终点。具体来说，统计研究总是按照“初步（感性）的定性认识——客观科学的定量认识——高级（理性）的定性认识”这一过程来进行的，即从定性开始，确定认识事物有关方面的指标，经过定量过程，搜集，整理，进而对其分析研究，上升到更高的认识，深入认识事物的质，完成定性认识。统计认识活动遵循质与量对立统一规律，从初始的定性入手，依设计的科学的方案一整套统计指标体系，按要求搜集有关数据资料，经过整理和分析对比，认识事物的本质和规律性。也就是说统计的定量分析是人类在认识事物的过程中，实现从感性认识到理性认识这个飞跃的重要途径，是避免产生认识主观偏差的重要手段。
因此，统计研究最终是为人类定性认识服务的，是为了定性认识才进行定量分析研究的，前面所讲的统计的方法性、应用性也正体现在这里。实际上，如何才能真正做到统计研究的定性分析与定量分析的统一，才是需要我们关注的重点。所以，我们需要不断地探求质与量变化的规律和界限，研究质的规定性与量的规定性的关系，将质与量同一与度中，即量的规定性定性于度中，质的规定性定量于度中，以实现定性分析和定量分析的真正统一。
5 分析与综合的统一
在统计研究过程中，分析和综合是揭示事物的本质和规律性的一个基本方法。统计认识活动的根本目的是在各个局部进行剖析的基础上达到对总体的认识，揭示其本质和规律性。
所谓分析方法，就是把研究对象分解为若干组成部分，并分别加以研究，从而认识事物的基础或本质的一种思维方法。任何事物的整体都是有若干组成部分构成的，将客观事物在一定条件下分解成各组成部分，分别研究其结构与功能、各部分相互联系、相互作用的特点以及在各种外界条件作用下所表现出来的事物的属性和特点，从而达到对事物本质及内在规律性的认识之目的。可见，分析方法是以客观事物的整体与部分关系为客观基础的。在统计研究中诸如分组分析、因素分析、因果分析、结构分析、定性和定量比较分析、比例分析等等。这些分析在人们的认识中起着重要作用。但是，要把分析所得到的认识变为对整体的认识，揭示整体的本质和规律性，就必须进行综合。
所谓综合方法，就是把研究对象的各个部分联系起来加以研究，从而在整体上把握事物的本质和规律的一种思维办法。与分析方法相比，综合方法认识过程的方向完全相反。它是将事物的各个部分联结为整体，通过全面掌握事物各部分、各方面的特点以及它们之间的内在联系，并加以概括和上升。从事物各部分及其属性、关系的真实联系和本来面目，复现事物的整体，综合为多样性的统一体。在统计中，诸如人口统计的将分组、结构、比例分析化为对整个人口状况分析；商品销售总额分析时分解为价格和销售量变动的影响，进而从总体上分析其因素影响；社会总产值的变化，分解成各个部门行业的影响，进而综合研究其全貌等等。
分析与综合是对立统一，分析是综合的基础，综合统领分析。没有具体的分析，就不能具体深入地把握事物的各部分、各侧面和各种属性与诸因素，从而也就无法综合；同时，分析也离不开综合，它在综合统领下，以综合为目的，达到确切地揭示事物的总体和本质和规律性，使认识升华。因此，没有分析的综合，其结论就只能是空洞的、无根据的，是一个混沌的、外在的、直观的整体。“思维既把相互联系的要素联合为一个统一体，同样也把意识的对象分解为它的要素。没有分析就没有综合（《马克思恩格斯选集》第三卷 人民出版社 1972年版 第81页）。”分析的结果，也就是综合的出发点。统计认识的发展总是沿着“分析——综合——新的分析——新的综合……”轨迹不断前进的，促使统计认识活动不断深化，揭示事物的本质和规律性。
6 归纳与演绎的统一
所谓归纳推理，就是从特殊到一般，给出新认识；但新认识是不确定的，可能是错的；特殊材料的组合不同，给出的认识也不同甚至矛盾；基于不完善甚至劣质信息作出决策。所谓演绎推理就是从前提（公理）到命题，不提供超越前提的新知识；容许选择多个前提，但前提可能是错的；大前提里的不同小前提（公理系统里的不同子集合）会给出不同甚至矛盾的结论。以观察为基础对事物的不确定性进行度量主要属于归纳推理问题；但若已知各种事件发生的结果和发生的概率，不确定性下的决策则可以转化为演绎推理问题。
统计认识是通过个别研究认识一般的，所以统计思维必然是一种归纳（即必须通过归纳才能实现）。统计不仅要根据所构建的原始信息通过统计推理获得一般的“知识”，而且还必须进行假设检验、机理检验等，对所获得的知识进行论证。所以说，统计思维是归纳与演绎的统一。归纳方法论强调了方法和外来信息的重要性，而演绎方法论则强调了问题和先存知识的重要性。实际上，二者是一个有机的整体，需要相互补充和协调才能真正解决问题。比如在统计思维中的回归分析既是归纳，又是演绎。所以说，统计思维将归纳和演绎高度而有效地结合运用，收到了很好的认识效果。也只有通过归纳、演绎和实践的相互作用才能找到可靠的科学真理。
7 具体和抽象的统一
按照统计认识要运用材料来看，统计学的实际应用具有具体性，它是依据一定的数据和事实，使人们得到启发，运用已有的经验知识，对客观事物的本质及其规律性作出迅速的识别和直接的理解，并对对象的总体状况作出判断。统计认识在取得统计数据之后，首先就是根据数据的特点，运用一定的数据整理手段（如分组、直方图、茎叶图、频率图等）和统计研究人员积累的统计认识经验，充分发挥主体的能动性，获取初步认识。在此基础上再对统计数据的背景资料进行分析研究，必要时还要进行典型剖析或抽样验证。所以说，在统计认识的数据收集、分析与所做结论需要具体化。同时，对统计理论方法研究时具有抽象性，在一定理论指导下进行的数理研究，是具有抽象思维的特点。属于抽象思维的范畴，它舍弃具体向客体的规客规律性逼近。因此，统计学是具体和抽象的统一。
8 经验思维和理性思维的统一
统计认识过程不仅是通常所说的实证性研究活动，同时也是探索性研究活动。它自始至终都是理性认识和感性材料的相互结合和相互渗透。
按照统计认识属于实证性研究来说，它具有经验思维
的特点。经验思维就是运用实践经验、感性认识和感性材料进行的思维活动。它的功能主要是认识具体事物的外部状况、表面联系和现象，通过经验思维能够对丰富的大量材料初步加工，把握事物多种多样的具体状态，并且能够在一定程度上把握事物的内在联系和规律。描述性统计就是一种比较典型的经验思维。它依据的是客体的个体的实际状况或者是客体过去的、现在的状态，是事实的归纳、概括、整理。从推断性统计来看，它在描述性统计提供的经验材料的基础上，运用一定的理论、概念，依据严密的逻辑规则和推理过程进行假设检验、数理推断、悖论分析，对描述信息、经验认识进行理论思考，使经验认识升华，这又是有理性思维的特点。它抽象掉具体个体数量上的差异，得出有关对象的共同本质特征的认识；抽象掉所依据的经验材料的特殊，得出有关“类”的一般的认识。
实际上，描述性统计是推断性统计的重要基础，在某种程度上讲，推断是另一种描述；有时候描述性统计与推断性统计是交织在一起的。因此，统计认识是经验思维和理性思维的统一，兼具有两种思维的成分，两种思维相互交叉，相互补充，使统计认识更系统、更具体和更深刻。
总之，统计学是一门认识方法论，统计活动是一种认识活动，是要研究探索和发现认识客体本质及其规律性的方法。哲学是关于世界观和方法论的学说，它研究自然、社会和思维的最一般的规律。它和统计学是一般和个别、共性和个性的关系。哲学对统计学起着指导作用，为统计科学研究和统计工作提供一般指导原则和思维方法；统计学是哲学一般认识方法的具体化。所以，对统计思想进行较深入的探讨和归纳，有利于推进统计理论研究，廓清人们对统计的认识，有助于更合理、广泛的运用统计方法。
参考文献
［1］李金昌.关于统计思想若干问题的探讨［J］.统计研究，2006，(3).
［2］ 陈福贵.统计思想雏议［J］.北京统计，2004，(5).
关键词：计算机技术；生物统计；教学；应用
中图分类号：Q-332 文献标识码：A 文章编号：1674-0432（2011）-04-0333-1
0 前言
生物统计学是生物技术、农学等7个专业的专业基础课，素有方法论的美称。该学科的任务就是运用数理统计的原理与方法，收集、整理、分析、展示数据，解释生物学现象，探索其内在规律。课程学时一般在72学时左右[1]。课程设置之目的就是使学生掌握试验设计与统计分析的基本原理与方法，并且能够应用这些原理与方法，解决在各专业科学试验研究过程中遇到的一些实际问题。通过学习该课程，学生能够掌握具体的设计与分析方法，获得计算机统计软件的操作技能，学会统计思维，提高对自然与社会中具有不确定性之事物的认识能力[2]。
生物统计学是应用概率论和数理统计原理研究生物界数量变化的学科，而概率统计的理论和思想方法对学生来说有一定的难度，如何深入浅出地引导学生入门，并使学生在了解概率统计思想的基础上，掌握常用统计分析方法的应用及使用条件是课程的教学难点，因此，将计算机技术应用到生物统计教学中，极为必要。
1 计算机技术在生物统计教学中的应用
1.1 利用软件完成生物统计教学工作
生物统计学传统教学中，每一种统计分析方法的计算过程介绍要占相当大的比重，在多元统计部分这一点尤为突出。在计算机统计分析软件非常普及的今天，我们把教学的重点放在分析方法基本原理以及结果的解释上，将繁杂的计算任务交由到处都能得到的软件Excel来完成。这样做既缓解了由于学时减少给教学带来的压力，又提高了学生使用统计软件解决实际问题的能力。
1.2 建成生物统计学教学网络支撑平台。
通过网络平台增加生物统计学应用背景知识和范例的介绍，有助于学生进一步了解课程广泛应用背景及重要性，增强学生自主学习生物统计学的积极性，培养他们的探究精神与学习动力，提高正确运用统计工具解决实际问题的能力等。“在线自测”可以帮助学生诊断学习中还存在那些不足；“参考资料”栏目内设有“教学篇”、“人物篇”、“历史篇”、“故事篇”、“软件篇”、“应用篇”等内容，为学生提供了丰富的学习资源；“教学互动”则成为了师生们教与学之间交流互动的空间。
通过网络平台的自测系统，学生可以诊断出学习中存在的薄弱环节，进而加强独立学习的能力。多年的教学实践表明：这些措施的实施，对于吸引学生学习课程、深入理解课程基本理论和基本概念，正确使用统计工具解决生物学中的实际问题等方面起到了很好作用[3]。
1.3 利用计算机多媒体技术进行教学
生物统计知识，有的抽象性强，有的综合复杂，有的时空跨度大，难就难在这些知识信息不能直接被学生感知。而利用多媒体计算机，可以把这些信息通过转换变成一种直观的形式，使事物真实地再现于课堂，让学生耳闻目睹、身临其境。建议生物统计学课程全部在多媒体教室授课，教师可利用多媒体课件结合板书方式灵活授课。课件在教学内容、方法、手段的改革上有很大突破，可将抽象的、难以理解的内容化成直观的、易于理解的内容。在制作课件时，采用启发式教学方式，精炼教学内容，模仿传统教学书写板书的过程，根据教学内容的难易程度，采用逐字、逐句、逐段显示教学内容的动画方式[4]。
1.4 利用计算机技术完善实践性教学环境
学生人手一册《生物统计学题解及练习》教材，我校图书馆有足够的生物统计学实践课教材；学校建有专门的计算机房，可供本课程实践教学的计算机100多台，均安装了SAS、SPSS、EditPlus、Excel等多种统计软件。同时，提供给学生上述软件的试用版本，让学生在课外自主学习和练习。通过实践课练习，绝大多数同学可以熟练应用SAS统计软件处理和分析试验数据，得出可置信度较高的科学结论，提高本课程的实用效果。此外，还使学生加深了对本课程讲授的统计学原理与方法的理解，使每届学生毕业论文应用统计学的水平逐年提高，在学生参与教师课题研究中，能较熟练地应用统计方法分析试验所获得的数据，得出置信度高的科学结论[5]。
1.5 改革现行考核方式
在生物统计学的考核方式上, 我们可以利用计算机技术，将学生真正从应试教育中摆脱出来。我们可以对生物统计课程实行计算机上考试, 例如通过计算机绘制试验设计图;进行试验设计；通过统计假设测验, 分析给定试验数据的结果, 作出统计推断等。
2 结语
总之，我们要充分利用计算机这一现代化技术, 加强生物统计教学，为学生拓宽知识面, 营造良好学习环境，以期培养他们思考问题、解决问题的能力和综合素质。
参考文献
[1] 李利,明道绪,张红平,等.建设《生物统计附试验设计》精品课程的实践与思考[J].四川农业大学学报,2004,(S1):234-236.
[2] 孙耀中.生物统计学课程教学中对学生的综合能力培养[J].河北科技师范学院学报,2006,(01):125-127.
[3] 钟丽英.高校统计学的教学改革与学科建设[J].改革与战略,2004,04期:178-180.
【关键词】中药复方配伍 靶点识别 信息技术
中药创制拥有几十年的研究基础，是发现和创制新药的重要源泉，目前，中药创制的研究主要集中于寻找疾病过程中某一特定步骤或某个蛋白靶点的高特异性抑制剂，但是采用网络生物技术研究发现，通过遗传与非遗传基因的多个小缺陷累加综合可以引发许多复杂性的疾病，例如：癌症，糖尿病，心血管系统疾病，和退变性神经系统疾病等，这些疾病并非由少数基因的大缺陷所致，因此，仅使用针对单一分子靶点的药物来治疗复杂的疾病，难以获得很好的疗效，这严重阻碍了中药的研究和发展，因此构建一个适合中医药研究的新模式成为中药研究拭待解决的问题。
1 多靶点药物驱动模式
近年来计算机科学飞速发展，不断渗入到各个学科中来，计算机科学和网络生物学的相互交叉发展为中药复方研究提供了崭新的思路和方法，文章把生物学网络应用于药物作用网络模型中来，通过对药物在网络中与网络节点或网络模块的关系的分析，把传统的“一个靶点，一种药物，一个疾病” （ one gene，one drug，one disease）的“单一靶点驱动”研究模式转换成“多靶点的综合网络调控驱动”模式，见表1，通过综合网络分析，对中药复方的设计以及治疗过程进行模型设计预测，优化设计方案，为研发基于网络调控的创新药物，提供了崭新的思路和方法，成为当今中药创制研究的重点领域。
文章重点研究了基于网络生物学的决策支持系统在药物靶点识别和中药分子设计中的作用。同时复杂的生物网络的构建和分析技术的发展为研究中药的化学成分与体内靶标的相互关系提供了新的研究手段，本项目尝试分子对接、网络构建与分析方法对中药的化合物及其靶标进行研究，并对系统生物学的分析方法和搜索策略存在的问题和挑战作了分析。为了可以在分子水平上更好的理解细胞以及器官的行为，把计算机技术融合在系统生物学的研究方法急性网络药理学分析中来，这样可以使我们能系统的预测和解释中药药物的作用，从而优化药物的设计方案。
2 系统的设计与实现
2.1 系统开发平台
将传统的中医药理论与现代信息技术有机地结合，应用现代信息技术、网络技术和数据库技术，通过挖掘中药海量数据库内所含的科学内涵，得出中药创制的决策信息。中药创制决策支持系统的开发是建立在windowsXp 操作系统平台下构建的，系统开发工具采用当今流行的开发工具：myeclipse ，数据库服务器选取的是sqlserver2000。
2.2 中药创制决策支持系统构建
中药创制决策支持系统的系统框架包含两部分内容，第一部分的功能主要是构建中药信息的基本数据，它包括中药、中药功效、中药复方、中药性能、基本症状等基本信息，该部分为中药创制的决策支持提供数据基础；第二部分是对中药复方配伍数据的多维分析处理，首先需要对中药的基本数据进行规范化处理，构建比较规范的标准数据集，然后采用数据挖掘和网络分析等关键技术，通过知识发现和比较，对中药复方进行系统的分析，得出蕴含在其中的中药复方配伍特征和组方特点，构建中药药材与靶点、疾病的相关性网络，即中药――靶点――疾病网络数据模型，然后根据这些数据模型分析、挖掘出中药方剂的药理特点，并发现某一单味药物或药对的用药频繁度，发现中药单方之间的配伍规律，通过隐含在其中的配伍规律，可以得出中药创制的决策支持信息，从而指导现代中药的创制研究。中药创制决策支持系统的体系结构如图1所示。
3 结束语
中药学科与信息科学的交叉是中药创制研究中新的学科生长点，许多地方还不太完善，因此，需要不断地将中医药学知识和多个学科的现代科学技术进行整合，这是一个漫长而持续的过程，探索建立中药复方研究的新思路新方法，将成为推动中医药创新发展的坚实后盾。
参考文献
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[4]陈波.中药复方配伍的数据挖掘系统的构建[D].成都：成都中医药大学，2004：11-30.
[5]胡建军.中药复方配伍多维分析系统中数据库的设计[J].计算机工程与设计，2010，31（4）：911-914.
[关键词]统计分析 国民经济 科学评价 社会经济
[中图分类号]F222[文献标识码]A[文章编号]1009-5349(2010)04-0037-01
一、统计综合分析的概念和特点
(一)统计综合分析的概念
统计综合分析,就是指根据分析研究的目的,在相关科学理论的正确指导下运用统计方法、以统计资料为依据、结合具体情况、定性与定量分析相结合,对客观事物进行科学分析和综合研究,揭示其本质和规律性,提出解决矛盾的办法的一种逻辑思维活动。它是整个统计工作的一个重要阶段,是统计工作的最终坏节,其好坏直接影响统计的质量。在统计实践中,只有开展统计综合分析,才能更好地发挥统计的作用,为各级领导和有关方面的单位提供有数据、有情况、有分析的资料,为制定计划和规划,实行宏观调控,决定有关方针、政策,提供科学依据。
(二)统计综合分析的特点
1.以统计数据为基础,定量与定性分析相结合。统计综合分析是对所研究事物进行剖析,从有关统计指标数值中研究其联系、差别、矛盾,摆情况、揭矛盾、找措施。统计综合分析也不是单纯的数字罗列,而是将真实的数据与生动的情况相结合,定量分析与定性分析相结合,综合掌握事物的联系和变化过程,掌握事物量变的关键点、最佳度,综合深入探索事物变化、发展的根本原因,进而提出可行的对策。
2.统计综合分析的目的在于提出办法解决问题。分析方法是手段,解决问题是目的。统计综合分析要求对所计算和研究的问题作出周密的分析和正确的判断与评价,进而提出解决问题的方向和办法。所以,统计综合分析是更高级的认识和研究问题的阶段。
3.综合运用多种分析方法。统计综合分析要认识问题的全貌,掌握现象运动的全过程;要运用有关科学,诸如经济计量学、系统工程等分析方法。在进行综合分析时要根据研究事物的特点和研究目的,选择符合实际需要的一整套分析方法体系来进行综合分析研究。
二、统计综合分析的任务
(一)综合分析研究国民经济和社会发展的现状。诸如,进行国情国力、经济效益、产品质量、科学技术的发展、教育结构、社会治安、环境保护等方面的分析,找出矛盾,发现问题,作出正确判断,提出解决办法,及时为有关方面提出进行宏观调控、预警和监督的建议。
(二)综合分析研究社会经济发展的历史资料,研究其规律性问题。认识规律、驾驭规律,促进国民经济发展和人民物质文化生活水平的不断提高。
(三)在国民经济和社会经济现状与发展变化规律性问题分析的基础上,进行预测分析。由于社会经济现象较自然现象复杂,多种因素交织在一起,交错影响。统计预测分析,要将定性分析与定量分析结合起来、综合运用各种科学方法,进行正确分析,以使预测分析更接近实际,进而为决策提供参考数据和建议。
(四)综合分析研究社会经济发展及其他某些专门问题,揭示其先进与后进的差距,展示优劣、快慢,揭露矛盾,及时发现新情况、新问题,为改进工作、开创新局面提供依据。
三、统计综合分析的形式
(一)专题性的分析。这主要是就社会经济现实状况某一方面或某一问题而进行的专题调查的研究分析。专题性分析的范围虽然可大可小,内容可多可少。但是,一般都强调内容的专门性、形式的多样性、表达的灵活性和剖析的深刻性。这种分析一般要求分析研究具有针对性,单刀直入,深刻解剖,摆观点、揭矛盾、提建议。这种分析最忌面面俱到、泛而不专。这种分析目标更集中,重点更突出,认识更深刻,是最常用的一种分析。
(二)总结性的分析。这主要是从多方位和一定过程的角度进行综合研究。其主要特点是全面性、系统性和综合性。例如,对微观企业的人、财、物,供、产、销运营情况进行综合评价。又如,宏观地将整个国民经济全局的发展速度、重要比例、经济效益,生产、分配、流通、消费与积累联系起来,进行分析研究等。此种分析的目的是对全局作出总评价,反映总变动趋势,从错综复杂的联系和发展中揭示存在的主要问题,找出原因,探寻对策。这种分析要求实事求是,正确总结,科学评价,切不可浮夸虚假。
生物统计学是生物学学科不同专业学生都应该掌握的一门重要的工具课，是许多高等院校生物学、农学、医学等专业的必修课程之一。它是现代生物学研究不可缺少的工具，是培养学生科学研究和综合分析问题能力的重要课程，也是生物学等工作者必备的基础，同时该课程又是其他专业课程的重要基础。因此该课程在生物学、农学、林学、医学、食品、环保等专业中占有十分重要的地位[12]。生物统计学需以生物材料进行研究，但通常所涉及的材料数量较大，很难也没有必要全部参加试验，必须通过科学的方法抽取有代表性的试验个体进行试验，以获得相关的数据，实现由样本推断总体的重要功能。因此生物统计学与试验设计紧密联系，主要讲授数据资料收集和整理的方法、数据资料的统计分析方法和手段以及在概率论的基础上对统计结果做出科学的推断，从而帮助我们认识研究对象的现象和本质[13]。因此，生物统计学已成为生物科技工作者必备的基础，也有利于培养和提高大学生的科学研究能力以及独立分析问题和解决问题的能力，是当代大学生系统的能力培养和全面的素质教育的具体体现。
二、生物统计学教学存在的主要问题
1.生物统计学教材方面。教材是体现教学内容和教学要求的知识载体，也是教学最基本的工具，它不仅是教师进行教学的依据，而且是学生获取知识的重要资料，选择适合教师和学生的生物统计学教材，能够保证教学过程的顺利进行，而且还能提高教学质量，达到良好的教学效果[14，15]。目前，国内所出版的生物统计学教材种类较多，各大高校由于教师和学生的情况不同，在教材方面的选择和使用也不一样。尽管如此，目前国内所出版的生物统计学教材主要包括两大类。第一大类完全是传统生物统计学的知识和内容，不涉及统计软件的介绍和使用，这一大类教材包含两小类，一类主要侧重理论教学，过分强调课程体系的完整性和理论讲授，注重公式的推导而忽视了实际应用例题的讲解。这类教材忽略了对大学生统计思维和综合分析问题能力的培养，因此有一定的缺陷。另一类是目前各大高校使用较多的生物统计学教材，该类教材虽然也存在一些必要的公式推导，但更侧重于统计学理论与实际结合，清楚介绍每一个统计原理理论后，再通过具体实例分析和巩固统计学的基本原理和基本方法，注重培养学生分析实际问题和解决实际问题的能力，因此这类教材比较适合现在生物科学等本科专业的使用。但这类生物统计学教材由于不涉及统计软件的内容，也存在一定的不足。如果教师在授课过程中未涉及一些统计软件的介绍和使用，那么即使学生完全掌握了相关的统计原理和方法，学生在复杂的试验设计及庞大的数据面前可能也会束手无策，即使会计算，在复杂及庞大的数据计算中也可能会算错，因此可能会得出相反的结论。第二大类统计教材完全是统计软件的介绍和使用，如Excel软件、SAS统计软件、SPSS统计软件、DPS统计软件、R统计软件等的介绍和使用。生物科学、技术等飞速发展的今天，这类统计软件发挥了很大的优势，给科技工作者带来了极大的方便。但这类教材也存在一定的不足，它只注重统计过程的运算和统计，没有统计原理的介绍，因此对没有相关统计学知识或统计学基础较差的学生或老师来说，即使按照教材上的步骤计算出相应的结果，但也不知道具体的含义，也不知道怎么分析。因此这类教材不适合大学本科生的教学。另外，这两大类教材要么只注重数理统计方法的讲授，要么只重视统计软件的使用，而忽视了统计学中的数理统计分析方法是建立在正确的试验设计以及所获数据资料准确的基础上才能发挥正确的作用，这是这两大类生物统计学教材共同存在的不足之处。因此，目前市场上还未见有统计学理论与实际结合，试验设计与统计原理相结合，统计软件与统计学原理相结合的较为完善的生物统计学教材。笔者认为这类生物统计学教材是当前生物科学专业、生物技术专业、生物工程专业、农学专业、医学专业、食品专业等本科专业较为适合的教材。
2.生物统计学与高等数学方面。①生物统计学与高等数学开课时间上的不一致性。国内许多高等学校生物科学等本科专业的培养方案中都把高等数学课程作为一门必修的基础课，学生通过对该门课程的学习，系统获得函数、极限、连续、导数、微积分及常微分方程等基础知识，它为后续课程的学习和解决实际问题提供必不可少的数学基础知识及常用的数学方法。而且，通过各个知识点的学习，逐步培养学生具有较为熟练的基本运算能力和自学能力，综合运用所学知识分析和解决实际问题的能力。更重要的是，高等数学课程是学习生物统计学的关键，生物统计学中的许多原理和方法都需要高等数学中相应的知识作为基础。②生物统计学与高等数学教学上的脱节性。高等数学课程作为生物科学本科专业一门必修的基础课，各高校均认识到它在生物科学本科专业中的重要性。但长期以来，高等数学和生物统计学均作为两名独立的课程开设，一般情况下，高等数学课程由数学专业教师讲授，由于数学专业的教师没有生物学专业的相关知识，不清楚生物统计学课程的知识体系，只注重数学知识的推导、讲授。因此所讲授的知识内容之间通常存在许多不衔之处，形成了不利于生物统计学课程教学的知识的断层。同样，这也是生物统计学中教师难教，学生难学、难懂、难用的原因之一。
3.生物统计学教师知识结构和科研能力方面。常言道，学生需要一滴水，教师至少要有一桶水。生物统计学的教学，相对于其他课程而言，对教师的要求更高，不仅要求教师要有一定的数学知识，较为渊博的统计学知识，还要求教师要有较强的科研能力。教师只有具备一定的数学知识和渊博的统计学知识，才能很好把握生物统计学相关原理、理论、统计分析方法等。具备较强的科研能力，才能很好将生物统计学相关原理、理论、统计分析方法与实际相结合，才能很好地进行案例教学。4.考试制度方面。考试制度在高等教育中占有非常重要的地位，考试是教学质量评价的一项重要指标，它既是对教师教学质量的反映，也是对学生学习效果的检验。考试制度是否合理
，决定着教学质量的好坏以及学生学习积极性是否能得到最大限度地调动[16]。但是现阶段我国许多高校的考试制度较为死板，缺乏合理性和灵活性。如在学期期末考试中规定一定数量的题型，当然，这种考试制度对于规范考试是必须的，但是应该根据具体课程而定，而不能一概而论。就生物统计学课程而言，如果规定一定数量的考试题型（比如四种题型），那么教师只能根据考试规定勉为其难考虑四种题型。比如说名词解释、填空、问答、计算这四种题型。很明显，这种考试方式只是较为死板的考试，不能真证体现生物统计学课程的本质，不能很好考察学生对生物统计学原理的掌握及运用。
三、生物统计学教学策略
针对目前生物统计学存在的问题，笔者根据自己近十年的生物统计学教学实践，就如何提高生物统计学的课堂教学效果，提出如下建议。
1.选择合适的教材并优化教学内容。教材是教学最基本的工具，选择适合的生物统计学教材，能够保证教学过程的顺利进行，并能提高教学质量。针对目前市场上的不同种类教材，结合学生的实际，选择统计学理论与实际相结合，试验设计与统计原理相结合，统计软件与统计学原理相结合的生物统计学教材进行教学较为合适。据笔者过去的教学实践，该课程授课内容不宜过多和过深，授课内容过多学生精力会分散，分不清重点，而过深则影响学生的接受效果[17]。因此应根据学生实际优化教学内容，坚持以试验研究实例为线索，以科学的试验研究方法为主线，理论原理和实际例子相结合，从试验研究的选题和设计、试验方案的制定和实施、试验数据的收集和整理到试验数据的统计分析，最后做出科学的推断等，尽可能把抽象的统计学概念和原理转变为具体的实例，提高学生的学习兴趣，使其更好地理解和掌握所学的课程内容[7]。很好激发学生学习生物统计学课程的兴趣，从而更好地提高教学效果和教学质量。
2.处理好高等数学和生物统计学的关系。高等数学作为生物科学本科专业的基础课，是学习生物统计学的关键。一方面，高等数学一般在第一学年开设，因此生物统计学安排在第二学年开设为宜，这样能避免高等数学和生物统计学课程开设在时间上形成的断层，有利于学生对生物统计学的学习。另一方面，高等数学和生物统计学不应分别让不同专业的教师讲授，而均应由生物学专业教师讲授，因为生物学专业的教师清楚生物统计学课程的知识体系，在讲授高等数学时，能够根据生物统计学的相关原理和内容，优化高等数学的教学内容，有侧重点进行知识的讲授。从而能避免生物统计学与高等数学教学在知识上的脱节性，也有利于学生对生物统计学的学习。
3.提高自身知识结构和科研能力，注重案例教学。生物统计学教材大多理论性强，内容枯燥，容易使学生产生厌烦感。照本宣科的传统授课方法，更会使学生失去兴趣，对于培养学生的独立思考能力和创造能力十分不利。在现代教学中，教师既是知识的传授者，也是教学活动的组织者，在教学过程中起到关键的作用，教师知识水平的高低直接影响学生的学习效果[18]。因此教师应不断加强对生物统计学基本原理、基本理论和基本方法的学习与实践。另外，教师还应不断加强自身的科研能力，在教学过程中将自己的科研工作或生产实践案例贯穿到教学中，以自身科研实例辅助教学，增加学生的学习兴趣，培养学生的统计学思维以及对统计学的实际应用能力。
4.加强试验设计的教学和实践。试验设计又称为实验设计，它以概率论和数理统计的原理和方法为理论基础，科学地、经济地设计研究方案的一项技术。一个良好的试验设计，可以用最少的实验次数，得到足够的实验数据，从而能减少人力、物力和财力的投入[6]。由于生物统计学理论性和实践性较强，且涉及大量的数学公式、抽象的概念和复杂的内容。因此在生物统计学的教学中应充分调动学生学习的主动性，加强学生对生物统计学原理、知识的理解和综合运用，强化学生综合试验设计的锻炼及其应用。提高学生利用统计原理、方法分析和解决实际问题的能力。生物统计学教学中，一方面，教师应该有渊博的统计学知识及其丰富的科研经历，另一方面，应让学生走出教室，加强实践，使学生不但能够掌握统计分析的原理和方法，而且可以解决一些生产中的实际问题，真正达到生物统计学教学的目的。
