本课程为生物学学科各专业博士、硕士研究生的学科基础课。本课程的主要介绍生物统计、实验设计的基本理论及方法。通过本课程的学习，希望学生能掌握常用的生物统计和实验设计方法。课程的特点是起点较低，不要求同学具有完备的概率知识，适合不同专业的同学尽快学习和把握统计的基本知识，并应用到生物学的相关领域中。本课程亦可以作为《科研设计与统计分析》、《生态学统计分析方法与实践》及《生物数学》等课程的先导课程

第一章： 生物统计学基本知识（4学时）
总体、个体与样本、变量与常数、误差与错误、频数分布、相关系数、直方图、 概率的有关概念、常用的概率分布、常用的抽样分布、统计软件简介
第二章：参数估计（6学时）
常用的点估计方法；点估计的评价准则；总体均值的大样本区间估计；总体均值的小样本区间估计。
第三章：假设检验（8学时）
假设检验的基本概念；显著性检验；两类错误；双尾与单尾检验；总体均值的假设检验，百分率资料显著性检验的连续性矫正

第四章：方差分析 （8学时）
假设检验回顾、分析及其不足之处；方差分析的基本原理、单因素方差分析、二因素方差分析、多因素方差分析、方差分析缺失数据的估计
第五章：回归分析（6学时）
回归简介、线性回归方程、回归的显著性；相关系数、 相关系数的显著性；相关与回归的关系
第六章：基本试验设计及其统计分析（4学时）
试验设计的基本概念和原理，基本试验设计：单因素K水平实验设计，析因设计，随机区组设计，重复测量设计。
习题及答疑（2学时）
考试（2学时）
教学方式：90 % 课堂授课+ 10 % 研讨/实习/论文
考核方式：课后作业（20%）+  考试（80%）

1.	伯纳德.罗斯纳著，孙尚拱译，《生物统计学基础》（原书第五版）, 科学出版社，2004
2.	Jongman R.H.G., C.J.F. terBraak, O.F.R. Van Tongeren, Data analysis in community and landscape ecology, Cambridge University Press, New York, 1995.
3.	Charles J.krebs, Ecological Methodology, 2nd ed. Addison-Welsey Educational Publishers, Menlo Park,CA, 1999.