目的是培养学生能够应用生物统计原理与方法解决科学研究中的设计和数据分析的基本问题。要求学生能了解科研设计的重要性和常用设计类型;掌握收集整理数据的基本方法。掌握反映资料集中性和离中性的三个基本统计量——平均数、标准差和变异系数的概念、性质及计算；掌握正态分布、二项分布及泊松分布的特点及概率计算；理解样本平均数的抽样分布和 t 分布。掌握生物统计学的基本理论和分析方法, 掌握常用统计分析方法(样本均值、频率的假设检验，参数的区间估计与点估计，样本方差的同质性检验，卡方检验，方差分析，重复测量的方差分析，协方差分析，回归分析与相关分析等)的意义、功用、应用条件，方法步骤与结果解释等基本知识，并能正确运用统计软件对实验数据进行合理的分析和解释。

内容提要:
第一部分：生物统计学概论 
1.	生物统计学的概念和主要内容
2.	生物统计学的发展和在科学研究中的应用
3.	常用统计学术语

第二部分：科研设计概论 
1.	科研设计的重要性
2.	科研设计的基本要素和原则
3.	科研设计的分类

第三部分资料整理
1.	资料的类型
2.	资料的整理
3.	资料特征数的计算
4.	数据整理的软件实现(Excel, SPSS, SAS)

第四部分：概率与概率分布 
1.	概念 (事件vs.频率vs.概率)
2.	概率的计算
3.	概率分布
4.	大数定律
5.	常见的理论分布
6.	统计量的分布
7.	统计量的计算
趋中性测度统计量
检定分散性统计量
显示位置性统计量
测定分布型态的峰度及偏度的统计量

第五部分：统计推断 (4学时）
1.	假设检验的原理与方法
2.	样本平均数的假设检验
3.	样本频率的假设检验
4.	参数的区间估计与点估计
5.	样本方差的同质性检验

第六部分：卡方检验 (2学时，教师：李镇清）
1.	卡方检验的原理与方法
2.	适合性检验
3.	独立性检验
4.	卡方检验的SPSS软件实现

第七部分：方差分析
1.	方差分析的基本方法
2.	单因素方差分析
3.	二因素方差分析
4.	多因素方差分析
5.	重复测量的方差分析
6.	方差分析的基本假设和数据转换
7.	方差分析的SPSS软件实现

第八部分：协方差分析 (3学时，教师：李镇清）
1.	单因素试验资料的协方差分析
2.	二因素实验资料的协方差分析
3.	协方差分析的数学模型和基本假定
4.	协方差分析的SPSS软件实现

第九部分：直线回归与相关分析
1.	回归与相关的概念
2.	直线回归分析
3.	直线相关
4.	直线回归与相关分析的SPSS软件实现

第十部分：非线性回归分析
1.	非线性回归的直线化
2.	几种常用的非线性曲线
3.	Logistic生长曲线

第十一部分：多元线性回归与多元相关分析
1.	多元线性回归分析
2.	多元相关分析
3.	多元线性回归与多元相关分析的SPSS软件实现

第十二部分：逐步回归与通径分析
1．	逐步回归分析
2．	通径分析
3．	逐步回归的SPSS软件实现

考试 2学时
教学方式： 课堂授课为主(SPSS使用：课堂示范)
考核方式：课后作业（50%）+ 闭卷考试（50%）(考卷最后一页提供计算公式)

参考书：
1.	《生物统计学》李春喜等 主编，科学出版社,第五版，2013
“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材;普通高等教育”十 
 一五”国家级规划教材
2.	《统计数字会撒谎》达莱尔.哈夫著,廖颖琳译，中国城市出版社2009
3.	《科研设计与统计分析》胡良平 主编，军事医学科学出版社，2012