生物統計教學中R語言的運用范文

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鑒于現在大學生計算機操作能力普遍較好且有興趣的特點，在生物統計學課程教學中引入計算機教學為該課程改革提供了契機。運用計算機教學需要選擇一個合適的統計分析軟件，與常用的Excel和SAS軟件相比，R語言既是一款更適合在生命科學相關專業本科生教學中進行使用的統計分析軟件。

一、R語言的特點及應用現狀

R語言早期由新西蘭奧克蘭大學的RossIhaka和RobertGentleman開發，現在則由“R開發核心團隊”負責開發。R語言免費的軟件，可從R網站（http：//www.r-pro-）及其分布于世界各地的鏡像網站上自由下載，具有豐富的統計函數及強大的畫圖功能，而且用戶還可以通過安裝新的套件(Packages)進一步增強其功能。R語言的代碼是公開的，用戶既可以查看函數的源代碼學習統計編程，也可以通過修改源代碼實現新的功能。鑒于其強大的統計計算與圖形展示功能，且完全免費和源代碼開放的特點，其近年來發展迅速。目前，國外眾多大學統計相關課程及筆者較為了解的動物科學專業相關課程都將R作為教學工具軟件。然而，目前國內高校統計相關課程教學中統計軟件的使用雖種類繁多，有SPSS，SAS，Matlab，Minitab，Stata，Origin，MSxcel等，據筆者了解將R軟件運用于大學統計教學的案例還非常少。因此，如何將R軟件應用于大學生物統計學教學還需更多的研究和探討。

二、R語言的基本功能

R語言在統計描述、統計作圖、統計分布及統計檢驗等方面豐富的函數為生物統計教學提供了便利的資源。這些函數可分類總結如下：統計描述：常用的統計描述函數有算術平均數mean，標準差sd，方差var，極差range，中位數median，和sum，最大值max，最小值min。同時，還可以用summary對不同類型數據進行簡單統計描述，用table對多變量分類數據進行統計，用frequency對頻數資料進行整理。統計作圖：簡單統計作圖函數包括柱狀圖barplot、餅圖pie、直方圖hist、莖葉圖stem、箱線圖boxplot、散點圖plot等圖示方法；除此之外，還可以使用lattice程序包制作更為復雜的多變量、多數據集的組合圖形，及3D圖形。統計分布：在統計教學中統計分布是重要的一部分函數，R中常用的統計分布有正態分布normal，二項式分布binom，卡方分布chisq，指數分布exp，F分布f，泊松分布pois，t分布t，及均勻分布u-nif。將這些統計分布名稱前面分別加上字母d、q和p即可獲得這些統計分布的分布密度density，分位數quantile，概率函數probability。如dnorm（），即為正態分布密度函數。統計檢驗：R中常見的統計檢驗函數有t檢驗t.test，方差分析aov，卡方檢驗chisq.test，及相關檢驗cor.test。需要注意的是，在調用相關函數時，需提供正確的數據變量及參數選項。

三、生物統計教學實例分析

生物統計學的教學內容包括很多理論內容，例如各種統計分布、種統計檢驗的原理等。這些內容往往比較抽象，以口頭講解的方式通常難以在有限的時間內高效地傳遞這些信息，學生接受程度較低，教學效果不理想。生物統計學課程中講解標準誤時涉及到的“樣本平均數的抽樣分布”即是一個較為抽象的概念。此時可以使用R語言的數據模擬及圖形演示功能演示樣本平均數的生成過程及其分布。具體實現過程如下：（1）設定包括群體大小、樣本大小、抽樣次數、總體均數、總體方差等群體參數，使用rnorm（）函數模擬生成服從正態分布的群體數據。（2）使用hist（）函數作總體頻數分布圖。（3）用sample（）函數對總體進行抽樣，計算并記錄樣本均數，使用plo（t）函數和poin（t）函數演示抽樣過程及樣本平均數。（4）使用his（t）函數制作樣本平均數的抽樣分布頻數圖，使用sd（），mean（）等函數統計輸出樣本平均數的抽樣分布。通過此演示，可讓學生自行調節總體參數，樣本大小等參數，從而讓學生更加直接地理解參數之間的關系，進而快速掌握樣本平均數抽樣分布的概念。在此過程中，學生學習積極性得到了充分調動，課堂實際練習過程受到學生的好評，教學效果得到充分提升。

將R語言應用到生物統計學教學過程中，可以把抽象的統計學理論和統計學實踐聯系在一起，增加學生生物統計學學習的趣味性。在教學中也應注意引導學生認識到R語言是工具，生物統計學理論是應用的基礎，只有培養學生具備良好的統計基礎才能用好此工具。針對具體的教學對象，需根據需求調整具體的教學實施過程，完善利用R軟件的教學方式，把學生培養成為統計理論與實踐能力兼備的復合型人才。（本文作者：張哲、張豪單位：華南農業大學動物科學學院）