邢光南， 管榮展， 趙團(tuán)結(jié)， 蓋鈞鎰

(南京農(nóng)業(yè)大學(xué) 農(nóng)學(xué)院 國家大豆改良中心 農(nóng)業(yè)部大豆生物學(xué)與遺傳育種重點(diǎn)實驗室(綜合)江蘇省現(xiàn)代作物生產(chǎn)協(xié)同創(chuàng)新中心， 南京 210095)

比較法在生物統(tǒng)計實驗教學(xué)中的應(yīng)用

邢光南， 管榮展， 趙團(tuán)結(jié)， 蓋鈞鎰

(南京農(nóng)業(yè)大學(xué) 農(nóng)學(xué)院 國家大豆改良中心 農(nóng)業(yè)部大豆生物學(xué)與遺傳育種重點(diǎn)實驗室(綜合)江蘇省現(xiàn)代作物生產(chǎn)協(xié)同創(chuàng)新中心， 南京 210095)

生物統(tǒng)計學(xué)是生物學(xué)類和農(nóng)學(xué)類本科專業(yè)的重要基礎(chǔ)課，隨著理論課學(xué)時數(shù)的減少，必須增設(shè)相應(yīng)的實驗課，以強(qiáng)化教學(xué)效果。實驗課既要傳授SAS編程的基本知識，又要與統(tǒng)計方法相結(jié)合，解決科研應(yīng)用問題。教學(xué)面臨學(xué)時數(shù)少、內(nèi)容多等問題。采用比較教學(xué)法，運(yùn)用實際教學(xué)案例，通過數(shù)據(jù)表格與SAS數(shù)據(jù)集比較、理論公式計算與SAS軟件運(yùn)算比較、同一SAS程序不同參數(shù)比較、相似SAS程序不同運(yùn)算結(jié)果比較及一題多解等辦法，增強(qiáng)了學(xué)習(xí)生物統(tǒng)計學(xué)的興趣，取得了良好的教學(xué)效果。

比較法; 生物統(tǒng)計實驗; 教學(xué); SAS

1 開設(shè)生物統(tǒng)計實驗課的必要性

生物統(tǒng)計學(xué)是生物學(xué)類和農(nóng)學(xué)類專業(yè)的重要專業(yè)基礎(chǔ)課，為科學(xué)實驗提供了設(shè)計和數(shù)據(jù)分析方法。然而通識教育背景下，壓縮了課程學(xué)時。生物統(tǒng)計學(xué)課程的學(xué)時數(shù)由原來的72學(xué)時壓縮到36學(xué)時。這給該課程教學(xué)帶來了難度，尤其是統(tǒng)計計算方面的問題突出。

從教學(xué)要求上看，非統(tǒng)計專業(yè)的統(tǒng)計教學(xué)，應(yīng)注重統(tǒng)計方法的應(yīng)用，培養(yǎng)定量分析問題、解決問題的實際能力[1-2]。這種情況下，統(tǒng)計軟件SAS成為解決統(tǒng)計計算的有力工具[3]，有益于輔助統(tǒng)計學(xué)教學(xué)[4-6]。陳方櫻發(fā)現(xiàn)教學(xué)過程中將數(shù)據(jù)分析方法與應(yīng)用軟件相結(jié)合可以起到相輔相成的作用，同時指出為獲得良好的教學(xué)效果必須特別注意對教學(xué)過程進(jìn)行精心設(shè)計[7]。湯在祥探討了醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)SAS實驗課程相關(guān)的教學(xué)問題，認(rèn)為上好SAS軟件實驗課對于學(xué)生掌握和應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)方法具有重要實踐意義[8]。

南京農(nóng)業(yè)大學(xué)生物統(tǒng)計學(xué)課程群，從解決學(xué)時數(shù)減少、計算量大等問題出發(fā)，較早開設(shè)了生物統(tǒng)計學(xué)實驗課。其目標(biāo)是用國際上權(quán)威的統(tǒng)計分析軟件SAS，快速教會描述統(tǒng)計、統(tǒng)計假設(shè)測驗、方差分析、卡平方測驗、直線回歸和相關(guān)分析等基本方法，使統(tǒng)計方法教學(xué)較少受制于公式手工計算，期冀能夠起到深化、驗證統(tǒng)計知識的作用。

2 生物統(tǒng)計實驗課目前存在的問題

生物統(tǒng)計實驗課教學(xué)內(nèi)容主要包括：SAS編程的基本知識，生物統(tǒng)計基本理論方法的SAS操作，以及統(tǒng)計學(xué)方法在生物學(xué)、農(nóng)學(xué)科研中的應(yīng)用。教學(xué)特點(diǎn)是：內(nèi)容多、時間短、掌握難度大。在教學(xué)中，作者發(fā)現(xiàn)有的學(xué)生對SAS語句不理解，不能靈活應(yīng)用；有的學(xué)生即使SAS程序編對了，但對SAS程序運(yùn)算結(jié)果不理解，不能聯(lián)系具體的生物學(xué)問題。如何開設(shè)生物統(tǒng)計學(xué)實驗課，起到理論課的補(bǔ)充作用，獲得倍加效應(yīng)，是教學(xué)改革中必須面對的問題。

3 比較法在生物統(tǒng)計實驗教學(xué)中的應(yīng)用

比較法教學(xué)主要是把教學(xué)內(nèi)容中既有關(guān)聯(lián)又有區(qū)別的一些知識點(diǎn)，通過教師的處理與組織，構(gòu)成可以相互進(jìn)行比較的教學(xué)內(nèi)容，從而有效引導(dǎo)學(xué)生經(jīng)過仔細(xì)地對比、類比，最終達(dá)到辨別真?zhèn)?、由淺入深地了解所學(xué)知識，加深對所學(xué)知識的理解，形成比較式的思維和辨別能力的一種教學(xué)方法，被廣泛應(yīng)用于不同學(xué)科的教學(xué)實踐[9-12]。教師可挑選有一定聯(lián)系的比較對象，找出比較對象之間的相同點(diǎn)和不同點(diǎn)，分析相同點(diǎn)和不同點(diǎn)產(chǎn)生的原因，總結(jié)或概括出事物的本質(zhì)屬性、差異和規(guī)律[10]。比較教學(xué)法可以突出教學(xué)重點(diǎn)，突破教學(xué)難點(diǎn)，使學(xué)生的認(rèn)知能力更全面、更客觀，使學(xué)生的思維能力更具廣泛性和貫穿性，從而培養(yǎng)學(xué)生能力，開發(fā)學(xué)生智力[11-12]。本文主要針對農(nóng)科學(xué)生在生物統(tǒng)計實驗學(xué)習(xí)上的特點(diǎn)，結(jié)合多年的教學(xué)經(jīng)驗，通過實際教學(xué)案例的設(shè)計談一談比較法教學(xué)在生物統(tǒng)計實驗教學(xué)中的案例設(shè)計及運(yùn)用效果。

3.1 數(shù)據(jù)表格與SAS數(shù)據(jù)集的比較

學(xué)會SAS數(shù)據(jù)步是SAS編程的基礎(chǔ)，首先應(yīng)明確SAS存儲數(shù)據(jù)的格式與數(shù)據(jù)表格的區(qū)別(圖1)。[例5.3] 調(diào)查某農(nóng)場每667 m230萬苗和35萬苗的稻田各5塊，得667 m2產(chǎn)量(單位：kg)于圖1中的數(shù)據(jù)表格[13]。數(shù)據(jù)表格中，兩種密度的產(chǎn)量數(shù)據(jù)分列在兩列(y1和y2)中，而SAS數(shù)據(jù)集中應(yīng)將兩種密度的產(chǎn)量放在一列(y)中，而增加一列分類變量(trt)以說明某產(chǎn)量屬于哪一類(圖1)。同時教學(xué)思路與學(xué)生實踐思路也不一致，教學(xué)上教師先教學(xué)生寫SAS數(shù)據(jù)步，運(yùn)行后獲得相應(yīng)的SAS數(shù)據(jù)集，而學(xué)生做題時應(yīng)在腦海中先有SAS數(shù)據(jù)集再寫SAS數(shù)據(jù)步。所以在SAS數(shù)據(jù)步教學(xué)、學(xué)習(xí)中應(yīng)提醒學(xué)生經(jīng)常將SAS數(shù)據(jù)步與SAS數(shù)據(jù)集對照以加深理解。

圖1 數(shù)據(jù)表格與SAS數(shù)據(jù)集及教學(xué)與實踐順序的比較

3.2 理論公式計算與SAS軟件運(yùn)算的結(jié)果比較

生物統(tǒng)計學(xué)實驗課教學(xué)內(nèi)容涵蓋了理論課生物統(tǒng)計學(xué)講授的主要統(tǒng)計方法，包括描述統(tǒng)計、統(tǒng)計假設(shè)測驗、方差分析、卡平方χ2測驗、直線回歸和相關(guān)分析等。實驗課選用的例題大多數(shù)為理論課相關(guān)章節(jié)的例題，便于學(xué)生將SAS運(yùn)算結(jié)果與課本上的公式計算結(jié)果進(jìn)行比較，加深理解。教材[13]也在附錄1中列出了全書例題SAS統(tǒng)計軟件應(yīng)用的提示。實驗課上應(yīng)注意講解SAS軟件運(yùn)算結(jié)果與課本上理論公式計算結(jié)果的區(qū)別，如SAS運(yùn)算結(jié)果一般提供了P值，人們只需根據(jù)P值的大小進(jìn)行統(tǒng)計推斷，而課本上的公式計算沒有提供P值，統(tǒng)計推斷需將計算出的統(tǒng)計量與附表提供的臨界值進(jìn)行比較。

3.3 同一SAS程序不同參數(shù)的比較

3.3.1 統(tǒng)計假設(shè)測驗中設(shè)置不同的H0

[例5.1] 某小麥良種的千粒重μ0=34 g，現(xiàn)自外地引入一高產(chǎn)良種，在8個小區(qū)種植，得千粒重(g)為：35.6、37.6、33.4、35.1、32.7、36.8、35.9、34.6，問新引入品種的千粒重與當(dāng)?shù)亓挤N有無顯著差異[13]？SAS程序如下：

教學(xué)中可設(shè)置不同的H0導(dǎo)致不同的t值和P值(表1)，此題樣本平均數(shù)為35.2，通過表1可以發(fā)現(xiàn)H0假設(shè)中無論平均數(shù)變大還是變小，越遠(yuǎn)離35.2其t值的絕對值越大，而P值越小，但參數(shù)的置信區(qū)間33.84～35.21保持不變。P值小于顯著水平0.05時，H0假設(shè)中的總體平均數(shù)在置信區(qū)間外，拒絕H0。這正好與常識H0假設(shè)的總體平均數(shù)越遠(yuǎn)離樣本均值，H0成立的可能性越小相符。這樣通過不同H0下的t值和P值的比較分析，加深學(xué)生對P值和統(tǒng)計假設(shè)測驗的理解。

表1 不同的無效假設(shè)H0下的t值和P值

3.3.2 gchart過程中不同參數(shù)的設(shè)置

講解描述統(tǒng)計利用SAS的gchart過程繪制統(tǒng)計圖時，不僅給學(xué)生演示一下，還可利用同一案例同一程序變換不同參數(shù)得到不同形狀、顏色的統(tǒng)計圖，通過變換前后的比較加深學(xué)生對相關(guān)參數(shù)的理解，引導(dǎo)學(xué)生通過變換獲得與數(shù)據(jù)匹配的最佳統(tǒng)計圖。同時在變換的過程中，學(xué)生也能體會到利用SAS統(tǒng)計軟件繪制統(tǒng)計圖的便捷，比手工繪制大大節(jié)約了時間，可增強(qiáng)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。

3.4 相似SAS程序不同運(yùn)算結(jié)果的比較

3.4.1 SAS數(shù)據(jù)步中@與@@的區(qū)別

表2為編寫的5個相似的SAS程序及輸出，學(xué)生在實踐中通過比較@與@@在多個相似程序中的應(yīng)用及輸出，可加深對一個@和兩個@區(qū)別的理解。

表2 區(qū)分@與@@的SAS程序及輸出

Table 2 The outputs and SAS programs to distinguish @ and @@

3.4.2 方差分析不同線性可加模型的比較

[例6.13] 采用5種生長素處理豌豆，未處理為對照，待種子發(fā)芽后，分別每盆中移植4株，每組為6盆，每盆一個處理，試驗共有4組24盆，并按組排于溫室中，使同組各盆的環(huán)境條件一致。當(dāng)各盆見第一朵花時記錄4株豌豆的總節(jié)間數(shù)，結(jié)果列于表3，試作方差分析[13]。

表3 生長素處理豌豆的試驗結(jié)果

SAS程序中非常容易改變方差分析的線性可加模型，從而得到不同的自由度與平方和的分解，對比分析可加深學(xué)生對方差分析不同模型的理解。上例為隨機(jī)區(qū)組設(shè)計如作完全隨機(jī)設(shè)計分析，只需將隨機(jī)區(qū)組模型class和model語句中的區(qū)組變量blk去掉，即變?yōu)橥耆S機(jī)模型，SAS程序及方差分析結(jié)果見表4。對比表4可見隨機(jī)區(qū)組模型中的區(qū)組自由度和誤差自由度相加等于完全隨機(jī)模型中的誤差自由度，隨機(jī)區(qū)組模型中的區(qū)組平方和和誤差平方和相加等于完全隨機(jī)模型中的誤差平方和。利用SAS程序可快速實現(xiàn)兩種模型的比較，讓學(xué)生明白，隨機(jī)區(qū)組模型中的區(qū)組自由度和平方和是從完全隨機(jī)模型的誤差項中分解出的。利用SAS程序進(jìn)行對比分析相較于理論課上的對比分析，具有容易實現(xiàn)和快速的特點(diǎn)。

表4 隨機(jī)區(qū)組模型和完全隨機(jī)模型的SAS程序及方差分析結(jié)果

Table 4 The ANOVA and SAS program of random complete block model and completely random model

3.5 一題多解

在生物統(tǒng)計實驗課SAS軟件的教學(xué)中，往往一個案例可以有多種編程方法，在教學(xué)過程中教師可把多種編程方法和思路給學(xué)生做一個詳細(xì)的比較，培養(yǎng)學(xué)生從多個方面分析、解決問題的能力，加深對所學(xué)知識的理解。周東波在數(shù)學(xué)教學(xué)中也發(fā)現(xiàn)一題多解可以很好地提高學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，促進(jìn)學(xué)生的創(chuàng)新思維發(fā)展[9]。

3.5.1 不同的SAS數(shù)據(jù)步實現(xiàn)相同的SAS數(shù)據(jù)集

如圖1中的SAS數(shù)據(jù)集可用圖1中的SAS數(shù)據(jù)步實現(xiàn)，也可在數(shù)據(jù)塊中增加分類變量的信息而不用循環(huán)語句(表5)，在對比中學(xué)生將會發(fā)現(xiàn)用循環(huán)語句將減小數(shù)據(jù)塊的輸入量及不易出錯，特別是處理數(shù)和重復(fù)數(shù)較多時。

表5 不同的SAS數(shù)據(jù)步實現(xiàn)相同的SAS數(shù)據(jù)集

Table 5 Different data steps to achieve the same SAS data set

3.5.2 變量名位置、含義的變化實現(xiàn)相同的方差分析

如單因素的完全隨機(jī)設(shè)計可用表4中完全隨機(jī)設(shè)計的SAS程序進(jìn)行分析，但如果案例中給的數(shù)據(jù)每一列為一處理，直接將案例表格中的數(shù)據(jù)放入SAS程序的數(shù)據(jù)塊就出問題了。這時的解決方法有：1)將案例中的數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)置，即轉(zhuǎn)換為每行為一處理；2)數(shù)據(jù)如沒轉(zhuǎn)置，那數(shù)據(jù)步外循環(huán)的變量將作為重復(fù)，而內(nèi)循環(huán)的變量反而作為處理，這時可將內(nèi)、外循環(huán)的變量名進(jìn)行調(diào)換；3)如不將內(nèi)、外循環(huán)的變量名進(jìn)行調(diào)換，可在SAS過程步中將class和model語句中外循環(huán)的變量名改為內(nèi)循環(huán)的變量名。通過一題多解學(xué)生對SAS程序的理解更加深刻，在將同一類型案例套用相應(yīng)程序時也會注意思考，不會機(jī)械照搬。

3.5.3 freq過程中weight語句有無的比較

[例7.5] 大豆花色一對等位基因的遺傳研究，在F2紫花208株，白花81株。問這一資料的實際觀察比例是否符合于3∶1的理論比值[13]。這一案例可編寫weight語句有無的兩個SAS程序(無weight語句的數(shù)據(jù)塊，限于篇幅省略了一些觀察值)，見表6。這兩個SAS程序的區(qū)別在于有無weight語句、有無權(quán)重變量及數(shù)據(jù)塊的不同，讓學(xué)生在對比中加深對freq過程weight語句的理解，利用weight語句可大大減少SAS數(shù)據(jù)塊中的數(shù)據(jù)量。

4 結(jié)語

綜上所述，在生物統(tǒng)計實驗的教學(xué)過程中可從多個方面應(yīng)用比較法。作者在教學(xué)實踐中，注重應(yīng)用比較法，提高了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，獲得了良好的教學(xué)效果，認(rèn)為比較法是一種有效的教學(xué)方法，能加深學(xué)生對所學(xué)知識特點(diǎn)的認(rèn)識，還能促進(jìn)學(xué)生主動參與到教學(xué)活動中來，能有效提高教學(xué)質(zhì)量。教師在教學(xué)過程中應(yīng)不斷積累比較法的優(yōu)秀教學(xué)案例，建設(shè)并完善比較法教學(xué)案例資源庫，提高教學(xué)創(chuàng)新能力和設(shè)計能力，增強(qiáng)教學(xué)的趣味性和啟發(fā)性。比較教學(xué)法在不同學(xué)科教學(xué)中的具體實施方式不一定相同[9-12]，應(yīng)結(jié)合具體的學(xué)科具體設(shè)計。運(yùn)用比較法時應(yīng)注意正確選擇比較對象，同時應(yīng)考慮各種教法靈活、綜合的應(yīng)用[10]。

表6 freq過程中weight語句有無對比的SAS程序

Table 6 SAS programs with or without weight statement in freq procedure

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Application of comparative method to teach biostatistical experiment course

XING Guang-nan， GUAN Rong-zhan， ZHAO Tuan-jie， GAI Jun-yi

(College of Agriculture, Nanjing Agricultural University， National Center for Soybean Improvement，MOA Key Laboratory for Biology and Genetic Improvement of Soybean (General)， Jiangsu Collaborative Innovation Center for Modern Crop Production, Nanjing 210095, China)

Biostatistics is an important and basic course for undergraduate students specializing in life science and agronomy. With the decreasing number of theoretical class hours, the corresponding experimental course must be added to intensify biostatistical teaching. Biostatistical experiment course needs to teach the basics of SAS programming with a combination of statistical methods to solve practical problems in scientific research and application. The issues confronting biostatistical experiment course are less number of teaching hours, along with more content. In this article, the application of comparative method in teaching biological experiment was discussed and the actual teaching cases were designed. These include the comparison of different formats of data table and SAS data set, the calculation results obtained from theory formula and SAS software, different parameters from the same SAS program, various results using similar SAS programs and multiple solutions to one problem. The results showed that comparative analysis can be used for teaching biostatistical experiment with promising teaching effects and enhancing the student′s interest.

comparative method; biostatistical experiment; teaching; SAS

2016-06-15；

2016-07-11

教育部卓越農(nóng)林人才教育培養(yǎng)計劃改革試點(diǎn)項目資金資助；江蘇省高校品牌專業(yè)建設(shè)工程項目資金資助(編號：PPZY2015A059)；南京農(nóng)業(yè)大學(xué)校、院級教改項目資金資助(2015Y006、2015YJ05T)

邢光南，副教授，博士，研究方向為生物統(tǒng)計和試驗設(shè)計, E-mail: xinggn@njau.edu.cn

蓋鈞鎰，教授，主要從事生物統(tǒng)計與數(shù)量遺傳研究, E-mail: sri@njau.edu.cn

G642

C

2095-1736(2017)02-0112-04

doi∶10.3969/j.issn.2095-1736.2017.02.112