前言“生物统计学”对于生物学专业的读者来说，常被归为不友好的一类课程。然而，现实是生物统计学在生物、生态、农林、医药、卫生等领域都有广泛的应用，尤其在各领域内的科研工作中有重要的支撑作用。因此，高校生物与医药等相关专业的生物统计学教学与教材建设理应得到重视和加强。本书写作的动力源自作者近年来在教学和科研工作中对统计学的学习感悟。针对包括生物学在内的非数学专业读者学习统计学的痛点，本书在内容上强调统计分析方法背后的数学原理。作者尽可能地提供了数学公式的完整推导过程，并附上必要的文字解释，填补文字和数学表达上的逻辑缺口，力求降低阅读和理解的难度。同时，结合应用的需要，本书介绍的每一个统计分析方法，都通过例题呈现了R软件的操作过程，旨在让读者了解统计分析方法流程的同时掌握方法背后的基本逻辑。教者把自己治学道路上遇到的困难和感悟，以及逐渐清晰的知识网络传递给后学，调动他们*朴素的好奇心、求知欲，永远比一味地灌输的效果好。对于每一位立志治学终身的学者来说，知识的积累达到一定程度后自然有教的欲望。表达和传递知识的过程是对治学的一次升华与检验，可谓学以致用。所以，本书更像是一部讲授生物统计学的讲义，或是生物统计学的学习笔记，是写给读者，也是写给作者自己的。本书共分15章，概括起来可分为5个部分：第1章至第4章介绍统计与概率论的基础内容，包括生物统计学常用术语、描述性统计的一般方法、随机变量及其概率分布、大数定律与中心极限定理、常见的抽样分布及其意义等；第5章至第8章介绍推断性统计，包括参数估计，假设检验的理论基础，单样本和双样本的平均数、方差、比率的检验原理与方法等；第9章至第13章介绍统计分析方法，包括方差分析、线性回归分析、线性相关分析、协方差分析、卡方检验、符号检验、秩和检验等；第14章介绍抽样和试验设计方法，包括抽样调查的原理和常用方法、试验设计的基本原理，以及完全随机设计、随机区组设计、拉丁方设计、裂区设计、正交设计等试验设计方法；第15章介绍R语言的基础用法，包括R基本语法、数据类型、数据结构、数据管理、数据运算及基础图形学等。前三部分涉及的所有统计分析，都由R语言实现（版本4.1.2），文中分析方法所道之处也都配上了完整的R代码。例题和习题涉及的20个数据集（见附录A表A.2），以及相关R函数的程序包PriBioStatR已发布于Gitee（https：//gitee.com/mselab/PriBioStatR）。对R语言陌生的读者，作者建议先阅读第15章的前四节，再转回第1章阅读。当然，正常的阅读顺序也不会增加太多学习的困难，读者可根据实际情况自主选择。纵观整个生物统计学涉及的数理统计理论和分析方法，其核心问题主要体现在应对生命现象的随机性上。因此，作者认为生物统计学的学习目标是用数理统计的思维方式来武装我们的头脑，去观察和理解生命世界，并与之互动。按照John H. Newman的大学教育理念，博雅教育（通识教育的早期版本）的根本宗旨是“理智的培育”。理智的训练并不是简单地获取知识和信息，而是将客观的知识对象转变成自己主观的东西，形成理性的观念。所以，作为生物与医药等相关专业的核心课程，生物统计学的教学目标也应是通过具体的统计学原理和数据分析方法，实现理智的训练，由器见道；提升学生的批判性思维能力、分析推理能力和独立思考能力。五年前，作者为更好地完成教学任务，也为检验自己的学习效果而起念写作。五年来，光标前蹦出的每一个文字，稿纸上画下的每一个符号，都不再是前路漫漫的提示牌，而转身成为终点线上围观的助威者。如今付梓在即，不胜忭舞。在此感谢所有给予我帮助和支持的家人和同事，没有你们的鼓励本书恐难以走到终点。还要感谢李聪健、赵雨、田金玉、卢逸飞、海轩五位研究生同学，你们作为首批读者反馈的阅读感受和修改意见令书稿增色不少。作者在编写本书时参考了许多生物统计学书籍，特别是例题吸收了它们中的不少资料，谨在此致谢。本书的出版得到了华中科技大学出版社张记源和张利艳编辑，以及其他参与审校的编辑的指导和支持，作者一并致以诚挚的谢意。鉴于作者的写作水平和知识范围的局限性，书中谬误在所难免。敬请读者批评指正，以帮助作者修订完善本书。职晓阳2024年8月12日于昆明
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