生物统计

　　生物统计（biostatistics；biometry；biometrics），应用于生物学中的数理统计方法。即用数理统计的原理和方法，分析和解释生物界的种种现象和数据资料，以求把握其本质和规律性。

　　最早提出生物统计思想的是比利时数学家L.A.J.凯特莱。1866年，G.J.孟德尔的豌豆杂交试验是最早运用数理统计于生物实验的一个成功的范例。1889年，F.高尔顿指出，子代的身高不仅与亲代的身高相关，而且有向平均值“回归”的趋势，提出了“回归”和“相关”的概念和算法，奠定了生物统计的基础。K.皮尔逊进一步提出了实际测定数与理论预期数之间的偏离度指数即卡方差（x²），在属性的统计分析上起了重要作用。1899年，他创办了《生物统计》杂志，建立了一所数理统计学校。他的学生W.S.戈塞特对样本标准差作了许多研究，他于1908年提出的t-检验法成了生物统计学中的基本工具之一。英国数学家R.A.费歇尔指出，只注意事后的数据分析是不够的，他使实验设计成了生物统计的一个分支。G.W.斯奈迪格提出方差分析法。这些方法对于农业科学、生物学特别是遗传学的研究，起了重大的推动作用，20世纪20年代以后，各种数理统计方法陆续创立，它们在农学和医学中得到广泛应用并扩大到工业界。70年代，随着计算机的普及，使本来由于计算量过大而不得不放弃的统计方法又获得了新的生命力，应用更为广泛。