生物统计学中的假设检验与推断统计学是许多领域都需要用到的工具，而生物统计学则是应用于生物学领域的统计学。
假设检验与推断是生物统计学中非常重要的概念。
本文将介绍这两个概念的定义、应用及其在生物学研究中的重要性。
一、假设检验假设检验是统计学的一个重要概念，在生物数据分析中也有着很重要的应用。
具体而言，假设检验是用来判断总体参数是否是一个既定值的方法。
总体参数是指我们要研究的生物属性，如一种基因型是否与某种疾病相关等。
既定值通常来自于以前的研究或者是我们对总体参数有一定认识的假设。
在假设检验中常见的两个概念是零假设和备择假设。
零假设通常是指总体参数等于既定值，备择假设则是指总体参数不等于既定值。
在假设检验中，我们首先要假设零假设成立，然后利用样本数据对其进行检验。
如果检验结果告诉我们应该拒绝零假设，则我们认为总体参数可能不等于既定值，反之，我们认为总体参数等于既定值。
假设检验结果可以分为拒绝零假设和不拒绝零假设两种情况。
在生物学研究中，假设检验经常被用于检验基因型是否与某种疾病相关。
例如，我们假设某种基因型与乳腺癌相关，我们可以提出零假设：该基因型与乳腺癌不相关。
然后我们收集一定量的样本数据，在对这些数据进行统计分析后，我们可以得到一个P 值。
如果P值小于一定的阈值（通常设为0.05），则我们有充分的理由拒绝零假设，认为该基因型确实与乳腺癌相关。
二、推断推断是生物统计学中另一个重要的概念。
当我们只有一部分数据时，我们无法精确地得出总体参数的值，但我们可以利用样本数据来推断总体参数的值。
推断方法通常包括点估计和区间估计两种方法。
点估计是指使用样本统计量对总体参数进行估计，如使用样本均值对总体均值进行估计。
然而，由于样本误差以及样本数量的限制等原因，点估计并不能很好地反映总体参数的真实值，并且点估计的精度通常会随着样本数量的减少而降低。
区间估计则是利用样本数据推断总体参数的真实值所在的某个区间。
一个常见的区间估计方法是置信区间，其意义是在一个给定的置信水平下，总体参数的真实值会落在所构造的区间内的概率。
