統計學在醫藥研究中十分重要，每一種新藥的發現通常必須先經臨床前動物實驗，其結果必須經統計分析才能確定藥物的效果及毒性，動物實驗通過後再必須經叄期臨床試驗，壹期2O例左右試驗毒副作用。弍期叄期按統計學要求至少上百至上千例，用統計分析查明藥物的顯效有效無效比例，同時對明顯的副作用也必須查明統計百分比，效果低毒副作用大的一律槍斃。對於疫苗及老藥新用更須幾千幾萬人的臨床試驗。達到統計學有效標準才能正式批准生產。環境中比如霧霾的危害，水汙染對湖泊籃綠藻的影響及對人畜的危害都應該有統計資料，不能以個例為依據。甚至在創新產業，新產品開發，金融專案的創新都必須對市場調查進行科學的統計分析。可以說統計學是多數學科必須的分析工具。沒有統計資料的依據僅靠主觀推測或個別事例作出的結論都不可信或是偽科學謬論。

篇幅所限，先下結論:

權宜之策，無卵大用！

為什麼呢？現有的科學教派認為生命物質群體的行為是獨立隨機的，他們將普通物質分子的隨機運動現象也想象成群體內必然存在的普遍現象了。這有太多的例子了，一部車擺在車場只是佔一個位，一萬部車放在車場那仍是固定佔著它們的位置。總體上說車之間不會發生衝撞或苟合之事。但如果你觀察一隻螞蟻所發現的行為與你觀察一窩螞蟻所發現的事情一樣嗎？後者是一個螞蟻的社會！其成員會獨立隨機地運動嗎？如果連隨機獨立都不是，你為何隨便用數理統計工具去研究這些現象或行為呢？

一句話，可以用於死的物質系統的數學，物理，化學手段很難照搬到活的生命複雜系統中，因為研究複雜生命系統湧現性的正確思維方法仍然沒有形成理論體系，工具都沒有。現有科學家應用統計學只能是無奈之舉，權宜之策。

這也是現代生命科學研究仍然邁不過去的一道坎。

統計學在生物學，遺傳學，醫學，基礎醫學，臨床醫學，預防醫學和科學研究佔有非常重要的位置，應用統計學知識和機能，可以使你的工作和科學研究做的更精確水平更高，如果你的工作論文統計學處理方法正確，則能得出正確的結論，如果應用統計學錯誤，則導致得出錯誤的結論。

我們舉例子說明，遺傳學奠基人孟德爾定律就是根據統計學處理得出了分離定律和自由組合定律，孟德爾把統計學應用到了豌豆實驗，結果得出了超越當時代的劃時代的現代遺傳學的誕生，再如統計學的圖示顯示在工作中一目瞭然，如身高體重視力聽力血壓心率等等，如吸菸與不吸菸的人統計學處理，吸菸組的肺部氣管感染犯病遠遠＞大於非吸菸組，統計學處理有非常顯著差異，所以它能指導我們應該加強什麼注意什麼，做到心中有數，有的放失。

正確應用統計學方法，能幫助我們正確認識客觀事物，正確闡明客觀事物的規律，從而把感性認識上升到理性認識，用來指導我們的工作實踐和科學研究，使我們的工作科學研究做的更好更高水平。