为什么许多生物学研究人员（包括我自己）的统计数据仍然很复杂？对于那些从事统计学研究的人来说，您会建议哪些材料？

它被认为很复杂，但实际上并不是那么糟糕。意识薄弱，教学质量差，迂腐以及无法获得软件是影响因素。

值得庆幸的是，与数据科学发展相同的趋势已经开始解决这些问题。数据科学本身的普及推动了积极反馈循环的进一步发展趋势。

技术的可访问性（例如谷歌，智能手机，视觉识别）使得算法的意识更加出色。

通过渐进式改进来解决教学不良问题，但也只是拥有更多的人才。在线教学和提高认识意味着传统上没有接受过培训的统计学家正在为改善教育做出贡献。（也就是说，我已经看到了在他们的迂腐中加倍的部门的倒退。但是你可以在网上避免这种情况！）

现在有更多的软件选项。Python，R和Julia等软件的增长包含更多。应突出显示Excel，以及最终用户和业务目标“商业智能”套件，如Tableau和Spotfire，它们提供了一些通过可视化理解统计信息的可访问方法。

我的建议是跳到Youtube，Skillshare或Coursera，寻找评价很高的在线课程。寻找符合您兴趣的统计数据/数据驱动的博客或网站（例如，五十五岁）。

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