生物统计学是一门应用统计学的分支，主要用于分析和解释生物学研究中的数据。生物统计学的资料来源通常包括以下几个方面：
实验数据：实验数据是研究人员通过实验收集的信息。这些实验可以涉及生物学领域的各种方面，如生物化学、遗传学、生态学等。实验数据可以包括实验结果、测量数据、实验观察和记录。
观察数据：有时，生物学研究可能是基于观察和调查而不是实验。观察数据可能来自野外观察、采样、调查或长期追踪研究。这些数据可以用于研究生物多样性、生态系统、种群动态等问题。
文献研究：研究人员还可以从科学文献中获取数据。这些数据可能来自于以前的研究、实验结果、采样调查和文献综述。文献研究可以用于元分析（meta-analysis）等研究方法，以综合已有的研究结果。
基因组数据：在遗传学和分子生物学领域，生物统计学家经常处理大规模基因组数据，包括DNA序列、RNA测序数据和蛋白质组数据。这些数据可用于基因功能分析、基因表达分析和生物信息学研究。
临床试验数据：在医学研究中，临床试验数据是非常重要的来源。这些数据涉及药物研发、临床疗效评估、疫苗试验等。生物统计学可用于设计临床试验、分析患者数据和制定治疗方案。
生态调查数据：生态学研究中的数据可能来自生态调查和监测，以了解生态系统的变化、物种多样性和生态过程。这些数据有助于环境保护和资源管理。
生物信息学数据：生物信息学是生物统计学的一个重要分支，涉及处理和分析大规模生物信息数据，如基因组、蛋白质、代谢途径等。这些数据可以用于基因组学、蛋白质组学、系统生物学等研究领域。
生物统计学家使用统计方法和工具来处理、分析和解释这些不同来源的数据，以回答生物学上的问题，推断生物学过程，验证假设并支持科学研究。这些数据源在生物学和相关领域的研究中起着至关重要的作用。