0生物统计学-杜荣骞 PPT课件-专业PPT文档
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0生物统计学-杜荣骞
在这种情况下不用统计学要想得到正确的 结论是不可能的。可以毫不夸张地说，作 为一个实验科学工作者，离开了统计学就 寸步难行。希望大家通过这门课程的学习， 能够掌握常用的统计方法，尤其是它们的 条件，适用范围、优缺点等，从而能够应 用它们去义
1.现代科学技术发展的需要 现代科学技术发展的需要。以前科学研 现代科学技术发展的需要 究中的许多问题都是定性分析，定性分析 有许多模糊的概念，对问题的解释很不确 切，如师大的学生比交大的学生个子高， 是抽样调查结果？还是整体调查结果？如 果是抽样调查，这句话就表现出不够确定， 到底是真高？还是假高？高了多少？
四、学习这门课程所具备的条件
1. 学好专业课程，使生物统计能够得到灵 活应用。 2. 要有较好的数学知识基础，特别是概率 论和数理统计方面的知识。 3. 反复实践，反复应用，熟能生巧。
结束
不发病，而未接种的也不会全发病。那么发病 与不发病的差别究竟到多大时我们才能认为接 种是有效的呢？同时，即使我们采用完全一样 的实验条件再次进行实验，发病与不发病的动 物数量也会有所变化，这说明类似实验的结果 具有某种内在的不确定性。要想在这种情况下 正确判定疫苗的有效性，就涉及了我们如何评 价一些并不确定的实验结果的问题。
4.通过试验可以迅速找出最优生产条件或 工艺条件，确定最优方案并能估计在最优 生产条件下试验指标值及其波动范围。 5.通过试验设计和方差分析，可以了解试 验误差的大小，从而提高试验的精度。 6.通过试验结果的分析，可以明确为寻找 最优生产工艺而进一步试验的方向。
三、生物统计学的性质和内容
生物统计学从理论上讲属于数理统计的一 个重要分支，即属于数学的范畴，从实践 上讲，它是数理统计在各门专业知识中的 具体应用。对我们来讲，这门课是专业选 修课，是为专业课服务的。寻求最佳生产 工艺，必须建立在专业的基础上，试验设 计只是为专业服务的工具，它是手段，而 不是目的。决不能把一个不合格的产品或 生产工艺分析以后，不加其它技术措施， 而使其质量或性能提高。
《生物统计》教学课件：01 绪论
二、常用统计术语
（二）总体和样本
总体 分类:
有限总体 无限总体
现实总体 假象总体
例：北京地区2002年长白猪的日增重 总体：北京地区的长白猪构成 ？
“A knowledge of statistics is like a knowledge of foreign languages or of algebra; it may prove of use at any time under any circumstances.”
A.L. Bowley
“If your experiment needs statistics, you should have done a
better experiment.”
“To call in a statistician after the experiment is done may be no more than asking him to perform a postmortem examination; he may be able
– 由现实数据资料中归纳出一般的原理 - 由特殊推导
一般（由样本推导总体）
引自吴仲贤《统计遗传学》（1982，科学出版社）
为什么要学生物统计学？
（1）生物统计学是生物科学研究的基本工具 – 生物现象的特点：
• 变异性：个体之间存在差异 • 不确定性（随机性）：变异不能准确推算 • 复杂性：影响因素众多，有些是未知的
whether observed patterns are “real” or simply due to chance.
Design
Assist in the design of experiments and field studies
spss课程ppt(生物统计学基本知识)
确定变量间关系方向
相关分析可以确定变量间的关系方向，例如，一个变量随着另一个变量的增加而增加， 则两者之间存在正相关关系；反之，则存在负相关关系。
检验变量间关系的显著性
通过相关系数的显著性检验，可以判断变量间关系的可靠性，通常使用t检验或p值来判 断。
一元线性回归分析
01
预测一个因变量的值
02
确定最佳拟合线
生物统计学在科学研究中的应用
在生物学和医学研究中，生物统计学用于实验设计、数据收集、数据清洗、统计 分析以及结果解释等多个环节。
通过合理的实验设计和数据分析，可以更准确地揭示生命现象的本质和规律，为 科学决策提供有力支持。
生物统计学的基本概念
总体和样本
总体是研究对象的全体，样本是从总体中随机抽取的 一部分。
方差分析的基本思想是将数据的总 变异分解为组内变异和组间变异两 部分，通过比较组间变异和组内变 异的比例来判断各总体均值是否存 在显著差异。
单因素方差分析
单因素方差分析用于检验一个 分类变量对连续变量的影响。
它比较不同组之间的总体均值 是否存在显著差异。
分析步骤包括：数据正态性检 验、方差齐性检验、选择合适 的统计模型、计算F值、判断显 著性等。
用一个区间范围表示总体参数 的可能取值范围。
置信水平与置信区间
描述区间估计的可信程度，通 常用95%或99%等表示。
04 假设检验
假设检验的基本原理
统计假设检验的概念
统计假设检验是一种统计方法，用于根据样本数据对总体 参数进行推断。它基于反证法，通过提出假设并对其进行 检验来得出结论。
假设检验的原理
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
计算统计量
相关分析可以确定变量间的关系方向，例如，一个变量随着另一个变量的增加而增加， 则两者之间存在正相关关系；反之，则存在负相关关系。
检验变量间关系的显著性
通过相关系数的显著性检验，可以判断变量间关系的可靠性，通常使用t检验或p值来判 断。
一元线性回归分析
01
预测一个因变量的值
02
确定最佳拟合线
生物统计学在科学研究中的应用
在生物学和医学研究中，生物统计学用于实验设计、数据收集、数据清洗、统计 分析以及结果解释等多个环节。
通过合理的实验设计和数据分析，可以更准确地揭示生命现象的本质和规律，为 科学决策提供有力支持。
生物统计学的基本概念
总体和样本
总体是研究对象的全体，样本是从总体中随机抽取的 一部分。
方差分析的基本思想是将数据的总 变异分解为组内变异和组间变异两 部分，通过比较组间变异和组内变 异的比例来判断各总体均值是否存 在显著差异。
单因素方差分析
单因素方差分析用于检验一个 分类变量对连续变量的影响。
它比较不同组之间的总体均值 是否存在显著差异。
分析步骤包括：数据正态性检 验、方差齐性检验、选择合适 的统计模型、计算F值、判断显 著性等。
用一个区间范围表示总体参数 的可能取值范围。
置信水平与置信区间
描述区间估计的可信程度，通 常用95%或99%等表示。
04 假设检验
假设检验的基本原理
统计假设检验的概念
统计假设检验是一种统计方法，用于根据样本数据对总体 参数进行推断。它基于反证法，通过提出假设并对其进行 检验来得出结论。
假设检验的原理
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计算统计量
生物统计学课件introduction
Inference of the population
Conclusion
A science is only successfully applied mathematics before they can reach a real sound stage.
一种科学只有成功地运用数学时，才算达到
了真正完善的地步。
What statistics can and can’t do
Can
provide objective criteria for evaluating hypotheses
help optimize effort help you critically evaluate
arguments
Can’t
Reference
《生物统计学》，第二版，张勤， 2007，中国农业大学出版社
《biostatistics for animal science 》，second edition， Miroslav Kaps and William Lamberson， 2009， CABI Publisher
Reference
The use of statistics
Description
Design
Hypothesis-testing
Provide a data summary
Help discover trends and patterns.
Evaluate magnitude and direction of experimental effects
Some basic conception
Variable and Observation ➢ Variable：Certain features, Performance varies with the individual • Height, weight, body length, milk production, coat color • Random variable：The variable value are changeable and unpredictable • Observation：The value obtained by measuring and observing the variables
Conclusion
A science is only successfully applied mathematics before they can reach a real sound stage.
一种科学只有成功地运用数学时，才算达到
了真正完善的地步。
What statistics can and can’t do
Can
provide objective criteria for evaluating hypotheses
help optimize effort help you critically evaluate
arguments
Can’t
Reference
《生物统计学》，第二版，张勤， 2007，中国农业大学出版社
《biostatistics for animal science 》，second edition， Miroslav Kaps and William Lamberson， 2009， CABI Publisher
Reference
The use of statistics
Description
Design
Hypothesis-testing
Provide a data summary
Help discover trends and patterns.
Evaluate magnitude and direction of experimental effects
Some basic conception
Variable and Observation ➢ Variable：Certain features, Performance varies with the individual • Height, weight, body length, milk production, coat color • Random variable：The variable value are changeable and unpredictable • Observation：The value obtained by measuring and observing the variables
《绪论生物统计》课件
结果报告
撰写规范、清晰、准确的实验报告，包括数据收集和分析过程、 结果解释和结论等部分。
结果讨论
对实验结果进行讨论和反思，提出可能的改进和完善措施。
06
案例分析
案例一：遗传学研究中的统计分析
总结词
遗传学研究中的统计分析主要涉及基因定位、遗传疾病关联分析等方面。
详细描述
在遗传学研究中，统计分析是关键步骤之一，主要用于基因定位、遗传疾病关 联分析等方面。通过统计分析，可以确定基因与疾病之间的关联程度，为疾病 预防和治疗提供科学依据。
数据探索
可视化展示
描述性统计还可以用于数据的可视化 展示，如直方图、箱线图、散点图等 ，这些可视化方式可以帮助人们更好 地理解和分析数据。
通过描述性统计可以初步探索数据的 分布04
推论性统计
推论性统计的基本概念
推论性统计
基于样本数据推断总体特性的统 计方法。
05
实验设计与数据分析
实验设计的基本原则
随机性原则
确保实验组和对照组的 随机分配，减少系统误
差。
对照原则
设置对照组以消除非实 验因素对实验结果的影
响。
重复原则
保证实验结果的稳定性 和可靠性，提高实验精
度。
均衡原则
确保实验组和对照组在 所有重要方面保持均衡 ，使得实验结果具有可
比性。
实验数据的收集与分析
生物统计的应用领域
01
02
03
04
遗传学研究
通过生物统计方法分析遗传数 据，揭示基因型与表型之间的
关系。
流行病学调查
运用生物统计方法研究疾病在 人群中的分布、传播和影响因
素。
生物多样性研究
通过统计分析物种分布、数量 和生态学特征，评估生物多样
撰写规范、清晰、准确的实验报告，包括数据收集和分析过程、 结果解释和结论等部分。
结果讨论
对实验结果进行讨论和反思，提出可能的改进和完善措施。
06
案例分析
案例一：遗传学研究中的统计分析
总结词
遗传学研究中的统计分析主要涉及基因定位、遗传疾病关联分析等方面。
详细描述
在遗传学研究中，统计分析是关键步骤之一，主要用于基因定位、遗传疾病关 联分析等方面。通过统计分析，可以确定基因与疾病之间的关联程度，为疾病 预防和治疗提供科学依据。
数据探索
可视化展示
描述性统计还可以用于数据的可视化 展示，如直方图、箱线图、散点图等 ，这些可视化方式可以帮助人们更好 地理解和分析数据。
通过描述性统计可以初步探索数据的 分布04
推论性统计
推论性统计的基本概念
推论性统计
基于样本数据推断总体特性的统 计方法。
05
实验设计与数据分析
实验设计的基本原则
随机性原则
确保实验组和对照组的 随机分配，减少系统误
差。
对照原则
设置对照组以消除非实 验因素对实验结果的影
响。
重复原则
保证实验结果的稳定性 和可靠性，提高实验精
度。
均衡原则
确保实验组和对照组在 所有重要方面保持均衡 ，使得实验结果具有可
比性。
实验数据的收集与分析
生物统计的应用领域
01
02
03
04
遗传学研究
通过生物统计方法分析遗传数 据，揭示基因型与表型之间的
关系。
流行病学调查
运用生物统计方法研究疾病在 人群中的分布、传播和影响因
素。
生物多样性研究
通过统计分析物种分布、数量 和生态学特征，评估生物多样
0生物统计学-杜荣骞 PPT课件
飞起，渐渐高过树梢了。牵线人飞快地 跑起来。风筝越飞越高，在空中翩翩飞 舞着，我们快活地喊叫着，在田野里拼 命地奔跑。村里人看见了，说：“放得 这么高！”
从早晨玩到下午，我们还是歇 不下来，牵着风筝在田野里奔跑。
10 风筝 风筝越飞越高，似乎飞到了云彩上。
兴奋 快乐 喜悦 愉快
乐滋滋 美滋滋 乐呵呵
10 风筝 个巨大的木轮，不停地转着，将水扬起
来，半圈儿水在闪着白光。那里是我们 村的水磨坊。
“那儿找过了吗？” “没找过，说不定‘幸福鸟’就落 在那儿呢。”大家说。 我们向那房子跑去，继续寻找我们 的“幸福鸟”……
Байду номын сангаас
童年的时候，我们这些孩子，
10 风筝 最大的快乐就是做风筝，放风筝。
10 风筝
快乐写话：
0生物统计学-杜荣骞 PPT课件
大家再见
精 希拼 命
却依 奔 村 抖 丧磨坊
精心 希望 依然 飞舞 拼命 抖动 寻找 磨坊 继续 奔跑 大惊失色 千呼万唤 垂头丧气
10 风筝
我们去放风筝。一个人用手托着， 另一个人牵着线，站在远远的地方，说
10 风筝 声“放”，那线一紧一松，风筝就凌空
10 风筝
1 、 默 读 5—8 自 然 段 ， 画 出 表 现 “我们”心情的句子或词语。
2、想一想你从这些句子或词语中 体会到了什么？
我们都哭了，在田野里四处寻 找，找了半个下午，还是没有踪影。
10 风筝 我们垂头丧气地坐在田埂上，一抬
头，看见远远的水面上半沉半浮着 一个巨大的木轮，不停地转着，将 水扬起来，半圈儿水在闪着白光。 那里是我们村的水磨坊。
欣喜若狂
兴高采烈
从早晨玩到下午，我们还是歇 不下来，牵着风筝在田野里奔跑。
从早晨玩到下午，我们还是歇 不下来，牵着风筝在田野里奔跑。
10 风筝 风筝越飞越高，似乎飞到了云彩上。
兴奋 快乐 喜悦 愉快
乐滋滋 美滋滋 乐呵呵
10 风筝 个巨大的木轮，不停地转着，将水扬起
来，半圈儿水在闪着白光。那里是我们 村的水磨坊。
“那儿找过了吗？” “没找过，说不定‘幸福鸟’就落 在那儿呢。”大家说。 我们向那房子跑去，继续寻找我们 的“幸福鸟”……
Байду номын сангаас
童年的时候，我们这些孩子，
10 风筝 最大的快乐就是做风筝，放风筝。
10 风筝
快乐写话：
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大家再见
精 希拼 命
却依 奔 村 抖 丧磨坊
精心 希望 依然 飞舞 拼命 抖动 寻找 磨坊 继续 奔跑 大惊失色 千呼万唤 垂头丧气
10 风筝
我们去放风筝。一个人用手托着， 另一个人牵着线，站在远远的地方，说
10 风筝 声“放”，那线一紧一松，风筝就凌空
10 风筝
1 、 默 读 5—8 自 然 段 ， 画 出 表 现 “我们”心情的句子或词语。
2、想一想你从这些句子或词语中 体会到了什么？
我们都哭了，在田野里四处寻 找，找了半个下午，还是没有踪影。
10 风筝 我们垂头丧气地坐在田埂上，一抬
头，看见远远的水面上半沉半浮着 一个巨大的木轮，不停地转着，将 水扬起来，半圈儿水在闪着白光。 那里是我们村的水磨坊。
欣喜若狂
兴高采烈
从早晨玩到下午，我们还是歇 不下来，牵着风筝在田野里奔跑。
《生物统计学》PPT课件
《生物统计学》PPT课件
课程内容
一、试验方案设计的内容与要求 二、设计方案 三、田间区域 四、方案汇报 五、利用SPSS软件进行数据分析
第一次课
• 第一节 试验方案设计的定义 • 第二节试验方案设计方法 • 第三节 田间试验方案设计 • 第四节 常用的田间试验设计方法 • 第五节 田间试验的实施步骤 • 第六节田间试验的抽样方法
2、等比法 各相邻两个水平的数量比值相同。 油菜喷施不同浓度硼肥的各水平分别为7.5、 15、30、60（mg/kg），相邻两水平之比为1:2。 3、随机法 用随机的方法确定因素内的数量水平。 例如把喷施调节剂的浓度随机设定为0， 0.5，2，6，9（mg/kg）。
4、选优法
先选出因素水平的两个端点值，再以 G＝（最大值－最小值）×0.618为水平间 距，用（最小值＋G）和（最大值－G）的 方法确定因素水平。
精选ppt101品种试验2栽培试验3品种和栽培相结合的试验下一张下一张上一张上一张精选ppt111一年试验2多年试验1单点试验2多点试验下一张下一张上一张上一张精选ppt121预备试验2主要试验3示范试验1田间试验2温室试验3实验室试验下一张下一张上一张上一张精选ppt13小区试验大区试验下一张下一张上一张上一张精选ppt14一明确试验目的二根据试验目的确定参试因素三合理确定参试因素的水平下一张下一张上一张上一张精选ppt15各因素水平间间距的确定方法
• 播种时应力求种子分布均匀，深浅一致， 注意避免漏播和种子混杂，播完几行后检 查
• 进行移栽的作物，移栽时，要注意挑选大 小均匀一致的秧苗或分等级按比例混合后 等量分配于各小区。
五、栽培管理
• 保证除试验方案所规定的处理间差异小外， 其他栽培管理措施均应力求质量一致。
课程内容
一、试验方案设计的内容与要求 二、设计方案 三、田间区域 四、方案汇报 五、利用SPSS软件进行数据分析
第一次课
• 第一节 试验方案设计的定义 • 第二节试验方案设计方法 • 第三节 田间试验方案设计 • 第四节 常用的田间试验设计方法 • 第五节 田间试验的实施步骤 • 第六节田间试验的抽样方法
2、等比法 各相邻两个水平的数量比值相同。 油菜喷施不同浓度硼肥的各水平分别为7.5、 15、30、60（mg/kg），相邻两水平之比为1:2。 3、随机法 用随机的方法确定因素内的数量水平。 例如把喷施调节剂的浓度随机设定为0， 0.5，2，6，9（mg/kg）。
4、选优法
先选出因素水平的两个端点值，再以 G＝（最大值－最小值）×0.618为水平间 距，用（最小值＋G）和（最大值－G）的 方法确定因素水平。
精选ppt101品种试验2栽培试验3品种和栽培相结合的试验下一张下一张上一张上一张精选ppt111一年试验2多年试验1单点试验2多点试验下一张下一张上一张上一张精选ppt121预备试验2主要试验3示范试验1田间试验2温室试验3实验室试验下一张下一张上一张上一张精选ppt13小区试验大区试验下一张下一张上一张上一张精选ppt14一明确试验目的二根据试验目的确定参试因素三合理确定参试因素的水平下一张下一张上一张上一张精选ppt15各因素水平间间距的确定方法
• 播种时应力求种子分布均匀，深浅一致， 注意避免漏播和种子混杂，播完几行后检 查
• 进行移栽的作物，移栽时，要注意挑选大 小均匀一致的秧苗或分等级按比例混合后 等量分配于各小区。
五、栽培管理
• 保证除试验方案所规定的处理间差异小外， 其他栽培管理措施均应力求质量一致。
1生物统计学课件第一部分
2、生物统计学的功能 1). 为科学地整理分析数据提供方法； 2). 判断试验结果的可靠性：两种饲料对仔鸡增重和饲料利用率 3). 确定事物之间的相互关系：第一胎的产乳量和以后几胎的
产乳量之间的相关关系
4). 提供试验设计的原理和方法； 5). 为学习其他课程提供基础。
四、统计学的常用术语
1. 变量（Variable）与观测值（Observation） 变 量：指某种特征，它的表现在不同个体间或不同 组间存在变异性，如体重。 观测值：对变量的表现进行观察或测量所获得的数 据，这些数值也被称为变数（variate）。
t值与差异显著性关系表 t t ≥ t(df)0.01 t ≥ t(df)0.05 t < t(df)0.05 P值 P ≤ 0.01 P ≤ 0.05 P > 0.05 差异显著程度 差异非常显著 差异显著 差异不显著
通常，许多的科学领域中产生p值的结果≤0.05被认为是统计学意 义的边界线，但是这显著性水平还包含了相当高的犯错可能性。 结果0.05≥p>0.01被认为是具有统计学意义，而0.01≥p≥0.001被认 为具有高度统计学意义。
某车间某月份的工人生产某产品的数量分别为13、13.5、 13.8、13.9、14、14.6、14.8、15、15.2、15.4公斤，则 三个四分位数的位置分别为：
四、统计学的常用术语
5 . 随机误差(sampling error)与系统误差(lopsided error)
随机误差也叫抽样误差，这是由于许多无法控制的内在和外在的 偶然因素所造成。 系统误差也叫片面误差，这是由于试验的初始条件相差较大，测 量的仪器不准、标准试剂未经校正，以及观测、记载、抄录、 计算中的错误所引起。
显著性检验的目的就在于承认并尽量排除这些无法 控制的偶然因素的干扰，将处理间是否存在本质差 异揭示出来。
第三章生物统计学详解演示文稿
错误α的降低必然伴随着
Ⅱ型错误β的升高。
两类错误示意图
• 因此，在检验选用显著水平时，应考虑到这两种 错误推断后果的严重性大小，还应考虑到试验的 难易，试验结果的重要程度。
第二十六页，共60页。
若一个试验耗费大，可靠性要求高，不允许
• 对 (x1进 x行2 )显著性检验就是要分析：
• (x1 主x2 )要由处理效应 验误差所造成？
(引1 起2的) ，还是主要由试
• 虽然处理效应 (1 未2知) ，但试验的表面效应是 可以计算的，借助数理统计方法试验误差又是可
以估计的。
第十页，共60页。
• 所以，可从试验的表面效应与试验误差的权 衡比较中间接地推断处理效应是否存在，这就 是显著性检验的基本思想。
• （四）通过检验获得可靠结论的基本前提—
—收集到正确、完整而又足够的资料。
第十三页，共60页。
二、显著性检验的基本步骤
• (一)首先对试验样本所在的总体作假设。
• 这里假设 1 2或，即1 假2设 0甲、乙两品种猪经产 母猪仔猪初生重的总体均数相等，其意义是试验
的表面效应
系x试1 验x2误 1差.87，kg处理无效，故称
为无效假设(null hypothesis)，记作 。
• 无效假设是被检验的H假0 设，通过检验可能被接 受，也可能被否定。
• 提出
的同时， 相应地有一对应假设，称
为备择假设H(0a: lt1ern2 ative hypothesis)，记 作。
第十四页，共60页。
HA
备择假设是在无效假设被否定时准备接受的假设。
可忽视的。
第二十一页，共60页。
三、显著水平与两类错误
• （一）显著水平(Significance level）
Ⅱ型错误β的升高。
两类错误示意图
• 因此，在检验选用显著水平时，应考虑到这两种 错误推断后果的严重性大小，还应考虑到试验的 难易，试验结果的重要程度。
第二十六页，共60页。
若一个试验耗费大，可靠性要求高，不允许
• 对 (x1进 x行2 )显著性检验就是要分析：
• (x1 主x2 )要由处理效应 验误差所造成？
(引1 起2的) ，还是主要由试
• 虽然处理效应 (1 未2知) ，但试验的表面效应是 可以计算的，借助数理统计方法试验误差又是可
以估计的。
第十页，共60页。
• 所以，可从试验的表面效应与试验误差的权 衡比较中间接地推断处理效应是否存在，这就 是显著性检验的基本思想。
• （四）通过检验获得可靠结论的基本前提—
—收集到正确、完整而又足够的资料。
第十三页，共60页。
二、显著性检验的基本步骤
• (一)首先对试验样本所在的总体作假设。
• 这里假设 1 2或，即1 假2设 0甲、乙两品种猪经产 母猪仔猪初生重的总体均数相等，其意义是试验
的表面效应
系x试1 验x2误 1差.87，kg处理无效，故称
为无效假设(null hypothesis)，记作 。
• 无效假设是被检验的H假0 设，通过检验可能被接 受，也可能被否定。
• 提出
的同时， 相应地有一对应假设，称
为备择假设H(0a: lt1ern2 ative hypothesis)，记 作。
第十四页，共60页。
HA
备择假设是在无效假设被否定时准备接受的假设。
可忽视的。
第二十一页，共60页。
三、显著水平与两类错误
• （一）显著水平(Significance level）
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