生物统计学 (2)
生物统计学习题集2
生物统计学
习题集
生物统计学课程组编写
第一章概论
1.什么是生物统计学？生物统计学的主要内容和作用是什么？
2.解释并举例说明以下概念：总体、个体、样本、样本容量、变量、参数、统计数、效应、互作、随机误差、系统误差、准确性、精确性。
3.误差与错误有何区别？
4.田间试验有哪些特点？保证田间试验质量的基本要求有哪些？
第二章试验资料的整理与特征数的计算
1.试验指标试验因素因素水平试验处理试验小区总体样本样本容量随机样本总体准确性精确性
2.什么是次数分布表？什么是次数分布图？制表和绘图的基本步骤有那些？制表和绘图时应注意什么？
3.标准误与标准差有何联系与区别？
4.算术平均数与加权平均数形式上有何不同？为什么说他们的实质是一致的？
5.平均数与标准差在统计分析中有什么用处？他们各有哪些特征？
6.试验资料分为哪几类？各有何特点？
7.简述计量资料整理的步骤。
8.常用的统计表和统计图有哪些？
9.算术平均数有哪些基本性质？
10.总体和样本差的平均数、标准差有什么共同点？又有什么联系和区别？
11.在对果树品种调查研究中，经观测所得的干周、冠高、冠幅、新梢生长量、萌芽率、花数、果数、座果率、单果重、产量等一系列数量资料，哪些是连续性数量，哪些是非连续性数量？
12.某地100例30~40岁健康男子血清总胆固醇（mol·L-1）测定结果如下：
试根据所给资料编制次数分布表。
13.根据习题12的次数分布表，绘制直方图和多边形图，并简述其分布特征。
14.根据习题12的资料，计算平均数、标准差和变异系数。
15.根据习题12的资料，计算中位数，并与平均数进行比较。
生物统计学的进展与应用
生物统计学的进展与应用
生物统计学是一门利用统计学的方法来解决生态学、遗传学和分子生物学等领域中的数据分析和数学建模问题的学科。生物统计学的发展对于现代生命科学的研究和应用有着重要的意义。本文将就生物统计学的进展和应用进行论述。
一、生物统计学的发展
生物统计学作为一门理论与方法在过去几十年中飞速发展。在随机过程、倒向问题以及时间序列分析等领域中，生物统计学的理论已经非常成熟。随着计算机技术的不断发展，生物统计学的应用范围不断拓展。在生物信息学和计算生物学等领域中的应用也越来越广泛。
二、生物统计学在基因研究中的应用
生物统计学的应用范围之一是基因研究领域。在现代医学中，基因检测和人群调查成为诸如疾病诊断和风险评估等方面的核心组成部分。生物统计学的工具能够帮助人们更好地利用这些数据进行分析。统计学方法不仅能够从数据中找出规律性，还能够帮
助寻找数据之间的相关联。这样，研究人员可以通过这些大量数
据的分析找到更加深入的认识。
三、生物统计学在医学领域的应用
生物统计学在医学领域的应用也是非常广泛的。医学研究涉及
的数据涵盖了医院患者文件系统中的各种信息数据，同时还包括
诊断和治疗患者的模式、手术和治疗方案以及病历数据。生物统
计学方法能够对这些数据进行归纳总结，进而对疾病发生的概率、病因以及预后等方面进行精确的预测。这些方面的研究可以使医
学专业人员更好地为病人提供服务，并提高医疗的效率和治疗的
质量。
四、生物统计学在生态学领域的应用
生态学是一个重要的领域，生物统计学也促进了该领域的进一
步发展。在生态学上，统计方法的应用广泛涉及到种之间的相互
高级生物统计学第2章资料整理
第三节、统计量（样本）
描述样本集中性统计量： 样本平均数 几何平均数
描述样本变异性统计量： 方差或均方 、标准差、标准误差、变异系 数等。
27
例一
测得10周龄仔猪公、母体重如下：
性别 头数 平均值 标准差
公
36 25.56 3.65
母
48 23.23 2.49
试分析公、母仔猪体重是否有显著差异。
73
试用直观分析法确定各因素效应大小，并估计最佳处理的母猪受胎
率。
45
作业(一)
查阅相关资料,应用数据、图和表说明我 国水资源短缺、污染和浪费的情况.
查阅文献,找出一篇具有较好应用图、表 和统计量说明试验结果的专业学术论文.
46
16
常用统计表与统计图
一、统计表 （一）统计表的结构和要求
统计表由标题、横标目、纵标目、线条、数 字及 合计构成，学术论文常用三线表格表示
17
不同性别大学生英语四\六级通过情况
性别 男
通过四级人数 40
通过六级人数 8
合计 48
女
38
12
50
18
二、统计图 常用的统计图有长条图 、园图、线图、 直方图和折线图等。 一般情况下，计量资料 采用直方图和折线图，计数资料、质量性状资 料、半定量 （等级）资料常用长条图 、 线 图或圆图。
生物统计学基础 (2)
生物统计学基础
简介
生物统计学是应用统计学原理和方法来分析生物学数据的
学科。它在生物科学研究中起着重要的作用，帮助研究人员从大量的数据中提取有意义的信息。本文将介绍生物统计学的基础知识和方法。
数据类型
在生物统计学中，我们常常遇到多种数据类型。下面是一
些常见的数据类型：
1.分类数据：分类数据是指具有固定类别的数据，例
如性别（男、女）或血型（A、B、AB、O）等。
2.数值数据：数值数据是指带有数值的数据，例如体
重、身高等。
3.计数数据：计数数据是指记录某个事件发生的次数，
例如某种疾病的患病人数。
4.时间序列数据：时间序列数据是指按照时间先后顺
序排列的数据。
不同的数据类型需要采用不同的统计方法进行分析。
描述统计学
描述统计学是用来总结和描述数据的统计学方法。常用的
描述统计学方法有：
•测量中心趋势：测量中心趋势是用来描述数据集中
的集中趋势。常用的测量中心趋势方法有均值、中位数和
众数。
•测量离散程度：测量离散程度是用来描述数据的分
散程度。常用的测量离散程度方法有方差、标准差和极差。
•数据分布：数据分布是用来描述数据在各个取值上
的出现频率分布状况。常用的数据分布方法有频率分布表
和直方图。
描述统计学方法可以帮助研究人员对数据集的基本情况进
行了解和总结。
探索性数据分析
探索性数据分析是指通过可视化和统计方法来分析数据集
以发现其中的模式和规律的过程。它可以帮助研究人员对数据集有更深入的理解，为后续的统计分析提供基础。
在进行探索性数据分析时，常常使用的方法有：
•直方图：通过绘制直方图可以得到数据的分布情况，以便对数据的特征进行初步了解。
生物统计学 第二章 资料的整理
资料的整理
圆形图 用于表示计数资料、质量性状资料或半 定量资料的构成比例。 图1.某渔场鱼苗放养情况 鲢鱼 鲤鱼 鳜鱼 草鱼
524
351
126
438
资料的整理
线图
用于表示事物或现象随时间而变化发展的情况
资料的整理
多边形图 用于表示连续性资料的次数分布。横 轴表示组中值，纵轴表示次数。
30 25
1.6 划线归组，作次数分布表
资料的整理
规律：螭（chi）霖体长变异范围在7-16；大部分数据集中在9-13； 分布的中心趋向11.5；两头小、中间大的分布趋势。
资料的整理
2.间断性资料（计数资料）的次数分布表 单向分组法进行整理。常用变量的自然数值进 行分组，每组用一个变量值表示。然后把各个观察 值归入相应的组内。
资料的整理
资料的整理
1.1 求全距 最大值与最小值之差，可用excel 进行排列 本题中的全距为15.8-7.2=8.6 cm 1.2 确定组数 组数的多少依据观察值的个数和全距的大小决 定，既能简化资料，又不影响资料的规律性。可参 考下表，也可按L=1+3.322lgn计算分组数。 本资料100尾，初步确定为9组。 样本含量与分组数
资料的整理
观测值多，变异范围较大的资料 以几个变量值为一组，可减少分组，规律性易展示。
100尾泰山螭霖鱼亲鱼的产卵数的次数分布表
生物统计第二章 补充习题及答案
第二章习题及答案（来源：《生物统计学学习指导》李春喜等，科学出版社，2008：p14-15）
一、填空
1.变量的分布有两个明显的基本特征，即和。
二、判断
1.计数资料也称为连续性变异资料。计量资料也称为不连续性变异资料或间断
性变异资料。（）
三、选择题（《生物统计学题解及练习》杜荣赛高等教育出版社。2003.p164）
1.下面的变量属于非连续性变量的是( )。
A. 身高
B. 体重
C. 血型
D. 血压
2.身高、体重、年龄这一类数据属于（）。
A. 离散性数据
B. 计数数据
C. 连续性数据
D. 质量性状资料
3.身高、体重、年龄这一类数据属于（）。
A. 离散性数据
B. 计数数据
C. 计量资料
D. 质量性状资料
4.每十人中男性人数，每一万人中得H1N1流感人数，每亩麦田中杂草株数等，
这一类数据属于（）。
A. 离散性数据
B. 连续性数据
C. 计量资料
D. 质量性状资料
5.每十人中男性人数，每一万人中得H1N1流感人数，每亩麦田中杂草株数等，
这一类数据属于（）。
A. 计数数据
B. 连续性数据
C. 计量资料
D. 质量性状资料
6.频数按其组值的次序排列起来，称为（）。
A. 频数排列
B. 频数分布
C. 组值排列
D. 二项分布
四、计算题
1. 现以50枚受精种蛋孵化出雏鸡的天数为例，说明计数资料的整理。
21 20 20 21 23 22 22 22 21 22 20 23 22 23 22 19 22 23
24 22 19 22 21 21 21 22 22 24 22 21 21 22 22 23 22 22
考研生物统计学知识点精讲
考研生物统计学知识点精讲
考研生物统计学是生物医学领域的一门重要学科，也是考研生物医
学考试中的一部分内容。本文将重点介绍生物统计学的相关知识点，
帮助考研生同学们更好地理解和掌握这门学科。
一、生物统计学概述
生物统计学是一门研究如何从数据中推断、决策和建模的学科。它
主要涉及收集、处理和分析生物医学数据，以及对数据结果的解释和
推断。
1. 数据类型
生物医学数据可以分为定性数据和定量数据。定性数据是指描述性
的数据，如性别、病情等。定量数据是可以进行数值化和计算的数据，如身高、体重、血压等。
2. 统计学描述
统计学描述主要包括中心趋势和离散程度的度量。中心趋势包括均值、中位数和众数，离散程度包括标准差、方差和极差。
3. 概率与分布
概率是描述事件发生可能性的数值。常见的概率分布有正态分布、
泊松分布和二项分布，其中正态分布是最为常见也最为重要的一种分布。
4. 假设检验
假设检验用于确定两个或多个数据集之间是否存在差异。常用的假设检验方法有t检验、方差分析和卡方检验。
二、生物统计学方法
生物统计学方法是生物医学研究中常用的分析工具。下面我们将介绍一些常见的生物统计学方法。
1. 相关分析
相关分析用于研究两个或多个变量之间的关系。常见的相关分析方法有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
2. 回归分析
回归分析用于研究自变量与因变量之间的关系。常见的回归分析方法有线性回归和 logistic 回归。
3. 生存分析
生存分析用于研究患者生存时间与各种因素之间的关系。常见的生存分析方法有 Kaplan-Meier 生存曲线和 Cox 比例风险模型。
生物统计学(第2讲)
点）：
（1） 20.95（25）；（2）t0.01（40）；
（3）F0.025（10，15）；
（4）F0.95（10，30）
（1）曲线关于 x = 对称，见正态分布示图1； （2）x = 时，f（x）取得最大值。离越远，f （x）越小，参见正态分布示图1； （3）若固定，只改变的值，则f（x）的图形 沿x轴平移，而形状不变，参见正态分布示图2； （4）若改变，则当越小时，f（ ）值越大， 参见正态分布示图3。
正态分布示图1
正态分布示图2
固定，只改变的值
正态分布示图3
固定 ，只改变的值
标准正态分布曲线
标准正态分布的特性（P53）
标准正态分布的重要关系式（P54）
正态分布表的查法（P53-54, P254）
正态分布的查表计算(P54-55)
1、直接查表法：随机变量X服从标准正态分布
2、间接计算法：若随机变量X服从正态分布，则必须进 行标准化，使其变成标准正态分布，再查表计算。
令
直接查表计算举例(P54-55)
例：随机变量U服从正态分布N（0，1）， 求随机变量U位于0~1.21区间的概率。
解：由题意可知，随机变量U服从标准正 态分布，可用直接查表法计算。
P（0<U<1.21）= (1.21)- (0)
= 0.88686-0.5 = 0.38686
生物统计学 第二章 统计数据与数据整理
1. 算术平均数 样本观察值的总和除以观察值个数所得的 商数。常简称平均数或均数。
加权算术平均数 加权和与所有权重之和的比等于加权算术平 均数。加权算术平均数主要用于原始资料已经分 组，并得出次数分布的条件。
某企业50名工人加工零件均值计算表
权数两种表现形式：一是绝对数（频数）， 另一个是用相对数（频率）表示。 频数（f） 频率（f／∑f）, 为权数系数 .
加权平均数：
算术平均数的几个特性 :
2. 几何平均数G
例：番茄遗传中，曾有从亲本果重预测F1果重。
主要用的还是 x . 总体平均数用μ表示:
可以用
x 估计无限总体的μ值。
第二节 总体和样本
总体：是研究的全部对象。分为有限总体和无 限总体。 个体：总体的每个成员称为个体。 样本：是总体的一部分，其所含个体的数目或 样本大小称为样本含量（或样本容量）。
统计学是研究样本与总体关系的学科。
抽样 随机抽样（无偏抽样） 放回式抽样 非放回式抽样。
第三节 平均数
1; 3; 5; 9
如何判断比较它们的变异程度较为合理？
引入变异系数CV 的概念
则可比较上述A、B样本的变异系数CV
二、频数表和频数图（数据整理或资料整理）
生物统计学 (2)
1．总体：我们研究的全部对象
2．样本：从总体中抽出的一个部分
3．方差：
4．对立事件：如果事件A1和A2必发生其一，但不能同时发生，我们称事件A1和A2为
对立事件。
5．小概率事件：若随机事件的概率很小，例如小于0.05、0.01、0.001，称之小概率事件。
6．小概率事件：原理小概率事件在一次试验中几乎是不会发生的。若根据一定的假设条件
计算出来该事件发生的概率很小，而在一次试验中竟然发生了，则可以认为假设的条件不正
确，从而否定假设。
7．抽样分布：从一个已知的总体中，独立随机地抽取含量为 n 的样本，研究所得样本的各
种统计量的概率分布。
8．标准正态分布：期望值μ=0，即曲线图象对称轴为Y 轴，标准差σ=1条件下的正态分
布，记为N(0，1)。
9．统计推断：根据抽样分布律和概率理论，由样本结果（统计数）来推论总体特征（参数）。
10．单尾测验：否定区位于分布的一尾的测验。
11．备择假设：与零假设相对立的假设称为备择假设。
12．接受区：接受无效假设的区间。
13．数学期望：随机变量Y 或者Y 的函数的理论平均数。
14．点估计：用样本数据所计算出来的单个数值，对总体参数所做的估计称为点估计
1．算术平均数的重要特征之一是离均差之和 （ C ）
A 最小
B 最大
C 等于零
D 接近零
2．统计推断过程中，若我们拒绝H0，则 （ C ）
A 犯α错误
B 犯β错误
C 犯α错误或不犯错误
D 犯β错误或不犯错误
3．两个平均数的假设测验用 测验。 （ C ）
A u
B t
C u 或t
D F
4．总体参数在区间[L1,L2]内的概率为1-α,其中L1和L2在统计上称为 （ D ）
生物统计学专业课
生物统计学专业课
生物统计学专业课一般包括以下内容：
1. 生物统计学基础：介绍生物统计学的基本概念、原理和方法，包括描述统计学和推断统计学的基本概念、数据分布和图形表示、参数估计和假设检验等内容。
2. 生物统计学模型：介绍常见的生物统计学模型，如线性回归模型、方差分析模型、逻辑回归模型等，以及相应的参数估计和推断方法。
3. 生物数据分析技术：介绍常用的生物数据分析技术，如多变量分析、聚类分析、主成分分析、因子分析等，以及相应的应用场景和数据解读方法。
4. 生物统计学软件：介绍常用的生物统计学软件，如SPSS、R、SAS等，及其在生物数据分析中的应用。
5. 实验设计与生物统计学：介绍生物实验设计的基本原则和常见设计类型，以及与生物统计学相关的实验设计和分析方法。
6. 遗传统计学：介绍遗传学研究中常用的统计学方法，如连锁分析、关系分析、基因型-表型关联分析等。
7. 临床生物统计学：介绍临床研究中常用的生物统计学方法，如临床试验设计和分析、患者队列研究、生存分析等。
8. 生物信息学统计学方法：介绍生物信息学研究中常用的统计学方法，如序列比对、基因差异表达分析、基因网络分析等。
除了以上专业课程，还会有统计学基础、数学基础等相关课程，以及生物学基础课程，帮助学生建立相关的学科知识基础。
生物统计学第二章
21 20 20 21 23 22 22 22 21 22 20 23 22 23 22 19 22 23 24 22 19 22 21 21 21 22 22 24 22 21 21 22 22 23 22 22 21 22 22 23 22 23 22 22 23 23 22 21 22 22
从上表可以看出，小鸡出壳天数在19-24之间变 动，用观察值各个不同值进行分组。
• 统计表是用表格形式来表示数量关系，使数
据条理化、系统化，便于理解、分析和比较。
• 统计图是用几何图形来表示数量关系，不同 形状的几何图形，可以将研究对象的特征、内部 构成、相互关系等形象直观地表达出来，便于分 析比较。
一、统计表
• （一）统计表的结构和要求
•
统计表由标题、横标目、纵标目、线条、数 字及合计构成。
55.6 51.5 57.8 52.5 54.9 57.9 50.7 46.2 56.0 56.5 51.2 48.2 55.2 55.2 48.5 50.1 58.6 56.1 53.8 50.3 55.6 62.1 57.8 48.0
54.7 61.2 51.0 51.9 59.0 52.6 53.0 52.9 51.5 58.1 47.2 61.7 53.7 49.1 56.1 55.1 53.7 53.4 53.9 52.6 52.1 53.8 48.9 53.2 59.2 50.1 57.6 52.8 57.0 61.4 53.4 53.9 56.3 54.1 52.9 50.9
流行病学中的生物统计学数据分析和解读
流行病学中的生物统计学数据分析和解读
在流行病学研究中，生物统计学数据分析和解读是非常重要的环节，它能够帮助研究者更好地理解和揭示疾病的发生规律、传播方式以及
相关因素。本文将重点介绍在流行病学中生物统计学数据分析的方法
和技巧，以及如何准确地解读统计学结果。
一、搜集和整理数据
在进行生物统计学数据分析之前，首先需要搜集和整理相关的数据。这些数据可以来源于健康调查、疫情报告、医疗机构数据库等。在搜
集数据的过程中，需要确保数据的完整性和准确性，避免数据缺失和
错误对分析结果造成影响。
二、描述统计学分析
描述统计学是对数据进行整体和概括性描述的方法，主要包括测量
指标、频数分布以及图表展示等。常用的描述统计学方法有平均数、
中位数、标准差、百分位数等。根据数据的类型和性质，选择合适的
统计指标进行计算和分析，以便更好地了解数据的分布情况和特征。
三、推断统计学分析
推断统计学是根据样本数据去推断总体特征和参数的方法。在流行
病学中，常用的推断统计学方法包括假设检验和置信区间估计等。假
设检验可以用来判断疾病发生率、死亡率等指标是否存在显著差异，
置信区间估计则可以对疾病的发生风险、暴露效应等进行估计。
四、回归分析
回归分析是用来研究因变量和自变量之间关系的统计方法。在流行
病学中，回归分析可以用来探索和评估危险因素对疾病发生的影响程度，以及预测疾病发生的可能性。常见的回归分析方法包括线性回归、逻辑回归等。
五、生存分析
生存分析是用来研究事件发生时间的统计方法，常用于分析疾病的
生存率、复发率等。在流行病学研究中，生存分析可以帮助研究者评
高级生物统计学 第2章 资料整理
34
Excel应用（一）
求统计函数； 抽样； 作频数分布表-----频率数----直方图-----判断分布 正态性。
35
常用统计函数
频数分布函数———Frequency 平均数--------Average 几何平均数-------Geomean 样本标准差---------Stdev 样本方差----------Var 样本标准误（差）------Std. Error
64
64 64 64 64 32 32 32 32 32 32 32
8
32 16 32 32 16 16 8 16 16 8 16
8
8 8 16 16 4 8 4 8 8 4 8
3
3.1 3.2 3.3
4
4.1 4.2 4.3
5
5.1 5.2 5.3
43
例：
测得某奶牛发情期72小时FSH激素变化结果如下：（单位：小时、 miu/ml) 时间：0 4 8 24 36 48 60 72 含量 16.02 27.34 14.49 18.06 17.90 19.87 14.97 19.33
27
例一
测得10周龄仔猪公、母体重如下： 性别 头数 平均值 标准差 公 36 25.56 3.65 母 48 23.23 2.49 试分析公、母仔猪体重是否有显著差异。
生物统计学(海大课件)_第二章_样本统计量与次数分布
确定组限（class limit）和组中值（class midvalue） 上限 组限 是指每个组变量值的起止界限。 下限 组中值 是两个组限的中间值。
下限＋上限 组中值＝ 2 ＝ 下限＋ 组距 2 ＝ 上限－ 组距 2
表2-4 150尾鲢鱼体长(cm)
56 49 62 78 41 47 65 45 58 55 59 65 69 62 73 52 52 60 51 62 78 66 45 58 58 60 57 52 51 48 56 46 58 70 72 76 77 56 66 58 58 55 53 50 65 63 57 65 85 59 58 54 62 48 63 46 61 62 57 38 58 52 54 55 66 52 48 56 75 72 57 37 46 76 56 63 75 65 48 52 55 54 62 71 48 62 58 46 57 38 54 53 65 42 83 66 48 53 58 46 46 56 61 76 55 60 54 58 49 52 56 82 63 65 54 75 65 86 46 77 70 69 40 56 58 61 54 53 52 43 52 64 58 58 54 78 52 56 61 59 54 59 64 68 51 59 68 63 52 63
第二章
样本统计量 与 次数分布
第一节：总体与样本
福建农林大学生物统计学习题二
《生物统计学》
习题二
第三章 参数估计
1．由某人工幼龄林中，随机抽取500株林木组成样本，得其胸径资料如下表（单位：
127，118，121，113，145，125，87，94，118，111，102，72，113，76，101，134，107，118，114，128，118，114，117，120，128，94，124，87，88，105，115，134，89，141，114，119，150，107，126，95，137，108，129，136，98，121，91，111，134，123，138，104，107，121，94，126，108，114，103，129，103，127，93，86，113，97，122，86，94，118，109，84，117，112，125，94，79，93，112，94，102，108，158，89，127，115，112，94，118，114，88，111，111，104，101，129，144，128，131，142。将样本资料分组整理，列出频率分布表，绘出样本频率分布图。
3．设总体ξ服从泊松（Poisson ）分布，其概率分布为
)
,2,1,0(0,!);(
x x e x p x
现从总体ξ中抽取样本,,,,2
1n x x x 试求参数的最大似然估计量。
4．由某幼龄林中，用重复抽样方式随机抽取100株组成样本，观察样本各单元的胸径
重复抽样方式随机抽取20株，求得平均苗高m x 3.2 。若所给的置信概率为95%，试求苗高的均值μ的置信区间，误差限和精度。
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生物统计学
名词解释：
1.生物统计学：是数理统计在生物学研究中的应用，它是应用数理统计的原理，运用
统计方法来认识、分析、推断和解释生命过程中的各种现象和试验调查资料的科学。
2.总体：具有相同性质或属性的个体所组成的集合称为总体，它是指研究对象的全
体；
3.个体：组成总体的基本单元称为个体；
4.样本：从总体中抽出若干个体所构成的集合称为样本；
5.样本容量：样本中所包含的个体数目称为样本容量。
6.集中性：资料中的观测值从某一数值为中心而分布的性质。
7.离散性：是变量有差离中心分散变异的性质。
8.变量（变数）：指相同性质的事物间表现差异性或差异特征的数据。
9.常数：表示能代表事物特征和性质的数值，通常由变量计算而来，在一定过程中是
不变的。
10.参数：描述总体特征的数量称为参数，也称参量。常用希腊字母表示参数，例如用
μ表示总体平均数，用σ表示总体标准差；
11.统计数：描述样本特征的数量称为统计数，也称统计量。常用拉丁字母表示统计数，
例如用x表示样本平均数，用S表示样本标准差。
12.效应：通过施加试验处理，引起试验差异的作用称为效应。效应是一个相对量，而
非绝对量，表现为施加处理前后的差异。效应有正效应与负效应之分。
13.互作（连应）：是指两个或两个以上处理因素间相互作用产生的效应。互作也有正效
应（协同作用）与负效应（拮抗作用）之分。
14.准确性：也叫准确度，指在调查或试验中某一试验指标或性状的观测值与其真值接
近的程度。
15.精确性：也叫精确度，指调查或试验中同一试验指标或性状的重复观测值彼此接近
的程度。
16.随机误差（抽样误差）：这是由于试验中无法控制的内在和外在的偶然因素所造成。
随机误差越小，试验精确性越高。
17.系统误差（片面误差）：这是由于试验条件控制不一致、测量仪器不准、试剂配制
不当、试验人员粗心大意使称量、观测、记载、抄录、计算中出现错误等人为因素而引起的。系统误差影响试验的准确性。只要以认真负责的态度和细心的工作作风是完全可以避免的。
18.试验误差：在试验过程中，由于试验条件及人为的一些因素而造成的试验结果与真
实值之间的偏差，来源于试验材料固有的差异和外界因素（管理措施、试验条件等）。
19.数量性状：是指能够以计数和测量或度量的方式表示其特征的性状。
20.质量性状：是指能观察到而不能直接测量的性状
21.次数资料：由质量性状量化得来的资料叫做次数资料。
22.试验：是对已有的或没有的事物加以处理的方法。
23.大数定律：是概率论中用来阐述大量随机现象平均结果稳定性的一系列定律的总称。
主要内容：样本容量越大，样本统计数与总体参数之差越小。
24.泊松分布：是一种可以用来描述和分析随机地发生在单位空间或时间里的稀有事件
的概率分布，也是一种离散型随机变量的分布。
25.假设检验：又称显著性检验,就是根据总体的理论分布和小概率原理，对未知或不完
全知道的总体提出两种彼此对立的假设，然后由样本的实际原理，经过一定的计算，
作出在一定概率意义上应该接受的那种假设的推断。
26.自由度：在统计上指样本内独立而能自由变动的离均差的个数。
27.成组数据：如果两个样本的各个变量是从各自总体中随机抽取的，两个样本之间的
变量没有任何关联，即两个抽样样本彼此独立，则不论两样本的容量是否相同，所得数据皆为成组数据。
28.成对数据：将性质相同的两个样本（供试单位）配偶成对，每一对除随机地给予不
同处理外，其他试验条件应尽量一致，以检验处理的效果，所得的观测值称为成对数据。
29.成组资料：相比较两个样本的各个变量不存在一一对应关系，两个样本容量可以相
等，也可以不相等。（非配对资料）
30.成对资料：相比较两个样本的各个变量存在一一对应关系，两个样本容量是相等的。
（配对资料）
31.第一类错误：由于二项总体的百分数（频率）是由某一属性的个体计算来的整数，
所以是离散型的。当样本不太大时，把它当作连续型的近似正态总体来处理，结果会有些出入，容易发生第一类错误。
32.α错误（I型错误、弃真错误）：如果H0正确，测验结果却否定H0（α=0.05易犯α
错误，接受区域小，否定H0，接受区域大）
33.β错误（II型错误、纳伪错误）：如果H0不正确，测验结果却接受H0（α易犯β
错误，接受区域大，否定H0，接受区域小）
34.χ2检验：对样本的频数分布所来自的总体分布是否服从某种理论分布或某种假设
分布所作的假设检验，即根据样本的频数分布来推断总体的分布。χ2检验就是统计样本的实际观测值与理论推算值之间的偏离程度。
35.适合性检验（吻合度检验）：指测验观察的实际次数与某种理论次数是否相符的测验。
36.独立性检验：研究两个计数资料间是否互相独立的测验【H0：独立（不相关） H A：
不独立（相关）】
37.同质性检验：在连续型资料的假设检验中，对一个样本方差的同质性检验，也需进
行χ2检验。
38.方差分析：又叫变量分析，它是用以检验两个或多个均数间差异的假设检验方法。
它是一类特定情况下的统计假设检验，或者说是平均数差异显著性检验的一种引伸。
39.回归模型：相关关系的一种理论模型，两个变数X与Y有因果关系，即有自变数和
依变数的区分，X没有误差或很小，Y不可能避免的存在着差异。
40.相关模型：两变数间X与Y无因果关系，即无变数和依变数之分，二者同时受到另
一个或另一些变数的影响而发生某种程度的协同变异，二者都有随机误差。
41.试验指标：为衡量试验结果的好坏和处理效应的高低，在实验中具体测定的性状或
观测的项目称为试验指标。常用的试验指标有：身高、体重、日增重、酶活性、DNA 含量等等。
42.试验因素：试验中所研究的影响试验指标的因素叫试验因素。当试验中考察的因素
只有一个时，称为单因素试验；若同时研究两个或两个以上因素对试验指标的影响时，则称为两因素或多因素试验。
43.因素水平: 试验因素所处的某种特定状态或数量等级称为因素水平，简称水平。如
研究3个品种奶牛产奶量的高低，这3个品种就是奶牛品种这个试验因素的3个水平。
44.试验处理:事先设计好的实施在实验单位上的具体项目就叫试验处理。如进行饲料的
比较试验时，实施在试验单位上的具体项目就是具体饲喂哪一种饲料。