生物统计学教案(4)
生物统计学教案
《生物统计学》教案第一章统计数据的收集和整理教学时间：2学时教学方法：课堂板书讲授教学目的：重点掌握样本特征数平均数、样本方差、标准差的概念和计算方法，掌握数据类型及频数（率）分布，了解众数、中位数、变异系数。
讲授难点：样本方差、标准差的概念和计算方法总体与样本统计数据的不齐性1、变异性是自然界存在的客观规律。
2、自然界如果没有变异，也就不需要统计学了。
3、生物学研究的对象都是很大的群体，不可能研究全部对象，只能通过研究其中的一部分，来推断全部对象，于是引出以下概念。
总体与样本总体：研究的全部对象。
个体：总体中的每个成员。
样本：总体的一部分。
样本含量：样本所包含的个体数目。
抽样抽样：从总体中获得样本的过程。
随机抽样：总体中的每一个个体被抽中的机会都相同的一种抽样方法。
放回式抽样：从总体中抽出一个个体，记下其特征后，放回原总体中，再做第二次抽样。
非放回式抽样：从总体中抽出个体后，不再放回，即做第二次抽样。
抽样的目的：从总体中获得一个有代表性的样本，以便通过样本推断总体。
应注意的问题：①样本必须有代表性。
②样本含量与可实施性之间的平衡。
数据类型及频数（率）分布连续型数据和离散型数据连续型数据：与某种标准比较所得到的数据。
又称为度量数据。
离散型数据：由记录不同类别个体的数目所得到的数据。
又称为计数数据。
频数（率）分布表和频数（率）分布图的编绘例调查每天出生的10名新生儿中体重超过3公斤的人数，共调查120天，结果如下：表 1－1 每10名新生儿中体重超过3Kg的人数的频数（率）分布表频数（率）分布：把频数（率）按组值的顺序排列起来，便得到离散型数据的频数（率）分布。
频数（率）分布还可以用图形表示，见图1-1。
图1－1 每10名新生儿中体重超过3Kg的人数的频数分布图下面介绍连续型数据的频数（率）分布表和分布图的编绘方法。
例表1-2列出了高粱“三尺三”提纯时所调查的100个数据。
表1－2 “三尺三”株高测量结果155 153 159 155 150 159 157 159 151 152159 158 153 153 144 156 150 157 160 150150 150 160 156 160 155 160 151 157 155159 161 156 141 156 145 156 153 158 161157 149 153 153 155 162 154 152 162 155161 159 161 156 162 151 152 154 157 162158 155 153 151 157 156 153 147 158 155148 163 156 163 154 158 152 163 158 154164 155 156 158 164 148 164 154 157 165158 166 154 154 157 167 157 159 170 158 从上表中除可以看出最大值为170，最小值为141，以及平均高度大约在150-160之外，很难再看出什么规律出来。
生物统计学教案(4)
生物统计学教案第四章 抽样散布教学时刻：2学时 教学方式：课堂板书教学教学目的：重点把握样本平均数的t 散布、F 散布和样本方差的X 2散布，把握两个样本标准差比的散布。
教学难点：t 散布、F 散布和X 2散布从一个正态整体中抽取的样本统计量的散布 样本平均数的散布标准差已知时的平均数的散布从平均数为μ，标准差为σ的正态整体中，独立随机地抽取含量为n 的样本，其样本平均数为一服从正态散布的随机变量。
它的平均数和方不同离为：σ/n 称为标准误差。
标准化的平均数服从N (0,1)散布。
标准差未知时的平均数的散布－t 散布假设上述整体的标准差未知，能够用样本标准差代替整体标准差，标准化的平均数称为t 统计量t 再也不服从N (0,1)散布，而服从n - 1自由度的t 散布。
nx x σσμμ==nx u σμ-=ns x t μ-=S/n称为样本标准误差。
t散布也是一种对称散布，在密度函数中只有自由度一个参数，随着自由度的增加，t散布愈来愈接近于标准正态散布。
不同自由度下的t散布与标准正态散布类似，t散布的上侧、下侧和双侧临界值，由以下各式给出：关于给定的α从附表4中能够查出相应的上侧、下侧和双侧临界值。
样本方差的散布从方差为σ2的正态整体中，随机抽取含量为n的样本，计算出样本方差s2，标准化的s2称为χ2。
()()αααααα=⎪⎪⎭⎫⎝⎛≥=-≤=≥2ttPttPttP()222221σσχsnsdfdf-==在那个地址，χ2服从n－1自由度的卡方散布。
它是概率曲线随自由度而改变的一类散布。
附表6给出了P(χ2 >χ2α) =α时的χ2α，称为上侧临界值。
该图形是不对称的，求下侧临界值时不能用标准正态散布和t散布的方式查找。
正确的做法是，只要查出1－α的上侧临界值即可。
χ2散布的上侧和下侧分位点从两个正态整体中抽取的样本统计量的散布标准差σi已知时，两个平均数的和与差的散布()()222121212121nnxxxxσσσμμμ+=±=±±若是两个整体的散布都是正态或近似正态的，平均数的和与差的散布也是正态的标准化的变量服从标准正态散布标准差σi 未知但相等时，两个平均数的和与差的散布当σ1和σ2未知时，可用s 1和s 2代替，标准化变量t 服从df 1+df 2自由度的t 散布，统计量t 为：两个样本方差比的散布—F 散布统计量F 的概念为：F 散布的密度函数是由两个自由度df 1和df 2决定的。
生物统计学与试验设计(电子教材)
《生物统计学与试验设计》教案第一章绪论：一、教学学时：4二、教学要点：1. 生物统计学与试验设计在生物科学研究中的意义、地位和作用，生物学试验设计、调查设计的原则，试验误差及其控制；2．生物统计学与试验设计的一些常用基本概念；3．试验资料的分类，各类资料的次数分布表和次数分布图的制作方法；平均数、极差、方差、标准差、变异系数的具体计算方法。
三、教学难点：各类资料的次数分布表和次数分布图的制作，平均数、极差、方差、标准差、变异系数的计算。
第一节生物统计学概念生物统计学与试验设计，英文名称是Biostatistics and Experimental Design，是研究生物的遗传与变异、试验处理间及试验处理与环境间数量关系的一门科学，是数理统计原理在生物科学中的应用，是一门收集、整理和分析统计数据的方法科学，其目的是探索数据的内在数量规律性，在生物科学的发展中起着很重要的作用，已成为生命科学中非常重要的组成部分。
一、提供试验或调查设计的方法试验设计这一概念有广义与狭义之分，广义的试验设计是指试验研究课题设计，也就是指整个试验计划的拟定，包含课题名称、试验目的，研究依据、内容及预期达到的效果，试验方案，供试单位的选取、重复数的确定、试验单位的分组，试验的记录项目和要求，试验结果的分析方法，经济效益或社会效益的估计,已具备的条件,需要购置的仪器设备，参加研究人员的分工，试验时间、地点、进度安排和经费预算，成果鉴定，学术论文撰写等内容。
狭义的试验设计主要是指试验单位(如动、植物)的选取、重复数目的确定及试验单位的分组。
生物统计中的试验设计主要指狭义的试验设计。
合理的试验设计能控制和降低试验误差，提高试验的精确性，为统计分析获得试验处理效应和试验误差的无偏估计提供必要的数据。
调查设计这一概念也有广义与狭义之分，广义的调查设计是指整个调查计划的制定，包括调查研究的目的、对象与范围，调查项目及调查表，抽样方法的选取，抽样单位、抽样数量的确定，数据处理方法，调查组织工作，调查报告撰写与要求，经费预算等内容。
生物统计学第四版课程设计
生物统计学第四版课程设计前言生物统计学是一门研究生物学数据处理和分析方法的学科，是现代生物学研究的重要组成部分。
本课程是生物统计学的第四版，旨在通过理论和实践的结合，帮助学生掌握生物统计学的基本概念、数据处理和分析方法，并能够熟练使用常用的统计软件。
本文将介绍该课程的设计思路、教学目标、教学内容和教学方法。
教学目标本课程的主要目标是：1.帮助学生了解生物统计学的基本概念和方法；2.帮助学生掌握常用的生物统计学数据处理和分析方法；3.培养学生对生物统计学数据分析的思维能力；4.培养学生使用统计软件进行数据处理和分析的能力。
教学内容本课程内容包括：1.生物统计学基本概念：统计思想、数据类型、概率分布等；2.生物统计学数据处理和分析方法：描述统计、推断统计、假设检验、方差分析等；3.常用生物统计学软件：SPSS、R等；4.生物统计学实践案例：生命科学、医学和环境科学等领域的数据分析案例。
教学方法本课程采用以下教学方法：1.讲授式教学：通过课堂讲解，介绍生物统计学的基本概念、数据处理和分析方法、常用软件和实践案例等；2.上机实验：通过上机实验，让学生熟悉生物统计学软件的使用方法；3.课程设计：通过课程设计，让学生运用生物统计学知识解决实际问题；4.讨论：通过小组讨论，让学生在交流中深入理解生物统计学知识。
课程设计本课程的课程设计由以下五个部分组成：第一部分：生物统计学基础本部分主要介绍生物统计学的基本概念和方法，包括：1.统计思想和概念；2.数据类型和测量；3.概率分布和参数估计。
第二部分：描述统计本部分主要介绍描述统计方法，包括：1.中心趋势和离散程度；2.分布形态和分布特征；3.相关分析和回归分析。
第三部分：推断统计本部分主要介绍推断统计方法，包括：1.抽样和抽样分布；2.置信区间和假设检验；3.参数检验和非参数检验。
第四部分：方差分析本部分主要介绍方差分析方法，包括：1.单因素方差分析；2.双因素方差分析；3.多因素方差分析。
生物统计课程教案模板范文
课程名称：生物统计学授课对象：生物科学类专业学生授课时间：2课时教学目标：1. 理解生物统计学的基本概念和原理。
2. 掌握生物统计学中的常用统计方法。
3. 能够运用生物统计学方法分析生物数据。
4. 培养学生的统计思维能力和应用意识。
教学重点：1. 生物统计学的基本概念和原理。
2. 常用统计方法，如描述性统计、推断性统计、方差分析等。
教学难点：1. 统计方法的实际应用。
2. 统计结果的解释和分析。
教学过程：一、导入（10分钟）1. 提问：什么是生物统计学？2. 介绍生物统计学的定义、研究对象和意义。
3. 引导学生思考生物统计学在生物学研究中的应用。
二、基本概念与原理（20分钟）1. 介绍生物统计学的基本概念，如总体、样本、变量、参数、统计量等。
2. 讲解概率论和数理统计的基本原理，如随机事件、概率分布、期望、方差等。
3. 通过实例说明生物统计学在生物学研究中的应用。
三、常用统计方法（30分钟）1. 描述性统计：介绍均值、中位数、众数、方差、标准差等统计量，并通过实例说明如何计算和解释这些统计量。
2. 推断性统计：介绍假设检验、置信区间、显著性水平等概念，并通过实例说明如何进行假设检验和计算置信区间。
3. 方差分析：介绍单因素方差分析、多因素方差分析等，并通过实例说明如何进行方差分析。
四、案例分析（10分钟）1. 选择一个生物学领域的实际案例，引导学生运用所学的统计方法进行分析。
2. 鼓励学生提出问题、讨论解决方案，并分享分析结果。
五、总结与作业（10分钟）1. 总结本节课的重点内容，强调生物统计学在生物学研究中的应用。
2. 布置作业，要求学生运用所学的统计方法分析一组生物学数据。
教学评价：1. 课堂参与度：观察学生在课堂上的提问、讨论和案例分析中的表现。
2. 作业完成情况：检查学生的作业，评估学生对统计方法的理解和应用能力。
教学资源：1. 教材：《生物统计学》2. 教学课件3. 生物学领域的实际案例备注：1. 教师应根据学生的实际情况调整教学内容和教学方法。
医学生物统计学实验教学设计与实践
素质目标
培养学生的科学思维能力和创新精神，提高其解 决生物医学实际问题的能力。
培养学生的团队协作精神和沟通能力，提高其与 他人合作开展生物医学研究的能力。
培养学生的批判性思维能力和学术道德意识，提 高其对待科学研究的严谨性和诚信度。
实验要求与考核标准
实验要求
学生需要按照实验指导书的要求，独立完成实验数据的收集、整理、描述和推断，并提 交实验报告。实验报告应包括实验目的、实验方法、实验结果、数据分析、结论与建议
03
实验教学资源建设
教材及参考书目推荐
推荐使用国内外经典教材，如《医学统计学》、《生物统计学》等，确保教学内容 的科学性和系统性。
辅助教材可选用针对特定领域或技术的专业书籍，如《临床医学统计学》、《基因 组学数据分析》等，以满足不同专业方向的需求。
参考书目应涵盖统计学基础、生物医学应用、数据分析方法等方面，为学生提供全 面的学习资源。
实验操作
指导学生使用专业统计软 件进行数据分析和可视化 ，提高学生数据处理和分 析能力。
实验教学环节安排
课前预习
要求学生提前预习相关理论知 识，为实验课做好准备。
课堂讲解与演示
教师对实验内容进行详细讲解 ，并演示相关统计软件的操作 方法。
学生实验操作
学生在教师指导下进行实验操 作，完成实验任务。
结果分析与讨论
校企合作与实践基地建设
01
与相关企业和研究机构建立合作关系，共同建设医学生物统计 学实践教学基地，为学生提供实践机会和就业渠道。
02
利用企业资源和技术优势，开发符合实际需求的实验项目和教
学案例，提高学生的实践能力和问题解决能力。
鼓励学生参与校企合作项目或实习机会，培养其团队协作精神
《生物统计学》教学大纲
《生物统计学》教学大纲《生物统计学》教学大纲课程名称：生物统计学课程类型：范围选修课-基础课学时：56学时，3.5学分适用对象：农学、植物保护、生物技术、生物科学、草业科学等本科专业先修课程：高等数学、线性代数、概率论与数理统计、植物学、植物生理学、遗传学等课程一、课程性质、目的与任务以及对先开课程要求统计学是论述收集、分析并解释数字信息的科学，生物统计学则是一门运用统计学的原理和方法，研究生物学数据资料的一般统计学。
统计方法是现代生物学研究不可缺少的工具。
正确的统计分析能够帮助我们正确认识事物客观存在的规律性。
概率论与数理统计等先开课程的重点是讲述没有量纲或单位抽象的数量规律，为生物学科应用这些规律打基础。
二、教学重点及难点本课程教学的全过程可以看成是一个生物信息搜集、处理、分析，从而提炼新的生物信息的过程。
教学重点是通过生物现象的数量观察、对比、归纳和分析，揭示那些困惑费解的生物学问题，从偶然性的剖析中，发现事物的必然性，指导生物科学的理论和实践。
本课程的难点是概念较多、理论抽象、系统严密、实践性强、公式复杂、符号繁多、计算量大，因此，教学安排上除精讲48学时外，有针对性的安排上机操作8学时。
三、与其他课程关系生物统计学与数学有密切关系，现代统计学用到了较多的数学知识，研究理论生物统计学的人需要有较深的数学功底，应用统计方法的人也应具备良好的数学基础。
统计学又是一门应用性很强的学科，几乎生物学科所有的门类都要研究和分析数据，掌握生物学类学科专业基础课和专业课程知识有利于对统计分析的结果做出合理的解释和分析。
四、教学内容、学时分配及基本要求绪论（1学时）基本要求：理解什么是统计？什么是统计学；统计数据与统计学的关系，描述统计与推断统计内涵；统计方法能解决生物学科中哪些问题，了解生物统计学的产生与发展。
重点：统计工作、统计数据及统计学以及它们间的关系。
难点：描述统计与推断统计的区别，应用的场合。
生物统计学教案
第一章绪论一、细胞生物学的定义生命体是多层次、非线性、多侧面的复杂结构体系，而细胞是生命体的结构与生命活动的基本单位，有了细胞才有完整的生命活动。
细胞生物学是研究细胞基本生命活动规律的科学，它是在不同层次（显微、亚显微与分子水平）上以研究细胞结构与功能、细胞增殖、分化、衰老与凋亡、细胞信号传递、真核细胞基因表达与调控、细胞起源与进化等为主要内容。
核心问题是将遗传与发育在细胞水平上结合起来。
二、细胞生物学的主要研究内容1、细胞增殖、分化及其调控2、细胞核、染色体以及基因表达的研究3、生物膜与细胞器的研究4、细胞骨架体系的研究5、细胞的衰老与凋亡6、干细胞及其应用7、细胞信号转导8、细胞工程三、细胞生物学发展简史1.细胞的发现英国学者胡克于1665年制造了第一台有科研价值的显微镜，第一次描述了植物细胞的构造，细胞的发现是在1665年。
1677—1683年，荷兰人列文胡克用自己设计好的显微镜第一次观察到活细胞。
2.细胞学说的基本内容1)1838年，德国植物学家施莱登（J.Schleiden）关于植物细胞的工作，发表了《植物发生论》一文（Beitrage zur Phytogenesis）.2)1839年，德国动物学家施旺（T.Shwann）关于动物细胞的工作，发表了《关于动植物的结构和生长一致性的显微研究》一文，论证了所有动物体也是由细胞组成的，并作为一种系统地科学理论提出了细胞学说。
3)细胞是生物体的基本结构单位（单细胞生物，一个细胞就是一个个体）；细胞是生物体最基本的代谢功能单位；细胞只能通过细胞分裂而来。
认为细胞是有机体，一切动植物都是由细胞发育而来,并由细胞和细胞产物所构成；每个细胞作为一个相对独立的单位，既有它自己的生命,又对与其它细胞共同组成的整体的生命有所助益；新的细胞可以通过老的细胞繁殖产生。
3.细胞学的经典时期1）关原生质理论的提出:1840年捷克斯洛伐克生理学家普金耶首次将填满细胞的胶状液体称为“原生质”(protoplasm)，1861年德国解剖学家舒尔测提出了原生质理论，认为有机体的组织单位是一小团原生质。
生物统计学课程教案
二、导入新课（需时3分钟）
生物统计学是应用数理统计学（mathematical statistics）的原理和方法来分析和解释生物界数量现象的科学，也可以说是数理统计学在生物学研究中的应用，它是应用数学的一个分支，属于生物数学的范畴。
5、布置作业（需时2分钟）
作业题
和思考
题布置
教材：P20/5、P21/12
参考资料
教材：1.生物统计学，杜荣骞编，第三版，高等教育出版社，2009.
参考书目：
1．EXCEL在统计分析中应用，王文中编中国铁道出版社，2003.
2.生物统计学郭平毅编，中国林业出版社，2006.
3.生物统计学李春喜，第三版，科学出版社，2006.
教学方法
和手段
教学过程
1、巩固复习（需时10分钟）
通过提问等方式复习上次课的学习的内容的加以总结，增强对知识的了解与记忆。
2、导入新课（需时1分钟）
第1章中对总体和样本的概述以及样本数据的处理方法做了一般介绍。用某个样本去推断同一总体将得出不同结论。这些结论不可能都是正确的。
3、讲授新课（需时75分钟）
第一节概率的基本概念
一、随机现象与统计规律
二、统计规律——频率的稳定性
三、概率的统计定义
四、概率的古典定义
五、概率的一般运算
第二节概率分布
一、随机变量
二、离散型随机变量的概率分布
三、连续型随机变量的概率分布
四、总体特征数
4、归纳总结（需时3分钟）
本次课主要学习了概率的基本概念、概率分布、总体特征数。
参考资料
教材：
1.生物统计学，杜荣骞编，第三版，高等教育出版社，2009.
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生物统计学教案
第四章 抽样分布
教学时间：2学时 教学方法：课堂板书讲授
教学目的：重点掌握样本平均数的t 分布、F 分布和样本方差的X 2分布，掌握两个样
本标准差比的分布。
讲授难点：t 分布、F 分布和X 2分布
4.1 从一个正态总体中抽取的样本统计量的分布 4.1.1 样本平均数的分布
标准差已知时的平均数的分布
从平均数为μ，标准差为σ的正态总体中，独立随机地抽取含量为n 的样本，其样本平均数为一服从正态分布的随机变量。
它的平均数和方差分别为：
σ/n 称为标准误差。
标准化的平均数
服从N (0,1)分布。
标准差未知时的平均数的分布－t 分布
若上述总体的标准差未知，可以用样本标准差代替总体标准差，标准化的平均数称为t
统计量t 不再服从N (0,1)分布，而服从n - 1自由度的t 分布。
S/n 称为样本标准误差。
n
x x σ
σμμ=
=n
x u σ
μ
-=
n
s x t μ-=
t 分布也是一种对称分布，在密度函数中只有自由度一个参数，随着自由度的增加，t 分布越来越接近于标准正态分布。
不同自由度下的t 分布
与标准正态分布类似，t 分布的上侧、下侧和双侧临界值，由以下各式给出： 对于给定的α从附表4中可以查出相应的上侧、下侧和双侧临界值。
4.1.2 样本方差的分布
从方差为σ2的正态总体中，随机抽取含量为n 的样本，计算出样本方差s 2，
标准化的s 2称为χ2。
()()αα
α
α
αα
=⎪⎪⎭
⎫
⎝
⎛≥=-≤
=≥2t t P t t P t t P ()2
2
2
2
2
1σσ
χs n s df df -=
=
在这里，χ2服从n－1自由度的卡方分布。
它是概率曲线随自由度而改变的一类分布。
附表6给出了P(χ2 >χ2
α
) =α时的χ2
α
，称为上侧临界值。
该图形是不对称的，求下侧临界值时不能用标准正态分布和t分布的方法查找。
正确的做法是，只要查出1－α的上侧临界值即可。
χ2分布的上侧和下侧分位点
4.2 从两个正态总体中抽取的样本统计量的分布
4.2.1 标准差σi已知时，两个平均数的和与差的分布
()
(
)
2
2
2
1
2
1
2
1
2
1
2
1
n
n
x
x
x
x
σ
σ
σ
μ
μ
μ
+
=
±
=
±
±
如果两个总体的分布都是正态或近似正态的，平均数的和与差的分布也是正态的
标准化的变量服从标准正态分布
4.2.2 标准差σi 未知但相等时，两个平均数的和与差的分布
当σ1和σ2未知时，可用s 1和s 2代替，标准化变量t 服从df 1+df 2自由度的t 分布，统计量t 为：
4.2.3 两个样本方差比的分布—F 分布
统计量F 的定义为：
F 分布的密度函数是由两个自由度df 1和df 2决定的。
属于不对称分布，分布曲线如下图。
F 分布的临界值的查法，将在下一章中介绍。
()⎥⎦
⎤⎢⎣
⎡⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+±
22
212121,n
n N σσμμ()()
2
22
1
21
2121n n x x u σσμμ+
±-±=
()()
()()()()⎪⎪⎭
⎫ ⎝⎛+-+--+-±-±=
+21212
22211212111111121n n n n s n s n x x t df df μμ22
22212
1
σσs s F =。