生物统计学实验指导
生物统计学在医学研究中的应用
生物统计学在医学研究中的应用在当今社会中，医学研究的重要性日益凸显。而生物统计学，作为一门运用数学统计学理论和方法处理医学生物数据的学科，在医学研究中的应用也得到了越来越多的重视。
为什么生物统计学如此重要？
对于医学研究来说，数据是至关重要的。通过数据，医生、药剂师、生物工程师等可以确定临床实验的安排、评估新医药的效果、评估医疗设备的有效性等。但是，医学数据的分析、模型构建和推断等任务并不容易，这就需要生物统计学的帮助。
生物统计学可以通过搜集、整理和处理数据，提供量化方法和计算技巧来帮助医学研究者进行定量的实证研究。同时，生物统计学还可以构建各种模型，用以解释不同的医学问题，以便研究者更好地理解和解决这些问题。
生物统计学在医学研究中的具体应用
1. 临床试验
临床试验是一种广泛使用的研究方式，它可以评估新药、手术和其他治疗措施的效果。生物统计学可以帮助设计临床试验，确定需要实验的样本和实验的期限，以及统计分析实验结果。
2. 流行病学研究
流行病学研究可以确定疾病的发生率、病因和危险因素，并指导预防和治疗。生物统计学可以帮助分析流行病学研究数据，确认与该疾病有关的危险因素、患病率和暴露假设，以及确定控制其他因素的方法。
3. 医疗卫生数据分析
生物统计学可以用于管理和挖掘医疗卫生数据，以评估医疗设施绩效、患者偏好、诊断和治疗方法的效用等问题。
4. 医学影像分析
医学影像分析是生物统计学的一个重要应用领域。通过对医学
图像的分析和分类，可以实现医学诊断中的自动化和半自动化，
减少误诊率和漏诊率。
生物统计学在医学研究中的应用已经愈发广泛，但还有很多地
医学研究中的大数据分析和生物统计学
医学研究中的大数据分析和生物统计学
在现代医学研究中，大数据分析和生物统计学扮演着至关重要的角色。随着医疗技术的不断进步和医学数据的快速增长，我们能够利用
这些先进的技术和方法来揭示潜在的医疗模式、发现新的治疗方法、
预测疾病风险等。本文将探讨医学研究中的大数据分析和生物统计学
的重要性及应用。
一、大数据分析在医学研究中的应用
1.1 高维数据处理
随着技术的进步，现代医学研究中产生的数据规模庞大且复杂。这
些数据通常包括基因组学、转录组学、蛋白质组学和临床数据等多个
维度的信息。大数据分析可以帮助我们处理这些高维数据，挖掘出其
中的有用信息。例如，通过分析基因组数据，我们可以发现与特定疾
病相关的基因变异，从而加深对疾病的理解并为个体化医学提供指导。
1.2 生物图像分析
生物图像分析是医学研究中另一个重要应用领域。通过使用计算机
视觉和机器学习等技术，我们可以对医学图像进行自动化处理和分析。例如，在细胞图像中，通过对数百个细胞进行分割和分类，我们可以
了解细胞的形态特征以及与疾病相关的细胞变化。
1.3 疾病预测和诊断
大数据分析在医学研究中还可以帮助我们进行疾病的预测和诊断。通过建立机器学习模型，并利用大规模病例数据进行训练，我们可以发现疾病的潜在规律和特征。这些模型可以帮助医生对患者进行早期预测和诊断，并提供个体化的治疗建议。
二、生物统计学在医学研究中的重要性及应用
2.1 数据收集和设计
生物统计学在医学研究中起着至关重要的作用。首先，它能够帮助研究人员设计科学合理的数据收集方案。通过合理的样本选择和数据采集方法，可以确保研究结果的可靠性和有效性。
生物统计学附实验设计 -回复
生物统计学附实验设计 -回复
1.实验目的是通过生物统计学方法来验证某种新药物对癌细胞生长的影响。
2.该实验将选择一组人体癌细胞和一组对照组，分别注射新药物和注射无效药物。
3.研究期间将定期观察细胞的生长情况，并记录下来。
4.实验设计将随机分配参与者，并保持双盲状态。
5.实验结束后，将使用生物统计学方法对两组数据进行比较和分析。
6.通过对细胞生长速度的统计分析，可以判断新药物是否对癌细胞具有显著抑制作用。
7.另外，还将对实验结果进行方差分析，以确定实验结果的显著性差异。
8.该实验还将对药物对癌细胞的其他影响进行统计学分析，如细胞凋亡率和细胞周期。
9.实验过程中将控制其他可能影响结果的因素，如温度、湿度等。
10.实验组和对照组中的细胞数量将随机抽取，以减少外界因素的
影响。
11.实验数据将基于统计学原则进行整理和分析。
12.对实验结果的差异性进行方差分析，以确定是否存在显著差异。
13.实验结果将被呈现为数据图表和相关统计参数。
14.在数据分析的过程中，将使用t检验、方差分析等生物统计学
方法。
15.实验中的潜在误差将通过统计学方法进行评估和控制。
16.实验数据的统计分析结果将用于支持或否定新药物对癌细胞的
疗效。
17.实验结果将被提交给科研机构和相关专家进行评估和报告。
18.将在实验设计中使用有效的随机化策略，以尽量降低实验结果
的偏倚。
19.统计学方法的应用将帮助我们准确判断新药物的有效性和副作用。
20.通过生物统计学的实验设计和数据分析，可以为药物研发提供有力的科学依据。
「《生物统计附试验设计》教案」
「《生物统计附试验设计》教案」
生物统计是生物学的一个重要分支，旨在帮助我们理解和分析生物实
验数据。试验设计是生物统计中的一个重要概念，它指的是和实验相关的
一系列决策，包括确定实验的目的、确定实验的因素和水平、随机分配实
验单位、以及确定实验的重复次数等等。本教案将介绍生物统计附试验设
计的一些基本概念和方法。
一、教学目标
1.了解生物统计在生物学研究中的重要性；
2.掌握生物统计附试验设计的基本概念和原则；
3.了解一些经典的生物统计附试验设计方法；
4.培养学生分析和解读生物实验数据的能力。
二、教学内容
1.生物统计的基本原理和方法（200字左右）
-介绍生物统计的基本概念和原理，包括总体和样本、统计量和参数、零假设和备择假设等；
-介绍生物统计的基本方法，包括描述统计和推断统计。
2.经典的生物统计附试验设计方法（400字左右）
-简介完全随机设计、随机区组设计和阻止设计等经典的试验设计方法，包括设计原理和实际应用；
-分析和解读生物实验数据的方法，包括方差分析、t检验和卡方检验等。
3.实际案例分析（400字左右）
-挑选一些生物学研究中常见的案例，例如药物疗效评价、生长速度比较等；
-指导学生对实际数据进行分析和解读，包括数据处理、方差分析和统计推断等。
4.教学方法（100字左右）
-以案例教学为主，引导学生主动思考和分析实际问题；
-结合实际实验操作，让学生亲自体验生物统计附试验设计的过程；
-利用互动教学和小组讨论的方式培养学生的合作和创新能力。
三、教学过程
1.生物统计的基本原理和方法（20分钟）
-分配教材或电子资料供学生预习；
生物统计学的最低样本数-概述说明以及解释
生物统计学的最低样本数-概述说明以及解释
1.引言
1.1 概述
概述：
生物统计学作为一门重要的学科，在生物学研究中起着至关重要的作用。在生物学实验中，我们经常需要对样本数据进行分析，以便得出科学结论。而最低样本数作为生物统计学中的一个重要概念，是指在实验设计中最少需要的样本数量，以确保实验结果的可靠性和准确性。
在本文中，我们将探讨生物统计学中最低样本数的重要性，以及确定最低样本数的方法。通过深入研究这一话题，我们可以更好地指导生物学实验设计，并提高实验结果的科学性和可靠性。
1.2 文章结构
本文主要分为以下几个部分：引言、正文和结论。
在引言部分，将简要介绍生物统计学的概念，探讨最低样本数在研究中的重要性，并明确文章的目的。
在正文部分，将详细阐述生物统计学的概念，分析最低样本数的重要
性以及探讨确定最低样本数的方法。
在结论部分，将总结本文的主要内容，探讨最低样本数的应用价值，并展望未来在生物统计学领域中的发展方向。
1.3 目的
本文的目的是探讨生物统计学中最低样本数的重要性及确定最低样本数的方法。通过深入研究生物统计学的概念和最低样本数的定义，我们将说明为什么确定最低样本数是进行科学研究不可或缺的步骤。了解最低样本数的重要性可以帮助研究人员设计合适的实验，准确地估计结果的可靠性和精确度。同时，我们将介绍一些确定最低样本数的常用方法，帮助读者更好地理解如何应用这些方法来进行研究设计和数据分析。通过本文的阐述，我们希望能够引起更多人对最低样本数的重视，提高数据分析的准确性和科学性。
2.正文
2.1 生物统计学的概念
流行病学研究中的生物统计学方法
流行病学研究中的生物统计学方法在流行病学研究中，生物统计学方法扮演着重要的角色。生物统计学为流行病学家们提供了一种有效的工具，用于收集、分析和解释数据，从而揭示出疾病的风险因素以及其潜在的预防和控制策略。本文将重点讨论在流行病学研究中使用的几种常见的生物统计学方法。
一. 单因素分析
单因素分析是一种比较疾病发病率或死亡率在不同因素水平间差异的方法。例如，研究人员可以评估不同年龄组之间的患病率差异，或者比较吸烟者和非吸烟者之间患肺癌的风险。这种方法通常使用风险比（Relative Risk）或患病率比（Prevalence Ratio）来衡量不同因素之间的关联性。通过单因素分析，研究人员可以初步确定可能的危险因素，从而进一步进行多因素分析。
二. 多因素分析
多因素分析可以帮助研究人员控制和校正潜在的混杂因素，以更准确地评估因素与疾病之间的关系。在多因素分析中，研究人员通常使用统计模型，如回归模型和生存分析模型。回归模型可以用来估计因变量（如疾病风险）与多个自变量（如年龄、性别、吸烟、饮食等）之间的关联性，并控制其他混杂因素的影响。生存分析模型则可以用来研究与时间相关的疾病结果，如生存率或复发率，并控制潜在的混杂因素。
三. 临床试验
临床试验是一种经过精心设计和控制的研究方法，用于评估新型疗法或干预措施的疗效。在流行病学研究中，临床试验可以用来评估不同疫苗或药物对特定疾病的预防或治疗效果。临床试验通常包括一个实验组和一个对照组，通过随机分组的方式，将参与者分为两组，其中一组接受干预措施，另一组接受安慰剂或标准疗法。通过比较两组的疗效或效果，可以评估干预措施的有效性和安全性。
生物统计学实习报告
实习报告
一、实习背景与目的
随着生物科学领域的不断发展，生物统计学作为一门结合生物学与统计学的交叉学科，在生物科学研究中发挥着越来越重要的作用。本次实习旨在通过实际操作，掌握生物统计学的基本原理和方法，提高在生物学研究中的数据处理和分析能力。
二、实习内容与过程
1. 实习前的准备
在实习开始前，我们对生物统计学的基本概念、原理和方法进行了系统的学习，包括描述性统计、概率分布、假设检验、线性回归等。同时，学习了统计软件的使用，如SPSS、R语言等。
2. 实习过程
（1）数据收集与整理
实习过程中，我们首先收集了生物学实验数据，如基因表达数据、酶活性数据等。对这些数据进行了清洗、整理和转换，使之符合统计分析的要求。
（2）描述性统计分析
我们对收集到的数据进行了描述性统计分析，包括计算均值、标准差、中位数等统计量，绘制直方图、箱线图等统计图表，以直观地了解数据的分布特征。
（3）假设检验
结合实验设计，我们选择了适当的假设检验方法，如t检验、方差分析等，对数据进行了显著性分析，判断实验组与对照组之间是否存在显著差异。
（4）线性回归分析
针对实验数据，我们运用线性回归分析方法，探讨了变量之间的关系，如基因表达与实验条件的关系等。通过回归方程的建立，揭示了变量之间的内在联系。
（5）结果呈现与解读
我们将统计分析结果以图表的形式呈现出来，如条形图、折线图等，同时对结果进行了详细的解读，分析了实验数据背后的生物学意义。
三、实习收获与反思
通过本次实习，我们深入了解了生物统计学的基本原理和方法，提高了在生物学研究中的数据处理和分析能力。同时，我们也认识到生物统计学在科研中的重要性，以后在实验设计和数据分析过程中，要更加注重生物统计学的应用。
生物统计学实验
本科学生实验报告
学号114120033 姓名史佳茜
学院生命科学学院专业、班级11级生物科学A班实验课程名称生物统计学实验
指导教师及职称孟丽华
开课时间2012 至2013 学年下学期
填报时间2013 年 3 月22 日
云南师范大学教务处编印
SPSS17.0在生物统计学中的应用实验指导-实验三、参数估计 实验四、t检验(可打印修改)
SPSS在生物统计学中的应用
——实验指导手册
实验三：参数估计
一、实验目的与要求
1.理解参数估计的概念
2.熟悉区间估计的概念与操作方法
二、实验原理
1. 参数估计的定义
●参数估计（parameter estimation）是根据从总体中抽取的样本估计总体分布中的未知参数的方法。
它是统计推断的一种基本形式，是数理统计学的一个重要分支，分为点估计和区间估计两部分。
●点估计（point estimation）：又称定值估计，就是用实际样本指标数值作为总体参数的估计值。
当总体的性质不清楚时，我们须利用某一量数（样本统计量）作为估计数，以帮助了解总体的性质，如：样本平均数乃是总体平均数μ的估计数，当我们只用一个特定的值，亦即数线上的一个点，作为估计值以估计总体参数时，就叫做点估计。
✧点估计的数学方法很多，常见的有“矩估计法”、“最大似然估计法”、“最小二乘估计法”、
“顺序统计量法”等。
✧点估计的精确程度用置信区间表示。
●区间估计(interval estimation)是从点估计值和抽样标准误出发，按给定的概率值建立包含待估计参数的
区间。其中这个给定的概率值称为置信度或置信水平(confidence level)，这个建立起来的包含待估计函数的区间称为置信区间，指总体参数值落在样本统计值某一区内的概率
●置信区间(confidence interval)是指在某一置信水平下，样本统计值与总体参数值间误差范围。置信区间
越大，置信水平越高。划定置信区间的两个数值分别称为置信下限(lower confidence limit,lcl)和置信上限(upper confidence limit,ucl)
药物临床试验的生物统计指导原则
药物临床试验的生物统计指导原则
药物临床试验是评估药物安全性和有效性的重要手段，而生物统计学则是药物临床试验的重要工具之一。生物统计学指导原则对于保证试验结果的准确性和可靠性具有重要作用。以下是药物临床试验的生物统计指导原则的章节划分和详细回答：
一、试验设计阶段
在试验设计阶段，生物统计学指导原则主要包括样本量计算、随机化和盲法等方面。
1. 样本量计算
样本量计算是试验设计的重要环节，其目的是保证试验结果的统计学意义和准确性。在样本量计算时，需要考虑试验的主要目的、预期效应大小、显著性水平、统计功效和失误率等因素。样本量计算的结果应该在试验开始前确定，并且应该尽可能地保证样本量的充分性。
2. 随机化
随机化是试验设计中的重要环节，其目的是消除实验组和对照组之间的混杂因素，
保证试验结果的可靠性。在随机化时，应该采用随机数字表或计算机程序进行随机分组。
3. 盲法
盲法是试验设计中的重要环节，其目的是消除主观性和偏见，保证试验结果的客观性和可靠性。在盲法中，应该采用单盲、双盲或三盲等方法进行。
二、试验实施阶段
在试验实施阶段，生物统计学指导原则主要包括数据收集、数据管理和数据分析等方面。
1. 数据收集
数据收集是试验实施的重要环节，其目的是收集试验数据并记录。在数据收集时，应该采用标准化的数据收集表格，并保证数据的准确性和完整性。
2. 数据管理
数据管理是试验实施的重要环节，其目的是保证试验数据的安全性和完整性。在数据管理时，应该采用电子数据管理系统或纸质数据管理系统，并保证数据的保
密性和可追溯性。
3. 数据分析
《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
课程编号：
课程类别：专业基础课/选修课
学时/学分：32/2
开设学期：第七学期
说明
一、课程性质与说明
1.课程性质
专业基础课/选修课
2.课程说明
生物统计学是运用数理统计的原理和方法来分析和解释生物界各种现象和试验调查资料的一门科学，在生物学、农学、林学、医药、卫生、生态、环保等领域已有广泛应用，是生命科学中一门十分重要的工具课。
本课程是本科生物科学专业的选修课，通过本课程的学习，应使学生理解并掌握生物统计学的基本原理和常用方法，在了解生物统计学的产生、发展及其研究对象与作用、生命科学中试验资料的整理、特征数的计算、概率和概率分布、抽样分布等基础上，掌握平均数的统计推断、χ2检验、方差分析、直线回归与相关分析、可直线化的曲线回归分析、多项式回归分析、多元回归与相关分析、常用试验设计、抽样原理和方法等，以运用统计方法分析和解决生物学科研领域内的实际问题为重点，为后续课程的学习和从事生物学科研活动打下必要的基础。
二、教学目标
1.学会实验方案的设计方法；
2.能搜集、整理、分析实验数据，并会根据实验进程及时调整不合理的实验设计方案；
3.能对生物信息进行有目的的搜集、处理、分析，从而提炼新的生物信息；
4.会用统计软件处理、分析实验数据。
三、学时分配表
章序
章题
讲授学时
实验学时
实践学时
上机学时
小计
1
前言及统计数据的收集与整理
4
2
概率和概率分布
3
几种常见的概率分布律4
4
抽样分布
4
5
统计推断
4
6
单因素方差分析
4
7
实验设计
5
统计软件的使用
合计
26
4
四、教学教法建议
本课程主要以课堂讲授为主，应用多媒体教学手段，采用多种教学方法，注意教学方法灵活、生动、吸引力强等特点，并且注重教学方法与手段的不断改进。注意理论与实际相结合，教学示例尽量选用同学熟知的领域，尤其是本专业历年毕业论文中涉及到的生物统计领域的实例，让学生学会去分析问题、解决问题的能力。课堂教学采用问题法、比较法、案例法、讨论法和自学法多种教学方式，注重课堂教学与课外自学结合。课程理论教学结束后使用统计软件进行教学，让学生学会实验设计方法，能对实验数据进行合理的搜集、整理，并根据实验进程及时调整不合理的实验设计方案和处理水平，从而提炼新的生物信息。
生物统计学第十一章 实验设计
常用的实验设计方案
方案:
完全随机设计 配对设计
随机区组设计 交叉设计 析因设计
常用的实验设计方案
完全随机设计 1、设计模式： 目标生物
随机抽样
研究对象 随机分配
试验组
对照组
阳性
阴性
阳性
阴性
常用的实验设计方案
成组比较实验设计 • 1随机化 • 2 设置对照和处理组 • 3 样本含量 • 4 实验的误差
分k组可按随机数除以k后的余数进行分组。
实验设计的基本原则
例8-1 试将同性别、体重相近的30只动物 分到A、B、C三组。 先将动物按体重编号，再从本书后面 所附随机数字表中任一行如第16行最左 开始连续取30个两位数字。最后将这30 个两位数字分别除以3，余数0、1、2分 别对应于A、B、C三组
第十一章 实验设计
实验计划书的编制
• 格式: • 国内外研究动态 • 实验目的 • 预期结果 • 实验设计的选择：因素及水平；响应量；设计方法 • 实验方法的确定 • 田间计划 • 实验记录
实验设计的基本原则
• 对照(control) • 随机化(randomization) • 重复(replication)
样本含量的估计
Βιβλιοθήκη Baidu• 影响样本含量估计的因素
1. 第一类错误概率的大小。越小所需样本含
SPSS17.0在生物统计学中的应用-实验七-卡方检验
SPSS在生物统计学中的应用
——实验指导手册
实验七：卡方检验
一、实验目标与要求
1．帮助学生深入了解卡方检验的基本概念，掌握卡方检验的基本思想和原理
2．掌握卡方检验的过程。
二、实验原理
卡方检验适用于次数分布的检验，比如次数分布是否与某种理想的分布一致，或者不同样本同类测量分数次数分布是否一致。对于前者，先要确定一个理想的次数分布比例，然后将观测的某一次数分布与其比较，确定二者的差异性，并用X2来反映。X2 越小，则差异越小，该样本的观测分布越有可能适合于理想分布；X2 越大，则差异越大，其服从于理想分布的可能性就越小。当服从理想分布的伴随概率小于0.05时，就认为该次数分布与理想的分布有显著性差异。
不同样本中测量分数的次数分布使用卡方检验时，如果卡方足够大，该观测在两个样本中的次数分布服从于同一总体的概率小于0.05时，则认为样本间存在显著性差异。
三、实验演示内容与步骤
㈠适合性检验
比较观测数与理论数是否符合的假设检验(compatibility test),也称吻合性检验或拟合优度检验(goodness of fit test).。
【例】有一鲤鱼遗传试验,以红色和青灰色杂交,其F2代获得不同分离尾数,问观测值是否符合孟德尔3:1遗传定律.
体色青灰色红色总数
F2观测尾数1503 99 1602
1. 定义变量：
2. 输入变量值
3. 选择菜单1：点击菜单【数据】→【加权个案】→弹出“加权个案”对话框
→
4. 选择菜单2：点击菜单【分析】→【非参数检验】→【卡方】→弹出“卡方检验”对话框
点击【选项】按钮，弹出“卡方检验：选项”对话框，选择“描述性”，点击【继续】
SPSS17.0在生物统计学中的应用-实验五、方差分析---六、简单相关与回归分析
SPSS17.0在生物统计学中的应用-实验五、方差分析---六、简单相关与回归分析
SPSS在生物统计学中的应用
——实验指导手册
实验五：方差分析
一、实验目标与要求
1．帮助学生深入了解方差及方差分析的基本概念，掌握方差分析的基本思想和原理
2．掌握方差分析的过程。
3．增强学生的实践能力，使学生能够利用SPSS统计软件，熟练进行单因素方差分析、两因素方差分析等操作，激发学生的学习兴趣，增强自我学习和研究的能力。
二、实验原理
在现实的生产和经营管理过程中，影响产品质量、数量或销量的因素往往很多。例如，农作物的产量受作物的品种、施肥的多少及种类等的影响；某种商品的销量受商品价格、质量、广告等的影响。为此引入方差分析的方法。
方差分析也是一种假设检验，它是对全部样本观测值的变动进行分解，将某种控制因素下各组样本观测值之间可能存在的由该因素导致的系统性误差与随即误差加以比较，据以推断各组样本之间是否存在显著差异。若存在
♦步骤1：选择菜单【分析】→【比较均值】→【单因素方差分析】，依次将观测变量销量移入因变量列表框，将因素变量地区移入因子列表框。
图 5.1 One-Way ANOV A 对话框
♦单击两两比较按钮，如图5.2，该对话框用于进行多重比较检验，即各因素水平下观测变量均值的两两比较。方差分析的原假设是各个因素水平下的观测变量均值都相等，备择假设是各均值不完全相等。假如一次方差分析的结果是拒绝原假设，我们只能判断各观测变量均值不完全相等，却不能得出各均值完全不相等的结论。各因素水
平下观测变量均值的更为细致的比较就需要用多重比较检验。
生物工程的生物统计学
生物工程的生物统计学
生物工程作为一门新兴的交叉学科，涉及生物学、工程学、统计学等多个领域，其发展离不开生物统计学的支持与指导。生物统计学作为一门应用性较强的统计学学科，主要研究生物数据的收集、整理、分析与解读，为生物学研究提供了重要的数据支撑和理论方法。本文将从生物工程的角度出发，探讨生物统计学在生物工程领域中的应用与意义。
一、生物工程中的数据分析
在生物工程研究中，常常需要对大量的生物数据进行采集和处理。这些数据可能包括基因组序列、蛋白质结构、信号传导通路等多方面的信息。生物统计学通过建立统计模型和方法，可以对这些数据进行系统的整理和分析，从而揭示数据背后的规律和信息。例如，在基因组学研究中，生物统计学可以帮助科研人员识别基因的功能、分析基因表达模式，预测基因调控网络等，为基因功能研究提供了重要的统计支持。
二、生物工程中的实验设计
生物工程研究通常需要进行大量的实验来验证理论和探索未知。在实验设计阶段，生物统计学可以帮助科研人员确定实验的目的、设计实验方案、确定样本数量和分组等。通过合理的实验设计，可以最大程度地提高实验的效率和可靠性，减少实验的偶然误差和系统误差，确保实验结果的科学性和可靠性。生物统计学为生物工程实验的成功实施提供了坚实的统计基础和理论指导。
三、生物工程中的数据分析
生物工程研究从数据收集到分析再到结果解读，都需要生物统计学
的支持。生物统计学可以帮助科研人员选择合适的统计方法和工具，
进行数据的分析和解读。例如，通过方差分析、回归分析、聚类分析
等多种统计方法，可以挖掘数据中的潜在规律，识别关键因素，预测
SPSS17.0在生物统计学中的应用-实验五、方差分析---六、简单相关及回归分析
SPSS在生物统计学中的应用
——实验指导手册
实验五：方差分析
一、实验目标与要求
1．帮助学生深入了解方差及方差分析的基本概念，掌握方差分析的基本思想和原理
2．掌握方差分析的过程。
3．增强学生的实践能力，使学生能够利用SPSS统计软件，熟练进行单因素方差分析、两因素方差分析等操作，激发学生的学习兴趣，增强自我学习和研究的能力。
二、实验原理
在现实的生产和经营管理过程中，影响产品质量、数量或销量的因素往往很多。例如，农作物的产量受作物的品种、施肥的多少及种类等的影响；某种商品的销量受商品价格、质量、广告等的影响。为此引入方差分析的方法。
方差分析也是一种假设检验，它是对全部样本观测值的变动进行分解，将某种控制因素下各组样本观测值之间可能存在的由该因素导致的系统性误差与随即误差加以比较，据以推断各组样本之间是否存在显著差异。若存在显著差异，则说明该因素对各总体的影响是显著的。
方差分析有3个基本的概念：观测变量、因素和水平。
●观测变量是进行方差分析所研究的对象；
●因素是影响观测变量变化的客观或人为条件；
●因素的不同类别或不通取值则称为因素的不同水平。在上面的例子中，农作物的产量和商品的销量就
是观测变量，作物的品种、施肥种类、商品价格、广告等就是因素。在方差分析中，因素常常是某一个或多个离散型的分类变量。
⏹根据观测变量的个数，可将方差分析分为单变量方差分析和多变量方差分析；
⏹根据因素个数，可分为单因素方差分析和多因素方差分析。
在SPSS中，有One－way ANOV A(单变量－单因素方差分析)、GLM Univariate（单变量多因素方差分析）；GLM Multivariate （多变量多因素方差分析），不同的方差分析方法适用于不同的实际情况。本节仅练习最为常用的单变量方差分析。
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《生物统计学》实验教学教案
[实验项目]
实验一平均数标准差及有关概率的计算
[教学时数]
2课时。
[实验目的与要求]
1、通过对平均数、标准差、中位数、众数等数据的计算，掌握使用计算机计算统计量的方法。
2、通过对正态分布、标准正态分布、二项分布、波松分布的学习，掌握使用计算机计算有关概率和分位数的方法。为统计推断打下基础。
[实验材料与设备]
计算器、计算机；有关数据资料。
[实验内容]
1、平均数、标准差、中位数、众数等数据的计算。
2、正态分布、标准正态分布有关概率和分位数的计算。
3、二项分布有关概率和分位数的计算。
4、波松分布有关概率和分位数的计算。
[实验方法]
1、平均数、标准差、中位数、众数等数据的计算公式。
平均数=Average(x1x2…x n)
几何平均数=Geomean(x1x2…x n)
调和平均数=Harmean(x1x2…x n)
中位数=median(x1x2…x n)
众数=Mode(x1x2…x n)
最大值=Max(x1x2…x n)
最小值=Min(x1x2…x n)
平方和(Σ(x- )2)=Devsq(x1x2…x n)
x
样本方差=Var (x1x2…x n)
样本标准差=Stdev(x1x2…x n)
总体方差=Varp(x1x2…x n)
总体标准差=Stdevp(x1x2…x n)
2、正态分布、标准正态分布有关概率和分位数的计算。
一般正态分布概率、分位数计算：
概率=Normdist(x,μ,σ,c) c 取1时计算 -∞-x 的概率 c 取0时计算 x 的概率 分位数=Norminv(p, μ, σ) p 取-∞到分位数的概率 练习：
猪血红蛋白含量x 服从正态分布N(12.86，1.332)，(1) 求猪血红蛋白含量x 在11.53—14.19范围内的概率。（0.6826）(2) 若P(x ＜1l )=0.025，P(x ＞2l )=0.025，求1l ，2l 。
（10.25325） L1=10.25 L2=15.47
标准正态分布概率、分位数计算：
概率=Normsdist(x) c 取1时计算 -∞--x 的概率 c 取0时计算 x 的概率 分位数=Normsinv(p) p 取-∞到分位数的概率
练习：
1、已知随机变量u 服从N(0，1)，求P(u ＜-1.4)， P(u ≥1.49)， P （｜u ｜≥2.58）， P(-1.21≤u ＜0.45)，并作图示意。
参考答案：
(0.080757,0.06811,0.00988,0.5605)
2、已知随机变量u 服从N(0，1)，求下列各式的αu 。 (1) P(u ＜-αu )+P(u ≥αu )=0.1; 0.52 (2) P(-αu ≤u ＜αu )=0.42; 0.95
参考答案：
[1.644854, 0.63345; 0.553385, 1.959964] 3、二项分布有关概率和分位数的计算。
概率=Binomdist(x,n,p,c) c 取1时计算 0-x 的概率 c 取0时计算 x 的概率
练习：
1、已知随机变量x 服从二项分布B （100，0.1），求μ及σ。
参考答案：
见P48，μ= np, σ=(npq)0.5
2、已知随机变量x 服从二项分布B(10,0.6)，求P(2≤x ≤6)，P(x ≥7)，P(x<3)。
参考答案：
0.6054, 0.38228, 0.012295 4、波松分布有关概率和分位数的计算。
概率=Poisson(x,λ,c) c 取1时计算 0-x 的概率 c 取0时计算 x 的概率
练习：
),(m n Permut C m n =
已知随机变量x服从普阿松分布P(4)，求P(x=1)，P(x=2)，P(x≥4)。参考答案：
0.07326 0.146525 0.55653
5、将下列表格变成三仙标的形式。
参考答案：
表2-11 几种动物性食品的营养成分
品别
百分比（%）
蛋白质脂肪糖类无机盐水分其它
牛奶 3.3 4.0 5.0 0.7 87.0 −牛肉19.2 9.2 − 1.0 62.1 8.5 鸡蛋11.9 9.3 1.2 0.9 65.5 11.2
咸带鱼15.5 3.7 1.8 10.0 29.0 40.0
6、已知126头基础母羊的体重资料如下表(见表2-5)，将资料整理成次数分布表如表2-6。
表2-5 126头基础母羊的体重资料
单位：kg 53.0 50.0 51.0 57.0 56.0 51.0 48.0 46.0 62.0 51.0 61.0 56.0 62.0 58.0 46.5 48.0 46.0 50.0 54.5 56.0 40.0 53.0 51.0 57.0 54.0 59.0 52.0 47.0 57.0 59.0 54.0 50.0 52.0 54.0 62.5 50.0 50.0 53.0 51.0 54.0 56.0 50.0 52.0 50.0 52.0 43.0 53.0 48.0 50.0 60.0 58.0 52.0 64.0 50.0 47.0 37.0 52.0 46.0 45.0 42.0 53.0 58.0 47.0 50.0 50.0 45.0 55.0 62.0 51.0 50.0 43.0 53.0 42.0 56.0 54.5 45.0 56.0 54.0 65.0 61.0 47.0 52.0 49.0 49.0 51.0 45.0 52.0 54.0 48.0 57.0 45.0 53.0 54.0 57.0 54.0 54.0 45.0 44.0 52.0 50.0 52.0 52.0 55.0 50.0 54.0 43.0 57.0 56.0 54.0 49.0 55.0 50.0 48.0 46.0 56.0 45.0 45.0 51.0 46.0 49.0 48.5 49.0 55.0 52.0 58.0 54.5
表2-6 126头基础母羊的体重的次数分布表
组别组中值划线计数次数（f）
36.0 −37.5 │ 1
39.0 −40.5 │ 1