生物统计学中易混淆的几个概念
生物统计学基础知识讲解
生物统计学基础知识讲解生物统计学是一门将统计学原理和方法应用于生物学、医学、农学等领域的交叉学科。
它旨在通过收集、整理、分析和解释生物数据，帮助我们理解生命现象、解决生物问题以及做出科学决策。
一、什么是生物统计学生物统计学运用概率论和数理统计的原理和方法，来研究生物界中各种随机现象和数量规律。
简单来说，它就是帮助我们从看似杂乱无章的生物数据中找出有用的信息和规律。
比如，在医学研究中，通过对大量患者的治疗数据进行分析，确定某种药物的疗效和副作用；在农业领域，研究不同施肥量对作物产量的影响；在生态学中，分析物种的分布和数量变化等等。
二、生物统计学的基本概念1、总体与样本总体是我们所研究对象的全体，而样本则是从总体中抽取的一部分用于观察和分析的个体。
例如，要研究某个地区成年人的身高情况，该地区所有成年人的身高构成总体，而随机抽取的一定数量成年人的身高数据则是样本。
2、变量与数据变量是在研究中可以变化的因素，如身高、体重、血压等。
而数据则是对变量的观测值。
数据可以分为定量数据（如身高、体重等可以用数值表示的）和定性数据（如性别、血型等分类数据）。
3、频率与概率频率是指某一事件在多次重复试验中出现的次数与试验总次数的比值。
概率则是指某一事件在特定条件下发生的可能性大小。
当试验次数足够多时，频率会趋近于概率。
4、误差误差是指观测值与真实值之间的差异。
误差分为随机误差和系统误差。
随机误差是不可避免的，由多种偶然因素引起；而系统误差则是由于测量方法或仪器等原因导致的有规律的偏差。
三、数据的收集1、抽样方法常见的抽样方法有简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等。
简单随机抽样是从总体中随机抽取个体，每个个体被抽取的概率相等。
分层抽样是先将总体按照某些特征分成不同层次，然后在各层中进行随机抽样。
整群抽样则是将总体划分为若干群，随机抽取部分群进行观察。
2、数据的质量收集的数据应具有准确性、完整性和可靠性。
准确性是指数据能准确反映实际情况；完整性是指数据应包含所需的所有信息；可靠性是指数据在不同条件下重复测量时能保持一致。
生物统计相关的概念有哪些
生物统计相关的概念有哪些生物统计学是研究生物学中观察和收集数据的方法和技术的学科。
在生物统计学中，有许多重要的概念被广泛应用于数据分析和解释。
以下是一些生物统计学中的重要概念：1. 总体与样本：总体是指研究中的全部个体或单位的集合，而样本是从总体中选择出来的部分个体或单位的集合。
研究者通常从总体中选择样本来进行研究，并通过样本的统计特征来推断总体的特征。
2. 描述统计学：描述统计学是指通过对数据进行总结和描述来了解数据的性质和分布。
常见的描述统计学方法包括测量中心趋势的均值和中位数，测量变异性的标准差和范围，以及描述分布形态的直方图和箱线图等。
3. 推论统计学：推论统计学是指从样本的统计特征推断总体的特征。
推论统计学的主要方法之一是假设检验，用于检验研究者关心的假设是否成立。
另一个方法是置信区间，用于估计总体特征的范围。
4. 参数与统计量：参数是指总体的某个特征的数值，例如总体均值或总体比例。
统计量是样本的某个特征的数值，例如样本均值或样本比例。
通过样本统计量来估计总体参数是推论统计学的核心问题。
5. 假设检验：假设检验是推论统计学中一种常用的方法，用于检验关于总体参数的假设。
假设检验通常包括建立零假设和备择假设，选择适当的检验统计量，并计算该统计量的概率值（P值）。
如果P值小于事先设定的显著性水平，则拒绝零假设。
6. 显著性水平和p值：显著性水平是设定的判断是否拒绝零假设的标准，通常使用0.05或0.01。
P值是在零假设成立的条件下，观察到样本结果或更极端结果出现的概率。
如果P值小于显著性水平，则认为结果是显著的，拒绝零假设。
7. 置信区间：置信区间是对总体参数范围的估计。
置信区间由下限和上限组成，表示估计值的不确定性范围。
置信区间的宽度反映了估计的精确性，较窄的置信区间表示估计的更准确。
8. 单因素方差分析：单因素方差分析是一种用于比较两个或多个样本均值差异的统计方法。
单因素方差分析基于样本的变异性来评估不同因素对均值的影响是否显著。
生物统计学·名词解释 复习重点
1.生物统计：是应用数理统计的原理和方法研究数量变异规律的学科，也是一门应用数学。
2.总体：根据研究目的确定的研究对象的全体称为总体。
3.个体：总体其中的一个研究单位称为个体。
4.样本：总体的一部分称为样本。
5.有限总体：包含有限个个体的总体称为个体。
6.无限总体：包含无限多个个体的总体叫无限总体。
7.样本容量或大小：样本中所包含的个体数目称为样本容量或大小，常记为n，通常n≤30为小样本，n＞30为大样本。
8.参数：总体计算的特征数称为参数，通常用希腊字母表示，如用μ表示总体平均数，σ表示总体标准差。
9.统计数：由样本计算的特征数，称为统计数，通常用拉丁字母表示，如用x表均数，用s表示样本标准差。
10.准确性：也叫准确度，指在试验或调查中同一试验指标或性状的观测值与其真值接近的程度。
11.精确性：也叫精确度，指在试验或调查中同一试验指标或性状的重复观测值彼此接近的程度。
12.正确性：试验或调查的准确性，精确性，合称正确性。
13.随机误差：也叫抽样误差，这是由于偶然因素所造成的，随机误差影响试验的精确性。
特点：偶然性和随机波动性难以消除。
14.系统误差：也叫片面误差，这是由于试验动物的初始条件相同，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。
系统误差影响试验的准确性。
特点：定向性，可消除。
15.必然事件（Ω）：在一定条件下必然发生的现象。
16.不可能事件（Φ）：在一定条件下不可能发生的现象。
17.事件：在一定条件下可能发生也可能不发生的事件，简称事件。
用A，B表示。
18.概率：在相同条件下进行n次重复试验，如果随机事件A发生的次数为m，则把m/n称为随机事件A的频率，把试验重复数n逐渐增大时，如果随机事件A的频率越来越稳定的接近某一数值p，则我们把数值p称为随机事件A的概率。
这样定义的概率称为统计概率或者称为后验概率。
19.古典概率：设样本空间由n个等可能的基本事件所构成，其中事件A包含有m个基本事件，则事件A的概率为m/n，即P(A)=m/n。
生物统计知识点总结
生物统计知识点总结生物统计学基本概念1. 总体和样本生物统计学中，研究对象的全体称为总体，而从总体中选取的部分个体称为样本。
样本是总体的代表，通过对样本进行研究和分析，可以对总体进行推断。
2. 参数和统计量总体的特征称为参数，它是总体的固有属性。
而样本的特征称为统计量，它是样本的统计学特征，用来推断总体的参数。
3. 随机变量在生物统计学中，用来研究某种现象的变量称为随机变量。
随机变量有两种类型，离散型和连续型。
离散型随机变量的取值是有限个或者可数个，而连续型随机变量的取值是连续的。
4. 抽样分布抽样分布是指在总体中随机抽取样本后得到的分布。
当样本容量足够大时，抽样分布具有一些特定的性质，如正态分布、t分布、F分布等，这些分布在生物统计学中是非常重要的。
生物统计学常用方法1. 描述统计描述统计是对数据进行整理、归纳和描述的过程，主要包括测量中心趋势的指标（如均值、中位数、众数）、测量离散程度的指标（如标准差、方差）以及数据的图表展示。
2. 推断统计推断统计是通过样本对总体参数进行推断的过程。
推断统计主要包括参数估计和假设检验两个部分。
参数估计是通过样本来估计总体参数的值，而假设检验是对总体参数的某种假设进行检验的过程。
3. 方差分析方差分析是一种用来比较两个或多个总体均值是否相等的统计方法。
它包括单因素方差分析和多因素方差分析，用于研究不同因素对总体均值的影响。
4. 回归分析回归分析是用来研究一个或多个自变量对因变量的影响程度和方向的统计方法。
回归分析分为简单线性回归和多元线性回归，以及非线性回归等方法。
5. 生存分析生存分析是研究生存时间或事件发生时间的统计方法，它包括生存曲线、生存率和生存分布等内容，主要用于临床医学和流行病学领域。
生物统计学在生物学领域的应用生物统计学在生物学领域有着广泛的应用。
它可以用来设计实验、收集和整理数据、进行数据分析和结果解释。
以下是一些生物统计学在生物学领域的应用示例。
生物统计学名词解释
1.样本:样本从总体中抽出的若干个体所构成的集合称为样本;2.总体: 总体指具有相同性质的个体所组成的集合称为总体;3.连续变量：表示在不变量范围内可抽出某一范围的所有值;4.非连续变量:也称为离散型变量,表示在变量数列中,仅能取得固定数值,并且通常是整数;5.准确性:指在调查或实验中某一试验指标或形状的观测值与真值接近的程度;6.精确性：指调查或实验中同一试验指标或形状的重复观测值彼此接近程度大小;7.资料：指在一定条件下,在生物学实验和调查中,能够获得大量原始数据,对某种具体事务或现象观察的结果;8.数量性状资料：指一般是由计数和测量或度量得到的;9.质量性状资料：是指对某种现象只能观察而不能测量的资料,也称属性资料;10.计数资料;指由计数得到的数据;11.计量资料：有测量或度量得到的数据;12.普查：指对研究对象的每一个个体都进行测量或度量的一种全面调查;13.抽样调查：是一种非全面调查,它是根据一定的原则对研究对象抽取一部分个体进行测量或度量,把得到抽样调查的数据资料作为样本进行统计处理,然后利用样本特征数对总体进行推断;14.全距极差：是指样本数据资料中最大观测值与最小观测值的差值;组中值：是指两个组限下线和上限的中间值;15.算数平均数：是指总体或样本资料中哥哥给观测值的总和除以观测值的个数所得的商;16.中位数：是指将试验或调查资料中所有观测值以大小顺序排列,居中位置的观测值;17.众数：资料中出现次数最多的那个观测值或次数最多一组的中点值;18.几何平均数：指资料中有几个观测值,其乘积开几次方所得的数值;19.方差：指用样本容量 n 来除离均差平方和,得到平均的平方和;20.标准差：指方差的平方根和;21.变异系数:指将样本标准差除以样本平均数得出的百分比;22.概率:指某事件 A 在 n 次重复试验中,发生了几次,当试验次数 n 不断增大时,事件 A 发生的频率 WA 概率就越来越接近某一确定值 P,于是则定P 为事件 A 发生的概率.23.和事件：指事件 A 和事件 B 至少有一件发生而构成的新事件称为事件 A和事件 B 的事件;24.积事件:指事件 A 和事件 B 同时发生而构成的新事件,称为事件 A 和事件 B 的积事件;25.互斥事件：指事件 A 和事件 B 不能同时发生,称为事件 A 和事件 B 互斥;26.对立事件：指事件 A 和事件 B 必有一个事件发生,但两者不能同时发生;27.独立事件：指事件 A 的发生与事件 B 的发生毫无关系;28.完全事件系：指如果多个事件 A1、A2、、、、、、An 两两相斥,且每次试验结果必然发生其一,则称事件 A1、完全事件系 A2、、、、、、An 为一个完全事件系;29.概率加法定理：指互斥事件 A 和 B 的和事件的概率等于事件 A 和事件B 的概率之和, PA+B=PA+PB;30.概率乘法定理：指事件 A 和事件 B 为独立事件,则事件 A 与 B 同时发生的概率等于事件 A 和事件 B 各自概率乘法定理的乘积,即:PAB=PAPB; 31.伯努利大数定律：设 M 是 n 次独立试验中事件 A 出现的次数,而不是事件 A 在每次试验中出现的概率,则对于任意小的正数ε ,有如下关系:limp{m/n-p< ε }=132.辛钦大数定律:是用来说明为什么可以用算术平均数来推断总体平均数 m的;33.统计推断:指从样本的统计数对总体参数做出的推断,包括参数估计和假设检验;34.假设检验：指根据总体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,然后有样本的实际结果,经过一定的计算,做出在一定概率意义上应该接受的那种假设的推断;35.参数估计:指由样本结果对总体参数在一定概率水平下所作出的估计;点估计是用样本统计量直接给出总体相应参数的估计值,由于抽样误差存在,X拔不同的样本将会得到不同的点估计值,点估计缺乏明确的精度概念,而区间估计在一定程度上可以弥补这个不足36.小概率原理：指如果假设一些条件,并在假设的条件下能够准确地算出事件A 出现的概率 a 为很小,则在假设条件下的 n 次独立重复试验中时按预定的概率发生,而在有一次试验中则几乎不可能独立;37.显着水平：指在无效假设和备择假设后,要确定一个否定 H0 的概率标准,这个概率称为显着水平;38.方差同质性：就是指各个总体的方差是相同的;39.α 错误 :H0 是真实的,假设检验却否定了它,就烦了一个否定真实假设的错误,称为α 错误;40.β 错误：指如果H0 不是真实的,假设检验时却接受了 H0,否定了 HA 这样就犯了接受不真实假设的错误,称为β 错误;41.适合性检验：指比较观测值与理论值是否符合的假设检验交适合性检验;42.独立性检验：指研究两个或两个以上因子彼此之间是相互独立的还是相互影响的一类统计方法;43.相关分析:是研究现象之间是否存在某种依存关系, 并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度,是研究随机变量间的相关关系的一种统计方法;44.回归分析：是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法;45.回归系数：y^=a+bx,自变量 x 改变一个单位,依变量 y 平均增加或减少的单位数,即回归直线的斜率 b;46.回归截距：y^=a+bx,a 是当 x=0 时的 Y^值,即直线在 y 轴上的截距,称为回归截距;47.离回归平方和：它反映除去 x 与 y 相关程度和性质的统计数;48.回归平方和：它反映在 y 的总体变异种由于 x 与 y 的直线关系而产生 y变异减小的部分;49.相关系数：是指通过计算表示 x 和 y 相关程度和性质的统计数;50.决定系数：是变量 x 引起 y 变异的回归平方和与 y 变异总平方和的比率;51.转换：指估计总体相关系数 p 的置信区间时,需要将 r 转换成 z;52.试验设计：广义的指整个研究课题的设计,包括实验方案的拟订,试验方案的拟订,试验单位的选择,分组的排列,实验过程中试验指标的现象记载,试验资料的整理,分析等内容;53.试验结果重演：是指在相同的条件下,在进行实验或实践,应能重复获得与原试验结果相近的结果;54.处理因素：一般指对受试对象给予的某种外部干预;55.主效应：多因素中试验中引起实验结果发生变化的主要;56.互作：因素之间的交互作用;57.受试对象：是处理因素的客体,实际上就是根据研究目的而确立的观测总体;58.处理效应：是处理因素作用于受试对象的反应,是研究最终体现59.误差：在试验中受偶然影响或者说非处理因素影响使观测值偏离试验处理真值的差异;60.随机误差：由于试验中许多无法控制的偶然因素所造成的试验结果与真实结果之间产生的误差;61.系统误差:由于试验处理以外的其他条件明显不一致所产生的带有倾向性或定向性的偏差62.重复：在试验中,同一处理设置的试验单位数;63.随机:是指一个重复的某一处理或处理组合被安排在哪一个试验单位,不要有主观成见;64.均积：是 x 与 y 的平均的离均差的乘积和,简称均积;65.协方差：与均积相应的总体参数;66.协方差分析：把回归分析与方差分析结合;67.试验控制：要提高试验的精确度和灵敏度,必须严格控制试验条件的均匀性,使各处里处于尽可能一致的条件下;68.统计控制:是试验控制的一种辅助手段,是用统计方法来矫正因自变量的不同而对依变量所产生的影响;69.估计量：估计总体参数的统计量70.无偏估计量：如果一个统计量的理论平均数即数学期望等于总体参数,这个统计量就叫无偏估计量71.矩估计：用样本矩作为总体矩的估计值72.矩估计法数字特征法、矩法用样本矩作为相应总体矩的估计量,也可以用样本数字特征作为相应的总体数字特征的估计量;用矩法获得的估计值,叫据估计值;据发的思想实质是用样本去替换总体矩的原则,称之为替换原则73.有效估计量：设a1,a2是A的两个无偏估计量,若vara1<vara2,则a1为有效估计量74.抽样误差：由抽样引起的样本值与总体值之间的差异成为抽样误差,直接原因：总体中各个体之间存在差异,或重复试验中一些服从某种分布的偶然误差的存在75.标注误差标准误：描述样本平均数波动情况的统计量,就是X拔的方差或标准差,计均数抽样误差为西格玛X拔,=西格玛/根号n,西格玛X拔就是标准误差76.估计样本平均数方差：SX拔平方,=S平方/n77.估计标准误：SX拔,=S/根号n78.置信区间：达到某一置信度如95％时,预报量可能出现的范围如Ey±西格玛,这里西格玛是标准差置信区间的意义是：反复抽样多次,每次的样本容量相等,每次的样本值确定一个区间a1,a2,这个区间包含a的概率是1001-阿尔法%,不包含a的概率是100阿尔法%79.置信水平置信度,置信系数,可靠度是指总体参数值落在样本统计值某一区内的概率；而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;80.拟合优度检验：对总体分布类型的检验,包括检验观测数与理论书之间的一致性,通过检验观测数与理论书之间的一致性来判断事件之间的独立性81.皮尔逊定理：若n充分大,则不论总体服从什么分布,卡平方总是近似服从自由度为m-a-1的卡平方分布82.方差分析：能同时判断多组数据平均数之间的差异显着性,能把随机变异从混杂状态中分离开来,从而为判断因素对实验结果有无确实的影响提供依据83.方差分析的前提条件：等方差,正态性、独立性84.固定因素：若因素的a个水平是经过特意选择的,则该因素为固定因素;发差分析所得到的结论只适合于选定的几个水平,并不能将其结论扩展到未加考虑的水平上85.固定效应模型：处理固定因素所用的模型称为固定效应模型或固定模型86.随机因素：若因素的a个水平,是从该因素水平总体中随机抽出的样本,则该因素称为随机因素,从随机因素a个水平所得到的结论,可以推广到这个因素的所有水平上87.处理随机因素所用的模型称为随机效应模型88.多重比较：对各对均值之间的差异的显着性检验89.LSD法在统计推断时犯第一类错误的概率大,而Duncan法犯第一类错误的概率小;90.多个方差齐性检验bartlett检验,巴特氏卡平方检验：当a个随机样本是从独立正态总体中抽取时,可以计算出统计量K平方,当n=minnj充分大时,K 平方的抽样分布非常接近于a-1自由度的卡方分布;由此可对多个总体进行卡平方检验;91.两因素之间交互作用产生新效应的现象为交互作用92.由因素水平的改变而造成的因素效应的改变称为该因素的主效应93.交叉分组设计：假设A药物有a水平,B药物有b水平,共有ab个剂量组合,每一组重复n次;共有abn名病人参加实验,这样的实验设计称为交叉分组设计94.相关：设有两个随机变量X和Y,对于任一随机变量的每一个可能的值,另一个随机变量都有一个确定的分布与之相对应,则称这两个随机变量之间存在相关关系95.如果变量之间的关系可以用函数关系来表达,就称它们之间的关系为确定性关系96.回归关系、相关关系：统计学上把变量之间的非确定性关系称为相关关系,也成为回归关系97.如果对于一个普通变量x的每一个可能的值xj都有随机变量Y的一个分布与之对应,则称随见变量Y的一个分布与之对应,则称随机变量Y对x存在回归关系98.具有回归关系的两变量之间对于任一xi都不会有一个确切的yi与之对应,但为了描述两变量之间的数量关系,可选当x=xi时Y的平均数谬角标Y乘X=xi与之相对应,则称谬角标Y乘X是Y的条件平均数99.Y1,y2…yn这n个数据的离差平方和,记作SYY,称为总离差平方和,反映了n个yi折的离散程度100.回归平方和y折-y拔平方求和,几座SSR;是n个yi折的离差平方和,反映了n个yi折的离散程度101.剩余平方和残差平方和yi-yi拔平方求和,记作SSe,是除了x对Y的线性影响之外的其他剩余因素造成的平方和,这些因素中包括x对Y的非线性影响及试验误差,观察误差等随机因素102.相关分析是对两个或两个以上随见变量之间相互关联程度进行分析的统计学方法103.存在于两个随机变量之间的相关关系称为简单相关或单相关,存在于三个或三个以上变量之间的相关关系为多重相关或复相关在一元回归中,回归的显着程度,可以用相关系数来表示,同样,在多元回归问题中,回归的显着程度可以用复相关系数表示104.统计学上把衡量变量之间关系密切程度的统计量称为相关系数105.消除了其他变量的影响后两个变量之间的相关关系称为偏相关纯相关;为了反映两变量间的真正关系,就要保证在其他变量都保持不变的情况下,计算它们的相关系数,这时的相关系数称为偏相关系数或纯相关系数106.样本平均数作为总体平均数估计值的优良：无偏均值等于总体平均数、有效方差小雨其他估计值、一致性总体平均数为极限值107.概率论中有关论证随机变量的和的分布服从正态分布的一类定理称为中心极限定理108.若X为一随机变量,则Fx=PX<=x为X的分布函数数理统计上称统计量的分布为抽样分布第一个统计假设是μ =10,这个假设称为原假设零假设,零值假设,用符号H0表示;第二个统计假设μ ≠10 称为备择假设替代假设,用符号H1或HA表示;概率很小的事件在一次试验中实际上是不可能发生的;按小概率原理否定H0,不免要犯错误,我们知道,当H0为真时,小概率事件A也有可能发生,因此当我们拒绝H0时,我们可能会犯以真为假的错误,称之为Ⅰ型错误;原假设不真实,而我们却按小概率原理接受了它,这种以假为真的错误称为Ⅱ型错误;假设检验的步骤提出假设H0,即,假定试验结果与真值正常值,或要求值没有差异,现有差异是由抽样误差所引起的;确定检验方法,在H0为真的前提下,构造一个合适的统计量U、T、X2 、或 F;显着性水平a的确定,然后由a确定所选检验统计量的临界值;从而划定接受域和拒绝域;做出推断根据样本值计算所选统计量的具体值;然后做出推断：统计推断的主要内容分为两大类：总体参数估计和统计假设检验;通过样本确定分布函数中参数值的过程称为参数估计;随机变量的数字特征同它的概率分布中的参数之间通常有一定的关系,因而对数字特征的估计也被称为参数估计;由抽样引起的样本值与总体值之间的差异称为抽样误差;下面是几种常用的衡量估计量好坏的准则;无偏性有效性一致性标准误差,标准误描述样本平均数波动情况的统计量就是样本平均数这个随机变量的方差或标准差,配对实验是指这样的实验,来自两个总体的样本值是成对出现的,它的特点是n1=n2,一个样本中的某个数据必然对应于另一个样本中的相应数据;由于同一配对内两个供试材料的实验条件很接近,而且这一配对内的系统误差又可以通过这一对数据的差数来消除,从而使处理效果更加明显,因而可以减小实验误差,提高实验精度;对总体分布类型的检验通常称为分布函数的拟合优度检验goodness of fit test ;该检验包括两种类型：一是检验观测数与理论数之间的一致性；二通过检验观测数与理论数之间的一致性来判断事件之间的独立性;皮尔逊卡平方检验的第二个主要应用方面是通过检验观测数与理论数之间的一致性来判断事件之间的独立性;列联表的独立性检验就属于这种情况;列联表是样本观测数据按两个或两个以上标准分类所得的一种频数表;方差分析的前提条件等方差：a组数据可看作来自a个总体的a个样本,要求每个总体要有相同的方差s2；正态性：要求a个总体均服从正态分布独立性：要求a个总体之间相互独立;处理固定因素所用的模型称为固定效应模型fixed effect model或简单地称为固定模型fixed model;两因素之间相互作用而产生新效应的现象称为交互作用由因素水平的改变而造成的因素效应的改变称为该因素的主效应如果变量之间的关系不可以用函数关系来表达,则称它们之间的关系为非确定性关系;统计学上把变量之间的非确定性关系称为相关关系,有时也称为回归关系;若X也是一个随机变量,在Y对X存在回归关系的同时,X对Y也存在回归关系,这时称X和Y间存在相关correlation关系;相关分析是对两个或两个以上随机变量之间相互关联程度进行分析的统计学方法;存在于两个随机变量之间的相关关系称为简单相关,或单相关；存在于三个或三个以上变量之间的相关关系为多重相关,或复相关;统计学上把衡量变量之间关系密切程度的统计量称为相关系数;一个变量与两个或两个以上变量之间的相关关系称为复相关,而它们之间相关联密切程度的数量指标就称为复相关系数消除了其它变量的影响后两个变量之间的相关关系称为偏相关或纯相关,相应的相关系数称为偏相关系数partial correlation coefficient或纯相关系数。
生物统计学名词解释
1. 总体（population）：研究对象的全体，由具有共同性质的个体所组成。
2. 样本（sample）：从总体中抽取一部分个体所组成的集团。
3. 参数（parameter）：由总体全部观察值计算得到的用来描述总体特征的数。
4. 统计数（statistic）：由样本全部观察值计算得到的用来描述样本特征和估计总体特征的数5. 平均数（average）：根据统计方法求得的一种常用特征数，作为一个资料集中性的代表值，反映资料中各观察值集中较多的中心位置。
6. 变异数（variant）：反映资料的变异性的代表值，常用的变异数有极差、方差、标准差、标准误和变异系数。
7. 概率的古典定义：在随机试验中，如果基本事件的总数n为有限多个，且每个基本事件的发生是等可能的，时间A 由其中m个基本事件所组成，则事件A的概率为(P)=A中包含的基本事件数/基本事件数=m/n8. 概率的统计定义:在相同条件下，重复某一试验n次，事件A发生的频率随着n的不断增大而在某个常数值p附近摆动，则称频率的稳定值p为事件A发生的频率，记为P(A) =p≈m/n9. 随机变量（random variant）：设E为一随机试验，Ω为样本空间。
如果对于Ω中的每个样本点ш，都有一个确定的实数X（ш）与之对应，则称X（ш）为随机变量，简称为X10. 伯努利试验（Bernoulli trials）：随机变量X只有两个可能结果的实验11. 统计推断（statistical inference）：利用研究获得的样本信息和假定的模型对总体特征做出概率性的推断。
12. 假设检验（test of hypothesis）：根据样本信息判断总体是否具有制定的特征13. 参数估计（parametric estimation）：用样本统计数估计总体参数。
14. 抽样分布（sampling distribution）：统计量g（X1,X2,…,Xn）作为随机变量，也有自己的概率分布，则统计量的概率分布则称为抽样分布15. 零假设（null hypothesis）和备择假设（alternative hypothesis）零假设：指进行统计检验时预先建立的假设。
生物统计学重要知识点
生物统计学重要知识点生物统计学重要知识点（说明：下列知识点为考试内容，没涉及的不需要复习。
注意加粗的部分为重中之重，一定要弄懂。
大家要进行有条理性的复习，望大家考出好成绩！）第一章概论（容易出填空题和名词解释）1、生物统计学的目的、内容、作用及三个发展阶段2、生物统计学的基本特点3、会解释总体、个体、样本、样本容量、变量、参数、统计数、效应和互作4、会区分误差（随机误差和系统误差）与错误以及产生的原因5、会区分准确度和精确度第二章试验资料的整理与特征数的计算（容易出填空和名词解释）1、随机抽样必须满足的两个条件2、能看懂次数分布表和次数分布图，会计算全距、组数、组距、组限和组中值3、会求平均数（算数、加权和几何）、中位数、众数，算术平均数的重要特性4、会求极差、方差、标准差和变异系数，理解标准差的性质第三章概率与概率分布（选择、填空和计算）1、理解事件、频率及概率，事件的相互关系，加法定理和乘法定理的运用2、概率密度函数曲线的特点和大数定律3、二项分布、泊松分布和正态分布的概率函数和标准分布图像特征，会计算概率值4、理解分位数的概念，弄清什么时候用单尾，什么时候用双尾5、样本平均数差数的分布第四章统计推断（计算）1、无效假设和备择假设、显著水平、双尾检验和单尾检验、假设检验的两类错误，会根据小概率原理做出是否接受无效假设的判断2、总体方差已知和未知情况下如何进行U检验3、一个样本平均数的t检验（例）成组数据平均数比较的t检验（例和）4、一个样本频率的假设检验（例），知道连续性矫正5、参数的区间估计（置信区间）和点估计第五章X2检验（计算）1、X2检验的原理和条件，以及进行连续性矫正的条件和方法2、适合性检验（例和）3、独立性检验：掌握2*2列联表的X2值的两种求法（例）第六章方差分析（计算）1、平方和与自由度的分解、计算方差、F检验2、掌握多重比较的LSD法，会用标记字母法和梯形法3、组内观测次数相等和不等的方差分析（例和）4、方差分析缺失数据的估计中弥补缺失数据的原则第七章直线回归与相关分析（填空、选择）1、回归和相关的概念，回归截距和回归系数的统计学意义，回归方程的三个基本性质2、直线回归的变异来源，每一部分的平方和的计算3、相关分析的相关系数和决定系数的意义第十章试验设计及其统计分析（填空、选择）1、试验设计的基本原则2、正交表及其特点（两个性质和两个特性）3、知道如何选用合适的正交表和设计表头4、正交设计试验结果的统计分析：利用极值R确定关键因子并选出最优组合（例）。
生物统计—名词解释
名词解释1.总体：根据研究目的确定的研究对象的全体称为总体2.个体：总体中的一个研究单位称为个体3.样本：总体的一部分称为样本4.样本含量：样本中所包含的个体数目叫样本容量或大小5.随机样本：总体中随机抽取的个体所构成的样本6.参数：由总体计算的特征数叫参数 u …总体平均数7.统计量：由样本计算的特征数叫统计量S…样本标准差8.准确性：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9.精确性：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10.系统误差：由于许多无法控制的内在或外在的偶然因素，如试验动物的初始条件、饲养条件、管理措施等尽管在试验中力求一致，但不可能绝对一致所造成11.偶然误差：由于试验动物的初始条件相差较大，实验条件、实验仪器以及实验记录等引起的误差12.连续性变异资料：各个观测值之间的变异是连续性的资料13.离散（不连续）型资料：各个观测值只能以整数表示，它们之间是不连续的资料14.算术平均数：资料中各观测值的总和除以观测值个数所得的商，简称平均数15.标准差：标准差指统计上用于衡量一组数值中某一数值与其平均值差异程度的指标。
标准差被用来评估价格可能的变化或波动程度。
16.方差：方差是各变量值与其均值离差平方的平均数，它是测算数值型数据离散程度的最重要的方法。
17.离均差平方和：就是一个数列中的每个数和平均值的差的平方的和18.变异系数：标准差与平均数的比较可以消除单位和平均数不同对两个或多个资料变异程度比较的影响 c.v19.试验：根据某一研究目的，在一定条件下对自然现象所进行的观察或试验20.随机事件：随机试验的每一种可能结果，在一定条件下可能发生，也可能不发生称为随机事件21.概率：在相同条件下进行n次重复试验，当试验重复数n逐渐增大时，某随机事件发生的次数与n之比越来越稳定地接近的某一数值22.小概率原理：在统计学上，把小概率事件在一次试验中看成是实际不可能发生的事情23.正态分布：连续性随机变量x的概率分布密度函数为…….的分布24.标准正态分布：N～(0,1)的正态分布，即概率密度分布函数……的连续型随机变量x的分布25.双侧（两尾）概率：随机变量x落在平均数u加减不同倍数标准差σ区间之外的概率26.单侧（一尾）概率：随机变量x落在小于u-kσ或大于u+kσ的概率27.二项分布：设随机变量x所有可能取的值为零和正整数：0，1，2n且有Pn（k）=Cnk p k q n-k k=0，1..n则称随机变量x服从参数为n和p的二项分布28.标准误：即样本均数的标准差，是描述均数抽样分布地离散程度及衡量均数抽样误差大小的尺度。
生物统计学知识点
生物统计学知识点
以下是 6 条关于生物统计学知识点：
1. 样本和总体啊，就像你从一大袋糖果中抓出一把来了解整袋糖果的情况一样！比如说，你想知道全校学生的平均身高，你不可能量所有人的身高吧，那这时候就可以抽一部分学生来当做样本，通过研究这个样本的数据，来推测总体的特征呢。
2. 概率这个东西可太神奇啦！就好像抛硬币，你知道抛一次正面朝上的可能性是二分之一。
那在生物统计学里也经常会用到概率来推断事情发生的可能性呀。
比如某种疾病在人群中发生的概率，或者某个基因出现的概率。
3. 正态分布呀，就如同是一个班级里学生的成绩分布一样！大多数同学的成绩都在中间，只有少数特别高和特别低的。
在生物里很多数据都符合正态分布呢，像人的身高、体重等。
比如研究一群人的体重，你就能发现中间的数值最为常见。
4. 假设检验就像是一场辩论赛！你提出一个观点，然后找各种证据来支持或反驳它。
比如你说一种药能有效治疗某种病，那就要通过假设检验来看看这个说法到底对不对。
哇塞，是不是很有趣呀？
5. 方差和标准差像是数据的“情绪指标”呢！它们能告诉你数据的波动有多大。
好比测量不同班级学生的考试成绩波动情况，方差和标准差大，就
说明成绩很不稳定呢。
想想看，如果一种生物特征的方差很大，那不是很有意思吗？
6. 相关性可不是等于因果关系哦！就像你发现吃冰淇淋的人多的时候游泳的人也多，但这可不是说吃冰淇淋会导致人去游泳呀！在生物统计学里要小心别把它们弄混啦。
比如发现两个因素同时出现，但不一定是一个导致了另一个呀。
总之，生物统计学真的超有意思，可以帮助我们更好地理解生物世界中的各种现象和规律呢！。
生物统计中注意概念
生物统计中需要注意的问题：1．ftp://202.116.6.1972．变量和自变量：变量随着自变量而变化，自变量通常是指给定的一组数值，变量指实验结果。
3．作图时，若需引入三组数据，则选cluster，两组数据选simple。
记得画图要有名称。
4．Mean difference指总体均值差的均值Std. Error Difference指的是总体均值差的标准误差Std. Deviation 标准差Std. Error mean 标准误（样本均数的抽样误差）第一讲：1.频数资料整理（百分位数，中心趋势，偏离度，分布）Ps.若要绘制频数图，选用（graphs），可引入两组数据作图，而这里为单组数据2.作图前，对数据等距分组（两种分组方法）3.统计数据描述（options中各选项）4.单样本T检验（对一组数据的算得均值与指定均值进行比较，测定差异是否显著）第二讲：1.常见统计图的绘制方法（条形图bar 线图line 面积图area 饼图pie 箱图boxplot 误差条图error bar 散点图dot 直方图histogram ）2.成组数据T检验，即将两组数据全导入同一变量中，而在另一变量中对全部的数据进行分组，并在导出结果的框中对1,2进行定义。
需要根据做出数据的方差是否相齐而选择结果。
3. 配对数据T检验，即将两配对的数据分别导入不同的数据组中进行检验。
第三章：1. 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。
如：长度、重量、体积、浓度等。
规律：频数分布基本两侧对称。
常用直方图，多边形图和累计频数图。
2.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。
如：生物个体数目。
3.离散型变量的概率分布：二项分布，泊松分布（事件出现概率很小，而样本容量又较大，用以描述小概率事件），两点分布，几何分布（描述第k次实验的成功性），超几何分布（估算群体大小），负二项分布（求在做第x次实验时，某事件发生k次的概率）4. 连续型概率分布：正态分布（实验中，服从正态分布的数据很多，两头少，中间多，两侧堆成）指数分布。
生物统计学名词解释
1.样本: 样本从总体中抽出的若干个体所构成的集合称为样本。
2.总体: 总体指具有相同性质的个体所组成的集合称为总体。
3.连续变量：表示在不变量范围内可抽出某一范围的所有值。
4.非连续变量:也称为离散型变量，表示在变量数列中，仅能取得固定数值，并且通常是整数。
5.准确性:指在调查或实验中某一试验指标或形状的观测值与真值接近的程度。
6.精确性：指调查或实验中同一试验指标或形状的重复观测值彼此接近程度大小。
7.资料：指在一定条件下，在生物学实验和调查中，能够获得大量原始数据，对某种具体事务或现象观察的结果。
8.数量性状资料：指一般是由计数和测量或度量得到的。
9.质量性状资料：是指对某种现象只能观察而不能测量的资料，也称属性资料。
10.计数资料;指由计数得到的数据。
11.计量资料：有测量或度量得到的数据。
12.普查：指对研究对象的每一个个体都进行测量或度量的一种全面调查。
13.抽样调查：是一种非全面调查，它是根据一定的原则对研究对象抽取一部分个体进行测量或度量，把得到抽样调查的数据资料作为样本进行统计处理，然后利用样本特征数对总体进行推断。
14.全距（极差）：是指样本数据资料中最大观测值与最小观测值的差值。
组中值：是指两个组限下线和上限的中间值。
15.算数平均数：是指总体或样本资料中哥哥给观测值的总和除以观测值的个数所得的商。
16.中位数：是指将试验或调查资料中所有观测值以大小顺序排列，居中位置的观测值。
17.众数：资料中出现次数最多的那个观测值或次数最多一组的中点值。
18.几何平均数：指资料中有几个观测值，其乘积开几次方所得的数值。
19.方差：指用样本容量 n 来除离均差平方和，得到平均的平方和。
20.标准差：指方差的平方根和。
21.变异系数:指将样本标准差除以样本平均数得出的百分比。
22.概率:指某事件 A 在 n 次重复试验中，发生了几次，当试验次数 n不断增大时，事件 A 发生的频率 W（A）概率就越来越接近某一确定值 P，于是则定 P 为事件 A 发生的概率.23.和事件：指事件 A 和事件 B 至少有一件发生而构成的新事件称为事件 A 和事件 B 的事件。
生物统计试验设计知识点
生物统计试验设计知识点生物统计试验设计是研究者在进行生物实验时，为了得到准确、可靠和有效的数据结果，而对实验设计进行的规划和安排。
在生物统计试验设计中，掌握一些基本的知识点是非常重要的。
本文将介绍生物统计试验设计中的几个重要知识点。
一、样本和总体在生物统计试验设计中，样本和总体是两个基本的概念。
总体是指研究者想要了解的全部对象或现象的集合，而样本是从总体中选取的具有代表性的一部分个体或观察值。
样本的选择应当具有随机性和代表性，以确保对总体进行正确的推断。
二、随机分配随机分配是指将实验对象或被试随机地分配到不同的处理组中，以消除其他因素对实验结果的影响。
通过随机分配，可以减少实验结果的误差，并使不同处理组之间的比较更加准确可靠。
三、正常分布正常分布是统计学中一种重要的概率分布。
在生物统计试验设计中，研究者通常假设实验数据呈正态分布。
正态分布的特点是均值、中位数和众数相等，形成一个钟形曲线。
对于符合正态分布的数据，我们可以应用许多统计方法，如t检验、方差分析等。
四、随机化和重复随机化和重复是生物统计试验设计中常用的两个概念。
随机化是指对试验对象或被试进行随机分组或随机排列的过程，以减少可能的系统误差。
对于不同实验单元，我们可以通过重复实验来增加数据的可靠性和稳定性。
重复是指在相同条件下对同一个实验进行多次重复，以获得更加可靠和稳定的结果。
五、假设检验和置信区间假设检验和置信区间是生物统计试验设计中的两个重要概念。
假设检验是通过对样本数据进行统计分析，以评估某个假设的正确性或错误性。
置信区间是通过对样本数据进行统计分析，给出某个参数取值范围的估计。
六、方差分析方差分析是一种常用的统计方法，用于比较两个或多个处理组之间的差异。
在生物统计试验设计中，方差分析可以用来检验不同处理组均值之间是否存在显著差异。
七、因素水平与交互作用在生物统计试验设计中，因素水平指的是被试接受某个处理时因素所处的不同条件或程度。
生物统计学名词解释大全
1.样本: 样本从总体中抽出的若干个体所构成的集合称为样本。
2.总体: 总体指具有相同性质的个体所组成的集合称为总体。
3.连续变量：表示在不变量范围内可抽出某一范围的所有值。
4.非连续变量:也称为离散型变量，表示在变量数列中，仅能取得固定数值，并且通常是整数。
5.准确性:指在调查或实验中某一试验指标或形状的观测值与真值接近的程度。
6.精确性：指调查或实验中同一试验指标或形状的重复观测值彼此接近程度大小。
7.资料：指在一定条件下，在生物学实验和调查中，能够获得大量原始数据，对某种具体事务或现象观察的结果。
8.数量性状资料：指一般是由计数和测量或度量得到的。
9.质量性状资料：是指对某种现象只能观察而不能测量的资料，也称属性资料。
10.计数资料;指由计数得到的数据。
11.计量资料：有测量或度量得到的数据。
12.普查：指对研究对象的每一个个体都进行测量或度量的一种全面调查。
13.抽样调查：是一种非全面调查，它是根据一定的原则对研究对象抽取一部分个体进行测量或度量，把得到抽样调查的数据资料作为样本进行统计处理，然后利用样本特征数对总体进行推断。
14.全距（极差）：是指样本数据资料中最大观测值与最小观测值的差值。
组中值：是指两个组限下线和上限的中间值。
15.算数平均数：是指总体或样本资料中哥哥给观测值的总和除以观测值的个数所得的商。
16.中位数：是指将试验或调查资料中所有观测值以大小顺序排列，居中位置的观测值。
17.众数：资料中出现次数最多的那个观测值或次数最多一组的中点值。
18.几何平均数：指资料中有几个观测值，其乘积开几次方所得的数值。
19.方差：指用样本容量 n 来除离均差平方和，得到平均的平方和。
20.标准差：指方差的平方根和。
21.变异系数:指将样本标准差除以样本平均数得出的百分比。
22.概率:指某事件 A 在 n 次重复试验中，发生了几次，当试验次数 n 不断增大时，事件 A 发生的频率 W（A）概率就越来越接近某一确定值 P，于是则定 P 为事件 A 发生的概率.23.和事件：指事件 A 和事件 B 至少有一件发生而构成的新事件称为事件 A 和事件 B 的事件。
生物统计学的一些基本概念
生物统计学的一些基本概念一、几何平均数：资料中有n个观测值，其乘积开n次方所得的数值，称为几何平均数。
几何平均数适用于变量x为对数正态分布，经对数转换后呈正态分布的资料。
二、变异性--度量变量的离散性，常用指标有：极差、标准差、方差和变异系等。
极差：最大值与最小值之差，一般用R表示。
方差：离均差平方和除以样本容量n,变异系数：将样本标准差除以平均数，得出的百分比。
变异系数是样本变量的相对变异量，是不带单位的纯数。
用变异系数可以比较不同样本相对变异程度的大小。
三、常见的理论分布（一）离散型变量分布1、二项分布“非此即彼”两种情况，彼此构成对立事件，其概率分布称为二项分布。
2、泊松分布在生物学研究中，有许多事件出现的概率很小，而样本容量或试验次数却往往很大，即有很小的p值和很大的n值，这时，二项分布就变成另一种特殊的分布，即泊松分布。
二项分布当p<0.1和np<5时，可用泊松分布来近似。
（二）连续型变量分布3、正态分布正态分布又称高斯分布，是一种连续型随机变量的概率分布。
四、统计推断1、统计推断--从样本到总体统计推断主要包括假设检验和参数估计两个方面。
它们的任务是分析误差产生的原因，确定差异的性质，排除误差干扰，从而对总体的特征做出正确的判断。
假设检验：通常把概率等于或小于0.05叫做差异显著标准，或差异显著水平概率，等于或小于0.01叫做差异极显著标准。
一般达到显著水平，则在资料右上方标以“*”，差异达到极显著水平，则在资料右上方标以“**”2、方差的同质性检验方差的同质性，又称为方差齐性（homogeneity of variance），就是指各个总体的方差是相同的。
方差的同质性检验（homogeneity test），就是要从各样本的方差来推断其总体方差是否相同。
S2为样本方差；σ2为总体方差；k为样本数适合性检验（compatibility test）是比较观测值与理论值是否符合的假设检验；独立性检验是判断两个或两个以上因素之间是否具有关联关系的假设检验。
生物统计学名词解释
生物统计学1、参数与统计量参数,就是指从总体中计算所得得用以描述总体特征得数值,就是反映总体基本情况得特征数。
如:总体平均数、总体标准差.统计量，就是指从样本中计算所得得数值称为统计量，就是反映样本基本情况得特征数,一定程度上就是对总体参数得估计值。
如：样本平均数、样本标准差。
2、标准差与变异系数标准差与变异系数都就是反映离散性得特征数即变异数中得一种。
标准差有总体标准差与样本标准差之分:б=、S=。
标准差得大小受多个变量影响，若各变量间差异大标准差也大。
标准差得值较大时，得代表性受到削弱。
要用标准差比较两个或两个以上样本间得变异程度时,必须满足:标准差相近似，且单位相同.变异系数就是度量数据资料变异程度得常用指标.变异系数CV=×100%,就是样本变量得相对差异量，就是为不带单位得纯数。
变异系数ＣV可比较多个样本得变异系数。
3、精确性与准确性准确性也称准确度,就是指测定值与真值得符合程度大小。
精确性也称精确度,就是指多次测定值得变异程度。
4、单侧检验与双侧检验双侧检验就是指进行假设检验时将拒绝性概率分置于理论分布得两侧.备择假设为HＡ:(或）。
单侧检验就是指进行假设检验时将拒绝性概率分置于理论分布得一侧。
备择假设为ＨA： (）,或：（）5、假设检验得两类错误若H0就是真实得,经过假设检验却否定了它，则犯了一个否定真实假设得错误—即第一类(Ⅰ类）错误，亦称“弃真".犯第一类错误（“弃真")得概率即为显著性水平α。
若H0不就是真实得，经过假设检验却接受了它,则犯了一个接受非真实假设得错误—即第二类（Ⅱ类)错误,亦称“纳伪"。
犯第二类错误(“纳伪”)得概率为β。
当样本含量相同时，显著性水平α↓，则β↑；反之，β↓,则α↑。
6、比较五个样本平均数得差异显著性时，检验用什么方法，为什么?若用t检验对四个样本进行平均数差异显著性检验时，分别对两个样本进行差异显著性检验,结果会产生较大误差，提高了犯第一类错误得概率。
生物统计学专业术语
1、总体概念：具有相同性质的个体所组成的集合称为总体。
举例：菌落中的菌数所有细菌是总体2、样本概念：从总体中抽出的若干个体所构成的集合称为样本。
举例：菌落中的菌数100个细菌是样本3、参数概念：对一个总体特征的度量，常用希腊字母表示。
举例：调查一个班的身高，一个班所有人的身高的平均数4、统计数概念：有样本计算所得的数值，是描述样本特征的数量，常用英文字母表示。
举例：调查一个班的身高，其中某一小组的身高的平均数5、变量概念：相同性质的事物之间表现差异性的某项特征或形状称为变量。
举例：人的身高6、资料概念：变量的观察结果叫做资料，也称数据。
举例：某人的身高为155cm7、因素概念：试验中所研究的影响实验指标的原因或原因组合成为因素或因子。
举例：用15℃、20℃、25℃、30℃处理酶溶液这几个温度就是温度因素8、水平概念：每个试验因素的不同状态（处理的某种特定状态或数量的差别）称为因素水平。
举例：用15℃、20℃、25℃、30℃处理酶溶液20℃为水平9、处理概念：对受试对象给予的某种外部干预（或措施）叫做处理。
举例：用15℃、20℃、25℃、30℃处理酶溶液15℃就是一种处理10、重复概念：指在试验中，将一个处理实施在两个或两个以上的试验单位上。
举例：用15℃、20℃、25℃、30℃处理酶溶液15℃处理多做两组就是重复11、效应概念：试验因素相对独立的作用称为该因素的主效应，简称效应。
举例：用15℃、20℃、25℃、30℃处理酶溶液15℃处理后酶活性的变化就是效应12、互作概念：两个或两个以上处理因素间相互作用所产生的效应叫做互作效应，简称互作。
举例：用15℃、20℃、25℃、30℃处理酶溶液，再分别用pH值为5.0、6.0、7.0处理15℃与pH值为5.0处理产生的共同的效应叫做互作效应。
13、准确性概念：是指在调查或试验中某一试验指标或性状的观测值与真值接近的程度。
举例：得到的样品平均值与真实的总体平均值的接近程度14、精确性概念：是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程度的大小。
生物统计学名词解释
生物统计学名词解释嘿，朋友们！今天咱来聊聊生物统计学那些事儿。
啥是生物统计学呀？你就把它想象成是生物世界里的一个神奇魔法棒！它能帮我们从一堆乱糟糟的数据里找出规律来。
比如说，我们研究一群小老鼠的生长情况，有它们的体重啊、体长啊等等各种数据，这时候生物统计学就出马啦，它能告诉我们这些小老鼠的生长趋势是咋样的，是不是很厉害？生物统计学里有个概念叫“均值”，这就好比是一群小伙伴的平均水平。
咱就说一个班的考试成绩吧，算出来的均值就能大概知道这个班整体的学习水平咋样。
那要是有个调皮鬼考得特别差，拉低了均值，这不就像一颗老鼠屎坏了一锅粥嘛，哈哈！还有“方差”呢，它就像是衡量数据波动大小的尺子。
如果方差大，就说明这些数据很不稳定，一会儿高一会儿低的，就像小孩子的脾气，说变就变。
要是方差小呢，那数据就比较稳定啦，就像个乖宝宝一样让人省心。
再来说说“标准差”，它和方差有点像兄弟俩。
标准差大，说明数据分散得厉害；标准差小，数据就比较集中。
这就好像一群人站在一起，标准差小的话，大家就都挨得比较近；标准差大的话，那就东一个西一个的啦。
生物统计学可不只是在实验室里有用哦，在咱生活中也无处不在呢！比如说医生要判断一种药有没有效果，不就得靠生物统计学来分析数据嘛。
还有研究各种疾病的发病率呀，那也得靠它帮忙呢。
你说生物统计学是不是很神奇？它就像一个隐藏在数据背后的小精灵，默默地帮我们解决各种问题。
咱可别小看了这些名词解释，它们可是打开生物统计学大门的钥匙呢！要是没搞懂这些，那可就像在黑暗中摸索，找不到方向啦。
所以啊，朋友们，好好了解生物统计学名词解释吧，让我们一起在生物的世界里畅游，用这个神奇的魔法棒去探索更多的奥秘！这难道不是一件超有趣的事情吗？原创不易，请尊重原创，谢谢!。
生物统计学简答题完整版
生物统计学简答题 HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】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生物统计学是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，是研究生命过程中以样本来推断总体的一门学科。
生物统计学主要包括试验设计和统计分析两大部分的内容。
其基本作用表现在以下4个方面：1.提供整理和描述数据资料的科学方法，确定某些性状和特性的数量特征。
2.判断试验结果的可靠性。
3.提供由样本推断总体的方法。
4.提供试验设计的一些重要原则。
2.随即误差与系统误差有何区别随机误差也称为抽样误差或偶然误差，它是由于试验中许多无法控制的偶然因素所造成的试验结果与真实结果之间的误差，是不可避免的，随机误差可以通过试验设计和精心管理设法减小，而不能完全消除。
系统误差也称为片面误差，是由于试验处理以外的其他条件明显不一致所产生的带有倾向性或定向性的偏差。
系统误差主要由一些相对固定的因素引起，在某种程度上是可控制的。
3.准确性与精确性有何区别准确性指在调查和实验中某一实验指标或性状的观测值和真实值接近程度。
精确性指调查和实验中同一实验指标或性状的重复观察值彼此接近的程度。
准确性是说明测定值和真实值之间符合程度的大小；精确性是反映多次测定值的变异程度。
4.平均数与标准差在统计分析中有何用处他们各有哪些特性平均数的用处：①平均数指出了一组数据的中心位置，标志着资料所代表性状的数量水平和质量水平；②作为样本或资料的代表数据与其他资料进行比较。
平均数的特征：①离均差之和为零；②离均差平方和为最小。
标准差的用处：①标准差的大小，受实验后调查资料中的多个观测值的影响，如果观测值之间的差异大，离均差就越大；②在计算标准差是如果对观察值加上一个或减去一个a，标准差不变；如果给各观测值乘以或除以一个常数a，所得的标准差就扩大或缩小a倍；③在正态分布中，X+-S内的观测值个数占总个数的%，X-+2s内的观测值个数占总个数的%，x-+3s?内的观测值个数占总个数的%。
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3.3 纤维与其他癌症风险相关性的研究
人们发现,纤维不仅对结肠癌有预防作用,而且对其他
癌症如乳腺癌、前列腺癌也有预防和对抗作用。
R ose等人的研究表明小麦麸一致而又明显地使妇女血浆中的雌二醇减少了15%,雌酮减少了20%,而血浆雌激素水平的升高是乳腺癌发生的重要原因。
Baghurst和R ohan研究了澳大利亚阿得留德的451个乳腺癌病人和相同数量的对照者,发现纤维摄入量和乳癌的相对风险之间有明显的负相关倾向。
[1]综上所述,虽然纤维对抗大肠癌的作用的研究还没有非常令人满意的结论,但是摄入膳食纤维可以减少一些癌症如大肠癌的风险基本上是可以肯定的,尤其是小麦麸,因此完全可以把增加膳食纤维的摄入作为预防癌症的初步措施。
[参考文献]
[1]D K ritchevsky.Dietary fibre and cancer[J].European Journal
of Cancer Prevention,1997,(6).
[2]Jean Faivre and Attilio G iacosa.Primary prevention of colorectal
cancer through fibre supplementation[J].European Journal of Cancer Prevention,1998,(7).
[3]David K rotchevsky.Cereal fibres and colorectal cancer[J].Eu2
ropean Journal of Cancer Prevention,1998,(7).
[责任校对] 余 芳
生物统计学中易混淆的几个概念
涂序堂
(江西教育学院,江西南昌330029)
在近年来的生物教学和科研过程中,笔者发现:初学者在学习和应用时,对生物统计学的一些易混淆的概念性知识仍感到模糊不清,有关的原理和方法应用也有一些草率化的现象,甚至有一定的盲目性。
本文通过对生物统计学中比较容易混淆的几个概念的分析,试图为初学者提供一些学习和研究参考。
1、双侧检验和单侧检验
双侧检验———将拒绝性概率分置于理论抽样分布的两侧的假设检验。
单侧检验———将拒绝性概率置于理论抽样分布的一侧的假设检验。
双侧检验的临界正态离差|u|要大于单侧检验的|u|。
例如,a=0.05时,双侧检验的|u|=1.96,而单侧检验的u=1.64或u=-1.64;取a=0. 01时,双侧检验的|u|=2.58,而双侧检验的u=2.33或u=-2.33。
所以单侧检验比双侧检验更容易对H o进行否定,
采用单侧检验还是双侧检验,应依具体情况而定:要有足够的依据,还要依据有关的专业知识。
否则,对相同的数据用不同的方法进行检验,可能会得到相反的结论,即采用单侧检验时的结论是拒绝H o,而采用双侧检验时得到的结论可能是接受H o。
总的来说,单侧检验比双侧检验的辨别力更强些,因此我们一般尽量选择单侧检验。
2、假设检验的两类错误———I类错误和Ⅱ类错误
(1)I类错误(亦称弃真)———H o是真实的,假设检验却否定了它,犯了一个否定真实假设的错误,即“以真为假”的错误,这类错误叫I类错误,亦称弃真,或第一类错误,其概率记为a。
I类错误只有在否定H o时才会发生。
假设检验是根据一定显著水平对总体特征进行推断的。
进行假设检验时得到的结论若是拒绝H o,则要冒犯错误推断的风险。
这是因为:在H o是真实的前题下,由于随机性,样本统计量仍然有可能落在拒绝域内,根据小概率原则,这时将拒绝H o。
即统计假设H o是正确的,却错误地拒绝了它。
假设检验的思想依据是小概率原则,而由于样本是随机抽取的,小概率事件的发生仍然是有可能的。
若我们从否定域抽得一个样本,它显然来自抽样总体,但我们却否定了它,就犯了I类错误。
此时就会将本应属于同一总体而判断为不属同一的总体。
否定了H o并非证明H o不真实,而接受了H o也并非证明H o真实。
(2)Ⅱ类错误(纳伪)———如果H o不是真实的,假设检验时却接受了
H o,而否定了H A,这样就犯了接受不真实的错误,此类错误称为Ⅱ类错误,亦称纳伪(或称β错误)或第二类错误,其概率记为β。
即将不属同一总体而判断为同一总体,接收了零假设H o,犯了“以假为真”的错误。
Ⅱ类错误只有在接受H o时才会发生。
Ⅱ类错误概率β值的大小,和许多因素有关:第一类错误概率a,统计假设的总体标准差б,随机抽样的样本含量n,等等。
I类错误和Ⅱ类错误的联系:在样本含量相同的情况下,犯I类错误的概率减少,犯Ⅱ类错误的概率就会增加;反之犯Ⅱ类错误的概率就会减少,犯I类错误的概率就会增加。
例如:将显著性水平a从0.05提高到0.1,就更容易接受H o,此时犯I类错误的概率减少,但犯Ⅱ类错误的概率加大了。
确定显著性水平a时,并非越小越好,应考虑犯两类错误的相对严重性。
3、适合性检验和独立性检验
x2检验是针对于计数资料(离散型统计资料)的假设检验方法。
分为适合(吻合)性检验和独立性检验。
(1)适合性检验———是先通过一定的理论分布推算出对样本的理论值,再用实际观测值与理论值进行比较,从而得出两者之间吻合程度的检验,即检验观测值与理论值之间的一致性程度。
适合性检验的无效假设H o,是认为观测值与理论值之间没有差异,通过随机抽样样本的X2值的计算,再与查表所得的X2a值进行比较。
(2)独立性检验———是通过检验观测值与理论值之间的一致性程度来判断事件之间的独立性,研究两个或两个以上的计数资料是相互独立还是相互联系的一种检验方法。
独立性X2检验时先提出的无效假设H o 表示各属性之间没有关联,并据此计算理论值,在一定的自由度和显著性水平条件下做出推断。
若拒绝H o,则说明两者之间的关联是显著的;反之则说明两者之间无关联,是相互独立的。
例如研究慢性气管炎和吸烟量是否有关联,若无关联则说明两者是独立的;若有关联则说明吸烟量是能够诱发气管炎的。
总之,X2检验时零假设H o的实质是:观测值与理论值的差异由随机抽样实验误差引起,即观测值=理论值。
若接受H o而否定H A,则表明在显著性水平a条件下理论值与实际值差异并不显著,二者间的差异是由随机抽样误差引起;反之则说明两者间的差异是真实存在的,差异是本质的。
另外,X2分布是连续的,而计数资料是离散的,所得的X2值是一个近似值。
当自由度d f=1时,需要进行连续性矫正。
进行连续性矫正后的X2c值比未进行连续性矫正的X2值小;当d f≥2时,因X2c与X2o相差不大,故不需要进行连续性矫正。
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第3期 刘金香,熊友爱:关于膳食纤维抗大肠癌的研究
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