10生物统计学研究示例复习 PPT课件
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生物统计.ppt
方根称为几何平均数。相邻数值的增长成比例关系，可 用几何平均数表示他们的集中趋势
M g x ,x ,x x
...
1 2 3
N
N
x
i 1
N
i
集中趋势的指标
调和平均数：设x ,x ,x …x 都为正数（或全为负 数）调和平均数的倒数等于这些变数倒数的算数 平均数。
1 2 3 n
1 1 1 1 ( ... ) xn M h n x1 x 2
2
t分布的三个要点
分子是标准正态随机变量
分母是自由度为n的卡方随机变量
新随机变量服从 自由度为n的t分 布
分子分母相互独立，且满足构造公式
t分布的图像
基本性质:
(1) f(t)关于t=0(纵轴)对称。
(2) f(t)的极限为X~N(0,1)的密度函数
（3）F－分布
X / n1 X ~ (n1 ), Y ~ (n2 ), X , Y 独立，称r.v. F Y / n2
“ a”。
3．单侧检验（one-sided test ）与双侧检验（twosided test） 选择做单侧检验或双侧检验，应根据问题的要 求而定。假若问题只要求判断μ是否等于μ0 ，而不 是大于μ0 或小于μ0 时，应做双侧检验。如果事先可 以判断μ不可能大于μ0 ，或μ不可能小于μ0 时，则 可做单侧检验。因单侧检验的辨别力更强些，所以在 可能情况下尽量做单侧检验。
不可能小于μ0 ，则HA：μ＞μ0 。若考查的目 的只是判断μ是否等于μ0 ，并不关心究竟是 μ ＞μ0 还是μ＜μ0 ，或者并不知道μ不可能大 于 μ0 或 是 μ 不 可 能 小 于 μ0 ， 这 时 的 HA ： μ≠μ0 。
2.
M g x ,x ,x x
...
1 2 3
N
N
x
i 1
N
i
集中趋势的指标
调和平均数：设x ,x ,x …x 都为正数（或全为负 数）调和平均数的倒数等于这些变数倒数的算数 平均数。
1 2 3 n
1 1 1 1 ( ... ) xn M h n x1 x 2
2
t分布的三个要点
分子是标准正态随机变量
分母是自由度为n的卡方随机变量
新随机变量服从 自由度为n的t分 布
分子分母相互独立，且满足构造公式
t分布的图像
基本性质:
(1) f(t)关于t=0(纵轴)对称。
(2) f(t)的极限为X~N(0,1)的密度函数
（3）F－分布
X / n1 X ~ (n1 ), Y ~ (n2 ), X , Y 独立，称r.v. F Y / n2
“ a”。
3．单侧检验（one-sided test ）与双侧检验（twosided test） 选择做单侧检验或双侧检验，应根据问题的要 求而定。假若问题只要求判断μ是否等于μ0 ，而不 是大于μ0 或小于μ0 时，应做双侧检验。如果事先可 以判断μ不可能大于μ0 ，或μ不可能小于μ0 时，则 可做单侧检验。因单侧检验的辨别力更强些，所以在 可能情况下尽量做单侧检验。
不可能小于μ0 ，则HA：μ＞μ0 。若考查的目 的只是判断μ是否等于μ0 ，并不关心究竟是 μ ＞μ0 还是μ＜μ0 ，或者并不知道μ不可能大 于 μ0 或 是 μ 不 可 能 小 于 μ0 ， 这 时 的 HA ： μ≠μ0 。
2.
生物统计学课件
根据不同的研究目的如何设计 实验得到样本
第二节 数据类型及频数（率）分布
1. 数据类型 2. 用图和表对样本数据进行定性归纳：
频数表和频数图
1. 数据类型：连续型数据和离散型 数据
数据
连续型数据： （度量数据）
指用量测手段得到的数量性状资料，即用度、 量、衡等计量工具直接测定的数量性状资料。 其数据是长度、容积、重量等来表示。例如： 身高、产奶量、体重、绵羊剪毛量等。这类 数据通常是非整数，数据的变异是连续的。
第一章 统计数据的收集与整理
第一节 总体与样本
1. 什么是生物统计学？ 2. 生物统计学的一些重要术语 3. 本课程的主线
1.什么是生物统计学
• 生物统计学（Biostatistics）是数理统计学 的原理和方法在生物科学研究中的应用， 是用统计学方法分析和解释生物界各种现 象与数量资料的一门学科
组限 37～39 40～42 43～45 46～48 49～51 52～54 55～57 58～60 61～63 64～66
组限
组界
组中值
频数
频率
37
40
43
组下限
。。。
64
组限 37～39 40～42 43～45 。。。 64～66
组界
组中值
频数
频率
（4）在频数表中列出组界和中值。
由于测量精度的原因，第一组（组限为37～39）实际代表从36.5kg到39.5kg的 所有数据，因为连续型数据一般是小数，这里只是因为测量精度以及记录的方便 以整数表示出来。
3230 …
0032 …
选出位于1～2000的数：411，1828，32，768，1024，…，满20 个数为止。
• 这20个数对应的学生就是一个随机样本
第二节 数据类型及频数（率）分布
1. 数据类型 2. 用图和表对样本数据进行定性归纳：
频数表和频数图
1. 数据类型：连续型数据和离散型 数据
数据
连续型数据： （度量数据）
指用量测手段得到的数量性状资料，即用度、 量、衡等计量工具直接测定的数量性状资料。 其数据是长度、容积、重量等来表示。例如： 身高、产奶量、体重、绵羊剪毛量等。这类 数据通常是非整数，数据的变异是连续的。
第一章 统计数据的收集与整理
第一节 总体与样本
1. 什么是生物统计学？ 2. 生物统计学的一些重要术语 3. 本课程的主线
1.什么是生物统计学
• 生物统计学（Biostatistics）是数理统计学 的原理和方法在生物科学研究中的应用， 是用统计学方法分析和解释生物界各种现 象与数量资料的一门学科
组限 37～39 40～42 43～45 46～48 49～51 52～54 55～57 58～60 61～63 64～66
组限
组界
组中值
频数
频率
37
40
43
组下限
。。。
64
组限 37～39 40～42 43～45 。。。 64～66
组界
组中值
频数
频率
（4）在频数表中列出组界和中值。
由于测量精度的原因，第一组（组限为37～39）实际代表从36.5kg到39.5kg的 所有数据，因为连续型数据一般是小数，这里只是因为测量精度以及记录的方便 以整数表示出来。
3230 …
0032 …
选出位于1～2000的数：411，1828，32，768，1024，…，满20 个数为止。
• 这20个数对应的学生就是一个随机样本
生物统计学正态分布和抽样分布PPT课件
u而符是合服从N（具0有，（1）n-分1）布自，由t度则的不服t 分从布标，准其正中态分s 布， （P样n理四4=、（一本论、2保-03） 方 平 正险、s均态1u公2样数分和司3本（布s）赔2平总表2=偿，均体（0损.则数平累失标的均积的准分数函数化布）数学后表期的）望样的本查方法差之比称为 F。
1、单侧分位数 上侧分位数： 当 P(Uu)时的 u 下侧分位数： 当 P(Uu)时的 u
0.05
u0.05 2、双侧分位数
当 P(U u)
2
时的 u 2
3、正态分布上侧分位数（u）表的查法：
1
u2
e 2 du
2 u
0 .0 0 5
u 2 .5 7 6
0 .0 1 0
2 .3 2 6
四、正态分布表（累积函数表）的查法
1、标准正态分布 随机变量落在某区间（a，b）内的概率，可以从标准正态 分布表中查出。
附表 2 列出了对于 -2.99 U 2.99时的（u）的值。
附表2 正态分布表
u
0 .0 0
0 .0 1 0 .0 2 0 .0 3 0 .0 4 0 .0 5
-1 .2 0 .11 5 0 7 0 .11 3 1 4 0 .111 2 3 0 .1 0 9 3 5 0 .1 0 7 4 9 0 .1 0 5 6 5
生物界乃至整个自然界中，符合正态分布的现 象非常之多，所以正态分布是生物统计学的基 础。
复习思考题 ①什么是随机变量？举例说明随机变量的种类？ ②举例说明如何利用随机变量表示一个事件？如何利用随机变 量定义总体和样本？ ③为什么连续型随机变量取得某一具体观测值的概率是0？ ④离散型随机变量和连续型随机变量的累积函数有何区别？ ⑤累计函数和分布曲线的主要用途。 ⑥二项分布的应用前提和条件？泊松分布和二项分布概率函数 的关系？ ⑦正态分布的意义和特点。 ⑧正态分布的密度函数和分布曲线的特点。 ⑨什么是正态分布的分位数？都有哪些种？
《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
《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。
生物统计PPT
1 2 1 2
(2)样本平均数差数的方差 = 两样本平均数方差之和.
2 x1 x2
2 1
n1
2 2
n2
2 x1
2 x2
x x
1 2
2 1
2 2
n1
n2
样本平均数差数的标准误
2 x1 x2
σ
2 1
n1
2
2=σ
2 2
n2
1
2=σ
2 x1 x2
HA: μ≠ μ0
（2）水平
（3）检验
选取显著水平α＝0.05
x 4.421 x
n
sx
s
( x ) 2 x n 0.267 n 1
2
s x1 0.084 tn1 0.94 sx n
P>0.05
t 0.05(9) =2.262 （4）推断
在0.05显著水平上，接受H0，否定HA；
1、总体方差σ2已知，无论n是否大于30都可采用u检验法
例：某鱼场按常规方法所育鲢鱼一月龄的平均体长为7.25cm，
标准差为1.58cm，现采用一新方法进行育苗，一月龄时随机抽 取100尾进行测量，其平均体长为7.65cm， 问新育苗方法与常规方法有无显著差异？
分 析
（１）这是一个样本平均数的假设检验，因总体σ2已知 采用u检验；
1 1 ( ) n1 n2
2
n1=n2=n
2 x1 x2
2 1
2 2
n
2 n
2
(2)样本平均数差数的方差 = 两样本平均数方差之和.
2 x1 x2
2 1
n1
2 2
n2
2 x1
2 x2
x x
1 2
2 1
2 2
n1
n2
样本平均数差数的标准误
2 x1 x2
σ
2 1
n1
2
2=σ
2 2
n2
1
2=σ
2 x1 x2
HA: μ≠ μ0
（2）水平
（3）检验
选取显著水平α＝0.05
x 4.421 x
n
sx
s
( x ) 2 x n 0.267 n 1
2
s x1 0.084 tn1 0.94 sx n
P>0.05
t 0.05(9) =2.262 （4）推断
在0.05显著水平上，接受H0，否定HA；
1、总体方差σ2已知，无论n是否大于30都可采用u检验法
例：某鱼场按常规方法所育鲢鱼一月龄的平均体长为7.25cm，
标准差为1.58cm，现采用一新方法进行育苗，一月龄时随机抽 取100尾进行测量，其平均体长为7.65cm， 问新育苗方法与常规方法有无显著差异？
分 析
（１）这是一个样本平均数的假设检验，因总体σ2已知 采用u检验；
1 1 ( ) n1 n2
2
n1=n2=n
2 x1 x2
2 1
2 2
n
2 n
2
绪论(生物统计) PPT
生物统计是数理统计的原理和方法在生 物科学研究中的应用，是一门应用数学。 它 在畜禽 、 水产科学 研究 中 具有十分重要的 作用。
3
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：是指试验研究课题设计，也就是指整个 试验计划的拟定 。 狭义：指试验单位 (如动物试验的畜、禽 )的选 取、重复数目的确定及试验单位的分组。
常用拉丁字母表示统计量，例如用 x 表 示样本
平均数，用S表示样本标准差。
15
总体参数由相应的统计量来估计，例如用
x 估计μ，用S估计σ等。
三、准确性与精确性
准确性(accuracy)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。设某一试验指标或性状的真 值为μ，观测值为 x，若 x与μ相差的绝对值
9
大家有疑问的，可以询问和交流
可以互相讨论下，但要小声点
10
还有一类统计分析方法不考虑资料的分 布类型 ，也不事先对有关总体参数进行估算， 这类统计分析方法叫非参数检验法。非参数 检验法计算简便。当通常的检验方法对畜禽、 水产科研中的某些资料无能为力时，非参数 检验法则正好发挥作用。（研究数据是否符合正态
物治疗疾病的差异）资料的显著性检验等。（遗传分离比是否符合
1：1）
8
统计分析的另一个重要内容是对试验指标 或畜禽性状间的关系进行研究，或者研究它们 之间的联系性质和程度，或者寻求它们之间的 联系形式，即进行相关分析与回归分析。 猪的体尺与体重的关系?
分布）
11
第二节 生物统计的常用术语
一、总体与样本
根据研究目的确定的研究对象的全体称为 总体(population)；
总体中的一个研究单位称为个体 (individual)；
3
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：是指试验研究课题设计，也就是指整个 试验计划的拟定 。 狭义：指试验单位 (如动物试验的畜、禽 )的选 取、重复数目的确定及试验单位的分组。
常用拉丁字母表示统计量，例如用 x 表 示样本
平均数，用S表示样本标准差。
15
总体参数由相应的统计量来估计，例如用
x 估计μ，用S估计σ等。
三、准确性与精确性
准确性(accuracy)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。设某一试验指标或性状的真 值为μ，观测值为 x，若 x与μ相差的绝对值
9
大家有疑问的，可以询问和交流
可以互相讨论下，但要小声点
10
还有一类统计分析方法不考虑资料的分 布类型 ，也不事先对有关总体参数进行估算， 这类统计分析方法叫非参数检验法。非参数 检验法计算简便。当通常的检验方法对畜禽、 水产科研中的某些资料无能为力时，非参数 检验法则正好发挥作用。（研究数据是否符合正态
物治疗疾病的差异）资料的显著性检验等。（遗传分离比是否符合
1：1）
8
统计分析的另一个重要内容是对试验指标 或畜禽性状间的关系进行研究，或者研究它们 之间的联系性质和程度，或者寻求它们之间的 联系形式，即进行相关分析与回归分析。 猪的体尺与体重的关系?
分布）
11
第二节 生物统计的常用术语
一、总体与样本
根据研究目的确定的研究对象的全体称为 总体(population)；
总体中的一个研究单位称为个体 (individual)；
生物数学：第十章 生物统计学基础-2
假设检验的步骤
根据实际问题所关心的内容, 建立
原假设 H0与备择假设H1
在 H0为真时,选择一个合适的检验统 计量V ,它的分布是已知的,由H1确定
拒绝域的形式
给定显著性水平 , 对应的拒绝域
双侧检验 右边检验 左边检验
(V
V1
2
) (V
V )
2
(V V )
(V V1)
其中 P(V V)
0,tail 0; 0,tail 1; 0,tail 1
➢ 输出参数h=0表示接受H0，h=1表示拒绝H0， p表示在假设H0下出现的概率，p越小H0越值
得怀疑，ci是0的置信区间 ➢ 总体方差2未知时的均值检验，用t检验
[h,p,ci]=ttest(x,mu,alpha,tail)
两总体均值的假设检验
(n1)S12 (m1)S22 n m2
(2)
关于方差比
2 1
/
22
的检验
原假设 备择假设 检验统计量及其在
H0
H1
H0为真时的分布
拒绝域
2 = 2 2 2
1
21
2
F S12 ~ S22
F(n 1,m1)
F F1 (n 1, m 1)
2
或 F F (n 1,
m 1)
2
12
22
2 1
19.8 20.0 20.3 20.8 20.9 m = 15 20.9 21.0 21.0 21.0 21.2
21.5 22.0 22.0 22.1 22.3
x 22.20 s2 0.4225
1
y 21.12 s2 0.5689
2
试判别两个样本均值的差异是仅由随机因素
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