生物统计附实验设计的
《生物统计附实验设计》实验指导书(生物)
目录实验一 Excel常用生物统计功能简介及应用 (2)实验二方差分析 (9)实验三单因素试验结果分析 (13)实验四多因素试验结果分析 (17)实验五直线回归与相关 (20)实验六 DPS 统计分析软件的应用 (22)常用统计分析软件研究性学习提示 (35)统计网站 (38)参考文献 (39)实验一Excel常用生物统计功能简介及应用1. 实验目的及要求：1.1 实验目的：通过上机作业，掌握Excel常用生物统计功能的应用方法。
1.2 实验要求：根据实验原理，按照实验方法与步骤独立完成作业。
1.3 实验规定学时：4学时1.4 实验性质：综合2. 实验原理：Microft Excel电子表格虽然不是专门的统计软件，但其具有丰富的统计分析功能，界面中文表述，操作简易，可以利用其内置的“分析工具库”进行生物统计中常用的t检验、方差分析、回归分析和次数分布表与直方图的编制等。
2.1 Excel 分析工具库的安装Excel提供了一组统计分析工具，称为“分析工具库”，可以利用其进行统计中常用的t检验、方差分析、回归分析和次数分布表与直方图的编制等。
分析工具库需安装后才可以使用。
打开Excel工作表，在菜单栏单击“工具”选项，如果存在“数据分析”条目，表示分析工具库已经安装，若无，可在“工具”菜单中单击“加载宏”命令，在“加载宏”对话框中选中“分析工具库”，单击“确定”按钮（有的需要插入Excel安装光盘），在“工具”菜单中即出现“数据分析”条目。
2.2 分析工具库的运行及主要统计分析方法在“工具”菜单中单击“数据分析”选项，弹出“数据分析”对话框（见图1），其主要统计分析方法有：（1）方差分析：单因素方差分析、交叉分组有重复双因素方差分析、交叉分组无重复双因素方差分析。
（2）描述统计：计算平均数，标准差等常用统计量。
（3）t检验：配对资料的t检验、等方差非配对资料的t检验、异方差非配对资料的t检验等。
（4）计算多个变量两两之间的相关系数。
《生物统计附试验设计》教案
第四节抽样分布（2学时）
一、随机抽样和无偏估计
通过抽样实例的讲解，引出无偏估计的概念，并得出抽样结论：x是的无偏估计值；S2是σ2的无偏估计值；S不是的无偏估计值。
二、样本平均数的抽样分布
通过抽样实例的讲解，样本平均数的抽样分布，中心极限定理，说明如总体不是正态分布，但样本容量适当大时，平均数分布仍为正态分布。
难点：平均数、变异数应用
教学方法
直接讲陈法、示例法、提问、启示法，
主要运用多媒体课件展示，重要内容采用书写板书
教
学
进
程
新课导入：试验资料的搜集整理是数据资料处理的首要环节。数据的收集是统计分析的第一步，也是全部统计工作的基础，基础工作做的不好，以后的统计分析就无法开展。
通过调查或试验可以获得大量试验数据,这些数据在未整理之前，一般是分散的、零星的和孤立的，是一堆无序的数字。直接用它，是不能反映任何问题的。只有通过对资料的整理分析，进行归类，使其系统化，才能把数据中蕴含的客观规律挖掘出来。
教学重点、难点
本课程从样本试验数据最基本的描述统计开始，逐渐引入到统计理论分布，进而介绍这些统计理论在农业科学试验中的应用。课程的重点是田间试验设计方法和常用的统计分析方法，但也注意到实验室Excel统计分析功能的应用。由于课程内容中涉及到一些严谨的数学理论和方法，教学难点表现为概念多、符号多、公式多、计算量大，理论抽象，系统性强；本课程的另一特点是紧密结合农业生产和科学研究实践，所以教学又一难点是实践性强，需要学习者有较好的专业背景知识。
第二节二项分布（1.5学时）
一、二项总体
二、二项分布
三、二项分布的概率计算
二项分布事例、概率密度函数、概率的计算
生物统计学在临床试验设计中的应用
生物统计学在临床试验设计中的应用
生物统计学在临床试验设计中的应用主要涉及以下几个方面：
1. 试验设计：生物统计学在临床试验设计阶段主要用于确定试验的目标、研究假设和试验方案。
例如，确定治疗组和对照组的比例、随机化的方法、盲法的应用等。
此外，生物统计学还可以用于制定样本大小的计算和数据收集方案。
2. 数据分析：在临床试验的数据收集阶段，生物统计学和数据分析技术用于确保数据的准确性和完整性。
例如，通过建立数据收集表、进行数据清理和预处理等。
此外，数据分析技术还可以用于对试验数据进行深入分析，以评估药物的疗效和安全性。
3. 样本选择：生物统计学在样本选择阶段的作用是确定合适的样本量，以确保试验结果的准确性和可靠性。
同时，生物统计学还可以用于制定样本集合，即从目标人群中选取具有代表性的样本。
4. 风险评估：在临床试验中，生物统计学可以用于估算疾病风险，以确定不同治疗方案的疗效和安全性。
例如，病例对照研究是一种广泛应用于临床领域的常规研究方法，该方法可以确定疾病与危险因素之间的关系。
5. 统计推断：生物统计学还可以用于从试验数据中推断出可靠的结论。
这包括对数据的描述性分析、假设检验、模型拟合等。
通过这些分析，研究人员可以得出关于药物疗效和安全性的结论，并为临床决策提供依据。
总之，生物统计学在临床试验设计中扮演着重要的角色，它可以帮助研究人员设计出更加科学、可靠的试验方案，提高试验结果的准确性和可靠性，从而为临床决策提供更加有力的支持。
生物统计附试验设计
《生物统计附试验设计》习题集(动物医学专业用)第一章绪论一、名词解释总体个体样本样本含量随机样本参数统计量准确性精确性二、简答题1、什么是生物统计？它在畜牧、水产科学研究中有何作用？2、统计分析的两个特点是什么？3、如何提高试验的准确性与精确性？4、如何控制、降低随机误差，避免系统误差？第二章资料的整理一、名词解释数量性状资料质量性状资料半定量（等级）资料计数资料计量资料二、简答题1、资料可以分为哪几类？它们有何区别与联系？2、为什么要对资料进行整理？对于计量资料，整理的基本步骤怎样？3、在对计量资料进行整理时，为什么第一组的组中值以接近或等于资料中的最小值为好？4、统计表与统计图有何用途？常用统计图、统计表有哪些？第三章平均数、标准差与变异系数一、名词解释算术平均数几何平均数中位数众数调和平均数标准差方差离均差的平方和（平方和）变异系数二、简答题1、生物统计中常用的平均数有几种？各在什么情况下应用？2、算术平均数有哪些基本性质？3、标准差有哪些特性？4、为什么变异系数要与平均数、标准差配合使用？三、计算题1、10头母猪第一胎的产仔数分别为：9、8、7、10、12、10、11、14、8、9头。
试计算这10头母猪第一胎产仔数的平均数、标准差和变异系数。
2、随机测量了某品种120头6月龄母猪的体长，经整理得到如下次数分布表。
试利用加权法计算其平均数、标准差与变异系数。
组别组中值（x）次数（f）80—84 288—92 1096—100 29104—108 28112—116 20120—124 15128—132 13136—140 33、某年某猪场发生猪瘟病，测得10头猪的潜伏期分别为2、2、3、3、4、4、4、5、9、12(天)。
试求潜伏期的中位数。
4、某良种羊群1995—2000年六个年度分别为240、320、360、400、420、450只，试求该良种羊群的年平均增长率。
5、某保种牛场，由于各方面原因使得保种牛群世代规模发生波动，连续5个世代的规模分别为：120、130、140、120、110头。
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；-上课前检查学生对基本概念的理解，并解答疑问；-讲解生物统计的基本原理和方法，引导学生进行思考和讨论。
2.经典的生物统计附试验设计方法（40分钟）-介绍完全随机设计、随机区组设计和阻止设计的原理和应用；-示例实验：设计一个完全随机设计的生物实验，并指导学生进行实际操作；-引导学生对实验结果进行分析和解读，提供帮助和指导。
（完整版）生物统计附实验设计（明道绪__第四版）最全资料--复习题、课后思考题、试卷及答案
（完整版）⽣物统计附实验设计（明道绪__第四版）最全资料--复习题、课后思考题、试卷及答案⼆、填空1、⽣物统计分描述性统计和分析性统计。
描述性统计是指运⽤分类、制表、图形以及计算概括性数据（平均数、标准差等）来描述数据特征的各项活动。
分析性统计是进⾏数据观察、数据分析以及从中得出统计推断的各项活动。
2、统计分析的基本过程就是由样本推断总体的过程。
该样本是该总体的⼀部分。
3、由样本获取总体的过程叫抽样。
常⽤的抽样⽅法有随机抽样、顺序抽样、分等按⽐例抽样、整群抽样等。
4、样本平均数与总体平均数的差异叫抽样误差。
常⽤ S/√N表⽰。
5、只有降低抽样误差才能提⾼试验结果的正确性。
试验结果的正确性包括准确性和精确性。
6、试验误差按来源分为系统误差（条件误差）和随机误差（偶然误差）。
系统误差（条件误差）影响试验结果的准确性，随机误差（偶然误差）影响试验结果的精确性。
7、系统误差（条件误差）可以控制，可通过合理的试验设计⽅法降低或消除。
随机误差（偶然误差）不可控制，可通过理论分布来研究其变异规律，或相对⽐较其出现的概率的⼤⼩。
8、样本推断总体分假设检验和区间估计两⼤内容。
常⽤的检验⽅法有t检验、F检验和卡⽅检验。
9、置信区间指在⼀定概率保证下总体平均数的可能范围。
10、t检验是通过样本平均数差值的⼤⼩来检验处理效应是否存在，两样本平均数的差值代表了试验的表观效应，它可能由处理效应（真实效应）和误差效应引起，要检验处理效应是否存在，常采⽤反证法。
此法先建⽴⽆效假设：即假设处理效应不存在，样本平均数差值是由误差引起，根据差异在误差分布⾥出现的概率（即可能性⼤⼩的衡量）来判断⽆效假设是否成⽴。
11、判断⽆效假设是否成⽴的依据是⼩概率事件实际不可能原理，即假设检验的基本依据。
⽤来肯定和否定⽆效假设的⼩概率，我们称之为显著⽔平，通常记为α。
12、t检验通常适合两样本连续性（⾮间断性）随机变量资料的假设检验，当⼆项分布逼近正态分布时，百分数资料也可⽤t检验。
《生物统计附试验设计》知识讲解
《生物统计附试验设计》生物统计附试验设计（2793）自学考试大纲一、本课程的性质与设置的目的（一）、本课程的性质和特点生物统计附试验设计是在生物学领域应用非常广泛的一门学科，是动物科学与动物医学的基础课。
主要特点是：基本概念、基本知识较广、基本理论较强；设计基本统计方法较多，要求要明确每一种统计分析方法的应用条件才能正确地选择；一些教学内容涉及到专业知识，故要协调、衔接本课程教学内容与专业课教学内容。
（二〉、本课程在专业中的地位、任务与作用生物统计附试验设计是应用概率论和数理统计原理来研究生物界数量变异规律的一门学科，是动物科学专业本科生必修的一门专业基础课，目的是培养学生收集、整理信息和资料的能力，处理信息和资料的能力以及解释统计结果的能力，由于动物试验受到各种条件限制，干扰的随机因素多，试验误差较大，因此对试验数据必须进行统计学处理。
掌握试验设计方法和试验数据的统计分析方法，是学生将来从事生产、科研和管理工作所必需的。
因此，本课程在国内外同类课程中更具有应用价值，在人才培养中占有重要的地位。
（三）、本课程的基本要求：总的要求是掌握生物统计的基本概念和基本方法；培养针对具体的实际问题选择正确的统计分析方法的能力；利用掌握的统计学知识解决生物学领域科学研究和实际工作中的数据分析问题。
（四）、本课程与相关课程的联系生物统计附试验设计是动物科学专业本科生必修的一门专业基础课。
目的是为学习普通遗传学、数量遗传学、家畜育种学及饲养学奠定统计学知识基础，为开展动物科学试验提供统计分析工具。
学习本课程应具备的基础知识是：微积分、线性代数、概率论的初步知识。
本课程重点是：1、统计推断的原理和方法；2、试验设计的原则与方法。
课程难点是：1、假设检验的基本原理和基本概念；2、计量资料和计数资料的假设检验方法；收集于网络，如有侵权请联系管理员删除3、区组设计方法。
二、课程内容与考核目标第一章绪论（一）自学目的与要求1、一般了解：生物统计的发展概况。
生物统计附试验设计第四版课程设计
生物统计附试验设计第四版课程设计一、课程简介生物统计附试验设计第四版课程设计是一门高等教育课程，旨在帮助学生掌握生物统计分析、实验设计及数据处理等基本技能。
本课程重点介绍生物统计的基本概念、实验设计、统计分析方法和软件应用等内容，并通过实例分析和实验操作掌握实验设计和数据处理的方法。
二、课程目标本课程的主要目标是让学生：•了解生物统计学的基本概念和意义；•熟悉生物实验设计的原则和方法；•掌握生物统计分析的基本方法和软件应用；•能够对生物实验数据进行统计分析和结果解释。
三、课程内容本课程主要包括以下内容：1.生物统计学基础生物统计学的基本概念、生物统计应用领域、概率和假设检验等。
2.生物实验设计生物实验设计原则、生物实验类型、生物实验设计的控制和稳定性分析等。
3.生物统计分析方法t检验、方差分析、卡方检验、回归分析、生存分析等基本方法及其在生物实验中的应用。
4.常用统计软件SPSS、R、Excel等软件的基本操作和分析方法。
5.实验操作与结果解释本课程将通过实验操作，让学生掌握实验设计和数据处理的方法，并学会对实验结果进行统计分析和结果解释。
四、实验设计本课程的实验设计包括以下实验：1.单因素实验设计通过采集不同养分和施肥水平下植物种子的萌发率数据，掌握单因素实验设计、结果分析和生物实验数据处理方法。
2.双因素实验设计通过采集不同肥料类型和施肥方式下植物种子的萌发率和生长速度数据，掌握双因素实验设计、结果分析和生物实验数据处理方法。
五、评分标准本课程的考核主要包括课堂表现、作业评分、实验报告和期末考试。
1.课堂表现（20%）包括出勤、听课和参与课堂讨论等。
2.作业评分（20%）课程中布置的作业，主要包括阅读、计算和分析等。
3.实验报告（30%）课程中操作的实验需要撰写实验报告。
4.期末考试（30%）期末考试主要测试学生对生物统计分析、实验设计及数据处理等的掌握程度。
六、参考资料•《生物统计附试验设计（第四版）》赵光明，张家安，徐瑶，科学出版社。
生物统计学在临床试验设计与数据分析中的应用
生物统计学在临床试验设计与数据分析中的应用生物统计学在医学和临床研究中扮演着重要的角色。
它为临床试验设计和数据分析提供了基础，并帮助研究人员从大量的数据中获取准确、可靠的结论。
本文将探讨生物统计学在临床试验中的应用，包括试验设计、样本大小计算、数据收集和数据分析等方面。
1. 临床试验设计临床试验是评估新药物或治疗方法在人体中安全性和疗效的研究方法。
在试验设计阶段，生物统计学可用于确定试验的目标、研究假设和试验方案。
例如，通过确定治疗组和对照组的比例、随机化的方法、盲法的应用等，生物统计学帮助研究人员设计出科学、可靠的试验方案。
2. 样本大小计算样本大小计算是临床试验设计中的关键步骤。
通过样本大小计算，研究人员可以确定需要多少参与者来达到统计学上的有效性和可靠性。
生物统计学提供了一系列的计算方法和统计指标，如统计功效、置信区间、效应量等，帮助研究人员合理估计样本大小，并确保研究结果的准确性。
3. 数据收集在临床试验中，生物统计学也起着关键的作用，尤其是在数据收集过程中。
生物统计学可以帮助研究人员设计数据收集表格或问卷，确保数据的准确性和完整性。
此外，生物统计学还可以提供相关的许可和伦理指导，确保研究过程符合伦理和法律的要求。
4. 数据分析数据分析是临床试验的最后一步，旨在从收集到的数据中获得有效的结论。
生物统计学提供了一系列的数据分析方法，如描述性统计分析、方差分析、回归分析等，帮助研究人员解释和比较不同组之间的差异。
通过生物统计学的方法，研究人员可以得出对药物疗效或治疗方法有效性的准确结论。
综上所述，生物统计学在临床试验设计与数据分析中扮演着至关重要的角色。
它不仅帮助研究人员制定合理的试验方案，确定样本大小，还提供了有效的数据收集和分析方法。
通过生物统计学的应用，临床试验的可靠性和准确性得以保证，为医学研究和临床实践提供了有力的支持。
生物统计附试验设计课程教学大纲
《生物统计附试验设计》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：250435课程名称：生物统计附试验设计英文名称：Statistics Added Experimental Designs for Biology课程类别：专业基础课学时：54学分：3.0适用对象:动物科学、水产科学专业适用考核方式：考试（平时成绩占30%）先修课程：高等数学、线性代数、概率论等二、课程简介《生物统计附试验设计》课程分8章共4个单元。
第一单元包括试验方案的制定、试验设计原则、误差控制途径、试验设计以及试验数据的获取。
第二单元包括总体的理论分布、统计数的抽样分布，以及统计数的理论分布。
第三单元主要讲授假设测验的基本原理，包括u测验和t测验、次数资料的统计分析、方差分析和多重比较、单因素和多因素试验结果的统计分析。
第四单元主要讲授二类和二类以上变数关系间的分析，包括一元相关回归和协方差分析。
本课程教学以高等数学、应用数学(含概率论和线性代数)为基础，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。
适用于动物科学、水产科学等专业。
" Statistics Added Experimental Designs for Biology " includes 10 chapters and four modules. The first module includes the development of experiment program, the principles of experiment design, the channels of error control , field experiment design and the acquisition of experiment data. The second module includes the theory distribution of the population, the sampling distribution of statistic data, and the theory distribution of statistic data. The third module includes the u- test and t- test, the statistical analysis of the frequency data, analysis of variance and multiple comparisons and the statistical analysis of the single-factor and multiple-factor experiment results. The fourth module mainly includes linear, multiple regression and correlation.This curriculum is based on the Advanced Mathematics and the Applied Mathematics (including the probability theory and linear algebra) and includes many concepts, abstract theory, refined system and strongpracticality, complex formulas, and a large amount of symbols and computation. " Statistics Added Experimental Designs for Biology " is suitable for the students of animal science, fishery science professional and so on.三、课程性质与教学目的《生物统计附试验设计》是数理统计的原理和方法在生物科学研究中的应用，在高等数学、线性代数、概率论等课程的基础上，讲授田间试验的基本要求、试验设计和实施以及试验资料的整理与统计分析方法，既涉及一些严谨的数学理论和方法，又紧密结合科学研究实践。
生物统计附实验设计(明道绪--第四版)最全资料--复习题、课后思考题、试卷及答案
生物统计附实验设计（明道绪-- 第四版）最全资料--复习题、课后思考题、试卷及答案二、填空1、生物统计分描述性统计和分析性统计。
描述性统计是指运用分类、制表、图形以及计算概括性_________ 数据（平均数、标准差等）来描述数据特征的各项活动。
分析性统计是进行数据观察、数据分____________ 以及从中得出统计推断的各项活动。
2、统计分析的基本过程就是由样本推断总体的过程。
该样本是该总体的一部分。
3、由样本获取总体的过程叫抽样。
常用的抽样方法有随机抽样、顺序抽样、分等按比例抽样、整群抽样等。
4、样本平均数与总体平均数的差异叫抽样误差。
常用s/ V N表示。
5、只有降低抽样误差才能提高试验结果的正确性。
试验结果的正确性包括准确性和精确性。
6、试验误差按来源分为系统误差（条件误差）和随机误差（偶然误差）。
系统误差（条件误差）影响试验结果的准确性，随机误差（偶然误差）影响试验结果的精确性。
7、系统误差（条件误差）可以控制，可通过合理的试验设计方法降低或消除。
随机误差（偶然—差）不可控制，可通过理论分布来研究其变异规律，或相对比较其出现的概率的大小。
8、样本推断总体分假设检验和区间估计两大内容。
常用的检验方法有t检验、F检验和卡方检验。
9、置信区间指在一定概率保证下总体平均数的可能范围。
10、t检验是通过样本平均数差值的大小来检验处理效应是否存在，两样本平均数的差值代表了试验的表观效应，它可能由处理效应（真实效应）和误差效应引起，要检验处理效应是否存在，常采用反证法。
此法先建立无效假设：即假设处理效应不存在，样本平均数差值是由误差引起，根据差异在误差分布里出现的概率二即可能性大小的衡量）来判断无效假设是否成立。
11、判断无效假设是否成立的依据是小概率事件实际不可能原理，即假设检验的基本依据。
用来肯定和否定无效假设的小概率，我们称之为显著水平，通常记为a _ 。
12、t检验通常适合两样本连续性（非间断性）随机变量资料的假设检验，当二项分布逼近正态分布时，百分数资料也可用二检验。
生物统计附实验设计的
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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
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统计分析 最重要的内容是 差异显著性检验
。通过抽样调查或控制试验，获得的是具有变
异的资料。产生变异的原因是什么？是由于进
行比较的处理间，例如不同品种、不同饲料配
方间有实质性的差异或是由于无法控制的偶然
因素所引起？显著性检验的目的就在于承认并
尽量排除这些无法控制的偶然因素的干扰，将
常用拉丁字母表示统计量，例如用 表 示样本平 均数，用S表示样本标准差。
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ห้องสมุดไป่ตู้主 页 退出
总体参数由相应的统计量来估计，例如用
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
处理间是否存在本质差异揭示出来。显著性检
验的方法很多，常用的有：
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t 检验——主要用于检验两个处理平均数
差异是否显著； 方差分析——主要用于检验多个处理平均
数间差异是否显著； 检验 —— 主要用于由质量性状得来的
次数资料的显著性检验等。
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生物统计附试验设计教学设计
生物统计附试验设计教学设计一、教学目标通过本课程的学习，学生应该具备以下能力：1.掌握生物统计学的基础概念和理论知识；2.能够运用常见的生物统计方法和技术分析实验数据；3.能够设计和实施生物统计实验，并进行数据分析和解释；4.能够使用统计软件进行数据处理和分析；5.培养学生从数据分析、结果解释和提出结论等方面进行科学思维和分析问题的能力。
二、教学内容1. 生物统计学基础概念本部分主要介绍生物统计学的基本概念和理论，包括统计学的定义、统计量、概率分布、假设检验和置信区间等。
2. 生物统计方法和技术本部分主要介绍生物统计学中常用的方法和技术，包括t检验、方差分析、回归分析、相关分析和非参数检验等。
3. 生物统计实验设计本部分主要介绍生物统计实验设计的基本步骤和方法，包括实验因素确定、实验设计、实验方案的制定和实验方案的评估等。
4. 数据处理和分析本部分主要介绍数据处理和分析的方法和技术，包括数据清洗、描述统计、推断统计和图形分析等。
同时，还将介绍常用的统计软件和其使用方法。
5. 实验报告撰写本部分主要是培养学生写实验报告的技巧和方法，包括实验设计、数据处理、结果分析和结论提出等方面。
三、教学方法本课程采用讲述、练习实践和实验设计等多种教学方法，重点注重实验设计和实验报告写作，让学生在实践中掌握生物统计学的相关理论和技术。
同时，课程中还将使用多种案例分析和应用实例，让学生对生物统计学的理论和工具有更深刻的理解和应用。
四、教学评估本课程的教学评估主要包括平时成绩、期末考试和实验报告评分三部分。
具体分数占比如下：1.平时成绩：20%2.期末考试：50%3.实验报告评分：30%通过本课程的学习和评估，学生应该能够获得系统化的生物统计学知识和技能，为未来的学术和职业发展打下坚实的基础。
生物统计附试验设计
第一章绪论1.生物统计学的内容：统计原理、统计方法和试验设计。
2.生物统计的作用：a.科学地整理分析数据；b.判断试验结果的可能性；c.确定事物之间的相互关系；d.提供试验设计的原理。
3.样本容量常记为n,通常把n≤30的样本称为小样本，n.>30的样本称为大样本。
4.名解：（重）①生物统计：生物统计是应用概率论和数据统计的原理和方法来研究生物界数量变化的学科；②总体：是被研究对象的全体，据所含的个体的多少，总体分为有限总体和无限总体。
③样本：是指总体内随机抽取出来若干个体所组成的单位。
④随机误差：由于许多无法控制的内在和外在的偶然因素所造成的误差，内在如个体差异，外在如环境，它影响试验的精确性。
（了）①参数：从总体计算出来的数量特征值，它是一个真值，没有抽样变动的影响，一般用平均数u，标准差s。
②统计量：是从样本计算出来的数量特征值，它是参数的估计值，受样本变动的影响，一般用拉丁字母表示，如平均数。
③系统误差：主要是试验动物的初始条件不同，试验条件相差较大，仪器不准，标准试剂未经校正，药品批次不同，药品用量与种类不符合试验计划要求，以及观察，记录抄案，计算中的错误所引起的误差，它影响试验的准确性。
④准确性：指在试验或调查中某试验指标或形状的观测值与其真值接近的程度。
⑤精确性：指试验或调查中一试验指标或形状的重复观测值彼此接近的程度。
第二章资料的整理1.统计资按性质分为：计量资料、次数资料和半定量资料。
2.计量资料是指用量测方式获得的数量性状资料，即用度、量、衡等计量工具直接测量获得的数量性状资料。
计量资料整理的五步骤如下：（1）求全距，即资料中最大值和最小值之差R=Max(x)—Min(x);(2)确定组数即按样本大小而定；样本含量与组数样本含量组数30～60 6～860～100 8～10100～200 10～12200～500 12～17500以上17～30（3）确定组距，每组最大值与最小值之差记为i ，公式：组距（i）＝全距（R）／组数k ；（4）确定组中值及组限，各组的最大值和最小值称为组限，最小值为下限，最大值为上限，每组的中点值称为组中值，组中值=（下限+上限）／2=下限+组距／2=上限-组距／2；（5）归组划线计数，作次数分布表。
生物统计附实验设计
生物统计附实验设计引言生物学研究通常需要采取实验方法，以获取有效的数据并对其进行统计分析，以期得出可靠的结论。
熟练掌握实验设计和生物统计方法对于生物学研究是至关重要的。
本文将介绍实验设计中的一些基本概念，并介绍生物统计中一些基础知识和方法。
一、实验设计实验设计是指应用科学方法策划、安排、实施和评价实验的过程，它对实验结果的有效性、准确性和可靠性产生重要影响。
1.1 实验设计的确定1.1.1 涉及到多个处理的实验设计，应采用随机分组实验中若有多个处理，最好采用随机分组，将样本随机分成不同的组，以尽可能减少混淆因素的影响。
如果不采用随机分组，那么实验结果将更容易受到偏倚的影响。
1.1.2 控制试验条件在实验设计中，应尽可能控制实验条件，以确保结果的可靠性和真实性。
在植物生长实验中，应采用同样的土壤类型、温度和湿度条件，以消除不同环境的影响。
1.1.3 重复实验重复实验可以增加实验结果的可靠性和准确性。
在生物学研究中，尽可能地进行重复实验，以消除实验误差的影响并提高数据的可信度。
实验控制是指实验中通过采取控制措施，消除实验组和对照组的差异，从而使实验结果具有比较性。
1.2.1 严格执行实验操作，使具有相似特征的实验组暴露于相同的环境条件下在实验中，应执行严格的实验操作流程，以保证实验组中的测试条件与对照组尽可能相同。
否则，实验结果会受到不同环境条件的影响，造成比较结果不准确。
1.2.2 在细菌和真菌的实验中，应使用无菌技术，以确保无菌操作在生物实验中，应使用无菌技术，以消除细菌和真菌的干扰。
此时，试管、培养皿、平板等应在灭菌条件下操作。
1.2.3 使用对照组在实验中，应设置对照组，以比较实验结果。
在药物疗效实验中，应对照使用安慰剂，以确定药物治疗的有效性。
二、生物统计生物统计是一种科学方法，可以帮助我们分析并理解生物中的数据。
2.1 数据的基本统计描述了解数据的基本统计描述非常重要，这有助于判断数据是否准确，并使我们能够快速了解数据的特征。
生物统计附实验设计1
第一节 常用统计术语
1 总体、样本与随机抽样 总体（population）：具有相同性质的个体所组成的集 合 ； 个体(individual)：组成总体的每一个成员，称为个体。 总体根据个体的数目可分为无限总体与有限总体。 样本：研究总体时抽出的若干个体组成的单元。样本中 所含个体数量叫做样本含量，通常用n表示。 随机取样：总体中每个个体均有相等的机会抽作样本的 抽样方法，称为随机抽样（又称等概率抽样）。
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生物统计
总体：重庆市全体3岁儿童的身高 个体（3岁儿童） 变量值（身高值） 变异（身高值间的差异） 样本：重庆市n名3岁儿童的身高 个体（3岁儿童） 变量值（身高值） 变异（身高值间的差异）
参数 （总体的指标μ，σ）
统计量 （样本的指标 x ，S）
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生物统计
生物统计
2.参数与统计量 参 数：从总体中计算所得的用以描述 总体特征的数值； 统计量：从样本中计算所得的数值。 关系：样本统计量是总体参数的估计值。
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3.变数与常数 变数：表示生物某性状的任何一个观 察值。 常数：不能给予不同数值的变量，是 代表生物某性状的特征和性质的数值。
第二节
生物统计与试验设计的含义
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生物统计
一、生物统计与试验设计的概念 1.生物统计学（biostatistics）：一门应用学 科，是数理统计学在生物科学中的应用，它是用 数理统计的原理和方法来分析和解释生物界的各 种数量资料变化规律的和生物界各种现象的一门 学科。 A、揭示事物内在客观规律； B、研究以部分个体的特征推断全部个体的 特征特性的一门学科。 C、研究生物界数量变化的学科。
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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。
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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。
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狭义的试验设计主要是指试验单位 (如动
物试验的畜、禽 )的选取、重复数目的确定及
将处理间是否存在本质差异揭示出来。显著性
检验的方法很多，常用的有：
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t 检验——主要用于检验两个处理平均数 差异是否显著；
方差分析——主要用于检验多个处理平均 数间差异是否显著；
2 检验 —— 主要用于由质量性状得来的 次数资料的显著性检验等。
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统计分析 最重要的内容是 差异显著性检
验。通过抽样调查或控制试验，获得的是具有
变异的资料。产生变异的原因是什么？是由于
进行比较的处理间，例如不同品种、不同饲料
配方间有实质性的差异或是由于无法控制的偶
然因素所引起？显著性检验的目的就在于承认
并尽量排除这些无法控制的偶然因素的干扰，
样本毕竟只是总体的一部分，尽管样本具
有一定的含量也具有代表性，通过样本来推断
总体也不可能是百分之百的正确。有很大的可
靠性但有一定的错误率这是统计分析的又一特
点。
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二、参数与统计量
为了表示总体和样本的数量特征，需要计算出几 个特征数。
由总体计算的特征数叫参数(parameter)； 由样本计算的特征数叫统计量(staistic)。 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；
研究的目的是要了解总体，然而能观测到
的却是样本，通过样本来推断总体是统计分析
的基本特点。
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为了能可靠地从样本来推总体，要求样本 具有一定的含量和代表性。
只有从 总体 随机抽取 的样本才具有代表 性。所谓随机抽取(random sampling) 的 样本是指总体中的每一个个体都有同等的机会 被抽取组成样本。
第一章 绪 论
第一节 生物统计在畜禽、水产科 学研究中的作用
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为了推动畜牧业、水产业的发展，常常要 进行科学研究 。进行科学研究离不开调查或试 验 。进行调查或试验必须解决二个问题：
如何合理地进行调查或试验设计 ； 如何科学地整理、分析所收集得来的具有 变异的资料 ，揭示出隐藏在其内部的规律性。
在实际研究中还有一类假想总体。例如进 行几种饲料的饲养试验，实际上并不存在用这 几种饲料进行饲养的总体，只是假设有这样的 总体存在，把所进行的试验看成是假想总体的 一个样本；
样本中所包含的个体数目叫样本容量或大 小(sample size)，样本容量常记为n。通 常把n≤30的样本叫小样本，n >30的样本 叫大样本。
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狭义的调查设计 主要 包含抽样方法的选 取，抽样单位、抽样数目的确定等内容。生物 统计中的调查设计主要指狭义的调查设计。合 理的调查设计能控制与降低抽样误差，提高调 查的精确性，为获得总体参数的可靠估计提供 必要的数据。
试验或调查设计主要解决合理地收集必要
第二节 生物统计的常用语
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)； 总体的一部分称为样本(sample)； 含有有限个个体的总体称为有限总体；
包含有无限多个个体的总体叫无限总体；
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而有代表性资料的问题。
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二、提供整理、分析资料的方法
整理资料的基本方法是根据资料的特性将 其整理成统计表、 绘制成统计图。 通过统计 表、图可以大致看到所得资料集中、离散的情 况。并利用所收集得来的数据计算出几个统计 量，以表示该资料的数量特征、估计相应的总 体参数。
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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。通过 对资料进行相关、回归分析，可以揭示出试验 指标或性状间的内在联系，为畜禽、水产新品 种选育等提供强有力的依据。
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合理地进行调查或试验设计、 科学地整 理 、 分 析 所 收 集 得来的资料是生物统计 （Biometrics）的根本任务。
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。
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。
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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。
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：
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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