02078 生物统计学
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。
第一章绪论生物统计学演示文档
三、准确性与精确性
• （一）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。
• （二）精确性(precision)也叫精确度，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。
• 调查或试验的准确性、精确性合称为正确性。
A 准确度和可靠度都好
• 随机误差影响试验的精确性。统计学上的试验 误差指随机误差。
（二）系统误差也叫片面误差(lopsided error)，这是由于试验动物的品种、年龄、性别、 病程等不同，饲料种类、品质、数量、管理指施 相差较大，仪器不准、标准试剂未经校正，药品 批次不同、药品用量以及种类不符合试验计划的 要求，以及观测、记载、抄录、计算中的错误所 引起。在试验中是可以避免的。
系统误差影响试验的准确性。
第四节 平均数、标准差与变异系数
• 次数分布表和次数分布图，可以形象、直观地 表示出资料的两个特征——集中性和离散性。为 了更简单、精确地描述资料的特征，本节介绍三 个统计量：平均数、标准差和变异系数。
• 平均数反应资料的集中性，标准差和变异系数 反应资料的离散性。
•
一 、 平均数(Mean)
• （一）算术平均数的定义 • 资料中各观察值的总和除以观察值的个数所得
的商，称为算术平均数。在统计学中，简称为平
均数或均数。用符号 x表示。
• （二）计算方法 • 1、直接法 对样本含量较小，未分组的资料
适用。
n
xx1x2 xn i1 xi
n
n
n
• 其中，（Sigma）为总和符号，i 1 x i表示从第
第一章绪论生物统计学
优选第一章绪论生物统计学
第一章 绪 论（perface）
生物统计学和生物信息学
生物统计学和生物信息学生物统计学和生物信息学是现代生物学研究的两个重要分支领域。
生物统计学是将统计学理论和方法应用于生物学研究中的一门学科，而生物信息学则是利用计算机和信息技术处理和分析生物学数据的学科。
两者的相互作用和发展已经推动了现代生物学研究的进步。
一、生物统计学统计学的基本概念是从样本中推断总体特征的学问。
然而，生物学研究面临的问题比其他学科更加复杂和困难，因为生物学数据大多是来自于生物系统，具有高度复杂性和变异性。
因此，生物统计学的研究范围广泛，包括设计生物学实验、制定数据检验方案、解释生物学数据等方面。
生物学实验设计是生物统计学的基础之一。
当生物学家想了解一些生物学现象或评估新药物的疗效时，必须进行实验设计和数据收集。
因此，生物统计学家需要提供在哪些方面进行实验才能得到准确的结果方面的建议。
生物统计学家在生物实验设计中起着非常重要的作用，他们需要考虑生物样本数据的获取、样本容量的计算、实验分组的随机化、样本数的均衡、数据的记录及分析等方面的问题。
另一个重要方面是制定数据检验方案。
生物统计学家错误地假设检验方法会导致得出不准确的结论和推导。
因此，生物统计学家需要设计合理的假设检验方案，进行假设检验并解释统计结果，以确保正确解释生物学数据，正确表达结果。
最后，解释生物学数据是生物统计学家的主要职责之一。
他们需要证明结果是存在内在关联性的，获得数据的意义并应用探究研究结果的潜在生物学意义。
二、生物信息学生物信息学是生物学的一个分支，它整合了生物学、数学、物理学、计算机科学、数据学、生命科学（生物医学科学）等学科，研究并开发计算和统计技术，适用于生物数据的获取、存储、组织、分析及应用。
生物信息学在生物学的研究中起到了重要的作用。
生物信息学从根本上是一种数据驱动的科学，它主要涉及从一种或多种原始生物数据类型中提取信息的方法。
生物信息学家使用计算机编程和算法来处理大量数据，这些数据来自基因组和蛋白质组的测序、表达谱系的分析和其他生物学研究。
生物统计学的基本特征
生物统计学的基本特征生物统计学是一门研究生物学数据分析的学科，通过对生物学数据的收集、整理和分析，揭示生物学现象背后的规律和模式。
生物统计学具有以下基本特征。
1. 数据的收集和整理：生物统计学首先需要收集和整理生物学实验或调查所得到的数据。
数据可以是定量的，如测量结果或计数数据，也可以是定性的，如观察结果或分类数据。
生物统计学家需要设计合理的数据收集方法，并对数据进行质量控制和清洗，以确保数据的准确性和可靠性。
2. 数据的描述和总结：生物统计学通过描述和总结数据的基本特征来了解数据的分布和变异程度。
常用的描述统计量包括平均值、中位数、标准差、方差等。
这些统计量可以帮助研究者了解数据的中心位置、离散程度和分布形态，从而对生物学现象进行定量描述。
3. 数据的推断和假设检验：生物统计学利用统计推断方法对样本数据进行推断，从而对总体进行推断。
通过假设检验，研究者可以判断样本数据与某个假设的一致性，从而得出结论。
常用的假设检验方法包括t检验、方差分析、卡方检验等。
这些方法可以帮助研究者判断两组数据或多组数据之间是否存在显著差异，从而对生物学现象进行比较和解释。
4. 数据的建模和预测：生物统计学通过建立数学模型来描述生物学现象的概率分布和关联关系。
常用的建模方法包括线性回归、逻辑回归、生存分析等。
这些模型可以帮助研究者预测和解释生物学现象的变化趋势和影响因素，为生物学研究提供理论依据和预测工具。
5. 数据的可视化和解释：生物统计学通过可视化方法将复杂的生物学数据转化为图表或图像，帮助研究者直观地理解数据的特征和规律。
常用的可视化方法包括直方图、散点图、箱线图等。
这些方法可以帮助研究者发现数据中的趋势、异常和关联关系，从而提供直观的解释和推断。
生物统计学的基本特征使其成为生物学研究中不可或缺的工具。
通过生物统计学的方法和技术，研究者可以对生物学现象进行客观、准确和全面的描述和解释，为生物学研究提供科学的依据和指导。
生物统计学
生物统计学
生物统计学是一门专业性极强的学科，它不仅涉及数学的知识，而且还涉及生物学的知识，它们的结合使得它们成为一个非常独特的学科。
生物统计学的学习不仅涉及到数学知识的学习，还涉及到生物的知识的学习，它是一重要的学科，可以帮助我们研究生物学的各种问题，从而有助于改善生物学的研究和进步。
生物统计学也可以分成几个不同的领域，其中包括生物学研究中的统计学，群体遗传学研究中的统计学，发育生物学研究中的统计学，人类遗传学中的统计学，细胞生物学研究中的统计学，以及环境生物学研究中的统计学。
每一个研究领域都采用不同的统计学方法，以用来解决问题，但它们的基本原理是相同的。
研究生物统计学的任务，不仅仅是收集和分析数据，而且还要采取行动，以解决问题。
学习这门学科可以帮助我们学会如何收集和分析生物学数据，以及如何使用这些数据来解决问题。
在学习这门学科的过程中，我们可能会接触到一些新的概念和工具，比如回归分析，Logistic回归，假设检验，卡方检验，自相关分析和多变量分析等。
学习这门学科将帮助我们了解这些概念和工具的基本原理，以及如何结合使用它们来解决生物学问题。
学习生物统计学可以帮助我们更加深入地了解生物学，可以帮助我们更准确地评估和预测生物学规律，进而改善生物学研究。
学习这门学科，将帮助我们更全面地理解生物学，有助于我们更好地实现生物学目标。
总之，学习生物统计学是一个非常有趣和重要的课题，它不仅涉及到数学和生物学的知识，而且还可以深入地理解生物学，从而对生物学的研究有着重要的帮助。
希望通过本文的介绍，能够让大家更加了解生物统计学这门学科，并且加深对它的理解，以期能够更好地实现生物学研究的目标。
生物统计学名词解释
1.生物统计学：是数理统计在生物学研究中的应用，它是应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学科2.参数：对总体特征的度量，常用希腊字母表示。
3.统计数：由样本计算所得的样本特征的数值，它是描述样本特征的数量，常用英文字母表示。
4.实验误差：实验误差是实验测量值(包括直接和间接测量值)与真值(客观存在的准确值)之差。
5.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。
6.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。
7.准确性：在试验或调查中某一试验指标或性状的观测值与其真值接近的程度。
8.精确性：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。
9.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。
10.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。
特性：（1）样本中各观测值与平均数之差－离均差－的总和等于零（2）样本中各观测值与其平均数之差平方的总和，比各观测值与任一数值离均差的平方和小，即离均差平方和最小11.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。
12.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。
13.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。
14.标准差：指方差的平方根和。
15.变异系数：指将样本标准差除以样本平均数得出的百分比。
16.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.17.中心极限定律：是概率论中讨论随机变量序列部分和的分布渐近于正态分布的一类定理。
这组定理是数理统计学和误差分析的理论基础，指出了大量随机变量近似服从正态分布的条件。
生物统计学 第一章 生物统计学概述
xi fi
i 1 k
fi
k
xi wi
k
xi
fi
k
i 1
i 1
fi
i 1
i 1
【例 3】
组中值=（下限值+上限值）/2 表 1.2 150 名成年男子血清总胆固醇水平（mmol/L）
组段(i)
（1）
组中值（xi）
（2）
频数（fi）
（3）
fixi
（4）
2.5~ 3.0~ 3.5~ 4.0~ 4.5~ 5.0~ 5.5~ 6.0~ 6.5~6.75
n
举例1：试计算1，3，7，9的均数？
x x1 x2 ... xn 1 3 7 9 5
n
4
例2：试计算1，3，3，7，7，9，9，9的均数？
x x1 x2 ... xn 1 3 3 7 7 9 9 9 48 6
n
8
8
k
11 3 2 7 2 93 1 2 2 3
（1）
2.5~ 3.0~ 3.5~ 4.0~ 4.5~ 5.0~ 5.5~ 6.0~ 6.5~6.75
合计
150 名成年男子血清总胆固醇水平（mmol/L）测定
频数（fi）
（2）
累计频数（cfi）
（3）
累计频率 （4）
1
1
0~0.0067
9
10
0.0067~0.0667
26
36
0.0667~0.2400
（2） 120 99% 118.8 ，带有小数，
故取整 trunc（118.8）= 118
P99 Xtrunc(nX %)1 X(119) 42(天)
公式：
2．频数表法
生物统计概论知识点总结
生物统计概论知识点总结1. 生物统计学的基本概念生物统计学是一门应用数学统计学方法于生物学中的统计分析方法的学科，它的主要任务是通过对生物学数据的收集、处理、分析和解释，使生物学家能够更好地理解生物学现象。
生物统计学包括描述统计学和推断统计学两个部分，描述统计学主要是通过数据的整理、显示和概括，来描述数据的性质和规律；而推断统计学则是通过对样本数据进行分析和推断，从而对总体进行研究。
生物统计学的对象包括植物、动物和微生物等各种生物，研究范围很广。
2. 生物统计学的应用领域生物统计学在生物学研究中起着至关重要的作用，它不仅是生物学研究的基础，也是医学、环境科学和农业等领域的基础。
在医学中，生物统计学可以用于临床试验的设计、分析和解释，可以帮助医生确定治疗方法的有效性和安全性；在环境科学中，生物统计学可以用于对环境数据进行分析，以评估环境污染的程度和影响；在农业中，生物统计学可以用于对农作物生长及产量的预测和评估，帮助农民提高农作物的产量和质量。
3. 生物统计学的基本方法生物统计学包括描述统计学和推断统计学两个部分，描述统计学主要包括数据的整理、显示和概括，从而描述数据的性质和规律；而推断统计学则是通过对样本数据进行分析和推断，从而对总体进行研究。
生物统计学的基本方法包括测量数据的收集、整理和描述，以及对数据的概率分布、参数估计、假设检验等统计分析方法。
同时，生物统计学还涉及到许多常见的实验设计，例如随机化设计、重复测量设计和方差分析设计等。
4. 统计学在生物学研究中的应用生物统计学在生物学研究中起着非常重要的作用，它可以帮助生物学家对生物学数据进行收集、处理、分析和解释，从而更好地理解生物学现象。
在生物学研究中，生物统计学可以用于对生物学数据的描述、概括和推断，可以帮助生物学家确定实验的设计、分析实验数据，以及形成对生物现象的科学推断和结论。
生物统计学还可以用于生物学模型的建立和验证，以及对生物学理论的检验和推断。
生物统计学分析
生物统计学分析在现代医学中, 生物统计学成为了一种非常重要的研究工具, 能够帮助研究者准确地分析数据并得出结论。
生物统计学的目标是通过理论和实践的结合, 对生物数据进行分析、解释和推测。
本文将从生物统计学的基本理论和应用, 以及分析和解读数据的方法和工具等方面进行探讨。
一、生物统计学基本理论生物统计学的基本理论包括概率、假设检验、置信区间等概念。
概率是指某一事件发生的可能性, 可以用数值表示。
在生物统计学中, 根据样本数据的统计规律, 可以估算出总体数据的概率。
例如,通过测量100名患者的血压数据, 可以推断出某一种药物在总体中降低血压的概率。
假设检验是用于判断样本数据与总体数据之间是否存在显著差异的一种方法。
假设检验需要根据样本数据对总体进行假设, 例如假设两组数据没有显著差异。
然后通过统计学方法对数据进行分析, 推测是否能拒绝假设。
如果不能拒绝, 则可以认为两组数据没有显著差异。
置信区间是指通过样本数据对总体数据进行估计, 并通过统计学方法得出的范围, 即大致可以保证总体数据在这个范围内。
置信区间的概念非常重要, 因为它能够让我们对总体数据的范围有一个直观的认识, 帮助我们做出更准确的结论。
二、生物统计学应用生物统计学的应用非常广泛, 涉及到医学、生物学、环境学等领域。
在医学研究中, 生物统计学能够帮助研究人员分析患者的临床数据, 为疾病诊断和治疗提供支持。
例如, 研究人员通过分析大量的病例数据, 能够确定某种药物是否对某一种癌症有效, 并能够确定药物的有效剂量和副作用。
在生物学研究中, 生物统计学可以帮助研究人员评估不同基因的遗传风险, 并推断各种基因变异的概率。
这对了解基因遗传机制、基因突变以及疾病的发生和发展有着重要意义。
在环境科学研究中, 生物统计学帮助研究人员分析大气、水、土壤等不同环境因素对生态系统的影响, 并提供可靠的数据支持,进而实现环境保护的目标。
三、数据分析和解读方法和工具生物统计学的数据分析和解读需要采用一些具体的方法和工具。
生物统计学课件
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
生物统计学是数理统计在生物学研究中的应用，它是用数理统计的原理和方法来分析和解释生物界各种现象和试验调查资料的科学。
生物统计学的主要内容:1.试验设计(调查设计）,广义的试验设计是指试验研究课题设计,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、重复数目的确定及试验单位的分组。
广义的调查设计是指整个调查计划的制定,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。
2.统计分析,统计分析最重要的内容是差异显著性检验。
另一个重要内容即进行相关分析与回归分析.总体:根据研究目的确定的研究对象的全体称为总体(population)；个体:组成总体的基本单元称为个体(individual)；样本:总体的一部分称为样本(sample)；有限总体:含有有限个个体的总体称为有限总体；无限总体:包含有无限多个个体的总体叫无限总体；样本容量: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;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;统计分析的特点:通过样本来推断总体是统计分析的基本特点;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。
变量：相同性质的事物间表现差异性或差异特征的数据；通常用xi表示。
连续变量：表示在变量范围内可抽出某一范围的所有值，这种变量之间是连续的、无限的。
如小麦的株高。
非连续变量（离散变量）：表示在变量数列中，仅能取得固定数值。
如菌落数、动物产仔数等。
常数：表示能代表事物特征和性质的数值，通常由变量计算而来，在一定过程中是不变的。
如样本的平均数、标准差等。
参数:由总体计算的特征数叫参数(parameter)，是对一个总体特征的度量；统计数:由样本计算的特征数叫统计量(staistic)，它是总体参数的估计值。
生物统计学
BY pisces （仅作参考）生物统计学（Biostatistics ）是数理统计在生物学研究中的应用，它是应用数理统计的原理，运用统计方法来认识、分析、推断和解释生命过程中的各种现象和试验调查资料的科学。
属于生物数学的范畴。
P2生物统计学的基本作用：提供整理和描述数据资料的科学方法，确定某些性状和特征的数量特征。
运用显著检验，判断试验结果的可靠性或可行性提供由样本推断总体的方法。
提供试验设计的的一些重要原则。
具有相同性质或属性的个体所组成的集合称为总体，它是指研究对象的全体；个体：组成总体的基本单元称为个体；样本：从总体中抽出若干个体所构成的集合称为样本 构成样本的每个个体称为样本单位；样本中所包含的个体数目叫样本容量或样本大小，样本容量常记为n 。
一般在生物学研究中，通常把n ≤30的样本叫小样本，n >30的样本叫大样本。
对于小样本和大样本，在一些统计数的计算和分析检验上是不一样的。
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。
变量，或变数，指相同性质的事物间表现差异性或差异特征的数据。
常数，表示能代表事物特征和性质的数值，通常由变量计算而来，在一定过程中是不变的。
连续变量-- 可以有任何小树出现 变 定量变量 非连续变量--只有整数出现量 定性变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，包括平均数和变异数（极差、方差、标准差等）。
描述总体特征的数量称为参数(parameter)，也称参量。
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； 描述样本特征的数量称为统计数，也称统计量。
常用拉丁字母表示统计数，例如用表示样本平均数，用s 表示样本标准差。
通过施加试验处理，引起试验差异的作用称为效应。
效应是一个相对量，而非绝对量，表现为施加处理前后的差异。
效应有正效应与负效应之分。
互作，又叫连应，是指两个或两个以上处理因素间相互作用产生的效应。
生物统计学
第一章概论一、什么是生物统计学生物统计学主要内容和作用1、生物统计学是数理统计在生物学研究中的应用，它是应用数理统计的原理，运用统计方法来认识、分析、推断和解释生命过程中的各种现象和试验调查资料的科学。
属于生物数学的范畴2、主要内容基本原则对比设计试验设计方案制定随机区组设计常用试验设计方法裂区设计资料的搜集和整理拉丁方设计、正交设计统计分析数据特征数的计算统计推断、方差分析协方差分析、回归和相关分析主成分分析、聚类分析3、生物统计学的基本作用：（1）提供整理和描述数据资料的科学方法，确定某些性状和特征的数量特征（2）运用显著检验，判断试验结果的可靠性或可行性（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二、解释概念：总体、个体、样本、变量、参数、统计数、效应、试验误差总体：具有相同性质或属性的个体所组成的集合称为总体，它是指研究对象的全体；个体：组成总体的基本单元称为个体样本：从总体中抽出若干个体所构成的集合称为样本变量：变量，或变数，指相同性质的事物间表现差异性或差异特征的数据参数：描述总体特征的数量称为参数，也称参量统计数：描述样本特征的数量称为统计数，也称统计量效应：通过施加试验处理，引起试验差异的作用称为效应试验误差：误差也称为实验误差，是指观测值偏离真值的差异，可分为随机误差和系统误差三、准确性与精确性有何区别准确性，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。
精确性，也叫精确度，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。
准确性反应测量值与真值符合程度的大小，而精确性则是反映多次测定值的变异程度。
（具体在课本第7页）第二章样本统计量与次数分布一、算数平均数与加权平均数形式上有何不同为什么说它们的实质是一致的1. 算术平均数定义：总体或样本资料中所有观测数的总和除以观测数的个数所得的商，简称平均数、均数或均值直接计算法或减去（加上）常数法加权平均数2、实质是一样的，是因为它们都反映的一组数据的平均水平二、为了评价两种药物对于小鼠体重的影响，随机从两组各抽出20只测定其体重（g），结果如下：药物A处理组： 15, 15, 23, 24, 26, 25, 22, 19, 15, 17, 15, 20, 23, 21, 19, 22, 26, 21, 18, 23药物B处理组： 31, 28, 26, 31, 28, 34, 32, 29, 32, 35, 28, 29, 33, 30, 34, 32, 36, 38, 40, 38试从平均数、极差、标准差、变异系数几个指标评价两种药物对于小鼠体重的影响，并给出结论。
生物统计学与生物信息学
生物统计学与生物信息学生物统计学和生物信息学都是近年来发展出来的新兴学科，它们的出现不仅推动了生物学的发展，也为其他学科的研究提供了重要的数据分析方法和技术支持。
一、生物统计学生物统计学是将统计学的原理和方法应用于生物学研究的学科，广泛应用于遗传学、生态学、生物医学、生物技术等领域。
生物统计学可以对生物数据进行严格的数学分析，得出科学结论和预测，并且可以为生物研究提供精准的设计和分析方法。
生物学是一个充满变数的学科，抽样策略的选择和数据的分析对结果的可靠性有着至关重要的作用。
生物统计学可以提供分析生物数据的资源，数据可以来源于各种各样的研究，包括大样本研究、临床试验、群体遗传学等。
同时，生物统计学家也可以根据统计学原理和方法，为生物实验设计和抽样策略进行优化和优先，以确保实验的最优质和结果的可靠性。
二、生物信息学生物信息学是将计算机科学、数学、统计学等多学科的知识应用于解决生物学的问题，以及对生物学领域中的大量数据进行收集、管理、分析和解释。
生物信息学自20世纪80年代以来，在生物学研究领域中得到越来越广泛的应用。
目前，生物信息学技术的发展已经促使生物学研究进入了一个全新的阶段，即“基因工程、蛋白质组学、代谢组学和系统生物学”。
生物信息学在生物学研究中起着重要的作用，它可以快速的处理和分析生物数据，同时也可以更好的管理和整合数据。
生物信息学为生物学提供了一种快速、准确、高效、方便的工具，使生物学家能够更好的发现生物学研究的规律和意义。
三、生物统计学与生物信息学的应用在生物医学研究中，生物统计学可以进行生物样本的收集，分析数据并提供有效的生物信息学分析策略。
同时，在大规模基因组学项目中，生物信息学技术为基因组学定序、基因组测序、蛋白质组学、代谢组学等提供了先进的方法和技术支持。
生物信息学和生物统计学可以被应用于生物医学研究中，来提高疾病的预测和诊断。
此外，生物统计学和生物信息学也可被应用于农业领域中。
生物统计学
生物统计学生物统计学是一门应用数学，常用于研究生物学、医学和相关领域中的各种实验数据以及问题的分析和解决。
生物统计学的目的是在现实生态环境和实验中提高数据的可靠性和规律性，为未来的科学研究做出准确、可靠和有意义的预测。
本文将从生物统计学的定义、应用、方法和统计学模型等方面进行探究。
一. 生物统计学的定义生物统计学是一个应用数学的分支，它利用统计学原理和方法处理生物学和医学的实验数据。
生物统计学在研究数据的规律性、推导结论方面，发挥了重要作用。
生物统计学的应用范围非常广泛。
例如，它可以用于药效学研究、流行病学调查、基因组学研究、医学诊断等领域。
生物统计学可以帮助我们分析和解释数据，并向我们展示现象背后的统计学原理。
二. 生物统计学的应用生物统计学可以在生物学和医学的研究中使用。
它可以通过大数据分析预防和治疗疾病，将人们从疾病和健康问题中获益。
以下是生物统计学常见的应用。
1.实验研究生物统计学被广泛应用于实验研究中。
它可以帮助科学家们分析实验数据，找出数据之间的关系并判断研究结果的合理性。
生物统计学可以帮助科学家们减少误差，提高实验的可信度和准确性。
2.观测数据研究生物统计学在各种观测数据研究中也是必不可少的。
例如，在环境变量和生物群落之间的关系分析中，生物统计学可对观察到的关系进行量化，从而更好地理解环境变量对生物多样性和生态系统功能的影响。
3.流行病学研究流行病学研究通常在非实验性环境中进行，例如疾病、癌症、药物滥用、暴力和犯罪等。
生物统计学可以帮助科学家们对这些因素的作用进行量化和分析。
4.医学试验医学试验是生物统计学一个重要的应用领域。
生物统计学通过随机抽样的方法来对试验结果进行评估，并对结果产生的变化进行监测与统计，从而提高研究可靠性和分析结果的准确性和可信度。
5.基因组研究基因组是所有生命体的基础。
生物统计学可以运用到基因组组学中，例如基因组广义关联分析(GWAS)、基因组筛选和序列分析，以及定量遗传学等领域。
统计学类 生物统计学 数据科学
统计学类生物统计学数据科学生物统计学是统计学在生物学领域的应用，它将统计学的理论和方法应用于生物学的数据分析中。
生物统计学在生物学研究中起着至关重要的作用，它帮助生物学家分析和解释实验数据，揭示生物学现象背后的规律。
在现代生物学研究中，数据量巨大且复杂，生物统计学的重要性愈发突出。
生物统计学涉及的内容非常广泛，包括实验设计、数据采集、数据清洗、数据分析、模型建立等多个方面。
实验设计是生物统计学的第一步，合理的实验设计能够保证实验结果的准确性和可靠性。
在实验设计过程中，生物统计学家需要考虑样本量的确定、实验组的设置、对照组的选择等因素，以确保实验的科学性和可比性。
数据采集是生物统计学的另一个重要环节，生物学实验通常会产生大量的数据，包括生物学实验数据、基因组数据、蛋白质数据等。
生物统计学家需要学会如何有效地收集和整理这些数据，保证数据的完整性和准确性。
在数据采集过程中，生物统计学家还需要考虑数据的存储和管理，以便后续的数据分析和模型建立。
数据分析是生物统计学的核心内容，通过统计学方法对生物学数据进行分析，生物学家可以从数据中挖掘出有价值的信息。
数据分析的方法包括描述统计分析、推断统计分析、方差分析、回归分析、生存分析等多种方法。
生物统计学家需要根据实验的目的和数据的特点选择合适的数据分析方法，以达到科学的研究结论。
模型建立是生物统计学的另一个重要内容，通过建立数学模型来描述生物学现象，生物统计学家可以揭示生物学规律的本质。
在模型建立过程中，生物统计学家需要考虑模型的选择、参数的估计、模型的拟合度等因素，以确保模型的准确性和可靠性。
生物统计学家还需要对模型的稳定性和预测能力进行评估，以验证模型的有效性。
总的来说，生物统计学是统计学的一个重要分支，它在生物学研究中发挥着重要的作用。
通过生物统计学的应用，生物学家可以更好地理解生物学现象，揭示生物学规律，推动生物学的发展。
生物统计学的发展也为生物学研究提供了新的思路和方法，为生物学的进步贡献了力量。
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高纲1023江苏省高等教育自学考试大纲02078生物统计学江苏教育学院编江苏省高等教育自学考试委员会办公室一、课程性质及其设置目的与要求（一）课程性质和特点《生物统计学》是生物教育专业学生必修的一门专业课。
它是一门理论性和实用性都较强的专业基础课。
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。
取得统计数据是进行统计分析的基础与前提，离开了统计数据，统计方法也就失去了用武之地。
如何取得较为准确的统计数据是生物统计学研究的内容之一。
统计数据的整理是数据收集与数据分析之间的一个必要环节，是通过对统计数据的加工处理使其系统化、条理化，符合统计分析的需要。
统计数据的分析是生物统计学原理的核心内容，是通过统计描述和统计推断探索数据内在规律的过程。
因此，生物统计学的内容体系包括描述统计（统计数据的收集、数据的整理与显示、数据分布特征的描述）、推断统计（概率与概率分布、抽样与参数估计、假设检验、方差分析、相关与回归）等几个部分。
本门课程的目的主要是：培养学生合理地应用生物统计原理和方法对生物实验进行设计，对资料的整理和归纳，对数据进行处理和分析，推断生命活动规律性的能力，为胜任生物教学工作，打下坚实的基础。
（二）本课程的基本要求本课程共分十二章。
通过本课程的学习，要求应试者达到以下要求：1、理论知识方面⑴了解生物统计学的基本原理。
⑵弄清试验误差的概念、来源及其控制途径。
⑶掌握试验设计的基本原则和常用设计方法的要点及特点。
⑷掌握常用统计分析方法的意义、功用、应用条件，方法步骤与结果解释等基本知识。
2、技能技巧方面⑴根据所给试验条件，会正确选用试验设计方法，并做出试验设计。
⑵对于试验资料，能够正确地进行初步整理，并能够选用适当的统计分析方法进行分析及对分析结果作出合理的解释。
（三）本课程与相关课程的关系生物统计学是一门工具学科，是数理统计原理和方法在生物学中的具体应用。
因此在学习本课程之前，学生应具备数理统计、计算机应用以及一定的专业基础或专业知识。
二、课程内容和考核目标第一章统计数据的收集与整理（一）课程内容本章介绍了总体、抽样和样本等概念，介绍了数量资料表示的方式、数量资料的收集、数量资料的整理和样本特征数。
（二）学习要求了解资料的整理方法与特征数的计算。
（三）考核要求1、领会：不同类型数据资料的正确分别方法；2、掌握：数据资料的表示方法。
3、熟练掌握：特征数的计算。
第二章概率与概率分布（一）课程内容本章介绍了随机事件、概率、随机变量、随机变量的分布和随机变量的数字特征，“概率”这一概念及其基本性质，以及加法定理和乘法定理。
并介绍了总体特征数。
（二）学习要求通过本章的学习，了解随机事件、概率、随机变量、随机变量的分布和随机变量的数字特征，掌握“概率”这一概念及其基本性质，学会使用加法定理和乘法定理。
学会与概率有关的基本计算问题。
（三）考核要求1、领会：随机事件、概率、随机变量、随机变量的分布和随机变量的数字特征等基本概念。
2、掌握：条件概率和独立事件的概念，掌握随机变量分布的要点。
3、熟练掌握：使用加法定理和乘法定理来处理基本计算问题。
第三章几种常见的概率分布律（一）课程内容本章介绍了正态分布、二项分布、泊松分布、中心极限定理等几种常见的概率分布。
（二）学习要求通过本章的学习，了解正态分布、二项分布、泊松分布、中心极限定理等几种常见的概率分布特点，掌握等几种常见的概率的基本性质，学会使用正态分布表，学会一些概率计算。
（三）考核要求1、领会：正态分布、二项分布、泊松分布、中心极限定理等的基本概念。
2、掌握：正态分布、二项分布、泊松分布等几种常见的概率分布的基本性质。
3、熟练掌握：使用正态分布表对一些正态分布事件计算其概率，熟练掌握二项分布的概率计算。
第四章抽样分布（一）课程内容本章介绍了统计分析中使作的统计量的分布以及统计推断的基本原理。
（二）学习要求通过本章的学习，了解统计分析中使作的统计量的分布以及统计推断的基本原理。
掌握正态分布、χ2分布、t分布、F分布的性质及特征。
知道从一个正态总体中抽取的样本统计量的样本平均数的分布: u分布、t分布、样本方差的分布：χ2分布；从两个正态总体中抽取的样本统计量的分布两个样本平均数差的分布：u分布、t分布，两个样本方差比的分布—F分布。
（三）考核要求1、领会：统计推断的基本原理。
2、掌握：正态分布、χ2分布、t分布、F分布的性质及特征。
3、熟练掌握：样本均值和样本方差等样本统计量，以及这些样本统计量服从的概率分布。
第五章统计推断（一）课程内容本章介绍了单个样本的统计假设检验：样本平均数的显著性检验—u检验、t检验；变异性的显著性检验。
两个样本的差异显著性检验：两个方差的检验—F检验；两个平均数间差异显著性检验—u检验、成组数据t检验、配对数据t检验。
（二）学习要求通过本章的学习，了解u检验、t测验及F检验的意义，这些检验的适用情况及它们的测验步骤。
（三）考核要求1、领会：u检验、t测验及F检验的实际意义；2、掌握：u检验、t测验及F检验应用范围；3、熟练掌握：u检验、t测验及F检验的计算方法。
第六章参数估计（一）课程内容本章介绍了一个好估计量应该满足的三个条件及区间估计的一般原理和方法。
（二）学习要求通过本章的学习，了解一个好估计量应该满足的三个条件及区间估计的一般原理和方法。
（三）考核要求1、领会：参数估计的一般原理和方法；2、掌握：总体平均数和标准差的估计方法；3、熟练掌握：μ的置信区间的计算方法。
第七章拟合优度检验（一）课程内容本章介绍了拟合优度检验的一般原理，同时介绍了拟合优度检验的意义及其运用。
（二）学习要求通过本章的学习，了解拟合优度检验的一般原理，拟合优度检验的适用情况及测验步骤。
（三）考核要求1、领会：拟合优度检验的实际意义；2、掌握：拟合优度检验应用范围；3、熟练掌握：拟合优度检验的计算方法。
第八章单因素方差分析（一）课程内容本章介绍了单因素方差分析是检验单因素因素水平效应间平均数差异的统计方法及多重比较。
（二）学习要求通过本章的学习，了解方差分析的意义、方差分析的计算方法、方差分析的应用、方差分析的讨论和多重比较的方法。
（三）考核要求1、领会：单因素方差分析的基本原理；2、掌握：单因素方差分析的计算方法；3、熟练掌握：单因素方差分析的步骤和多重比较的方法。
第九章两因素及多因素方差分析（一）课程内容本章介绍了多因素方差分析是多因素水平效应间平均数差异，以及各因素间的交互作用的统计方法。
（二）学习要求通过本章的学习，了解多因素方差分析的意义、计算方法、应用和多因素方差分析的讨论。
（三）考核要求1、领会多因素方差分析的基本原理；2、掌握两因素方差分析的计算方法和步骤；第十章一元回归及相关分析（一）课程内容本章介绍了一元回归及相关分析都是用于研究两个变数间的协同关系。
分别介绍了回归模型的建立方法和相关模型的建立方法。
（二）学习要求通过本章的学习，了解相关分析的意义、相关系数及其计算方法、相关系数的应用、相关系数的显著性测定和回归分析的意义及作用、回归方程与回归系数、直线回归分析的步骤与方法。
（三）考核要求1、领会：相关分析的基本原理和回归分析的意义；2、掌握：回归分析的步骤和方法；3、熟练掌握：相关分析的计算方法及其显著性测定。
第十一章多元回归及复相关分析（一）课程内容本章介绍了多元回归及复相关分析都是用于研究多个变数间的协同关系。
分别介绍了回归模型的建立方法、复相关分析和逐步回归分析。
（二）学习要求通过本章的学习，了解复相关分析和逐步回归分析的意义、偏相关系数及其计算方法、偏相关系数的应用、偏相关系数的显著性测定和逐步回归分析的意义及作用。
（三）考核要求1、领会：复相关分析的基本原理和逐步回归分析的意义；2、掌握：复相关分析和逐步回归分析的一些基本概念。
第十二章试验设计（一）课程内容本章介绍了试验设计的基因原理，不同要求的试验要采用相应的试验设计。
（二）学习要求通过本章的学习，了解试验设计的基本原则、常用的试验设计方法。
（三）考核要求1、领会：试验设计的基本原则。
2、掌握：常用的试验设计方法3、熟练掌握：完全随机设计及其统计分析。
三、有关说明和实施要求（一）关于“课程内容和考核目标要求”中的在关说明在大纲中的考核要求中，提出了“领会”、“掌握”和“熟练掌握”三个层次的要求，它们的详细要求是：1、领会：要求考生能记忆规定的有关知识点的主要内容，并能够理解有关知识点的主要内涵和外延，作出正确的解释、说明和阐述。
2、掌握：要求考生能掌握有关的知识点，正确理解和记忆相关内容的原理、方法步骤等。
3、熟练掌握：要求考生必须熟练掌握的课程中的核心内容和重要知识。
（二）自学教材本课程使用教材：《生物统计学》，杜荣骞主编，高等教育出版社，2003年。
（三）自学方法的指导《生物统计学》是一门理论性和实用性都较强的专业基础课，专业性较强，难度也较大。
重点介绍基本概念、基本方法，主要从应用角度理解。
简化推证过程。
熟练掌握基本的试验设计方法；熟练掌握基本的生物统计方法。
建议自学者在自学过程中注意以下几点：1、掌握基本原理和公式，理解公式的含义和应用条件，不必深究推导；2、认真做课本后的练习题，加深对公式及统计步骤的理解；3、培养科学的统计思维方法。
结合专业，了解统计方法的实际应用。
（四）对社会助学的要求1、应熟知考试大纲对课程所提出的总的要求和各章的知识点。
2、应掌握各知识点要求达到的层次，并深刻理解各知识点的考核要求。
3、对应考者进行辅导时，应以指定的教材为基础，以考试大纲为依据，不要随意增删内容，以免与考试大纲脱节。
4、辅导时应对应考者进行学习方法的指导，提倡应考者“认真阅读教材，刻苦钻研教材，主动提出问题，依靠自己学懂”的学习方法。
5、辅导时要注意基础、突出重点，要帮助应考者对课程内容建立一个整体的概念，对应考者提出的问题，应以启发引导为主。
6、注意对应考者能力的培养，特别是自学能力的培养，要引导应考者逐步学会独立学习，在自学过程中善于提出问题、分析问题、作出判断和解决问题。
7、要使应考者了解试题难易与能力层次高低两者不完全是一回事，在各个能力层次中都存在着不同难度的试题。
（五）关于命题和考试的若干规定1、本大纲各章所提到的考核要求中，各条细目都是考试的内容，试题覆盖到章，适当突出重点章节，加大重点内容的覆盖密度。
2、试卷对不同能力层次要求的试题所占的比例大致是：“领会”20%，“掌握”40%，“熟练掌握”为40%。
3、试题难易程度要合理，可分为四档：易、较易、较难、难，这四档在各份试卷中所占的比例约为2：3：3：2。
4、本课程考试试卷可能采用的题型有：名词解释、单项选择题、简答题及计算综合题等类型（见附录题型示例）。