基本的生物统计方法与试验设计方法

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生物统计学实验设计

生物统计学实验设计

一、试验设计的三个基本原则:
重复(replication)
随机排列(randomization)
局部控制(Local control)
重复、随机化、局部控制称为费雪(R. A. Fisher)三原则,是试验设计中必须遵循的原则。

(1)重复
主要作用:
①估计试验误差:
②降低试验误差,提高试验的精确性
(2)随机排列
随机化的目的是为了获得对总体参数的无偏估计。

抽签法、利用随机数字表法
(3)局部控制
局部控制通常通过设计区组来实现,相应的
二、常用的实验设计方法简介
(1)单因素(one-factor)
1、完全随机设计
完全随机设计是根据试验处理数(n)将全部供试动物随机地分成n组,然后再按组随机实施不同处理的设计。

这种设计保证每头供试验动物都有相同机会接受任何一种处理,而不受试验人员主观倾向的影响。

完全随机设计步骤小结
①对试验对象进行随机分组:分组数=处理数;
②组内的试验对象数=重复数;
③各分组对试验处理随机。

2、单因素随机区组设计
适用范围:单因素试验时,有一个明显的干扰因素,使得试验
3、拉丁方设计
(2)两因素
1、交叉分组设
2、两因素随机区组设计
3、裂区设计
(3)多因素
正交设计。

1330051《生物统计附试验设计》教学大纲_明道绪54

1330051《生物统计附试验设计》教学大纲_明道绪54

GDOU-B-11-213《生物统计附试验设计》课程教学大纲课程简介课程简介:课程讲授的主要内容是:生物统计学的基本概念与基本方法,其中包括试验资料的整理、特征数的计算、平均数的统计推断、卡平方检验、方差分析、直线回归与相关分析、多元回归与相关分析、曲线回归分析和多项式回归分析、试验设计的基本原理与方法,函数型电子计算器的使用方法和常用生物统计软件( SAS, Excel )的应用等。

课程大纲一、课程的性质与任务:《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,是一门应用数学。

它不仅提供如何正确地设计科学试验和收集数据的方法,而且也提供如何正确地整理、分析数据,得出客观、科学的结论的方法。

学生在已学《高等数学》和《线性代数》等课程的基础上,通过本课程的学习,不仅可以掌握基本的试验(调查)设计和统计分析方法,也是学生将来从事生产、科研和管理工作所必需的知识,而且能为今后进一步学习群体遗传学、数量遗传学、家畜育种学和动物饲养学等后续课程提供必要的统计学基础。

《生物统计附试验设计》是动物科学专业重要的专业基础课之一。

二、课程的目的与基本要求:学完本课程后在教学内容上达到“基本概念清晰,基本方法熟练,基本原理了解,基本运算正确”,熟练掌握所介绍的几种基本的试验设计方法,能独立、正确进行试验设计;熟练掌握所介绍的几种基本的生物统计方法;熟练掌握函数型电子计算器的使用方法,能独立进行畜牧试验结果的统计分析;在学生能力的培养上达到:1、培养学生科学的统计思维方法“有很大的可靠性但有一定的错误率”这是统计分析的基本特点,因此在生物统计课程的学习中要培养一种新的思考方法——从不肯定性或概率的角度来思考问题和分析科学试验的结果。

2、培养学生科学的计算能力和表达能力本门课程的概念多、公式多、表格多,许多判断和推理过程都是在经过仔细的计算、分析后得出的,结果的表达也是非常简洁和严密的。

因此学习过程中要注意培养学生正确的计算能力和表达能力。

生物统计与试验设计-试验设计方法

生物统计与试验设计-试验设计方法

12345 ABCDE1 BCDEA2 CDEAB3 DEABC4 EABCD5
拉丁方设计:是基 于标准拉丁方,进 行一系列行、列和 处理随机化完成的 设计。
拉丁方设计
设计要点: 根据处理数 k 写出一个标准方; 对标准方进行行随机排列; 再进行列向的随机排列。 随机获得处理顺序,并将字母转译。
例 5 处理试验。5个处理分别记为1、2、3、4、5。 处理数k=5。
3.可以将数字依次分配给3种饲料,如表。
完全随机设计
例 一个盆栽试验,2个品种A1和A2,4种短光照B1、B2、 B3和B4,2次重复,共N=8×2=16盆。试设计完全随 机设计。
处理 A1B1 A1B2 A1B3 A1B4
处理 编号
T1
T2
T3
T4
处理 A2B1 A2B2 A2B3 A2B4
处理 编号
随机排列试验设计的分类
随机区组设计
一个方向 局部控制
实行 局部控制
随机排列设计
完全随机设计
不实行 局部控制
完全区组
拉丁方设计
两个方向 局部控制
裂区设计、条区设计
不完全区组
用于 多因素试验
用于 单因素试验
01 完全随机设计 02 随机区组设计 03 拉丁方设计
一、完全随机设计
完全随机设计
设计要点:将试验各处理等概率的随机分配到各供试单元。 1. 将试验单元顺序编号为1、2、3……、N。 2. 获取这N个数字的随机排列。 3. 将N个随机数字顺次分配给各处理,这些数字就是各处理 占有的试验单元。
处理 编号
T1
T2
T3
T4
T5
T6
T7
T8
完全随机设计

生物统计与实验设计

生物统计与实验设计

1 [1 (1 u 1)] 1 (1 0.6827) 0.1587 2 2 • 因此正确答案为B。
• 7 、显著性检验中,否定或接受无效假设的依据是 ( )。 • A、中心极限定理 B、小概率原理 原理 D、数学模型 • 解答:正确答案为B • 8 、单因素试验方差分析中 ,试验的总变异就是 ( )的变异。
• 3、t检验、F检验主要应用于数量性状资料 的显著性检验,其理论分布是正态分布;卡 方检验主要应用于质量性状资料的显著性检 验,其理论分布是二项分布或波松分布;

t检验主要用于两样本平均数(或一个样 本平均数与总体平均数)间的差异显著性检 验,而F检验主要应用于样本平均数的个数 大于或等于3时的假设检验。
14
C、回归系数
• 解答:正确答案为A、B、C、D
• 4、在下列试验设计方法中,( 部控制原则。 • D、拉丁方设计 • E、随机单位组设计
)应用了局
• A、完全随机设计 B、配对设计 C、非配对设计 解答:根据以上各种试验设计的特点,正确答案为 B、D、E
• 5、下表为某单因素试验四个处理的平均数多重比较 结果,结果表明( )。
)。
• 因此正确答案为C。 • 6、若x~N(10,4),P(x≥12)等于( • A、0.9545 B、0.1587 C、0.0938 D、0.6827 • 解答: x~N(10,4)为一般的正态分布,标准化
8
• 后可得
12 10 P( x 12) P(u ) P(u 1) 2
• 要求:每小题有四个备选答案,从中选出一个正 确答案,并将正确答案的番号填入题干的括号内。 • 举例:
• 1、生物统计中,由样本计算的数称为( 它受抽样变动的影响。

生物统计学与实验设计

生物统计学与实验设计

生物统计学与实验设计生物统计学是一门研究生物学数据处理和解释的学科,是生物学实验设计和数据分析的重要工具。

合理的实验设计和有效的统计分析可以帮助我们得出可靠的结论和科学的推断。

本文将介绍生物统计学的基本原理和常用方法,以及如何进行合理的实验设计。

一、生物统计学的基本原理生物统计学是应用统计学原理和方法研究生物学数据的科学。

它的基本原理包括以下几个方面:1. 变量类型:生物学实验中通常涉及不同类型的变量,包括定性变量和定量变量。

定性变量是指描述事物属性的变量,如性别、颜色等;定量变量是指可以进行数值计量的变量,如体重、血压等。

2. 数据采集:在生物学实验中,我们需要收集相应的数据来进行分析。

数据采集应该尽量精确、全面和可靠。

采集数据的过程中要严格按照实验设计的要求进行,避免任何干扰因素的影响。

3. 数据整理和清洗:收集到的数据需要进行整理和清洗,包括去除异常值、缺失值的处理等。

数据整理和清洗是保证数据质量和准确性的重要环节。

4. 描述统计分析:描述统计是通过统计指标来描述数据的基本特征。

包括均值、标准差、频数分布等。

描述统计是对数据的第一层次的分析,可以帮助我们对数据有一个直观的认识。

5. 推断统计分析:推断统计是通过样本数据对总体进行推断。

常用的方法包括假设检验、置信区间估计等。

推断统计可以帮助我们从样本数据中得出总体特征的结论。

二、实验设计合理的实验设计是进行科学研究的基础,也是保证实验结果可靠性的重要因素。

一个良好的实验设计应具备以下几个要素:1. 研究目的和假设:明确研究的目的和假设,假设应具备可验证性和明确性。

2. 实验设计:选择适当的实验设计,包括对照组设计、随机分组设计等。

实验设计应遵循科学原理,能够有效控制干扰因素。

3. 样本大小确定:确定合适的样本大小是保证实验结果可靠性的重要环节。

样本大小的确定需要考虑效应大小、显著水平、样本方差等因素。

4. 随机分配:在实验中对实验对象进行随机分配是避免实验结果的偏倚和提高实验效力的重要手段。

「《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。

生物统计-试验设计

生物统计-试验设计

一本不错的书:
D.J.格拉斯著, 丛羽生等译. 生命科学实验设计指南.
科学出版社, 2008.
5. 是什么构成了实验问题的合理解释?
实验问题的合理解释(1)
• 对于“天空是什么颜色的”这个问题,运用科学的手段, 能不能找到一个正确、符合事实、又从科学角度可以接受 的答案呢? (1)提出一系列问题,如天空是蓝色的?绿色的?黄色的? 红色的? (2)测量中午时所有可见光的波长。
SSe :试验误差的平方和
SSt=SSA+SSB+SSAB
dfT=dft+dfr+dfe
dft=dfA+dfB+dfAB
二因素随机区组设计试验结果的统计分析(3)
• 各项的方差
s SS / df s SS / df
2 A A 2 B B
A
B
s
2 AB 2 r
SS AB / df
r r
AB
时间进程
• 在时间上进行多次测量叫做时间进程。可以用于了解任何 特定的点上的测量是否具有代表性,以及在不同的条件下 系统是否会发生基础性变化。 • 每5min测量一次。 • 在时间进程实施之前,科学家已对“天空是什么颜色的?” 预言了一个简单的答案。随着时间进程的发展,发现天空 不只是一个颜色;相反,它在时时变化着。因此,科学家 不能仅仅给出一个简单的结论来。而是,需要建立一个适 应这些数据的新模型。
(2)有限的结论:天空在正午是蓝色的。
6. 如何用实验结论来描绘现实?
假设与模型
• 假设与模型的区别 假设先于实验,它仅是一个猜测或推测。相反,模型的建 立是在实验完成之后,因此是以积累的数据为基础的。 • 模型建立是一个基于归纳、联想、从个体到整体对积累的 事实进行理解的过程。

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

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。

生物统计学与试验设计(电子教材)

生物统计学与试验设计(电子教材)

《生物统计学与试验设计》教案第一章绪论:一、教学学时:4二、教学要点:1. 生物统计学与试验设计在生物科学研究中的意义、地位和作用,生物学试验设计、调查设计的原则,试验误差及其控制;2.生物统计学与试验设计的一些常用基本概念;3.试验资料的分类,各类资料的次数分布表和次数分布图的制作方法;平均数、极差、方差、标准差、变异系数的具体计算方法。

三、教学难点:各类资料的次数分布表和次数分布图的制作,平均数、极差、方差、标准差、变异系数的计算。

第一节生物统计学概念生物统计学与试验设计,英文名称是Biostatistics and Experimental Design,是研究生物的遗传与变异、试验处理间及试验处理与环境间数量关系的一门科学,是数理统计原理在生物科学中的应用,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,在生物科学的发展中起着很重要的作用,已成为生命科学中非常重要的组成部分。

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。

狭义的试验设计主要是指试验单位(如动、植物)的选取、重复数目的确定及试验单位的分组。

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。

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。

生物统计及试验设计

生物统计及试验设计

研究数据的收集、整理、分析和解释的 科学
生物统计学 Biostatistics
统计学应用于生物科学 用数理统计原理和方法来分析和解释生 物界各种现象
生物统计学的基本特点
概率性
以概率论为理论基础 其结果均伴随着某种概率
二元性
理论与实际数据
归纳性
由现实数据资料中归纳出一般的原理 由特殊推导一般(由样本推导总体)
参考书 明道绪主编, 生物统计附试验设计(第4版) 2008,中国农业出版社 袁志发主编, 试验设计与分析(第2版) 2007,中国农业出版社 杜荣骞主编, 生物统计学(第3版) 2009,高等教育出版社
第一章 绪论
生物科学研究与统计分析 生物统计学与试验设计 常用术语 本课程的学习方法与要求
英国遗传学家F.Glaton(1822-1911)研 究了亲子身高的遗传问题,提出了相关 与 回归的概念
统计学的先驱
英国统计学家Karl Pearson(1857-1936) 研究进化问题,创建了Biometrika杂志 英 国统计学家 Gosset(1876-1937)t检验 和小样本理论 英国统计学家Fisher(1890-1962)提出了 方差分析、建立了试验设计的三大原理、并 提出了随机区组、拉丁方等试验设计,著作 “Statistical Methods for Reasarch Workers” (1925) 形成了试验统计学较为完 整的体系
样本中所包含的个体数目叫样本容量常记为n
大样本与小样本
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
n≤ 30 小样本 n >30 大样本
样本必须来自于总体,样本必须能代表总体
一叶知秋 盲人摸象
常用术语

生物统计附试验设计

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。

生物统计附试验设计教学设计

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。

生物统计与试验设计知识点

生物统计与试验设计知识点

生物统计与试验设计知识点生物统计和试验设计是生物科学中至关重要的一部分,它们提供了评估和解释实验数据的方法和工具。

在这篇文章中,我们将讨论生物统计和试验设计的一些关键知识点。

Ⅰ. 引言生物统计是一种数据分析方法,它可以帮助我们理解和解释实验结果。

试验设计则是指定实验的方式和流程,以确保结果的可靠性和有效性。

本文将探索以下几个重要的知识点。

Ⅱ. 总体和样本在进行生物统计分析之前,我们需要明确总体和样本的概念。

总体是所研究的整体群体,而样本是从总体中选择的一部分个体。

样本的选择应该是随机的,以确保结果的代表性和可靠性。

Ⅲ. 描述统计学描述统计学是生物统计的基础,它用于总结和展示数据的方式。

常用的描述统计学方法包括平均数、中位数、众数、标准偏差和方差。

这些统计量可以让我们对数据的分布和集中程度有更清晰的认识。

Ⅳ. 推论统计学推论统计学是根据样本数据推断总体特征的方法。

其中,假设检验和置信区间是常用的推论统计学工具。

假设检验可以用来判断两组数据之间是否存在显著差异,而置信区间可以估计总体参数的取值范围。

Ⅴ. 试验设计试验设计是研究者在进行实验时需要考虑的重要因素。

其中,随机化、对照组、重复性和均衡性是常用的试验设计原则。

通过合理设计实验,可以减少误差的影响,提高实验结果的可靠性。

Ⅵ. 方差分析方差分析是一种常用的统计方法,用于分析多个组之间的差异性。

在生物学研究中,方差分析可以用于比较不同处理组之间的显著性差异,并帮助确定实验结果的可靠性和有效性。

Ⅶ. 回归分析回归分析是研究变量之间关系的一种方法。

它可以帮助我们理解和预测因变量与自变量之间的关系。

在生物学研究中,回归分析可以用于建立生物浓度与效应关系的模型。

Ⅷ. 抽样抽样是从总体中选择样本的过程,它需要考虑样本的大小和代表性。

常用的抽样方法包括简单随机抽样、分层抽样和系统抽样。

合理的抽样方法可以提高样本的代表性和可靠性。

Ⅸ. 数据可视化数据可视化是将数据以图表形式展示的一种方法。

《生物统计附试验设计》教案

《生物统计附试验设计》教案

«田间试验与统计分析》教案(首页)《田间试验与统计分析》教案(章节备课)名师精编精品教案《田间试验与统计分析》教案(章节备课)名师精编 精品教案二、 次数分布表:制作次数分布表的意义;间断性变数资料的整理,连续性变数的整理;确定组数、 组距、组限、组中点值和数据归组的方法,做成次数分布表。

属性变数资料的整理。

三、 次数分布图:方柱形图、多边形图适用于表示连续性变数的次数分布资料。

条形图适用于间断性变数和属性变数的资料。

三种图形的绘制方法。

第三节平均数 (1学时) 一、 算术平均数 (一)算术平均数的计算方法亠Zx 送x1. 直接法 x口 一nNZfx2.加权法 x 二工f(二) 算术平均数的主要特性:1•离均差的总和等于零;、(x - x ) =02 .离均差平方的总和较各观察值与任意数值的差数平方的总和为小。

'、(x -X )2最小二、 几何平均数G = ; X 1X 2 ...X n三、 中数四、众数第四节 变异数(1学时)、极差(又称全距)利用两个极端观察值的相差来估测资料的变异度。

以样本平均数作为共同比较的标准,利用全部观察值与平均数的差数平方的总 和,再被其自由度除后的商数来度量资料的变异度。

教学进R=max-min方差名师精编精品教案S2' (x-x)2n T 2 ' (X - A (T =名师精编精品教案名师精编精品教案《田间试验与统计分析》教案(章节备课)名师精编精品教案名师精编精品教案《田间试验与统计分析》教案(章节备课)第二节单个平均数的假设测验和区间估计( 1.5学时)一、单个样本平均数的假设测验 (一)测验方法复习样本平均数的抽样分布知识:1.从;鼻已知的总体抽样,无论样本容量的大小,其样本平均数 X 的抽样分布必做正态分布,具有平均数必二卩和方差圧二』门。

2•从』未知的总体抽样,当样本容量足够大时(n>30),其样本平均数 X 的抽样分2 2 / 布趋于近正态分布,具有平均数=卩和方差°x = 6 n 。

生物统计-试验设计

生物统计-试验设计

以一个生物学例子为例
• 实验目的:摄食足以引起肥胖的高脂肪的大鼠和正常饮食 的大鼠相比,肝脏哪些基因的表达发生了变化?
• 实验设计中需要确定的问题: (1)实验方法:成对实验 (2)饲喂时间:12h(发现早期基因)
取样时间:早上7点 利用基因芯片测定基因表达量 (3)在每个时间点,需要多少大鼠肝脏样品呢?
(1)提出一系列问题,如天空是蓝色的?绿色的?黄色的? 红色的?
(2)测量中午时所有可见光的波长。 (3)得出结论:天空是蓝色的。
实验问题的合理解释(2)
• 天空真的是蓝色吗? (1)连续测量。30天,27天是蓝色,3天是灰色的(阴天) (2)显著性检验:差异显著 (3)认为,“天空是蓝色的”正确。
随机区组设计
随机区组设计
• 随机区组设计(randomized blocks design):指根据局部 控制和随机原则进行的,将试验单位按性质不同分成与重 复数一样多的区组(窝组),使区组内非试验因素差异最 小而区组间内非试验因素差异最大,每个区组均包括全部 的处理。区组内各处理随机排列,各区组独立随机排列。
定义术语
• 实验是根据问题或假说来进行的。 • 以“天空是什么颜色的?为例来讨论如何设计实验。 • 首先需要定义术语: (1)定义颜色为“可见光” (2)定义“天空”。例如,仪器是指向正上方还是指向水 平线的?还是其它。
时间进程
• 在时间上进行多次测量叫做时间进程。可以用于了解任何 特定的点上的测量是否具有代表性,以及在不同的条件下 系统是否会发生基础性变化。
实验问题的合理解释(3)
• 或许会有人有疑问。 • 因为他的测量从来没有在夜间进行,甚至,在正午以外的
时间也没有进行过。 • 所以, (1)我们还不能认为这个实验已经完整地回答了问题。如

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主要教学参考文献
[1]明道绪主编. 生物统计. 中国农业科技出版社,1998。 [2]明道绪主编.农业大学主编. 田间试验与统计方法 (第二版). 农业出 版社,1988。 [4]莫惠栋 . 农业试验设计. 上海科学技术出版社,1984。 [5](美)G.W.斯奈迪格著,杨纪珂等译. 应用与农学和生物 学实验的数理统计方法. 科学出版社,1964。 [6](美)R·G·D·斯蒂尔, J·H·托里著, 杨纪珂等译. 数理统 计的原理与方法. 科学出版社,1976。 [7] (日)吉田 实著,关彦华等译. 畜牧试验设计. 农业出版社 ,1984。
内 容: 介绍科学研究中常用的、基本的 生物统计方法与试验设计方法 :
资料的整理; 平均数、 标准差与变异系数; 常用概率分布;t — 检验;方差分析; 次数资料
分析— 2 检验;线性回归与相关; 协方差分析;
完全随机设计,随机单位组设计,拉丁方设 计。


法: 用CAI课件教学,以课堂讲授为
要 求:
了 解 基本原理; 熟练掌握 所介绍的几种试验设计方法,能
独立进行试验设计; 熟练掌握 所介绍的几种生物统计方法,能
独立进行试验结果的统计分析; 熟练掌握 电子计算器的使用。
培养
严谨的治学态度 精细的治学作风 独立的自学能力
成绩评定: 平时作业,30% 期末考试,70%
作业要求: 独立思考 演算正确
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F. Galton(高尔登,英国,1822~1911)
19世纪末统计学开始用于生物学的研究。1882年 Galton开设“人体测量实验室”,测量9337人的资料,探 索能把大量数据加以描述与比较的方法和途径,引入了中 位数、百分位数、四分位数、四分位差以及分布、相关、 回归等重要的统计学概念与方法。1889年发表第一篇生物 统计论文《自然界的遗传》。1901年Galton和他的学生 Pearson创办了“Biometrika(生物统计学报)”杂志, 首次明确“Biometry(生物统计)”一词。所以后人推崇 Galton为生物统计学的创始人。
立了严密的概率数学理论,并应用到人口统计、天文学等 方面的研究上。
Gauss(高斯,德国,1777~1855)
正态分布理论最早由De Moiver于1733年发现,后来 Gauss在进行天文观察和研究土地测量误差理论时又一次 独立发现了正态分布(又称常态分布)的理论方程,提出 “误差分布曲线”,后人为了纪念他,将正态分布也称为 Gauss分布。
R.A.Fisher(费歇尔,英国,1890~1962)
Fisher一生论著颇多,共写了329篇。他跨进统计学界 是从研究概率分布开始的,1915年在Biometrika上发表论 文《无限总体样本相关系数值的频率分布》,被称为现代 推断统计学的第一篇论文。1923年发展了显著性检验及估 计理论,提出了F分布和F检验,1918年在《孟德尔遗传试 验设计间的相对关系》一文中首创“方差”和“方差分析” 两个概念,1925年提出随机区组和正交拉丁方试验设计, 并在卢桑姆斯坦德农业试验站得到检验与应用,他还在试 验设计中提出“随机化”原则,1938年和Yates合编了 Fisher Yates随机数字表。
四、统计学在中国的传播
我国在解放前,社会经济发展缓慢,统计的应用和 发展受到了很大的限制。1913年,顾澄教授(1882~?) 翻译了英国统计学家尤尔的著作《统计学之理论》 (1911),即为英美数理统计学传入中国之始。之后又 有一些英美统计著作被翻译成中文,Fisher的理论和方法 也很快传入中国。
第三节 生物统计学的发展概况
生物统计学的发展
古典记录统计学 近代描述统计学 现代推断统计学
?生与重要代表人物
J.Bernoulli(贝努里,瑞士,1654~1705) 系统论证了“大数定律”,即样本容量越大,样本统
计数与总体参数之差越小。
P.S. Laplace(拉普拉斯,法国,1749~1827) 最早系统的把概率论方法运用到统计学研究中去,建
W.S.Gosset(歌赛特,英国,1777~1855)
在生产实践中对样本标准差进行了大量研究。于1908 年以“Student(学生)”为笔名在该年的Biometrika上 发表了论文《平均数的概率误差》,创立了小样本检验代 替大样本检验的理论,即t分布和t检验法,也称为学生式 分布。t检验已成为当代生物统计工作的基本工具之一, 为多元分析理论的形成和应用奠定了基础,为此,许多统 计学家把1908年看作是统计推断理论发展史上的里程碑。
第一章 概 论
第一节
生物统计学的概念
概念
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。
第二节
生物统计学的内容和作用
一、生物统计学的研究内容
另外,
Neyman(1894~1981)和S.Pearson进行了统计理论 研究,分别与1936和1938年提出一种统计假说检验学说。 P.C.Mabeilinrobis对作物抽样调查、A.Waecl对序贯抽样、 Finney对毒理统计、K.Mather对生统遗传学、F.Yates对 田间试验设计等都作出了杰出贡献。
生的 物基 统本 计内 学容
试验设计 统计分析
基本原则
方案制定
常用试验设计方法
资料的搜集和整理 数据特征数的计算 统计推断 方差分析 回归和相关分析 协方差分析 主成分分析 聚类分析
对比设计 随机区组设计 裂区设计 拉丁方设计 正交设计
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。
K. Pearson(卡.皮尔逊,英国,1857~1936)
Pearson的一生是统计研究的一生。他首创频数分布 表与频数分布图,如今已成为最基本的统计方法之一;观 察到许多生物的度量并不呈现正态分布,利用相对斜率得 到矩形分布、J型分布、U型分布或铃型分布等;1900年独 立发现了X2分布,提出了有名的卡方检验法,后经Fisher 补充,成为小样本推断统计的早期方法之一; Pearson对 “回归与相关”进一步作了发展,在1897~1905年, Pearson还提出复相关、总相关、相关比等概念,不仅发 展了Galton的相关理论,还为之建立了数学基础。
在20世纪30年代,《生物统计与田间试验》就作为 农学系的必修课,1935年王绶(1876~1972)编著出版 的《实用生物统计法》是我国出版最早的生物统计专著 之一。随后1942年范福仁出版了《田间试验技术》等, 这些对推动我国农业生物统计和田间试验方法的应用都 产生了很大影响。
新中国成立后,许多学者翻译、编著了统计学论著,有力 的推动了数理统计方法在中国的普及和应用。1978年12月国家 统计局在四川峨眉召开了统计教学、科研规划座谈会,全面引 进了前苏联的社会经济统计理论和统计制度,对我国社会经济 统计学的发展起到了一定的积极作用。这以后有关统计学的教 材与论著如雨后春笋般涌现,统计工作和统计科研迅速发展。 1984年1月1日颁布实施《中华人民共和国统计法》,1987年2月 国家统计局又发布《中华人民共和国统计法实施细则》,1996 年5月八届人大十九次会议通过了《关于修改<中华人民共和国 统计法>的决定》。
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