生物统计学教案
生物统计学教案(5)
生物统计学教案第五章统计推断教学时间：5学时教学方法：课堂板书讲授教学目的：重点掌握两个样本的差异显著性检验，掌握一个样本的差异显著性检验，了解二项分布的显著性检验。
讲授难点：一个、两个样本的差异显著性检验统计假设检验：首先对总体参数提出一个假设，通过样本数据推断这个假设是否可以接受，如果可以接受，样本很可能抽自这个总体，否则拒绝该假设，样本抽自另外总体。
参数估计：通过样本统计量估计总体参数。
5.1 单个样本的统计假设检验5.1.1 一般原理及两种类型的错误例：已知动物体重服从正态分布N(μ，σ2)，实验要求动物体重μ＝10.00g。
已知总体标准差σ＝0.40g，总体平均数μ未知，为了得出对总体平均数μ的推断，以便决定是否接受这批动物，随机抽取含量为n的样本，通过样本平均数，推断μ。
1、假设：H 0: μ=μ或H0: μ－μ0＝0H A : μ>μμ<μμ≠μ三种情况中的一种。
本例的μ＝10.00g，因此H: μ=10.00HA: μ>10.00或μ<10.00或μ≠10.002、小概率原理小概率的事件，在一次试验中几乎是不会发生的，若根据一定的假设条件计算出来该事件发生的概率很小，而在一次试验中，它竟然发生了，则可以认为假设的条件不正确，从而拒绝假设。
从动物群体中抽出含量为n的样本，计算样本平均数，假设该样本是从N(10.00，0.402)中抽取的，标准化的样本平均数服从N (0,1)分布，可以从正态分布表中查出样本抽自平均数为μ的总体的概率，即P (U >u ), P (U <－u ), 以及P (|U |>u )的概率。
如果得到的值很小，则x 抽自平均数为μ0的总体的事件是一个小概率事件，它在一次试验中几乎是不会发生的，但实际上它发生了，说明假设的条件不正确，从而拒绝零假设，接受备择假设。
显著性检验：根据小概率原理建立起来的检验方法。
显著性水平：拒绝零假设时的概率值，记为α。
「《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。
生物统计学教案(6)
生物统计学教课设计第六章参数预计教课时间： 1 学时教课方法：讲堂板书讲解教课目标：要点掌握均匀数、标准差和均匀数差的区间预计，掌握配对数据、方差比的区间预计，认识点预计、二项散布整体的区间预计。
讲解难点：标准差和均匀数差的区间预计6.1点预计无偏预计量定义：假如统计量的数学希望等于整体参数，则该统计量称为无偏预计量。
E xE s 22所以样本均匀数和样本方差都是无偏预计量。
在这里只实用 n－1 为除数所获得的方差才是σ2的无偏预计量，用 n 除得的结果其实不是σ2的无偏预计量。
这是我们在求方差时用 n－1 作为除数，而不用 n 作为除数的主要原由。
有效预计量定义：假如统计量的方差小于另一个统计量的方差，则前一个统计量称为更有效统计量。
从一个正态整体中抽取含量为n 的样本，样本均匀数的方差为：22x 当 n 充足大时，中位数m的方差为：2n2m2 n中位数的方差比均匀数的方差大π/2 倍，所以样本均匀数是μ 的有效预计量。
相容预计量若统计量的取值随意靠近于参数值的概率，随样本含量n的无穷增添而趋于1，则该统计量称为参数的相容预计量。
如样本均匀数的方差σ2/ n，当 n→∞时，均匀数的方差趋于0，这时样本平均数的独一可能值即为μ。
所以样本均匀数是整体均匀数的相容预计量，样本方差也是整体方差的相容预计量。
6.2区间预计区间预计的一般原理在第五章的例子中， H0：μ＝ 10.00g ，所得 u＝1.82 ，在做两侧查验时是接受H0的。
假如 H0不是μ＝ 10.00 ，而是μ＝10.20 （ u=0.24 ）或μ＝10.40( u=－ 1.34)等值时，全都落在接受域内。
因而可知，当用样本均匀数预计整体均匀数时所获得的结果不是单调值而是一个区间。
只需标准化的样本均匀数落在－ uα/2和 uα/2区间内，全部 H0都将被接受，于是获得一个包含整体均匀数的区间，用这类方法对整体参数所做的预计称为区间预计。
μ 的置信区间μ 的置信区间依σ 已知和未知而不一样。
生物统计学第五版教学设计
生物统计学第五版教学设计
前言
生物统计学作为一门交叉学科，涉及到的内容非常广泛，包括数据采集、数据
分析、假设检验、回归分析、生存分析等等。
它在医学、生命科学、环境科学等很多领域中扮演着重要的角色。
因此，本次教学设计旨在通过生物统计学第五版教材，向学生全面、系统地介绍生物统计学的基础理论、方法和应用。
教学内容
教学的内容主要涵盖以下几个方面：
1. 统计学基础
•描述性统计学
•数据的表示和图形展示
•概率分布及其应用
2. 统计推断
•参数估计
•假设检验
•相关性分析
3. 双因素设计与方差分析
•双因素方差分析
•重复测量设计与方差分析
4. 回归分析
•简单线性回归
•多元线性回归
1。
生物统计学教案(2)
生物统计学教案第二章概率和概率分布教学时间：2学时教学方法：课堂板书讲授教学目的：重点掌握离散型概率分布和连续型概率分布，掌握概率、总体特征数的定义和一般运算，了解概率分布与频率分布的关系讲授难点：离散型概率分布和连续型概率分布2.1 概率的基本概念(45分钟)2.1.1 问题的提出从同一总体中抽取样本，各次所得到的样本不会完全相同。
用不同样本去推断同一总体将得出不同的结论。
这些结论不可能都是正确的。
用某个样本去推断总体时，错误的可能性有多大？置信度有多高？这是对总体推断时所必须回答的问题。
为回答这个问题，就要对总体分布有所了解。
总体分布是建立在概率这一概念基础之上的。
自然现象，一般可分为确定性现象和非确定性现象。
非确定性现象或称为随机现象。
随机现象不存在简单的因果关系。
支配这些现象出现的因素很多，各因素所起的作用不一样，作用的程度也不一样，很难遇到两个不同个体接受相同的配合方式，因此从每一个个体所观察到的结果都不一样。
研究偶然现象本身规律性的科学称为概率论。
基于实际观测结果，利用概率论得出的规律，揭示偶然性中所寄寓的必然性的科学就是统计学。
2.1.2 事件及事件间的关系(自已复习)2.1.3 概率的统计定义（重点）设某随机试验共进行k次，成功了（事件A）l次，则称l/k是k次随机试验中成功的频率。
我们会发现，随着k的增大，频率l/k将围绕某一确定的常数p做平均幅度越来越小的变动，最终稳定于p，p即为事件A的概率。
表2－1 不同样本含量的抽样试验k=20 k=200 k=2000抽样号l l/k l l/k l l/k1 1 0.050 32 0.160 403 0.2022 4 0.200 31 0.155 414 0.2073 1 0.050 38 0.190 409 0.2054 4 0.200 49 0.245 382 0.1915 5 0.250 40 0.200 416 0.2086 7 0.350 37 0.185 413 0.2077 6 0.300 40 0.200 388 0.1948 2 0.100 29 0.145 423 0.2129 4 0.200 47 0.235 410 0.20510 4 0.200 53 0.265 395 0.193本例的l/k最后似乎稳定在0.200处，称0.200为事件A的概率，记为:P（A）＝0.200它的含义是随机试验中的每一个个体成功的可能性为0.200。
生物统计学实验指导
《生物统计学》实验教学教案[实验项目]实验一平均数标准差及有关概率的计算[教学时数]2课时。
[实验目的与要求]1、通过对平均数、标准差、中位数、众数等数据的计算，掌握使用计算机计算统计量的方法。
2、通过对正态分布、标准正态分布、二项分布、波松分布的学习，掌握使用计算机计算有关概率和分位数的方法。
为统计推断打下基础。
[实验材料与设备]计算器、计算机；有关数据资料。
[实验内容]1、平均数、标准差、中位数、众数等数据的计算。
2、正态分布、标准正态分布有关概率和分位数的计算。
3、二项分布有关概率和分位数的计算。
4、波松分布有关概率和分位数的计算。
[实验方法]1、平均数、标准差、中位数、众数等数据的计算公式。
平均数=Average(x1x2…x n)几何平均数=Geomean(x1x2…x n)调和平均数=Harmean(x1x2…x n)中位数=median(x1x2…x n)众数=Mode(x1x2…x n)最大值=Max(x1x2…x n)最小值=Min(x1x2…x n)平方和(Σ(x- )2)=Devsq(x1x2…x n)x样本方差=Var (x1x2…x n)样本标准差=Stdev(x1x2…x n)总体方差=Varp(x1x2…x n)总体标准差=Stdevp(x1x2…x n)2、正态分布、标准正态分布有关概率和分位数的计算。
一般正态分布概率、分位数计算：概率=Normdist(x,μ,σ,c) c 取1时计算 -∞-x 的概率 c 取0时计算 x 的概率 分位数=Norminv(p, μ, σ) p 取-∞到分位数的概率 练习：猪血红蛋白含量x 服从正态分布N(12.86，1.332)，(1) 求猪血红蛋白含量x 在11.53—14.19范围内的概率。
（0.6826）(2) 若P(x ＜1l )=0.025，P(x ＞2l )=0.025，求1l ，2l 。
（10.25325） L1=10.25 L2=15.47标准正态分布概率、分位数计算：概率=Normsdist(x) c 取1时计算 -∞--x 的概率 c 取0时计算 x 的概率 分位数=Normsinv(p) p 取-∞到分位数的概率练习：1、已知随机变量u 服从N(0，1)，求P(u ＜-1.4)， P(u ≥1.49)， P （｜u ｜≥2.58）， P(-1.21≤u ＜0.45)，并作图示意。
生物统计课程教案模板范文
课程名称：生物统计学授课对象：生物科学类专业学生授课时间：2课时教学目标：1. 理解生物统计学的基本概念和原理。
2. 掌握生物统计学中的常用统计方法。
3. 能够运用生物统计学方法分析生物数据。
4. 培养学生的统计思维能力和应用意识。
教学重点：1. 生物统计学的基本概念和原理。
2. 常用统计方法，如描述性统计、推断性统计、方差分析等。
教学难点：1. 统计方法的实际应用。
2. 统计结果的解释和分析。
教学过程：一、导入（10分钟）1. 提问：什么是生物统计学？2. 介绍生物统计学的定义、研究对象和意义。
3. 引导学生思考生物统计学在生物学研究中的应用。
二、基本概念与原理（20分钟）1. 介绍生物统计学的基本概念，如总体、样本、变量、参数、统计量等。
2. 讲解概率论和数理统计的基本原理，如随机事件、概率分布、期望、方差等。
3. 通过实例说明生物统计学在生物学研究中的应用。
三、常用统计方法（30分钟）1. 描述性统计：介绍均值、中位数、众数、方差、标准差等统计量，并通过实例说明如何计算和解释这些统计量。
2. 推断性统计：介绍假设检验、置信区间、显著性水平等概念，并通过实例说明如何进行假设检验和计算置信区间。
3. 方差分析：介绍单因素方差分析、多因素方差分析等，并通过实例说明如何进行方差分析。
四、案例分析（10分钟）1. 选择一个生物学领域的实际案例，引导学生运用所学的统计方法进行分析。
2. 鼓励学生提出问题、讨论解决方案，并分享分析结果。
五、总结与作业（10分钟）1. 总结本节课的重点内容，强调生物统计学在生物学研究中的应用。
2. 布置作业，要求学生运用所学的统计方法分析一组生物学数据。
教学评价：1. 课堂参与度：观察学生在课堂上的提问、讨论和案例分析中的表现。
2. 作业完成情况：检查学生的作业，评估学生对统计方法的理解和应用能力。
教学资源：1. 教材：《生物统计学》2. 教学课件3. 生物学领域的实际案例备注：1. 教师应根据学生的实际情况调整教学内容和教学方法。
《生物统计学与田间试验设计》教案
湖北省高等教育自学考试大纲课程名称：生物统计学课程代码：02078第一部分课程性质与目标一、课程性质与特点生物统计学是运用数理统计的原理和方法，来分析和解释生物科学试验中各种现象和试验调查资料的一门科学，它涉及生物科学试验的设计、试验方案的实施、数据的收集、整理和统计分析等；是生物科学专业必修的一门专业基础课。
二、课程目标与基本要求通过本课程的学习，使学生了解生物科学试验的任务、要求，掌握生物科学试验设计的原则和技术，能熟练制定试验方案，进行生物科学试验的设计，并能根据生物统计学原理正确选用统计分析模型，进行数据的处理与分析，作出科学的结论。
三、与本专业其他课程的关系生物统计学以数学的概率论和数理统计为基础，涉及到数列、排列、组合、矩阵、微积分等知识，但本课程并不将这些知识作为重点进行过多的讨论，而主要偏重于统计原理的介绍和具体分析方法的应用，培养学生运用统计学原理分析和解决试验资料所提供信息的能力。
第二部分考核内容与考核目标第一章概论一、学习目的与要求通过本章的学习，了解课程的性质、地位和任务；生物统计学的发展史、现状及发展趋势；生物统计学在生物科学研究中的应用；深刻理解统计学术语的含义。
二、考核知识点与考核目标（一）概论（重点）识记：常用统计学术语理解：生物统计学的基本概念应用：理解几组常用统计学术语及各组概念的含义，并根据概念回答一些基本问题。
（二）概论（次重点）识记：生物统计学的内容理解：生物统计学的作用（三）概论（一般）识记：生物统计学的发展概况及发展趋势理解：近代描述统计学、现代推断统计学第二章试验资料的整理与特征数的计算一、学习目的与要求试验资料的搜集和整理是对数据资料进行统计分析的首要环节。
通过本章学习，了解试验资料的类型，掌握试验资料的收集与整理、次数分布表的制作方法，重点掌握资料的分组方法、特征数的计算（平均数、变异数等）方法，深刻理解相关概念的含义。
二、考核知识点与考核目标（一）试验资料的搜集、平均数、变异数（重点）识记：调查、试验、平均数的种类、极差、方差、标准差理解：算数平均数的计算方法及应用、标准差的计算应用：对给出的试验资料进行具体分析，包括制备图表，计算平均数和变异数等，并要求能根据分析结果得出结论。
生物统计学教案
生物统计学教案第八章单因素方差分析教学时间：5学时教学方法：课堂板书讲授教学目的：重点驾驭方差分析的方法步骤,驾驭单因素和两因素的方差分析 ,理解多重比拟的一些常用方法讲授难点：驾驭单因素和两因素的方差分析8.1 方差分析的根本原理8.1.1 方差分析的一般概念第五章讲过两个平均数差异性的比拟可用t检验，在多组数据之间作比拟便须要通过方差分析来完成。
在多组数据之间作比拟可以在两两平均数之间比拟，但会进步犯I型错误的概率。
最简洁的方差分析是单因素方差分析。
下面举例说明。
例1 调查5个不同小麦品系株高，结果见下表：品系I II III IV V1 64.6 64.5 67.8 71.8 69.22 65.3 65.3 66.3 72.1 68.23 64.8 64.6 67.1 70.0 69.84 66.0 63.7 66.8 69.1 68.35 65.8 63.9 68.5 71.0 67.5和 326.5 322.0 336.5 354.0 343.0平均数 65.3 64.4 67.3 70.8 68.6例2 从每窝均有4只幼仔的初生动物中，随机选择4窝，称量每只动物的诞生重，结果如下：窝别I II III IV1 34.7 33.2 27.1 32.9 2 33.3 26.0 23.3 31.4 3 26.2 28.6 27.8 25.7 4 31.6 32.3 26.7 28.0 和 125.8 120.1 104.9 118.0 平均数 31.450 30.025 26.225 29.500这两个例子都只有一个因素，例1是“品系”，例2是“窝别”。
在每个因素下，又有a 个程度（或称为处理），例1有5个品系，例2有4个窝别。
a 个程度可以认为是a 个总体，表中的数据是从a 个总体中抽出的a 个样本。
方差分析的目的就是由这a 个样本推断a 个总体。
因为上述试验都只有一个因素，对这样的数据所进展的方差分析称为“单因素方差分析”。
生物统计学教案(7)
生物统计学教案第七章拟合优度检验教学时间：2学时教学方法：课堂板书讲授教学目的：重点掌握二项分布的检验、正态性的检验，掌握独立性检验，了解X2的可加性。
讲授难点：正态性的检验、二项分布的检验7.1 拟合优度检验的一般原理7.1.1 什么是拟合优度检验用来检验实际观测数与依照某种假设或模型计算出来的理论数之间的一致性的方法。
可分为两种类型：（1）拟合优度检验：检验观测数与理论数之间的一致性。
（2）独立性检验：通过检验实际观测数与理论数之间的一致性来判断事件之间的独立性。
7.1.2 拟合优度检验的统计量例黄圆豌豆与绿皱豌豆杂交，第二代分离数目如下：黄圆黄皱绿圆绿皱总计实测数(O i) 315(O1) 101（O2）108(O3) 32(O4) 556理论数(T i) 312.75(T1) 104.25(T2) 104.25(T3) 34.75(T4) 556拟合优度的一般做法是：（1）将观测值分为k种不同类别，如四种类型豌豆。
（2）共获得n个独立观测值，第i类观测值的数目为O i。
如O1－O4，他们的和等于n。
（3）第i类的概率为p i，如上述四类豌豆的概率分别为9/16、3/16、3/16、1/16，概率之和等于1。
（4）第i类的理论数T i = np i, k个理论数之和等于n。
如上例中的T1－T4,它们的和等于n。
（5）O i 与T i 不符合程度的计算：① 求k 个O i －T i 之和，显然它们恒等于0。
② 求k 个(O i －T i )2之和，得不出相对的不符合程度。
O i ＝9、T i ＝6，O i －T i ＝3；O i ＝49、T i ＝46，O i －T i ＝3。
前者的不符合程度远大于后者。
③ 求k 个[(O i －T i )/T i ]2之和，但仍有问题。
如：O i ＝8、T i ＝5以及O i ＝80、T i ＝50时O i －T i /T i 都等于0.6。
④ 为了解决上述问题，以T i 为权求加权值。
生物统计学第一章
《生物统计学》教案授课教师：陈彦云宁夏大学生命科学学院教学内容与组织安排：第一章绪论讲述本章教学目标、概述本课时主要内容摘要：生物统计学是数理统计学的原理和方法在生命科学领域的具体应用，它是运用统计的原理和方法对生物有机体开展调查和试验，目的是以样本的特征来估计总体的特征，对所研究的总体进行合理的推论，得到对客观事物本质和规律性的认识。
生物统计学主要内容包括试验设计和统计分析两大部分，其作用主要有四个方面：提供整理、描述数据资料的可行方法并确定其数量特征；判断试验结果的可靠性；提供由样本推断总体的方法；提供试验设计的原则。
生物体计学的发展概况及六组统计学常用术语。
重点内容：生物统计学的概念、内容及作用，常用术语。
第一节、生物统计学的概念及其重要性统计学（Statistics）是把数学的语言引入具体的科学领域，把具体科学领域中要待研究的问题抽象为数学问题的过程，它是收集、分析、列示和解释数据的一门艺术和科学，目的是求得可靠的结果。
它有许多分支，如工业统计、农业统计、卫生统计等等。
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，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主要内容及作用生物体计学主要内容包括试验设计和统计分析两大部分。
在试验设计中，主要介绍试验设计的有关概念、试验设计的基本原则，试验设计方案的制定，常用试验设计方法，其中主要有对比试验设计、随机区组设计、拉方设计，正交设计等；在统计分析中，主要包括数据资料的搜集与整理、数据特征数的计算、统计推断、方差分析、回归和相关分析等。
生物统计学的作用主要有四个方面：1提供整理、描述数据资料的可行方法并确定其数量特征；2判断试验结果的可靠性；3提供油样本推断总体的方法；4提供试验设计的一些重要原则。
第三节统计学的发展概况由于人类的统计实践是随着计数活动而产生的，因此，统计发展史可以追溯到远古的原始社会，也就是说距今足有五千多年的漫长岁月。
生物统计学课程教案
二、导入新课（需时3分钟）
生物统计学是应用数理统计学（mathematical statistics）的原理和方法来分析和解释生物界数量现象的科学，也可以说是数理统计学在生物学研究中的应用，它是应用数学的一个分支，属于生物数学的范畴。
5、布置作业（需时2分钟）
作业题
和思考
题布置
教材：P20/5、P21/12
参考资料
教材：1.生物统计学，杜荣骞编，第三版，高等教育出版社，2009.
参考书目：
1．EXCEL在统计分析中应用，王文中编中国铁道出版社，2003.
2.生物统计学郭平毅编，中国林业出版社，2006.
3.生物统计学李春喜，第三版，科学出版社，2006.
教学方法
和手段
教学过程
1、巩固复习（需时10分钟）
通过提问等方式复习上次课的学习的内容的加以总结，增强对知识的了解与记忆。
2、导入新课（需时1分钟）
第1章中对总体和样本的概述以及样本数据的处理方法做了一般介绍。用某个样本去推断同一总体将得出不同结论。这些结论不可能都是正确的。
3、讲授新课（需时75分钟）
第一节概率的基本概念
一、随机现象与统计规律
二、统计规律——频率的稳定性
三、概率的统计定义
四、概率的古典定义
五、概率的一般运算
第二节概率分布
一、随机变量
二、离散型随机变量的概率分布
三、连续型随机变量的概率分布
四、总体特征数
4、归纳总结（需时3分钟）
本次课主要学习了概率的基本概念、概率分布、总体特征数。
参考资料
教材：
1.生物统计学，杜荣骞编，第三版，高等教育出版社，2009.
生物统计学教案(12)
生物统计学教课设计第十二章实验设计教课时间： 2 学时教课方法：讲堂板书讲解教课目标：试验设计的原理、意义、原则；常用试验设计方法。
讲解难点：正交实验设计、随机化完好区组设计12.1 实验设计的基根源则实验设计的两个基根源则是重复 (replication) 和随机化 (randomization) 、局部控制。
重复所谓重复就是将一基本实验重做一次或几次。
比如，测定不同年纪组正常人血红蛋白含量实验，在每—年纪组内测一人，即为一基本实验。
若将这一基本实验验重做 5 次，即每一年纪组，抽取 5 人测血红蛋白含量．则称该实验有 5 次重复。
我们这里所讲的重复，是指将“基本实验”重做一次或几次，而不是指一次基本实验的结果重复丈量多次。
比如，我们想剖析大豆籽粒中 VD的含量。
这一基本实验包含以下过程：随机选用若干大豆，磨成豆粉，取必定数目的豆粉，乙醇回流抽提脂肪，提取液皂化，萃取，层析分别、纯化，在 265nm下测吸光度，最后计算出 VD的含量。
重复实验一定是上述过程的完好重复。
设置重复的意义：①只有设置重复才能获取实验偏差的预计。
标准差是经过重复获取的，有了标准差才能获取标准偏差。
②只有设置重复才能推测出办理效应。
如两种药物实验， A 药物一人 10 天康复， B药物 12 天康复，其实不可以说明 A 比 B就好。
随机化随机化是指实验资料的配置和实验办理的次序都是随机确立的。
假定药效受年纪的影响，服用 A 药的年轻，服用 B 药的年长，这时药效与年纪的效应混淆，即便两种药物不同，也不可以判断是不是药物的差别。
12.1.3 局部控制——试验条件的局部一致性（增添）局部控制是指在试验时采纳必定的技术举措或方法来控制或降低非试验要素对试验结果的影响。
在试验中，当试验环境或试验单位差别较大时，仅依据重复和随机化两原则进行设计不可以将试验环境或试验单位差别所惹起的变异从试验偏差中分离出来，因此试验偏差大，试验的精准性与查验的敏捷度低。
医学生物统计学教学设计
引导学生参与医学统计学相关的学术论坛和讨论组，与同 行交流学习心得和经验。
经典文献阅读指导
01
经典教材配套文献
指导学生阅读与主流教材相配套的经典文献，深入理解教材中的重点和
难点内容。
02
领域权威期刊文章
推荐学生阅读医学统计学领域的权威期刊文章，如《中华医学统计杂志
》、《Biostatistics》等，了解最新的研究进展和应用成果。
统计推断
实验设计
介绍参数估计、假设检验等统计推断方法 ，用于从样本数据推断总体特征。
阐述实验设计的基本原则和方法，如随机化 、对照、重复等，以确保实验结果的可靠性 和有效性。
实验教学环节设置
统计软件操作实践
01
指导学生掌握常用统计软件（如SPSS、SAS等）的基本操作，
提高数据处理和分析能力。
实验数据分析
探讨教师对现代教学理念和教学 方法的认识和应用情况，提出改 进建议。
团队协作能力提升途径
团队交流与合作
加强教师之间的交流与合作，鼓励共同开展教 学研究和改革。
学术带头人培养
选拔和培养学术带头人，引领团队发展方向， 提高团队整体实力。
教学团队建设经验分享
组织教学团队建设经验交流会，推广成功的教学团队管理模式和经验。
参加要求
鼓励学生积极参加讲座，了解学科发展趋势，拓宽学术视 野。
讲座反馈
组织学生对讲座内容进行讨论和交流，加深对讲座内容的 理解和认识。
05
考核方式与评价标准
平时成绩评定方法
1 2
课堂表现
根据学生的到课率、课堂参与度、回答问题情况 等进行评定。
作业完成情况
根据作业的完成质量、提交及时性等进行评定。
医学生物统计学教学设计与评价
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考试方式改革探索
传统的笔试考试方式往往只注重学 生的记忆能力，而忽视了学生的理 解和应用能力。因此，可以尝试采 用更加灵活的考试方式，如开卷考
试、口试、小组讨论等。
在考试中增加应用题和案例分析题 的比例，检验学生运用所学知识解
决实际问题的能力。
引入形成性评价机制，将学生的平 时表现、作业完成情况、课堂参与 度等纳入考核范围，全面评价学生 的学习成果。
实验操作不够熟练
在实验操作方面，可以增加实验课时和实验指导，让学生有更多的 机会进行实践操作，提高实验技能。
课程评价体系不完善
目前的课程评价体系较为单一，可以增加平时成绩、小组报告、课 堂表现等多种评价方式，更全面地评价学生的学习效果。
对未来医学生物统计学教学的思考
加强学科交叉融合
随着生物医学领域的不断发展，医学生物统计学的教学应 更加注重与其他学科的交叉融合，如生物信息学、系统生 物学等。
成绩波动原因分析
针对成绩波动较大的学生个体或群体，深入分析 其可能的原因，如学习态度、方法、基础等，为 后续教学提供改进依据。
学生满意度调查结果展示
调查设计与实施
说明学生满意度调查的 目的、设计、实施过程 及样本量等信息，以保 证调查结果的客观性和 可靠性。
调查结果分析
对调查数据进行统计分 析，包括学生对教学内 容、方法、效果等方面 的评价，以及学生对教 师的认可度和建议等。
开放实验室
鼓励学生利用课余时间自 主使用实验室资源，进行 课外学习和科研活动，提 高其综合素质和能力。
04
教学过程管理与监控
课堂教学组织与实施
制定详细的教学计划，明确教学目标、 教学内容、教学方法和教学进度。
生物统计学概念及统计工作的流程教案
生物统计学概念及统计工作的流程教案教案：生物统计学概念与统计工作流程一、知识目标1. 了解生物统计学的基本概念；2. 掌握统计工作的流程；3. 能够运用生物统计学方法进行数据分析。
二、教学重点1. 生物统计学的基本概念；2. 统计工作的流程；3. 生物统计学方法在数据分析中的应用。
三、教学难点1. 对生物学数据的处理和分析；2. 生物统计学方法的应用。
四、教学内容及安排一、生物统计学的基本概念1. 概念生物统计学是把统计学的原理和方法应用于生物科学中的一门科学。
它不仅是生物学的基础，也是生物学的重要分支之一。
其作用是基于对生物学数据的处理和分析，得出量化结论，并对生物学现象做出解释和预测。
2. 数据类型生物学数据类型包括定量数据和定性数据两种。
定量数据可进行数字化处理，如体重，身高等；定性数据是指不可量化数字的（如眼色，毛色等）。
3. 生物统计学中的数据描述方法生物统计中常用的描述方法有：平均数（arithmetic mean）、标准差（standard deviation）、变异系数（coefficient of variation）。
二、统计工作的流程进行生物统计学分析有以下步骤：1. 问题的设定和数据的收集首先需要明确问题，确定所需收集的数据。
2. 数据预处理数据预处理主要是进行数据清洗，即去除异常值，缺失数据的处理。
3. 统计分析首先需要对数据进行描述统计学分析；然后进行推断统计学分析，包括假设检验和置信区间估计等；最后需要进行数据可视化。
4. 结论通过统计分析得到的结论需要根据实际场景进行解释，并提出建议。
三、生物统计学方法在数据分析中的应用生物统计学方法在生物学中有广泛的应用，例如：1. 方差分析；2. 二项分布；3. 相关分析；4. 多元回归分析；5. 生存分析等。
五、教学方法讲授生物统计学的基本概念和统计工作的流程，对每个步骤进行解释和演示。
通过实例讲解生物统计学方法在数据分析中的应用，引导学生自行完成实验数据的处理分析。
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生物统计学教案第十章一元回归及简单相关分析教学时间：5学时教学方法：课堂板书讲授教学目的：重点掌握一元线性回归方程,掌握一元线性回归方程的检验和相关，了解一元非线性回归和多元回归与相关。
讲授难点：一元线性回归方程的检验和相关10.1 回归与相关的基本概念函数关系：F＝ma相关关系：单位面积的施肥量、播种量和产量；血压和年龄；胸径和高度；玉米的穗长和穗重；身高和体重。
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分布与之相对应，称X和Y存在相关。
回归：对于变量X的每一个可能的值x i，都有随机变量Y的一个分布相对应，则称随机变量Y对变量X存在回归。
X称为自变量，Y称为因变量。
条件平均数：当X＝x i时Y的平均数μY.X＝xi，称为条件平均数。
10.2 一元线性回归方程10.2.1 散点图例不同NaCl含量对单位叶面积干物质的影响NaCl含量X(g/kg土壤) 0 0.8 1.6 2.4 3.2 4.0 4.8干重Y(mg/dm2) 80 90 95 115 130 115 135从上图虽可以看出Y对X的线性关系，但点子并不在一条直线上。
例每一NaCl含量下干物质10次重复值干重(mg/dm2)重复值NaCl含量(g/kg土壤)0 0.8 1.6 2.4 3.2 4.0 4.81 80 90 95 115 130 115 1352 100 85 89 94 106 125 1373 75 107 115 103 103 128 1284 89 93 92 110 110 143 1275 91 103 115 113 128 132 1556 79 92 120 108 131 121 1327 101 78 95 121 117 129 1488 85 105 95 110 121 112 1179 83 93 105 108 114 120 13410 79 85 98 111 116 130 132平均值 86.2 93.1 101.9 109.3 117.6 125.5 134.5如果增加每一NaCl浓度下的重复次数，用其平均值画成散点图，则点子直线化的程度要好得多。
上表给出10次重复的平均值，从下图中可见，点子更接近在一条直线上。
当以Y的条件平均数所做的散点图，则完全在一条上。
10.2.2 一元正态线性回归模型x i 和各x i 上Y 的条件平均数μy.x 可构成一条直线：μY ＝α＋βX对于变量X 的每一个值，都有一个Y 的分布，其平均数是上式所示的线性函数。
对于随机变量Y ：Y ＝α＋βX ＋εε：NID (0,σ2) Y ：NID (α+βX ,σ2) 上式称为一元正态线性回归模型。
10.2.3 参数α和β的估计在实际工作中，我们是无法得到α和β的，只能得到它们的估计值a 和b ，从而得到一条估计的回归线：bX a Y+=ˆ上式称为Y 对X 的回归方程，所画出的直线称为回归线。
a 是直线的截距，称为常数项；b 是直线的斜率，称为回归系数。
对于因变量Y 的每一个观测值y i ： y i = a + bx i + e iy i 的回归估计值i yˆ是对i x Y ⋅μ的估计，因此i y ˆ也是平均数。
在各种离差平方和中，以距平均数的离差平方和为最小。
因此我们就把e i =y i -i yˆ平方和为最小的直线作为最好的回归线。
记()∑=-=ni i i y y L 12ˆ,求出使L 达到最小时的a 和b ，这种方法称为最小二乘法。
为使()()[]∑∑==+-=-=ni ni iii ibx a y yyL 1122ˆ达到最小，令：可以得到以下一组联立方程：解该方程组，得到β的最小二乘估计：及a 的最小二乘估计：公式的分子部分称为X 和Y 的校正交叉乘积和，以S XY 表示。
分母部分称为X 的校正平方和，以S XX 表示。
因变量Y 的 平方和称为总平方和，以S YY 表示。
因此，b 又可以表示为：10.2.4 回归方程的计算⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=∂∂=∂∂00bL a l()()[]()()[]⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=+--=+--∑∑==n i i i i ni i i bx a y x bx a y 110202XXXYS S b =()()()∑∑∑∑∑∑∑=======---=⎪⎪⎭⎫⎝⎛--=ni ini i in i ini i ni ni in i ii ix xy y x xnx x n yx y xb 1212112111xb y a -=由此得出回归方程：回归系数的含义是：当自变量X 每变动一个单位，因变量Y 平均变动11.16个单位。
X X ’=X-2.4 X ’2Y Y ’=Y-110 Y ’2X ’Y ’ 0 -2.4 5.76 80 -30 900 72 0.8 -1.6 2.56 90 -20 400 32 1.6 -0.8 0.64 95 -15 225 12 2.4 0 0 115 5 25 0 3.2 0.8 0.64 130 20 400 16 4.0 1.6 2.56 115 5 25 8 4.8 2.4 5.76 135 25 625 60 和 017.92-10260020079.814.216.1157.10816.1192.1700.20071.2595710260092.177092.17200710020022=⨯-=-====--==-===-⨯-==''''''x b y a S S b S S S S S S XX XY Y Y YY X X XX Y X XY X Y16.1179.81ˆ+=10.3 一元线性回归的检验 10.3.1 b 和a 的数学期望和方差上式中的σ2是由ε得到的，ε是实际观测值与总体回归估计值的离差i i i x y βαε--=。
由于α和β都是未知的，因此无法得到εi ，只能用εi 的估计值e i，i i i bx a y e --=。
∑=ni ie12称为误差平方和即为SS e()()XXS b b E 2var σβ==()()⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+==XX S x n a a E 221var σα()()()()()[]()()()()[]XYYY XY XY YY ni i i i i ni i i n i n i ni i i n i i i i i i e bS S bS bS S x x b x x y y b y y x x b y y bx x b y y bx a y yy e SS -=+-=-+----=---=-+-=--=-==∑∑∑∑∑∑======22ˆ1222121112122可以证明MS e 是σ2的无偏估计量，因此样本回归系数b 的方差a 的方差根据表10－2中的7套重复数据（细线所示），和它们的平均数（粗虚线所示）所绘出的回归线。
如果无限增加重复次数，最终将得到一条直线μY ＝α＋βX 。
实际上这条直线是无法获得的，只能得到它的估计直线（由一套或几套数据获得），bX a Y+=ˆ。
这些估计直线是总体回归线的无偏估计。
它们有自己的分布，因此有自己的期望和方差。
10.3.2 b 和a 的显著性检验()22σ=⎪⎭⎫ ⎝⎛-=n SS E MS E e eXXebS MS s =2⎪⎪⎭⎫⎝⎛+=XX e aSx n MS s22110.3.2.1 b 的显著性检验b 的显著性检验原理与第五章所讲的假设检验原理类似。
β决定回归线的倾斜程度，当β＝0时两变量间不存在回归关系。
b有自己的分布，⎪⎪⎭⎫⎝⎛XX SN b 2,:σβ。
根据b 的分布，在β＝0这一假设下计算出，获得回归系数为b 的这一事件出现的概率很小，而实际上它却出现了，说明假设的条件不正确，从而拒绝假设。
上面已经说过，σb 2无法得到，只能用s b 2估计，因此需用t 检验。
所使用的检验统计量为：服从n －2自由度的t 分布。
因回归系数是由μY.X 的估计值y ˆ得到的，因此s b 是标准误差，而不是标准差。
例 对前述回归方程的回归系数的显著性作检验。
解 H 0：β＝0 H A ：β≠0 计算MS e ，检验统计量 61.599.116.11===b s b t t 5,0.005=4.032，t > t 0.005，P < 0.01，拒绝H 0。
结论是干物重在NaCl 含量上的回归极显著。
t 检验还可以检验β具有某一给定值的假设。
例 对前述方程的以下假设做检验 H 0：β＝7 H A ：β≠7 检验统计量bb b s bs b s b t =-=-=00β99.192.1774.7074.70520016.1171.25852====⨯-=--=XX e b XY YY e S MS s n bS S MS 09.2716.110=-=-=b t βt 5,0.025=2.571，t < t 0.025，P >0.05，接受H 0。
b 很可能抽自β＝7的总体。
10.3.2.2 a 的显著性检验检验统计量as a t α-=，在H 0：α＝0的假设下as at =, 具n - 2自由度在H 0：α＝α0的假设下 as a t 0α-=， 具n - 2自由度 例 对前述方程的a 的显著性做检验 解 H 0: α = 0 H A : α≠0先计算s a , 计算统计量的值t 5,0.025=2.571，t > t 5,0.025，P <0.05，拒绝H 0：α＝0。
例 对前述方程的a =100这一假设做检验解 H 0: α =100 H A : α≠100s a 在上例中已经求出，计算统计量的值t 5,0.025=2.571，|t |>t 0.025，P < 0.05，结论是拒绝H 0：α＝100的假设。
73.592.174.27174.70122=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+=XX e a s x n MS s 27.1473.579.81===a s a t 18.373.510079.810-=-=-=a s a t α10.3.4 一元回归的方差分析10.3.4.1 无重复时一元回归的方差分析回归方程方差分析的基本思想与第八章所述方差分析的基本思想是相同的。
即将总变差的平方和分解为各个分量的平方和。
从图中可见，()()y y yy y y -+-=-ˆˆ，将等式两边平方，然后对全部n 个点求和。
其中的第三项等于0，因此等号左边一项是Y 的平方和，称为总校正平方和，记为S YY 。
等号右边的第二项称为回归平方和，是由于X 对Y 的线性贡献而产生的平方和，记为SS R 。