生物统计学 ppt课件
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spss课程ppt(生物统计学基本知识)
确定变量间关系方向
相关分析可以确定变量间的关系方向，例如，一个变量随着另一个变量的增加而增加， 则两者之间存在正相关关系；反之，则存在负相关关系。
检验变量间关系的显著性
通过相关系数的显著性检验，可以判断变量间关系的可靠性，通常使用t检验或p值来判 断。
一元线性回归分析
01
预测一个因变量的值
02
确定最佳拟合线
生物统计学在科学研究中的应用
在生物学和医学研究中，生物统计学用于实验设计、数据收集、数据清洗、统计 分析以及结果解释等多个环节。
通过合理的实验设计和数据分析，可以更准确地揭示生命现象的本质和规律，为 科学决策提供有力支持。
生物统计学的基本概念
总体和样本
总体是研究对象的全体，样本是从总体中随机抽取的 一部分。
方差分析的基本思想是将数据的总 变异分解为组内变异和组间变异两 部分，通过比较组间变异和组内变 异的比例来判断各总体均值是否存 在显著差异。
单因素方差分析
单因素方差分析用于检验一个 分类变量对连续变量的影响。
它比较不同组之间的总体均值 是否存在显著差异。
分析步骤包括：数据正态性检 验、方差齐性检验、选择合适 的统计模型、计算F值、判断显 著性等。
用一个区间范围表示总体参数 的可能取值范围。
置信水平与置信区间
描述区间估计的可信程度，通 常用95%或99%等表示。
04 假设检验
假设检验的基本原理
统计假设检验的概念
统计假设检验是一种统计方法，用于根据样本数据对总体 参数进行推断。它基于反证法，通过提出假设并对其进行 检验来得出结论。
假设检验的原理
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计算统计量
相关分析可以确定变量间的关系方向，例如，一个变量随着另一个变量的增加而增加， 则两者之间存在正相关关系；反之，则存在负相关关系。
检验变量间关系的显著性
通过相关系数的显著性检验，可以判断变量间关系的可靠性，通常使用t检验或p值来判 断。
一元线性回归分析
01
预测一个因变量的值
02
确定最佳拟合线
生物统计学在科学研究中的应用
在生物学和医学研究中，生物统计学用于实验设计、数据收集、数据清洗、统计 分析以及结果解释等多个环节。
通过合理的实验设计和数据分析，可以更准确地揭示生命现象的本质和规律，为 科学决策提供有力支持。
生物统计学的基本概念
总体和样本
总体是研究对象的全体，样本是从总体中随机抽取的 一部分。
方差分析的基本思想是将数据的总 变异分解为组内变异和组间变异两 部分，通过比较组间变异和组内变 异的比例来判断各总体均值是否存 在显著差异。
单因素方差分析
单因素方差分析用于检验一个 分类变量对连续变量的影响。
它比较不同组之间的总体均值 是否存在显著差异。
分析步骤包括：数据正态性检 验、方差齐性检验、选择合适 的统计模型、计算F值、判断显 著性等。
用一个区间范围表示总体参数 的可能取值范围。
置信水平与置信区间
描述区间估计的可信程度，通 常用95%或99%等表示。
04 假设检验
假设检验的基本原理
统计假设检验的概念
统计假设检验是一种统计方法，用于根据样本数据对总体 参数进行推断。它基于反证法，通过提出假设并对其进行 检验来得出结论。
假设检验的原理
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计算统计量
生物统计学—卡方检验PPT课件
0.5 2 301.63
Ei
（4）推断：由CHIDIST(301.63, 1)=1.45E-67,即P c 2 301.63 0.01
故应否定H0，接受HA，认为鲤鱼体色F2性状比不符合3:1比率
（4）推断：由CHIINV(0.025,
1)=5.02,
即
cc2
c2 0.05(1)
,即P
0.05
c2 1
和c
2
c
2
2
2
第10页/共31页
例：已知某农田受到重金属污染，经抽样测定铅浓度分别为:
4.2, 4.5, 3.6, 4.7, 4.0, 3.8, 3.7, 4.2 (ug/g),方差为0.150, 试检验受到
污染的农田铅浓度的方差是不是和正常浓度铅浓度的方差
（0.065）相同
分析：1）一个样本方差同质性检验
论值记为：Ei，即 k c2
Oi Ei 2 , (df k 1)
i1
Ei
第12页/共31页
卡方检验的原理和方法
Pearson定理的基本含义： 如果样本确实是抽自由（P1，P2，…,Pk）代
表的总体，Oi和Ei之间的差异就只是随机误差， 则Pearson统计量可视为服从卡方分布
反之，如果样本不是抽自由（P1，P2，…,Pk） 代表的总体，Oi和Ei之间的差异就不只是是随机 误差，从而使计算出的统计量有偏大的趋势
解：（1）假设 H0 : 鲤鱼体色F2性状分离符合3:1 对 H A : 鲤鱼体色F2性状分离不符合3:1
（2）选取显著水平 0.05
第17页/共31页
（3）检验计算： 计算鲤鱼体色的理论值
体色 F2理论尾数
青灰色 1201.5
生物统计PPT
P(A+B)=m1+m2/n=m1/n+m2/n=P(A)+P(B)
二、概率的计算 1 互斥事件加法定理
推理1 P(A1+A2+…+An)=P(A1)+P(A2)+…+P(An) 推理2 P(A)=1-P(A) 推理3 完全事件系的和事件的概率为1。
二、概率的计算 1 互斥事件加法定理 例：玉米田中，一穗株(A)占67.2%，双穗株(B)占30.7%，空 穗株(C)占2.1%，试计算一穗株和双穗株的概率。 P(A+B)=P(A)+P(B)=0.672+0.307=0.979 因为P(A)+P(B)+P (C) =1 P(A+B)=1-P(C)=1-0.021=0.979
第三章
概 率
与 概率分布
第一节：概率基础知识
一、概率的概念 二、概率的计算 三、概率的分布 四、大数定律
一、概率基本概念
（一）事件 定义：在一定条件下，某种事物出现与否 就称为事件。
自然界和社会生活上发生的现象是各 种各样的，常见的有两类。
一、概率基本概念
在一定条件下必然出现某种结果或必然不出现某种结果。
三、概率分布
a
b
三、概率分布
对于一个连续型随机变量x，取值于区间[a,b]内的概 率为函数f(x)从a到b的积分，即：
P(a x b) f ( x)dx
a
b
连续型随机变量的概率由概率分布密度函数所确定。
P( x ) f ( x)dx 1
概率密度函数f(x)曲线与x轴所围成的面积为1。
Pi≥ 0
(i=1,2,…)
二、概率的计算 1 互斥事件加法定理
推理1 P(A1+A2+…+An)=P(A1)+P(A2)+…+P(An) 推理2 P(A)=1-P(A) 推理3 完全事件系的和事件的概率为1。
二、概率的计算 1 互斥事件加法定理 例：玉米田中，一穗株(A)占67.2%，双穗株(B)占30.7%，空 穗株(C)占2.1%，试计算一穗株和双穗株的概率。 P(A+B)=P(A)+P(B)=0.672+0.307=0.979 因为P(A)+P(B)+P (C) =1 P(A+B)=1-P(C)=1-0.021=0.979
第三章
概 率
与 概率分布
第一节：概率基础知识
一、概率的概念 二、概率的计算 三、概率的分布 四、大数定律
一、概率基本概念
（一）事件 定义：在一定条件下，某种事物出现与否 就称为事件。
自然界和社会生活上发生的现象是各 种各样的，常见的有两类。
一、概率基本概念
在一定条件下必然出现某种结果或必然不出现某种结果。
三、概率分布
a
b
三、概率分布
对于一个连续型随机变量x，取值于区间[a,b]内的概 率为函数f(x)从a到b的积分，即：
P(a x b) f ( x)dx
a
b
连续型随机变量的概率由概率分布密度函数所确定。
P( x ) f ( x)dx 1
概率密度函数f(x)曲线与x轴所围成的面积为1。
Pi≥ 0
(i=1,2,…)
1生物统计与试验设计幻灯片PPT课件
如何学习水产统计学？
首先，确立统计学的思维方式，学会用统计学的思 想来武装自己的头脑，用统计学的思考方式来观察 世界，观察周围的事物
其次，在水产科研、生产、推广等方面要用好用活 统计学，除了学好统计学，掌握统计学的基本原理、 计算公式、数学概念和含义、具有一定的电脑知识 和操作技能外，还必须有坚固、扎实的水产专业方 面的知识，丰富的水产实践经验
对所研究的问题作出统计推断
提供决策依据的这样一门学科
生物统计学对水产学科的科学研究、疾病 防治、生产实践正起着越来越重要的促进 作用
工欲善其事 必先利其器
统计学就其本质来说，是数学
数学的三大分支： 经典数学——算术、代数、几何、
微积分 等 数理统计—— 模糊数学——
统计的历史很古老 起源于古代国家的征税：
正确地确定抽样方案，正确地对将要进行的试验进 行科学设计是统计工作的基础
在试验工作进行之前，应用统计学原理，制订出合 理的试验方案，如最适样本大小，最佳样本配置， 正确的试验动物种类，试验整个过程的安排等
使我们可以用最少的人力、物力、财力和时间，获 得尽可能多的、可靠的信息和资料进行统计分析， 得到可信的科学结论
最后，用水产统计学处理和分析每一批资料、每 一批数据，都必须有充分的生物学意义和水产学 意义，而所作的试验也必须有水产学科的理论意 义和实践意义
因此，水产统计学的学习，统计学方法的应用不 能孤立地、单独地进行，它必须紧密结合水产学 科实践，以取得具有指导意义的结果
常用统计术语
总体和样本 总体（population）：具有相同性质的所有观测 值所组成的集合（set）
这些因素都会使得试验结果有规律地偏离真值； 由于系统误差影响了试验的准确性，因此应当在 试验前就加以预防和克服；一般来说，系统误差 是能被消除的
北京化工大学 生物统计学 课件PPT Chap1 概论
– Copyright 1994-2000 Encyclopaedia Britannica, Inc.
• 统计学是用以收集数据，分析数据和由数据得 出结论的一组概念、原则和方法。其目的是探 索数据的内在数量规律性，以达到对客观事物 的科学认识。
• 统计是人类思维的一个归纳过程
理论统计与应用统计
1. 理论统计
▪ 研究统计学的一般理论 ▪ 研究统计方法的数学原理
2. 应用统计
▪ 研究统计学在各领域的具体应用 ▪ 需要具备统计学的基础知识 ▪ 专门领域的基础知识
统计学的应用领域
经济学
生物学
管理学
统计学
工程学
社会学
…
• 生物统计学的典型问题：
– 疫苗是否有效？ – 吸烟是否有害？ – 某批产品中合格品有多少?是否报废？ – 新配方是否优于旧的？ – 流行病是否增加？ – 农作物的产量与施肥量之间是否存在相关关系？
课程要求
• 概率知识和统计方法 • 计算，使用软件 • 统计思维
• 成绩：平时成绩（20%）、大作业（40%）、期末 考试（40%）
• 大作业提交邮箱：smxueyuan2013@
• 联系方式： Office：东校区科技大厦301-3 / 科西108 Email：xuld@
药物一致性评价
• 背景
– 全民医保体系下的仿制药替代控费策略 – 仿制药市场恶性竞争，粗放、低质、重复 – CFDA曾于2008年摸底抽查，发现国产仿制药与
原研药体外溶出差异悬殊 – 中国仿制药行业平均毛利率只有5%-10%，低于
国际上平均40%-60%的毛利率 – 《国家药品安全“十二五”规划》中要求仿制
• 《社会统计分析方法——SPSS软件应用》，郭志 刚主编，中国人民大学出版社，1999。
• 统计学是用以收集数据，分析数据和由数据得 出结论的一组概念、原则和方法。其目的是探 索数据的内在数量规律性，以达到对客观事物 的科学认识。
• 统计是人类思维的一个归纳过程
理论统计与应用统计
1. 理论统计
▪ 研究统计学的一般理论 ▪ 研究统计方法的数学原理
2. 应用统计
▪ 研究统计学在各领域的具体应用 ▪ 需要具备统计学的基础知识 ▪ 专门领域的基础知识
统计学的应用领域
经济学
生物学
管理学
统计学
工程学
社会学
…
• 生物统计学的典型问题：
– 疫苗是否有效？ – 吸烟是否有害？ – 某批产品中合格品有多少?是否报废？ – 新配方是否优于旧的？ – 流行病是否增加？ – 农作物的产量与施肥量之间是否存在相关关系？
课程要求
• 概率知识和统计方法 • 计算，使用软件 • 统计思维
• 成绩：平时成绩（20%）、大作业（40%）、期末 考试（40%）
• 大作业提交邮箱：smxueyuan2013@
• 联系方式： Office：东校区科技大厦301-3 / 科西108 Email：xuld@
药物一致性评价
• 背景
– 全民医保体系下的仿制药替代控费策略 – 仿制药市场恶性竞争，粗放、低质、重复 – CFDA曾于2008年摸底抽查，发现国产仿制药与
原研药体外溶出差异悬殊 – 中国仿制药行业平均毛利率只有5%-10%，低于
国际上平均40%-60%的毛利率 – 《国家药品安全“十二五”规划》中要求仿制
• 《社会统计分析方法——SPSS软件应用》，郭志 刚主编，中国人民大学出版社，1999。
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
高等生物统计学课件.ppt
三、生物统计基本概念
总体：根据研究目的确定的研究对象的全体。 样本：按照一定方法从总体中抽取的一部分单元的全体。 统计量：样本决定的不含任何参数的函数。 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。
生物观测数据的类型：
2.蓬勃发展阶段 进入20世纪后，数理统计理论和方法得到了蓬勃发展。
英国统计学家哥色特提出了学生氏t分布，并将其用于平均 数的比较；英国生物学家费希尔提出了试验设计的基本原 则和方差分析法；英国计算机科学家叶茨也作了大量工作。 许多多元分析方法被建立和应用。特别是20世纪后期由于 计算机的快算发展，使得许多统计方法在解决生物科学领 域内问题时，发挥出巨大作用。
2.试验数据误差分类
系统误差：是由较确定的原因引起的，可校正和消除； 随机误差：是由不确定原 因引起的，不可避免和消除； 过失误差：是指一种显然与事实不符的误差，必须避免 和剔除。 3.试验数据误差的来源 试验材料的固有差异：生物学研究对象一般是生物有机 体。自然界不同的生物体具有不同的遗传性质，同一生物 的不同种具有不同的特征，同一品种生物在生长发育过程 中不同个体也有差异，这都能导致研究指标的变化。 环境条件的差异：生物学试验一般都要在外界环境中进 行，而外界环境是多变样的，且地域性很强有较难控制， 这就会导致研究指标的差异。 管理不一致所引起的差异:生物学试验是以生物个体为对 象研究问题，生物个体在发育和生长过程需要管理，而对
关于《高等生物统计课程》的说明
本课程是为满足生物科学各专业研究生学习和研究 的需要而开设计思想和 方法应用、计算机实现的介绍。内容包括均值比较、回 归分析、数据缩减、聚类与模式识别等。要求学生具有 初等概率统计或初等生物统计的基础和计算机基础。
总体：根据研究目的确定的研究对象的全体。 样本：按照一定方法从总体中抽取的一部分单元的全体。 统计量：样本决定的不含任何参数的函数。 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。
生物观测数据的类型：
2.蓬勃发展阶段 进入20世纪后，数理统计理论和方法得到了蓬勃发展。
英国统计学家哥色特提出了学生氏t分布，并将其用于平均 数的比较；英国生物学家费希尔提出了试验设计的基本原 则和方差分析法；英国计算机科学家叶茨也作了大量工作。 许多多元分析方法被建立和应用。特别是20世纪后期由于 计算机的快算发展，使得许多统计方法在解决生物科学领 域内问题时，发挥出巨大作用。
2.试验数据误差分类
系统误差：是由较确定的原因引起的，可校正和消除； 随机误差：是由不确定原 因引起的，不可避免和消除； 过失误差：是指一种显然与事实不符的误差，必须避免 和剔除。 3.试验数据误差的来源 试验材料的固有差异：生物学研究对象一般是生物有机 体。自然界不同的生物体具有不同的遗传性质，同一生物 的不同种具有不同的特征，同一品种生物在生长发育过程 中不同个体也有差异，这都能导致研究指标的变化。 环境条件的差异：生物学试验一般都要在外界环境中进 行，而外界环境是多变样的，且地域性很强有较难控制， 这就会导致研究指标的差异。 管理不一致所引起的差异:生物学试验是以生物个体为对 象研究问题，生物个体在发育和生长过程需要管理，而对
关于《高等生物统计课程》的说明
本课程是为满足生物科学各专业研究生学习和研究 的需要而开设计思想和 方法应用、计算机实现的介绍。内容包括均值比较、回 归分析、数据缩减、聚类与模式识别等。要求学生具有 初等概率统计或初等生物统计的基础和计算机基础。
生物统计学课件001
第一章绪论—科学试验及其误差控制第一节科学研究与科学试验一、农业和生物学领域的科学研究科学研究是人类认识自然、改造自然、服务社会的原动力。
农业和生物学领域的科学研究推动了人们认识生物界的各种规律，促进人们发掘出新的农业技术和措施，从而不断提高农业生产水平，改进人类生存环境。
自然科学中有二大类科学，一类是理论科学，一类是实验科学。
理论科学研究主要运用推理，包括演绎和归纳的方法。
实验科学研究主要通过周密设计的实验来探新。
农业和生物学领域中与植物生产有关的专业包括农学、园艺、草业、植物保护、生物技术、农业资源与环境等，所涉及的学科大多数是实验科学。
这些领域中科学实验的方法主要有二类，一类是抽样调查，另一类是科学试验。
生物界千差万别，变化万端，要准确地描述自然，通常必须通过抽样的方法，使所做的描述具有代表性。
同理，要准确地获得试验结果，必须严格控制试验条件，使所比较的对象间尽可能少受干扰而能把差异突出地显示出来。
二、科学研究的基本过程和方法(一) 科学研究的基本过程科学研究的目的在于探求新的知识、理论、方法、技术和产品。
基础性或应用基础性研究在于揭示新的知识、理论和方法；应用性研究则在于获得某种新的技术或产品。
在农业科学领域中不论是基础性研究还是应用性研究，基本过程均包括3个环节：(1)根据本人的观察(了解)或前人的观察(通过文献)对所研究的命题形成一种认识或假说；(2)根据假说所涉及的内容安排相斥性的试验或抽样调查；(3)根据试验或调查所获的资料进行推理，肯定或否定或修改假说，从而形成结论，或开始新一轮的试验以验证修改完善后的假说，如此循环发展，使所获得的认识或理论逐步发展、深化。
(二) 科学研究的基本方法1. 选题科学研究的基本要求是探新、创新。
研究课题的选择决定了该项研究创新的潜在可能性。
优秀的科学研究人员主要在于选题时的明智，而不仅仅在于解决问题的能力。
最有效的研究是去开拓前人还未涉及过的领域。
《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。
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一、发展概况
资
原
奴
封
本
始
隶
建
主
社
社
社
义
会
会
会
社
会
生物统计学
形成不同学派：
1、政治算术学派 起源于17世纪60年代的英国 代表人物：威廉.配第（William Petty，1623～1687）
约翰.格朗托（John Graunt，1620～1674） 代表作：《政治算术》 但未采用“统计学”这个词
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赠言
每天 都是向既定目标 迈进的一步
zlcc
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E-mail:
陈彦云 宁夏大学生命科学学院
第一章 概 论
第一节
生物统计学的概念及主要内容
一、概念
生物统计学（Biostatistics）是数
理统计在生物学研究中的应用，它是用 数理统计的原理和方法来认识、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、国势学派，又叫记述学派 创建于17世纪的德国
代表人物：海尔曼.康令（Herman Conring，1606～1681） 阿痕瓦尔（Gottfried Achenwall，1791～1772）
代表作：《近代欧洲各国国势论》首次采用“stastistik” 德国经济学家和统计学家克尼斯（K . G . A Knies，
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。
F. Galton（高尔登，英国，1822～1911）
[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. 兽医统计方法. 成都科技大学出版社， 1991。 [3]南京农业大学主编. 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] 李春喜等编著。生物统计学学习指导。科学出版社， 2008
第二节 生物统计学发展概况
统计发展史可以追溯到远古的原始社会，但是， 能使人类的统计实践上升到理论上予以概括总结的 程度，即开始成为一门系统的学科统计学，却是近 代的事情，距今只有三百余年的短暂历史。
现代统计学起源于17世纪，主要有两个来源： 1政治科学需要，2当时贵族阶层对机率数学理论很 感兴趣而发展起来的。另外，研究天文学的需要也 促进了统计学的发展。统计学发展的概貌，大致可 划分为古典记录统计学、近代描述统计学和现代推 断统计学三种形态。
二、统计学发展史中的重大事件与重要代表人物
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
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。
4、社会统计学派 以德国为中心，创建于19世纪后期 代表人物：恩格尔（C.I.E. Engel，1821～1896）
梅尔（ C.G.V. Mager ，1841～1925） 认为统计学研究的对象是社会科学，而数理统计学是一门 应用数学。 19世纪中叶诞生了马克思主义的统计理论，后来，列宁对 其进行了丰富和发展。
生物统计学
课程学习的基本要求
学
时： 51
选用教材任：课教李师春喜 ：陈主彦编云
普通授《高生课等教 物 时育统 数“ 十 计 ：一0分8 ，：科3学分出版社。
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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；平均数的统计推断；方差分析；
二、主要内容
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
三 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 性状和特性的数量特征。 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。
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。
1821～1898）在1850年发表的论文《独立科学的统计学》中 主张把“国家论”作为“国势学”的科学命名，“统计学” 作为“政治算术”的科学命名。
3、数理统计学派 产生于19世纪中叶 代表人物：阿道夫.凯特勒（L.A.J Quetelet，1796～1874）
高尔登（F.Galtonl，1822～1911） 皮尔逊（K.Pearson，1857～1936 ） 逐渐形成一门独立的应用数学。 1867年韦特斯坦（T.Wittstein）把既是数学，又是统 计学的新生科学命名为数理统计学。
2 检验；直线回归与相关；可直线化非线性回归分
析；协方差分析；试验设计的基本原理和方法及对 比设计、 随机区组设计，裂区设计，正交设计等。
方
主
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。
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培养
严谨的治学态度 精细的治学作风 独立的自学能力
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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 作图清楚 书写整齐
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主要教学参考文献