生物统计与实验设计
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。
《生物统计与试验设计》学习指南
《生物统计与试验设计》学习指南一、课程性质及其设置目的与要求（一）课程性质和特点《生物统计与试验设计》是农学、生物科学等专业重要的学科基础课。
本课程主要是运用数理统计原理和方法于农学和生物科学研究，着重讲授农学和生物科学研究中常用的试验设计和统计分析方法。
该课程教学的目的是使学生初步具有独立处理和分析农学和生物学试验数据的能力，为进一步学习各专业课程以及毕业论文设计与实施奠定坚实的基础。
（二）本课程的基本要求本课共分十一章。
通过本书的学习，要求应试者达到以下要求：1、理论知识方面（1）了解生物统计学的基本原理。
（2）明确试验误差的概念、来源及其控制途径。
（2）掌握试验设计的基本原则和常用设计方法的要点及特点。
（4）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（1）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。
（2）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《生物统计与试验设计》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。
因此在开设本课程之前，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绪论（一）课程内容农业试验的任务与要求，农业试验的基本方法，试验误差及其控制，统计方法的功用。
（二）学习要求了解农业试验的任务和要求；掌握统计分析的基本功用；掌握确定试验方案的基本要素；理解试验误差的概念和控制误差的措施。
（三）考核要求1、了解农业试验的任务、要求和基本方法；2、掌握试验误差及其控制方法；3、熟悉变数、统计数、总体、样本等概念。
第二章变数的次数分布（一）课程内容次数分布表，次数分布图。
（二）学习要求了解变数类型和分布的特征；掌握变数次数分布图标的制作。
（三）考核要求1、了解变数类型和分布的特征；2、熟悉次数分布表、次数分布图等概念；3、掌握变数次数分布表、次数分布图的制作。
「《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。
生物统计与实验设计
生物统计与实验设计一、简介生物统计学是一门对生命科学数据进行收集、处理、分析、解释和应用的学科。
实验设计是进行实验前的必备环节，它关乎整个研究的可靠性和有效性。
本次研究将介绍生物统计与实验设计如何应用于生物科学研究中。
文章将从实验设计的基本概念和步骤开始，然后讨论常用的统计方法和技术，最后对生物统计学在生物科学研究中的应用进行总结。
二、实验设计1.确定研究问题和研究目的：研究者需要确立研究问题和研究目的，明确需要得到的结果。
一个生物学实验的研究问题可能是考察某种药物对小鼠的心脏功能的影响。
2.设计实验：在确定研究目的之后，研究者需要设计实验，包括选择实验对象、实验方法、实验条件等，以便得到可靠的结果。
前述生物学实验中，需要考虑的实验条件包括小鼠的年龄、性别、体重、摄取饮食、麻醉方式、恢复期等。
这些条件的控制将有助于排除实验结果中可能会出现的伪影。
3.收集数据：在完成实验设计之后，研究者需要收集数据和实验结果。
数据可以通过各种方法获得，例如问卷调查、实验观察、实验数据等。
4.数据分析：在收集完数据之后，研究者需要对数据进行清理和分析，以便得到有意义和可靠的结果。
数据清理包括了识别和修正错误的数据，统计分析包括了方差分析、回归分析、协方差分析和多元分析等。
5.结果解释和报告：研究者需要对实验结果进行解释和报告，向其它科研人员或公众传递自己的研究成果。
三、常用统计方法和技术统计方法是在实验数据收集和分析时所使用的数学方法。
常见的统计方法包括描述性统计和推断性统计。
1.描述性统计：描述性统计指的是对实验数据的总体特征进行描述的方法。
通常使用的描述性统计方法包括平均值、中位数、标准差等。
描述性统计方法也可以使用图形展现实验数据的分布情况。
2.推断性统计：推断性统计指的是通过样本数据对总体数据进行推断的方法。
常见推断性统计方法包括假设检验、置信区间和回归分析等。
假设检验用于检验实验数据与假设之间是否存在显著性差异。
《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。
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
生物统计学与试验设计(电子教材2010)
《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。
生物统计试验设计案例
生物统计试验设计案例
以下是一个生物统计试验设计案例：
试验名称：探究不同光照强度对植物生长的影响
试验目的：通过比较不同光照强度下植物的生长情况，探究光照强度对植物生长的影响。
试验方法：
1. 选择5种不同光照强度的植物，分别为低光、中光、高光、超高光和过度光。
2. 在每个光照强度下种植相同品种和数量的植物，并保持其他环境条件一致。
3. 定期测量每个植物的高度、叶片数量和重量等生长指标，记录数据。
4. 使用生物统计方法分析数据，比较不同光照强度下植物生长指标的差异。
试验结果：
通过数据分析，发现随着光照强度的增加，植物的高度和叶片数量逐渐增加，但当光照强度超过一定范围时，植物的生长速度会降低。
同时，过度光照会导致植物出现黄化现象。
结论：光照强度对植物生长具有显著影响，适宜的光照强度有助于促进植物生长，但过度光照会对植物造成损害。
在实际生产中，应根据植物的种类和生长阶段选择合适的光照强度。
生物实验中的统计与实验设计
生物实验中的统计与实验设计一、引言生物实验是生物学学科中重要的实践环节之一，通过实验能够帮助学生深入了解生物学原理，并提升他们的实验能力和科学思维。
在进行生物实验时，统计与实验设计是不可或缺的重要环节，它们能够帮助学生合理地收集和分析数据，并从中得出科学结论。
因此，本教案将以生物实验中的统计与实验设计为主题，通过多个小节进行详细的论述。
二、数据的收集与处理在进行生物实验时，要准确地收集实验数据，并对数据进行合理的处理与分析。
以下是几种常见的数据收集和处理方法：a) 数据收集方法：1. 直接测量法：通过直接观察和测量，收集实验中各种变量的数值数据。
比如，对植物生长高度的测量，对动物体重的称量等。
2. 计数法：通过对数量相对较少的实验数据进行计数，来获得结果。
比如，统计实验中某种物种出现的频次，或者在某种条件下的表现情况等。
3. 抽样法：通过对实验数据进行适当的抽样，来推断整个总体的性质和规律。
比如，从一个大群体中抽取一部分个体进行观察和测量，来推断整个群体的特征。
b) 数据处理方法：1. 数据整理：对实验数据进行整理和分类，使其更具有可读性和比较性。
可以使用数据表格、图表等形式进行整理。
2. 中心位置的度量：通过计算实验数据的均值、中位数等，以评估数据的中心位置。
均值可以反映数据总体的平均水平，中位数则可以反映数据的中间水平。
根据实验需求和数据特点选择合适的中心位置度量方法。
3. 数据变异的度量：通过计算实验数据的标准差、方差等，以评估数据的变异程度。
标准差越大，说明数据之间的差异越大，方差则是标准差的平方。
4. 相关性分析：对于多个变量之间的相关程度进行分析，可以使用相关系数进行衡量。
相关系数的取值范围为-1到1，正值表示正相关，负值表示负相关，而接近于0则表示无相关。
三、实验设计实验设计是生物实验中至关重要的环节，良好的实验设计能够帮助学生有效地完成实验目标，并提高实验的准确性和可信度。
以下是几种常见的实验设计方法：a) 随机分组设计：将实验对象随机分为实验组和对照组，以消除外界因素对实验结果的影响，提高实验的可靠性。
生物统计与试验设计
生物统计学的理论体系——概率论
01
大量的、来源于生产实践的数据资料
02
生物统计学是理论与实践并重的一门学科，有时处理实践资料甚至重于理论指导
03
生物统计学的二元性： 理论与实践并重 理论与实践密切结合
04
2.二元性
3.归纳性
理论上我们总希望能获得并处理具有同一性质的所有资料
猪链球菌病研究
第二节 生物统计学的特点
二元性（Duality）
概率性（Probability）
归纳性（Induction）
不能通过描述性的定性科学或决定性的数量科学来解决生物学领域中的很多问题
生物学数据具有变异性
针对生物性状进行研究得出一个结论时，这个结论的正确性往往是相对的、有条件的，这个条件可以用概率值来表示
现实总体
（1）总体往往是无限的、假想的
■在实际工作中不可能对总体中所有的观测值一一加以考察，而只能对其中具有代表性的一小部分观测值进行研究
（2）有限的总体有时也包含数目相当多的个体，要获得全部观测值须花费大量人力、物力和时间
（3）有些性状的测定、观测值的获得带有破坏性
样本（sample）
就是从总体中抽得的一部分具有代表性的观测值所组成的子集
01
生物统计学的思维和方法已经渗透到动物生产实践和科学研究之中 《畜牧与兽医》杂志的审稿 与农业部动物检疫所（青岛）的合作 本科毕业论文答辩
02
孟德尔遗传定律、生物进化理论、分子数量遗传学和生物信息学等，它们的发现、诞生和发展，都离不开生物统计学的参与 随着分子生物学的发展，生物统计学越来越显示出它的重要性
（1）偶然性
01
随机误差是进行统计假设检验的基础，没有随机误差就没有统计假设检验 生物统计学就是为误差而诞生的，生物统计学的全部意义就是处理和估计误差
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• 3、小概率原理：若随机事件的概率很小， 、小概率原理：若随机事件的概率很小， 例如小于0.05、0.01、0.001，称之为小概率 、 例如小于 、 ， 事件。 在统计学上， 事件 。 在统计学上 ， 把小概率事件在一次 试验中看成是实际不可能发生的事件。 试验中看成是实际不可能发生的事件。 • 4、配对试验设计：先根据配对的要求将试 、配对试验设计： 验单位两两配对， 验单位两两配对，然后将配成对子的两个 试验单位随机地分配到两个处理组中。 试验单位随机地分配到两个处理组中。
• 解答：正确答案为A、B、C、D 解答：正确答案为 、 、 、
• 4、在下列试验设计方法中，（ 、在下列试验设计方法中， ）应用了局 部控制原则。 部控制原则。 • A、完全随机设计 B、配对设计 C、非配对设计 、 、 、 • D、拉丁方设计 E、随机单位组设计 、 、 • 解答：根据以上各种试验设计的特点， 解答：根据以上各种试验设计的特点，正确答案为 B、D、E 、 、
2 2 A、byxbxy B、 byxbxy C、byxbxy
D、b 2
• 解答：正确答案为C 解答：正确答案为
• 11、拉丁方试验设计中 ， 每种处理在每一行 、 每一 、 拉丁方试验设计中， 每种处理在每一行、 列都只出现（ 列都只出现（ ）次。 • A、3 、 B、4 、 C、5 、 D、1 、 • 解答：根据拉丁方设计的特点，正确答案为D 解答：根据拉丁方设计的特点，正确答案为 拉丁方设计的特点 • 12、显著性检验中 ， 同时降低犯 Ⅰ 、 Ⅱ 型错误的可 、 显著性检验中， 同时降低犯Ⅰ 能性的根本办法是（ 能性的根本办法是（ ）。 • A、增大 取值 B、减小 取值 、 、 α α 量 D、增大样本含量 、 • 解答：正确答案为D 解答：正确答案为 • 13、显著性检验中，我们要检验的假设是（ 、显著性检验中，我们要检验的假设是（ • A、无效假设 B、备择假设 、 、 D、两者其中之一 、 ）。 C、无效和备择假设 、 C、减小样本含 、
一、名词解释题
• 要求：用简洁、明了的语言或数学表达式 要求：用简洁、 准确地揭示和概括该名词的内涵和必要的 外延。 外延。 • 举例： 举例： • 1、样本标准误：样本平均数抽样总体的标 、样本标准误： 准差，简称标准误， 准差，简称标准误，它表示平均数抽样误 差的大小。 差的大小。 • 2、无效假设：被检验的假设，通过检验可 无效假设：被检验的假设， 能被接受，也可能被否定， 能被接受，也可能被否定，记作 H 0 。
D、变量 、
• 解答：根据统计量的概念可知，由样本计算的数 解答：根据统计量的概念可知， 称为统计量，因此该题正确答案为 正确答案为C。 称为统计量，因此该题正确答案为 。
2、已知甲、乙两样本资料，甲： x1 = 20 . 2 S1 = 2.19 、已知甲、乙两样本资料， ， ；乙：x2 = 12 .13, S1 = 1.50，则两资料的变异程度 （ ）。 A、甲>乙 B、甲<乙 C、甲=乙 D、无法判定 、 乙 、 乙 、 乙 、 解答： 解答：根据变异系数的计算 cv (%) = s x × 100 % 计算出甲、乙两样本资料的变异系数分别为 10.84%和12.37%，因此选答案 选答案B 和 ，因此选答案
• 解答：正确答案为A 解答：正确答案为 • 14、卡方检验中，若 χ < χ 、卡方检验中，
2 2 0.05 ( df )
,则表明（ 则表明（ 则表明
）。
• • • • • •
A、差异显著 、 C、差异不显著 、
B、差异极显著 、 D、有差异 、 ）。 B、方差的平方根 、
解答：正确答案为C 解答：正确答案为 A、方差的平方 、
C 0 .3 (1 − 0 .3)
1 10 1
10 −1
= 0 .1211
）。
• 因此正确答案为C。 因此正确答案为 。 正确答案为 • 6、若x～N(10,4),P(x≥12)等于（ 、 等于（ ～ 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 解答： ～ 为一般的正态分布， 为一般的正态分布
• 15、标准差是（ 、标准差是（
C、平方和的平方根 D、平方和的平方 、 、 解答：因为标准差的平方就是方差，正确答案为 解答：因为标准差的平方就是方差，正确答案为B
三、多项选择题
• 要求：每小题的五个备选答案中，可能有2-5个正确 每小题的五个备选答案中，可能有2 每小题的五个备选答案中 答案，将正确的答案番号填在题干的括号内，多选、 答案，将正确的答案番号填在题干的括号内，多选、 少选、 少选、错选均不得分 • 举例： 举例： • 1、下列关于平均数的说法正确的有（ 、下列关于平均数的说法正确的有（ • C、离均差之和为零 、 数的无偏估计值 ）。 • A、平均数是资料的代表数 B、离均差的平方和为零 、 、 D、样本平均数是总体平均 、 E、离均差的平方和最小 、
3、从一有限总体中抽出一个样本 ， 其观察值为 、 12、 、 从一有限总体中抽出一个样本，其观察值为8、 、 9、7、13、11、10，则该样本方差为（ 、 、 、 、 ，则该样本方差为（ ）。 A、14/3 、 B、10 、 C、4 、 D、7 、
• 解答：样本方差等于平方和（SS）除以自由 解答：样本方差等于平方和（ ） ），正确答案应为 度（df），正确答案应为 。 ），正确答案应为A。 • 4、在分组资料中，用加权法计算标准差时， 、在分组资料中，用加权法计算标准差时， 公式中x代表 代表（ 公式中 代表（ ）。 • A、总次数 、 B、各组次数 C、各组组中值 、 、 D、各观察值 、 • 解答：用加权法计算标准差的公式为： 解答：用加权法计算标准差的公式为：
）。
• A、 P(-1.96<x<1.96)=0.9545 B、P(-2.58<x<2.58)=0.99 、 、 D、P(x>2)=0.02275 、
解答： 根据标准正态分布条件下概率的计算可知， 解答 ： 根据标准正态分布条件下概率的计算可知 ， 正确答案为B、 、 正确答案为 、C、D
• 3、一元线性相关与回归分析中，相关系数的显著性检 、一元线性相关与回归分析中， 验与（ 的显著性检验完全等价。 验与（ ）的显著性检验完全等价。 • A、相关关系 、 • D、回归方程 、 B、回归关系 、 E、离均差 、 C、回归系数 、
• 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（ 结果，结果表明（ ）。 • A、处理 极显著高于处理 ； 极显著高于处理2； 、处理1极显著高于处理 • B、处理1显著高于处理 ； 、处理 显著高于处理 显著高于处理4； • C、处理 极显著高于处理 ； 极显著高于处理2； 、处理4极显著高于处理 • D、处理4极显著高于处理 ； 、处理 极显著高于处理 极显著高于处理3； • E、处理 显著高于处理 显著高于处理3 、处理2显著高于处理
•
A、处理间 、 察值间
B、因素间 C、处理内 、 、
D、所有观 、
• 解答：单因素试验方差分析中，所有观察值间的变 解答：单因素试验方差分析中，所有观察值间的变 选答案D 异就是试验的总变异，因此选答案 异就是试验的总变异，因此选答案D • 9、4×5表的独立性检验中，自由度 （ 表的独立性检验中， 、 × 表的独立性检验中 自由度df=（ ）。 A、18 B、8 、 C、19 D、12 、 、 、 • 解答：在R×C表的独立性检验中，自由度 （R-1） 解答： 表的独立性检验中， × 表的独立性检验中 自由度df=（ ） 正确答案为D （C-1），因此正确答案为 ） 因此正确答案为 • 10、一元线性相关与回归分析中 ， 相关系数与回归 、 一元线性相关与回归分析中， 系数的关系有r （ 系数的关系有 2=（ ）。 •
• 1、试验设计的三项基本原则及其作用和关 系如下： 系如下： 三 重复 原 则 随机化 局部控制 作 用 统计推断 提高精确性
无偏估计误差
Байду номын сангаас
估计误差
降低误差
• 2、因为假设检验是根据“小概率事件实际不 、因为假设检验是根据“ 可能性原理”来否定或接受无效假设的， 可能性原理”来否定或接受无效假设的，所 以不论是接受还是否定无效假设， 以不论是接受还是否定无效假设，都没有 100%的把握。 的把握。 的把握 • 显著水平的高低只表示下结论的可靠程度 的高低，即在0.01水平下否定无效假设的可靠 的高低，即在 水平下否定无效假设的可靠 程度为99％，而在0.05水平下否定无效假设的 ％，而在 程度为 ％，而在 水平下否定无效假设的 可靠程度为95%。“差异不显著”是指表面 可靠程度为 。 差异不显著” 上的这种差异在同一总体中出现的可能性大 于统计上公认的概率水平0.05，并不能理解为 于统计上公认的概率水平 ， 试验结果间没有差异。 试验结果间没有差异。
• 后可得
12 − 10 P ( x ≥ 12) = P(u ≥ ) = P(u ≥ 1) 2
= 1 [1 − (−1 ≤ u ≤ 1)] = 1 (1 − 0.6827) = 0.1587 2 2 • 因此正确答案为 。 因此正确答案为 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 显著性检验中， （ ）。 • 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 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。 （ ）的变异。 C、方差分析
二、单项选择题
• 要求：每小题有四个备选答案，从中选出一个正 要求：每小题有四个备选答案， 确答案，并将正确答案的番号填入题干的括号内。 确答案，并将正确答案的番号填入题干的括号内。 • 举例： 举例： • 1、生物统计中，由样本计算的数称为（ 、生物统计中，由样本计算的数称为（ 它受抽样变动的影响。 它受抽样变动的影响。 • A、平均数 、 B、参数 、 C、统计量 、 ），