生物统计学课后重点题答案
生物统计学(习题举例和解答)
u
y 0 / n
20 21 1 . 2 / 100
8 . 33
建立H0的拒绝域：因HA： ≠ 0 ，故为双侧 检验，当|u|＞u0.05（双）时拒绝H0，查表得u0.05(双) =1.96。 结论：因|u|=8.33> u0.05 =1.96 ，故拒绝H0， 接受HA。即改变饵料后,对虾体重有显著变化。
S XY 172 b 6.143 S XX 28 a y bx 24 6.143 4 0.571
回归方程为： ˆ -0.571 6.143X Y 172 28 1080
r
S XY S XX S YY
0.989 r5,0.01 0.874
周数X 高度Y(cm) 1 5 2 13 3 16 4 23 5 33 6 38 7 40
试作一元线性回归分析，计算相关系数并 作检验。
解：
X 1 2 3 4 5 6 7 和 X’=X-4 -3 -2 -1 0 1 2 3 0 X’2 9 4 1 0 1 4 9 28 Y 5 13 16 23 33 38 40 Y’=Y-24 -19 -11 -8 -1 9 14 16 0 Y’2 361 121 64 1 81 196 256 1080 X’Y’ 57 22 8 0 9 28 48 172
方差分析表
变差来源 平方和 自由度 药物 窝别 29.17 1.58 2 3 均方 14.58 0.53 F 10.71* 0.38 F0.05 5.14 4.76 F0.01 10.92 9.78
误差
总和
8.17
38.92
6
11
1.36
结论:不同药物间有显著差异，窝别之间无显著差异。
生物统计学试题库及答案
生物统计学试题库及答案一、单项选择题1. 生物统计学中，数据的变异性通常用以下哪个指标来衡量？A. 平均值B. 中位数C. 众数D. 标准差答案：D2. 在统计学中，总体是指：A. 研究对象的全体B. 研究对象的一部分C. 研究对象的样本D. 研究对象的个体答案：A3. 以下哪个不是描述性统计的内容？A. 频率分布B. 描述性统计图C. 回归分析D. 集中趋势的度量答案：C4. 假设检验中，P值小于显著性水平α，我们通常会：A. 拒绝零假设B. 接受零假设C. 不能做出决策D. 需要更多的数据答案：A5. 以下哪种分布是正态分布？A. 均匀分布B. 泊松分布C. 指数分布D. 高斯分布答案：D二、多项选择题1. 下列哪些是生物统计学中常用的统计图表？A. 条形图B. 散点图C. 箱线图D. 饼图答案：ABC2. 在进行方差分析时，需要考虑的因素包括：A. 组间差异B. 组内差异C. 样本大小D. 总体均值答案：ABC3. 以下哪些是生物统计学中常用的参数估计方法？A. 最大似然估计B. 贝叶斯估计C. 矩估计D. 最小二乘估计答案：ABCD三、填空题1. 生物统计学中，________是用来描述数据集中趋势的指标。
答案：平均值2. 在回归分析中，________是用来衡量自变量对因变量影响程度的指标。
答案：回归系数3. 假设检验的基本步骤包括：________、________、________、________。
答案：提出假设、选择检验统计量、确定显著性水平、做出决策4. 在生物统计学中，________是用来描述数据离散程度的指标。
答案：方差5. 正态分布的数学表达式为：________。
答案：N(μ, σ^2)四、简答题1. 简述生物统计学在生物科学研究中的作用。
答案：生物统计学在生物科学研究中的作用包括：帮助研究者设计实验，以确保数据收集的有效性和可靠性；对收集到的数据进行分析，以检验研究假设；评估实验结果的可靠性和普遍性；以及在数据解释和报告中提供科学依据。
生物统计学习题集参考答案
生物统计学习题集参考答案第一章概论一、填空1 变量按其性质可以分为连续变量和非连续变量。
2 样本统计数是总体参数的估计量。
3 生物统计学是研究生命过程中以样本来推断总体的一门学科。
4 生物统计学的基本内容包括_试验设置、统计分析_两大部分。
5 统计学的发展过程经历了古典记录统计学、近代描述统计学现代推断统计学3个阶段。
6 生物学研究中，一般将样本容量n大于等于30称为大样本。
7 试验误差可以分为__随机误差、系统误差两类。
二、判断（-）1 对于有限总体不必用统计推断方法。
（-）2 资料的精确性高，其准确性也一定高。
(+) 3 在试验设计中，随机误差只能减少，而不可能完全消除。
（+）4 统计学上的试验误差，通常指随机误差。
三、名词解释样本：从总体中抽出的若干个体所构成的集合称为样本。
总体：具有相同的个体所构成的集合称为总体。
连续变量：是指在变量范围内可抽出某一范围的所有值。
非连续变量：也称离散型变量，表示变量数列中仅能取得固定数值并且通常是整数。
准确性：也称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真实值接近的程度。
精确性：也称精确度指在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程度的大小。
第二章试验资料的整理与特征数的计算一、填空1 资料按生物的性状特征可分为___数量性状资料_变量和__变量性状资料_变量。
2 直方图适合于表示__计量、连续变量_资料的次数分布。
3 变量的分布具有两个明显基本特征，即_集中性_和__离散性_。
4 反映变量集中性的特征数是__平均数__，反映变量离散性的特征数是__变异数（标准差）_。
5 样本标准差的计算公式s= √∑（x-x横杆）平方/(n-1)。
二、判断( - ) 1 计数资料也称连续性变量资料，计量资料也称非连续性变量资料。
( - ) 2 条形图和多边形图均适合于表示计数资料的次数分布。
（ +）3 离均差平方和为最小。
（ + ）4 资料中出现最多的那个观测值或最多一组的中点值，称为众数。
生物统计试题总结及答案
生物统计试题总结及答案一、选择题1. 下列哪项是生物统计学的主要研究内容？A. 生物数据的收集B. 生物数据的分析C. 生物数据的解释D. 以上都是答案：D2. 统计学中，总体是指：A. 研究对象的个体B. 研究对象的全体C. 研究对象的样本D. 研究对象的子集答案：B3. 描述数据集中趋势的统计量是：A. 平均数B. 中位数C. 众数D. 以上都是答案：D二、填空题1. 统计学中的________是指在一定条件下，可能发生也可能不发生的事件。
答案：随机事件2. 在生物统计学中，________是用来描述数据分布形态的统计量。
答案：偏度3. 回归分析中，________系数表示自变量对因变量的影响程度。
答案：回归三、简答题1. 简述生物统计学在生物科学研究中的应用。
答案：生物统计学在生物科学研究中的应用包括：实验设计、数据收集、数据分析、结果解释和科学决策等。
2. 描述一下生物统计学中的假设检验。
答案：假设检验是生物统计学中的一种方法，用于根据样本数据对总体参数进行推断。
它包括提出假设、选择适当的检验方法、计算检验统计量和做出决策等步骤。
四、计算题1. 已知某生物实验中，一组数据的平均数为10，标准差为2，求这组数据的变异系数。
答案：变异系数 = 标准差 / 平均数 = 2 / 10 = 0.22. 假设某生物实验中，两组数据的均值分别为5和7，标准差分别为1和1.5，求两组数据的均值差异的置信区间（置信度为95%）。
答案：首先需要计算两组数据的均值差异的标准误差，然后使用t分布表查找相应的t值，最后计算置信区间。
具体计算过程略。
五、论述题1. 论述生物统计学在现代生物技术发展中的重要性。
答案：生物统计学在现代生物技术发展中的重要性体现在：它提供了科学的数据收集和分析方法，帮助科研人员从大量数据中提取有价值的信息，从而推动了生物科学的进步。
此外，生物统计学还有助于提高实验设计的合理性和数据分析的准确性，减少实验误差，提高研究结果的可靠性。
生物统计学(第3版)杜荣骞 课后习题答案 第二章 概率和概率分布
第二章概率和概率分布2.1做这样一个试验，取一枚五分硬币，将图案面称为A，文字面称为B。
上抛硬币，观察落下后是A向上还是B向上。
重复10次为一组，记下A向上的次数，共做10组。
再以100次为一组，1 000次为一组，各做10组，分别统计出A的频率，验证2.1.3的内容。
答：在这里用二项分布随机数模拟一个抽样试验，与同学们所做的抽样试验并不冲突。
以变量Y表示图向上的次数，n表示重复的次数，m表示组数，每次落下后图向上的概率φ＝1/2。
SAS程序如下，该程序应运行3次，第一次n＝10，第二次n＝100，第三次n＝1000。
options nodate;data value;n=10;m=10;phi=1/2;do i=1 to m;retain seed 3053177;do j=1 to n;y=ranbin(seed,n,phi);output;end;end;data disv;set value;by i;if first.i then sumy=0;sumy+y;meany=sumy/n;py=meany/n;if last.i then output;keep n m phi meany py;run;proc print;title 'binomial distribution: n=10 m=10';run;proc means mean;var meany py;title 'binomial distribution: n=10 m=10';run;以下的三个表是程序运行的结果。
表的第一部分为每一个组之Y的平均结果，包括平均的频数和平均的频率，共10组。
表的第二部分为10组数据的平均数。
从结果中可以看出，随着样本含量的加大，样本的频率围绕0.5做平均幅度越来越小的波动，最后稳定于0.5。
binomial distribution: n=10 m=10OBS N M PHI MEANY PY1 10 10 0.5 5.7 0.572 10 10 0.5 4.5 0.453 10 10 0.5 5.1 0.514 10 10 0.5 6.1 0.615 10 10 0.5 6.1 0.616 10 10 0.5 4.3 0.437 10 10 0.5 5.6 0.568 10 10 0.5 4.7 0.479 10 10 0.5 5.2 0.5210 10 10 0.5 5.6 0.56binomial distribution: n=10 m=10Variable Mean ---------------------- MEANY 5.2900000 PY 0.5290000 ----------------------binomial distribution: n=100 m=10 OBS N M PHI MEANY PY1 100 10 0.5 49.71 0.49712 100 10 0.5 49.58 0.49583 100 10 0.5 50.37 0.50374 100 10 0.5 50.11 0.5011 5 100 10 0.5 49.70 0.49706 100 10 0.5 50.04 0.50047 100 10 0.5 49.20 0.49208 100 10 0.5 49.74 0.49749 100 10 0.5 49.37 0.4937 10 100 10 0.5 49.86 0.4986binomial distribution: n=100 m=10Variable Mean ---------------------- MEANY 49.7680000 PY 0.4976800 ----------------------binomial distribution: n=1000 m=10 OBS N M PHI MEANY PY1 1000 10 0.5 499.278 0.499282 1000 10 0.5 499.679 0.499683 1000 10 0.5 499.108 0.499114 1000 10 0.5 500.046 0.50005 5 1000 10 0.5 499.817 0.49982 6 1000 10 0.5 499.236 0.49924 7 1000 10 0.5 499.531 0.499538 1000 10 0.5 499.936 0.499949 1000 10 0.5 500.011 0.50001 10 1000 10 0.5 500.304 0.50030binomial distribution: n=1000 m=10Variable Mean ---------------------- MEANY 499.6946000 PY 0.4996946 ----------------------2.2 每个人的一对第1号染色体分别来自祖母和外祖母的概率是多少？一位男性的X 染色体来自外祖父的概率是多少？来自祖父的概率呢？答： （1）设A 为一对第1号染色体分别来自祖母和外祖母的事件，则()41211211=⨯⨯⨯=A P（2）设B 为男性的X 染色体来自外祖父的事件，则()21211=⨯=B P（3）设C 为男性的X 染色体来自祖父的事件，则 ()0=C P2.3 假如父母的基因型分别为I A i 和I B i 。
生物统计附实验设计最全资料--复习题、课后思考题、试卷及答案
数服从（ ）分布。A. N(10, 1) B. N(0, 10) C. N(0, 1) D. N(10, 10)
4、F 检验后的最小显著差数多重比较检验法又可记为（ ）。
A、 LSD 法
B、 PLSD 法
C、 SSR 法 D、 DLSD
5、正态分布不具有下列（ ）之特征。
A、左右对称 B、单峰分布 C、中间高、两头低 D、概率处处相等
23、独立性检验中，当某一单元格所计算的理论次数在 5 以下时，要进行相近单元格合并处理。
24、三种统计分析能得出两试验因素有无相关性的结论，它们是：两因素有重复观测值方差分析，
通过互作效应检验说明、独立性检验和相关回归分析。
25、假设检验差异显著或极显著，通常用“*”或“**”表示，说明：有 95%或 99%的把握说明处理
答：进行多次平行试验能控制和降低随机误差，虽然单次测量的随机误差没有规律，但多次测量的
总体却服从统计规律，通过对测量数据的统计处理，能在理论上估计起对测量结果的影响。只要试
验工作做得精细，系统误差容易克服。
6、统计表与统计图有何用途？常用统计图、统计表有哪些？三线表的意义？ 答：统计表使用表格形式来表示数量关系，统计图是用几何图形来表示数量关系，可以把研究对象 的特征、内部构成、相互关系等简明、形象的表达出来，便于比较分析 统计表：简单表、复合表 统计图：长条图、圆图、线图、直方图、折线图 7、为什么变异系数要与平均数、标准差配合使用？ 答：因为变异系数的大小，同时受到平均数和标准差两个统计数的影响，因而在利用变异系数表示
27、假设检验的两个类型错误相互制约，处理好它们之间的矛盾的措施是加大样本含量、降低试验
误差。
28、试验误差既影响样本观测值的准确性，又影响假设检验的可靠性，因而试验之前应采用合理的
生物医学研究的统计学方法_课后习题解答
思考与练习参考答案第1章绪论一、选择题1. 研究中的基本单位是指( D)。
A．样本 B. 全部对象C．影响因素D. 个体E. 总体2. 从总体中抽取样本的目的是（ B ）。
A．研究样本统计量 B. 由样本统计量推断总体参数C．研究典型案例 D. 研究总体统计量Ｅ. 计算统计指标3. 参数是指（ B ）。
A．参与个体数 B. 描述总体特征的统计指标C．描述样本特征的统计指标 D. 样本的总和 E. 参与变量数4. 下列资料属名义变量的是（E）。
A．白细胞计数B．住院天数C．门急诊就诊人数D．患者的病情分级 E. ABO血型5．关于随机误差下列不正确的是（C）。
A．受测量精密度限制B．无方向性 C. 也称为偏倚Ｄ．不可避免 E. 增加样本含量可降低其大小二、名称解释（答案略）1. 变量与随机变量2. 同质与变异3. 总体与样本4. 参数与统计量5. 误差6. 随机事件7. 频率与概率三、思考题1. 生物统计学与其他统计学有什么区别和联系？答：统计学可细分为数理统计学、经济统计学、生物统计学、卫生统计学、医学统计学等，都是关于数据的学问，是从数据中提取信息、知识的一门科学与艺术。
而生物统计学是统计学原理与方法应用于生物学、医学的一门科学，与医学统计学和卫生统计学很相似，其不同之处在于医学统计学侧重于介绍医学研究中的统计学原理与方法，而卫生统计学更侧重于介绍社会、人群健康研究中的统计学原理与方法。
2. 某年级甲班、乙班各有男生50人。
从两个班各抽取10人测量身高，并求其平均身高。
如果甲班的平均身高大于乙班，能否推论甲班所有同学的平均身高大于乙班？为什么？答：不能。
因为，从甲、乙两班分别抽取的10人，测量其身高，得到的分别是甲、乙两班的一个样本。
样本的平均身高只是甲、乙两班所有同学平均身高的一个点估计值。
即使是按随机化原则进行抽样，由于存在抽样误差，样本均数与总体均数一般很难恰好相等。
因此，不能仅凭两个样本均数高低就作出两总体均数熟高熟低的判断，而应通过统计分析，进行统计推断，才能作出判断。
张勤主编的生物统计学方面的习题作业及答案
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。
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6.8生长激素缺乏症的患儿，在用生长激素治疗前和治疗6个月后的身高和体重数据如下表[33]：y±sy±s身高/cm 108±12 114±13 20体重/kg 20.9±2.2 24.2±4.3 20先用t检验，推断治疗前和治疗后的平均身高和平均体重在α = 0.05水平上的差异显著性，再用治疗前和治疗后的平均数差数的0.95置信区间验证。
你认为这是一种很好的实验设计吗？怎样做检验的效果可能会更好？答：1. 先做成组数据t检验：(1)身高：T-Test for Non-Primal DataF FUTAILP T DF TUTAILP1.17361 0.36536 1.51668 38.0000 0.0688121.17361 0.36536 1.51668 37.7591 0.068838(2)体重：T-Test for Non-Primal DataF FUTAILP T DF TUTAILP3.82025 .0026673 3.05542 38.0000 .00204823.82025 .0026673 3.05542 28.3091 .00243042. 计算置信区间：(1)身高：Confidence Limits on the Difference of Meansfor Non-Primal DataF FUTAILP ALPHA LCLDMSEQ UCLDMSEQ LCLDMSUN UCLDMSUN1.17361 0.36536 0.05 -2.0085214.0085 -2.01020 14.0102(2)体重：Confidence Limits on the Difference of Meansfor Non-Primal DataF FUTAILP ALPHA LCLDMSEQ UCLDMSEQ LCLDMSUN UCLDMSUN3.82025 .0026673 0.05 1.11356 5.48644 1.08871 5.51129根据问题的要求，本例的t检验应为双侧检验，当t的显著性概率小于0.025时拒绝H0。
检验的结果，身高治疗前后的差异不显著。
从置信区间计算的结果，可以看出，身高的置信区间包含0，因此身高的差异不显著，体重的置信区间不包含0，因此体重的差异显著。
统计假设检验与置信区间得到的结果是一致的。
另外，本例的实验设计是配对设计，但在处理数据时，作者按成组设计计算的，虽不能算是错误，但减低了检验效率。
第五章统计推断5.1 统计假设有哪几种？它们的含义是什么？答：有零假设和备择假设。
零假设：假设抽出样本的那个总体之某个参数（如平均数）等于某一给定的值。
备择假设：在拒绝零假设后可供选择的假设。
5.2小概率原理的含义是什么？它在统计假设检验中起什么作用？答：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，从而否定假设。
小概率原理是显著性检验的基础，或者说显著性检验是在小概率原理的基础上建立起来的。
5.3什么情况下用双侧检验？什么情况下可用单侧检验？两种检验比较，哪一种检验的效率更高？为什么？答：以总体平均数为例，在已知μ不可能小于μ0时，则备择假设为H A：μ>μ0，这时为上尾单侧检验。
在已知μ不可能大于μ0时，则备择假设为H A：μ<μ0，这时为下尾单侧检验。
在没有关于μ不可能小于μ0或μ不可能大于μ0的任何信息的情况下，其备择假设为H A：μ≠μ0，这时为双侧检验。
两种检验比较，单侧检验效率更高，因为在单侧检验时，有一侧的信息是已知的，信息量大于双侧检验，因此效率高于双侧检验。
5.4显著性水平是一个指数还是一个特定的概率值？它与小概率原理有什么关系？常用的显著水平有哪几个？答：显著性水平是一个特定的概率值。
在小概率原理的叙述中提到“若根据一定的假设条件，计算出来该事件发生的概率很小”，概率很小要有一个标准，这个标准就是显著水平。
常用的显著水平有两个，5％和1％。
5.5为什么会产生I型错误？为什么会产生II型错误？两者的关系是什么？为了同时减少犯两种错误的概率，应采取什么措施？答：在H0是真实的情况下，由于随机性，仍有一部分样本落在拒绝域内，这时将拒绝H0，但这样的拒绝是错误的。
即，如果假设是正确的，却错误地据绝了它，这时所犯的错误称为I型错误。
当μ≠μ0，而等于其它的值（μ1）时，样本也有可能落在接受域内。
当事实上μ≠μ0，但错误地接受了μ＝μ0的假设，这时所犯的错误称为II型错误。
为了同时减少犯两种错误的概率，应当增加样本含量。
5.6统计推断的结论是接受H0，接受零假设是不是表明零假设一定是正确的？为什么？“接受零假设”的正确表述应当是什么？答：统计推断是由样本统计量推断总体参数，推断的正确性是与样本的含量有关的。
以对平均数的推断为例，当样本含量较少时，标准化的样本平均数u值较小，很容易落在接受域内，一旦落在接受域内，所得结论将是接受H0。
如果抽出样本的总体参数μ确实不等于μ0，当增加样本含量之后，这种差异总能被检验出来。
因此接受H0并不表明H0一定是正确的。
接受H0的正确表述应当是：尚无足够的理由拒绝H0。
尚无足够的理由拒绝H0并不等于接受H0。
5.7配对比较法与成组比较法有何不同？在什么情况下使用配对法？如果按成组法设计的实验，能不能把实验材料随机配对，而按配对法计算，为什么？答：配对比较法：将独立获得的若干份实验材料各分成两部分或独立获得的若干对遗传上基本同质的个体，分别接受两种不同的处理；或者同一个实验对象先后接受两种不同处理，比较不同的处理效应，这种安排称为配对实验设计。
成组比较法：将独立获得的若干实验材料随机分成两组，分别接受不同的处理，这种安排称为成组比较法。
在生物统计学中，只有遗传背景一致的成对材料才能使用配对比较法。
如果按成组比较法设计的实验，不能把实验材料进行随机配对而按配对法计算。
因为这种配对是无依据的，不同配对方式所得结果不同，其结果不能说明任何问题。
5.8如果一个配对实验设计，在处理数据时使用了成组法计算，后果是什么？答：对于一个配对设计，在处理数据时按成组法计算，虽然不能认为是处理错误，但会明显降低处理的敏感性，降低了检验的效率。
5.9已知我国14岁的女学生，平均体重为43.38 kg。
从该年龄的女学生中抽取10名运动员，其体重(kg) 分别为：39、36、43、43、40、46、45、45、42、41。
问这些运动员的平均体重与14岁的女学生平均体重差异是否显著？答：H0：μ＝μ0（43.38 kg）H A：μ≠μ0正态性检验：从正态概率图看，抽出样本的总体近似服从正态分布。
SAS程序为：options linesize=76 nodate;data girl;input weight @@;diff=weight-43.38;cards;39 36 43 43 40 46 45 45 42 41;run;proc means n t prt ;var diff;title 'T-Test for Single Mean';run;结果见下表：T-Test for Single MeanAnalysis Variable : DIFFN T Prob>|T|--------------------------10 -1.4117283 0.1917--------------------------P >0.05，尚无足够的理由拒绝H 0。
5.10 以每天每千克体重52 μmol 5－羟色胺处理家兔14天后，对血液中血清素含量的影响如下表[9]：y /（μg · L -1） s /（μg · L -1） n 对照组4.20 1.21 12 5－羟色胺处理组 8.49 1.11 9检验5－羟色胺对血液中血清素含量的影响是否显著？答：首先，假定总体近似服从正态分布（文献中没有给出）。
方差齐性检验的统计假设为：21210σσσσ≠=：：A H H根据题意，本题之平均数差的显著性检验是双侧检验，统计假设为：21210μμμμ≠=：：A H H程序如下：options nodate;data common;input n1 m1 s1 n2 m2 s2;dfa=n1-1; dfb=n2-1;vara=s1**2; varb=s2**2;if vara>varb then F=vara/varb;else F=varb/vara;if vara>varb then Futailp=1-probf(F,dfa,dfb);else Futailp=1-probf(F,dfb,dfa);df=n1+n2-2;t=abs(m1-m2)/sqrt(((dfa*vara+dfb*varb)*(1/n1+1/n2))/df);utailp=1-probt(t,df);k=vara/n1/(vara/n1+varb/n2);df0=1/(k**2/dfa+(1-K)**2/dfb);t0=abs(m1-m2)/sqrt(vara/n1+varb/n2);utailp0=1-probt(t0,df0);f=f; Futailp=Futailp; df=df; t=t; tutailp=utailp; output;df=df0; t=t0; tutailp=utailp0; output;cards;12 4.20 1.21 9 8.49 1.11;proc print;id f;var Futailp t df tutailp;title 'T-Test for Non-Primal Data';run;结果如下：T-Test for Non-Primal DataF FUTAILP T DF TUTAILP1.18830 0.41320 8.32277 19.0000 4.6339E-81.18830 0.41320 8.43110 18.1369 5.4346E-8首先看F 检验，方差齐性检验是双侧检验，当显著性概率P <0.025时拒绝H 0，在这里P ＝0.41，因此方差具齐性。
方差具齐性时的t 检验，看第一行的结果，其上侧尾区的显著性概率P 是一个非常小的值，远远小于0.005。
因此拒绝H 0，5－羟色胺对血液中血清素的含量有极显著的影响。
5.11 以每天每千克体重52 μmol 5－羟色胺处理家兔 14天后，体重变化如下表[9]：y /kg s /kg n 对照组0.26 0.22 20 5－羟色胺处理组 0.21 0.18 20检验5－羟色胺对动物体重的影响是否显著？答：首先，假定总体近似服从正态分布（文献中没有给出）。