生物统计学基础(绪论)
生物统计学_第一章绪论
下，重复试验多次，随机事件的频率近似于它的概率。
第三节 生物统计学发展概况
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，提出“拉普拉斯定理”，并应用到人口统计、天文学
等方面的研究上。在实践上，拉普拉斯于1786年写了一篇关于巴黎人
总体
随机抽样 统计推断
样本
总体
研究的目的是要了解总体，观测到的是样本，通过样本来推 断总体是统计分析的基本特点。
二、变量与常数
• 变量或变数（Variable）：相同性质的事物间表现差异性的某项特征称之为变量或 变数。它是表示在一个界限内变动着的性状数值。 变量测得的值称为变量值或观 测值（value of variable） 随机变量：变量取值的变化是不可预测的 变量按其性质可以分为连续变量和非连续性变量。 连续性变量表示在变量范围内可以抽出某一范围的所有值，这种变量之间是连续 的、无限的 。如小麦的株高在80-90cm之间，在次范围内可以取无数个变量。 非连续性变量也称之为离散型变量，表示在变量数列中，仅能取得固定数值，并 且通常是整数。如单位面积水稻的茎数、小白鼠产仔数等 常数（constant）：不能给予不同数值的变量，它代表事物特征和性质的数值， 通常由变量计算而来，在一定过程中是不变的。如总体平均数、标准差、变异系 数等。
第三节 生物统计学发展概况
统计学发展史中的重大事件与重要代表人物
一、古典记录统计学(17世纪中叶至19世纪中叶)
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。贝努里大数定律是第一个从数学上被严格证明的概率论 定律, 它由贝努里在其1713年出版的名著《推测术》中详细给出。此法 则的意义是：在随机事件的大量重复出现中，往往呈现几乎必然的规律， 这类规律就是大数法则。通俗地说，这个定理就是，在试验不变的条件
生物统计学
退 出
样本容量(sample size)
样本中所包含的个体数目叫或大小，
样本容量常记为n。
通常把n≤30的样本叫小样本，n
>30的样本叫大样本。
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随机抽样(random sampling)
所谓随机抽取的样本是指总体中的每一个 个体都有同等的机会被抽取组成样本。 样本毕竟只是总体的一部分，尽管样本具有 一定的含量也具有代表性，通过样本来推断总体 也不可能是百分之百的正确。有很大的可靠性但
精确性(precision)也叫精确度，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。 若观测值彼此接近，即任意二个观测值xi 、xj
相差的绝对值|xi －xj |小，则观测值精确性高；
反之则低。
准确性、精确性的意义见图1-1。
调查或试验的准确性、精确性合称为正确性。
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总体的一部分称为样本(sample)；
含有有限个个体的总体称为有限总体；
包含有无限多个个体的总体叫无限总体；
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假想总体
例如进行几种饲料的饲养试验，实际 上并不存在用这几种饲料进行饲养的总体， 只是假设有这样的总体存在，把所进行的
试验看成是假想总体的一个样本；
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在调查或试验中应严格按照调查或试验计
划进行，准确地进行观测记载，力求避免人为
差错，特别要注意试验条件的一致性，即除所
研究的各个处理外，供试畜禽的初始条件如品 种、性别、年龄、健康状况、饲养条件、管理 措施等应尽量控制一致，并通过合理的调查或 试验设计努力提高试验的准确性和精确性。 由于真值μ常常不知道，所以准确性不易 度量，但利用统计方法可度量精确性。
生物统计学
• 主要内容： 1）数据的审核与修订 2）数据的汇总与分组 3）基本统计特征计算 4）用图表展示结果
1.资料的分类
什么是资料（data）？ 资料有哪些种类？
连续性资料（comtinuous data）? 离散性（间断性）资料（discrete data）? 离散性资料又分成哪两类？
计数资料（counting data） 分类资料（categorical data）
1 资料的分类
特点：数字性、大量性、具体性 类型：
连续性资料：一定范围内可取任何实数值的 数据资料。如：身高 离散性资料：一定范围内只取有限值的数据。
计数资料：用计数的方式得到的数据资料， 如：人数，鸡蛋数
分类资料：以类别作为分类对象，如：性别
（variate）。
变量在某一个体具体表现出来的数值又称为变数或 称观测值（observed value）、数据（data）、 资料（data）
变量是和常量（constant）相对应的一个概念
参数和统计量 用来描述总体特征的数值称为参数（parameter） 由样本观测值计算得到的描述样本特征的数值称为
第二章 资料整理
1 资料的分类 2 数据的频率分布 3 数据的表示方法 4 集中趋势的度量计资料：指反映事物、现象或过程的数据资料。 包括原始资料和次级资料。
特点：
（1）数字性：数字形式或者可以转换为数字形式。 （2）大量性：大量相像或对同类相像观察所取得的
总体与样本的关系：样本必须来自于总体 样本必须能代表总体
如： 一叶知秋
管窥蠡测 尝鼎一脔
总体与样本关系不好的例子：
一叶障目 瞎子摸象
变异和变量
在实践中，无论是总体还是样本，无论是调查还是 试验，所得到的数值都是有差别的，这种差别在 统计学中称为统计数据的变异（variation）
生物统计学 第一章 绪论
n1
p2
Ⅱ
p1
n2
Ⅳ
p1 p2
n2
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三、制订试验方案的要点
1. 拟订试验方案前应通过回顾以往研究的进展、调 查交流、文献检索等明确试验的目的，形成对所 研究主题及其外延的设想，使待拟订的试验方案 能针对主题确切而有效地解决问题。
2. 根据试验目的确定供试因素及其水平。
3. 试验方案中应包括有对照水平或处理 ，简称对照 （check，符号CK）。
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试验中发生的误差有两种：
系统误差(systematic error)
具有一定原因的偏差(bias)
比如由于在观测中因仪器不准，工作者的习 惯和偏向等原因所引起的观察值偏大或偏小的 差异。
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偶然误差(random error)
完全偶然性的，找不出确切原因的。
律； 5. Karl Pearson用统计方法研究进化问题，并创建了
Biometrika杂志； 6. Galton研究了亲子身高的回归问题； 7. 20世纪以来Gosset用实验方法发现了t分布；
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8. Fisher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，还将统计方 法用之于研究数量性状的基因效应；
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第二节 试验方案
一、试验因素与水平 二、试验指标与效应 三、制订试验方案的要点
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一、试验因素与水平
1、因素(factor)
试验方案是根据试验目的和要求所拟进行比较的一组 试验处理(treatment)的总称。
农业与生物学研究中，不论农作物还是微生物，其生 长、发育以及最终所表现的产量受多种因素的影响，其 中有些属自然的因素，如光、温、湿、气、土、病、虫 等，有些是属于栽培条件的，如肥料、水分、生长素、 农药、除草剂等。
生物统计学最新名词解释
第一章绪论与第二章概率论基础1总体：指研究对象的全体，它是由研究对象中的所有单元组成的。
总体中包含单元的数目称作总体容量（或大小）用 N 表示。
2个体：3样本：是指按照抽样规则所抽中的那部分单元所组成的集合。
4样本含量：样本所包含的单位数用 n 表示，称为样本含量。
5随机样本：总体是唯一的、确定的，而样本是不确定的、可变的、随机的。
6参数：反映总体数量特征的综合指标称为总体参数。
常见的总体参数主要有：总体总和；总体均值；总体比率；总体比例等。
7统计量：反映样本数量特征的综合指标称之为统计量。
统计量是n元样本的一个实值函数，是一个随机变量，统计量的一个具体取值即为统计值。
主要样本统计量有：样本总和、样本均值、样本比率、样本比例等。
8准确性9精确性10必然现象11随机现象:带有随机性、偶然性的现象.12随机试验:如果每次试验的可能结果不止一个，且事先不能肯定会出现哪一个结果，这样的试验称为随机试验.13随机事件:在一次试验中可能发生也可能不发生的事件称为随机事件，简称事件.14概率的统计定义:验后概率,在相同条件下随机试验n次，某事件A出现m次（m ） , 则比值称为事件 A 发生频率。
15小概率原理16随机变量:在随机试验中所得到的取值具有随机性的量，称为随机变量。
17 离散型随机变量:所有取值可以逐个一一列举18连续型随机变量：全部可能取值不仅无穷多，而且还不能一一列举，而是充满一个区间.19标准正态分布: μ=0，σ=0的正态分布20标准正态变量21双侧概率（两尾概率）：把随机变量X落在平均数μ加减不同倍数标准差σ区间之外的概率称为两尾概率，记做α。
22单侧概率（一尾概率）：随机变量X小于μ-kσ或者大于μ+kσ的概率，称为一尾概率，记做α/2.23贝努利试验：二项试验，满足下列条件：一次试验只有两个可能结果，即“成功”和“失败”，“成功”是指我们感兴趣的某种特征；试验是相互独立的，并可以重复进行n次，在n次试验中，“成功”的次数对应一个离散型随机变量X。
生物统计课件：绪论
教材
《实用生物统计》
（第2版）
李松岗 曲红 编著 北京大学出版社
教学内容
第1章 概率论基础 第2章 随机变量及其数字特征
（第1次上机实验）
第3章 统计推断 第4章 方差分析（第2次上机实验） 第5章 回归分析（第3次上机实验）
教学参考书
生物统计学基础
Bernard Rosner著 孙尚拱 译 科学出版社
本人的教学理念：
从数据和问题出发 强调统计概念、
统计方法、 统计思想 突出应用 上机实验用SPSS
重要提示
换班最后截止时间为： 9月12日16：00
1. 研究数据收集、整理和描
述的统计学分支
2. 内容
￥
– 搜集数据
50
– 整理数据
– 展示数据
25
– 描述性分析
3. 目的
– 描述数据特征
0 Q1 Q2 Q3 Q4
– 找出数据的基本规律 x = 30 s2 = 105
推断统计 (inferential statistics)
1. 研究如何利用样本数
总体内在的 数量规律性
统计的应用领域
经济学
医学
管理学
统计学 工程学
社会学
…
为什么要学统计？（1）
在终极的分析中，一切知识都是历史 在抽象的意义下，一切科学都是数学 在理性的基础上，所有的判断都是统计学
统计学是一种探求真理的必不可少的工具。
统计思维总有一天会像读与写一样成为一个有效 率公民的必备能力。
生物统计课程选课制的实践探索
将现行的分班制改为选课制能激励教师不断 钻研教学、改进教法、关注学生、服务学生，从 而进一步提高教学质量，最终使学生受益。“学 习自由”是高等教育的一个重要基本思想，选课 制赋予学生一定的自主权，是教学改革的制度建 设。
生物统计学基础
生物统计学基础生物统计学是一门应用数学的学科，通过数据的收集、分析和解释，帮助我们理解和推断生物学现象。
它在生态学、进化学、遗传学、流行病学以及其他生物学领域中发挥着重要作用。
本文将介绍生物统计学的基础概念和常用方法，以及其在生物学研究中的应用。
一、数据的收集与整理在生物学研究中，数据的收集和整理是非常重要的一步。
准确、全面的数据能够为后续的统计分析提供可靠的基础。
数据收集可以通过实验、调查、观察等方式进行，但在进行数据收集时，需要注意数据的可比性和可靠性。
此外，在数据整理过程中，需要进行数据筛选、纠错和缺失值处理，以保证数据的质量。
二、描述统计学描述统计学是生物统计学的基础，它通过统计指标和图表对数据进行总结和描述。
常用的描述统计学方法包括集中趋势和离散程度的度量，如均值、中位数、众数、标准差等。
这些统计指标能够帮助我们理解数据的分布特征和变异程度。
此外，图表也是描述统计学中常用的工具，如直方图、条形图和盒须图等，能够直观地展示数据的分布情况。
三、概率与假设检验概率是生物统计学的核心概念之一，它描述了事件发生的可能性。
在生物学研究中，我们经常需要进行假设检验，以评估两组样本之间是否存在显著性差异。
假设检验包括对一个或多个总体参数的假设提出，并基于样本数据计算检验统计量，进而进行假设的验证。
常用的假设检验方法有t检验、方差分析、卡方检验等，能够帮助我们从统计学角度判断样本差异是否具有显著性。
四、回归与相关分析回归分析和相关分析常用于探究变量之间的关系。
回归分析可以建立一个或多个自变量与因变量之间的数学模型，以预测和解释观测值之间的关系。
相关分析则用于评估两个变量之间的相关性，通过计算相关系数来度量变量之间的线性关系程度。
回归与相关分析能够帮助我们理解变量之间的关系及其对生物学现象的影响。
五、生存分析生存分析是生物统计学中一项重要的方法，特别适用于生物学中的时间至事件关系研究。
生存分析主要用于估计个体从某一时间点到达一个特定事件的概率。
生物统计学-名词解释
第一章绪论与第二章概率论基础1总体：指研究对象的全体，它是由研究对象中的所有单元组成的。
总体中包含单元的数目称作总体容量（或大小）用N表示。
2个体：3样本：是指按照抽样规则所抽中的那部分单元所组成的集合。
4样本含量：样本所包含的单位数用 n表示，称为样本含量。
5随机样本：总体是唯一的、确定的，而样本是不确定的、可变的、随机的。
6参数：反映总体数量特征的综合指标称为总体参数。
常见的总体参数主要有：总体总和；总体均值；总体比率；总体比例等。
7统计量：反映样本数量特征的综合指标称之为统计量。
统计量是n元样本的一个实值函数，是一个随机变量，统计量的一个具体取值即为统计值。
主要样本统计量有：样本总和、样本均值、样本比率、样本比例等。
8准确性9精确性10必然现象11随机现象:带有随机性、偶然性的现象.12随机试验:如果每次试验的可能结果不止一个，且事先不能肯定会出现哪一个结果，这样的试验称为随机试验.13随机事件:在一次试验中可能发生也可能不发生的事件称为随机事件，简称事件.14概率的统计定义:验后概率,在相同条件下随机试验n次，某事件A出现m次（m<n）,则比值称为事件A发生频率。
15小概率原理16随机变量:在随机试验中所得到的取值具有随机性的量，称为随机变量。
17 离散型随机变量:所有取值可以逐个一一列举18连续型随机变量：全部可能取值不仅无穷多，而且还不能一一列举，而是充满一个区间. 19标准正态分布: μ=0，σ=0的正态分布20标准正态变量21双侧概率（两尾概率）：把随机变量X落在平均数μ加减不同倍数标准差σ区间之外的概率称为两尾概率，记做α。
22单侧概率（一尾概率）：随机变量X小于μ-kσ或者大于μ+kσ的概率，称为一尾概率，记做α/2.23贝努利试验：二项试验，满足下列条件：一次试验只有两个可能结果，即“成功”和“失败”，“成功”是指我们感兴趣的某种特征；试验是相互独立的，并可以重复进行n次，在n 次试验中，“成功”的次数对应一个离散型随机变量X。
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►统计学是由一套处理统计数据的方法所组成。
搜集数据
整理数据
显示数据
分析数据
精品课件
统计是以数据为食物的动物
统计的本业是消化数据，并产生有营养的 结果。它的本质，和母牛相差不多。
Grass——Cow——Milk
Data—— Statistics —— Information
精品课件
什么是生物统计学？ 根据研究领域和研究对象，统计 学又分为：数理统计、经济统计、生物统 计、 医学统计、卫生统计……
1996年，有机构对申报科技成果的4586 篇科研论文分析，统计方法使用率为76%。
医学论文中统计运用错误，除了影响论 文的科学性，还可能导致严重的伦理学问题。
60年代到80年代，国外医学杂志调查表明： 20%~72%的论文有统计错误。
精品课件
为什么要学习生物统计学
1984 年 对 《 中 华 医 学 杂 志 》 、 《 中 华 内 科 杂 志》、《中华外科杂志》、《中华妇产科杂志》、《中华 儿科杂志》595篇论文的调查结果为：
生物统计学基础
Fundamentals of Biostatistics
精品课件
开设本课程的目的
通过对本课程的学习，使学生掌握统计学的基本 思想、基本概念与基本方法；着重培养学生正确运用统 计方法和统计软件解决实际问题的能力。掌握统计学方 法的特点及适用范围，正确运用统计软件处理常见数据 资料
精品课件
精品课件
指标描述
统计分析
统计描述
图表描述
统计推断
参数估计
精品课件
假设检验
统计工作中最后也是最重要的一步
► 研究设计
▪ 调查设计、实验设计和临床试验设计
► 收集数据 ► 整理数据 ► 分析数据
▪ 统计描述、统计推断
► 解释数据
根据专业等解释统计结果，并作出科学的结论
精品课件
怎样学好统计学
1、对统计学内容有一个全面的了解；建立 有所为和有所不为之理念；
读 十、相关与回归及相关与回归的SAS件实现与结果解读
精品课件
参考书目：
1．统计学David Freedman 著 中国统计 2. 生物统计学基础（原书第五版），Bernard Rosner 著，孙尚拱译 科学出版社，2005 3．医学统计学基础与典型错误辨析，胡良平主编，军 事医科出版社，2003 4．医学统计学与电脑实验（第三版），方积乾主编， 上海科学技术出版社，2006 5. 女士品茶，20世纪统计怎样变革了科学 ，David Salsburg著，邱东 等译中国统计出版社
相对数误用占 11.2%，抽样方法误用占15.9%， 统计图表误用占11.7%
1996年对4586篇论文统计（中华医学会系列杂 志占6.9%），数据分析方法误用达55.7%。
2001年《中华预防医学杂志》：中华医学会系 列杂志误用约54%（1995）。
精品课件
统计工作的步骤
研究设计 搜集资料 整理资料 分析资料
统计描述 统计推断 参数估计
假设检验
精品课件
一、研究设计
主要指统计设计，是影响研究能 否成功的最关键环节，是提高观察或实验 质量的重要保证。
内容：包括对资料搜集、整理和 分析全过程的设想与安排 。
精品课件
一、研究设计
调查设计 调查研究
实验研究： 动物、标本 实验研究 临床试验： 人
社区干预试验： 社区人群 实验设计
精品课件
实验设计的三个基本原则 1．随机化（randomized sampling） 2. 重复（repleation） 3．对照（control）
精品课件
二、搜集资料
目的：指应采取措施使能取得准确可靠的原始 数据。
资料来源：① 统计报表。 ② 经常性工作记录。
③ 专题调查或实验研究。 ④ 统计年鉴和统计数据专 辑。
精品课件
相关网站： / 医学统计之星 /index.asp 研究人员之家——实验设计&数据分 析 / SAS SPSS
要求：1、随机性 2、样本含量足够大
精品课件
三．整理资料
是将原始数据净化，系统化和条理 化，以便为下一步计算和分析打好基础的过 程。
精品课件
四．分析资料（统计分析）
目的 ：在表达数据特征的基础上，阐明事物 的内在联系和规律性。 包括两方面：
1.统计描述：用统计指标、统计图表对资料的 数量特征及分布规律进行测定和描述。 2.统计推断：用样本信息推断总体特征：① 参数估计，②假设检验。
本课程的主要内容
一、绪论 二、描述性统计 三、SAS统计软件简介与描述统计的SAS实现 四、概率论基础知识 五、参数估计及参数估计的SAS实现及结果解读 六、假设检验及假设检验的SAS实现与结果解读 七、方差分析及方差分析 的SAS实现与结果解读 八、非参数检验及非参数检验的SAS实现与结果解读 九、分类数据及分类数据假设检验的SAS实现与结果解
精品课件
为什么要学习生物统计学
“非常痛心地看到，因为数据分析的缺陷和错误，那 么多好的生物研究工作面临着被葬送的危险” 。
-- F. Yates，M.J.R. Healy
统计知识 的运用
撰写论文：报告自己观 察或实验的研究结果。
阅读论文：吸收新知识， 了解学术进展。
精品课件
为什么要学习生物统计学
精品课件
第一章 绪 论
精品课件
什么是统计学？
统计学(statistics)是关于数 据（data）的科学，是从数据中提取信 息的一门学科，包括设计、搜集、整理、 分析和表达等步骤。
精品课件
什么是统计学？
►统计学：是一门搜集、整理、显示和分析统 计数据的科学，其目的是探索数据内在的数 量规律性。
生物统计学（Biostatistics)：用统计学的
原理和方法研究生命科学中的问题的学科 。
医学统计学（medical statistics） 精品课件
卫生统计学（health statistics）
什么是生物统计学？
用统计学方法研究生命的学科，研究生物 群体内个体间的变异性和对生物性状观察过程 中的误差进行研究。（若世界上不存在变异性 和误差，则无所谓统计学）。