生物统计学基础-基本概念与数据处理共81页文档
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生物统计学-1-概论
表示某个体属于几种互不相容的类型中的一
种，亦称为分类变量（categorical
variable）；
常数（constant）：不能给予不同数值，代表事物特征
和性质，由变量计算而来，如平均数、标准差等；
三、参数与统计数
参数（parameter）：是对一个总体特征的度量， 常用希腊字母表示，亦称参量；总体平均数 μ、总体标准差σ等； 统计数（statistic）：从样本中计算所得的数值， 为总体参数的估计值，常用英文字母表示， 如样本平均数 x 、样本标准差 s 等；
二、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；
判断试验结果的可靠性；
提供由样本推断总体的方法；
提供试验设计的一些重要原则；
第三节 生物统计学的发展概况
一、起源：17世纪，政治科学、个人兴趣、天文学的需
要等因素促成了统计学的发展；
二、阶段：
古典记录统计学（record statistics）；
的、无限的；
非连续变量（discontinuous variable）：在变量数列
中，仅能取固定数值，亦称离散型变量
（discrete variable）；
定量变量（quantitative variable）：数值是定量
二 、 性 质
的，为度量单位，亦称数值变量（numerical variable）； 定性变量（qualitative variable）：数值是定性的，
计算公式；
此二人共同创办了生物统计学报、明确了生物统计学 的概念；
现代推断统计学：20世纪初至20世纪中叶 W.S. Gosser (1876-1937)：t 分布和 t 检验法；
R.A. Fisher (1890-1962)：提出了F分布和F检验，创立
生物统计学第一讲2
Biostatistics
生物统计学
Gang Dong
• School of Life Sciences, Shanxi University • US-China Carbon Consortium
2015-03-30
第二章 统计数据的收集、整理与描述
一、统计学的基本概念
1、总体和个体 总体是研究目的确定的、符合指定条件的全部观察 对象。简言之，指总体就是要研究的全部对象。 个体是构成总体的基本单元。 总体分为有限总体和无限总体 （1）有限总体：指要研究的个体数目有限的总体，如山 大生科院2011年新生入学英语成绩。 （2）无限总体：指要研究的个体极多或无限多的总体， 如小麦鲁麦10号的产量、我国新生儿体重、羊毛细度。
第二章 统计数据的收集、整理与描述
三、数据资料的分类和整理
准确性(accuracy)，也叫准确度，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。设某一试验指标 或性状的真值为μ，观测值为 x，若 x与μ相差的绝对值|x－μ| 越小，则观测值x的准确性越高；反之则低。 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|越小，则观 测值精确性越高；反之则低。
第二章 统计数据的收集、整理与描述
三、数据资料的分类和整理
3、数据排序 数据整理完毕后一般还要排序，便于分析和整理，如绘 制成频数表或频数图。
第二章 统计数据的收集、整理与描述
次数统计表的结构和要求： 结构简单，层次分明，安排合理，重点突出，数据准确。
表号 标题
总横标目（或空白） 横标目1 横标目2 …… 数字资料 纵标目1 纵标目2 ……
生物统计学
Gang Dong
• School of Life Sciences, Shanxi University • US-China Carbon Consortium
2015-03-30
第二章 统计数据的收集、整理与描述
一、统计学的基本概念
1、总体和个体 总体是研究目的确定的、符合指定条件的全部观察 对象。简言之，指总体就是要研究的全部对象。 个体是构成总体的基本单元。 总体分为有限总体和无限总体 （1）有限总体：指要研究的个体数目有限的总体，如山 大生科院2011年新生入学英语成绩。 （2）无限总体：指要研究的个体极多或无限多的总体， 如小麦鲁麦10号的产量、我国新生儿体重、羊毛细度。
第二章 统计数据的收集、整理与描述
三、数据资料的分类和整理
准确性(accuracy)，也叫准确度，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。设某一试验指标 或性状的真值为μ，观测值为 x，若 x与μ相差的绝对值|x－μ| 越小，则观测值x的准确性越高；反之则低。 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|越小，则观 测值精确性越高；反之则低。
第二章 统计数据的收集、整理与描述
三、数据资料的分类和整理
3、数据排序 数据整理完毕后一般还要排序，便于分析和整理，如绘 制成频数表或频数图。
第二章 统计数据的收集、整理与描述
次数统计表的结构和要求： 结构简单，层次分明，安排合理，重点突出，数据准确。
表号 标题
总横标目（或空白） 横标目1 横标目2 …… 数字资料 纵标目1 纵标目2 ……
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
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
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
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。
上一张 下一张 主 页
退 出
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。
上一张 下一张 主 页
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；
上一张 下一张 主 页 退 出
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；
上一张 下一张 主 页
退 出
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
数据资料。 （3）具体性：已经实现的事实的记载。
• 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）
• 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
• Neyman（1894～1981）和S．Pearson进行了统 计理论的研究工作，分别于 1936年和1938年提 出了一种统计假说检验学说。假说检验和区间估 计作为数学上的最优化问题，对促进统计理论研 究和对试验作出正确结论具有非常实用的价值。 • 另外，P．C．Mabellnrobis对作物抽样调查、 A． Waecl对序贯抽样、 Finney对毒理统计、 K． Mather对生统遗传学、F． Yates对田间试验 设计等都做出了杰出的贡献。
• 统计学用于生物学的研究，开始于19世纪末。1870年， 美国遗传学家Gallon（1822～1911）在19世纪末应用统 计方法研究人种特性，分析父母与子女的变异，探索其 遗传规律，提出了相关与回归的概念，开辟了生物学研 究的新领域。尽管他的研究当时并未成功，但由于他开 创性将统计方法应用于生物学研究，后人推崇他为生物 统计学的创始人。 • 在此之后，Gallon和他的继承人K．Plarson（1857～ 1936）经过共同努力于1895年成立了伦敦大学生物统计 实验室，于1889年发表了《自然的遗传》一书。在该书 中，K．Plarson首先提出了回归分析问题，并给出了计 算简单相关系数和复相关系数的计算公式。K．Plarson 在研究样本误差效应时，提出了测量实际值与理论值之 间偏离度的指数卡方（X’）的检验问题，它在属性统计 分析中有着广泛的应用。例如，在遗传上孟德尔豌豆杂 交试验，高豌豆品种与低豌豆品种杂交后，它的后代理 论比率应该是3：1，但实际后代数是否符合3：1，需用 进行检验。
•
（3）提供由样本推断总体的方法。试验的目的在于认识总体规 律，但由于总体庞大，一般无法实施，在研究过程中都是抽取总 体中的部分作为样本，用统计方法以样本来推断总体的规律性， 在这种推断中，统计原理和方法起到了理论上的保证作用。 • （4）提供试验设计的一些重要原则。为了以较少的人力、物 力和财力取得较多的试验信息和较好的试验结果，在一些生物学 研究中，就需要科学地进行试验设计，如对样本容量的确定、抽 样方法、处理设置、重复次数的确定以及试验的安排等，都必须 以统计学原理为依据。从统计分析和试验设计的关系来看，统计 学原理可以为试验设计提供合理的依据，而试验设计又是统计分 析方法的进一步运用。以统计学原理为指导，进行科学合理的试 验设计时，可以使在较少人力、物力、时间和条件下，得出可靠 而准确的数据和信息。以往有一些试验资料，由于设计不当而丧 失了大量的试验信息，究其原因多半是由于缺乏一定的统计知识， 使试验的效率大大降低。当然，统计原理和分析方法对试验设计 有着积极的指导意义，但它绝对不可能代替试验设计。如果试验 目的、要求不明确，设计不合理，试验条件不合适，统计数据不 准确，这种试验也绝对不会成功，统计原理和分析方法都不可能 挽救试验的这种失败。
生物统计学 第一章 生物统计学概述
xi fi
i 1 k
fi
k
xi wi
k
xi
fi
k
i 1
i 1
fi
i 1
i 1
【例 3】
组中值=（下限值+上限值）/2 表 1.2 150 名成年男子血清总胆固醇水平（mmol/L）
组段(i)
（1）
组中值（xi）
（2）
频数（fi）
（3）
fixi
（4）
2.5~ 3.0~ 3.5~ 4.0~ 4.5~ 5.0~ 5.5~ 6.0~ 6.5~6.75
n
举例1：试计算1，3，7，9的均数？
x x1 x2 ... xn 1 3 7 9 5
n
4
例2：试计算1，3，3，7，7，9，9，9的均数？
x x1 x2 ... xn 1 3 3 7 7 9 9 9 48 6
n
8
8
k
11 3 2 7 2 93 1 2 2 3
（1）
2.5~ 3.0~ 3.5~ 4.0~ 4.5~ 5.0~ 5.5~ 6.0~ 6.5~6.75
合计
150 名成年男子血清总胆固醇水平（mmol/L）测定
频数（fi）
（2）
累计频数（cfi）
（3）
累计频率 （4）
1
1
0~0.0067
9
10
0.0067~0.0667
26
36
0.0667~0.2400
（2） 120 99% 118.8 ，带有小数，
故取整 trunc（118.8）= 118
P99 Xtrunc(nX %)1 X(119) 42(天)
公式：
2．频数表法
关于生物统计学基本概念及公式
是以概率理论为基础,研究生命科学中随机现象规律性的应用数学科学。
涉及到医学科学研究的设计、资料搜集、归纳、分析与解释的一门应用性基础学科、二、科学研究的基本程序1、提出一个欲待研究的问题：2、科学研究设计：专业设计、统计学设计：究对象，拟定研究因素及其分配，如何执行随机、对照与重复的统计学原则，如何观察与度量效应，以及数据收集、整理与分析的方法,通过合理的、系统的安排，达到控制系统误差，以尽可能少的资源消耗（最小的人力、物力、财力和时间）获取准确可靠的信息资料及可信的结论，使效益最大化。
3、获取试验与观察的资料，又称为搜集资料4、数据审核与计算机录入5、分析资料进行检测与描述。
（confidence interval）估计与统计学假设检验（hypothesis test）。
统计学分析过程按变量的多寡可分为单变量分析与多重变量分析。
6、分析结果的合理解释(Explication of results)：研究中应注意的问题1、统计学结论的正确与否取决于统计学分析数据的真实性、准确性以及研究样本对研究总体的代表性。
2、尽可能地控制系统误差是统计分析数据真实性、准确性的保证。
3、随机化抽样是确保样本数据对研究总体具有代表性的重要过程。
,个体的许多属性（如年龄、性别、血浆胆固醇等）存在变异性，统计学上将反映个体简称变量; 针对不同类型的属性，需采用不同类型的变量，因而产生不同类型的资料。
根据研究目的所确定的具有相同性质的观察单位的集合成为总体（母体）。
从同一总体中通过随机化过程抽取的部分观察单位称为样本（子样）。
对照组的过程。
体的参数不等，或多个样本的统计量存在差异性称为抽样误差。
A的发生概率记为P(A)。
概率的取值在0 到1之间，若P=1或P=0的事件称为必然事件,若0<P<1 的事件为随机事件。
概率接近于0（如P<0.05）的事件称为小概率事件。
μ表示总体均数，σ表示总体标准差，π表示总体率。
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生物统计学基础-基本概念与数据处理
46、法律有权打破平静。——马·格林 47、在一千磅法律里，没有一盎司仁 爱。— —英国
48、法律一多，公正就少。——托·富 勒 49、犯罪总是以惩罚相补偿；只有处 罚才能 使犯罪 得到偿 还。— —达雷 尔
50、弱者比强者更能得到法律的保护 。—— 威·厄尔
谢谢！
36、自己的鞋子，自己知道紧在哪里。——西班牙
37、我们唯一不会改正的缺点是软弱。——拉罗什福科
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
xiexie! 38、我这个人走得很慢，但是我从不后退。——亚伯拉罕·林肯
39、勿问成功的秘诀为何，且尽全力做你应该做的事吧。——美华纳
40、学而不思则罔，思而不学则殆。——孔子
46、法律有权打破平静。——马·格林 47、在一千磅法律里，没有一盎司仁 爱。— —英国
48、法律一多，公正就少。——托·富 勒 49、犯罪总是以惩罚相补偿；只有处 罚才能 使犯罪 得到偿 还。— —达雷 尔
50、弱者比强者更能得到法律的保护 。—— 威·厄尔
谢谢！
36、自己的鞋子，自己知道紧在哪里。——西班牙
37、我们唯一不会改正的缺点是软弱。——拉罗什福科
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
xiexie! 38、我这个人走得很慢，但是我从不后退。——亚伯拉罕·林肯
39、勿问成功的秘诀为何，且尽全力做你应该做的事吧。——美华纳
40、学而不思则罔，思而不学则殆。——孔子