生物统计学作业操作步骤及分析3
生物统计学中的实验设计与数据分析方法
生物统计学中的实验设计与数据分析方法一、引言生物统计学作为一门重要的学科，运用统计学的原理和方法来解决生物科学领域的研究问题。
在生物学研究中，实验设计与数据分析方法起着至关重要的作用。
本文将介绍生物统计学中常用的实验设计与数据分析方法。
二、实验设计实验设计是生物研究中最重要的环节之一，合理的实验设计可以保证实验结果的可靠性和科学性。
在生物统计学中常用的实验设计方法包括随机分组设计、区组设计和因子设计等。
1. 随机分组设计随机分组设计是最常见的实验设计方法之一。
它通过将实验对象随机分为若干组，每组进行相同的处理，以消除非实验因素对实验结果的影响。
随机分组设计通常用于比较不同处理间的差异。
2. 区组设计区组设计是处理两个或更多变量时常用的实验设计方法。
其通过将实验对象进行分组，每组内部处理相同，不同组之间处理不同，以减小因组内差异对实验结果的影响。
区组设计常用于对实验因素和区组效应进行分析。
3. 因子设计因子设计是通过改变实验的因子（自变量）来观察和研究不同因子对结果的影响。
在因子设计中，通过对不同水平的因子进行处理，可以分析因子对结果的主效应和交互效应。
三、数据收集与处理在生物统计学中，合理的数据收集和处理方法对最终的数据分析结果至关重要。
常见的数据收集与处理方法包括样本选择、数据清洗和缺失值处理等。
1. 样本选择样本选择是数据收集的第一步。
在生物研究中，合理的样本选择可以保证样本代表性和数据可靠性。
样本选择的原则包括随机抽样、分层抽样和配对抽样等。
2. 数据清洗数据清洗是保证数据质量的重要环节。
在数据清洗过程中，需要排除掉异常值、重复值和无效值等错误数据。
数据清洗的目的是保证数据的准确性和一致性。
3. 缺失值处理缺失值是数据分析中常见的问题之一。
对于存在缺失值的数据，可以采用插补、删除或引入虚拟变量等方法进行处理。
最常见的缺失值处理方法包括均值插补、中位数插补和最近邻法等。
四、数据分析方法数据分析是生物统计学的核心内容之一。
生物统计学中的实验设计与分析
生物统计学中的实验设计与分析生物统计学是一门跨学科的学科，它涉及统计学、医学、生物学、物理学和计算机科学等领域。
其中实验设计与分析是生物统计学的重点内容之一，它是生物学研究中构建实验、分析实验数据的重要方法。
实验设计实验设计是生物学研究中对实验方案进行构建、随机分组和其他试验设计。
一个好的实验必须经过规划、实施、记录和分析。
实验设计的好坏直接影响实验的结果和结论的可靠性。
实验设计中的一些重要因素包括样本大小、实验控制、测量误差、随机性、重复性、缺失值等。
为了减小样本误差，应当适当增大样本量，同时，根据实验的需要，可以选择单因素、双因素或多因素设计。
实验控制包括不同组之间的控制、不同时间点之间的对照、实验环境和处理方法等等。
测量误差和随机性是不可避免的，但是可以通过设计备份样本、测试偏差等方法减小误差。
随机化的设计可以减小实验结果受样本偏差的影响。
重复性设计可以检验实验结果的可靠性，检验实验差异的稳定性。
缺失值处理可以减少实验结果的影响，也可以减小实验结果的误差，提高实验的有效性。
实验分析实验分析是在实验的基础上通过计算结果、对数据的变异性和统计分析，将实验结果转化为有价值的信息、发现、结论。
实验分析中的一些重要方法包括统计分析、单因素、双因素、多因素方差分析、线性回归分析、非线性回归分析、生存分析等等。
实验结果的可靠性和有用性直接受到实验分析的影响。
统计分析是实验分析的根本工具，它可以对实验中的数据进行描述性和推断性分析。
在描述性分析中，可以了解样本的基本情况、样本之间的关系；在推断性分析中，可以从样本中推断总体的性质，例如对总体均值或总体比例的估计。
单因素、双因素、多因素方差分析可以用来分析实验结果和不同因素之间的关系。
线性回归分析可以发现哪些因素对实验效果有重要影响，而非线性回归分析可以发现实验效果与因素之间的非线性关系。
生存分析可以发现实验结果与生命期的关系，例如药物对病人生命期的影响。
总结实验设计和分析是生物学研究中非常重要的方法，它可以帮助研究者规划实验方案、提高实验效率和可靠性，发掘更加真实和有意义的实验结果。
生物实验中的统计分析方法及实施步骤
生物实验中的统计分析方法及实施步骤在生物学研究中，统计分析是一种重要的工具，它可以帮助研究人员从实验数据中提取有关生物现象的信息。
本文将介绍一些常用的统计分析方法及其实施步骤。
一、描述性统计分析描述性统计分析是对实验数据进行总结和描述的方法。
它可以通过计算平均值、标准差、中位数等指标来描述数据的集中趋势和离散程度。
在生物学实验中，描述性统计分析可以帮助研究人员了解实验数据的特征，为进一步的分析提供基础。
二、假设检验假设检验是用来判断实验结果是否具有统计学意义的方法。
在生物学实验中，研究人员通常会提出一个原假设和一个备择假设，并通过收集实验数据来判断哪个假设更为合理。
常用的假设检验方法包括t检验、方差分析等。
在进行假设检验时，首先需要确定显著性水平，即犯错误的概率。
一般来说，显著性水平常用的是0.05或0.01。
然后，根据实验数据计算出相应的统计量，比如t值或F值。
最后，将计算得到的统计量与相应的临界值进行比较，如果统计量大于临界值，则可以拒绝原假设，否则则不能拒绝原假设。
三、相关分析相关分析是用来研究两个变量之间关系的方法。
在生物学实验中，研究人员常常需要了解不同变量之间的相关性，以便更好地理解生物现象。
常用的相关分析方法包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数。
在进行相关分析时，首先需要计算出相关系数。
然后，通过计算相关系数的显著性水平，来判断两个变量之间的关系是否具有统计学意义。
如果相关系数显著不为零，则可以认为两个变量之间存在相关性。
四、回归分析回归分析是用来研究一个或多个自变量对因变量影响的方法。
在生物学实验中，研究人员常常需要确定不同因素对生物现象的影响程度。
回归分析可以帮助研究人员建立数学模型，从而预测因变量的值。
在进行回归分析时，首先需要选择适当的回归模型，比如线性回归模型或非线性回归模型。
然后，通过拟合回归模型，得到相应的回归系数和拟合优度。
最后，通过计算回归系数的显著性水平，来判断自变量对因变量的影响是否具有统计学意义。
生物统计上机操作第三讲
研究生《生物统计学》课程上机内容第三讲：如何SPSS做t检验（如何下载服务器上的《生物统计学》课程文件：打开IE，在地址栏输入：ftp://202.116.6.197，打开页面后点击<file>-登录，用户名：hydrobio，密码为空，登陆，下载文件）SPSS的t检验统计假设检验：SPSS 提供了计算指定变量的综合描述统计量的过程和对均值进行比较检验的过程：（1）用于计算变量的综合统计量的Means 过程[Analyze]=>[Compare Means]=>[Means]（2）用于单独样本的t 检验过程[Analyze]=>[Compare Means]=>[One-Sample T Test]（3）用于独立样本的t 检验过程[Analyze]=>[Compare Means]=>[Independent-Samples T Test] 用于检验是否两个不相关的样本来自具有相同均值的总体。
（4）用于配对样本的t 检验过程[Analyze]=>[Compare Means]=>[Paired-Samples T Test]用于检验两个相关的样本是否来自具有相同均值的总体。
一、单样本t检验：的总体）？如何同时对多个样本进行单样本t检验（即验证这些样本是否都是来自μ案例：一个生产高性能汽车的公司生产直径为322mm的圆盘制动闸。
公司的质量控制部门随机抽取不同机器生产的制动闸进行检验。
共有4台机器，每台机器抽取16支产品，测量结果见数据文件“制动闸直径单样本t检验.sav”，利用单样本t检验来检验每台机器生产的产品均值和322mm在90%置信水平下是否有显著差异。
SPSS操作：（1）数据文件：两个变量分别为“制动闸直径”和“机器编号”，“机器编号”取值1～4，分别指代4台机器；（2）拆分数据文件：若不根据“机器编号”对数据进行拆分，则会将“制动闸直径”中的所有数据作为一个样本来处理。
生物统计学中的实验数据分析和推论
生物统计学中的实验数据分析和推论生物统计学旨在研究生物学中的数据分析和推论。
它不仅是生物学的重要组成部分，还是分子生物学、生态学等领域的基础。
生物统计学所涉及的包括了生物组成、生理、药理、生态学、进化生物学等课题，因此，生物统计学占据了生物学中极其重要的位置。
在生物学中，实验方法是获得数据的主要方式之一。
本文将介绍生物统计学中的实验数据分析和推论。
实验数据的分析生物学研究中，实验数据是获取研究结论的基础，而实验数据的有效分析对于获得准确、可靠、可重复的研究结果至关重要。
以下是一些生物统计学中常用的实验数据分析方法。
均值、方差和标准差均值、方差和标准差是实验数据分析中最基本、最常用的统计量。
均值是所有数据的平均值，方差和标准差是衡量数据波动性的量。
一般来说，通过这些统计量获得的数据越稳定，结果就越可信。
t检验t检验是实验数据分析中经常使用的方法，它可以帮助我们确定在两组数据中，有无显著的差异。
例如，在药理学中，我们希望确定一种新的药物是否比现有治疗方式更为有效。
这时，我们可以对两组患者的数据进行t检验，从而判断是否存在显著差异。
方差分析方差分析是用来测试组与组之间是否存在显著差异的一项统计技术。
在实验数据分析中，我们往往需要比较多组数据之间的差异。
方差分析可以帮助我们评估这些数据之间的可靠性。
回归分析回归分析是将多个变量的数据分析为单个函数的方法。
它是生物统计学中的一种越来越流行的数据分析方法，回归分析可以帮助我们评估变量之间是否存在相关性，从而准确地预测未来的结果。
实验数据的推论实验数据的推论是根据已知实验数据，推测、预测未知数据的方法。
生物学中，实验数据的推论是非常常见的。
例如，在生态学中，我们希望通过对野生动物的统计数据进行推论，批量预测野生动物的数量、分布、生长趋势等。
这时，我们就需要生物统计学中的推论方法来帮助我们解决问题。
置信区间置信区间是指我们对于未知数据的区间估计。
例如，我们在研究新药的时候需要确定药物的有效性，而我们往往无法得到 100% 可靠的数据。
生态学实验二 生物统计学方法及应用
（三） 应用 —频次分布与频次分布图
资料分组后，将原始数据按所属组别依次划线归组， 作成频次分布图。 一般是频次直方图（带趋势线） 演示
二、实验原理
Ⅱ-叶绿素测定
叶绿素是植物进行光合作用的主要色素，是一类含脂 的色素家族，位于类囊体膜。 叶绿素吸收大部分红光和紫光但反射绿光，所以叶绿 素呈现绿色。 叶绿素为镁卟啉化合物，高等植物叶绿体中的叶绿素 主要有叶绿素a 和叶绿素b 两种，它们不溶于水，而 溶于有机溶剂如乙醇、丙酮、乙醚、氯仿等。
2012-4-10
韩山师范学院 王桔红
（2）便携式叶绿素仪测定叶绿素
叶绿素吸收光谱的最强区域有两个：一个是在 波长为640nm-660nm的红光部分，另一个在波长 为430nm-450nm的蓝紫光部分. SPAD-502Plus通过测量叶子对两个波长段里的 吸收率，来评估当前叶子中叶绿素的相对含量。 下图显示了两种叶子样品中的叶绿素对于光谱 的吸收率。
3、相关与回归分析
研究变量之间相互关系的密切程度，称为相关， 以相关系数表示。如人的身高与体重存在一定的相关 性。相关系数表示二者之间的相关程度。 回归是两个或以上变量存在的从属关系，即一个 变量（x)变化时，引起另一个变量(y）的相应变化。 变量之间的从属关系可以用回归分析的方法进行研究， 根据实际数据建立的关系式称为回归方程，用以对某 些指标进行预测和预报。如用胸围、身高来估计体重。
实验二
生态学统计方法及应用
一、实验目的
1、认识和了解生物统计学的一般方法并能应用 2、掌握叶绿素测定方法 3、认识学校周边常见入侵植物及非入侵植物 4、试验植物的勘查
二、实验原理
Ⅰ-生物统计
（一）生物统计的作用 生物统计是应用数理统计的原理和方法来
生物统计学实验
单击主菜单Transform（转换）→Recode→Into Different Variables（转换成不同变量）→Name，定义一个新变量→Label中输入“数据分组”，点击Change→Old and New Value。在Value下输入组数，在Range下输入与组数相对应的组限，每增一组，点击Add添加。最后点击OK确定。
（2）点击工作表下方Data View命令，进入“数据视图”工作表，将100例30~40岁健康男子血清总胆固醇数据分别输入到变量名为“D”的各个单元格内。
分组：
（1）求全距：最大值—最小值=7.22—2.70=4.52（mol/L）
（2）确定组数和组距：根据样本含量初步确定分为10组，组距=全距/组数=4.52/10=0.452≈0.5
次数分布表的编制：
单击主菜单Analyze（分析）→Descriptive Statistics（描述性统计）→Frequency（频数）
二、实验内容
1、 实验现象及数据
表1-1某地100例30~40岁健康男子血清总胆固醇（mol/L）的次数分布表
总胆固醇含量次数频率累积频率
2.5~3.0 1 0.01 0.01
本科学生实验报告
学号*********姓名史佳茜
学院生命科学学院专业、班级11级生物科学A班
实验课程名称生物统计学实验
指导教师及职称孟丽华
开课时间2012至2013学年下学期
生物统计学试验
第1步：将50个数据输入到Excel工作表的A1:A50单元格中 第2步：选择“工具”下拉菜单 第3步：选择“数据分析”选项
第3步：在分析工具中选择“描述统计” 第4步：当出现对话框时，在“输入区域”方框内键 入A1:A50；在“输 出选项”中选择输出区域（在此 选择“新工作表”）；然后选择“汇总统计”（该选 项给出全部描述统计量）;最后 选择“确定”。
将上表中学校A的数据输入到工作表中的A1:A30,学 校B的数据输入到工作表的B1:B40。检验的步骤如 下： 第一步: 选择“工具”下拉菜单 第二步: 选择“数据分析”选项 第三步: 在分析工具中选择“Z－检验:二样本平均差 检验”
第四步: 当出现对话框后，在“变量1的区域”方框内键入 A1:A30；在“变量2的区域”方框内键入B1：B40；在“假设 平均差”方框内键入0；在“变量的方差”方框内键入64；在 “变量2的方差”方框内键入100；在“ ”方框内键入0.05；在 “输出选项”中选择输出区域(在此选择“新工作表”)行参 数的区间估计
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第一次作业
习题2.5 某地100例30~40岁健康男子血清总胆固醇（mol/L）测定结果如下：
4.77 3.37 6.14 3.95 3.56 4.23 4.31 4.71
5.69 4.12
4.56 4.37
5.39
6.30 5.21
7.22 5.54 3.93 5.21 6.51
5.18 5.77 4.79 5.12 5.20 5.10 4.70 4.74 3.50 4.69
4.38 4.89 6.25
5.32 4.50 4.63 3.61 4.44 4.43 4.25
4.03
5.85 4.09 3.35 4.08 4.79 5.30 4.97 3.18 3.97
5.16 5.10 5.85 4.79 5.34 4.24 4.32 4.77
6.36 6.38
4.88
5.55 3.04 4.55 3.35 4.87 4.17 5.85 5.16 5.09
4.52 4.38 4.31 4.58
5.72
6.55 4.76 4.61 4.17 4.03
4.47 3.40 3.91 2.70 4.60 4.09
5.96 5.48 4.40 4.55
5.38 3.89 4.60 4.47 3.64 4.34 5.18
6.14 3.24 4.90
试根据所给资料编制次数分布表.
解：1.求全距7.22-2.70=4.52（mol/L）
2.确定组数和组距组数10
组距=4.52/10=0.452（mol/L）取组距为0.5（mol/L）
3.确定组限和组中值
2.5~
3.0~ 3.5~
4.0~ 4.5~
5.0~ 5.5~
6.0~ 6.5~
7.0~
习题2.7 根据习题2.5的资料，计算平均数、标准差和变异系数。
习题2.8 根据习题2.5的资料，计算中位数，并与平均数进行比较。
习题2.9 某海水养殖场进行贻贝单养和贻贝与海带混养的对比试验，收获时各随机抽取50绳测其毛重（kg），结果分别如下：
单养50绳重量数据：
45,45,33,53,36,45,42,43,29,25,47,50,43,49,36,30,39,44,35,38,46,51,42,38,51,45,41,51,50,47, 44,43,46,55,42,27,42,35,46,53,32,41,48,50,51,46,41,34,44,46；
混养50绳重量数据：
51,48,58,42,55,48,48,54,39,58,50,54,53,44,45,50,51,57,43,67,48,44,58,57,46,57,50,48,41,62, 51,58,48,53,47,57,51,53,48,64,52,59,55,57,48,69,52,54,53,50.
试从平均数、极差、标准差、变异系数几个指标来评估单养与混养的效果，并给出分析结论。
操作步骤及分析：
2.5
由题可知，要求根据资料数据制作次数（频数）分布表
应用spss软件：①双击桌面spss快捷方式图标→关闭前置对话框，直接从主窗口输入数据资料→先点击【变量视图】，
定义变量为“血清总胆固醇”→再点击【数据视图】
，依次输入数据资料（方法2：也可直接将记事本中的数据检索导入到数据视图）
②点击工具栏→【重新编码为不同变量】→出现【重新编码为其他变量】
对话框点击导入键→按事先设计好的分组，输入每一组的组限
输入完成后，点击【】，进入对话框，
命名输出变量和标签：，点击【】，→点击
【】，分组信息即被导入到spss主面板上。
如图
再点击工具栏【分析】【描述统计】【123频率】则出现
点击【确定】，便能生成表头为{分组组限}的【某地100例30-40岁健康男子血清总胆固醇次数分布表】
2.6
点击→则可得到
点击【】，出现
点击后，再点击，即可运行处
绘制多边形图
点击工具栏的→→
选中
出现
点击【确定】后可运行出
由直方图和多边形图像可以得出结论：该地区30-40岁健康男子血清总胆固醇在2.50-7.50（mol/l）之间的分布呈现两头少中间集中的规律，即 3.50-6.00（mol/l）之间较为普遍。
2.7点击工具栏出现
选中、，点击【确定】，即可生成表
平均数=4.7398
标准差=0.86616
变异系数：CV=(s/x)*100%=(0.86616/4.7398)*100%=18.27%
2.8
中位数计算：步骤类似于【平均数】【标准差】算法，仅把选中改为，得出运行结果为中值（即中位数）=4.6600
一、相同点：都是用来描述数据集中趋势的统计量；都可用来反映数据的一般水平；都可用来作为一组数据的代表。
二、不同点
1、定义不同：
【均值】是一组数据的总和除以这组数据个数所得到的商。
【中值】将一组数据按大小顺序排列，处在最中间位置的一个数或是中间两个数的平均值。
2、代表不同
【均值】反映了一组数据的平均大小，常用来代表一般数据的总体平均水平。
【中值】像一条分界线，将数据分成前半部分和后半部分，用来代表一组数据的“中等水平”。
3、特点不同
【均值】与每一个数据都有关，其中任何数据的变动都会相应引起均值变动。
易受极端值影响。
【中值】与数据的排列位置有关，某些数据的变动对他没有影响，不受数据极端值的影响。
4、作用不同
【均值】由于和每个数据都相关，比较可靠和稳定，反映出来的信息最充分。
既可描述一组数据本身的整体平均情况，也可用来作为不同组数据比较的一个标准。
【中值】可比性比较差，因为他只利用了部分数据。