生物统计实验报告
生物统计实习报告
一、前言随着科学技术的不断发展，生物统计学在生物科学研究中扮演着越来越重要的角色。
为了更好地理解和掌握生物统计学在科学研究中的应用，我于近期参加了为期一个月的生物统计实习。
通过这次实习，我对生物统计学的基本概念、方法以及在实际研究中的应用有了更加深入的了解。
二、实习目的与内容1. 实习目的本次实习的主要目的是：（1）学习生物统计学的基本理论和方法；（2）掌握生物统计软件的使用；（3）将所学知识应用于实际问题，提高解决实际问题的能力。
2. 实习内容实习期间，我主要学习了以下内容：（1）生物统计学的基本概念和原理；（2）描述性统计、推断性统计和方差分析等基本方法；（3）R语言在生物统计学中的应用；（4）实际案例分析。
三、实习过程1. 学习生物统计学基本理论和方法在实习初期，我系统地学习了生物统计学的基本理论和方法。
通过学习，我对描述性统计、推断性统计和方差分析等基本方法有了较为全面的了解。
同时，我还学习了如何运用R语言进行数据分析和可视化。
2. 掌握生物统计软件的使用为了更好地将所学知识应用于实际问题，我学习了R语言在生物统计学中的应用。
通过实际操作，我掌握了R语言的基本语法、数据输入、数据清洗、数据分析和可视化等功能。
3. 实际案例分析在实习过程中，我选取了以下案例进行分析：（1）某疾病患者的临床数据；（2）某药物的疗效数据；（3）某农作物产量数据。
通过对这些案例的分析，我运用所学知识进行了描述性统计、推断性统计和方差分析等，并得到了有意义的结论。
四、实习收获通过本次实习，我取得了以下收获：（1）掌握了生物统计学的基本理论和方法；（2）熟悉了R语言在生物统计学中的应用；（3）提高了解决实际问题的能力；（4）对生物统计学在科学研究中的应用有了更加深入的认识。
五、实习体会本次实习让我深刻体会到以下两点：（1）理论知识的重要性：生物统计学是一门理论与实践相结合的学科，只有掌握了扎实的理论基础，才能在实际研究中游刃有余；（2）实际操作能力的重要性：理论知识是基础，但只有将所学知识应用于实际操作，才能真正提高解决实际问题的能力。
玉米生物统计实验报告
一、实验目的1. 了解玉米幼苗在黑暗和光照条件下生长的差异。
2. 掌握描述统计和分析方法在生物学研究中的应用。
3. 学习如何通过实验数据得出科学结论。
二、实验原理玉米幼苗的白色与绿色是一对相对性状，其表现受基因和环境因素的影响。
在光照条件下，玉米幼苗能够合成叶绿素，表现出绿色；而在黑暗条件下，玉米幼苗无法合成叶绿素，表现为白色。
本实验通过对比黑暗和光照条件下玉米幼苗的生长情况，分析基因和环境因素对玉米幼苗性状的影响。
三、实验材料与方法1. 实验材料：400粒玉米种子、生长箱、光照设备、黑暗设备、培养皿、土壤、水等。
2. 实验方法：（1）将400粒玉米种子均匀播种在培养皿中，分别置于黑暗和光照设备下。
（2）保持适宜的温度和湿度，观察玉米幼苗的生长情况。
（3）在实验结束后，统计两种条件下玉米幼苗的绿色和白色数量。
四、实验结果与分析1. 实验数据统计黑暗条件下：绿色幼苗391粒，白色幼苗9粒。
光照条件下：绿色幼苗299粒，白色幼苗98粒。
2. 结果分析（1）在黑暗条件下，玉米幼苗绿色数量明显多于白色数量，说明在黑暗环境下，玉米幼苗能够合成一定量的叶绿素。
（2）在光照条件下，玉米幼苗绿色数量明显多于白色数量，说明光照对叶绿素的合成有促进作用。
（3）从实验结果可以看出，玉米幼苗的性状受基因和环境因素的双重影响。
五、结论1. 玉米幼苗的性状受基因和环境因素的双重影响。
2. 光照对玉米幼苗叶绿素的合成有促进作用。
3. 在黑暗条件下，玉米幼苗能够合成一定量的叶绿素。
六、讨论1. 本实验结果表明，基因和环境因素共同决定了玉米幼苗的性状。
在黑暗条件下，玉米幼苗虽然能够合成一定量的叶绿素，但与光照条件下相比，叶绿素合成量较低。
2. 光照对玉米幼苗的生长发育具有重要影响，光照强度、光照时间等因素都会影响叶绿素的合成。
3. 在实际农业生产中，应根据玉米的生长需求，合理调控光照条件，以提高产量和品质。
七、实验不足与改进1. 实验中玉米种子的来源和品种可能对实验结果产生影响，建议在实验中采用同一品种的玉米种子。
工作报告之生物统计学实验报告
生物统计学实验报告【篇一：生物统计学实验指导】《生物统计学》实验教学教案[实验项目]实验一平均数标准差及有关概率的计算[教学时数]2课时。
[实验目的与要求]1、通过对平均数、标准差、中位数、众数等数据的计算，掌握使用计算机计算统计量的方法。
2、通过对正态分布、标准正态分布、二项分布、波松分布的学习，掌握使用计算机计算有关概率和分位数的方法。
为统计推断打下基础。
[实验材料与设备]计算器、计算机；有关数据资料。
[实验内容]1、平均数、标准差、中位数、众数等数据的计算。
2、正态分布、标准正态分布有关概率和分位数的计算。
3、二项分布有关概率和分位数的计算。
4、波松分布有关概率和分位数的计算。
[实验方法] 1、平均数、标准差、中位数、众数等数据的计算公式。
平均数=average(x1x2…xn) 几何平均数=geomean(x1x2…xn) 调和平均数=harmean(x1x2…xn) 中位数=median(x1x2…xn) 众数=mode(x1x2…xn) 最大值=max(x1x2…xn)2、正态分布、标准正态分布有关概率和分位数的计算。
一般正态分布概率、分位数计算：猪血红蛋白含量x服从正态分布n(12.86，1.332)，(1) 求猪血红蛋白含量x在11.53—14.19范围内的概率。
（0.6826）(2) 若p(x＜l1)=0.025，p(x＞l2)=0.025，求l1，l2。
（10.25325） l1=10.25 l2=15.47标准正态分布概率、分位数计算：概率=normsdist(x) c取1时计算 -∞--x的概率c取0时计算x的概率分位数=normsinv(p) p取-∞到分位数的概率练习：1、已知随机变量u服从n(0，1)，求p(u＜-1.4)，p(u≥1.49)， p （｜u｜≥2.58）， p(-1.21≤u＜0.45)，并作图示意。
参考答案：(0.080757,0.06811,0.00988,0.5605)参考答案：[1.644854, 0.63345;0.553385,1.959964] 3、二项分布有关概率和分位数的计算。
生物统计学实习报告
实习报告一、实习背景与目的随着生物科学领域的不断发展，生物统计学作为一门结合生物学与统计学的交叉学科，在生物科学研究中发挥着越来越重要的作用。
本次实习旨在通过实际操作，掌握生物统计学的基本原理和方法，提高在生物学研究中的数据处理和分析能力。
二、实习内容与过程1. 实习前的准备在实习开始前，我们对生物统计学的基本概念、原理和方法进行了系统的学习，包括描述性统计、概率分布、假设检验、线性回归等。
同时，学习了统计软件的使用，如SPSS、R语言等。
2. 实习过程（1）数据收集与整理实习过程中，我们首先收集了生物学实验数据，如基因表达数据、酶活性数据等。
对这些数据进行了清洗、整理和转换，使之符合统计分析的要求。
（2）描述性统计分析我们对收集到的数据进行了描述性统计分析，包括计算均值、标准差、中位数等统计量，绘制直方图、箱线图等统计图表，以直观地了解数据的分布特征。
（3）假设检验结合实验设计，我们选择了适当的假设检验方法，如t检验、方差分析等，对数据进行了显著性分析，判断实验组与对照组之间是否存在显著差异。
（4）线性回归分析针对实验数据，我们运用线性回归分析方法，探讨了变量之间的关系，如基因表达与实验条件的关系等。
通过回归方程的建立，揭示了变量之间的内在联系。
（5）结果呈现与解读我们将统计分析结果以图表的形式呈现出来，如条形图、折线图等，同时对结果进行了详细的解读，分析了实验数据背后的生物学意义。
三、实习收获与反思通过本次实习，我们深入了解了生物统计学的基本原理和方法，提高了在生物学研究中的数据处理和分析能力。
同时，我们也认识到生物统计学在科研中的重要性，以后在实验设计和数据分析过程中，要更加注重生物统计学的应用。
实习过程中，我们也发现自己在统计知识和技能方面的不足，如对某些统计方法的理解不够深入，统计软件操作不熟练等。
今后，我们将继续努力学习生物统计学知识，提高自己的实践能力。
四、实习总结本次生物统计学实习让我们受益匪浅，不仅提高了我们在生物学研究中的数据处理和分析能力，也使我们更加认识到生物统计学在科研中的重要性。
生物统计实验报告
内容：生物统计学（第五版）131页第六章习题 6.7
实验方法步骤
（1）启动SPSS，点击Variable View进入定义变量工作表，用Name1命令定义变量“温度”，Type1为数值型，Width1为8，小数位数（Decimals）定义为0，Values中赋值1：30℃，2：35℃，3：40℃。用Name2命令定义变量“原料”，Type2为数值型，Width2为8，小数位数（Decimals）定义为0，Values中赋值1：A1，2：A2，3：A3。用Name3命令定义变量“发酵量”，Type1为数值型，Width1为8，小数位数（Decimals）定义为0。
8
27
.255
Tests the null hypothesis that the error variance of the dependent variable is equal across groups.
a Design: Intercept+原料+温度℃+原料*温度℃
表四
Tests of Between-Subjects Effects
二、实验内容
1、实验现象及数据（生物统计学（第五版）131页第六章习题6.7）
为了从3种不同原料和3种不同发酵温度中选出某物质较为适宜的条件，设计了一个二因素试验，并得到结果如下表所示。试对该资料进行方差分析。
原料B1 (30℃) B2 (35℃) B3(40℃)
A1 41 49 23 25 11 13 25 24 6 22 26 18
（2）点击工作表下方Data View命令，进入“数据视图”工作表，将温度和原料对应的赋值分别输入到对应变量名的各个单元格内，并对应的观察计得其发酵量对应的单元格内输入数据。进行检验，操作如下：
生物统计学实验报告T检验
生物统计学实验报告T检验T检验是一种用于比较两个样本均值是否有显著差异的统计方法。
在生物统计学中，T检验经常被用于比较实验组和对照组在某个特定变量上的差异，以确定是否存在显著差异。
T检验的基本原理是通过计算两个样本的均值和方差，然后应用统计学中的t分布来判断两个样本均值是否有显著差异。
在进行T检验之前，需要明确以下几个方面的内容：假设检验的零假设和备择假设、显著性水平、检验的类型（单尾检验或双尾检验）以及样本数据的收集和处理。
在进行T检验时，首先要设定零假设与备择假设。
零假设表示两个样本均值无显著差异，备择假设则表示两个样本均值存在显著差异。
接下来要设定显著性水平，通常使用的显著性水平为0.05，即p值小于0.05时，认为存在显著差异。
然后要确定T检验的类型，通常分为单尾检验和双尾检验。
单尾检验适用于预测两个样本均值的相对大小，而双尾检验适用于预测两个样本均值是否存在显著差异。
在进行T检验之前，还需要选择合适的T检验方法，主要有独立样本T检验和配对样本T检验，根据实验设计的不同选择相应的方法。
当以上设定完成后，需要收集实验数据，并计算两个样本的均值和方差。
接下来根据公式计算出T值，并据此计算出p值。
最后，根据p值与设定的显著性水平进行比较，判断两个样本均值是否存在显著差异。
如果p值小于显著性水平，则拒绝零假设，认为两个样本均值存在显著差异；如果p值大于显著性水平，则接受零假设，认为两个样本均值无显著差异。
总之，T检验是一种常用的比较两个样本均值是否有显著差异的统计方法。
在生物统计学中，T检验可以帮助我们分析实验组和对照组在某个特定变量上是否存在显著差异，从而验证实验的有效性。
然而，在进行T检验之前，需要明确假设检验的设定、显著性水平和检验类型，并正确收集和处理实验数据，以获得准确的结果。
生物统计学实验
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
（3）确定组限和组中值：第一组下限=最小值—1/2组距=2.70—1/2*0.5=2.45≈2.5，分组的组限依次为2.50~，3.00~，3.50~，4.00~，4.50~，5.00~，5.50~，6.00~，6.50~，7.00~。计算各组段中的次数，操作如下：
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。
三、实验总结
①次数分布表分组的数目多，则组距小，计算精确。但它要求总的数据量大，否则会出现有的组距内无次数分布的现象，那将使整个数据的分布规律显示不明显，也就不能发挥次数分布表的作用了。如果分组少，组距就大，计算简单，但引进计算误差较大。因此，要做到既不增加搜集数据的工作量，又能使分组后的计算精确到最大限度
②编制次数分布表是对数据进行分类整理的一个很重要的步骤，它可将一堆杂乱无序的数据排列成序，这个表可告诉我们：大小数据的次数是多少，其分布情况如何。同时次数分布表还可显示这一组数据的集中情况及差异情况等。次数分布表也有缺点，仅从这张表看，原始数据不见了，只见到各分组区间及各组的次数。
《生物统计与田间试验设计》实践报告
《生物统计与田间试验设计》实践报告班级：学号：姓名：得分：一、实践目的意义：目的：1.调查农场的研究中所采用的实验设计类型，比较田间试验、温室大棚试验、网室试验在选用试验设计方面的异同。
2.选择某种作物（大豆），识别学习其性状表现、生理特性等。
3.参观学习田间试验设计的应用，重点了解各试验在排列方式上的异同，同时对小区形状、小区面积、保护行等概念增加感性认识。
4.了解学习作物（大豆）的抗逆性试验和花叶病毒接种试验，及其相应性状表现。
5.参观学习相关农业机械（如：播种机、喷药机等）的用途等知识。
意义：通过对实习基地进行有针对性的参观、学习，以提高学习对《生物统计与田间试验》的了解和认识，增加学习兴趣，为日后从事相关工作打下良好的基础。
同时通过实习使得学生接触生产实际、加强劳动观念、培养动手能力和理论与实践相结合的能力，有重要的意义。
二、常用的田间试验设计有哪些？本次教学实践涉及到哪些设计？常用的田间实验设计有：1.顺序排列的实验设计（1）对比法设计：每一处理与一对照相邻，各区组的第一小区安排一个处理（2）间比法设计：每两个对照区之间的处理数相等，一般为4～9个；一重复可排成一行或几行，每行两端应是对照区2.随机排列的实验设计（1）完全随机设计：将试验各处理随机分配到各供试单元（2）随机区组设计：每一重复为一个区组，每一区组内各处理随机排列；不同区组的随机排列是独立进行的；同一区组内各小区间非处理条件应一致，区组间允许有差异；一个区组可以排成一行或几行（3）拉丁方设计：每行（列）都含有全部不同元素，且行、列数都相等的方格图（4）裂区设计（5）再裂区设计（6）条区设计本次教学实践涉及到的设计有：完全随机设计（网室、温室大棚，实验的环境因素均匀）随机区组设计三、假设某试验有3个大豆品种，以A、B、C表示；底肥有3种施肥量，以高、中、低表示；重复3次。
请问用何种试验设计方法，并画出示意图。
实验中有两个因素：施肥量和品种，因此采用裂区设计，将施肥量作为主处理，品种为副处理，先对主处理（施肥量）随机，后对副处理（品种）随机，每一重复的主副处理随机皆独立进行。
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Lower Bound
Upper Bound
A1
23.583
2.261
18.944
28.223
A2
34.000
2.261
29.361
38.639
A3
39.417
2.261
34.777
44.056
表六2.温度℃
Dependent Variable:物质数值
a Uses Harmonic Mean Sample Size = 12.000.
b Alpha = .05.
温度℃
Homogeneous Subsets物质数值
表九
Student-Newman-Keuls
温度℃
N
Subset
1
2
3
40℃
12
20.17
35℃
12
33.92
30℃
12
42.92
Sig.
温度℃
Mean
Std. Error
95% Confidence Interval
Lower Bound
Upper Bound
30℃
42.917
2.261
38.277
47.556
35℃
33.917
2.261
29.277
38.556
40℃
20.167
2.261
15.527
24.806
3.原料*温度℃
表七
1.000
1.000
1.000
Means for groups in homogeneous subsets are displayed. Based on Type III Sum of Squares The error term is Mean Square(Error) = 61.352.
a Uses Harmonic Mean Sample Size = 12.000.
27.000
3.916
18.964
35.036
Post Hoc Tests
原料
Homogeneous Subsets
物质数值
表八
Student-Newman-Keuls
原料
N
Subset
1
2
A1
12
23.58
A2
12
34.00
A3
12
39.42
Sig.
1.000
.102
Means for groups in homogeneous subsets are displayed. Based on Type III Sum of Squares The error term isMean Square(Error) = 61.352.
Dependent Variable:物质数值
Source
Type III Sum of Squares
df
Mean Square
F
Sig.
Partial Eta Squared
Corrected Model
5513.500(a)
8
689.188
11.233
.000
.769
Intercept
37636.000
温度和原料的互作效应的P=0.025<0.05，说明该水平作用差异显著；
从表八可以看出：原料对某物质数量影响差异不显著；
从表九可以看出：数据不在一列，温度对某物质数量影响差异显著；
从图一看出：
效应平均数和标准差的图形，不成比例说明具有可加性和方差齐次性；
效应平均数和方差的图形，不成比例说明具有可加性和方差齐次性；
44806.000
36
Corrected Total
7170.000
35
a R Squared = .769 (Adjusted R Squared = .701)
表五
Estimated Marginal Means
1.原料
Dependent Variable:物质数值
原料
Mean
Std. Error
Dependent Variable:物质数值
原料
温度℃
Mean
Std. Error
95% Confidence Interval
Lower Bound
Upper Bound
A1
30℃
34.500
3.916
26.464
42.536
35℃
18.250
3.916
10.214
26.286
40℃
18.000
2、实验设备及材料
教材、电脑、SPSS软件
3、实验原理及实验流程或装置示意图：
实验原理：
1、两因素方差分析主要用来检测两个自变量之间的是否有显著的影响，检测不同组合之间哪种最显著；
2、两因素方差分析有两种类型：一个是无交互作用的双因素方差分析，它假定因素A和因素B的效应之间是相互独立的，不存在相互关系；另一个是有交互作用的双因素方差分析，它假定因素A和因素B的结合会产生出一种新的效应；
3、双因素方差分析的前提假定：采样地随机性，样本的独立性，分布的正态性，残差方差的一致性；
4、比较观测变量总离差平方和各部分的比例，在观测变量总离差平方和中，如果组间离差平方和所占比例较大，则说明观测变量的变动主要是由于控制变量引起的，可以主要由控制变量来解释，即控制变量给观测变量带来了显著影响；
5、两因素方差分析：（一）、交叉分组资料的方差分析：设试验考察A、B两个因素，A因素分个水平，B因素分b个水平。所谓交叉分组是指A因素每个水平与B因素的每个水平都要碰到，两者交叉搭配形成b个水平组合即处理，试验因素A、B在试验中处于平等地位，试验单位分成b个组，每组随机接受一种处理，因而试验数据也按两因素两方向分组。这种试验以各处理是单独观测值还是有重复观测值又分为两种类型：1）、两因素单独观测值试验资料的方差分析对于A、B两个试验因素的全部b个水平组合，每个水平组合只有一个观测值，全试验共有b个观测值；2）、两因素有重复观测值试验的方差分析对两因素和多因素有重复观测值试验结果的分析，能研究因素的简单效应、主效应和因素间的交互作用(互作)效应；
4、实验方法步骤及注意事项：
内容：生物统计学（第五版）131页第六章习题 6.7
实验方法步骤
（1）启动SPSS，点击Variable View进入定义变量工作表，用Name1命令定义变量“温度”，Type1为数值型，Width1为8，小数位数（Decimals）定义为0，Values中赋值1：30℃，2：35℃，3：40℃。用Name2命令定义变量“原料”，Type2为数值型，Width2为8，小数位数（Decimals）定义为0，Values中赋值1：A1，2：A2，3：A3。用Name3命令定义变量“发酵量”，Type1为数值型，Width1为8，小数位数（Decimals）定义为0。
1
A1
12
2
A2
12
3
A3
12
温度℃
1
30℃
12
2
35℃
12
3
40℃
12
表二
Descriptive Statistics
Dependent Variable:物质数值
原料
温度℃
Mean
Std. Deviation
N
A1
30℃
34.50
12.583
4
35℃
18.25
7.274
4
40℃
18.00
8.641
A2 47 59 50 40 43 38 33 36 8 22 18 14
A3 43 35 53 50 55 38 47 44 30 33 26 19
实验结果
表一
Univariate Analysis of Variance
Between-Subjects Factors
Value Label
N
原料
1
37636.000
613.445
.000
.958
原料
1554.167
2
777.083
12.666
.000
.484
温度℃
3150.500
2
1575.250
25.676
.000
.655
原料*温度℃
808.833
4
202.208
3.296
.Байду номын сангаас25
.328
Error
1656.500
27
61.352
Total
（2）点击工作表下方Data View命令，进入“数据视图”工作表，将温度和原料对应的赋值分别输入到对应变量名的各个单元格内，并对应的观察计得其发酵量对应的单元格内输入数据。进行检验，操作如下：
单击主菜单Analyze（分析）→General Linear Model→Univariate→Plots…→把“原料”放入Horizontal Axis，把“温度”放入Separate Lines→Add→Continue→Post Hoc…→把“原料和温度”放入Post Hoc Tests for→在Equal Variances Assumed中选LSD→Continue→在Options…中把“原料、温度和原料*温度”都放入Display Means for，并在下面选人所需分析的选项→Continue→OK
3.916
9.964
26.036
A2
30℃
49.000
3.916