生物统计学 总结
生物统计学心得体会
心得体会生物统计学是一门比较难的学科，它是用数理统计的原理和方法来分析和解释生物界各种现象和实验调查资料的一门学科，属于应用统计学的一个分支。
在生物研究中数据的处理有着很重要的作用。
然而，他又是一门令人乏味的学科，很难调动学生的积极性。
生物统计学的学习大部分与数学有关，在统计学中有着大量的数学公式，需要理解能力很强才容易弄懂。
关于生物统计学的学习。
首先应该做好课前预习，知道老师大概的教学内容，理解里面所含有的数学公式，这要在老师上课的时候才能跟的上老师的节奏，不至于为了某一个问题影响听课的效率；其次上课认真听讲，跟上老师的节奏，积极的思考问题；最后就是复习，复习就是对已学习了的知识点进行巩固，加强记忆，多做练习，遇到不懂的问题多查质料。
关于老师的教学。
首先老师就要告诉这门课重要性，让学生用一颗好的心态对待这门课；其次老师应学会调动学生的积极性和好奇心，让学生先走出乏味这一问题统计学。
如可以举一些有趣例子来帮助学生理解这一问题。
在讲到计算的部分时，老师最好能在黑板上写一下帮助学生对计算过程以及结果的由来做一个了解，巩固了学生的记忆。
如果仅是在教学的课件上显示的话，速度比较快，学生大多都是眼睛看几眼就算了，不会动手进行计算的。
然而，如果采用板书的话学生就会跟随老师思维一步一步的往下进行。
当讲到spss软件的应用时光让学生看课件是不够的，因为在对着课件进行操作时，总会出现各种各样的问题。
因此，对于spss的应用老师最好是演示一下，使学生更加方便理解和学习，如果有条件，能在计算机室进行教学就更好了。
在一堂课上完以后，老师应做好对着节课的总结，把这堂课所学的知识做一个梳理。
不仅如此，还要布置课后作业，使学生课后加强巩固。
关于课程的安排，最好能够分开一些，长时间的面对同一事物不免会让人感到乏味、疲倦、劳累，更甚会产生抵触的心理。
从而使教学效率降低，得不到该有的教学成果。
在教师教授知识的同时，学生要对教师传授的知识信息进行加工，信息加工是需要时间的，而且由于工作记忆的容量十分有限，学生在有限的时间里只能以有限的速度学习有限的信息。
生物统计学总结
生物统计学总结绪论统计工作的四大步骤：设计、搜集、整理、分析统计资料的三大类型：♏计量资料：对每个观察值单位用定量方法测得每项指标量的大小所得的资料♏计数资料：将观察单位按照某种属性类别分组，所得的观察单位数♏等级资料：将观察单位按某种属性的不同程度分组所得的资料同质与变异同质：除研究因素外，其他因素相同或相近为同质集中趋势的指标：平均数定义：描述一组同质计量资料的集中趋势，反映某一组观察值的平均水平或某一分布的平均位置的指标作用：作为一组资料的代表值，可用于组间的分析比较均数的两个重要特征✍代表性1.离均差和等于02.离均差平方最小小于常用平均数指标：1.算术均数（1）定义：全部观察值相加之和除以观察值个数所得的商总体均数样本均数（2）算法：1）直接法：2）加权法：3）缩减法（3）注意事项：1）只有在合理分组的基础上对同质数据取均数才有意义2）均数用于近似正态分布的对称分布，尤其是正态分布2.几何均数G（不能用算术均数时）（1）定义：几个观察值相乘之积，开几次方所得根（2）计算（3（1（2（3（1秩次相（2（31）百分位数常用于描述一组资料（样本或总体）在某百分位数上的水平和分布特征，多个百分位数结合使用，可全面描述观察值分布特征，包括位置的大小和变异度2）一般分布中部的百分位数相当稳定，代表性好，靠近两端的百分位数，只在样本含量足够大（>120个）才足够稳定，所以当样本含量不够大时，不宜取两端百分位数3）用百分位数确定正常值范围，习惯上95%离散趋势的描述1. 极差R：样本资料中最大值和最小值之差在一定程度上能说明样本波动幅度的大小，但它只受样本中两个极端个体数值大小的影响，不能反映样本中各个观测值的变异程度，稳定性差2. 四分位数间距：是上四分位数与下四分位数之差,用四分位数间距可反映变异程度的大小.稳定性好，灵敏度不够3. 标准差：1）定义：描述一组同质计量资料离散程度大小的指标反映了均数对一组观察值的代表性说明了观察值围绕均数分布的离散程度，个体变异2）计算：3）应用：4.12计量资料的统计推断统计推断用样本信息推断总体特征参数估计：由样本结果对总体参数在一定概率水平下所做出的估计假设检验正态分布1）概念：一种连续型随机变量的概率分布密度函数：分布函数：2）特征：1.在横轴上均数处最高2.以均数为中心，左右对称3.有两个参数4.曲线下的面积分布有一定的规律F(x)3）应用：1.以曲线下的面积反映频率及概率分布2.估计正常值范围或正常值范围的正态分布法✍双侧正常值范围3.质量控制4.正态分布是很多种统计方法的理论基础标准正态分布，u分布Uα与面积的关系t4.t介值与t介值表tα,ν：给定自由度为ν，两侧双尾面积之和为α时，相应t值。
生物统计学 总结
生物统计学总结绪论统计工作的四大步骤：设计、搜集、整理、分析统计资料的三大类型：♏计量资料：对每个观察值单位用定量方法测得每项指标量的大小所得的资料♏计数资料：将观察单位按照某种属性类别分组，所得的观察单位数♏等级资料：将观察单位按某种属性的不同程度分组所得的资料同质与变异同质：除研究因素外，其他因素相同或相近为同质变异：观测值的不齐性总体与样本：总体：根据研究目的所确定的同质观察单位的全体=所有研究对象性质相同的全体观察单位某项变量值的集合总体含量：总体中所包含的观察单位数有限总体：总体观察单位数可数无限总体：总体观察单位数不可数样本：从总体中随机抽取的部分观察单位样本含量：样本中所包含的观察单位数抽样：从总体中获得样本的过程放回式抽样不放回式抽样抽样误差：因个体变异的存在，由抽样而导致的样本指标与总体指标之差统计量：有样本所得指标或数参数：由总体所得指标，关于特征的表征频数：完全相同的观察只出现的次数频率：某一观察值出现的次数与样本含量的比值概率：描述某事物发生可能性大小的一个度量样本空间：一次实验所有可能的结果的集合基本事物：样本空间每一个可能的结果小概率事件：P<=0.05或P<=0.01的事件小概率原理：小概率事件在一次抽样中不可能发生计量资料的统计描述集中趋势的指标：平均数定义：描述一组同质计量资料的集中趋势，反映某一组观察值的平均水平或某一分布的平均位置的指标作用：作为一组资料的代表值，可用于组间的分析比较均数的两个重要特征✍代表性1.离均差和等于02.离均差平方最小小于常用平均数指标：1.算术均数（1）定义：全部观察值相加之和除以观察值个数所得的商总体均数样本均数（2）算法：1）直接法：2）加权法：3）缩减法（3）注意事项：1）只有在合理分组的基础上对同质数据取均数才有意义2）均数用于近似正态分布的对称分布，尤其是正态分布2.几何均数G（不能用算术均数时）（1）定义：几个观察值相乘之积，开几次方所得根（2）计算1）直接法2）（3）应用注意：1）几何均数适用于观察值相差很大，甚至呈倍数关系（等比或几何级数资料）或用于对数正态分布资料2）观察值不能有零，不能同时有正负，若都为负，去符号最后加符号，观察值比较小或有零，可加1，最后减去3）同一资料求得的几何均数小于均数中位数M（1）定义：把一组观察值按大小顺序排列，位次居中的（2）计算：1）直接法2）频数表法：（3）注意事项1）适用场合：偏态，开口（一端或两端无界限），分布不清的2）特性：只代表了居中观察值的特性，敏感性低，不受特小特大值的影响3）对于正态分布资料，理论上，中位数=均数（数值上）百分位数（1）定义：将n个观察值由小到大排列，编上秩次，将n个秩次100等分，与X%秩次相对应的数值，即X的百分位数，是一个位置指标，以Px表示（x代表百分秩次）Px将整个数列分为两半，X%比Px小，1-X%比Px大（2）计算：（3）应用注意1）百分位数常用于描述一组资料（样本或总体）在某百分位数上的水平和分布特征，多个百分位数结合使用，可全面描述观察值分布特征，包括位置的大小和变异度2）一般分布中部的百分位数相当稳定，代表性好，靠近两端的百分位数，只在样本含量足够大（>120个）才足够稳定，所以当样本含量不够大时，不宜取两端百分位数3）用百分位数确定正常值范围，习惯上95%离散趋势的描述1.极差R：样本资料中最大值和最小值之差在一定程度上能说明样本波动幅度的大小，但它只受样本中两个极端个体数值大小的影响，不能反映样本中各个观测值的变异程度，稳定性差2.四分位数间距：是上四分位数与下四分位数之差,用四分位数间距可反映变异程度的大小.稳定性好，灵敏度不够3.标准差：1）定义：描述一组同质计量资料离散程度大小的指标反映了均数对一组观察值的代表性说明了观察值围绕均数分布的离散程度，个体变异2）计算：3）应用：1.表示变量分布的离散程度2.结合均数描述正态分布特征3.结合均数计算变异系数4.结合样本含量计算标准误4）注意：（1）不同单位，相同标准差，不能比较（2）大个体差异大，变异度大，小个体则变异度小4.变异系数CV1）定义：标准差与均数之比，用百分数表示2）计算：3）应用：单位不同的几组资料变异度及均数相差悬殊的几组资料的变异度的比较，不单独使用自由度ν泛指可以自由取值的变量的个数正常值：正常动植物解剖生理生化等各种数据的波动范围1）必要性1.区分正常和异常2.看不同种群在不同时间地域上某一指标的差异2）选取1.极差中的一部分2.单侧或双侧正常值之分，由指标实际情况及实验要求确定3.方式之一为正常值范围的百分位数，习惯上95%双侧：确定P2.5或P97.5单侧：P5或P95，看实验需要计量资料的统计推断统计推断用样本信息推断总体特征参数估计：由样本结果对总体参数在一定概率水平下所做出的估计假设检验正态分布1）概念：一种连续型随机变量的概率分布密度函数：分布函数：2）特征：1.在横轴上均数处最高2.以均数为中心，左右对称3.有两个参数4.曲线下的面积分布有一定的规律F(x)3）应用：1.以曲线下的面积反映频率及概率分布2.估计正常值范围或正常值范围的正态分布法✍双侧正常值范围3.质量控制4.正态分布是很多种统计方法的理论基础标准正态分布，u分布Uα与面积的关系对数正态分布原观察值x呈偏态（正偏），取对数后，lgX呈正态分布✍x服从对数正态分布均数的抽样误差1.定义：平均数与总体均数之差2.均数抽样误差大小的度量标准误1）定义：样本均数的标准差2）意义：反映抽样误差的大小是样本均数围绕总体均数分布的离散程度，衡量了样本均数的可靠程度3）计算：一般一次抽样估计总体没有标准误，只针对样本4）用途：（1）计算可信区间（参数估计）（2）用于统计推断（假设检验）t分布1.t变换与t变量2.t分布的特征1）单峰，一0为中心，左右对称2）曲线中间比正态分布低，两端翘得比正态分布高3）有无数根，中间越低，两端越翘t分布与自由度有关，自由度越小，中间越低，两端越翘当自由度趋向无穷时，t分布趋向标准正态分布，t u3.概率密度函数与分布函数4.t介值与t介值表tα,ν：给定自由度为ν，两侧双尾面积之和为α时，相应t值。
生物统计(完整总结版)
生物统计学一.名词解释1. 总体：根据研究目的确定的研究对象的全体。
2. 个体：其中的一个研究单位。
3. 样本：总体的一部分。
4. 样本含量：样本中所包含的个体数目。
5. 参数：总体计算的特征数。
6. 统计数：样本计算的特征数。
7. 抽样：从总体中获得样本的过程。
8. 随机抽样：总体中每一个个体都有同样的机会被抽取组成样本。
9. 随机样本：通过随机抽样方式获得的样本。
1. 数量性状：能够以量测或计数的方式表示其特征的性状。
2. 质量性状：能观察到而不能直接测量的性状。
3. 计数资料：用量测方式获得的数量性状资料。
4. 计量资料：用计数方式获得的数量性状资料。
5. 半定量资料：将观察单位按所考察的性状或指标的等级顺序分组，然后清点各组观察单 位的次数而得的资料。
6. 全距：资料中最大值与最小值之差。
7. 组限：各组的最大值与最小值。
8. 组中值：每一组的中点值=(下限+上限)/2=上限-组距/2。
1. 中位数：将资料内所有观测值从小到大依次排列，当观测值的个数是奇数时，位于中间的那个观察值，或当观测值的个数是偶数时，位于中间的两个观测值的平均数。
2.众数：资料中出现次数最多的那个观测值或次数最多一组的组中值。
3. 离均差：各个观测值与平均数之差。
（X-X ）。
4. 自由度：独立观测值的个数。
5. 样本方差：统计数∑--)1/(2n X X ）（。
MS6. 样本标准差：统计学上把样本方差S 2的平方根。
S=Nx x ∑-2)(7. 变异系数：标准差于平均数的比值。
C ·V 8. 均方：统计数∑--)1/(2n X X ）（。
MS 1. 必然现象：在保持条件不变的情况下，重复进行试验，其结果总是确定的，必然发生。
2. 随机现象：在一次观察或试验中其结果呈现偶然性的现象。
3. 试验：指通过选择有代表性的试验单位在一定条件下进行的带有探索性地研究工作。
4. 随机试验：通常我们把根据某一研究目的，在一定投条件下对自然现象所进行的观察或试验统称。
生物统计知识点总结
生物统计知识点总结生物统计学基本概念1. 总体和样本生物统计学中，研究对象的全体称为总体，而从总体中选取的部分个体称为样本。
样本是总体的代表，通过对样本进行研究和分析，可以对总体进行推断。
2. 参数和统计量总体的特征称为参数，它是总体的固有属性。
而样本的特征称为统计量，它是样本的统计学特征，用来推断总体的参数。
3. 随机变量在生物统计学中，用来研究某种现象的变量称为随机变量。
随机变量有两种类型，离散型和连续型。
离散型随机变量的取值是有限个或者可数个，而连续型随机变量的取值是连续的。
4. 抽样分布抽样分布是指在总体中随机抽取样本后得到的分布。
当样本容量足够大时，抽样分布具有一些特定的性质，如正态分布、t分布、F分布等，这些分布在生物统计学中是非常重要的。
生物统计学常用方法1. 描述统计描述统计是对数据进行整理、归纳和描述的过程，主要包括测量中心趋势的指标（如均值、中位数、众数）、测量离散程度的指标（如标准差、方差）以及数据的图表展示。
2. 推断统计推断统计是通过样本对总体参数进行推断的过程。
推断统计主要包括参数估计和假设检验两个部分。
参数估计是通过样本来估计总体参数的值，而假设检验是对总体参数的某种假设进行检验的过程。
3. 方差分析方差分析是一种用来比较两个或多个总体均值是否相等的统计方法。
它包括单因素方差分析和多因素方差分析，用于研究不同因素对总体均值的影响。
4. 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的影响程度和方向的统计方法。
回归分析分为简单线性回归和多元线性回归，以及非线性回归等方法。
5. 生存分析生存分析是研究生存时间或事件发生时间的统计方法，它包括生存曲线、生存率和生存分布等内容，主要用于临床医学和流行病学领域。
生物统计学在生物学领域的应用生物统计学在生物学领域有着广泛的应用。
它可以用来设计实验、收集和整理数据、进行数据分析和结果解释。
以下是一些生物统计学在生物学领域的应用示例。
生物统计学课程的学习体会
生物统计学课程的学习体会生物统计学课程的学习体会摘要：本文作者根据生物统计学课程讲解内容，总结了生物统计学在生物学中的应用以及实际工作应用经验。
关键词：生物统计学；应用；发展前景生物统计学课程主要是针对生物科学研究而进行的一门具有极其重要意义的基础课程。
它是生物信息学和生物数学两个概念之间的桥梁。
生物统计学主要的教学目标就是让学生能够从大量的数据中找到规律，并用简单的公式将这些规律表达出来。
生物统计学这门课程在生物学科中占有非常重要的地位。
不论是哪种生物学理论都离不开生物统计学。
因为生物统计学是分析生物样品所得到的结果，并以此来推断出生物的特性。
同时也给出了生物体与环境之间的关系。
从而为生物学家提供参考依据。
为什么说生物统计学这门课程非常重要呢？这主要是由于他在科研中起着重要的作用。
下面就让我简单谈谈我对生物统计学的看法。
现在就拿我们学校的生物科学来举例吧。
我们学校的生物科学相比其他学校而言已经发展得很好了。
然而在生物科学中还有很多东西需要我们去探索。
在这方面，生物统计学起着至关重要的作用。
这是因为只有通过对生物样本的处理，我们才能准确的得出结果，并预测生物可能出现的问题。
例如，在植物遗传学当中，如果在测试一棵植物的时候，发现这株植物发生变异了，那么，你必须采取一定的措施来保证它不受影响，因为人类很难控制变异，变异就意味着基因突变，这是非常危险的事情，所以在这个时候，生物统计学就可以派上用场了。
生物统计学还有另外一个用途，就是用来判断某一项研究成果的价值。
因为生物统计学可以给出指导数，这是一种很强大的分析工具，利用这个数据可以分析出哪个结果更加符合科学道理，或者哪个实验没有达到最佳效果等。
生物统计学，既能给出一个估计，又能给出一个百分比，而且可以使用公式将它们联系在一起，这真是一个神奇的课程。
随着社会的进步，生物统计学这门课程的作用日益显现出来。
以前的教学条件是非常有限的，只有一些台式电脑，但是现在我们的条件已经改善了许多，我们有了电脑、复印机、扫描仪等，我们的教学设备已经超越了一般的中学水平。
生物统计学-总结
生物统计学总结绪论统计工作的四大步骤：设计、搜集、整理、分析统计资料的三大类型：♏计量资料：对每个观察值单位用定量方法测得每项指标量的大小所得的资料♏计数资料：将观察单位按照某种属性类别分组，所得的观察单位数♏等级资料：将观察单位按某种属性的不同程度分组所得的资料同质与变异同质：除研究因素外，其他因素相同或相近为同质变异：观测值的不齐性总体与样本：总体：根据研究目的所确定的同质观察单位的全体=所有研究对象性质相同的全体观察单位某项变量值的集合总体含量：总体中所包含的观察单位数有限总体：总体观察单位数可数无限总体：总体观察单位数不可数样本：从总体中随机抽取的部分观察单位样本含量：样本中所包含的观察单位数抽样：从总体中获得样本的过程放回式抽样不放回式抽样抽样误差：因个体变异的存在，由抽样而导致的样本指标与总体指标之差统计量：有样本所得指标或数参数：由总体所得指标，关于特征的表征频数：完全相同的观察只出现的次数频率：某一观察值出现的次数与样本含量的比值概率：描述某事物发生可能性大小的一个度量样本空间：一次实验所有可能的结果的集合基本事物：样本空间每一个可能的结果小概率事件：P<=0.05或P<=0.01的事件小概率原理：小概率事件在一次抽样中不可能发生计量资料的统计描述集中趋势的指标：平均数定义：描述一组同质计量资料的集中趋势，反映某一组观察值的平均水平或某一分布的平均位置的指标作用：作为一组资料的代表值，可用于组间的分析比较均数的两个重要特征代表性1.离均差和等于02.离均差平方最小小于常用平均数指标：1.算术均数（1）定义：全部观察值相加之和除以观察值个数所得的商总体均数样本均数（2）算法：1）直接法：2）加权法：3）缩减法（3）注意事项：1）只有在合理分组的基础上对同质数据取均数才有意义2）均数用于近似正态分布的对称分布，尤其是正态分布2.几何均数G（不能用算术均数时）（1）定义：几个观察值相乘之积，开几次方所得根（2）计算1）直接法2）（3）应用注意：1）几何均数适用于观察值相差很大，甚至呈倍数关系（等比或几何级数资料）或用于对数正态分布资料2）观察值不能有零，不能同时有正负，若都为负，去符号最后加符号，观察值比较小或有零，可加1，最后减去3）同一资料求得的几何均数小于均数中位数M（1）定义：把一组观察值按大小顺序排列，位次居中的（2）计算：1）直接法2）频数表法：（3）注意事项1）适用场合：偏态，开口（一端或两端无界限），分布不清的2）特性：只代表了居中观察值的特性，敏感性低，不受特小特大值的影响3）对于正态分布资料，理论上，中位数=均数（数值上）百分位数（1）定义：将n个观察值由小到大排列，编上秩次，将n个秩次100等分，与X%秩次相对应的数值，即X的百分位数，是一个位置指标，以Px表示（x代表百分秩次）Px将整个数列分为两半，X%比Px小，1-X%比Px大（2）计算：（3）应用注意1）百分位数常用于描述一组资料（样本或总体）在某百分位数上的水平和分布特征，多个百分位数结合使用，可全面描述观察值分布特征，包括位置的大小和变异度2）一般分布中部的百分位数相当稳定，代表性好，靠近两端的百分位数，只在样本含量足够大（>120个）才足够稳定，所以当样本含量不够大时，不宜取两端百分位数3）用百分位数确定正常值范围，习惯上95%离散趋势的描述1. 极差R：样本资料中最大值和最小值之差在一定程度上能说明样本波动幅度的大小，但它只受样本中两个极端个体数值大小的影响，不能反映样本中各个观测值的变异程度，稳定性差2. 四分位数间距：是上四分位数与下四分位数之差,用四分位数间距可反映变异程度的大小.稳定性好，灵敏度不够3. 标准差：1）定义：描述一组同质计量资料离散程度大小的指标反映了均数对一组观察值的代表性说明了观察值围绕均数分布的离散程度，个体变异2）计算：3）应用：1.表示变量分布的离散程度2.结合均数描述正态分布特征3.结合均数计算变异系数4.结合样本含量计算标准误4）注意：（1）不同单位，相同标准差，不能比较（2）大个体差异大，变异度大，小个体则变异度小4.变异系数CV1）定义：标准差与均数之比，用百分数表示2）计算：3）应用：单位不同的几组资料变异度及均数相差悬殊的几组资料的变异度的比较，不单独使用自由度ν泛指可以自由取值的变量的个数正常值：正常动植物解剖生理生化等各种数据的波动范围1）必要性1.区分正常和异常2.看不同种群在不同时间地域上某一指标的差异2）选取1.极差中的一部分2.单侧或双侧正常值之分，由指标实际情况及实验要求确定3.方式之一为正常值范围的百分位数，习惯上95%双侧：确定P2.5或P97.5单侧：P5或P95，看实验需要计量资料的统计推断统计推断用样本信息推断总体特征参数估计：由样本结果对总体参数在一定概率水平下所做出的估计假设检验正态分布1）概念：一种连续型随机变量的概率分布密度函数：分布函数：2）特征：1.在横轴上均数处最高2.以均数为中心，左右对称3.有两个参数4.曲线下的面积分布有一定的规律F(x)3）应用：1.以曲线下的面积反映频率及概率分布2.估计正常值范围或正常值范围的正态分布法双侧正常值范围3.质量控制4.正态分布是很多种统计方法的理论基础标准正态分布，u分布Uα与面积的关系对数正态分布原观察值x呈偏态（正偏），取对数后，lgX呈正态分布x服从对数正态分布均数的抽样误差1.定义：平均数与总体均数之差2.均数抽样误差大小的度量标准误1）定义：样本均数的标准差2）意义：反映抽样误差的大小是样本均数围绕总体均数分布的离散程度，衡量了样本均数的可靠程度3）计算：一般一次抽样估计总体没有标准误，只针对样本4）用途：（1）计算可信区间（参数估计）（2）用于统计推断（假设检验）t分布1.t变换与t变量2.t分布的特征1）单峰，一0为中心，左右对称2）曲线中间比正态分布低，两端翘得比正态分布高3）有无数根，中间越低，两端越翘t分布与自由度有关，自由度越小，中间越低，两端越翘当自由度趋向无穷时，t分布趋向标准正态分布，t u3.概率密度函数与分布函数4.t介值与t介值表tα,ν：给定自由度为ν，两侧双尾面积之和为α时，相应t值。
生物统计课程总结心得体会(2篇)
第1篇作为一名生物专业的学生，我有幸参加了生物统计课程的学习。
这门课程让我对生物统计学有了更加深入的了解，也让我认识到生物统计学在生物科学研究中的重要性。
以下是我对生物统计课程的学习心得体会。
一、生物统计学的概念与作用1. 生物统计学概述生物统计学是一门应用统计学原理和方法，研究生物现象、生物数据规律和生物科学问题的学科。
它涉及生物学、数学、统计学等多个学科领域，具有广泛的交叉性和应用性。
2. 生物统计学的作用（1）研究生物现象：生物统计学通过对生物数据的统计分析，揭示生物现象的规律性，为生物学研究提供理论依据。
（2）评价实验结果：生物统计学可以用于评价实验结果的可靠性和有效性，帮助研究者判断实验结果的统计显著性。
（3）预测生物现象：生物统计学可以基于历史数据，预测未来生物现象的发展趋势。
（4）生物医学研究：生物统计学在生物医学研究中具有重要作用，如药物研发、流行病学研究、遗传学研究等。
二、生物统计课程学习心得1. 基础知识掌握生物统计课程的学习，让我系统地掌握了生物统计学的基本概念、原理和方法。
通过学习，我了解了生物统计学的起源、发展历程以及在我国的应用现状。
同时，我还学习了生物统计学的基本概念，如样本、总体、参数、统计量等。
2. 统计软件应用生物统计课程教学中，教师指导我们使用SPSS、R等统计软件进行数据处理和分析。
通过实际操作，我掌握了统计软件的基本操作方法，如数据录入、数据清洗、统计分析等。
这些技能在今后的科研工作中具有重要意义。
3. 统计分析方法生物统计课程涵盖了多种统计分析方法，如描述性统计、推断性统计、回归分析、方差分析等。
通过学习，我了解了这些方法的基本原理、适用条件和计算步骤。
在实际应用中，我学会了如何根据研究目的和数据特点选择合适的统计分析方法。
4. 实践能力提高生物统计课程要求我们进行课程设计和实验报告撰写。
通过这些实践环节，我提高了自己的数据分析能力、问题解决能力和论文写作能力。
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生物统计学总结绪论统计工作的四大步骤：设计、搜集、整理、分析统计资料的三大类型：♏计量资料：对每个观察值单位用定量方法测得每项指标量的大小所得的资料♏计数资料：将观察单位按照某种属性类别分组，所得的观察单位数♏等级资料：将观察单位按某种属性的不同程度分组所得的资料同质与变异同质：除研究因素外，其他因素相同或相近为同质变异：观测值的不齐性总体与样本：总体：根据研究目的所确定的同质观察单位的全体=所有研究对象性质相同的全体观察单位某项变量值的集合总体含量：总体中所包含的观察单位数有限总体：总体观察单位数可数无限总体：总体观察单位数不可数样本：从总体中随机抽取的部分观察单位样本含量：样本中所包含的观察单位数抽样：从总体中获得样本的过程放回式抽样不放回式抽样抽样误差：因个体变异的存在，由抽样而导致的样本指标与总体指标之差统计量：有样本所得指标或数参数：由总体所得指标，关于特征的表征频数：完全相同的观察只出现的次数频率：某一观察值出现的次数与样本含量的比值概率：描述某事物发生可能性大小的一个度量样本空间：一次实验所有可能的结果的集合基本事物：样本空间每一个可能的结果小概率事件：P<=0.05或P<=0.01的事件小概率原理：小概率事件在一次抽样中不可能发生计量资料的统计描述集中趋势的指标：平均数定义：描述一组同质计量资料的集中趋势，反映某一组观察值的平均水平或某一分布的平均位置的指标作用：作为一组资料的代表值，可用于组间的分析比较均数的两个重要特征 代表性1.离均差和等于02.离均差平方最小小于常用平均数指标：1.算术均数（1）定义：全部观察值相加之和除以观察值个数所得的商总体均数样本均数（2）算法：1）直接法：2）加权法：3）缩减法（3）注意事项：1）只有在合理分组的基础上对同质数据取均数才有意义2）均数用于近似正态分布的对称分布，尤其是正态分布2.几何均数G（不能用算术均数时）（1）定义：几个观察值相乘之积，开几次方所得根（2）计算1）直接法2）（3）应用注意：1）几何均数适用于观察值相差很大，甚至呈倍数关系（等比或几何级数资料）或用于对数正态分布资料2）观察值不能有零，不能同时有正负，若都为负，去符号最后加符号，观察值比较小或有零，可加1，最后减去3）同一资料求得的几何均数小于均数中位数M（1）定义：把一组观察值按大小顺序排列，位次居中的（2）计算：1）直接法2）频数表法：（3）注意事项1）适用场合：偏态，开口（一端或两端无界限），分布不清的2）特性：只代表了居中观察值的特性，敏感性低，不受特小特大值的影响3）对于正态分布资料，理论上，中位数=均数（数值上）百分位数（1）定义：将n个观察值由小到大排列，编上秩次，将n个秩次100等分，与X%秩次相对应的数值，即X的百分位数，是一个位置指标，以Px表示（x代表百分秩次）Px将整个数列分为两半，X%比Px小，1-X%比Px大（2）计算：（3）应用注意1）百分位数常用于描述一组资料（样本或总体）在某百分位数上的水平和分布特征，多个百分位数结合使用，可全面描述观察值分布特征，包括位置的大小和变异度2）一般分布中部的百分位数相当稳定，代表性好，靠近两端的百分位数，只在样本含量足够大（>120个）才足够稳定，所以当样本含量不够大时，不宜取两端百分位数3）用百分位数确定正常值范围，习惯上95%离散趋势的描述1. 极差R：样本资料中最大值和最小值之差在一定程度上能说明样本波动幅度的大小，但它只受样本中两个极端个体数值大小的影响，不能反映样本中各个观测值的变异程度，稳定性差2. 四分位数间距：是上四分位数与下四分位数之差,用四分位数间距可反映变异程度的大小.稳定性好，灵敏度不够3. 标准差：1）定义：描述一组同质计量资料离散程度大小的指标反映了均数对一组观察值的代表性说明了观察值围绕均数分布的离散程度，个体变异2）计算：3）应用：1.表示变量分布的离散程度2.结合均数描述正态分布特征3.结合均数计算变异系数4.结合样本含量计算标准误4）注意：（1）不同单位，相同标准差，不能比较（2）大个体差异大，变异度大，小个体则变异度小4.变异系数CV1）定义：标准差与均数之比，用百分数表示2）计算：3）应用：单位不同的几组资料变异度及均数相差悬殊的几组资料的变异度的比较，不单独使用自由度ν泛指可以自由取值的变量的个数正常值：正常动植物解剖生理生化等各种数据的波动范围1）必要性1.区分正常和异常2.看不同种群在不同时间地域上某一指标的差异2）选取1.极差中的一部分2.单侧或双侧正常值之分，由指标实际情况及实验要求确定3.方式之一为正常值范围的百分位数，习惯上95%双侧：确定P2.5或P97.5单侧：P5或P95，看实验需要计量资料的统计推断统计推断用样本信息推断总体特征参数估计：由样本结果对总体参数在一定概率水平下所做出的估计假设检验正态分布1）概念：一种连续型随机变量的概率分布密度函数：分布函数：2）特征：1.在横轴上均数处最高2.以均数为中心，左右对称3.有两个参数4.曲线下的面积分布有一定的规律F(x)3）应用：1.以曲线下的面积反映频率及概率分布2.估计正常值范围或正常值范围的正态分布法 双侧正常值范围3.质量控制4.正态分布是很多种统计方法的理论基础标准正态分布，u分布Uα与面积的关系对数正态分布原观察值x呈偏态（正偏），取对数后，lgX呈正态分布→x服从对数正态分布均数的抽样误差1.定义：平均数与总体均数之差2.均数抽样误差大小的度量标准误1）定义：样本均数的标准差2）意义：反映抽样误差的大小是样本均数围绕总体均数分布的离散程度，衡量了样本均数的可靠程度3）计算：一般一次抽样估计总体没有标准误，只针对样本4）用途：（1）计算可信区间（参数估计）（2）用于统计推断（假设检验）t分布1.t变换与t变量2.t分布的特征1）单峰，一0为中心，左右对称2）曲线中间比正态分布低，两端翘得比正态分布高3）有无数根，中间越低，两端越翘t分布与自由度有关，自由度越小，中间越低，两端越翘当自由度趋向无穷时，t分布趋向标准正态分布，t→u3.概率密度函数与分布函数4.t介值与t介值表tα,ν：给定自由度为ν，两侧双尾面积之和为α时，相应t值。
5.t分布原理：P(-tα,ν<= t <= tα,ν)=1-α方差分析方差分析又叫变量分析，俗称F检验用途：1.两个或多个均数的比较2.分离各有关因素，并分别估计其对变异的作用3.分析两个或多个因素的交互作用4.方差齐性检验适用条件（用于多个均数比较时）1.个样本是相互独立的随机样本2.小样本要求正态方差齐基本思想：把全部观察值之间的变异，总变异，按设计需要，分为两个或多个组成部分再作分析计算总体均数的估计1.总估计2.区间估计：1）定义：按一定的概率估计总体均数在什么范围内可信区间：按一定的概率估计总体均数的可能范围2）方式：1.t分布法：按t分布的原理估计总体均数在什么范围内适用于总体标准差未知且n<50的情形总体均数在可信区间的概率1-α可信度：1-α置信水平：α通常，我们取95%或99%作可信区间2.正态分布法适用于总体标准差已知或n>50总体标准差已知：n>50：假设检验为什么做假设检验检验差别是否由抽样误差造成的基本思想假定差别是由抽样误差引起的然后计算由抽样误差引起这么大，甚至比这更大的差别的概率P根据小概率原理，作出拒绝或者接受假设的判断步骤1.建立假设，确定检验水准先确定是单侧还是双侧的若考虑u，u0有误差别→双侧若不仅考虑差别，还关注u，u0大小→单侧一般认为双侧无效假设H0：从反证法的基础上提出的，无论何时，假设差别是由抽样误差造成的，但具体问题具体分析备择假设H1：与H0相对立的假设，是依H0而产生的，一旦H0不成立，只能接受H1，现在H0不成立→非H0→体现单双侧之分检验水准α：界定小概率事件的一个标准（有单双侧之分）通常α=0.052.选定检验方法，计算统计量3.确定P值，做出统计推断P值：指由H0所规定的总体中做随机抽样，获得等于大于或小于现有统计量的概率。
若P<=α，拒绝H0；若P>α，接受H0第一类错误和第二类错误♏第一类：拒绝实际上成立的H0♏把握度β：未知，只能估计，不能单独存在，只有与H1结合才有意义♏检验效能1-β：计量总体却有差别，按α水准，能够发现他们有差别的能力注意1.样本的代表性→组间的均衡性→资料的可比性2.选用的假设检验方法一定要符合其适用条件3.正确理解差别有无显著性的含义（显著、极显著不意味着差别的大小）4.结论不能绝对化5.报告要规范化检验方法一、完全随机设计（一）样本均数与已知总体均数比较的假设检验1.小样本，总体标准差σ未知→t检验（要求取自正态总体）2.大样本，总体标准差σ未知：1)t检验（严格）→法2 无需来自正态总体2)u检验（ν→∞，t→u）→法13.大样本，总体标准差σ已知→u检验（二）两个样本均数比较的假设检验1.小样本（有一个就算），总体标准差σ未知，正态方差齐→t检验A.先求合并方差B.再求两样本均数差的标准误C.计算t值2.小样本（有一个就算），总体标准差σ未知，方差不齐（非正态）1)采用适当的变量变换使达到方差齐性的要求2)采用不要求方差齐的方法比较→非参数统计3)采用近似的t‘检验3.大样本→u检验（不考虑正态方差齐的情况下，仍可用t检验）（三）两个样本几何均数比较的假设检验对x取反对数，用t检验或者u检验（四）多个样本均数的比较（单因素方差分析）条件：1.个样本是相互独立的随机样本2.小样本要求正态方差齐*多个样本均数间的两两比较→q检验二、配对设计（一）配对设计的计量资料的比较小样本，t检验→三、配伍组设计（一）多个样本均数的比较（两因素方差分析）多个性质相同的配伍，同一配伍组中的N个受试对象分别接受k种处理作用：1.可改善处理组间的均衡性2.可分析配伍因素的的影响3.提高设计效率，分析两个因素*多个样本均数间的两两比较→q检验正态性检验一、为什么做正态性检验特定统计方法要求的描述统计平均数、标准差正常值范围的正态统计法统计推断t检验F检验二、定义判定资料是否服从正态分布或样本是否来自正态总体的一类检验方法三、何时用？1.为了说明资料是否服从正态分布→一定要做2.为了满足特定统计方法的需要→可以不做四、怎么做？正态分布分布的特征：1.对称性→偏度（正偏、对称、负偏）三阶偏度系数g1态峰→翘度（正态峰、尖峭峰、平阔峰）四阶峰度系数g2方差齐性检验一、为什么？1.t检验F检验使用条件的要求2.方差的抽样波动二、定义说明变量值的变异度有无差别，或者通过样本信息来推断总体方差是否相等的一类检验方法三、何时做？1.说明变量值的变异度有无差别时→一定做2.为满足t、F检验方差齐性要求的→可不做四、如何做？多个方差的齐性检验——X2检验变量变换意义：通过改变观察值的原初形式，使资料正太化，达到方差齐性的要求，以满足t检验及方差分析的应用条件依据：只改变观察值的分布形式，而不是其相对大小常用方法：1)对数变换：以观察值x的对数值作为新的分析数据常用方式适用场合：1.使服从对数正态分布的资料正态化2.使方差达到方差齐性要求，特别是标准差与均数的比值接近时3.使指数曲线直线化，常用于曲线拟合2)平方根变换：以原观察值x的平方根作为新的分析数据常用方式适用场合：1. 使服从Poisson 分布的计数资料或轻度偏态资料正态化2. 使各样本的方差与均数的正比例关系消除或削弱，达到方差齐性要求3) 百分数、平方根、正反弦变换以原观察值用百分数表示，平方根反正弦值作为新的分析数据适用场合：总体百分数小于30%或大于70%的情形计数资料的统计描述和推断相对数（一）为什么引入绝对数不能做进一步分析（二）什么是相对数同一基础上，两个有联系指标之比*常用指标1.率/频率指标：用以说明某现象发生的频率与强度 计算()比例基数可能发生某现象的总数某现象的发生数⨯=比例基数—依习惯而用—使算的的率至少保留1-2位整数2.构成比/构成指标：用以说明某一事物内部各组成部分所占的比重或分布→总和为100%计算%100⨯=位总数同一事物各组分观察单某一组分的观察单位数 *若总和不为100%：超减于大，低加在小3.相对比：两个有关同类指标之比，用以说明两者的对比水平 计算()%100⨯=乙指标甲指标 *指标可为平均数、绝对数、相对数4.动态数列：一系列按时间顺序排列起来的统计指标，用以说明事物延时间发展的变化与趋势 *指标可为平均数、绝对数、相对数*动态分析：（1）绝对增量=统计期指标－基期指标说明事物在一定时期增加的绝对数量可分为逐年的、逐期的：后比前，内部波动累计的：基期固定，总体结果（2）发展速度、增长速度：反映事物在一定时期的速度变化，可分为定基与环基发展速度=统计期指标/基期指标增长速度=发展速度－1（三）应用相对数应注意的问题1.计算相对数的分母一般不宜过小，对于动物实验，可减小2.分析时不能以比代率3.计算观察单位不等的几个率的平均值时，不能直接相加求平均321321P n n n x x x ++++=4.资料的对比应注意可比性5.率和构成比也可有抽样误差→假设检验二项分布及其应用（一）概念及其应用条件对于某个性状，常常可以把其资料分成两个类型。