《生物统计学》教学大纲
《生物统计学》课程教学大纲
《生物统计学》课程教学大纲课程名称：生物统计学课程类别：专业选修课适用专业：生物技术考核方式：考查总学时、学分：32学时 2 学分其中实验学时：0 学时一、课程教学目的生物统计学是运用数理统计的原理和方法来分析和解释生物界各种现象与试验调查资料的一门学科，是生物学各专业的一门必修课程。
课程系统介绍生物统计学的基本概念、统计资料的收集与整理和描述统计方法。
讲授显著性检验、方差分析、卡方检验、相关与回归分析的基本原理以及试验设计的原则方法。
使学生系统掌握所需的生物统计学基本知识，基本原理和基本技能，培养学生具有生物学试验设计的基本能力和对试验资料进行统计分析处理的能力。
二、课程教学要求使学生掌握生物统计学的基本概念、统计资料的收集与整理和描述统计方法。
理解显著性检验、方差分析、卡方检验、相关与回归分析的基本原理以及试验设计的原则方法。
掌握一种统计软件的使用方法，能独立运用所学的生物统计方法进行统计分析。
三、先修课程《高等数学》、《概率论》等四、课程教学重、难点假设检验的原理、方法和步骤，方差分析。
五、课程教学方法与教学手段讲授、演示、案例分析、实践等结合多媒体教学。
六、课程教学内容第一章绪论（2学时）1．教学内容(1) 介绍本门学科的目的、任务和本课程的主要内容；(2) 了解本学科的发展概况，认识学习本学科的重要性及在生物科学研究中的作用；(3) 常用统计学术语。
2．重、难点提示(1) 统计学的本质；(2) 生物统计学的主要内容：描述性统计，差异显著性检验，相关分析与回归分析；(3) 总体、个体与样本，参数与统计量，随机误差与系统误差。
第二章资料的整理（2学时）1．教学内容(1) 了解不同资料的特点及分类，掌握不同资料的整理方法；(2) 了解常用统计图表的制作、种类及应用；2．重、难点提示(1) 资料的分类；计量资料的整理；(2) 统计图表的结构和要求。
(3) 使用计算机软件进行资料的整理第三章描述统计（2学时）1．教学内容(1) 反映集中性的常用统计量的计算、特点及应用；(2) 反映离散性的常用统计量的计算、特点及应用；(3) 使用计算机软件进行描述统计。
生物统计学教学大纲
方差分析的线性数学模例说明多重比较的方法--最小显著差数法和最小显著极差法。
第二节
两向分组资料及系统分组资料的方差分析
一、 两向分组资料的方差分析
举例说明处理内单个观察值和有重复观察值两类资料的方差分析法。
二、
系统分组资料的方差分析
举例说明最简单的系统分组资料（二级系统）分析方法
律性。
本课程主要讲授数据的收集、加工处理、显示的方法及数据分布特征的分析方法；
讲解利用样本数据推断总体数量特征的方法；以及方差分析、回归和相关分析等方法。其
次，介绍EXCEL的数据分析功能，通过实例一步步说明操作步骤及其分析结果。要求在学
习完高等数学、线性代数、概率和数理统计、植物学、生理学、生物化学等课程后选修本
五、 一元线性回归的置信区间 举例说明一元线性回归系数、回归截距和y估计值的置信区间计算方法。
第三节
一元非线性回归分析
一、 曲线类型与特点
曲线类型与特点，。
二、 线性化的方法和曲线拟合状况的检验
举例说明非线性回归分析的一般程序和检验。
第三节
线性相关分析
一、 相关系数和决定系数 介绍相关系数和决定系数的概念和定义，举例说明其计算方法。 二、 相关系数的假设测验 举例说明相关系数的假设测验方法，介绍回归与相关的关系。 三、 一元线性回归与相关分析的注意事项 介绍一元线性回归与相关分析的注意事项。
第五部分 实验纲要
实验一 试验数据的整理与特征数的计算 目的要求：了解资料搜集整理的意义，更好地掌握次数分布表、图的制作方法、各种特征 数的计算方法。熟练掌握利用EXCEL进行数据整理、图表制作及特征数的计算。 实验二 统计推断 目的要求：了解显著性测验的意义和基本原理，掌握利用EXCEL进行统计假设测验和区间 估计的方法。 实验三 ??测验 目的要求：了解适合性和独立性测验的原理，能够独立地利用EXCEL中的函数对田间调查 次数资料进行适合性测验和独立性测验。
生物统计学教学大纲
《生物统计学》教学大纲课程名称：生物统计学课程编号：H09026英文名称：Biostatistics 课程属性：必修课学时：48 学分：3.0先修课程：高等数学、线性代数、概率论与数理统计、普通生物学等课程适用专业：生物技术、生物科学等本科专业一、课程简介统计学是论述收集、分析并解释数字信息的科学，生物统计学则是一门运用统计学的原理和方法，研究生物学数据资料的交叉学科。
统计方法是现代生物学研究不可缺少的工具，而且在新兴的分子生物学研究中也发挥着重要作用。
正确的统计分析能够帮助我们正确认识事物客观存在的规律性。
本课程教学的全过程可以看成是一个生物信息搜集、处理、分析，从而提炼新的生物信息的过程。
教学重点是通过生物现象的数量观察、对比、归纳和分析，揭示那些困惑费解的生物学问题，从偶然性的剖析中，发现事物的必然性，指导生物科学的理论和实践。
二、课程内容及学时分配第一单元：绪论（建议学时数：2学时）【学习目的和要求】1.知识掌握：理解什么是统计，什么是统计学，什么生物统计学。
2.能力培养：学会用统计的方法来看待生物学问题。
3.教学方法：举例讲授。
………………………【重点】统计工作、统计数据及统计学以及它们间的关系。
【难点】描述统计与推断统计的区别，应用的场合。
第二单元：统计数据的收集与整理（建议学时数：4学时）【学习目的和要求】1.知识掌握：1.1 数据收集和预处理：几个常用的统计术语、数据收集和预处理1.2 数据整理和显示：数据的整理、数据的显示1.3 数据分布特征的测度：集中趋势的测度、离散程度的测度、偏态和峭度的测度2.能力培养：了解数据收集及预处理的内容和方法。
掌握不同类型分布图的制作及应用；掌握集中趋势、离散趋势及分布形状的统计特征数计算及应用。
3.教学方法：举例讲授。
………………………【重点】集中趋势、离散趋势及分布形状的统计数计算。
【难点】数据的计量尺度，集中趋势、离散趋势及分布形状的统计特征数应用。
《生物统计学》教学大纲
《生物统计学》教学大纲Biostatistics课程编码：27A11704学分：2.0 课程类别：专业任选课计划学时：32 其中讲课：32 实验或实践：0适用专业：生物技术推荐教材：杜荣骞主编，《生物统计学》，高等教育出版社，2014年。
参考书目：方积乾主编，《卫生统计学》，人民卫生出版社，2013年。
课程的教学目的与任务《生物统计学》是运用统计学原理和方法来分析和解释生物学数据资料的一门科学，是现代生物学研究不可缺少的工具。
本课程的教学目的是使学生在了解统计学基本原理的基础上，学会对生物学试验数据进行统计学分析，并掌握基本的试验设计方法，为毕业实习、论文写作及从事生物学研究奠定基础。
通过本课程的学习应使学生掌握统计学的基本原理，能对试验和调查数据进行相应的统计学分析，并具备根据实际需要进行基本的试验设计的能力。
课程的基本要求1、通过本课程的学习，使学生了解生物统计学基本概念和基本原理。
2、通过课堂讲解、讨论和课下作业，使学生掌握常用生物统计分析方法的意义、作用、运用条件、方法步骤与结果解释等基本知识。
3、通过课堂讲解，使学生掌握试验设计的基本原则和常用试验设计的各自特点和要点。
4、要求学生在学完本课程后，达到能够较灵活的应用一些基本统计学方法分析和解释生物学现象、进行生物学研究的简单试验设计并对收集的数据资料进行处理分析与解释。
各章节授课内容、教学方法及学时分配建议（含课内实验）第一章：绪论建议学时：1 [教学目的与要求] 了解《生物统计学》的概念、主要内容、重要性和学习方法。
[教学重点与难点] 《生物统计学》的概念、重要性。
[授课方法] 课堂讲授、多媒体教学。
[授课内容]§ 1.1生物统计学的概念和主要内容什么是生物统计学本课程的主要内容§ 1.2生物统计学的重要性和学习方法为什么要学习生物统计学怎样学好生物统计学第二章：统计数据的收集与整理建议学时：3 [教学目的与要求] 掌握资料的整理方法与几个样本特征数的计算方法。
生物统计学教学大纲
中国海洋大学本科生课程大纲课程属性：公共基础/通识教育/学科基础/专业知识/工作技能，课程性质：必修、选修一、课程介绍1.课程描述：生物统计学是运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试验调查资料的一门科学，在生物学、农学、林学、医药、卫生、生态、环保等领域已有广泛应用，是生命科学中一门重要的工具课。
本课程是针对药学专业的专业选修课，课程包括生物统计学的若干基本内容：生物统计学基本原理和方法、生命科学中试验资料的整理、特征数的计算、概率和概率分布、抽样分布、平均数的统计推断、x2检验、方差分析、直线回归与相关分析等。
通过课程学习可以为后续相关课程如药物化学，药理学和药剂学等课程学习打下坚实的基础，提升对于药学研究中统计思想的理解。
2.设计思路：生物统计学与数学有密切关系，现代统计学用到了较多的数学知识。
统计学又是一门应用性很强的学科，几乎生物学科所有的门类都要研究和分析数据，掌握生物学类学科专业基础课和专业课程知识有利于对统计分析的结果做出合理的解释和分析。
课程内容包括五个模块：生物特征数计算、概率分布与假设检验、x2检验、方差分析、直线回归与相关分析；这五方面相互关联，能体现生物统计学的基本特征。
- 1 -生物特征数计算是统计学中最基本的理论和计算方法，包括试验资料的收集和整理，频数分布与表示法，平均数的计算，变异系数和方差的计算等。
概率分布与假设检验是基于不同概率事件的分布规律来进行假设和推断的过程，主要包括概率的基本定理，概率分布的类型，t检验的原理，平均数和频率假设检验以及参数估计。
侧重对于正态分布为依据的基于“小概率不可能事件”的推断。
x2检验侧重于对参数的适合性和独立性的检验。
课程主要包括χ2检验的基本原理和方法，χ2分布和连续性矫正，适合性检验，独立性检验。
课程讲授过程同时给出医药学和生活中的实际案例。
方差分析侧重于对多组样本参数的假设检验。
内容包括单因素资料的方差分析、自由度和平均和的分解、F分布和F测验、多重比较、变量个数不等的资料的方差分析以及两因素资料的方差分析等。
《生物统计学》教学大纲
《生物统计学》教学大纲课程名称：生物统计学课程编号：课程类别：专业基础课/选修课学时/学分：32/2开设学期：第七学期说明一、课程性质与说明1.课程性质专业基础课/选修课2.课程说明生物统计学是运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试验调查资料的一门科学，在生物学、农学、林学、医药、卫生、生态、环保等领域已有广泛应用，是生命科学中一门十分重要的工具课。
本课程是本科生物科学专业的选修课，通过本课程的学习，应使学生理解并掌握生物统计学的基本原理和常用方法，在了解生物统计学的产生、发展及其研究对象与作用、生命科学中试验资料的整理、特征数的计算、概率和概率分布、抽样分布等基础上，掌握平均数的统计推断、χ2检验、方差分析、直线回归与相关分析、可直线化的曲线回归分析、多项式回归分析、多元回归与相关分析、常用试验设计、抽样原理和方法等，以运用统计方法分析和解决生物学科研领域内的实际问题为重点，为后续课程的学习和从事生物学科研活动打下必要的基础。
二、教学目标1.学会实验方案的设计方法；2.能搜集、整理、分析实验数据，并会根据实验进程及时调整不合理的实验设计方案；3.能对生物信息进行有目的的搜集、处理、分析，从而提炼新的生物信息；4.会用统计软件处理、分析实验数据。
三、学时分配表章序章题讲授学时实验学时实践学时上机学时小计1前言及统计数据的收集与整理42概率和概率分布3几种常见的概率分布律44抽样分布45统计推断46单因素方差分析47实验设计5统计软件的使用合计264四、教学教法建议本课程主要以课堂讲授为主，应用多媒体教学手段，采用多种教学方法，注意教学方法灵活、生动、吸引力强等特点，并且注重教学方法与手段的不断改进。
注意理论与实际相结合，教学示例尽量选用同学熟知的领域，尤其是本专业历年毕业论文中涉及到的生物统计领域的实例，让学生学会去分析问题、解决问题的能力。
课堂教学采用问题法、比较法、案例法、讨论法和自学法多种教学方式，注重课堂教学与课外自学结合。
生物统计学第四版教学大纲x
要点二
详细描述
拉丁方设计是一种将实验对象按照拉丁方阵的形式排列，以平衡实验条件的实验设计方法。交叉设计则是在拉丁方设计的基础上，将实验对象按照重复测量的方式进行安排，以提高实验的准确性和可靠性。这两种设计方法都可以有效地控制实验中的系统误差，减少实验误差，提高实验的准确性和可靠性。
拉丁方设计和交叉设计
数据可以分为定量数据和定性数据两类。定量数据是可以量化的数据，如身高、体重等；定性数据是描述性质的数据，如性别、血型等。
数据类型
测量尺度可以分为定类尺度、定序尺度、定距尺度和定比尺度。定类尺度是对事物进行分类的尺度，如性别；定序尺度是对事物进行排序的尺度，如考试成绩；定距尺度是对事物进行量化的尺度，如温度；定比尺度是对事物进行比例比较的尺度，如年龄。
详细描述
生存分析是研究生存时间和相关影响因素的统计方法，适用于处理具有删失数据的结局指标。常见的数据类型包括完全数据、右删失、左删失和区间删失等。
生存分析的基本概念与数据类型
总结词
掌握生存函数的非参数和参数估计方法，以及如何绘制生存曲线。
详细描述
非参数估计方法包括Kaplan-Meier法和Nelson-Aalen法，适用于未知生存分布的情况。参数估计方法基于特定的生存分布假设，如Weibull分布和Log-Normal分布等。通过图形展示生存函数，可以直观地了解生存时间的变化趋势。
点估计
用单一数值表示未知参数的估计值，如样本均数、样本比例等。
点估计与区间估计
提出假设、构造检验统计量、确定临界值、做出推断结论。
假设检验的基本步骤
根据样本信息对总体参数做出推断，利用反证法进行推断。
假设检验的逻辑
假设检验只能对提出的假设做出拒绝或接受，不能直接证明或否定假设。
生物统计大纲11
《生物统计学》教学大纲一、课程说明1、课程学习目的生物统计是数理统计的原理和方法在生物科学研究中的应用，是一门应用数学。
它不仅给我们提供了如何正确地设计科学试验和收集数据的方法，而且也提供了如何正确地整理、分析数据，得出客观、科学的结论的方法。
在学生已学习《微积分》、《线性代数》、《概率论初步》的基础上，通过该门课程的学习，不仅可以掌握基本的试验设计和统计分析方法，而且为今后群体遗传学、数量遗传学等后续课程的学习准备必要的基础。
2、课程学习要求(1)掌握生物统计的特点、基本概念，理解生物统计的作用，掌握生物统计的基本统计分析方法, 了解试验设计的基本概念、任务、特点与要求，掌握试验设计基本原则及常用的试验设计及分析方法。
(2)在学习基本理论的基础上，注意理论联系实际，培养学生的逻辑思维能力（包括推理、分析、判断等）、计算能力和表达能力，提高分析问题、解决问题的能力。
(3)要求学生要有明确的学习目的，培养实事求是的工作作风、严谨的科学态度。
3、课程在专业中的地位及作用生物统计是数理统计的原理和方法在生物科学研究中的应用，是一门应用数学。
本课程的任务是使学生了解生物统计学的基本原理，掌握常用的试验设计和对试验结果的整理、统计分析方法，为进一步学习有关专业课程和参加科研活动打下基础，是生物科学等专业重要的专业基础课。
二、教学方法与主要教学环节1、教学方法课堂讲授，充分利用联系、比较、分析、概括等方法和图表、课件等多种教学手段，启发、帮助和指导学生理解和思考问题，提高教学效果。
2、主要教学环节课堂讲授突出重点并有计划地指导学生自学和选学有关内容，通过习题与作业，加强对学生基本技能的训练。
三、课程总学时及学时数分配总学时52学时，具体学时分配如下：第一章绪论 2学时第二章试验资料的整理与特征数的计算 4学时第三章概率与概率分布 6学时第四章统计推断 10学时第五章卡方检验 4学时第六章方差分析 10学时第七章一元回归与简单相关分析 6学时第八章协方差分析 2学时第九章抽样原理与方法 2学时第十章试验设计 6学时四、课程内容及学时安排第一章绪论（2学时）[目的要求]掌握生物统计的概念、特点；总体与样本、样本含量、参数与统计量、变数与变量的概念；统计分析的基本要求。
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《生物统计学》教学大纲课程名称：生物统计学课程类型：范围选修课-基础课学时：56学时，3.5学分适用对象：农学、植物保护、生物技术、生物科学、草业科学等本科专业先修课程：高等数学、线性代数、概率论与数理统计、植物学、植物生理学、遗传学等课程一、课程性质、目的与任务以及对先开课程要求统计学是论述收集、分析并解释数字信息的科学，生物统计学则是一门运用统计学的原理和方法，研究生物学数据资料的一般统计学。
统计方法是现代生物学研究不可缺少的工具。
正确的统计分析能够帮助我们正确认识事物客观存在的规律性。
概率论与数理统计等先开课程的重点是讲述没有量纲或单位抽象的数量规律，为生物学科应用这些规律打基础。
二、教学重点及难点本课程教学的全过程可以看成是一个生物信息搜集、处理、分析，从而提炼新的生物信息的过程。
教学重点是通过生物现象的数量观察、对比、归纳和分析，揭示那些困惑费解的生物学问题，从偶然性的剖析中，发现事物的必然性，指导生物科学的理论和实践。
本课程的难点是概念较多、理论抽象、系统严密、实践性强、公式复杂、符号繁多、计算量大，因此，教学安排上除精讲48学时外，有针对性的安排上机操作8学时。
三、与其他课程关系生物统计学与数学有密切关系，现代统计学用到了较多的数学知识，研究理论生物统计学的人需要有较深的数学功底，应用统计方法的人也应具备良好的数学基础。
统计学又是一门应用性很强的学科，几乎生物学科所有的门类都要研究和分析数据，掌握生物学类学科专业基础课和专业课程知识有利于对统计分析的结果做出合理的解释和分析。
四、教学内容、学时分配及基本要求绪论（1学时）基本要求：理解什么是统计？什么是统计学；统计数据与统计学的关系，描述统计与推断统计内涵；统计方法能解决生物学科中哪些问题，了解生物统计学的产生与发展。
重点：统计工作、统计数据及统计学以及它们间的关系。
难点：描述统计与推断统计的区别，应用的场合。
1．统计与统计学2．生物统计学的任务3．生物统计学的产生与发展第一章统计数据的收集与整理（5学时）基本要求：了解数据收集及预处理的内容和方法，掌握不同类型分布图的制作及应用；掌握集中趋势、离散趋势及分布形状的统计特征数计算及应用。
重点：集中趋势、离散趋势及分布形状的统计数计算难点：数据的计量尺度，集中趋势、离散趋势及分布形状的统计特征数应用第一节数据收集和预处理1.几个常用的统计术语2.数据收集和预处理第二节数据整理和显示1.数据的整理2.数据的显示第三节数据分布特征的测度1.集中趋势的测度2.离散程度的测度3.偏态和峭度的测度第二章理论分布与抽样分布（8学时）基本要求：了解随机事件、统计概率及其运算，领会小概率事件实际不可能性原理；理解正态分布、二项分布、泊松分布和抽样分布的概念、基本性质，掌握这些理论分布的概率计算。
重点：小概率事件实际不可能性原理，正态分布、二项分布概率计算，统计数的抽样分布难点：正态分布、二项分布概率计算，统计数的抽样分布规律第一节概率基础（复习）1.事件2.概率3.小概率事件实际不可能性原理第二节几种常见的离散型概率分布1.二项分布2.另外几种离散型概率分布第三节正态分布1.正态分布的概念3.正态分布的概率计算第四节抽样分布1.随机抽样和无偏估计2.从一个正态总体中抽取的样本统计量的分布3.从两个正态总体中抽取的样本统计量的分布第三章统计推断（6学时）基本要求：理解统计假设测验、参数区间估计的基本原理和步骤，一尾测验与两尾测验的区别以及统计假设测验两类错误的概念；掌握两类错误降低概率的措施；掌握平均数、百分数假设测验的方法。
重点：平均数、百分数假设测验和区间估计的方法，降低两类错误概率的措施难点：两类错误的含义及 错误发生的概率计算第一节统计假设测验的基本原理1.统计假设测验的基本原理2.统计假设测验的基本步骤3.统计假设测验的几何意义4.两尾测验和一尾测验5.两类错误的概念和概率第二节平均数的假设测验1.样本平均数与总体平均数差异的假设测验2.两个样本平均数差异的假设测验第三节百分数资料的假设测验1.样本百分数的假设测验2.两个样本百分数的假设测验第四节参数的区间估计1.参数区间估计的原理2.举例说明常见参数的区间估计方法第四章拟合优度检验（5学时）基本要求：掌握拟优合度检验的基本原理和步骤；掌握对二项分布和正态分布的检验；掌握独立性测验方法；了解齐性检验方法。
重点：拟优合度检验的基本原理、步骤难点：各种类型次数资料的理论期望值的计算、联合性检验方法第一节拟合优度检验的一般原理1.概念2.一般程序第二节拟合优度检验2.对正态分布的检验第三节独立性测验1.2×2表、2×c表和r×c表的独立性测验方法和步骤2.2×2表精确检验法。
第四节齐性检验1.联合性检验方法和步骤2.概率的混合第五章单因素方差分析（6学时）基本要求：理解方差分析的基本原理；掌握单因素试验的方差分析方法；理解方差分析的数学模型、基本假定和数据转换方法。
重点：方差分析的基本原理、线性模型和期望均方，平均数间的多重比较及字母法表示难点：线性模型、期望均方第一节方差分析的基本原理1.方差分析的一般概念2.处理效应与模型3.等重复和不等重复时的平方和计算第二节多重比较1.最小显著差数法2.Duncan 检验3.多重比较结果表示方法第三节方差分析基本假定与数据转换1.方差分析的基本假定2.方差分析的数据转换第六章两因素及多因素方差分析（4学时）基本要求：掌握两因素方差分析方法；理解多因素试验线性模型和不同变异来源期望均方构成，了解缺失数据的估计原理及方差分析方法。
重点：主效、交互作用，交叉分组有重复观察值和没重复观察值的方差分析难点：固定模型、随机模型和混合模型的区分及期望分量构成第一节两因素方差分析中的一些基本概念1.模型类型2.主效应和交互作用第二节固定模型1.无重复观察值两因素实验2.有重复观察值两因素实验第三节随机模型1.线性统计模型2.期望均方和统计量F的确定3.统计参数构成第四节混合模型1.线性统计模型2.期望均方和统计量F的确定第五节两个以上因素的方差分析1.平方和与自由度分解的一般规律2.期望均方和统计量F的确定第六节缺失数据的估计1.缺失一个数据的弥补方法2.缺失二个数据的估计3.缺失数据的方差分析第七章一元回归与简单相关分析（9学时）基本要求：理解回归与相关的概念，以及回归和相关分析的种类；掌握一元线性和非线性回归分析方法；掌握一元相关分析方法。
重点：回归系数、相关系数、决定系数的含义、计算方法、显著检验以及应用，线性化的方法难点：最小二乘法、失拟误差、利用回归方程进行预测第一节回归与相关的概念1.函数关系与统计关系2.自变数与依变数3.回归分析与相关分析第二节一元线性回归方程1.散点图2.一元正态线性回归模型3.一元线性回归方程的建立4.一元线性回归的估计标准误第三节一元线性回归的检验1.回归系数和回归截距的显著性检验2.两个回归方程的比较3.一元回归的方差分析4.点估计与区间估计5.一元回归分析意义第四节一元非线性回归分析1.曲线类型与特点2.线性化的方法和曲线拟合状况的检验第五节线性相关分析1.相关系数和决定系数2.相关系数的假设测验3.一元线性回归与相关分析的注意事项第八章实验设计（4学时）基本要求：理解实验设计的基本原则，了解实验方案的制定方法，了解单因素和两因素实验设计方法重点：实验设计原则难点：完全随机设计、随机区组设计的特点及应用第一节实验设计的基本原则1.重复2.随机排列3.局部控制第二节实验方案的制定（自学）1.实验计划书的编制2.实验方法确定3.田间规划第三节单因素实验设计1.完全随机化设计2.随机化完全区组设计3.套设计（自学）4.拉丁方设计（自学）第四节两因素实验设计1.交叉分组实验设计2.随机化完全区组设计3.裂区实验设计（自学）4.正交设计（自学）第十章多元线性回归及复相关分析（选学）基本要求：掌握多元线性回归方程的建立；复相关系数和偏相关系数计算，了解最优回归方程选择方法重点：多元线性回归方程、复相关系数和偏相关系数计算难点：多元回归系数和相关系数计算及显著性检验第一节多元线性回归方程1.多元线性回归模型2.正规方程3.多元线性回归方程的计算实例4.多元线性回归方程的方差分析5.偏回归系数的显著性检验第二节复相关分析1.复相关系数2.偏相关系数第三节逐步回归分析1.最优回归方程的选择2.逐步回归的计算方法实验一 Excel在描述统计中的应用（2学时）基本要求：了解资料搜集整理的意义，更好地掌握次数分布表、图的制作方法、各种特征数的计算方法。
熟练掌握利用EXCEL进行数据整理、图表制作及特征数的计算重点：频数分布表、图的制作、各种特征数计算难点：frequency等函数的使用1.EXCEL中的数据整理工具2.利用EXCEL进行数据描述实验二 Excel在统计推断中的应用（2学时）基本要求：了解显著性测验的意义和基本原理，掌握利用EXCEL进行统计假设测验和区间估计的方法。
重点： EXCEL中与假设测验有关的粘贴函数使用、数据分析工具进行假设测验操作方法难点： TINV、TDIST含义和使用1.利用函数进行样本平均数、平均数差数、方差、方差比的假设测验2.利用数据分析工具进行假设测验实验三 Excel在方差分析中的应用（2学时）基本要求：了解方差分析的意义和基本原理，熟悉方差分析的步骤，能够独立地利用EXCEL中的函数对交叉分组资料进行方差分析。
重点：SUMSQ、DEVSQ、FINV等常用于方差分析的函数使用，数据分析工具进行方差分析难点： SUMSQ进行平方和的计算技巧1.利用EXCEL中的函数进行单向分组和交叉分组资料的方差分析2.利用数据分析工具进行单向分组和交叉分组资料的的方差分析实验四 Excel在线性回归与相关分析中的应用（2学时）基本要求：了解回归与相关分析的意义，掌握利用EXCEL计算一元回归方程与相关系数的方法和显著性检验方法。
重点：回归系数、回归截距和相关系数计算难点：利用EXCEL粘贴函数计算回归和相关统计数1.利用图表向导进行直线回归与相关分析2.利用EXCEL粘贴函数进行直线回归与相关分析3.利用数据分析工具进行直线回归与相关分析五、教材及主要参考书教材：1.杜荣骞主编《生物统计学》高等教育出版社2.李松岗主编《实用生物统计》北京大学出版社。
3.本教研组自编《生物统计学上机实习指导书》参考书：1.盖钧镒主编：《试验统计方法》，中国农业出版社。
2.王文中编《EXCEL在统计分析中应用》中国铁道出版社。
3.杜荣骞《生物统计学题解及练习》高等教育出版社。
4.An Introduction To Biostatistics GLOVER&MITCHELL 清华大学出版社等。