生物统计学实验指导

目录实验一 Excel常用生物统计功能简介及应用 (2)实验二方差分析 (9)实验三单因素试验结果分析 (13)实验四多因素试验结果分析 (17)实验五直线回归与相关 (20)实验六 DPS 统计分析软件的应用 (22)常用统计分析软件研究性学习提示 (35)统计网站 (38)参考文献 (39)实验一Excel常用生物统计功能简介及应用1. 实验目的及要求：1.1 实验目的：通过上机作业，掌握Excel常用生物统计功能的应用方法。

1.2 实验要求：根据实验原理，按照实验方法与步骤独立完成作业。

1.3 实验规定学时：4学时1.4 实验性质：综合2. 实验原理：Microft Excel电子表格虽然不是专门的统计软件，但其具有丰富的统计分析功能，界面中文表述，操作简易，可以利用其内置的“分析工具库”进行生物统计中常用的t检验、方差分析、回归分析和次数分布表与直方图的编制等。

2.1 Excel 分析工具库的安装Excel提供了一组统计分析工具，称为“分析工具库”，可以利用其进行统计中常用的t检验、方差分析、回归分析和次数分布表与直方图的编制等。

分析工具库需安装后才可以使用。

打开Excel工作表，在菜单栏单击“工具”选项，如果存在“数据分析”条目，表示分析工具库已经安装，若无，可在“工具”菜单中单击“加载宏”命令，在“加载宏”对话框中选中“分析工具库”，单击“确定”按钮（有的需要插入Excel安装光盘），在“工具”菜单中即出现“数据分析”条目。

2.2 分析工具库的运行及主要统计分析方法在“工具”菜单中单击“数据分析”选项，弹出“数据分析”对话框（见图1），其主要统计分析方法有：（1）方差分析：单因素方差分析、交叉分组有重复双因素方差分析、交叉分组无重复双因素方差分析。

（2）描述统计：计算平均数，标准差等常用统计量。

（3）t检验：配对资料的t检验、等方差非配对资料的t检验、异方差非配对资料的t检验等。

（4）计算多个变量两两之间的相关系数。

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。

SPSS在生物统计学中的应用——实验指导手册SPSS简介最初软件全称为“社会科学统计软件包”（Statistical Package for the Social Sciences），但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为Statistical Product and Service Solutions “统计产品与服务解决方案”，标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。

20 世纪60 年代末，美国斯坦福大学的三位研究生研制开发了最早的统计分析软件SPSS，同时成立了SPSS 公司，并于1975 年在芝加哥组建了SPSS 总部。

20 世纪80年代以前，SPSS统计软件主要应用于企事业单位。

1984年SPSS 总部首先推出了世界第一个统计分析软件微机版本SPSS/PC+，开创了SPSS 微机系列产品的开发方向，极大地扩充了它的应用范围，并使其能很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域，世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS 的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价与称赞。

SPSS 名为社会科学统计软件包，这是为了强调其在社会科学应用的一面(因为社会科学研究中的许多现象都是随机的，要使用统计学来进行研究)，而实际上广泛应用于经济学、社会学、生物学、教育学、心理学、医学以及体育、工业、农业、林业、商业和金融等各个领域。

SPSS 现已推广到多种各种操作系统的计算机上，它和SAS、BMDP并称为国际上最有影响的三大统计软件。

和国际上几种统计分析软件比较，它的优越性更加突出。

在众多用户统计要与大量的数据打交道，涉及繁杂的计算和图表绘制。

现代的数据分析工作如果离开统计软件几乎是无法正常开展。

在准确理解和掌握了各种统计方法原理之后，再来掌握几种统计分析软件的实际操作，是十分必要的。

SAS 和SPSS 是目前在大型企业、各类院校以及科研机构中较为流行的两种统计软件。

生物统计学与实验设计生物统计学是一门研究生物学数据处理和解释的学科，是生物学实验设计和数据分析的重要工具。

合理的实验设计和有效的统计分析可以帮助我们得出可靠的结论和科学的推断。

本文将介绍生物统计学的基本原理和常用方法，以及如何进行合理的实验设计。

一、生物统计学的基本原理生物统计学是应用统计学原理和方法研究生物学数据的科学。

它的基本原理包括以下几个方面：1. 变量类型：生物学实验中通常涉及不同类型的变量，包括定性变量和定量变量。

定性变量是指描述事物属性的变量，如性别、颜色等；定量变量是指可以进行数值计量的变量，如体重、血压等。

2. 数据采集：在生物学实验中，我们需要收集相应的数据来进行分析。

数据采集应该尽量精确、全面和可靠。

采集数据的过程中要严格按照实验设计的要求进行，避免任何干扰因素的影响。

3. 数据整理和清洗：收集到的数据需要进行整理和清洗，包括去除异常值、缺失值的处理等。

数据整理和清洗是保证数据质量和准确性的重要环节。

4. 描述统计分析：描述统计是通过统计指标来描述数据的基本特征。

包括均值、标准差、频数分布等。

描述统计是对数据的第一层次的分析，可以帮助我们对数据有一个直观的认识。

5. 推断统计分析：推断统计是通过样本数据对总体进行推断。

常用的方法包括假设检验、置信区间估计等。

推断统计可以帮助我们从样本数据中得出总体特征的结论。

二、实验设计合理的实验设计是进行科学研究的基础，也是保证实验结果可靠性的重要因素。

一个良好的实验设计应具备以下几个要素：1. 研究目的和假设：明确研究的目的和假设，假设应具备可验证性和明确性。

2. 实验设计：选择适当的实验设计，包括对照组设计、随机分组设计等。

实验设计应遵循科学原理，能够有效控制干扰因素。

3. 样本大小确定：确定合适的样本大小是保证实验结果可靠性的重要环节。

样本大小的确定需要考虑效应大小、显著水平、样本方差等因素。

4. 随机分配：在实验中对实验对象进行随机分配是避免实验结果的偏倚和提高实验效力的重要手段。

生物统计与实验设计一、简介生物统计学是一门对生命科学数据进行收集、处理、分析、解释和应用的学科。

实验设计是进行实验前的必备环节，它关乎整个研究的可靠性和有效性。

本次研究将介绍生物统计与实验设计如何应用于生物科学研究中。

文章将从实验设计的基本概念和步骤开始，然后讨论常用的统计方法和技术，最后对生物统计学在生物科学研究中的应用进行总结。

二、实验设计1.确定研究问题和研究目的：研究者需要确立研究问题和研究目的，明确需要得到的结果。

一个生物学实验的研究问题可能是考察某种药物对小鼠的心脏功能的影响。

2.设计实验：在确定研究目的之后，研究者需要设计实验，包括选择实验对象、实验方法、实验条件等，以便得到可靠的结果。

前述生物学实验中，需要考虑的实验条件包括小鼠的年龄、性别、体重、摄取饮食、麻醉方式、恢复期等。

这些条件的控制将有助于排除实验结果中可能会出现的伪影。

3.收集数据：在完成实验设计之后，研究者需要收集数据和实验结果。

数据可以通过各种方法获得，例如问卷调查、实验观察、实验数据等。

4.数据分析：在收集完数据之后，研究者需要对数据进行清理和分析，以便得到有意义和可靠的结果。

数据清理包括了识别和修正错误的数据，统计分析包括了方差分析、回归分析、协方差分析和多元分析等。

5.结果解释和报告：研究者需要对实验结果进行解释和报告，向其它科研人员或公众传递自己的研究成果。

三、常用统计方法和技术统计方法是在实验数据收集和分析时所使用的数学方法。

常见的统计方法包括描述性统计和推断性统计。

1.描述性统计：描述性统计指的是对实验数据的总体特征进行描述的方法。

通常使用的描述性统计方法包括平均值、中位数、标准差等。

描述性统计方法也可以使用图形展现实验数据的分布情况。

2.推断性统计：推断性统计指的是通过样本数据对总体数据进行推断的方法。

常见推断性统计方法包括假设检验、置信区间和回归分析等。

假设检验用于检验实验数据与假设之间是否存在显著性差异。

生物统计学中的生物学试验设计与分析生物统计学是一门研究生物学问题的数学分支学科，以数据收集、处理、分析和解释为基础。

在生命科学领域中，进行生物学实验是一项非常基础和关键的内容。

而生物学实验中的实验设计和数据分析都离不开生物统计学的基础知识。

I. 实验设计生物学实验设计的目的是为了建立一个合理、可靠、有意义的实验设计方案，使得实验结果能够准确、可靠地反映研究对象的真实情况。

因此，实验设计是研究成果的先决条件，一个好的实验设计方案是直接决定研究成果的重要因素。

实验设计一般包括以下几个步骤：1.确定研究问题和目的首先，研究人员需要明确研究的问题和目的，以便对研究对象的特点和要求做出正确的判断。

例如，不同的研究问题可能需要不同的研究对象和实验方法。

2.确定实验的处理因子和响应变量处理因子是指实验中操作的主要因素，而响应变量是指受到操作影响的主要变量。

研究人员需要根据研究问题的特点来确定实验中需要控制和测量的变量，以便获得准确的数据结果。

3.选择实验的设计类型根据研究问题和目的的不同，可以选择不同的实验设计类型，例如，随机处理设计、区组设计、分层设计等。

每种设计类型都有其适用的场合和优缺点，需要根据研究问题的不同进行选择。

4.样本数和数据收集样本数是实验设计中一个非常重要的考虑因素。

样本数的大小对实验是否能够得出显著结论具有很大的影响。

在数据收集时需要尽可能地减小误差的影响，可以选择合适的仪器和测量方法，采用合适的实验操作方法等。

II. 数据分析经过实验设计和数据收集后，需要对实验数据进行统计分析来得出结论。

生物统计学是进行实验分析的基础理论和方法，常用的方法包括描述性统计学、参数推断、变异数分析、因素分析、回归分析等。

1.描述性统计学描述性统计学是对数据的集中趋势、分散程度、偏态和峰态等进行描述和分析的统计学方法。

常用的描述性统计量包括平均数、中位数、众数、标准差等。

2. 参数推断参数推断是通过对样本数据进行推断，得出样本总体的参数值。

《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…x n)几何平均数=Geomean(x1x2…x n)调和平均数=Harmean(x1x2…x n)中位数=median(x1x2…x n)众数=Mode(x1x2…x n)最大值=Max(x1x2…x n)最小值=Min(x1x2…x n)平方和(Σ(x- )2)=Devsq(x1x2…x n)x样本方差=Var (x1x2…x n)样本标准差=Stdev(x1x2…x n)总体方差=Varp(x1x2…x n)总体标准差=Stdevp(x1x2…x n)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：概率=Normdist(x,μ,σ,c) c 取1时计算 -∞-x 的概率 c 取0时计算 x 的概率 分位数=Norminv(p, μ, σ) p 取-∞到分位数的概率 练习：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 ＜1l )=0.025，P(x ＞2l )=0.025，求1l ，2l 。

（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。

生物统计学教学实习指导书----- SAS软件实习材料目录一、SAS概述 (2)二、描述性统计 (6)三、统计推断Ⅰ(单个或两个平均数的比较) (9)四、统计推断Ⅱ（方差分析——多个平均数的比较）（1） (11)五、统计推断Ⅱ（方差分析——多个平均数的比较）（2） (14)六、统计推断Ⅱ（方差分析——多个平均数的比较）（3） (17)七、统计推断Ⅱ（方差分析——多个平均数的比较）（4） (21)八、统计推断Ⅲ（相关和回归分析） (27)一、SAS概述发布：admin 时间：2006-8-26一、SAS概述SAS是“Statistical Analysis System”的缩写，意为统计分析系统。

SAS 自1976年问世以来，已由最初的统计分析系统演变成为大型集成应用软件系统，具备完备的数据访问、管理、分析和呈现功能。

在数据处理与统计分析领域，SAS 系统被誉为国际上的标准软件。

目前SAS系统已被广泛作为决策支持、行政信息、报告生成、财务分析、市场调查和销售管理、计算机运行评价、数据分析及产品制造与质量管理的工具，广泛用于科研、生产、政府、金融等不同领域。

我们主要学习SAS统计分析功能的相关内容。

SAS可在大、中、小与微型计算机和多种操作系统（如Windows, Dos, Unix等）上运行。

使用者通过简单的过程调用就能完成各种复杂、庞大的统计分析，当然也可以使用SAS语句编制程序完成特定的计算。

1．SAS的启动、程序运行和退出（1）SAS的启动运行可执行命令（程序）SAS.EXE即可启动SAS系统（注意SAS公司为保护自身版权在程序中设置了日期防护，当程序不能执行并提示日期过期，虽然可通过修改计算机日期解决，但这是一种违法行为，您应该与SAS程序供应商联系以取得钥子软盘）。

SAS启动后可见如下图的界面（这里是SAS for DOS的情形，编辑窗（PROGRAM EDITOR）。

各个窗口中均有命令行(Command行)。

药物临床试验的生物统计指导原则药物临床试验是评估药物安全性和有效性的重要手段，而生物统计学则是药物临床试验的重要工具之一。

生物统计学指导原则对于保证试验结果的准确性和可靠性具有重要作用。

以下是药物临床试验的生物统计指导原则的章节划分和详细回答：一、试验设计阶段在试验设计阶段，生物统计学指导原则主要包括样本量计算、随机化和盲法等方面。

1. 样本量计算样本量计算是试验设计的重要环节，其目的是保证试验结果的统计学意义和准确性。

在样本量计算时，需要考虑试验的主要目的、预期效应大小、显著性水平、统计功效和失误率等因素。

样本量计算的结果应该在试验开始前确定，并且应该尽可能地保证样本量的充分性。

2. 随机化随机化是试验设计中的重要环节，其目的是消除实验组和对照组之间的混杂因素，保证试验结果的可靠性。

在随机化时，应该采用随机数字表或计算机程序进行随机分组。

3. 盲法盲法是试验设计中的重要环节，其目的是消除主观性和偏见，保证试验结果的客观性和可靠性。

在盲法中，应该采用单盲、双盲或三盲等方法进行。

二、试验实施阶段在试验实施阶段，生物统计学指导原则主要包括数据收集、数据管理和数据分析等方面。

1. 数据收集数据收集是试验实施的重要环节，其目的是收集试验数据并记录。

在数据收集时，应该采用标准化的数据收集表格，并保证数据的准确性和完整性。

2. 数据管理数据管理是试验实施的重要环节，其目的是保证试验数据的安全性和完整性。

在数据管理时，应该采用电子数据管理系统或纸质数据管理系统，并保证数据的保密性和可追溯性。

3. 数据分析数据分析是试验实施的重要环节，其目的是对试验数据进行统计分析并得出结论。

在数据分析时，应该采用合适的统计方法，并保证数据的可靠性和准确性。

三、试验结果报告阶段在试验结果报告阶段，生物统计学指导原则主要包括试验结果的描述、试验结果的解释和试验结果的推广等方面。

1. 试验结果的描述试验结果的描述是试验结果报告的重要内容，其目的是对试验结果进行客观描述。

生物工程的生物统计学生物工程作为一门新兴的交叉学科，涉及生物学、工程学、统计学等多个领域，其发展离不开生物统计学的支持与指导。

生物统计学作为一门应用性较强的统计学学科，主要研究生物数据的收集、整理、分析与解读，为生物学研究提供了重要的数据支撑和理论方法。

本文将从生物工程的角度出发，探讨生物统计学在生物工程领域中的应用与意义。

一、生物工程中的数据分析在生物工程研究中，常常需要对大量的生物数据进行采集和处理。

这些数据可能包括基因组序列、蛋白质结构、信号传导通路等多方面的信息。

生物统计学通过建立统计模型和方法，可以对这些数据进行系统的整理和分析，从而揭示数据背后的规律和信息。

例如，在基因组学研究中，生物统计学可以帮助科研人员识别基因的功能、分析基因表达模式，预测基因调控网络等，为基因功能研究提供了重要的统计支持。

二、生物工程中的实验设计生物工程研究通常需要进行大量的实验来验证理论和探索未知。

在实验设计阶段，生物统计学可以帮助科研人员确定实验的目的、设计实验方案、确定样本数量和分组等。

通过合理的实验设计，可以最大程度地提高实验的效率和可靠性，减少实验的偶然误差和系统误差，确保实验结果的科学性和可靠性。

生物统计学为生物工程实验的成功实施提供了坚实的统计基础和理论指导。

三、生物工程中的数据分析生物工程研究从数据收集到分析再到结果解读，都需要生物统计学的支持。

生物统计学可以帮助科研人员选择合适的统计方法和工具，进行数据的分析和解读。

例如，通过方差分析、回归分析、聚类分析等多种统计方法，可以挖掘数据中的潜在规律，识别关键因素，预测未来趋势，为生物工程研究提供科学的依据和决策支持。

生物统计学的应用不仅可以加快研究进展，提高研究质量，还可以拓展学科边界，促进学科交叉融合，推动科学创新和发展。

在生物工程领域，生物统计学发挥着重要的作用，为生物学研究和工程应用提供了有力支持和保障。

随着生物工程技术的不断发展和完善，生物统计学在生物工程中的应用前景将更加广阔和重要。

SPSS在生物统计学中的应用——实验指导手册实验三：参数估计一、实验目的与要求1.理解参数估计的概念2.熟悉区间估计的概念与操作方法二、实验原理1. 参数估计的定义●参数估计（parameter estimation）是根据从总体中抽取的样本估计总体分布中的未知参数的方法。

它是统计推断的一种基本形式，是数理统计学的一个重要分支，分为点估计和区间估计两部分。

●点估计（point estimation）：又称定值估计，就是用实际样本指标数值作为总体参数的估计值。

当总体的性质不清楚时，我们须利用某一量数（样本统计量）作为估计数，以帮助了解总体的性质，如：样本平均数乃是总体平均数μ的估计数，当我们只用一个特定的值，亦即数线上的一个点，作为估计值以估计总体参数时，就叫做点估计。

✧点估计的数学方法很多，常见的有“矩估计法”、“最大似然估计法”、“最小二乘估计法”、“顺序统计量法”等。

✧点估计的精确程度用置信区间表示。

●区间估计(interval estimation)是从点估计值和抽样标准误出发，按给定的概率值建立包含待估计参数的区间。

其中这个给定的概率值称为置信度或置信水平(confidence level)，这个建立起来的包含待估计函数的区间称为置信区间，指总体参数值落在样本统计值某一区内的概率●置信区间(confidence interval)是指在某一置信水平下，样本统计值与总体参数值间误差范围。

置信区间越大，置信水平越高。

划定置信区间的两个数值分别称为置信下限(lower confidence limit,lcl)和置信上限(upper confidence limit,ucl)2. 参数估计的基本原理统计分析的目的就是由样本推断总体，参数估计即是实现这一目的的方法之一。

3. 参数估计的方法参数估计的结果，常用点估计值（样本均值）+置信区间（置信下限、置信上限）来表示。

三、实验内容与步骤1. 单个总体均值的区间估计打开数据文件“描述性统计（100名女大学生的血清蛋白含量）.sav”选择菜单【分析】—>【描述统计】—>【探索】”，打开图3.1探索（Explore）对话框。

目录前言 (2)Excel 在描述统计中的应用 (2)Excel 在推断统计中的应用 (6)实验一常用计算方法及描述统计量分析 (12)试验二假设检验 (17)试验三方差分析 (20)试验四回归与相关分析 (25)试验五生物信息学研究与分析 (27)练习作业 (30)前言统计学是系统介绍有关如何测定、搜集、整理和分析客观现象总体数量特征的方法论科学。

随着科学技术和社会经济的不断发展，统计学的应用领域也越来越广阔，特别是随着计算机科学的发展，基于大量数据处理的统计学在探求客观事物规律性方面越发显得重要，而统计学与计算机数据处理的结合也越来越紧密。

统计分析软件是数据分析的主要工具，完整的数据分析过程包括：数据的收集，数据的整理，数据的分析。

统计学为数据分析过程提供一套完整的科学的方法论。

统计软件为数据分析提供了实现手段。

统计分析软件的一般特点：功能全面，系统地集成了多种成熟的统计分析方法；有完善的数据定义、操作和管理功能；方便地生成各种统计图形和统计表格；使用方式简单，有完备的联机帮助功能；软件开放性好，能方便地和其他软件进行数据交换。

常用统计软件简介：eviews是tsp（dos版）的windows版本，以界面的友善、使用的简单而著称，基本上操作是傻瓜式，但是非常实用，处理回归方程是它的长处，能处理一般的回归包括多元回归问题。

因为没有用dos操作系统了，所以这个软件很少用。

SAS真正的巨无霸，被誉为国际上的标准统计软件和最权威的组合式优秀统计软件。

但是图形操作界面比较糟糕，一切围绕编程设计；人机对话界面太不友好，学习起来较困难（要编程）；说明书非常难懂；价格贵的人直跳。

SPSS软件。

这个软件的界面友好，使用简单，但是功能很强大，也可以编程，eviews能处理的它全能处理，另外横截面数据的处理是它的强项，能处理多变量问题，如进行因素分析、主成份分析、聚类分析、生存分析等。

matlab软件。

这是一种工科软件，功能非常强大，在建筑、工程中使用比较多，做出来的图形能够用完美来形容，编程能力很强，不过用在统计上有点大才小用，编程也相对复杂。

SPSS在生物统计学中的应用——实验指导手册实验三：参数估计一、实验目的与要求1.理解参数估计的概念2.熟悉区间估计的概念与操作方法二、实验原理1. 参数估计的定义●参数估计（parameter estimation）是根据从总体中抽取的样本估计总体分布中的未知参数的方法。

它是统计推断的一种基本形式，是数理统计学的一个重要分支，分为点估计和区间估计两部分。

●点估计（point estimation）：又称定值估计，就是用实际样本指标数值作为总体参数的估计值。

当总体的性质不清楚时，我们须利用某一量数（样本统计量）作为估计数，以帮助了解总体的性质，如：样本平均数乃是总体平均数μ的估计数，当我们只用一个特定的值，亦即数线上的一个点，作为估计值以估计总体参数时，就叫做点估计。

✧点估计的数学方法很多，常见的有“矩估计法”、“最大似然估计法”、“最小二乘估计法”、“顺序统计量法”等。

✧点估计的精确程度用置信区间表示。

●区间估计(interval estimation)是从点估计值和抽样标准误出发，按给定的概率值建立包含待估计参数的区间。

其中这个给定的概率值称为置信度或置信水平(confidence level)，这个建立起来的包含待估计函数的区间称为置信区间，指总体参数值落在样本统计值某一区内的概率●置信区间(confidence interval)是指在某一置信水平下，样本统计值与总体参数值间误差范围。

置信区间越大，置信水平越高。

划定置信区间的两个数值分别称为置信下限(lower confidence limit,lcl)和置信上限(upper confidence limit,ucl)2. 参数估计的基本原理统计分析的目的就是由样本推断总体，参数估计即是实现这一目的的方法之一。

3. 参数估计的方法参数估计的结果，常用点估计值（样本均值）+置信区间（置信下限、置信上限）来表示。

三、实验内容与步骤1. 单个总体均值的区间估计打开数据文件“描述性统计（100名女大学生的血清蛋白含量）.sav”选择菜单【分析】—>【描述统计】—>【探索】”，打开图3.1探索（Explore）对话框。