基本的生物统计方法与试验设计方法

一、试验设计的三个基本原则：
重复（replication）
随机排列（randomization）
局部控制（Local control）
重复、随机化、局部控制称为费雪（R. A. Fisher）三原则,是试验设计中必须遵循的原则。

（1）重复
主要作用：
①估计试验误差：
②降低试验误差，提高试验的精确性
（2）随机排列
随机化的目的是为了获得对总体参数的无偏估计。

抽签法、利用随机数字表法
（3）局部控制
局部控制通常通过设计区组来实现，相应的
二、常用的实验设计方法简介
（1）单因素（one-factor）
1、完全随机设计
完全随机设计是根据试验处理数（n）将全部供试动物随机地分成n组，然后再按组随机实施不同处理的设计。

这种设计保证每头供试验动物都有相同机会接受任何一种处理，而不受试验人员主观倾向的影响。

完全随机设计步骤小结
①对试验对象进行随机分组：分组数=处理数；
②组内的试验对象数=重复数；
③各分组对试验处理随机。

2、单因素随机区组设计
适用范围：单因素试验时，有一个明显的干扰因素，使得试验
3、拉丁方设计
（2）两因素
1、交叉分组设
2、两因素随机区组设计
3、裂区设计
（3）多因素
正交设计。

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。

「《生物统计附试验设计》教案」生物统计是生物学的一个重要分支，旨在帮助我们理解和分析生物实验数据。

试验设计是生物统计中的一个重要概念，它指的是和实验相关的一系列决策，包括确定实验的目的、确定实验的因素和水平、随机分配实验单位、以及确定实验的重复次数等等。

本教案将介绍生物统计附试验设计的一些基本概念和方法。

一、教学目标1.了解生物统计在生物学研究中的重要性；2.掌握生物统计附试验设计的基本概念和原则；3.了解一些经典的生物统计附试验设计方法；4.培养学生分析和解读生物实验数据的能力。

二、教学内容1.生物统计的基本原理和方法（200字左右）-介绍生物统计的基本概念和原理，包括总体和样本、统计量和参数、零假设和备择假设等；-介绍生物统计的基本方法，包括描述统计和推断统计。

2.经典的生物统计附试验设计方法（400字左右）-简介完全随机设计、随机区组设计和阻止设计等经典的试验设计方法，包括设计原理和实际应用；-分析和解读生物实验数据的方法，包括方差分析、t检验和卡方检验等。

3.实际案例分析（400字左右）-挑选一些生物学研究中常见的案例，例如药物疗效评价、生长速度比较等；-指导学生对实际数据进行分析和解读，包括数据处理、方差分析和统计推断等。

4.教学方法（100字左右）-以案例教学为主，引导学生主动思考和分析实际问题；-结合实际实验操作，让学生亲自体验生物统计附试验设计的过程；-利用互动教学和小组讨论的方式培养学生的合作和创新能力。

三、教学过程1.生物统计的基本原理和方法（20分钟）-分配教材或电子资料供学生预习；-上课前检查学生对基本概念的理解，并解答疑问；-讲解生物统计的基本原理和方法，引导学生进行思考和讨论。

2.经典的生物统计附试验设计方法（40分钟）-介绍完全随机设计、随机区组设计和阻止设计的原理和应用；-示例实验：设计一个完全随机设计的生物实验，并指导学生进行实际操作；-引导学生对实验结果进行分析和解读，提供帮助和指导。

生物统计附试验设计第四版课程设计一、课程简介生物统计附试验设计第四版课程设计是一门高等教育课程，旨在帮助学生掌握生物统计分析、实验设计及数据处理等基本技能。

本课程重点介绍生物统计的基本概念、实验设计、统计分析方法和软件应用等内容，并通过实例分析和实验操作掌握实验设计和数据处理的方法。

二、课程目标本课程的主要目标是让学生：•了解生物统计学的基本概念和意义；•熟悉生物实验设计的原则和方法；•掌握生物统计分析的基本方法和软件应用；•能够对生物实验数据进行统计分析和结果解释。

三、课程内容本课程主要包括以下内容：1.生物统计学基础生物统计学的基本概念、生物统计应用领域、概率和假设检验等。

2.生物实验设计生物实验设计原则、生物实验类型、生物实验设计的控制和稳定性分析等。

3.生物统计分析方法t检验、方差分析、卡方检验、回归分析、生存分析等基本方法及其在生物实验中的应用。

4.常用统计软件SPSS、R、Excel等软件的基本操作和分析方法。

5.实验操作与结果解释本课程将通过实验操作，让学生掌握实验设计和数据处理的方法，并学会对实验结果进行统计分析和结果解释。

四、实验设计本课程的实验设计包括以下实验：1.单因素实验设计通过采集不同养分和施肥水平下植物种子的萌发率数据，掌握单因素实验设计、结果分析和生物实验数据处理方法。

2.双因素实验设计通过采集不同肥料类型和施肥方式下植物种子的萌发率和生长速度数据，掌握双因素实验设计、结果分析和生物实验数据处理方法。

五、评分标准本课程的考核主要包括课堂表现、作业评分、实验报告和期末考试。

1.课堂表现（20%）包括出勤、听课和参与课堂讨论等。

2.作业评分（20%）课程中布置的作业，主要包括阅读、计算和分析等。

3.实验报告（30%）课程中操作的实验需要撰写实验报告。

4.期末考试（30%）期末考试主要测试学生对生物统计分析、实验设计及数据处理等的掌握程度。

六、参考资料•《生物统计附试验设计（第四版）》赵光明，张家安，徐瑶，科学出版社。

第一章绪论1.生物统计学的内容：统计原理、统计方法和试验设计。

2.生物统计的作用：a.科学地整理分析数据；b.判断试验结果的可能性；c.确定事物之间的相互关系；d.提供试验设计的原理。

3.样本容量常记为n,通常把n≤30的样本称为小样本，n.>30的样本称为大样本。

4.名解：（重）①生物统计：生物统计是应用概率论和数据统计的原理和方法来研究生物界数量变化的学科；②总体：是被研究对象的全体，据所含的个体的多少，总体分为有限总体和无限总体。

③样本：是指总体内随机抽取出来若干个体所组成的单位。

④随机误差：由于许多无法控制的内在和外在的偶然因素所造成的误差，内在如个体差异，外在如环境，它影响试验的精确性。

（了）①参数：从总体计算出来的数量特征值，它是一个真值，没有抽样变动的影响，一般用平均数u，标准差s。

②统计量：是从样本计算出来的数量特征值，它是参数的估计值，受样本变动的影响，一般用拉丁字母表示，如平均数。

③系统误差：主要是试验动物的初始条件不同，试验条件相差较大，仪器不准，标准试剂未经校正，药品批次不同，药品用量与种类不符合试验计划要求，以及观察，记录抄案，计算中的错误所引起的误差，它影响试验的准确性。

④准确性：指在试验或调查中某试验指标或形状的观测值与其真值接近的程度。

⑤精确性：指试验或调查中一试验指标或形状的重复观测值彼此接近的程度。

第二章资料的整理1.统计资按性质分为：计量资料、次数资料和半定量资料。

2.计量资料是指用量测方式获得的数量性状资料，即用度、量、衡等计量工具直接测量获得的数量性状资料。

计量资料整理的五步骤如下：（1）求全距，即资料中最大值和最小值之差R=Max(x)—Min(x);(2)确定组数即按样本大小而定；样本含量与组数样本含量组数30～60 6～860～100 8～10100～200 10～12200～500 12～17500以上17～30（3）确定组距，每组最大值与最小值之差记为i ，公式：组距（i）＝全距（R）／组数k ；（4）确定组中值及组限，各组的最大值和最小值称为组限，最小值为下限，最大值为上限，每组的中点值称为组中值，组中值=（下限+上限）／2=下限+组距／2=上限-组距／2；（5）归组划线计数，作次数分布表。

试验方案：试验方案是根据试验目的和要求而拟定的进行比较的一组试验处理的总称，是整个试验工作的核心部分。

主效：一个因数内简单效应的平均数为平均效应，又称主效样本：依据一定的方法由总体抽取得部分个体组成的集合称为样本。

统计数:描述样本的特征数叫统计数回归系数:b表示当x每增加一个单位数时，yˆ平均地将要增加(b>0)或减少(b<0)的单位数。

试验方案：根据试验目的与要求，所拟进行比较的全部处理的总称，是整个试验的核心部分。

I 型错误:在显著性检验中,无效假设H0本来成立而被否定,这类错误成为I型错误,亦称“弃真”错误.总体根据研究目的确定的研究对象的全体称为总体显著水平:在显著性检验(假设检验)中用来确定否定或接受无效假设的概率标准称为显著水平,常用α表示.单因数试验:在一个试验中,只研究某一因素不同水平的效果.参数：由总体的全部观察值而算得的总体特征数，称为参数。

观察值：每一个体的某一性状、特性的测定数值叫做观察值。

变数：观察值集合起来称为变数。

变量：变数的每一成员中称为变量。

互作效应：两个因数简单效应的平均差异称为交互作用效应，简称互作生物统计包括统计分析和试验设计之间的关系：统计分析与试验设计是不可分割的两部分，试验设计须以统计分析的原理和方法为基础。

而正确设计的试验又为统计分析提供了丰富可靠的信息。

两者紧密结合推断出合理的结论，不断的推动应用生物科学研究的发展。

试验误差:是指试验中的观察值和真值之差，是衡量试验精确性的依据。

试验误差分为:系统误差和随机误差。

系统误差表示实测值与真值恒定方向的偏离状况，它反映了测量结果的准确度。

系统误差来源：（1）测量工具不准确（2）试验材料（3）环境因子（4）试验材料有规律的变异（5）试验操作上的习惯偏向随机误差表示在相同的条件下重复测量结果之间彼此接近的程度，它反映了测量结果的精确度。

随机误差来源是:（1）试验材料个体间或局部环境间的差异（2）试验操作与管理技术上的不一致性（3）试验条件（如气象因子，栽培因子等）试验误差控制的途径：（1）选择纯和一致的试验材料（2）用严格的科学态度，正确执行各项试验操作，使管理技术标准化（3）控制产生误差的主要外界因素随机的作用：克服系统误差的影响。

《生物统计学与试验设计》教案第一章绪论：一、教学学时：4二、教学要点：1. 生物统计学与试验设计在生物科学研究中的意义、地位和作用，生物学试验设计、调查设计的原则，试验误差及其控制；2．生物统计学与试验设计的一些常用基本概念；3．试验资料的分类，各类资料的次数分布表和次数分布图的制作方法；平均数、极差、方差、标准差、变异系数的具体计算方法。

三、教学难点：各类资料的次数分布表和次数分布图的制作，平均数、极差、方差、标准差、变异系数的计算。

第一节生物统计学概念生物统计学与试验设计，英文名称是Biostatistics and Experimental Design，是研究生物的遗传与变异、试验处理间及试验处理与环境间数量关系的一门科学，是数理统计原理在生物科学中的应用，是一门收集、整理和分析统计数据的方法科学，其目的是探索数据的内在数量规律性，在生物科学的发展中起着很重要的作用，已成为生命科学中非常重要的组成部分。

一、提供试验或调查设计的方法试验设计这一概念有广义与狭义之分，广义的试验设计是指试验研究课题设计，也就是指整个试验计划的拟定，包含课题名称、试验目的，研究依据、内容及预期达到的效果，试验方案，供试单位的选取、重复数的确定、试验单位的分组，试验的记录项目和要求，试验结果的分析方法，经济效益或社会效益的估计,已具备的条件,需要购置的仪器设备，参加研究人员的分工，试验时间、地点、进度安排和经费预算，成果鉴定，学术论文撰写等内容。

狭义的试验设计主要是指试验单位(如动、植物)的选取、重复数目的确定及试验单位的分组。

生物统计中的试验设计主要指狭义的试验设计。

合理的试验设计能控制和降低试验误差，提高试验的精确性，为统计分析获得试验处理效应和试验误差的无偏估计提供必要的数据。

调查设计这一概念也有广义与狭义之分，广义的调查设计是指整个调查计划的制定，包括调查研究的目的、对象与范围，调查项目及调查表，抽样方法的选取，抽样单位、抽样数量的确定，数据处理方法，调查组织工作，调查报告撰写与要求，经费预算等内容。

生物统计附试验设计教学设计一、教学目标通过本课程的学习，学生应该具备以下能力：1.掌握生物统计学的基础概念和理论知识；2.能够运用常见的生物统计方法和技术分析实验数据；3.能够设计和实施生物统计实验，并进行数据分析和解释；4.能够使用统计软件进行数据处理和分析；5.培养学生从数据分析、结果解释和提出结论等方面进行科学思维和分析问题的能力。

二、教学内容1. 生物统计学基础概念本部分主要介绍生物统计学的基本概念和理论，包括统计学的定义、统计量、概率分布、假设检验和置信区间等。

2. 生物统计方法和技术本部分主要介绍生物统计学中常用的方法和技术，包括t检验、方差分析、回归分析、相关分析和非参数检验等。

3. 生物统计实验设计本部分主要介绍生物统计实验设计的基本步骤和方法，包括实验因素确定、实验设计、实验方案的制定和实验方案的评估等。

4. 数据处理和分析本部分主要介绍数据处理和分析的方法和技术，包括数据清洗、描述统计、推断统计和图形分析等。

同时，还将介绍常用的统计软件和其使用方法。

5. 实验报告撰写本部分主要是培养学生写实验报告的技巧和方法，包括实验设计、数据处理、结果分析和结论提出等方面。

三、教学方法本课程采用讲述、练习实践和实验设计等多种教学方法，重点注重实验设计和实验报告写作，让学生在实践中掌握生物统计学的相关理论和技术。

同时，课程中还将使用多种案例分析和应用实例，让学生对生物统计学的理论和工具有更深刻的理解和应用。

四、教学评估本课程的教学评估主要包括平时成绩、期末考试和实验报告评分三部分。

具体分数占比如下：1.平时成绩：20%2.期末考试：50%3.实验报告评分：30%通过本课程的学习和评估，学生应该能够获得系统化的生物统计学知识和技能，为未来的学术和职业发展打下坚实的基础。

《生物统计附试验设计》教学大纲教学单位：环科系课程名称：生物统计附试验设计英文名称：Biometric Experimental Design课程代码：课程类别：学科基础课课程性质：学时数：课程48学时，实验12学时课程学分：3.0学分开课学期：第六学期一、实验课程教学目的与任务通过该门课程实验课的学习，使学生掌握基本试验设计方法及统计分析方法，在研究中能够熟练使用通用统计软件进行生物学实验数据的统计分析，为群体遗传学、数量遗传学等后续课程的学习准备必要的基础。

二、实验教学基本要求要求学生在了解生物统计学的产生、发展及其研究对象与作用、生命科学研究中试验资料的整理、特征数的计算、概率、概率分布和抽样分布的基础上，着重掌握平均数的统计推断、检验、方差分析、直线回归与相关分析、曲线回归分析和多项式回归分析、试验设计的基本原理与方法，从而达到能够较灵活的应用这些基本方法与手段分析和解释生物学现象，进行生物学研究的实验设计及数据的处理。

三、学生应掌握的实验技术及基本技能1、了解各种分布的性质及特征，计数资料及质量性状资料的统计分析方法，掌握检验原理和方法，非参数检验的原理、方法与应用，试验设计的基本原理与方法，SPSS软件的使用方法，熟悉软件的操作，并读懂软件分析结果。

2、掌握资料的整理方法与特征数的计算， t检验原理及方法，掌握点估计和区间估计的原理与计算方法，方差分析的原理，单向和两向分组资料的方差分析方法，掌握回归分析的原理，重点掌握一元和多元线性回归分析方法。

实验一统计软件SPSS、Excel及计算器在生物统计中的应用（演示性、3学时）1、实验目的：掌握常用统计软件SPSS、Excel、电子计算器的基本使用方法及在生物统计中的应用。

2、实验方法：讲解统计软件SPSS、EXCEL的基本使用方法；电子计算器的基本原理和各键的功能。

3、实验仪器：计算机、函数型电子计算器。

4、实验操作方法：练习统计软件SPSS、EXCEL、电子计算器的基本操作步骤。

«田间试验与统计分析》教案（首页）《田间试验与统计分析》教案（章节备课）名师精编精品教案《田间试验与统计分析》教案（章节备课）名师精编 精品教案二、 次数分布表：制作次数分布表的意义；间断性变数资料的整理，连续性变数的整理；确定组数、 组距、组限、组中点值和数据归组的方法，做成次数分布表。

属性变数资料的整理。

三、 次数分布图：方柱形图、多边形图适用于表示连续性变数的次数分布资料。

条形图适用于间断性变数和属性变数的资料。

三种图形的绘制方法。

第三节平均数 （1学时） 一、 算术平均数 （一）算术平均数的计算方法亠Zx 送x1. 直接法 x口 一nNZfx2.加权法 x 二工f（二） 算术平均数的主要特性：1•离均差的总和等于零；、（x - x ） =02 .离均差平方的总和较各观察值与任意数值的差数平方的总和为小。

'、（x -X ）2最小二、 几何平均数G = ； X 1X 2 ...X n三、 中数四、众数第四节 变异数（1学时）、极差（又称全距）利用两个极端观察值的相差来估测资料的变异度。

以样本平均数作为共同比较的标准，利用全部观察值与平均数的差数平方的总 和，再被其自由度除后的商数来度量资料的变异度。

教学进R=max-min方差名师精编精品教案S2' (x-x)2n T 2 ' (X - A (T =名师精编精品教案名师精编精品教案《田间试验与统计分析》教案（章节备课）名师精编精品教案名师精编精品教案《田间试验与统计分析》教案（章节备课）第二节单个平均数的假设测验和区间估计（ 1.5学时）一、单个样本平均数的假设测验 （一）测验方法复习样本平均数的抽样分布知识：1.从;鼻已知的总体抽样，无论样本容量的大小，其样本平均数 X 的抽样分布必做正态分布，具有平均数必二卩和方差圧二』门。

2•从』未知的总体抽样，当样本容量足够大时（n>30），其样本平均数 X 的抽样分2 2 / 布趋于近正态分布，具有平均数=卩和方差°x = 6 n 。