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（完整版）⽣物统计附实验设计（明道绪__第四版）最全资料--复习题、课后思考题、试卷及答案⼆、填空1、⽣物统计分描述性统计和分析性统计。
描述性统计是指运⽤分类、制表、图形以及计算概括性数据（平均数、标准差等）来描述数据特征的各项活动。
分析性统计是进⾏数据观察、数据分析以及从中得出统计推断的各项活动。
2、统计分析的基本过程就是由样本推断总体的过程。
该样本是该总体的⼀部分。
3、由样本获取总体的过程叫抽样。
常⽤的抽样⽅法有随机抽样、顺序抽样、分等按⽐例抽样、整群抽样等。
4、样本平均数与总体平均数的差异叫抽样误差。
常⽤ S/√N表⽰。
5、只有降低抽样误差才能提⾼试验结果的正确性。
试验结果的正确性包括准确性和精确性。
6、试验误差按来源分为系统误差（条件误差）和随机误差（偶然误差）。
系统误差（条件误差）影响试验结果的准确性，随机误差（偶然误差）影响试验结果的精确性。
7、系统误差（条件误差）可以控制，可通过合理的试验设计⽅法降低或消除。
随机误差（偶然误差）不可控制，可通过理论分布来研究其变异规律，或相对⽐较其出现的概率的⼤⼩。
8、样本推断总体分假设检验和区间估计两⼤内容。
常⽤的检验⽅法有t检验、F检验和卡⽅检验。
9、置信区间指在⼀定概率保证下总体平均数的可能范围。
10、t检验是通过样本平均数差值的⼤⼩来检验处理效应是否存在，两样本平均数的差值代表了试验的表观效应，它可能由处理效应（真实效应）和误差效应引起，要检验处理效应是否存在，常采⽤反证法。
此法先建⽴⽆效假设：即假设处理效应不存在，样本平均数差值是由误差引起，根据差异在误差分布⾥出现的概率（即可能性⼤⼩的衡量）来判断⽆效假设是否成⽴。
11、判断⽆效假设是否成⽴的依据是⼩概率事件实际不可能原理，即假设检验的基本依据。
⽤来肯定和否定⽆效假设的⼩概率，我们称之为显著⽔平，通常记为α。
12、t检验通常适合两样本连续性（⾮间断性）随机变量资料的假设检验，当⼆项分布逼近正态分布时，百分数资料也可⽤t检验。
统计学实验设计统计学实验设计是统计学中最基本也是最重要的部分之一，它涵盖了实验设计和数据处理两个方面。
实验设计是为了解决一个特定的问题和达成一个特定的目标而进行的，而数据处理则是为了评估实验结果和推断总体特征而进行的。
统计学实验设计可以应用于许多领域，如医学、工程、社会科学和自然科学等。
统计学实验设计的基础是随机化。
随机化指的是将研究对象随机分配到不同的实验组中，以保证误差的随机分布。
这样可以消除实验中可能出现的其他因素的干扰，同时增加实验结果的可信度。
例如在医学实验中，为了比较一种新药与一个安慰剂的效果，可以将参与实验的患者随机分配到两组中，一组给予新药，另一组给予安慰剂。
实验设计的另一个关键是控制。
控制指的是将所有可能干扰实验结果的因素尽量保持相同。
这样可以确保变量之间的因果关系，也就是可以排除其他因素对结果的干扰。
例如在研究新药的效果时，为了控制其他因素对实验结果的影响，可以在两组进行实验的患者中尽量保持年龄、性别、疾病严重程度、治疗时间等因素的一致性。
实验设计还需要交叉设计。
交叉实验是指实验对象被几种实验因素交叉安排在不同的水平上，以便充分利用不同因素之间的相互作用。
交叉因素的设计可以减少伪回归和其他统计变量的误差。
质量控制也是实验设计的一个关键因素。
它涵盖了实验设计、实验过程和数据收集、数据处理和数据分析等各个方面。
质量控制的主要目的是确保实验结果的准确性和可靠性。
例如在大型医学实验中，实验设计和实验过程需要按照标准操作程序进行，同时需要对数据进行多方面的检查和核对，以确保数据的准确性和可靠性。
最后，统计学实验设计需要有足够的样本量。
样本量的大小取决于实验目的、研究对象的数量和实验变量的大小。
样本量太小会导致实验结果的偏差，而样本量过大则浪费研究资源。
总之，统计学实验设计是现代科学研究不可缺少的一部分。
实验设计的好坏直接影响实验结果的准确性和可靠性，也间接影响到科学研究的发展和进步。
对统计学实验设计的深入了解和掌握，有助于提高我们的研究水平和科学素养，加速人类社会的发展和进步。
统计学实验教学设计摘要本文介绍了一套统计学实验教学设计，包括课程目标、教学内容、教学方法、教学形式、教学评价等方面，旨在帮助教师提高统计学实验教学效果，培养学生的数据分析和解决问题的能力。
课程目标本课程旨在培养学生对统计分析方法的理解和应用，以及对实验数据的分析能力。
具体目标包括：1.熟练掌握统计学基本概念和数据分析方法；2.能够运用统计学工具解决实际问题；3.培养独立思考和解决问题的能力；4.培养合作精神和团队合作能力；5.让学生了解数据分析在各个领域的应用。
教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个方面：统计基础知识包括数据类型、数据分布、统计指标等基本概念和概率分布、假设检验、方差分析等基本方法。
数据分析方法包括统计描述、建模、预测等方法，在教学过程中将对常见的数据分析软件进行实际操作。
包括实验设计方法、实验数据采集和处理、实验结果分析和解释等内容。
教学方法本课程采用教师讲授、案例分析和团队合作等多种教学方法，注重理论知识与实际操作的结合，具体包括：教师讲授通过清晰而生动的讲解，让学生了解基本概念和方法，理解数据分析的过程和思路。
案例分析通过具体案例的分析，让学生深入理解数据分析的实际应用，提高解决问题的能力。
团队合作通过小组合作的方式，让学生通过实际数据分析的过程，提高数据分析和团队合作的能力。
教学形式本课程将同时采用课堂授课、实验操作、小组讨论等形式，具体来说：课堂授课教师讲授统计基础知识和数据分析方法，授课方式以理论为主，注重理论与实例结合。
实验操作学生通过实际操作常用的数据分析软件，理解基本数据分析方法和应用过程。
学生分成小组进行实验设计、实验数据分析等环节，培养团队合作能力。
教学评价为全面评价学生数据分析能力及参与度，教学评价将分为以下几个方面：1.实验报告：针对每个实验项目，每组学生需要提交实验报告，评价实验设计、数据处理和分析、模型建立和应用能力等方面。
2.课程作业：包括理论计算、实际数据分析等多种形式，考察学生对统计基础知识和数据分析方法的掌握程度。
统计学原理习题与实训课程设计1. 课程目标本课程旨在通过习题练习和实训项目，让学生深入了解统计学原理、应用基本统计方法和软件，培养学生的统计思维和数据分析能力，为以后的学术研究和职业发展打下扎实的统计基础。
2. 教学内容安排本课程安排如下：第一部分：统计学基础2.1 统计学的基本概念•总体、样本、频数和频率•变量与数据类型•统计量和参数估计2.2 基本概率理论•随机事件和概率•条件概率和独立性•贝叶斯定理2.3 统计学假设检验•假设检验的基本概念•单样本均值和比例的假设检验•双样本均值和比例的假设检验•卡方检验和相关性分析第二部分：统计数据分析方法2.4 统计描述和推断•描述统计和推断统计的区别•数据的中心和离散度•正态分布和标准化•置信区间和假设检验的联系2.5 方差分析•单因素方差分析•双因素方差分析•方差分析在实际应用中的实例第三部分：统计软件使用2.6 统计软件概述•SPSS和R软件的介绍•软件界面和常用功能2.7 统计软件应用•数据清洗和变量转换•图示和统计描述•因变量与自变量分析•统计模型和预测3. 课程作业与考核第一部分：习题练习通过每一章节的习题练习，以检验学生对基本概念、方法和应用的掌握情况。
学生可以根据自己的水平选择相应难度的练习，但必须完成全部练习。
第二部分：实训项目在本部分中，学生将根据指导材料完成以下实训项目：•数据清洗和预处理：学生将使用SPSS或R软件清洗并处理一个包含测量数据的数据集。
•数据分析与报告：学生将针对清洗后的数据集，基于自己的研究问题，运用相关统计方法，设计分析并撰写报告。
第三部分：考试考试包括理论和实践两个部分，考察学生对统计学原理和方法的理解和掌握，以及实际应用的能力。
4. 参考资料•莫斯基（Moskowitz,K）.《统计学基础》（原书第6版）。
北京：机械工业出版社，2017。
•吴强、姚菲、王繁荣等.《SPSS 实用统计分析》。
北京：高等教育出版社，2016。
统计学中的实验设计统计学中的实验设计是一种重要的方法，用于确定因果关系、比较特定处理的效果以及评估处理之间的差异。
实验设计有助于科学研究的可靠性和准确性，并为决策提供可靠的依据。
本文将介绍统计学中常用的实验设计方法，包括随机实验、区组实验和因子设计。
随机实验是一种常见的实验设计方法，旨在消除实验结果的偶然性和系统性误差，从而确保实验的可靠性。
随机实验将被试随机分配到不同的处理组，以减少个体差异对实验结果的影响。
例如，研究人员想要测试一种新药物的疗效，可以将受试者随机分为接受药物和接受安慰剂的组别，然后比较两组的治疗效果，以确定药物是否有效。
区组实验是一种更高级的实验设计方法，用于控制潜在的混淆因素。
在区组实验中，研究者将受试者分成不同的区组，每个区组都代表了不同的特征或因素。
这样做可以确保每个处理组内的个体特征相对均衡，从而减少了混淆因素对实验结果的影响。
例如，研究人员想要比较两种不同的肥料对作物产量的影响，他们可以将试验场地分为几个区域，每个区域使用不同的肥料，然后比较各区域的作物产量，从而得出肥料的效果。
因子设计是一种用于研究多个因素对实验结果影响的实验设计方法。
在因子设计中，研究者考虑了两个或更多的处理变量，并分别确定它们的影响。
这种设计方法可以帮助研究者确定不同因素的主效应以及可能的交互效应。
例如，研究人员想要了解温度和湿度对植物生长的影响，他们可以设计一个因子实验，分别考虑不同的温度和湿度水平，并观察植物的生长情况，以确定这些因素对植物生长的影响。
通过合理选择和应用不同的实验设计方法，统计学可以提供可靠的科学实验结果。
随机实验可以减少个体差异的影响，区组实验可以控制混淆因素的影响，而因子设计可以揭示多个因素的影响和相互作用效应。
这些实验设计方法在各个领域的科学研究中具有广泛的应用，为决策和政策制定提供了重要的依据。
总结起来，统计学中的实验设计是一种重要的方法，用于确定因果关系、比较处理效果以及评估差异。
统计分析与实验设计教案一、引言统计分析与实验设计是数据科学领域中的核心概念和技能。
它们在不同领域中的应用广泛，包括社会科学、自然科学、医学和工程等。
本教案旨在介绍统计分析与实验设计的基本原理和常见方法，以及如何应用它们来解决实际问题。
二、教学目标1. 理解统计分析和实验设计的概念和重要性；2. 掌握统计学中的基本原则和方法；3. 学习如何进行实验设计，并能运用统计分析方法对实验数据进行解读；4. 培养学生的统计思维和实践能力。
三、教学内容1. 统计学基础知识1.1 统计学的定义与作用1.2 数据的类型和测量尺度1.3 描述统计学和推断统计学的区别1.4 常见统计学概念解释：总体、样本、参数和统计量2. 数据收集与整理2.1 数据收集方法：调查、观察和实验2.2 数据整理与清洗：数据的完整性和准确性的检查2.3 数据的编码和整理：使用适当的软件工具进行数据整理和管理3. 描述统计学3.1 数据可视化方法：直方图、饼图、条形图等3.2 描述统计指标：均值、中位数、众数、方差和标准差的计算和解读3.3 探索性数据分析方法：箱线图、散点图、相关分析等4. 统计推断4.1 参数估计：点估计和区间估计4.2 假设检验：原假设和备择假设的设立，显著性水平和拒绝域的确定4.3 假设检验的常见方法：t检验、方差分析、卡方检验等5. 实验设计与分析5.1 实验设计的基本原则：随机性、重复性和对照组设计5.2 实验设计的常见类型：完全随机设计、区组设计和因子设计5.3 单因素实验设计与分析：方差分析方法5.4 多因素实验设计与分析：方差分析的扩展四、教学方法1. 讲授与示范：通过讲解原理和方法，结合实际案例进行示范；2. 实践与探究：组织学生进行小组活动，设计并完成统计分析和实验设计实践任务；3. 讨论与互动：鼓励学生参与课堂讨论，提出问题并分享经验；4. 报告与展示：要求学生撰写实验报告，并进行展示和交流。
五、教学评估1. 课堂小测验：通过选择题、解答题等形式进行课后评估；2. 作业和实践任务：布置与课程内容相关的练习和实践任务，并根据完成情况评估；3. 实验报告评估：对学生的实验设计和数据分析报告进行评估；4. 期末考试：综合考察学生对统计分析和实验设计的掌握程度。
第十三章实验设计一、教学大纲要求（一）掌握内容1. 实验设计的基本原则随机化原则、对照的原则（对照的类型,对照的设置）、重复的原则。
2. 实验设计的基本内容和步骤3. 常用的实验设计方法（1）随机化分组方法；（2）完全随机分组设计；（3）配对设计；（4）配伍组设计及随机分组方法。
4．确定样本含量确定样本含量应当具备的条件：α、1-β、δ、σ 。
(二) 熟悉内容1. 常用的估计样本含量的计算方法及估计该试验的检验效能的方法。
（1）两样本均数比较。
（2）配对试验。
（3）样本均数与总体均数的比较。
（4）两样本率的比较。
（5）配对资料进行卡方检验时的样本含量估计。
（6）抽样调查估计总体均数的样本含量。
（7）抽样调查估计总体率的样本含量。
2. 一致性检验：Kappa值的意义及计算。
（三）了解内容1 实验设计的特点和分类。
2.临床设计书的主要内容。
3.Kappa值的抽样误差和假设检验。
二、教学内容精要（一）实验设计的特点和分类实验研究(experimental study)是指研究者根据研究目的（或研究假设），主动加以干预措施，并观察总结其结果，回答假设研究所提出的问题的一种研究方法。
实验研究可根据研究对象的不同分为两类：以动物或标本为研究对象的实验研究（experiment）和以人为研究对象的临床试验（clinical trial）。
（二）实验设计的基本原则1.随机化原则总体中的每一个观察单位都有同等的机会被选入实验组和对照组或进入样本，保证了非处理因素在各组间均衡一致而使样本具有代表性。
2.对照原则正确的设立对照可可控制实验过程中非实验因素的影响和偏倚，从而使处理因素的效应充分的显露出来。
设立对照组的常见方法有：空白对照、安慰剂（placebo）对照、实验对照、标准对照及自身对照。
3.重复的原则保证每一个处理都有足够的重复数（样本量），避免把偶然性或巧合的现象当作必然的规律性现象，并能正确的估计实验误差。
（三）实验设计的基本内容和步骤1.建立研究假设在选题时应当考虑题目的科学性、新颖性、可行性以及所选课题是否是当前社会需要解决的主要问题。
根据研究目的确定本研究需要解决的主要问题（primary question）及相应的辅助问题（secondary question）。
2.明确研究范围审慎考虑规定适当的纳入标准（inclusion criteria）和排除标准（exclusion criteria），选择适宜本次实验的受试对象。
3.确立处理因素分清处理因素和非处理因素，并注意处理因素的标准化。
4.明确观察指标选用客观性较强，易于量化，灵敏性和特异性均较高的指标。
5.控制误差和偏倚采取各种有效措施控制误差（error）和偏倚（bias），使处理措施的效果能够真正的体现出来，是实验设计的重要任务之一。
（1）误差：泛指实测值与真值之差。
随机误差：随机误差（random error）它是一类不恒定的、随机、变化的误差，是不可避免的，但随机误差服从正态分布，可以用医学统计学的方法进行分析和推断。
系统误差：系统误差（systematic error）是指实验过程中产生的一些误差，它们的值是恒定不变或者是遵循着一定的规律变化。
这两种误差都是人为因素产生的，可控制的。
（2）偏倚：属于系统误差，它是指在实验中由于某些非实验因素的干扰所形成的，歪曲了处理因素的真实效应。
选择性偏倚：选择性偏倚（selection bias）是由于纳入观察对象的方法不正确而产生的偏倚。
它产生于实验研究的开始阶段，即研究对象的选择时产生。
测量性偏倚：测量性偏倚（measurement bias）是在实验过程中对研究对象进行观察或测量而造成的偏倚。
它产生于实验进行的过程中。
在实验研究中，特别是在社区实验研究中，产生测量性偏倚的常见因素有：沾染（contamination）、干扰（intervention）、依从（compliance）和非依从（noncompliance）、失访（lost of follow-up）、检查和诊断结果的不一致（disagreement）、观察记录的失误、心理因素的干扰。
防止测量性偏倚的主要方法：盲法（blind method）、签订实验合同、检查实验对象的依从情况、注意医德、注意医德、定期检查研究记录、对每一种实验方法、诊断标准，重复判断的一致性应在实验前作出估计。
混杂性偏倚：混杂性偏倚（confounding bias）由于某些非实验因素与实验因素同时并存的作用影响到观察的结果，造成混杂性偏倚。
它产生于总结分析阶段。
可通过对资料进行分层分析或采取配比法控制混杂性偏倚。
（四）常用的实验设计方法1. 随机对照试验随机对照实验（randomized control trial）由于采取了随机化的分配原则，增强了各比较组间的可比性，避免了某些非实验因素的干扰，使实验因素能充分的显露出来，由于随机化，满足了统计学假设检验的要求，使检验结果更能反映它们之间存在的真实差异；设立对照组，更好的控制非实验因素对实验因素的影响，有效的控制了偏倚和误差，有利于反映所比较组间所存在的真实差异。
随机双盲对照实验，是目前国际上认为值得提倡的实验设计方案，特别适用于临床治疗效果、疾病的预后和诊断实验的研究。
2. 配对设计配对设计（paired design）可增强处理组间的均衡性，提高实验效率。
3. 配伍组设计又称随机单位区组设计（randomized block design ）是配对设计的扩大（处理数大于2）。
（五）确定样本含量 1.确定样本含量的意义确定适当的样本含量，可节约资源，并防止因为样本含量过少引起的检验效能偏低，出现了非真实的阴性结果，这是当前医学研究中值得注意的问题。
2.确定样本含量时应当具备的条件建立检验假设；确立检验水准α；提出在特定检验水准的条件下，所期望的检验效能1-β；总体参数间的差值δ；估计的总体标准差σ及估计的总体率π。
3.确定样本含量的用途保证科研设计有适当的样本含量，而且可考察当前的样本含量是否能够保证足够大的检验效能。
4.常用的估计样本含量的方法 （1）两样本均数比较()22⎥⎦⎤⎢⎣⎡+=δσβαu u N （13-1）注意：上式中N 为两组合计的样本含量，α有单双侧之分，β只取单侧。
αβσδu Nu -=2 （13-2） 上式是已知样本含量时（试验结束后），估计其检验效能是否足够大。
方法是根据βu 查正态分布表得β，得到检验效能1-β。
（2）配对试验()2⎥⎦⎤⎢⎣⎡+=δσβαd u u N （13-3）N 为观察的对子数。
估计检验效能：αβσδu Nu d-= （13-4）（3）样本均数与总体均数的比较()2⎥⎦⎤⎢⎣⎡+=δσβαu u N （13-5）αβσδu Nu -= （13-6）（4）两样本率比较，当例数相等时()()2212)14ππππβα--+=c c u uN （ （13-7）()αβππππu N u c c ---=1221 （13-8）式中1π、2π分别代表两组的总体率，c π代表两组的合并率。
N 为两组合计之样本含量。
（5）配对分类资料多用2χ检验进行处理的资料的样本含量估计⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡-+=-++--++-ππππππβαc c u u N 22 （13-9）b a b +=-+π c a c+=+-π 2+--++=πππc ccu N u ππππππαβ-++--++---=22 （13-10）（6）抽样调查估计总体均数的样本含量2⎪⎭⎫⎝⎛=δσαu N （13-11）（7）抽样调查估计总体率的样本含量()221δππα-=u N （13-12）5.一致性检验Kappa 值是判断一致性和信度评价的常用的重要指标。
eeA P P P Kappa --=1 （13-13）Kappa 值愈大，一致程度愈好，一般来说，Kappa 值≥0.75，说明已取得相当满意的一致程度，若小于0.4，说明一致程度不够理想。
三、典型试题分析（一）名词解释实验效应。
答：实验效应（experimental effect ）主要指处理因素作用于实验对象的反应，这种效应将通过实验中观察指标显示出来。
（二）填空题实验研究与调查研究的区别在于 。
答：前者主动施加干预措施而后者不。
[评析]实验研究是指研究者根据研究目的，主动加以干预措施，并观察总结其结果，回答研究假设所提出的问题。
而调查研究旨在客观的描述总体，未加任何干预措施。
（三） 是非题1. 实验效应选择特异性高的指标可减少假阳性率（ ）。
答：正确。
[ 评析] 实验效应选择特异性高的指标减少假阳性率，而敏感度高的指标减少假阴性率。
2. 随机对照实验中所谓随机化就由受试对象随便选择进入实验组或对照组（ ）。
答：错。
[评析] 随机不等于随便，所谓随机是指总体中的每一个观察单位都有同等的机会被选入样本或进入实验研究的各处理组中。
（四） 简答题在选取实验效应时应考虑那几方面的问题？答：应考虑选用客观性较强，易于量化，灵敏度高精确性较强的指标。
（五） 计算题1. 为考虑某疫苗的疗效，拟进行一场实验，该传染病的发病率一般为10%，接种组降低发病率5%以上才有推广价值，问两组各需多少人？（0.05,α=检验效能90%）。
答：由原题可知接种疫苗后只会降低发病率，α=0.05（单侧）,0.05 1.64u =， β=0.10, 10.0u =1.28，1π =0.1，05.02=π，δ =0.05，c π=0.075代公式：212()4(1)(1.64 1.28)40.0750.925946()0.05c c u u N αβππππ+⨯-+⨯⨯⨯===-人 两组共需946，即每组473人。
2. 新生儿的出生体重其均数为3200g ，标准差为467g 。
欲研究妇女在怀孕期间服用某药物是否会影响新生儿体重，假设服用该药后出生的新生儿将比一般的新生儿平均增重220g ，假设单侧检验，α=0.05。
问：（1） 如果取1-β=0.08，两组样本含量相等时需要多大的样本含量才能发现其差异？ （2） 如果1-β为0.90，取两组相等时，需要多大的样本含量？（3） 如果每组各有120人进入研究，仍采用单侧检验α=0.05，检验效能为多大？答：（1）代入公式 ()22N αβμμσδ⎡⎤+=⎢⎥⎢⎥⎣⎦=()221.640.84467220+⎡⎤⎢⎥⎣⎦=111两组样本含量相等时，需要112例样本才能发现其差异。
（2）代入公式 ()22N αβμμσδ⎡⎤+=⎢⎥⎢⎥⎣⎦=()221.64 1.28467220+⎡⎤⎢⎥⎣⎦=154取两组相等时，需要154例样本。
（3）代入公式 00.264.146722402202=-⨯=-=αβσδu N u 解得：βμ=2.00，查表得：β=0.02，power =1-0.02=0.98。
