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生物统计学各章题目一填空1．变量按其性质可以分为（连续）变量和（非连续）变量。
2．样本统计数是总体（参数）的估计值。
3．生物统计学是研究生命过程中以样本来推断（总体）的一门学科。
4．生物统计学的基本内容包括（试验设计）和（统计分析）两大部分。
5．生物统计学的发展过程经历了（古典记录统计学）、（近代描述统计学）和（现代推断统计学）3个阶段。
6．生物学研究中，一般将样本容量（n ≥30）称为大样本。
7．试验误差可以分为（随机误差）和（系统误差）两类。
判断1．对于有限总体不必用统计推断方法。
（×）2．资料的精确性高，其准确性也一定高。
（×）3．在试验设计中，随机误差只能减小，而不能完全消除。
（∨）4．统计学上的试验误差，通常指随机误差。
（∨）二填空1．资料按生物的性状特征可分为（数量性状资料）变量和（质量性状资料）变量。
2. 直方图适合于表示（连续变量）资料的次数分布。
3．变量的分布具有两个明显基本特征，即（集中性）和（离散性）。
4．反映变量集中性的特征数是（平均数），反映变量离散性的特征数是（变异数）。
5．样本标准差的计算公式s=（ ）。
判断题1. 计数资料也称连续性变量资料,计量资料也称非连续性变量资料。
（×）2. 条形图和多边形图均适合于表示计数资料的次数分布。
（×）3. 离均差平方和为最小。
（∨）4. 资料中出现最多的那个观测值或最多一组的中点值,称为众数。
（∨）5. 变异系数是样本变量的绝对变异量。
（×）单项选择1. 下列变量中属于非连续性变量的是( C ).A.身高 B.体重 C.血型 D.血压 2. 对某鱼塘不同年龄鱼的尾数进行统计分析,可做成( A )图来表示.A. 条形B.直方C.多边形D.折线 3. 关于平均数,下列说法正确的是( B ).122--∑∑n n x x )(A.正态分布的算术平均数和几何平均数相等. B.正态分布的算术平均数和中位数相等. C.正态分布的中位数和几何平均数相等. D.正态分布的算术平均数、中位数、几何平均数均相等。
生物统计学中的假设检验方法生物统计学是一门研究生物学数据分析的学科，它的目标是通过收集和分析数据来推断生物学现象和探索生物学规律。
在生物统计学中，假设检验是一种重要的方法，用于检验研究中的假设是否成立。
本文将探讨生物统计学中的假设检验方法，包括基本原理、常见的假设检验方法和应用案例。
一、基本原理假设检验的基本原理是通过收集样本数据并进行统计分析，从而推断总体参数的真实值。
在进行假设检验时，我们首先提出一个原假设（null hypothesis），表示我们要检验的假设，然后根据样本数据计算出一个统计量，再根据统计量的分布情况来判断原假设是否成立。
如果统计量的计算结果非常偏离原假设，那么我们就有足够的证据拒绝原假设，否则我们接受原假设。
二、常见的假设检验方法1. 单样本 t 检验单样本t 检验适用于比较一个样本的均值是否与某个已知的理论值相等。
例如，我们想要检验一组学生的平均身高是否等于某个标准身高。
在进行单样本 t 检验时，我们首先提出原假设：样本均值与理论值相等，然后计算样本均值和标准误差，最后根据 t 分布表确定检验的临界值，比较统计量的值与临界值来判断是否拒绝原假设。
2. 双样本 t 检验双样本 t 检验适用于比较两个独立样本的均值是否存在显著差异。
例如，我们想要知道男性和女性的平均身高是否有差异。
在进行双样本 t 检验时，我们首先提出原假设：两个样本的均值相等，然后计算两个样本的均值和标准误差，最后根据t 分布表确定检验的临界值，比较统计量的值与临界值来判断是否拒绝原假设。
3. 方差分析方差分析适用于比较多个样本的均值是否存在显著差异。
例如，我们想要知道不同药物对疾病治疗效果的影响是否有差异。
在进行方差分析时，我们首先提出原假设：各个样本的均值相等，然后计算各个样本的均值和方差，最后根据 F 分布表确定检验的临界值，比较统计量的值与临界值来判断是否拒绝原假设。
4. 卡方检验卡方检验适用于比较观察频数和期望频数之间的差异是否显著。
生物统计学课后习题解答李春喜集团标准化工作小组 #Q8QGGQT-GX8G08Q8-GNQGJ8-MHHGN#第一章概论解释以下概念：总体、个体、样本、样本容量、变量、参数、统计数、效应、互作、随机误差、系统误差、准确性、精确性。
第二章试验资料的整理与特征数的计算习题某地 100 例 30 ～ 40 岁健康男子血清总胆固醇(mol · L -1 ) 测定结果如下：计算平均数、标准差和变异系数。
【答案】=, s=, CV = ％试计算下列两个玉米品种 10 个果穗长度 (cm) 的标准差和变异系数，并解释所得结果。
24 号： 19 ， 21 ， 20 ， 20 ， 18 ， 19 ， 22 ， 21 ， 21 ， 19 ；金皇后： 16 ， 21 ， 24 ， 15 ， 26 ， 18 ， 20 ， 19 ， 22 ， 19 。
【答案】 1 =20, s 1 =, CV 1 =% ； 2 =20, s 2 =, CV 2 =% 。
某海水养殖场进行贻贝单养和贻贝与海带混养的对比试验，收获时各随机抽取 50 绳测其毛重 (kg) ，结果分别如下：单养 50 绳重量数据： 45 ， 45 ， 33 ， 53 ， 36 ， 45 ， 42 ， 43 ， 29 ，25 ， 47 ， 50 ， 43 ， 49 ， 36 ， 30 ， 39 ， 44 ， 35 ， 38 ， 46 ，51 ， 42 ， 38 ， 51 ， 45 ， 41 ， 51 ， 50 ， 47 ， 44 ， 43 ， 46 ，55 ， 42 ， 27 ， 42 ， 35 ， 46 ， 53 ， 32 ， 41 ， 48 ， 50 ， 51 ，46 ， 41 ， 34 ， 44 ， 46 ；混养 50 绳重量数据： 51 ， 48 ， 58 ， 42 ， 55 ， 48 ， 48 ， 54 ， 39 ，58 ， 50 ， 54 ， 53 ， 44 ， 45 ， 50 ， 51 ， 57 ， 43 ， 67 ， 48 ，44 ， 58 ， 57 ， 46 ， 57 ， 50 ， 48 ， 41 ， 62 ， 51 ， 58 ， 48 ，53 ， 47 ， 57 ， 51 ， 53 ， 48 ， 64 ， 52 ， 59 ， 55 ， 57 ， 48 ，69 ， 52 ， 54 ， 53 ， 50 。
第八章单因素方差分析8.1 黄花蒿中所含的青蒿素是当前抗疟首选药物，研究不同播期对黄花蒿种子产量的影响，试验采用完全随机化设计，得到以下结果(kg/小区)[47]：重复播种期2月19日3月9日3月28日4月13日1 0.26 0.14 0.12 0.032 0.49 0.24 0.11 0.023 0.36 0.21 0.15 0.04对上述结果做方差分析。
答：对于方差分析表中各项内容的含义，在“SAS程序及释义”部分已经做了详细解释，这里不再重复。
如果有不明白的地方，请复习“SAS程序及释义”的相关内容。
SAS分析结果指出，不同播种期其产量差异极显著。
多重比较表明，2和3间差异不显著，3和4间差异不显著，1和其他各组间差异都显著。
以上结果可以归纳成下表。
变差来源平方和自由度均方 F P播期间0.185 158 33 3 0.061 719 44 14.99 0.001 2重复间0.032 933 33 8 0.004 116 67总和0.218 091 67 11多重比较：1 2 3 48.2 下表是6种溶液及对照组的雌激素活度鉴定，指标是小鼠子宫重。
对表中的数据做方差分析，若差异是显著的，则需做多重比较。
鼠号溶液种类Ⅰ(ck) ⅡⅢⅣⅤⅥⅦ1 89.9 84.4 64.4 75.2 88.4 56.4 65.62 93.8 116.0 79.8 62.4 90.2 83.2 79.43 88.4 84.0 88.0 62.4 73.2 90.4 65.64 112.6 68.669.4 73.8 87.8 85.670.2答：溶液种类的显著性概率P＝0.038 5，P <0.05，不同种类的溶液影响显著。
其中1、2、5、6间差异不显著；2、5、6、3、7、4间差异不显著。
以上结果可以归纳成下表：变差来源平方和自由度均方 F P溶液间 2 419.105 00 6 403.184 17 2.77 0.038 5重复间 3 061.307 50 21 145.776 55总和 5 480.412 50 271(ck) 2 5 6 3 7 48.3 人类绒毛组织培养，通常的方法是，向培养瓶中接入大量组织碎片，加入适当的基质使组织碎片贴壁，经过一段时间，将贴壁的组织块浸入到培养基中。
生物统计学t检验的试题及答案一、单项选择题（每题2分，共10分）1. 在生物统计学中，t检验主要用于比较哪两类数据？A. 两个独立样本的均值B. 两个相关样本的均值C. 多个独立样本的均值D. 多个相关样本的均值答案：A2. t检验的基本假设是什么？A. 两组数据的方差相等B. 两组数据的方差不相等C. 两组数据服从正态分布D. 两组数据服从泊松分布答案：C3. 以下哪个不是t检验的类型？A. 单样本t检验B. 独立样本t检验C. 配对样本t检验D. 方差分析（ANOVA）答案：D4. 当样本量较大时，t分布会趋近于哪种分布？A. 正态分布B. 泊松分布C. t分布D. F分布答案：A5. 在进行t检验时，如果p值小于显著性水平（通常为0.05），我们通常会得出什么结论？A. 拒绝原假设B. 接受原假设C. 无法得出结论D. 需要更多的数据答案：A二、多项选择题（每题3分，共15分）6. t检验中，以下哪些因素会影响自由度的计算？A. 样本大小B. 样本均值C. 样本方差D. 样本标准差答案：A, C7. 在进行配对样本t检验时，以下哪些情况是适用的？A. 同一受试者在不同时间点的测量B. 同一受试者在不同条件下的测量C. 两个不同受试者组的比较D. 两个独立样本的比较答案：A, B8. t检验的结果通常包括哪些统计量？A. t值B. 自由度C. p值D. 置信区间答案：A, B, C9. 在解释t检验结果时，以下哪些因素是重要的？A. t值的大小B. 自由度C. p值D. 样本量答案：A, C10. t检验的假设检验中，以下哪些是正确的？A. 零假设通常表示两组之间没有差异B. 备择假设通常表示两组之间有差异C. p值小于显著性水平时，拒绝零假设D. p值大于显著性水平时，接受零假设答案：A, B, C三、简答题（每题5分，共20分）11. 描述t检验中零假设和备择假设的含义。
答：在t检验中，零假设（H0）通常表示两组数据之间没有显著差异，即它们的均值相等。
生物统计学实验报告T检验T检验是一种用于比较两个样本均值是否有显著差异的统计方法。
在生物统计学中，T检验经常被用于比较实验组和对照组在某个特定变量上的差异，以确定是否存在显著差异。
T检验的基本原理是通过计算两个样本的均值和方差，然后应用统计学中的t分布来判断两个样本均值是否有显著差异。
在进行T检验之前，需要明确以下几个方面的内容：假设检验的零假设和备择假设、显著性水平、检验的类型（单尾检验或双尾检验）以及样本数据的收集和处理。
在进行T检验时，首先要设定零假设与备择假设。
零假设表示两个样本均值无显著差异，备择假设则表示两个样本均值存在显著差异。
接下来要设定显著性水平，通常使用的显著性水平为0.05，即p值小于0.05时，认为存在显著差异。
然后要确定T检验的类型，通常分为单尾检验和双尾检验。
单尾检验适用于预测两个样本均值的相对大小，而双尾检验适用于预测两个样本均值是否存在显著差异。
在进行T检验之前，还需要选择合适的T检验方法，主要有独立样本T检验和配对样本T检验，根据实验设计的不同选择相应的方法。
当以上设定完成后，需要收集实验数据，并计算两个样本的均值和方差。
接下来根据公式计算出T值，并据此计算出p值。
最后，根据p值与设定的显著性水平进行比较，判断两个样本均值是否存在显著差异。
如果p值小于显著性水平，则拒绝零假设，认为两个样本均值存在显著差异；如果p值大于显著性水平，则接受零假设，认为两个样本均值无显著差异。
总之，T检验是一种常用的比较两个样本均值是否有显著差异的统计方法。
在生物统计学中，T检验可以帮助我们分析实验组和对照组在某个特定变量上是否存在显著差异，从而验证实验的有效性。
然而，在进行T检验之前，需要明确假设检验的设定、显著性水平和检验类型，并正确收集和处理实验数据，以获得准确的结果。
t 检验前面讲了样本平均数抽样分布的问题。
抽样研究的目的是用样本信息来推断总体特征。
所谓统计推断是根据样本和假定模型对总体作出的以概率形式表述的推断，它主要包括假设检验（test of hypothesis ）和参数估计（parametric estimation ）二个内容。
由一个样本平均数可以对总体平均数作出估计，但样本平均数包含有抽样误差，用包含有抽样误差的样本平均数来推断总体，其结论并不是绝对正确的。
因而要对样本平均数进行统计假设检验。
假设检验又叫显著性检验（test of significance ），是统计学中一个很重要的内容。
显著性检验的方法很多，常用的有t 检验、F 检验和χ2检验等。
尽管这些检验方法的用途及使用条件不同，但其检验的基本原理是相同的。
本章以两个平均数的差异显著性检验为例来阐明显著检验的原理，介绍几种t 检验的方法，然后介绍总体参数的区间估计（interval estimation ）。
第一节 显著性检验的基本原理一、显著性检验的意义为了便于理解，我们结合一个具体例子来说明显著性检验的意义。
随机抽测10头长白猪和10头大白猪经产母猪的产仔数，资料如下：长白：11，11，9，12，10，13，13，8，10，13大白：8，11，12，10，9，8，8，9，10，7经计算，得长白猪10头经产母猪产仔平均数1x =11头，标准差S 1=1.76头；大白猪10头经产母猪产仔平均数2x =9.2头，标准差S 2=1.549头。
能否仅凭这两个平均数的差值1x -2x =1.8头，立即得出长白与大白两品种经产母猪产仔数不同的结论呢？统计学认为，这样得出的结论是不可靠的。
这是因为如果我们再分别随机抽测10头长白猪和10头大白猪经产母猪的产仔数，又可得到两个样本资料。
由于抽样误差的随机性，两样本平均数就不一定是11头和9.2头，其差值也不一定是1.8头。
造成这种差异可能有两种原因，一是品种造成的差异，即是长白猪与大白猪本质不同所致，另一可能是试验误差（或抽样误差）。
