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第一章填空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。
（∨ ）第二章填空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=（x 2 (x) 2 n ）。
判断题n11.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 ).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》复习题一、 填空题（每空1分，共10分）1．变量之间的相关关系主要有两大类：（ 因果关系），（平行关系 ）2．在统计学中，常见平均数主要有（算术平均数）、（几何平均数 ）、（调和平均数）3．样本标准差的计算公式（ 1)(2--=∑n X X S ）4．小概率事件原理是指（某事件发生的概率很小，人为的认为不会发生 ）5．在标准正态分布中，P （－1≤u ≤1）=（0。
6826 ） （已知随机变量1的临界值为0．1587）6．在分析变量之间的关系时，一个变量X 确定，Y 是随着X 变化而变化，两变量呈因果关系，则X 称为（自变量），Y 称为（依变量）二、 单项选择题（每小题1分，共20分）1、下列数值属于参数的是：A 、总体平均数B 、自变量C 、依变量D 、样本平均数2、 下面一组数据中属于计量资料的是A 、产品合格数B 、抽样的样品数C 、病人的治愈数D 、产品的合格率3、在一组数据中，如果一个变数10的离均差是2，那么该组数据的平均数是A 、12B 、10C 、8D 、2 4、变异系数是衡量样本资料 程度的一个统计量。
A 、变异B 、同一C 、集中D 、分布5、方差分析适合于，数据资料的均数假设检验。
A、两组以上B、两组C、一组D、任何，此差异是：6、在t 检验时，如果t = t0、01A、显著水平B、极显著水平C、无显著差异D、没法判断7、生物统计中t检验常用来检验A、两均数差异比较B、两个数差异比较C、两总体差异比较D、多组数据差异比较8、平均数是反映数据资料性的代表值。
A、变异性B、集中性C、差异性D、独立性9、在假设检验中，是以为前提。
A、肯定假设B、备择假设C、原假设D、有效假设10、抽取样本的基本首要原则是A、统一性原则B、随机性原则C、完全性原则D、重复性原则11、统计学研究的事件属于事件。
A、不可能事件B、必然事件C、小概率事件D、随机事件12、下列属于大样本的是A、40B、30C、20D、1013、一组数据有9个样本，其样本标准差是0.96，该组数据的标本标准误（差）是A、0.11B、8.64C、2.88D、0.3214、在假设检验中，计算的统计量与事件发生的概率之间存在的关系是。
《生物统计学》复习资料一、填空题1.变量之间的相关关系主要有两大类：(正相关)和(负相关)。
2.试验误差可以分为(随机误差)和(系统误差)两类。
3.样本标准差的计算公式( )。
解析：4.方差分析必须满足(正态性)、(方差齐性)和可加性3个基本假定。
5.在假设检验中，如果检验样本间差异是否极显著,则显著水平a取值为(0.05)。
6.在分析变量之间的关系时，一个变量X确定，Y是随着X变化而变化，两变量呈因果关系，则X称为(自变量),Y称为(因变量)。
二、单项选择题1.抽取样本的基本首要原则是（B）A、统一性原则B、随机性原则C、完全性原则D、重复性原则2.如果对各观测值加上一个常数a,其标准差（D）A、扩天√a倍B、扩大a倍C、扩大a²倍D、不变3.在一组数据中，其中一个数据9的离均差是3,那么该组数据的平均数是（B）A、12B、10C、6D、34.平均数是反映数据资料（B）0的代表值。
A、变异性B、集中性C、差异性D、独立性5.方差分析适合于（A）数据资料的均数假设检验。
A、两组以上B、两组C、一组D、任何6.在假设检验中，是以（A）为前提。
A、肯定假设B、备择假设C、无效假设D、有效假设7.统计学研究的事件属于（D）事件。
A、不可能事件B、必然事件C、小概率事件D、随机事件8.下列属于大样本的是（A）。
A、40B、25C、20D、109.在方差分析中，已知总自由度是15,组间自由度是3,组内自由度是（B）A、18B、12C、10D、510.已知数据资料有10对数据，并呈线性回归关系，它的总自由度、回归自由度和残差自由度分别是（C）A、9、1和8B、1、8和9C、8、1和9D、9、8和1三、判断题(正确的打√,错误的打×。
)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. 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。
《⽣物统计学》复习《⽣物统计附试验设计》总复习⼀、主要内容1、基础知识①掌握⽣物统计的特点、基本概念，理解⽣物统计的作⽤；②了解资料的分类⽅法，掌握各类资料的初步整理⽅法；③掌握反映资料集中性和离中性的三个基本的统计量(平均数、标准差和变异系数)的概念、性质及计算；④掌握各种事件的概念和运算（和事件、积事件、互斥事件、对⽴事件、独⽴事件、完全事件）；⑤掌握概率的定义、概率的计算、⼩概率事件实际不可能性原理(统计学上进⾏显著性检验的基本依据)；⑥掌握⽣物科学研究中常⽤的概率分布：正态分布、⼆项分布、泊松分布、χ2分布、t 分布、F分布⑦理解样本平均数的抽样分布和样本平均数差数的分布。
⑧理解试验的⽬的是：由样本推断总体⑨掌握统计的原理和⽅法⼤数定理中⼼极限定理理论分布抽样分布2、假设检验⽅法①掌握u检验和t 检验——主要⽤于检验样本平均数（百分数）与总体平均数（百分数）或者两个处理平均数（百分数）差异是否显著；②掌握χ２检验——主要⽤于由质量性状得来的次数资料的显著性检验；③掌握⽅差分析——主要⽤于检验多个处理平均数间差异是否显著；3、统计分析⽅法①掌握简单相关与回归相分析②了解多元回归与相关分析③了解协⽅差分析4、试验设计⽅法①了解试验设计的基本概念、任务、特点与要求，掌握试验设计的基本原则(三原则)；③掌握完全随机试验设计、配对设计、随机区组设计、拉丁⽅试验设计、交叉设计、正交设计的概念、原理、⽅法，结果的统计分析，各种⽅法的优错点；④掌握样本含量的确定；⑤了解调查设计的⽅法；⼆、基本概念1、总体——具有相同性质的个体所组成的集合2、样本——从总体中抽出的若⼲个个体所构成的集合3、样本容量——⼜称“样本数”，⼜称“样本⼤⼩”。
n4、样本单位——构成样本的每⼀个个体。
5、变量——相同性质的事物间表现差异性或差异特征的数据6、常数——代表事物特征和性质的数值7、参数——总体特征的度量8、统计数——从样本中计算所得的数值 9、效应——引起试验差异的作⽤称为效应10、试验误差——受⾮处理因素的影响使观测值与试验处理真值之间产⽣的差异称为试验误差。
生物统计学复习资料一、名词解释准确性（accuracy）：在试验中某一指标的观测值与真实值的接近程度，也称准确度。
（反映观测值偏离目标值的程度）精确性（precision）：在相同试验条件下，对同一指标重复测量时所得观测值之间的接近程度，也称精确度。
（反映观测值之间的变异程度）准确性和精确性合称正确性。
随机误差（random error）：由无法控制的偶然因素导致的误差。
（随机误差影响精确性，扩大样本容量或增加试验重复次数有助于减少但无法消除随机误差）系统误差（systematic error）：由测量工具不精准、试验方法不完善、操作人员水平差异等因素导致的误差。
（既影响准确性又影响精确性，可消除）总体（population）：研究对象的全体成员（有限总体、无限总体）个体(individual)：构成总体的各个成员样本（sample）：从总体中抽取的部分个体所组成的集合。
样本容量(sample size)：样本包含的个体数量。
随机抽样(random sampling)：采用随机方式从总体中获取样本的过程。
放回式抽样(sampling with replacement)：从总体抽取一个个体，记录特征后放回总体，再抽取下一个个体。
非放回式抽样(sampling without replacement)：从总体抽取一个个体，不放回总体就继续抽取下一个个体。
连续型数据（continuous data）：与某种标准相比较获得的非整数数据。
（可以提高精确度，采用变量方法分析）离散型数据（discrete data）：由记录不同类别个体数目而得到的整数数据。
（不能提高精确度，采用属性方法分析）极差(range，R)：数据资料中最大值与最小值的差值。
组距（class interval, i）：对频数资料分组时，每个组区间的高限和低限之差，即组区间极差。
样本特征数(sample characteristics)：描述频率分布特征的数值总体特征数(population characteristics)：描述概率分布特征的数值样本统计数（statistic）：由样本数据计算而来的描述样本特征的数值。
1.生物统计学（Biostatistics)：用统计学的原理和方法研究生命科学中的问题的学科。
2.Variable 变量、个体(individual)、样本含量（sample size），随机抽样（random sampling）、总体（population）、平均值（average value, mean）、算术平均数（arithmetic mean）、中位数（median）和众数（mode）。
平均数（mean）、标准差（Standard deviation, s or SD）、样本方差（sample variance），用符号s2表示。
概率（probability）、随机试验（random trial）3.定量变量（quantitative variable）：亦称为数值变量，变量值是定量的，表现为数值大小，一般有度量衡单位。
e.g. 身高、体重。
4.定性变量（qualitative variable）：亦称为分类变量，其变量值是定性的，表现某个体属于几种互不相容的类型中的一种。
e.g. 血型，豌豆花的颜色。
5.对随机变量的取值过程为测量。
取值所采用的标准为测量尺度。
6.样本（sample）：从总体中随机抽取的若干个个体所构成的集合。
7.总体参数：总体的统计指标，如总体均数、标准差，采用希腊字母分别记为μ、σ。
固定的常数8.样本统计量：样本的统计指标，如样本均数、标准差，采用英文字母分别记为。
参数附近波动的随机变量9.测量值=真实值+随机误差+非随机误差10.随机误差（随机抽样误差）：由于试验中许多无法控制的偶然因素所造成的试验结果与真实结果之间产生的误差，是不可避免的，不能消除的。
11.系统误差：受确定因素影响，大小变化有方向性。
某种程度上可以控制。
12.非系统误差（错误）：研究者偶然失误而造成的误差。
13.统计工作的基本步骤：一、研究设计；二、搜集数据；三、整理数据；四、分析数据‘五、结果呈报与解释14.实验设计的三个基本原则1．随机化（randomization）2. 对照（control）3．重复（replication）15.搜集资料要遵循准确、完整、及时三个原则。
生物统计学复习资料（宁肯“错杀”“一切”！）一、选择与填空1、总体（研究的全部对象）分为无限总体和有限总体；构成总体的每个成员称为个体。
2、从总体中获得样品的过程称为抽样，抽样可以分为放回式抽样和非放回式抽样。
3、常见的连续性数据（与某种标准作比较所得到的数据）有：长度、时间、质量、OD 值、血压值等。
这类数据通常是非整数。
4、常见的离散型数据（由记录不同类别个体的数目所得到的的数据）如：动物的头数、种子的粒数、血液中不同类型的细胞的数目。
这类数据全部是整数。
5、样本的几个特征数：平均数、标准差、偏斜度和峭度。
6、度量数据的变异程度的常用方法：范围（极差）、平均离差、标准离差（标准差）。
7、总体的特征数有：数学期望（对随机变量进行长期观测所得数据的平均数）、方差、各阶矩。
8、t 分布中样本标准误差的公式为ns。
t 分布类似于正态分布，也是一种对称分布，它只有一个参数，即自由度，t 分布同样要求总体是正态的。
9、点估计（用由样本数据所计算出来的单个数值对总体参数所做的估计），一个好的估计量应该满足三个条件：无偏性、有效性、相容性。
10、无重复实验时的两因素方差分析的条件：两因素间是否有交互作用。
11、在一元线性回归检验中，∑=ni i e 12称为误差平方和或剩余平方和，用E SS 表示。
12、实验设计的两个基本原则：重复和随机化（重复的两个意义：①只有设置重复才能得到实验误差的估计；②只有设置重复才能推断出处理效应） 13、上尾检验的条件：拒绝0H 之后，接受μ:A H >0μ 14、下尾检验的条件：拒绝0H 之后，接受μ:A H <0μ15、双侧检验的条件：无充分的依据断言μ不可能大于0μ或μ不可能小于0μ 16、实际上，一般情况是随机变量Y 服从),(2σμN 。
为了能够使用附表2求其分布函数值，必须经过标准化，即： σμ-=Y U经此变换后，Y 的分布函数Y P (<)y =U P (<)σμ-y =)(σμφ-y17.LSD 法检验的公式：|21y y -|>nMS t E205.0二、名词解释1.标准差：样本中各数值与其平均数离差平方和的算术平均数的平方根，它反映了各数据的离散程度。
生物统计学总复习（2011）生物统计学是指导我们如何利用生命活动中表现出的数量现象，由样本信息推断总体特征的方法论和技法，贯彻通篇的主线是“如何由样本推断总体”，一切概念的引出、一切方法的建立都是为了实现“由样本推断总体”，都是为了保证“由样本推断总体”的过程经济有效，都是为了保证“由样本推断总体”的结果真实可靠。
全面理解“样本”、“总体”、“推断”三者的概念、应用、联系是掌握生物统计学的基础，是理解统计原理、统计方法的基础，是联系统计原理与统计方法的纽带。
“实验单位”、“抽样”、“总体参数”、“大数定律”、“中心极限定理”、“总体分布”、“抽样分布”、“无效假设推断”、“点估计”、“区间估计”、“置信区间”、“局部控制”、“正交设计”等等，有些是为了描述、定义“由样本推断总体”的过程，有些是为了实现“由样本推断总体”而建立的方法，因此，在理解和掌握的过程中，只有与“由样本推断总体”紧密联系，才能真正理解和掌握。
第一章、绪论一、基本概念：1、生物统计学：是应用数理统计的原理和方法来分析和解释生物界数量现象的科学。
2、描述性统计：对原始资料进行整理并作基本分析。
3、总体与样本：根据研究目的确定的、符合指定条件的全部观察对象称为总体。
构成总体的每一个基本单元，称为该总体的个体。
4、总体和个体（举例）：把所研究的对象的全体称为总体，把总体中的每一个基本单位称为个体。
（参考举例：如考察某一地区冬小麦越冬前的苗高，则该地区所有小麦即为总体，每一株小麦苗即为个体。
）5、随机抽样与随机样本：所谓随机抽样是指抽样时，不搀杂人们的主观愿望，总体中每一个个体被抽取的机会均等。
由随机抽样而得的样本，称随机样本。
6、样本和随机样本：从总体中抽取一部分个体称为样本。
生物统计学就是要用样本的信息对总体作出推断，为了保证样本信息能够真实、可靠地反映总体，在抽样时必须遵循样本抽取的随机性原则，即要求每一个样本值与总体有相同的概率分布，且不同样本值之间相互独立，称这样的样本为“简单随机样本”，简称随机样本。
7、参数与统计量：从总体中计算所得的特征数值，如总体平均数、总体标准差称为参数；从样本中计算所得的特征数值称为统计量，它是总体参数的估计值。
8、试验误差：由样本推断总体时，试验抽样中由非处理因素对观测指标产生的影响，可用误差平方和、误差军方来定量描述。
试验误差的大小会影响对处理效应的判断，因此在由样本推断总体时，需要对试验误差进行控制，根据实验误差的来源和可控性又可分为系统误差和随机误差。
9、系统误差或错误：系统误差是指在试验过程中，人为的作用所引起的差错，如试验人员粗心大意，使仪器矫正不准、药品配制比例不当、称量不准确等都是人为因素造成的，在试验中完全可以避免的。
随机误差：由于无法控制的随机因素所引起的差异是不可避免的，称之为机误或随机误差。
试验中随机误差只能设法减小，而不能完全消灭，增加抽样或试验次数，可以降低随机机误的数值。
10、变异系数：衡量不同样本间，或不同性状样本间变异程度的变异量数，为样本标准差对样本平均数的百分比。
CV＝S/11、效应：效应是用于描述因子对观测指标的影响而建立的概念，其大小可用平方和或方差定量描述。
即引起试验差异的作用称为效应，如不同饲料使动物的体重增加表现出差异，不同品种的玉米产量不同等。
）12、互作：是指两个或两个以上的因子同时存在时互相影响，不能各自独立地对观测指标产生影响，也称连应，是指两个或两个以上处理因素间的相互作用产生的效应。
如氮、磷肥并施会对作物产量产生互作效应，如果氮、磷共施的产量效应大于氮、磷单施效应之和，说明氮、磷互作为正效应，如果氮、磷共施的产量效应小于氮、磷单施效应之和，说明氮、磷互作为负效应。
）二、基本问题1、生物统计学的研究内容包括统计哪些？（统计原理、统计方法和试验设计。
）2、生物统计学核心内容是什么？（如何从样本推断总体）3、生物统计学所研究的对象构成的总体有什么基本特征?（是有变异的总体，既是在同质的对象中往往也存在差异。
）4、生物统计与试验设计的关系是什么？（是不可分割的统一整体，试验设计需要以统计的原理和方法为基础，而正确设计的试验又为统计方法提供可靠的信息。
）5、统计方法的主要内容可分为哪三个主要方面？（描述性统计、显著性检验、相关与回归）6、生物统计学基本功用包括哪些？（科学地整理分析数据、判断试验结果的可靠性、确定事物之间的相互关系、提供试验设计的原则，为学习相关学科提供基础。
）7、生物统计学的研究内容包括哪些？（统计原理、统计方法和试验设计。
统计原理阐述统计理论和有关公式，以满足统计方法的需要。
统计方法的应用，旨在对客观事物得出本质的和规律性的认识。
试验设计是试验工作前应用统计原理，制定科学的试验方案和方法。
）8、由样本的统计数来推断总体的参数时，要求统计数既有“准确性”，又有“精确性”。
解释“准确性”和“精确性”的概念和二者的区别。
(统计工作是用样本的统计数来推断总体的参数，我们用统计数接近参数真值的程度，来衡量统计数“准确性”高低。
用样本中各个变数间变异程度的大小，来衡量该样本“精确性”的高低。
因此，准确性就不等于精确性，准确性是说明测定值对真值的符合程度大小，而精确性却是多次测定值的变异程度。
)9、举例说明效应与互作的概念。
（效应是用于描述因子对观测指标的影响力而建立的概念，其大小可用平方和或方差定量描述。
引起试验差异的作用称为效应，如不同饲料使动物的体重增加表现出差异，不同品种的玉米产量不同等。
互作是指两个或两个以上的因子同时存在时互相影响，不能各自独立地对观测指标产生影响，也称连应，是指两个或两个以上处理因素间的相互作用产生的效应。
如氮、磷肥并施会对作物产量产生互作效应，如果氮、磷共施的产量效应大于氮、磷单施效应之和，说明氮、磷互作为正效应，如果氮、磷共施的产量效应小于氮、磷单施效应之和，说明氮、磷互作为负效应。
）第二章、绪论一、基本概念：1、数量性状资料：数量化的生物性状资料，简称数性资料，一般包括计量资料和计数资料两类。
2、计量资料：能够用度量衡等计量工具直接测定的数性资料，在一定取值范围内，可能取任何整数或小数值，也称连续性变数资料。
3、计数资料：是指用计数方式而得来的数性资料。
在这类资料中，每一个变数必须以整数来表示，两整数间的数值是不连续的，因此不具有小数，也称间断性变数资料（答离散性变数资料或非连续性变数资料均可）。
4、质量性状资料：是指一些能观察到而不易直接测量的性状，如颜色、性别、生死、状态等，简称质性资料。
对于质量性状的分析，必须先将质量性状数量化。
5、连续型变数资料：即计量资料，是指能够用度量衡等计量工具直接测定的数性资料，在一定取值范围内，可能取任何整数或小数值。
6、离散型变数资料：是指计数资料和质量性状资料，即用计数方式而得来的数性资料，或数量化的质量性状资料。
在这类资料中，每一个变数必须以整数来表示，两整数间的数值是不连续的，因此不具有小数，也称间断性变数资料或非连续性变数资料。
7、资料的整理分析：就是要把大量复杂的数据进行整理归类，使其系统化，便于统计分析，从而得出正确的科学结论。
8、依次表：原始数据按数值的大小依次排列起来，由小到大以表格形式表示，称为依次表。
9、频次分布表：将大样本的原始数据进行分组归类，用表格表示出来称为频次分布表。
10、基本集中量数：衡量样本或总体取值集中性的统计量。
包括平均数、中位数、众数等，最重要的是平均数。
11、平均数：是最重要的基本集中量数，是衡量样本或总体取值集中性的统计量。
12、变异量数：衡量样本或总体内个体间变异程度的统计量。
有极差、平局差、平方和、变异系数、方差和标准差，最重要的是方差和标准差。
13、平方和：将样本（或总体）中每一个个体的取值与样本（或总体）平均数之差的平方求和，称之为离均差平方和，简称平方和。
14、方差：是一种变异量数，对样本为 ,对于总体为15、标准差：是一种变异量数，对样本为 ,对于总体为16、变异系数：衡量不同样本间，或不同性状样本间变异程度的变异量数，为样本标准差对样本平均数的百分比。
CV＝S/二、问题：1、为什么要进行资料的分类？资料的分类是统计归纳的基础，若不进行分类，大量的原始资料就不能系统化、规格化，只有根据科学原理来分类，才能使资料正确地反映出事务的本质和规律。
2、原始数据在整理之前，首先要对全部数据进行检查和核对，最常见的数据差错原因有那些？3、简述数据整理的方法答：首先是按照一定的标志，把记载的数据分门别类的分成若干部分，把同一现象、同一类型的数据进行合并，使它们与其他现象、其他类型区别开来。
另外，在数据整理时，要注意数据的完整性、真实性和准确性。
对个别极大和极小的数值要反复核实，力求确实可靠。
原始数据的整理，其结果需要用数字来表明，可将整理的数据制成依次表。
4、数据整理的作用可以按不同的标志把数据的特征反映出来，以便于进一步运用各种统计方法进行计算，来研究它们的规律性和相互关系。
5、分组频次分布表和分组频次分布图：原始数据经整理，在依次表的基础上，根据数据的多少进行分组归类，统计各组变数的频数，制成较有规律的分组频次分布表，并根据分组频次分布表作出分组频次分布图。
频数分布表和分组频数分布图可直观地反映变数的取值规律，同时便于进一步的统计分析。
6、间断性变数资料的整理与分组间断性变数资料的整理与分组通常采用单项式分组法，特点是用样本变数的自然值进行分组，将数据中每个变数分别归入相应的组内，然后制成频次分布表。
由整理所得的频次分布表，可以了解数据的集中和变异情况，便于进一步计算与分析。
7、连续性变数资料的整理与分组连续性变数资料的整理与分组是采用组距式分组法，在分组前需要确定全距、组数、组距、组中值和组限，然后将每个变数分别归入相应的组内，然后制成频次分布表。
由整理所得的频次分布表，可以了解数据的集中和变异情况，便于进一步计算与分析。
8、依次表和频次分布表在什么时候使用？二者有什么区别？在原始数据的整理分析时，通常使用依次表和频次分布表来表示对原始数据整理的结果，样本较小时用依次表表示，样本较大时使用频次分布表表示。
从依次表和频次分布表中可以初步看出样本取值的规律。
第三章、概率、随机变量及其分布一、基本概念：1、随机抽样：在“由样本推断总体”中，获得有效样本的方法，即使得总体中每一个个体都有均等的被抽到可能。
2、随机试验：用来描述随机抽样、及生物属性数量化的过程，即观察者（研究者）采取一定的手段和方法，有目的地观察、记录随机现象的过程。
3、随机现象：用来描述随机抽样的结果，站在观察者（研究者）的角度，我们把有着多种变异结果的生命现象，叫做随机现象。
即在一定的条件下具有多种可能结果而究竟出现哪一种结果是事先不可预言的现象叫做随机现象。
