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GDOU-B-11-213《生物统计附试验设计》课程教学大纲课程简介课程简介:课程讲授的主要内容是：生物统计学的基本概念与基本方法，其中包括试验资料的整理、特征数的计算、平均数的统计推断、卡平方检验、方差分析、直线回归与相关分析、多元回归与相关分析、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，函数型电子计算器的使用方法和常用生物统计软件( SAS, Excel )的应用等。
课程大纲一、课程的性质与任务：《生物统计附试验设计》是数理统计的原理和方法在生物科学研究中的应用，是一门应用数学。
它不仅提供如何正确地设计科学试验和收集数据的方法，而且也提供如何正确地整理、分析数据，得出客观、科学的结论的方法。
学生在已学《高等数学》和《线性代数》等课程的基础上，通过本课程的学习，不仅可以掌握基本的试验(调查)设计和统计分析方法，也是学生将来从事生产、科研和管理工作所必需的知识，而且能为今后进一步学习群体遗传学、数量遗传学、家畜育种学和动物饲养学等后续课程提供必要的统计学基础。
《生物统计附试验设计》是动物科学专业重要的专业基础课之一。
二、课程的目的与基本要求：学完本课程后在教学内容上达到“基本概念清晰，基本方法熟练，基本原理了解，基本运算正确”，熟练掌握所介绍的几种基本的试验设计方法，能独立、正确进行试验设计；熟练掌握所介绍的几种基本的生物统计方法；熟练掌握函数型电子计算器的使用方法，能独立进行畜牧试验结果的统计分析；在学生能力的培养上达到：1、培养学生科学的统计思维方法“有很大的可靠性但有一定的错误率”这是统计分析的基本特点，因此在生物统计课程的学习中要培养一种新的思考方法——从不肯定性或概率的角度来思考问题和分析科学试验的结果。
2、培养学生科学的计算能力和表达能力本门课程的概念多、公式多、表格多，许多判断和推理过程都是在经过仔细的计算、分析后得出的，结果的表达也是非常简洁和严密的。
因此学习过程中要注意培养学生正确的计算能力和表达能力。
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。
试验设计第二版教学设计课程简介本课程为试验设计课程第二版，旨在介绍试验设计的基本概念、原理和方法，培养学生独立设计和实施实验的能力。
课程内容包括正交试验设计、因素水平设计、回归分析、方差分析以及实验设计在质量控制、工程优化等方面的应用。
通过本课程的学习，学生将掌握实验设计的基本思想和方法，能够在实践中灵活运用实验设计解决实际问题。
课程目标1.熟悉试验设计的基本概念、原理和方法；2.掌握正交试验设计、因素水平设计、回归分析和方差分析等常用实验设计方法；3.学会如何在实践中设计和实施实验，并正确分析实验数据；4.熟悉实验设计在质量控制、工程优化等方面的应用。
课程大纲第1章试验设计基础本章主要介绍试验设计的基本概念和基本原理，包括实验假设的建立、实验设计的步骤、试验方案的选择和实验数据处理等内容。
第2章正交试验设计本章主要介绍正交试验设计的基本原理和方法，包括正交表的构建、试验方案的设计、实验数据的统计分析等内容。
通过本章的学习，学生将掌握正交试验设计的基本思想和方法，能够正确设计正交试验，分析实验数据。
第3章因素水平设计本章主要介绍因素水平设计的基本原理和方法，包括因素水平设计的种类、试验方案的设计、实验数据的统计分析等内容。
通过本章的学习，学生将掌握因素水平设计的基本思想和方法，能够正确设计因素水平试验，分析实验数据。
第4章回归分析本章主要介绍回归分析的基本原理和方法，包括一元线性回归、多元线性回归、非线性回归等内容。
通过本章的学习，学生将掌握回归分析的基本思想和方法，能够正确进行回归分析、预测和优化。
第5章方差分析本章主要介绍方差分析的基本原理和方法，包括单因素方差分析、双因素方差分析、方差分析的正交设计等内容。
通过本章的学习，学生将掌握方差分析的基本思想和方法，能够正确进行方差分析和结果解释。
第6章实验设计的应用本章将结合实际应用场景，介绍实验设计在质量控制、工程优化、产品设计等方面的应用。
课程教学方式本课程采用传统教学方式和实验课相结合的模式进行教学。
《生物统计附试验设计》习题集(动物医学专业用)第一章绪论一、名词解释总体个体样本样本含量随机样本参数统计量准确性精确性二、简答题1、什么是生物统计？它在畜牧、水产科学研究中有何作用？2、统计分析的两个特点是什么？3、如何提高试验的准确性与精确性？4、如何控制、降低随机误差，避免系统误差？第二章资料的整理一、名词解释数量性状资料质量性状资料半定量（等级）资料计数资料计量资料二、简答题1、资料可以分为哪几类？它们有何区别与联系？2、为什么要对资料进行整理？对于计量资料，整理的基本步骤怎样？3、在对计量资料进行整理时，为什么第一组的组中值以接近或等于资料中的最小值为好？4、统计表与统计图有何用途？常用统计图、统计表有哪些？第三章平均数、标准差与变异系数一、名词解释算术平均数几何平均数中位数众数调和平均数标准差方差离均差的平方和（平方和）变异系数二、简答题1、生物统计中常用的平均数有几种？各在什么情况下应用？2、算术平均数有哪些基本性质？3、标准差有哪些特性？4、为什么变异系数要与平均数、标准差配合使用？三、计算题1、10头母猪第一胎的产仔数分别为：9、8、7、10、12、10、11、14、8、9头。
试计算这10头母猪第一胎产仔数的平均数、标准差和变异系数。
2、随机测量了某品种120头6月龄母猪的体长，经整理得到如下次数分布表。
试利用加权法计算其平均数、标准差与变异系数。
组别组中值（x）次数（f）80—84 288—92 1096—100 29104—108 28112—116 20120—124 15128—132 13136—140 33、某年某猪场发生猪瘟病，测得10头猪的潜伏期分别为2、2、3、3、4、4、4、5、9、12(天)。
试求潜伏期的中位数。
4、某良种羊群1995—2000年六个年度分别为240、320、360、400、420、450只，试求该良种羊群的年平均增长率。
5、某保种牛场，由于各方面原因使得保种牛群世代规模发生波动，连续5个世代的规模分别为：120、130、140、120、110头。
第十二章实验设计12.1一项关于在干旱地区生长的一种杨树（Populus euphratica），在土壤中的水分逐渐丧失后，其基因表达、蛋白谱、生态生理学及生长性能等方面产生可逆性改变的研究。
作者在本实验的5个时间点上（H5为对照），用qPCR方法度量了该杨树叶子中的三个基因的转录丰度比[83]，表中给出的为阵列数据：GenBank ID 基因H1H2H3H4H5AJ 780 423 半胱氨酸蛋白酶0.7 1.0 2.3 13.1 1.9AJ 780 698 环核苷酸和钙调节的离子通道 1.5 1.2 3.0 4.3 1.5AJ 777 362 核糖体蛋白 1.1 1.1 1.0 0.9 1.2借用上述数据，以三个基因作为三个区组，计算在5个时间点上转录丰度比差异是否显著？答：随机化完全区组实验设计方差分析的程序，类似于两因素交叉分组实验设计。
以下是本题的程序和结果：options linesize=76 nodate;data poplar;do block=1 to 3;do time=1 to 5;input trans @@;output;end;end;cards;0.7 1.0 2.3 13.1 1.91.5 1.2 3.0 4.3 1.51.1 1.1 1.0 0.9 1.2;proc anova;class block time;model trans=block time;run;The SAS SystemThe ANOVA ProcedureClass Level InformationClass Levels Valuesblock 3 1 2 3time 5 1 2 3 4 5Number of observations 15The SAS SystemThe ANOVA ProcedureDependent Variable: transSum ofSource DF Squares Mean Square F Value Pr > F Model 6 72.5560000 12.0926667 1.53 0.2809Error 8 63.1013333 7.8876667Corrected Total 14 135.6573333R-Square Coeff Var Root MSE trans Mean0.534848 117.6745 2.808499 2.386667Source DF Anova SS Mean Square F Value Pr > F block 2 18.82533333 9.41266667 1.19 0.3519 time 4 53.73066667 13.43266667 1.70 0.2416从上表中的结果可以看出，如果按随机化完全区组设计进行分析，不同时间点之间的差异不显著。
试验设计方法试验设计方法是科学研究中非常重要的一部分，它是科学研究的基础，也是确保研究结果准确可靠的关键。
试验设计方法的选择和应用直接影响到研究结果的可信度和科学性。
因此，合理有效的试验设计方法对于科学研究至关重要。
首先，试验设计方法需要明确研究目的和问题。
在进行科学研究时，首先需要明确研究的目的和所要解决的问题。
只有明确了研究目的和问题，才能有针对性地选择试验设计方法。
例如，如果研究的目的是验证某种药物的疗效，那么就需要选择适合验证药物疗效的试验设计方法，如随机对照试验等。
其次，试验设计方法需要合理选择实验对象和样本。
实验对象和样本的选择对于研究结果的准确性和可靠性有着重要的影响。
在选择实验对象和样本时，需要考虑到实验的可行性和代表性。
例如，在进行药物疗效试验时，需要选择符合实验条件的实验对象，并且样本的选择需要具有代表性，以确保研究结果的可靠性。
再次，试验设计方法需要科学确定实验方案和操作流程。
科学确定实验方案和操作流程是保证试验结果准确性的关键。
在确定实验方案和操作流程时，需要考虑到实验的可操作性和实用性，避免出现操作失误和实验结果的偏差。
同时，还需要考虑到实验条件的控制和实验数据的采集，以确保实验结果的可信度和科学性。
最后，试验设计方法需要合理分析和解释实验结果。
在实验完成后，需要对实验结果进行合理的分析和解释。
只有通过科学的分析和解释，才能得出准确的结论，并为后续的研究工作提供参考。
因此，合理分析和解释实验结果是试验设计方法的最终目的和要求。
综上所述，试验设计方法是科学研究中不可或缺的一部分，它直接影响到研究结果的可信度和科学性。
因此，在进行科学研究时，需要重视试验设计方法的选择和应用，确保科学研究的可靠性和科学性。
希望通过本文的介绍，能够对试验设计方法有一个更加清晰的认识，为科学研究工作提供参考和帮助。
