生物统计学是运用数理统计的原理与方法,分析和解释生命科学现象及其试验数据的应用学科。在生命科学领域的科研与生产实践中,常产生大量数据,生物统计学能够帮助研究者从这些繁杂的数据中提取有效信息,并得出科学结论。本书系统介绍了生物统计学的基本原理与方法,重点阐述了试验资料的描述性统计分析、概率分布、抽样分布、假设检验、方差分析、相关与回归分析、χ2检验等内容,并对常用试验设计及其统计分析方法进行了说明。为增强实用性,本书附录部分结合实例介绍了如何利用Excel和SPSS软件完成描述性统计分析、t检验、方差分析、相关与回归分析等操作,以帮助读者更好地解决科研中遇到的实际统计问题。
样章试读
目录
- 目录
前言
第1章 绪论 1
1.1 生物统计学的概念 1
1.2 生物统计学的发展简史 2
1.3 P值的争论 3
1.4 生物统计学与植物保护学研究 4
第2章 试验资料的描述性统计分析 7
2.1 变量和数据的类型 7
2.2 总体和样本 8
2.3 数据的整理 9
2.4 特征数 20
习题 28
第3章 概率分布 30
3.1 离散型随机变量 30
3.2 二项分布 33
3.3 Poisson 分布 36
3.4 连续型随机变量 38
3.5 正态分布 39
3.6 大数法则与中心极限定理 44
习题 45
第4章 抽样分布 46
4.1 定义 46
4.2 样本平均数的抽样分布 47
4.3 总体平均数的置信区间 50
4.4 总体方差的置信区间 55
4.5 总体百分比值的置信区间 56
习题 57
第5章 假设检验 58
5.1 假设检验的基本思路 58
5.2 假设检验的基本方法 59
5.3 两种类型的错误 61
5.4 一个样本平均数的假设检验 63
5.5 一个样本方差的假设检验 65
5.6 两个样本方差的假设检验 66
5.7 两个独立样本平均数的假设检验 68
5.8 两个成对样本平均数的假设检验 71
5.9 二项变量的假设检验 74
习题 76
第6章 方差分析 78
6.1 固定因素模型 79
6.2 随机因素模型 83
6.3 随机化完全区组试验设计方差分析 84
6.4 多重比较 88
6.5 数据变换 91
习题 99
第7章 相关与回归分析 101
7.1 简单线性回归分析 102
7.2 简单线性相关分析 116
7.3 曲线问题线性化 119
习题 123
第8章 x2 检验 125
8.1 x2 适合性检验 125
8.2 列联表x2 检验 130
8.3 Yates’x2 值的连续性校正 135
习题 137
第9章 试验设计 139
9.1 试验设计的基本原理 139
9.2 抽样技术 142
9.3 样本容量的确定 144
9.4 简单试验设计 148
9.5 随机化完全区组设计 150
9.6 拉丁方设计 152
9.7 平衡不完全区组设计 154
9.8 裂区设计 159
9.9 正交设计 162
习题 170
主要参考文献 171
附录A Excel 统计分析实例 173
附录B SPSS 统计分析实例 187
附录C 分布函数与临界值表 206
附录D 平衡不完全区组设计表 220
附录E 正交表 223