生物统计学概论

生物统计学概论演示文稿1第一页，共二十一页。（优选）生物统计学概论2第二页，共二十一页。本章教学内容科学研究的基本过程和方法生物统计学的概念生物统计学的内容与作用常用统计学术语3第三页，共二十一页。科学研究的基本过程和方法生物学领域的科学研究科学研究人类认识自然、改造自然、服务社会的原动力自然科学研究理论科学：主要用推理的方法(演绎、归纳)进行研究实验科学：主要通过周密设计的试验进行探索生物学领域涉及的学科大多属于实验科学4第四页，共二十一页。科学研究的基本过程和方法科学研究的基本过程对研究的命题形成一种认识或假说根据假说涉及的内容安排相关的试验或调查根据试验或调查资料进行推理，肯定/否定或修改假说，从而形成结论形成假说试验验证结论5第五页，共二十一页。科学研究的基本过程和方法科学研究的基本方法选题课题的选择决定了研究创新的潜在可能性选题时必须明确其意义与重要性理论型研究注重在未来学科发展上的重要性应用型研究注重对未来生产发展的作用和潜力兴趣6第六页，共二十一页。科学研究的基本过程和方法科学研究的基本方法文献科学的发展是累积性的，通过对文献的了解可以把研究者推到研究的顶层，避免或少走弯路选题要有文献的依据，设计研究内容和方法更需文献的启示7第七页，共二十一页。科学研究的基本过程和方法科学研究的基本方法假说的检验：逻辑分析和实践检验逻辑分析：判断假说的可检验性实践检验：分为直接检验和间接检验直接检验：用观察和实验直接观测科学假说的实质内容，以证实或否证科学假说间接检验：用观察和实验观测来检验假说基本命题所推演出来的结论或预言通常用逻辑推演与实践证明相结合的方式8第八页，共二十一页。科学研究的基本过程和方法科学研究的基本方法试验的规划与设计围绕检验假说而开展的试验，需要全面、仔细地规划与设计试验所涉及的范围要覆盖假说涉及的各个方面，以便对待检验的假说作出无遗漏的判断生物学试验中结果的“重演性”及比较试验中的“唯一差异性原则”9第九页，共二十一页。怎样正确分析和解释试验结果？统计分析方法10第十页，共二十一页。生物统计学的概念和内容统计学(Statistics)把数学的语言引入具体的科学领域，把具体科学领域中要待研究的问题抽象为数学问题的过程是收集、分析、列示和解释数据的一门艺术和科学生物统计学(Biostatistics)是数理统计在生物学研究中的应用是应用数理统计的原理和方法来分析和解释生命过程中的各种现象和试验调查资料的科学运用统计方法来认识、分析、推断和解释统计学的分支，属于生物数学的范畴11第十一页，共二十一页。生物统计学的概念和内容生物统计学的基本内容统计分析试验设计基本原则方案制定常用试验设计方法对比设计随机区组设计裂区设计拉丁方设计正交设计资料的搜集和整理数据特征数的计算统计推断方差分析回归和相关分析协方差分析主成分分析聚类分析12第十二页，共二十一页。生物统计学的基本作用提供整理和描述数据资料的科学方法，确定某些性状和特征的数量特征运用显著性检验，判断试验结果的可靠性或可行性提供由样本推断总体的方法提供试验设计的的一些重要原则13第十三页，共二十一页。常用统计学术语总体(population)、个体(individual)与样本(sample)具有相同性质或属性的个体所组成的集合称为总体组成总体的基本单元称为个体从总体中抽出若干个体所构成的集合称为样本有限总体和无限总体含有有限个个体的总体称为有限总体(finitudep.)；包含有极多或无限多个体的总体称为无限总体(infinitudep.)14第十四页，共二十一页。常用统计学术语总体(population)、个体(individual)与样本(sample)构成样本的每个个体称为样本单位样本中所包含的个体数目叫样本容量或样本大小(samplesize)，样本容量常记为n大样本和小样本：n≤30的样本叫小样本，n>30的样本叫大样本在统计数的计算和分析检验上是不一样的研究的目的是要了解总体，然而能观测到的却是样本，通过样本来推断总体是统计分析的基本特点15第十五页，共二十一页。常用统计学术语变量与常数变量(变数)，指相同性质的事物间表现差异性或差异特征的数据常数，表示能代表事物特征和性质的数值，通常由变量计算而来，在一定过程中是不变的定性变量定量变量连续变量非连续变量只有整数出现可以有任何小数出现变量16第十六页，共二十一页。常用统计学术语参数与统计数为了表示总体和样本的数量特征，需要计算出几个特征数，包括平均数和变异数(极差、方差、标准差等)描述总体特征的数量称为参数(parameter)，也称参量常用希腊字母表示参数，例如用μ表示总体平均数，用σ表示总体标准差描述样本特征的数量称为统计数(staistic)，也称统计量常用拉丁字母表示统计数，例如用表示样本平均数，用s表示样本标准差17第十七页，共二十一页。常用统计学术语参数与统计数为了表示总体和样本的数量特征，需要计算出几个特征数，包括平均数和变异数(极差、方差、标准差等)描述总体特征的数量称为参数(parameter)，也称参量常用希腊字母表示参数，例如用μ表示总体平均数，用σ表示总体标准差描述样本特征的数量称为统计数(staistic)，也称统计量常用拉丁字母表示统计数，例如用表示样本平均数，用s表示样本标准差18第十八页，共二十一页。常用统计学术语效应与互作通过施加试验处理，引起试验差异的作用称为效应；两个或两个以上处理因素间相互作用产生的效应称为互作效应是相对量，而非绝对量，是施加处理前后的差异效应有正效应与负效应之分；互作也有正效应(协同作用)与负效应(拮抗作用)之分19第十九页，共二十一页。常用统计学术语误差与错误误差：试验中无法控制的内在和外在的偶然因素所引起的观测值与真值的差异。分为随机误差和系统误差错误：试验中由于人为作用引起的差错误差效应随机误差(Randomerror)系统误差(Systematicerror)变异20第二十页，共二十一页。常用统计学术语随机误差和系统误差随机误差(samplingerror，抽样误差)，是试验中无法控制的偶然因素所造成的差异试验的初始