第一章绪论生物试验统计学和特征数详解

第一章绪论生物试验统计学和特征数详解演示文稿本文档共23页；当前第1页；编辑于星期三\9点8分优选第一章绪论生物试验统计学和特征数本文档共23页；当前第2页；编辑于星期三\9点8分3一、随机事件的规律性

随机事件的分布模式随机事件就个体而言，很难寻找它的规律性；但对一个比较大的群体，也有规律可循。随机事件在理论上服从正态分布。统计学——概率——数学随机性中的必然性：从不完全的信息里取得准确知识的一系列技巧”。小概率事件：在一次事件中不可能发生。大概率事件：在一次事件中可能发生。第一节常用术语本文档共23页；当前第3页；编辑于星期三\9点8分4二试验误差观察值(observation):将每次所取样品测定的结果称为一个观察值，记为xi。例如：测定农大3号水稻品种的株高，得到以下数值(单位：cm)：90、91.5、93、89、90.8，其中的每一个数值就是一个观察值。如果没有误差，上述观察值就不会出现差异，并始终保持一个恒定的值，这个值称为理论值或真值，以μ表示。由于误差是客观存在的，所以：观察值＝理论值＋误差试验误差：观察值偶然偏离试验处理的真实值称为试验误差，或叫误差。误差(error):观察值与理论值之间的差异。本文档共23页；当前第4页；编辑于星期三\9点8分5系统误差（lopsidederror，片面误差）：指在相同的条件下，多次测量同一量时，误差的绝对值和符号保持恒定，在条件改变时，则按某一确定的规律变化的误差。系统误差是可以消除的。或有一定原因引起的误差，也称偏差。系统误差使数据偏离了其理论值，影响数据的准确性。成因：试验植物的种类品种、年龄等不同，管理指施相差较大，仪器不准、标准试剂未经校正，药品批次不同、药品用量以及种类不符合试验计划的要求，以及观测、记载、抄录、计算中的错误所引起。本文档共23页；当前第5页；编辑于星期三\9点8分6实验误差，也叫随机误差（randomerror）：或叫抽样误差，偶然误差。指在相同条件下多次测量同一量时，误差的绝对值和符号的变化，时大时小，时正时负，没有确定的规律。这是由于许多无法控制的内在和外在的因素所造成，完全是偶然的，找不出确切原因引起误差，也称偶然性误差。在试验中，即使十分小心，随机误差是无法消除的。随机误差使数据相互分散，影响了数据的精确性。

**统计学上的试验误差指随机误差。本文档共23页；当前第6页；编辑于星期三\9点8分7随机误差的规律性

随机误差的分布模式

系统误差源自某种系统性原因，它的规律性比较明显。随机误差就个体而言，很难寻找它的规律性；但对一个比较大的群体，也有规律可循。如数量性状的随机误差在理论上服从正态分布。本文档共23页；当前第7页；编辑于星期三\9点8分81.总体——具有相同性质的个体所组成的集合称为总体。个体——组成总体的基本单元称为个体。样本——从总体中抽出的若干个个体所构成的集合称为样本.样本容量（samplesize）——样本个体数目的大小称为样本容量。样本统计数——通过从样本计算出来的统计数，如样本平均数、样本标准差等。小样本——一般在生物学研究中，样本容量在30个以下称为小样本，大样本——30个以上称为大样本。在一些计算和分析检验方法上，大样本和小样本是不同的。生物统计学的基本术语本文档共23页；当前第8页；编辑于星期三\9点8分9一参数和统计数参数

：描述总体的特征数叫参数。一般用希腊字母表示。统计数：反映样本的特征数叫统计数。一般用拉丁字母表示。如样本平均数。二、参数与统计数参数——也称参量，是对一个总体特征的度量。如总体平均数、总体标准差等均为参数。因为总体一般都很大，有的甚至不可能取得，所以总体参数一般不可能计算出来。统计数——从样本中计算所得的数值称为，它是总体参数的估计值。三、数量资料（计数资料、计量资料）属性资料（频次或者计数）2、统计数和资料类型本文档共23页；当前第9页；编辑于星期三\9点8分第2节数据整理本文档共23页；当前第10页；编辑于星期三\9点8分次数分布图——就是把次数分布资料画成统计图形。1．柱形图

柱形图适合于计数资料和属性资料的次数分布。作图时，用横坐标表示各组的组中值，纵坐标表示次数。各组之间一般有距离。

一、次数分布图和频率分布图适合于计数资料和属性资料本文档共23页；当前第11页；编辑于星期三\9点8分2．直方图直方图适合于表示计量资料的次数分布。其作图方法与柱形图相似，以横坐标表示分组的上下限，纵坐标表示次数，截取一定距离代表组限大小和次数多少。各组之间一般没有距离，前一组上限与后一组下限可合并公用。以150尾随鱼体长的次数分布和频率分布为例作出直方图本文档共23页；当前第12页；编辑于星期三\9点8分鲢鱼的体长次数分布直方图适合于计量资料本文档共23页；当前第13页；编辑于星期三\9点8分140行水稻产量次数分布多边形图适合于计量资料3．多边形图多边形图也称折线图。本文档共23页；当前第14页；编辑于星期三\9点8分饼图——三线表格（见教材）适合于属性资料本文档共23页；当前第15页；编辑于星期三\9点8分第3节样本特征数的计算

一、算数平均数算术平均数是描述观测资料的重要特征数，它的作用主要有以下两点：1.指出一数据资料内变量的中心位置，标志着资料所代表性状的数量水平和质量水平2.作为样本或资料的代表数与其他资料进行比较。本文档共23页；当前第16页；编辑于星期三\9点8分3.算术平均数的计算方法4.算术平均数的重要特性离均差的总和等于0离均差的平方和最小本文档共23页；当前第17页；编辑于星期三\9点8分二、变异数变量的分布具有集中性和离散性两方面特征，因而只有表示集中性的平均数是不够的，还必须计算变异数以度量其变量的离散性(变异性)。用来表示变异性的指标较多，常用的有极差、标准差、方差和变异系数等，其中以标准差和变异系数应用最为广。本文档共23页；当前第18页；编辑于星期三\9点8分1.极差：极差又称全距。是资料中最大观察值与最小观察值的差数。用“R”来表示。我们举个例子来说明。例如调查两个不同品种的小麦每穗小穗数，每品种计10个数，经过整理其数字为品种名称每穗小穗数总和平均甲1314151718181921222318018乙1616171818181819202018018Ｒ甲＝２３－１３＝１０Ｒ乙＝２０－１６＝４本文档共23页；当前第19页；编辑于星期三\9点8分

用观察值数目来除平方和,得到平均平方和,简称均方或方差,样本均方用s2来表示，定义为Ss：平方和；df:(degreeoffreedom)自由度，MS均方方差、标准差

2、样本方差、标准差样本标准差：（±s，Mean±SD）借以说明平均数的代表性．本文档共23页；当前第20页；编辑于星期三\9点8分自由度（degreeoffreedom，所写为df）解释之一：对于一个具有n个观察值的样本，每个y与其平均数比较时，虽然具有n个离均差，但因受到离均差之和等于0的限制，所以只能有n－1个是自由的。例如：有5个观察值，其4个的离均差为3，2，-3，6，则第5个离均差必定为-8，才能保证离均差之和等于0。所以，在估计其他统计数时，如果该统计数受K个条件限制，则其自由度应该为n－K。在应用上，小样本一定要用自由度来估算标准差；若为大样本，因n和n－1相差较小，可直接用n作除数，但大样本的界限没有统一规定，一般以30以上为大样本。本文档共23页；当前第21页；编辑于星期三\9点8分

比较以上两式可以发现，样本标准差不以样本容量n而以n－1作为除数。这是因为通常我们只能掌握样本资料，不知道总体平均数的数值，不得不用样本平均数代