第1章+统计数据的收集与整理

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1、1 生物统计学生物统计学 海洋学院生物技术系 王萍 海洋学院生物技术系 王萍 课程类型：专业选修课课程类型：专业选修课 总学时：总学时：32学时 学分： 学时 学分：2学分 教材：杜荣骞生物统计学（第 学分 教材：杜荣骞生物统计学（第3版） 北京：高等教育出版社， 版） 北京：高等教育出版社，2009 主要参考书：主要参考书： 1 李春喜，邵云，姜丽娜编著生物统计学 北京：科学出版社， 李春喜，邵云，姜丽娜编著生物统计学 北京：科学出版社，2008 2 陆建身，赖麟主编生物统计学 北京：高等教育出版社， 陆建身，赖麟主编生物统计学 北京：高等教育出版社，2003 3 陈魁编著试验设计与分析 北

2、京：清华大学出版社， 陈魁编著试验设计与分析 北京：清华大学出版社，1996 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，也可以 说是数理统计在生物学研究中的应用。 它是现代生物学研究不可缺少的工具，不 论是传统学科还是现代分子生物学，时时刻到 都会与数字打交道。为了揭示生物体内在规律 或生物与环境之间的关系，都离不开因素分 析、待别是多元分析。 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，也可以 说是数理统计在生物学研究中的应用。 它是现代生物学研究不可缺少的工具，不 论是传统学科还是现代分子生物学，时时刻到 都会与数字打交道。为了揭示

3、生物体内在规律 或生物与环境之间的关系，都离不开因素分 析、待别是多元分析。 生物统计学的生物统计学的研究内容包括统计原理、统计方法和实验 设计统计原理，阐述统计理论和有关公式， 研究内容包括统计原理、统计方法和实验 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。 人们在从事科学研究时，总是通过事物一部分（样本） 来估计事物全体（总体）的性质特征，即从样本推断总体， 从特殊推导一般，从而对所研究的总体得出正确的结论。 在生物科学研究中，我们期望知道总体不是样本。可是 在实际问题调查和试验中，我们所得到的却只是样本资料。 以

4、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。 人们在从事科学研究时，总是通过事物一部分（样本） 来估计事物全体（总体）的性质特征，即从样本推断总体， 从特殊推导一般，从而对所研究的总体得出正确的结论。 在生物科学研究中，我们期望知道总体不是样本。可是 在实际问题调查和试验中，我们所得到的却只是样本资料。 生物统计学从本质来看，实际上是研究如何从样本推断 总体的一门科学。 生物统计学从本质来看，实际上是研究如何从样本推断 总体的一门科学。 课程特点与学习方法课程特点与学习方法 （一）课程特点与要求 本课程重点介绍基本概念、基本方法， 主要从应用角度理解，简化推证

5、过程。 掌握生物统计的基本方法，熟悉常用实 验设计方法。 （一）课程特点与要求 本课程重点介绍基本概念、基本方法， 主要从应用角度理解，简化推证过程。 掌握生物统计的基本方法，熟悉常用实 验设计方法。 （二）建议学习方法（二）建议学习方法 1 掌握生物统计学的基本原理和公式，理解公式的 含义和应用条件，不深究推导过程； 掌握生物统计学的基本原理和公式，理解公式的 含义和应用条件，不深究推导过程； 2 及时复习、认真做作业，加深对公式及统计步骤 的理解； 及时复习、认真做作业，加深对公式及统计步骤 的理解； 3 培养科学的统计思维方法。结合专业，了解统计 方法的实际应用。 培养科学的统计思维方法

6、。结合专业，了解统计 方法的实际应用。 2 教学内容教学内容 第第1章 统计数据的收集与整理 第 章 统计数据的收集与整理 第2章 概率分布与抽样分布 第 章 概率分布与抽样分布 第3章 统计推断与参数估计 第 章 统计推断与参数估计 第4章 拟合优度检验 第 章 拟合优度检验 第5章 方差分析 第 章 方差分析 第6章 一元回归及简单相关分析 第 章 一元回归及简单相关分析 第7章 实验设计章 实验设计 第第1章 统计数据的收集与整理章 统计数据的收集与整理 1.1 总体与样本 总体、样本、样本含量、抽样（方法） 总体与样本 总体、样本、样本含量、抽样（方法） 1.2 数据类型与频数（率）分

7、布 数据的类型、频数表与频数图的编绘 数据类型与频数（率）分布 数据的类型、频数表与频数图的编绘 1.3 样本的几个特征数 平均数、标准差、方差、变异系数 样本的几个特征数 平均数、标准差、方差、变异系数 1.1 总体与样本总体与样本 一、总体一、总体 总体总体（population）是我们研究的全部对象。总 体又分为 ）是我们研究的全部对象。总 体又分为无限总体无限总体（ infinite population ）和）和有限总 体 有限总 体（finite population ）。 例如，研究在某种条件下生长小麦的株高，因为 无法估计出在这种条件下生长的小麦数量，可以设想 这一总体是无限的

8、。如果研究每个地块小麦的株高， 这一总体就是有限总体。 构成总体的每个成员称为 ）。 例如，研究在某种条件下生长小麦的株高，因为 无法估计出在这种条件下生长的小麦数量，可以设想 这一总体是无限的。如果研究每个地块小麦的株高， 这一总体就是有限总体。 构成总体的每个成员称为个体个体（individual）。）。 二、样本二、样本 从总体中抽取的一部分个体则构成从总体中抽取的一部分个体则构成样本样本（sample）。 样本内包含的个体数目称为 ）。 样本内包含的个体数目称为样本容量样本容量（sample size），常 以 ），常 以n表示。 由于样本容量不同，一般又分大样本（ 表示。 由于样本容

9、量不同，一般又分大样本（n30）和小 样本（ ）和小 样本（n30）。）。 统计分析的核心在于由样本的信息推断总体的信息。统计分析的核心在于由样本的信息推断总体的信息。 因此，获得样本仅是一种手段，而推断总体才是真正的目 的。 因此，获得样本仅是一种手段，而推断总体才是真正的目 的。 三、抽样 从总体中获得样本的过程称为 三、抽样 从总体中获得样本的过程称为抽样抽样（samlping）。 抽样的目的是希望通过对样本的研究，推断其 总体。 ）。 抽样的目的是希望通过对样本的研究，推断其 总体。例如，希望由例如，希望由100株株“三尺三三尺三”高梁的株高推断 在这种条件下生长的该品种的株高，这就要

10、求样本 应能在最大程度上代表总体的情况。 高梁的株高推断 在这种条件下生长的该品种的株高，这就要求样本 应能在最大程度上代表总体的情况。为此，在从总 体中抽取样本时，总体中的每一个个体被抽中的机 会必须都一样，不能带有偏见。 为此，在从总 体中抽取样本时，总体中的每一个个体被抽中的机 会必须都一样，不能带有偏见。 又如，在小麦育种工作中，我们常常希望得 到矮秆品种。为了满足个人愿望，在抽样时便多 抽矮秆的， 又如，在小麦育种工作中，我们常常希望得 到矮秆品种。为了满足个人愿望，在抽样时便多 抽矮秆的，这样得到的样本没有代表性，属于偏 性抽样，不能代表总体的情况。 样本应该是一个总体的缩影。为达

11、到这个目 的，需要用 这样得到的样本没有代表性，属于偏 性抽样，不能代表总体的情况。 样本应该是一个总体的缩影。为达到这个目 的，需要用随机抽样随机抽样（random sampling）方法 获得样本。 ）方法 获得样本。 3 （一）随机抽样的（一）随机抽样的方法方法 1 抽签抽签-筷子；筷子；2 抓阄抓阄-纸条；纸条；3 随机数字表随机数字表-P322（附表（附表1） 例如：需要从包含例如：需要从包含4728个个体的总体中，抽出一个含量为个个体的总体中，抽出一个含量为20的样本。因 为个体总数 的样本。因 为个体总数4728是一个四位数，所以总体中每一个个体的编号都应是四 位数，即从 是一个

12、四位数，所以总体中每一个个体的编号都应是四 位数，即从0001号到号到4728号。 第一步，闭上眼睛用铅笔在随机数字表上任意点上一点，假若点到 奇数上，就用第一页表；点到偶数上，就用第二页表。 第二步，在选定的那一页上再点一次，决定从哪个字开始。决定了 起点以后，开始以四位数字为一节连续读下去，不用考虑数字间的间 隙。可以正读、倒读、横向读、纵向读，也可以沿对角线方向读。 选出小于等于 号。 第一步，闭上眼睛用铅笔在随机数字表上任意点上一点，假若点到 奇数上，就用第一页表；点到偶数上，就用第二页表。 第二步，在选定的那一页上再点一次，决定从哪个字开始。决定了 起点以后，开始以四位数字为一节连续

13、读下去，不用考虑数字间的间 隙。可以正读、倒读、横向读、纵向读，也可以沿对角线方向读。 选出小于等于4728的数字，大于的数字，大于4728的则舍弃，直到取满的则舍弃，直到取满20个数为 止。这 个数为 止。这20个数所对应的个体，即为我们选中的样本。个数所对应的个体，即为我们选中的样本。 （二）随机抽样的（二）随机抽样的方式方式 1 放回式抽样放回式抽样 从总体中抽出一个个体，记下它的特征后放回总体中， 再做第二次抽样。这种抽样方式可能会重复抽中某一个体。 从总体中抽出一个个体，记下它的特征后放回总体中， 再做第二次抽样。这种抽样方式可能会重复抽中某一个体。 2 非放回式抽样非放回式抽样 从

14、总体中抽出个体后不再放回。 在上述的例子中，若保留重复的随机数字，则为放回式 抽样；若舍弃重复的数字，则为非放回式抽样。 对于无限总体来说，放回式抽样和非放回式抽样，实际 上没有区别。样本的含量越大越有代表性。但是，太大的样 本研究起来是很困难的。因此，样本的含量必须合适。 从总体中抽出个体后不再放回。 在上述的例子中，若保留重复的随机数字，则为放回式 抽样；若舍弃重复的数字，则为非放回式抽样。 对于无限总体来说，放回式抽样和非放回式抽样，实际 上没有区别。样本的含量越大越有代表性。但是，太大的样 本研究起来是很困难的。因此，样本的含量必须合适。 1.2 数据类型与频数（率）分布数据类型与频数

15、（率）分布 1.2.1 连续型数据和离散型数据连续型数据和离散型数据 生物统计学中经常遇到的数据有两种类型：即生物统计学中经常遇到的数据有两种类型：即连续型 数据 连续型 数据和和离散型数据离散型数据。 用量测方式所得到的数据称为连续型数据用量测方式所得到的数据称为连续型数据（continuous data），又称为），又称为度量数据度量数据（measurement data）。例如， 长度、时间、质量、 ）。例如， 长度、时间、质量、OD值、血压值等。这类数据通常是 非整数。虽然有时记载的是整数，如身高的厘米数，但是 当提高精确度后，总会出现小数。对连续型数据进行分析 的方法通常称为 值、血

16、压值等。这类数据通常是 非整数。虽然有时记载的是整数，如身高的厘米数，但是 当提高精确度后，总会出现小数。对连续型数据进行分析 的方法通常称为变量的方法变量的方法（method of variable）。）。 用计数方式所得到的数据称为离散型数据用计数方式所得到的数据称为离散型数据（discrete data），又称为），又称为计数数据计数数据（count data ）。例如，某一 类别动物的头数，具有某一特征的种子粒数，血液中不 同类型的细胞数目等。所有这些数据全都是整数，而且 不能再细分，也不能进一步提高它们的精确度。对离散 型数据进行分析的方法通常称为 ）。例如，某一 类别动物的头数，具有某一特征的种子粒数，血液中不 同类型的细胞数目等。所有这些数据全都是整数，而且 不能再细分，也不能进一步提高它们的精确度。对离散 型数据进行分析的方法通常称为属性的方法属性的方法（method of attribute）。 描述数据变化规律的最简单方法是将这些数据列成 ）。 描述数据变化规律