生物统计及试验设计通用版资料下载.pdf
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计量资料:
通过量测方式获得的数量性状资料。
计数资料:
通过计数方式获得的数量性状资料。
二、问答题二、问答题1、描述资料数量特征的方法有哪些?
、描述资料数量特征的方法有哪些?
1)统计量、参数2)统计表3)统计图2、资料可以分为哪几类?
它们有何区别与联系?
、资料可以分为哪几类?
1)分类:
分为计量资料和次数资料。
2)区别:
1、来源不同2、取值不同3、分布不同4、统计方法不同。
3)联系:
可根据将研究目的和统计方法的不同进行相互转化。
3、统计表和统计图有何用途?
常用的统计表和统计图有哪些?
、统计表和统计图有何用途?
1)用统计表和统计图可以把研究对象的特征、内部结构、相互关系等简明、形象的表生物统计及附试验设计生物统计及附试验设计现出来,便于比较分析。
2)统计表:
简单表、复合表。
统计图:
长条图、圆图、线图、直方图、折线图。
三平均数、标准差、变异系数三平均数、标准差、变异系数一、一、名词解释名词解释平均数:
定义:
平均数:
样本中各观测值的总和除以样本容量称样本(算术)平均数,记为x。
;
作作用:
用:
反映样本的集中性;
性质:
离均差和为零;
离均差平方和最小。
几何平均数几何平均数:
n个观测值相乘之积开n次方所得的方根,称为几何平均数,记为G。
适用条适用条件件:
呈倍数关系方差方差:
平方和除以自由度,称样本方差,记作S2。
又称为均方,记作MS。
标准差标准差:
样本方差开根号,称样本标准差,记作S。
作用:
反映样本各观察值变异程度的大小。
变异系数变异系数:
标准差与平均数的比值称为变异系数,记为CV。
作用作用:
衡量资料中各观测值变异程度统计量。
变异系数可消除单位和平均数不同对各个资料变异程度比较的影响。
二、问答题二、问答题1、平均数与标准差有何关系?
、平均数与标准差有何关系?
标准差小,则平均数对资料的代表性强;
标准差大,则平均数对资料的代表性弱。
2、标准差有哪些标准差有哪些特性特性?
1)、各观测值间变异大,标准差也大,反之则小。
2)、各观测值加或减一个常数,其标准差值不变。
3)、每观测值乘或除一个常数a,则标准差是原来的a倍或1/a倍。
3、统计量按其作用可分为哪几类?
、统计量按其作用可分为哪几类?
表示样本集中性统计量:
X,G表示变异性统计量:
S,S2,CV,标准误,X2用于统计分析统计量:
t,F,X2四常用概率分布四常用概率分布一、一、名词解释名词解释概率:
概率:
表示一个事件发生的可能性大小称为概率。
随机事件:
随机试验的每一种可能结果,称为随机事件。
一个个体就是一个事件,全部结果称为总体。
小概率事件:
随机事件的概率很小,小于0.05、0.01,称为小概率事件。
小概率事件实际不可能性原理:
把小概率事件在一次试验中看成是实际不可能发生的事件。
简称小概率原理。
进行假设检验的基本依据。
标准正态分布:
平均数为0,标准差为1的正态分布。
(可用公式表示)标准误:
标准误:
平均数抽样总体的标准差。
反映样本平均数的抽样误差的大小。
即精确度的高低。
t分布:
分布:
样本平均数的抽样分布。
(可用公式表示)二、问答题二、问答题生物统计及附试验设计生物统计及附试验设计1、正态分布的特征?
、正态分布的特征?
1)单峰、对称、对称轴为x=u。
2)x=u时取极大值。
3)函数值大于0;
4)面积为1。
5)有两个参数:
平均数和标准差。
2、t分布的特点?
分布的特点?
1)受自由度制约。
2)以纵轴为对称轴,左右对称。
3)t=0时,取最大值。
4)与标准正态分布曲线相比,T分布曲线顶部略低,两尾略高,df越大,越接近标准正态分布;
当df30时,与标准正态分布区别很小;
df100时,与其基本相同;
df00时,与其完全一致。
3、描述总体数量、描述总体数量特征的方法:
特征的方法:
1)统计表2)统计图3)概率分布4、离散型随机变量的概率分布与连续型随机变量的概率分布有何区别?
、离散型随机变量的概率分布与连续型随机变量的概率分布有何区别?
1)离散型随机变量的概率分布的资料是次数资料次数资料、函数是点函数点函数、用分布列来表示;
如:
二项分布二项分布。
2)连续型随机变量的概率分布的资料是计量资料计量资料、函数是区间函数区间函数、用正态正态分布分布表示。
五五t检验检验一、一、名词解释名词解释统计推断统计推断:
是根据样本和假定模型对总体作出的以概率形式表述的推断,它主要包括假设检验和参数估计二个内容。
假设检验假设检验(显著性检验显著性检验):
先对总体提出假设(建立二事件),再在原假设(事件)成立条件下,据样本统计量求其概率,判断假设是否成立过程,包括t检验、F检验和2检验等。
试试验研究的目的:
给验研究的目的:
给、是否相同作出推断。
研究研究对象对象:
两个样本平均数的差:
两个样本平均数的差()。
指导思想:
观测值=理论值+误差,表面试验=处理效应+试验误差无效假设:
无效假设:
指状态没有发生改变的假设。
备择假设(备择假设(HA):
):
指状态发生改变或存在差异的假设。
显著水平显著水平:
用来否定或接受无效假设的概率叫显著水平,记作。
双侧检验:
利用两尾概率进行的检验叫双侧检验。
(无方向性)单侧检验:
单侧检验:
利用一尾概率进行的检验叫单侧检验。
(有方向性)t检验适用条件:
检验适用条件:
计量资料或次数资料(df=);
处理数(组数)2.t检验检验适用类型:
适用类型:
样本均数与总体均数显著性检验;
两样本均数的显著性检验;
百分数资料显著性检验(百分数资料显著性检验(df=)。
非配对设计非配对设计:
将试验动物完全随机地分成两组,每组随机施加一个处理。
二个样本相互独立,其含量不一定相等。
配对设计定义:
先将试验动物两两配对,再将配成对子的动物随机地分配到各处理组。
配对配对目的:
目的:
为了消除试验材料不一致对试验结果的影响。
配对要求:
对内条件一致,对间允许有差异。
配对方式:
自身配对,同源配对。
参数估计参数估计:
是用样本统计量来估计总体参数,有点估计和区间估计。
置信半径(置信半径(R):
t0.05(df)*Sx或t0.01(df)*Sx它也等于允许误差或最小显著差数(LSD)或离均差。
二、二、问答题问答题)()(212121xx121x2x生物统计及附试验设计生物统计及附试验设计1、配对与非配对设计有何主要区别配对与非配对设计有何主要区别?
配对是独立的,重复数n可以相等,亦可以不等。
非配对是相关的,重复数n必须相等。
2、为什么区间估计优于点估计?
为什么区间估计优于点估计?
1)考虑试验误差影响;
2)指出估计的可靠程度(概率)。
六六F检验检验一、一、名词解释名词解释方差分析:
方差分析:
观测值变异原因的数量分析。
分析实验结果的主要工具。
F检验:
检验:
利用F分布对计量资料进行的显著性检验。
适用条件适用条件:
计量资料、组数=2。
检验检验目的:
多个样本平均数是否相等。
试验指标试验指标:
衡量试验结果的好坏或处理效应的高低,在试验中具有测定的性状或观测的项目。
试验因素:
影响试验指标的因素。
因素水平:
试验因素所处的特定状态或数量等级。
试验单位:
能接受不同试验处理的独立的试验载体。
试验处理:
实施在试验单位上的具体项目。
重复:
一个处理实施在两个或者两个以上的试验单位上。
重复数:
每个处理组所含有的动物数。
多重比较:
当差异显著或极显著时,多个平均数两两比较。
适用条件:
组数=3,显著或者极显著。
比较目的:
人一相隔平均数是否相等。
二、二、问答题问答题1、进行多个处理平均数的假设检验,为何不宜采用进行多个处理平均数的假设检验,为何不宜采用t检验?
检验?
1)检验工作量大。
2)无统一的试验误差。
3)推断的可靠性低2、F分布的特点?
1)分布不对称,只有单侧检验。
2)取值大于0.;
3)曲线形态由两个自由度决定。
4)曲线与F轴的面积为13、进行多重比较的原因?
进行多重比较的原因?
因为方差分析不能说明任意两个处理平均数差异显著或者极显著,也不能说明哪两个处理平均数差异显著或不显著,哪两个处理平均数不显著。
七七X2检验检验一、一、名词解释名词解释:
表示观测次数与理论次数的偏离程度的大小。
适合性检验:
有已知原理和规律作参考依据,判断实际观测值是否符合某种规律或分布的检验。
独立性检验:
无已知原理和规律作参考依据,判断次数资料的两类因子彼此相关或相互独立的假设检验。
相对数相对数:
两个绝对数的比值。
便于比较。
类型:
率、构成比。
二、二、问答题问答题生物统计及附试验设计生物统计及附试验设计1、独立性检验与适合性检验区别:
独立性检验与适合性检验区别:
1)目的不同。
适合:
符合或不符合。
独立:
独立或相关。
2)表不同。
一因子属性种类;
两因子属性种类。
3)理论值不同。
4)自由度不同。
r-1。
(r-1)(c-1)2、分布的特点?
1)大于0;
2)与自由度有关。
3)趋于对称。
八八直线回归与相关直线回归与相关一、一、名词解释名词解释回归分析:
回归分析:
研究呈因果关系的相关变量的关系。
回归系数:
y=+x中的中的a,b决定系数:
决定系数:
相关系数:
决定系数的平方根。
回归回归:
每个体的观察值向平均值靠近趋势称”回归现象”.直线回归研究目的:
直线回归研究目的:
用于预测和控制。
九九试验设计试验设计1、试验设计:
试验设计:
研究如何安排试验并对试验结果作统计分析的方法。
目的目的:
估计处理效应,通过样本估计总体。
2、试验类型试验类型:
按时间分:
预备试验(预试期)、正式试验。
按因素分:
单因素试验、双因素试验、多因素试验。
按途径分:
科学试验、调查研究。
3、试验应设置对照组试验应设置对照组:
设对照设对照组原因组原因:
突出处理效应;
设对照组方法设对照组方法:
差别仅在于某一处理,其它条件应完全一致(遵守唯一差异原则);
设对照组方式设对照组方式:
空白对照、标准对照、自身对照和相互对照。
4、统计分析的目的:
统计分析的目的:
判断处理效应是否存在。
5、动物试验的基本要求动物试验的基本要求:
1、试验要有代表性2、试验要有正确性3、试验要有重演性6、试验设计遵守原则:
试验设计遵守原则:
1)重复(降低试验误差、估计试验误差);
2)随机化.3)局部控制-唯一差异原则,保持试验条件的一致性。
7、论文选题遵循:
、论文选题遵循:
实用性、先进性、创新性、可行性。
8、完全随机设计的特征:
、完全随机设计的特征:
处理数(组)数=水平数、各处理组间样本是独立的。
适用条件适用条件:
动物个体间差异较小时选用.9、完全随机设计的特点:
、完全随机设计的特点:
简单、灵活、常用、误差大。
10、随机单位组设计随机单位组设计特征:
特征:
每一单位组内的动物数等于处理数;
单位组数等于重复数。
适适用条件用条件:
动物个体间差异较大时选用。
11、单位(区)组:
单位(区)组:
指条件相同动物构成组群。
yxyxxyyxxySSSPSSSPSSSSSPyyyyr.)()(2222生物统计及附试验设计生物统计及附试验设计12、组成单位组目的:
组成单位组目的:
可消除试验动物个体间差异对试验结果的影响,达到局部控制的目的。
13、随机单位组设计随机单位组设计特点:
特点:
精确性高,但灵活性较差。
14、拉丁方设计的特征:
拉丁方设计的特征:
处理(组)数=行数=列数=重复数。
拉丁方设计的特拉丁方设计的特点:
点:
样本容量少,灵活性较差,行、列和字母三者自由度相等,误差小,精确性高。
15、正交设计的特点:
正交设计的特点:
效率高、误差大。
16、常用的抽样方法有:
常用的抽样方法有:
完全随机抽样、顺序抽样、分等按比例随机抽样。
17、设置预试期的目的:
设置预试期的目的:
做好准备工作;
让动物适应新环境;
熟悉操作方法和程序。
附加附加t检验步骤检验步骤一一样本均数与总体均数显著性检验:
样本均数与总体均数显著性检验:
检验步骤:
1、假设:
、假设:
2、计算、计算t值值3、判断:
由、判断:
由查附表查附表3得临界值得临界值t0.05,t0.01。
与计算所得的。
与计算所得的t值的绝对值比值的绝对值比较,并做出结论。
较,并做出结论。
二非配对设计(成组设计)两样本平均数差异显著性检非配对设计(成组设计)两样本平均数差异显著性检
(一)提出无效假设与备择假设
(一)提出无效假设与备择假设
(二)计算
(二)计算t值值(三)根据三)根据df=(n1-1)+(n2-1),查临界值:
,查临界值:
t0.05、t0.01,将,将计算所得计算所得t值的绝对值与其比较,值的绝对值与其比较,作出统计推断作出统计推断三三配对设计两样本平均数的差异显著性检验配对设计两样本平均数的差异显著性检验
(一)提出无效假设与备择假设一)提出无效假设与备择假设
(二)计算
(二)计算t值值00:
H0:
AHxSxt01ndf1ndf210:
H21:
AH2121xxSxxt)1()1(21nndf)11()1()1()1()1(2121222211nnnnSnSn0dAH:
00dH:
1,ndfSdtd)11()1()1()()(221121222211nnnnxxxxSxx生物统计及附试验设计生物统计及附试验设计(三)查临界(三)查临界t值,作出统计推断值,作出统计推断根据根据df=n-1查临界查临界t值:
值:
t0.05(n-1)和和t0.01(n-1),将,将计算所得计算所得t值的绝对值与其比较,作出推断。
值的绝对值与其比较,作出推断。
F检验检验步骤步骤一、单因素方差分析公式一、单因素方差分析公式1、计算平方和、自由度、计算平方和、自由度SST=2,dfT=nk1SSe=SS1+SS2+SS3+SSn=121+222+323+2,dfe=dfTdftSSt=SSTSSe,dft=k12、列方差分析表,求、列方差分析表,求F值值F=MStMSe,变异来源变异来源平方和平方和SS自由度自由度df均方均方MSF值值组间组间组内组内总变异总变异注:
注:
显著,右上角加*;
极显著加*;
不显著加ns3、若差异显著或极显著,则作多重比较(、若差异显著或极显著,则作多重比较(FF0.05或或FF0.01)。
不显著就不用不显著就不用,直接统计推断直接统计推断。
若用,则如下:
先求出各处理间的平均数,然后比较任意两个平均数的差的绝对值IXIXJI与LSD0.05,LSD0.01的大小关系,以判断显著与否。
其中LSD0.05=t0.05(dfe)sxixj,LSD0.01=t0.01(dfe)sxixj,sxixj=2MSen列多重比较表列多重比较表处理(品种)处理(品种)平均数平均数X5X4X3X2A1X1A2X2A3X3A4X4A5X5注意:
注意:
竖直方向由大到小排列,水平方向由小到大排列。
如上表中(X1X2X3X4X5)4、统计推断。
、统计推断。
若IXIXJILSD0.05,则差异显著;
若IXIXJILSD0.05,则差异极显著;
IXIXJIF0.05或或FF0.01),不显著就不用。
,不显著就不用。
(要列两个表要列两个表)A因素多重比较表:
因素多重比较表:
(同单因素)处理(品种)处理(品种)平均数平均数X5X4X3X2A1X1A2X2A3X3A4X4A5X5B因素多重比较表:
(同单因素)处理(品种)处理(品种)平均数平均数X5X4X3X2B1X1B2X2B3X3B4X4B5X54、统计推断。
生物统计及附试验设计生物统计及附试验设计若IXIXJILSD0.05,则差异显著;
IXIXJILSD0.05,则差异不显著。
检验检验步骤步骤一、一般步骤一、一般步骤
(一)提出无效假设与备择假设
(一)提出无效假设与备择假设(二
(二)计算计算X2值值公式:
公式:
当当df=1时,时,(三)查临界(三)查临界X2值,作出统计推断值,作出统计推断二、二、若为若为22独立性检验独立性检验,则,则(主要)主要)
(一)提出无效假设与备择假设
(一)提出无效假设与备择假设
(二)列
(二)列22列联表列联表,例如例如发病发病未发病未发病行合计行合计.接种接种未接种未接种列合计列合计.总合计总合计.(三(三)计算计算X2值值(背背)(四(四)查)查X2临界值,作出统计推断临界值,作出统计推断TTA22)(2cTTA2)5.0(.)2/.(21212211222112TTTTTTAAAAc