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生物统计学 生命科学学院 王志高 1. 采用统计学方法，发现不确定现象背后隐藏的规律。 变异（variation）是社会和生物医学中的普遍现象。许多个体之所以能汇集成一个总体，必定存在共同的特征，共同的特征是他们的同质性，但个体之间又不是完全相同的，这种个体之间的差异就是变异。 变异使得实验或观察的结果具有不确定性，如每个人的身高、体重、血压等各有不同。 什么是生物统计学？ 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。 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。 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 （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 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； 2. 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。 3.学会使用常用的统计软件。 教学内容 第1章 统计数据的收集与整理 第2章 概率分布与抽样分布 第3章 统计推断与参数估计 第4章 拟合优度检验 第5章 方差分析 第6章 一元回归及简单相关分析 第7章 实验设计 第一章 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） §1.2 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 几个常用术语 变量与常数 误差与错误 准确与精确 测量与测量尺度 变量可是定量的，也可以是定性的。 定量变量（quantitative variable）：亦称为数值变量，变量值是定量的，表现为数值大小，一般有度量衡单位。e.g. 身高、体重。 定性变量（qualitative variable）：亦称为分类变量，其变量值是定性的，表现某个体属于几种互不相容的类型中的一种。e.g. 血型，豌豆花的颜色。 常数（constant）：是不能给予不同数值的变量，代表事物特征和性质的数值。e.g.样本平均数，标准差。 准确度与可靠度 准确度(accuracy)或真实性（validity） ：观察值与真值的接近程度，受系统误差的影响。 可靠度（reliabiliy）—— 也称精确度(precision)或重复性（repeatability） ：重复观察时观察值与其均值的接近程度，受随机误差的影响。 §1.1 总体与样本 一、总体 总体（population）是我们研究的全部对象。总体又分为无限总体（ infinite population ）和有限总体（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。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（individual）。 二、样本 从总体中抽取的一部分个体则构成样本（sample）。 样本内包含的个体数目称为样本容量（sample size），常以n表示。 由于样本容量不同，一般又分大样本（n≥30）和小 样本（n＜30）。 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。 三、抽样 从总体中获得样本的过程称为抽样（samlping）。 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100株“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。 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。为达到这个目 的，需要用