生物统计学.docx

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1、生物统计学名词解释：1. 生物统计学 ：是数理统计在生物学研究中的应用，它是应用数理统计的原理， 运用统计方法来认识、分析、推断和解释生命过程中的各种现象和试验调查 资料的科学。2. 总体：具有相同性质或属性的个体所组成的集合称为总体 ，它是指研究对 象的全体；3. 个体 ：组成总体的基本单元称为个体；4. 样本 ：从总体中抽出若干个体所构成的集合称为样本；5. 集中性： 资料中的观测值从某一数值为中心而分布的性质。6. 离散性： 是变量有差离中心分散变异的性质。7. 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。8. 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，

2、在一定过 程中是不变的。9. 参数 ：描述总体特征的数量称为参数，也称参量。常用希腊字母表示参数， 例如用 表示总体平均数，用 表示总体标准差；10. 统计数：描述样本特征的数量称为统计数，也称统计量。常用拉丁字母表示 统计数，例如用 x 表示样本平均数，用 S 表示样本标准差。11. 效应 ：通过施加试验处理，引起试验差异的作用称为效应。效应是一个相对 量，而非绝对量，表现为施加处理前后的差异。效应有正效应与负效应之分。12. 互作（连应）：是指两个或两个以上处理因素间相互作用产生的效应。互作 也有正效应（协同作用）与负效应（拮抗作用）之分。13. 准确性：也叫准确度，指在调查或试验中某一试

3、验指标或性状的观测值与其 真值接近的程度。14. 精确性：也叫精确度，指调查或试验中同一试验指标或性状的重复观测值彼 此接近的程度。15. 随机误差： 也叫 抽样误差。这是由于试验中无法控制的内在和外在的偶然 因素所造成。随机误差越小，试验精确性越高。16. 系统误差：也叫片面误差， 这是由于试验条件控制不一致、测量仪器不准、 试剂配制不当、试验人员粗心大意使称量、观测、记载、抄录、计算中出现 错误等人为因素而引起的。系统误差影响试验的准确性。只要以认真负责的 态度和细心的工作作风是完全可以避免的。17. 数量性状 ：是指能够以计数和测量或度量的方式表示其特征的性状。18. 质量性状 ：是指能

4、观察到而不能直接测量的性状19. 次数资料 ：由质量性状量化得来的资料叫做次数资料。20. 试验 ：是对已有的或没有的事物加以处理的方法。21. 大数定律 ：是概率论中用来阐述大量随机现象平均结果稳定性的一系列定律 的总称。主要内容：样本容量越大，样本统计数与总体参数之差越小。22. 泊松分布 ：是一种可以用来描述和分析随机地发生在单位空间或时间里的稀 有事件的概率分布，也是一种离散型随机变量的分布。23. 假设检验 ：又称显著性检验,就是根据总体的理论分布和小概率原理，对未知 或不完全知道的总体提出两种彼此对立的假设，然后由样本的实际原理，经过一定的计算，作出在一定概率意义上应该接受的那种假

5、设的推断。 24. 成组数据 ：如果两个样本的各个变量是从各自总体中随机抽取的，两个样本之间的变量没有任何关联，即两个抽样样本彼此独立，则不论两样本的容量 是否相同，所得数据皆为成组数据。25. 成对数据 ：将性质相同的两个样本（供试单位）配偶成对，每一对除随机地 给予不同处理外，其他试验条件应尽量一致，以检验处理的效果，所得的观 测值称为成对数据。26. 第一类错误 ：由于二项总体的百分数（频率）是由某一属性的个体计算来的 整数，所以是离散型的。当样本不太大时，把它当作连续型的近似正态总体 来处理，结果会有些出入，容易发生第一类错误。27. 2检验 ：对样本的频数分布所来自的总体分布是否服从

6、某种理论分布或某种假设分布所作的假设检验，即根据样本的频数分布来推断总体的分布。 2 检验就是统计样本的实际观测值与理论推算值之间的偏离程度。28. 适合性检验（吻合度检验）：指测验观察的实际次数与某种理论次数是否相 符的测验。29.独立性检验 ：研究两个计数资料间是否互相独立的测验【H0：独立（不相关） HA：不独立（相关）】30. 同质性检验 ：在连续型资料的假设检验中，对一个样本方差的同质性检验，也需进行2检验。31. 方差分析 ：又叫变量分析，它是用以检验两个或多个均数间差异的假设检验 方法。它是一类特定情况下的统计假设检验，或者说是平均数差异显著性检 验的一种引伸。32. 试验指标

7、：为衡量试验结果的好坏和处理效应的高低，在实验中具体测定的 性状或观测的项目称为试验指标。常用的试验指标有：身高、体重、日增重、 酶活性、DNA 含量等等。33. 试验误差 ：使观测值偏离真值的偶然影响造成的误差。34. 试验因素 ：试验中所研究的影响试验指标的因素叫试验因素。当试验中考察 的因素只有一个时，称为单因素试验；若同时研究两个或两个以上因素对试 验指标的影响时，则称为两因素或多因素试验。35. 因素水平 : 试验因素所处的某种特定状态或数量等级称为因素水平，简称水 平。如研究 3 个品种奶牛产奶量的高低，这 3 个品种就是奶牛品种这个试验 因素的 3 个水平。36. 试验处理 :事

8、先设计好的实施在实验单位上的具体项目就叫试验处理。如进行 饲料的比较试验时，实施在试验单位上的具体项目就是具体饲喂哪一种饲料。37. 试验单位 :在实验中能接受不同试验处理的独立的试验载体叫试验单位。一只 小白鼠，一条鱼，一定面积的小麦等都可以作为实验单位。38. 重复 :在实验中，将一个处理实施在两个或两个以上的试验单位上，称为处理 有重复；一处理实施的试验单位数称为处理的重复数。例如，用某种饲料喂 4 头猪，就说这个处理（饲料）有 4 个重复。39. 多重比较 ：统计上把多个平均数两两间的相互比较称为多重比较。40. 因素 ：也叫因子，是指对试验指标有影响，在研究中加以（控制）考虑的试 验

9、条件。41. 水平 ：每个因素的不同状态（从质或量方面分成不同的等级）42. 主效应：各试验因素的相对独立作用01 243. 互作 ：某一因素在另一因素的不同水平上所产生的效应不同。44. 谐变关系 ：在实际研究中，事物之间的相互关系涉及两个或两个以上的变量， 只要其中的一个变量变动了，另一个变量也会跟着发生变动，这种关系称为 谐变关系。45. 正态分布的特征 :1 x=时，f(x)值最大，正态分布曲线以平均数为中心的分布。1 x-的绝对值相等时，f(x)也相等，正态分布密度曲线以为中心向左右两 侧对称。2 f(x)是非负函数，以 x 轴为渐近线，x 的取值区间为(-,+) 。3 正态分布曲线

10、由参数 ， 决定， 确定正态分布曲线在 x 轴上的中心位 置， 确定正态分布的变异度。4 正态分布曲线在 x=处各有一个拐点，曲线通过拐点时改变弯曲度。 分布曲线与 x 轴围成的全部面积为 1。填空：1. 在五种不同饲料对仔猪增重效果影响的研究中，试验指标为增重量，试验因 素为饲料种类，试验处理为 5 种饲料。2. 实验资料的类型分为 数量性状资料 、 质量性状资料 、 等级资料 。前者 又包括计数资料（非连续变量资料）和计量资料（连续变量资料）。3. 统计表编制的总原则：结构简单、层次分明、内容安排合理、重点突出、数 据准确、便于比较和理解分析。4. 通常情况下，描述连续性资料（计量资料）时

11、用直方图、折线图（多边形图）， 描述非连续性资料（计数资料）时用条形图、饼图。5. 任意一个变数的分布都有两个基本特征集中性、分散性，表示这两个数的统 计数算术平均数、标准差。6. t 分布有 自由度 df 决定，当 df 越大时，t 分布差异越小，决定 t 分布参数 为 V 。7. F 分布由参数 V 和 V 来决定，F 读作显著水准为 时的 F 临界值，根据其 分子、分母方差的自由度。8. 平均数表示变数的集中特征，标准差表示变数的离散特征。9. 在比较两个变数变异时用变异系数，采用随机单位组设计，单位组可集中可 分散。10. 在比较两个性质不同，单位不同，平均数大小各异的样本变异度时，应

12、该采 用变异系数比较，而不采用标准差比较。11. 标准正态分布表示为 N（0,1 ）。12. 统计推断是指 根据抽样分布律和概率理论，由样本结果对总体特征进行推 断，假设实验使用的原理 小概率事件实际不可能的原理。13. 统计推断包括 假设检验、参数估计。14. 假设检验又称显著性测验，常有的是 t 检验、F 检验和 X2 检验。15. 假设实验中的两类错误 错误、 错误，降低两类错误的措施降低试验各环 节中的误差。16. 降低犯 、 错误的方法：增加样本容量、减小方差、合理设计试验、正确 实验技术。017. 进行假设检验的步骤：对研究总体的参数提出假设；确定或否定 H 的 概率水准 ；在无效

13、假设正确的条件下，根据统计数的抽样分布率计算实 际实验结果中误差造成的概率；根据计算结果作出显著性判断。18. 常用来进行平均数多重比较的方法 最小显著差数法 LSD 、 最小显著极差法 LSR 。19. X2测验对计数资料时，df=1 时需要矫正，适合性测验时，X2自由度 df=k-1，独立性测验时，自由度 df= （r-1）（c-1）。20. 方差分析是在处理数 K=3 时进行平均数统计假设测验的方法，进行方差分 析的资料服从 效应的可加性 、分布的正态性 、方差的同质性。21. 适合性检验的用途 遗传学中用以检验实际结果是否符合遗传过滤，检验样 本分布与理论是否相等。22. 分析指标若是

14、种子发芽率进行比较，方差分析时应注意，首先数据转换，常 用方法是反正弦转换法。23. 两项百分数资料转换常用方法反正弦转换法。24. 拉丁方设计特点 试验处理数=重复次数，每行每列都构成单位组。25. 在应用所得回归方程 g=a+bx，应注意：两变数间的线性相关程度r=0.7；要在 x 的取值区间内去用，不能超过这个范围；要在获得 该方程的原条件下去用。26. 在两个变数的相关回归研究中，相关系数，回归数的假设，测验结果一致可 以由其中任意一种测验结果来推断相关回归关系是否显著，若两变数具有回 归关系，则必有相关关系；而两变数具有相关关系，则不一定有回归关系。26. 试验设计 3 条基本原理重

15、复、随机、局部控制，在同时重复研究多个因素试 验中，全部实施处理太多，此时考虑和采用正交设计。27. 试验误差的来源 实验材料固有差异、试验条件不一致、操作技术不一致、 偶然因素的来源、疏忽大意造成。28. 试验设计的目的：避免系统误差，控制、降低试验误差，无偏估计处理效应， 从而对样本所在总体作出可靠、正确的推断。29. 试验设计的要求：试验目的明确、试验条件要有代表性、试验结果可靠、试 验结果可重演判断：1. 根据抽样试验验平均数和标准差均是其相应参数的无偏估计值（X）2. 对于固定模型资料中，当方差分析中的 F 检验达到显著后应进行多重比较（） 3. 进行 X2 检验时，凡是资料中的 d

16、f=1 都需要进行连续矫正（X）4. 两项百分数资料课直接进行方差分析（X）5. 由于标准差可以反映变数的离散性，因此可以用来比较任意两个变数（X） 6. 用 SSR 法进行多重比较时，任意两个平均数差值秩次距与同一显著尺度进行比较并作出判断（）7. 进行 F 检验时应根据平均数秩次距和误差自由度 dfe 查 F（X）8. 由于回归系数和相关系数的正负号一致，所以根据回归系数也可以知道两个 变数之间的相关性质（）9. 在非配对检验中，如果两个样本容量综合不变化，n1=n2 时可以获得最小的 实验误差，所以进行非配对实验时，两样本容量最好相等（）10. 一个变数平均数的代表性强弱可以用变异系数说

17、明（X）00A0A0A00011. 用 PLSD 法进行多重比较，任意两个平均数方差值应与相应的秩次距下显示 尺度作出比较判断（X）12. 随机模型与固定模型的资料在推断时都仅限于供试处理范围之内（X）13. 保证 F 检验正确的有效条件之一是其分子期望均方比分母的期望均方多一个 分量（）14. 相关系数与决定系数均可反映两个变数之间的相关性质（X）15. 在试验中获得数据时，使得做方差分析时，用各小区观察值，本身就是一个 平均值，是使方差分析满足基本假设的一种有效手段（）简答题：1. 标准差与变异系数的异同：相同：都能反映变异数离散程度大小的值不同：标准差：是一个绝对值，带变数单位，反映变数

18、的平均变异量。 变异系数：是一个相对值，不带变数单位，是个统数，反映变数的 相对变异量。2. 显著性检验（假设检验）的基本步骤及使用原理：1) 对所研究的总体参数提出假设2) 确定或否定 H0 的概率水准 =0.05，=0.01（应用了小概率事件不可能原 理）3) 计算误差概率：在无效假设 H 正确前提下，根据统计数的抽样分析，计 算实得结果的差异由误差造成的概率4) 判断：根据计算结果与设置的 进行比较作出所推断的参数间的差异为 不显著、显著和极显著的结果。即：P0.05 接受 H ，否定 H ，差异不显著0.01P0.05 否定 H ，接受 H ，差异显著P0.01 否定 H ，接受 H

19、，差异极显著3. 假设检验中的两类错误： 错误（I 型错误、弃真错误）如果 H0 正确，测验结果却否定 H0（=0.05 易犯 错误，接受区域小，否定 H0，接受区域大） 错误（II 型错误、纳伪错误）如果 H0 不正确，测验结果却接受 H0（ 易 犯 错误，接受区域大，否定 H0，接受区域小）降低两类错误的措施：降低试验各环节中的误差。a 错误只在否定 H 时发生b错误只在接受 H 时发生a 错误增加 b 错误减小b错误增加 a 错误减小b还依赖于 m- m 的距离n 增大 , s2减小 可使两类错误的概率都减小.4. 简述方差分析的基本步骤及每步的目的1) 平方和、自由度的分解，求得变异原

20、因方差的估计值；2) 进行 F 检验，判断各处理平均数间差异显著性；3) 在 F 检验达到显著后进行多重比较：进一步对两两处理间的平均数之间 的差异作出判断。5.相关系数和回归系数的差别：相关系数回归系数研究 2 个变数共同变化 一个变数随另一个变化而变化差别 无单位 取值范围在 0-1有单位 无范围限制6.相关系数 r 与决定系数 r2的异同点：相同点：都可以反映两变数线性相关程度的高低不同点：(1) 除去 r =1 和 0 的情况外，r2 r，这样可以防止对相关系数所表示的相关程度作夸张的解释。（2）r 可正可负，r2 关性质。取正， r2一般只用于表示相关程度而不表示相7.8.9.请解释

21、试验设计中三个基本原理的含义及其作用：1) 重复原则：含义：试验中同一处理实施在两个或两个以上的试验单位上，即同一处 理单元要出现若干次。作用：估计误差，降低误差2) 随机原则：含义：在对试验动物进行分组时，必须使用随机的方法，使供试动物进 入各实验组后机会相等，以避免试验动物分组时试验人员主管倾向的影 响。作用获得无偏的误差估计3) 局部控制：含义：试验时为控制或降低试验因素对试验结果的影响，采取一定的技 术措施或方法，分范围，分地点的控制对试验因素使之对各试验处理的 影响趋于最大程度上的一致。作用：降低误差比较完全随机设计和随机单位组设计的主要特点：1) 随机单位组设计采用局部控制原理，精确度高，完全随机设计没有采用； 2) 随机单位组设计单、复因素都可用，完全随机设计不适合处理数，重复数多得庞大试验，适合做单因素条件试验，单元数=20 ；3) 随机单位组设计可集中，也可分散安排，完全随机设计各处理的重复次 数可相等，也可不等，以相等为好；4) 随机单位组设计只能 控制一个方向的试验条件的差异变化。何谓统计推断？包涵哪两个方面？1) 根据抽样分布律和概率理论，由样本结果推断总体特征或由统计数推断 参数2) 包括统计假设检验和参数估计