生物统计附实验设计复习资料
总体：根据研究目的确定的研究对象的全体 个体：总体中的一个研究单位 样本：实际研究中的一类假象总体
样本含量：样本中所包含的个体数目称为样本含量或大小 随机样本：一类从总体中随机抽得到的具有代表性的样本 统计量：由样本计算的特征数 参数：由总体计算的特征数
精确性：指在试验或调查中某一试验指标或性状的重复观察值彼此接近的程度
系统误差：系统误差又叫做片面误差。它是在一定的测量条件下，对同一个被测尺寸进行多次重复测量时，误差值的大小和符号（正值或负值）保持不变；或者在条件变化时，按一定规律变化的误差。
偶然误差：一类由于偶然的或不确定的因素所造成的每一次测量值的无规则变化（涨落），叫做偶然误差，或随机误差。
连续性变数资料：指用量测方式获得的数量性状资料 离散型变数资料：指用计数方式获得的数量性状资料
算术平均数：指资料中的各观测值的总和除以观测值个数所得的商，简称平均数或均数
平均数：资料或代表数，主要包括算术平均数，中位数，众数，几何平均数及调和平均数
标准差：是各数据偏离平均数的距离的平均数，它是离均差平方和平均后的方根，用σ表示。
方差：度量总体(或样本)各变量间变异程度的参数(总体)或统计量(样本)。 离均差平方和：样本各观测值变异程度大小的另一个统计数 试验：在一定条件下对自然现象所进行的观察或试验统称为试验 随机事件：随机试验的每一种可能结果
概率：事件本身所固有的数量指标，不随人的主观意志而改变，人们称之为概率
小概率原理:小概率事件在一次试验中看成是实际不可能发生的事件称为小概率事件实际不可能
正态分布：若连续性随机变量X 的概率分布密度函数，
则X 服从正态分布
标准正态分布：我们把平均数u=0,σ2 ＝1时，称为标准正态分布，记为N （0，1）
双侧概率：我们把随机变量X 在平均数u 加减不同倍数标准差σ区间（u-k σ,u+k σ）之外，取值的概率称为双侧概率
单侧概率：对应于两尾概率可以求得随机变量x 小于小于u-k σ或大于u+k σ的概率
二项分布：设随机变量x 所有可能取得的值为0或正整数，且有P(ξ=K)=Cn(k)P(k)q(n -k)，k=0,1,2….n,则称随机变量x 服从n 和p 的二项分布
标准误：反映样本平均数的抽样误差的大小的一种指标
t 分布：由于在实际工作中，往往σ是未知的，常用s 作为σ的估计值，
为了与u 变换区别，称为t 变换t=，统计量t 值的分布称为t 分布。
假设检验（显著性检验）：假设检验是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。
t 检验：两总体方差未知但相同，用以两平均数之间差异显著性的检验。 无效假设:被检验的假设，通过检验可能被否定，也可能未被否定。 备择假设：是在无效假设被否定时准备接受的假设。 显著水平：用来确定无效假设是否被否定的概率标准。 Ⅰ型错误：把非真实差异错判为真实差异。 Ⅱ型错误：把真实差异错判为非真实差异。
双侧检验（双尾检验）：利用两侧尾部的概率进行的检验。 单侧检验（单尾检验）：利用一侧尾部的概率进行的检验。 否定区： 接受区：
分位数： 又称百分位点。若概率0 布的分位数Za 。是指满足条件p(X>Za)=α的实数 配对设计：是指先根据配对的要求将试验单位两两配对，然后将配对成子的 两个实验单位随机分配到两个处理组中。 区间估计：是指在一定概率保证下指出总体参数的可能范围。 置信区间：是指在进行区间估计时所给出的可能范围。 置信度（置信概率）：是指在进行区间估计时所给出的概率保证。 方差分析：实质上是关于观测值变异原因的数量分析。 试验指标：用来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：实验中所研究的影响试验指标的因素。 因素水平：试验因素所处的某种特定状态或数量等级。 试验处理：率先设计好的实施在试验单位上的具体项目。 试验单位：在试验中能够接受不同试验处理的独立的试验载体。 多重比较:统计学上指多个平均数两两之间的相互比较称为多重比较。 主效应：由于因素水平的改变而引起试验指标观测值平均数的改变量称为主 效应。 简单效应：在某因素同一水平上，另一因素不同水平试验指标观测值之差称 为简单效应。 交互作用：在多因素试验中，一个因素的作用要受到另一个因素的影响，表 现为某一因素在另一因素的不同水平上的简单效应不同。 适合性检验 ：判断实际观察的属性类别分配是否符合已知属性类别分配理 论或学说的假设检验。 独立性检验：根据次数资料判断两类因子彼此相关或相互独立的假设检验。 相关变量：存在相关关系的变量叫做相关变量。 回归分析：是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分 析方法。 相关分析：研究随机变量之间相关性的统计分析方法。 直线回归分析：如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为直线回归分析 直线相关分析：对两个相关变量间的直线关系进行相关分析称为直线相关分 析 决定系数：在Y的总平方和中，由X引起的平方和所占的比例，记为r2(r 的平方) 相关系数：统计学上把决定系数r2的平方根称为x与y的相关系数 试验设计：以概率论和数理统计为理论基础，经济地，科学地安排试验的一项技术。 试验方案：叙述试验的背景、理论基础和目的，试验设计、方法和组织，包括统计学考虑、试验执行和完成的条件。方案必须由参加试验的主要研究者、研究机构和申办者签章并注明日期。 唯一差异原则：指除了试验处理不同外，其他所有条件应相同，以保证试验处理具有可比性 随机：使用随机方法对试验动物分组，使参试动物分入各试验处理组的机会相等，以避免 试验动物分组事试验人员主观倾向的影响 重复：试验的每一个处理都实施在两个或两个以上的试验单位上 局部条件一致原则：在试验环境或试验差异较大的情况下，将试验环境或试验单位分成若干个小组，在小组内是非处理因素尽可能一致，实现试验条件的局部一致性 完全随机设计：根据试验处理将全部试验动物随机分成若干组，然后再按组实施不同处理的设计 随机单位组设计：同一单位组内各头试验动物的初始条件尽可能一致，不同单位组间试验动物的初始条件允许有差异 拉丁方设计：从横行和直列两个方向进行局部控制，比随机单位组设计多一个单位租的设计 二、填空 1、生物统计分描述性统计和分析性统计。描述性统计是指运用分类、制表、图形以及计算概括性数据（平均数、标准差等）来描述数据特征的各项活动。分析性统计是进行数据观察、数据分析以及从中得出统计推断的各项活动。 2、统计分析的基本过程就是由样本推断总体的过程。该样本是该总体的一部分。 3、由样本获取总体的过程叫抽样。常用的抽样方法有随机抽样、顺序抽样、分等按比例抽样、整群抽样等。 4、样本平均数与总体平均数的差异叫抽样误差。常用S/√N表示。 5、只有降低抽样误差才能提高试验结果的正确性。试验结果的正确性包括准确性和精确性。 6、试验误差按来源分为系统误差（条件误差）和随机误差（偶然误差）。系统误差（条件误差）影响试验结果的准确性，随机误差（偶然误差）影响试验结果的精确性。 7、系统误差（条件误差）可以控制，可通过合理的试验设计方法降低或消除。随机误差（偶然误差）不可控制，可通过理论分布来研究其变异规律，或相对比较其出现的概率的大小。 8、样本推断总体分假设检验和区间估计两大内容。常用的检验方法有t检验、F检验和卡方检验。 9、置信区间指在一定概率保证下总体平均数的可能范围。10、t检验是通过样本平均数差值的大小来检验处理效应是否存在，两样本 平均数的差值代表了试验的表观效应，它可能由处理效应（真实效应）和误差效应引起，要检验处理效应是否存在，常采用反证法。此法先建立无效假设：即假设处理效应不存在，样本平均数差值是由误差引起，根据差异在误差分布里出现的概率（即可能性大小的衡量）来判断无效假设是否成立。 11、判断无效假设是否成立的依据是小概率事件实际不可能原理，即假设检验的基本依据。用来肯定和否定无效假设的小概率，我们称之为显著水平，通常记为α。 12、t检验通常适合两样本连续性（非间断性）随机变量资料的假设检验，当二项分布逼近正态分布时，百分数资料也可用t检验。 13、F检验也叫方差分析。通常适合三个或三个以上样本连续性（非间断性）随机变量资料的假设检验。顾名思义，F检验是用方差的变异规律（即F分布）来检验处理效应是否存在。 14、F检验是从总离均差平方和与自由度的剖分开始，将总变异剖分为组间变异和组内变异。因为组间变异由处理效应和误差效应共同引起，组内变异由误差效应引起。因而，将计算出的组间方差和组内方差进行比较，就可判断处理效应是否存在。 15、F检验显著或极显著说明组间处理效应存在，但并不能说明每两组间都存在差异，要知道每两组间是否有差异，必须进行多重比较，常采用的比较方法有最小显著差数法（LSD法）和最小显著极差法（LSR法），后一种方法又分为q 法和新复极差法（SSR法）。生物试验中常采用新复极差法（SSR法）。 16、两因素无重复观测值方差分析只能分析试验因素的简单效应和主效应，不能分析出互作效应，因此时计算的误差自由度为0。当两因素有互作效应时，试验设计一定要在处理组（水平组合）内设立重复。 17、两因素有重复观察值方差分析，既可分析出两因素的主效应，还可分析出互作效应。当互作效应显著存在时，可通过多重比较找出最佳水平组合。 18、35、多重比较的结果通常用字母表示，平均数右上角具有相同英文字母表示差异不显著，具有不同英文字母表示差异显著。用小写英文字母表示差异显著，用大写英文字母表示差异极显著。 19、当二项分布接近于正态分布时，两次数资料样本的差异，可通过计算百分数，用t检验。 20、次数资料也可用 2 χ检验法进行假设检验，2χ检验可分为适合性检 验和独立性检验。 21、独立性检验要先设计出联列表，然后用 2 χ检验，检验两因子是相互独 立还是相互依赖，即两因子有无相关性。 22、 2 χ分布是随自由度变化的一簇曲线，任一曲线皆是连续的。在次数资 料的显著性检验中，当检验资料的自由度等于1时，算得的χ2值将有所偏大，因此应予以矫正，统计上称为连续性矫正。 23、独立性检验中，当某一单元格所计算的理论次数在5以下时，要进行相近单元格合并处理。 24、三种统计分析能得出两试验因素有无相关性的结论，它们是：两因素有重复观测值方差分析，通过互作效应检验说明、独立性检验和相关回归分析。 25、假设检验差异显著或极显著，通常用“*”或“**”表示，说明：有95%或99%的把握说明处理效应存在，但要犯5%或1%的Ⅰ型错误，即有5%或1%的可能将处理效应不存在判定为存在，或将非真实效应判定为真实效应。 26、假设检验差异不显著说明试验结果有两种可能：一是真实效应的确不存在，二是由于犯Ⅱ型错误将真实性差异判定为非真实性差异，其可能性大小受显著水平α、样本平均数之间的差异、试验误差的大小有关。 27、假设检验的两个类型错误相互制约，处理好它们之间的矛盾的措施是加大样本含量、降低试验误差。 28、试验误差既影响样本观测值的准确性，又影响假设检验的可靠性，因而试验之前应采用合理的方法设计试验尽量减少或降低试验误差。试验设计的基本原理是随机、重复、局部条件一致。 29、常采用的试验设计方法有：完全随机试验设计、配对或随机单位组设计、拉丁方设计、交叉设计和正交试验设计。 30、完全随机试验设计只用随机和重复两个原理，适合样本变异不大时应用。配对或随机单位组设计应用了试验设计的随机、重复和局部条件一致三个原理，可以降低试验误差，当样本变异较大时应用。但组对和组单位组要求严格，不能勉强组对和组单位组。 31、正交试验设计适合多因子多水平试验设计。 32、试验计划的核心内容是试验方案、试验方法、样本含量的确定。 33、试验方案中各因素水平的设置常采用等差、等比和随机法确定。 34、多个处理（处理数为三或三以上时）比较试验中，各处理的重复数按误差自由度为12以上的原则来估计，因这以后临界F值减小的幅度已很小。 35、随机单位组单因素试验设计，试验结果的统计分析时，应将单位组看作一试验因子，采用两因素无重复观察值的方差分析。 36、两因素试验设计中，为了估计互作效应，降低误差效应，各处理组必须设立重复。 三、单项选择题 1、反映抽样误差的统计量是（）A、标准差 B、变异系数 C、标准误 D、均方 2、算术平均数的重要特性之一是离均差平方和（）。 A、最小 B、最大 C、等于零 D、接近零 3、在一个平均数和方差均为10的正态总体N(10, 10)中，以样本容量10进行抽样，其样本平均数服从（）分布。A. N(10, 1) B. N(0, 10) C. N(0, 1) D. N(10, 10) 4、F检验后的最小显著差数多重比较检验法又可记为（）。 A、LSD法 B、PLSD法 C、SSR法 D、DLSD 5、正态分布不具有下列（）之特征。 A、左右对称 B、单峰分布 C、中间高、两头低 D、概率处处相等 6、两个样本方差的差异显著性一般用（）测验。 A、t B、F C、u D、2χ测验 7、一批种子的发芽率为75%，每穴播5粒，出苗数为4的概率（）。A、0.3955 B、0.0146 C、0.3087 D、0.1681 8、方差分析基本假定中除可加性、正态性外，尚有（）假定。否则要 对数据资料进行数据转换。 A、无偏性 B、无互作 C、同质性 D、重演性 9、若否定0 H，则（）。 A、犯α错误 B、犯β错误 C、犯α错误或不犯错误 D、犯β错误或不犯错误 10、系统误差与随机误差的区别在于。（） A、系统误差主要是由测量仪器或方法偏差所造成的；而随机误差则是由偶然不可控的因素造成的 B、系统误差是不可以控制的，随机误差是可以避免的 C、在相同条件下，重复测量一动物体高的结果不尽一致的原因是由系统误差造成的 D、系统误差是不定向的，随机误差是定向的 11、科技论文中，如果同行两个平均数右上角有相同的大写字母，有不同的小写字母，表示两个平均数（）。A、差异不显著B、差异极显著C、差异显著D、不清楚 四、是非题 1、二项分布的平均数为np （√） 2、在二因素完全随机化设计试验结果的方差分析中，误差项自由度为(1)(1) n ab --。（×） 3、 2 χ分布是随自由度变化的一簇曲线，任一曲线皆是间断的，可用于次 数资料的假设测验。（×） 4、一个显著的相关系数或回归系数说明X和Y变数的关系必为线性关系。（×） 5、总体的特征数叫统计数。（×） 6、显著性检验中不是犯α错误就是犯β错误。（√） 7、不显著的直线相关或回归关系不一定说明X和Y没有关系。（√） 8、两个连续性变数资料的差异显著性检验只能用t检验，不能用F检验。 （×） 五、简答题： 1、假设检验的基本原理？ 可从试验的表面差异与实验误差与试验误差（或抽样误差）的权衡比较中间 接地推断试验的真实差异是否存在，这就是假设检验的基本思想 2、对于k ()3 k≥个样本平均数，能否利用u或t测验进行两两独立比 较？为什么？ 不能 一，检验工作量大二，无统一的试验误差，误差估计的精确性和检验的灵敏性低 三，推断的可靠性低，检验的I型错误率大 3、推导离均差之和等于0，离均差平方和最小？ 4、如何提高试验的准确性与精确性？ 5、如何控制、降低随机误差，避免系统误差？ 答：进行多次平行试验能控制和降低随机误差，虽然单次测量的随机误差没有规律，但多次测量的总体却服从统计规律，通过对测量数据的统计处理，能在理论上估计起对测量结果的影响。只要试验工作做得精细，系统误差容易克服。 6、统计表与统计图有何用途？常用统计图、统计表有哪些？三线表的意义？ 答：统计表使用表格形式来表示数量关系，统计图是用几何图形来表示数量关系，可以把研究对象的特征、内部构成、相互关系等简明、形象的表达出来，便于比较分析 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 7、为什么变异系数要与平均数、标准差配合使用？ 答：因为变异系数的大小，同时受到平均数和标准差两个统计数的影响，因而在利用变异系数表示资料的变异程度时，最好将平均数和标准差也列出 8、标准误与标准差有何联系与区别? 答：标准差和标准误都是变异指标，但它们之间有区别，也有联系。区别: ①概念不同；标准差是描述观察值(个体值)之间的变异程度；标准误是描述样本均数的抽样误差；②用途不同；标准差与均数结合估计参考值范围，计算变异系数，计算标准误等。标准误用于估计参数的可信区间，进行假设检验等。③它们与样本含量的关系不同: 当样本含量n 足够大时，标准差趋向稳定；而标准误随n的增大而减小，甚至趋于0 。联系: 标准差，标准误均为变异指标，当样本含量不变时，标准误与标准差成正比。 9、样本平均数抽样总体与原始总体的两个参数间有何联系？ 10、显著性检验的基本步骤是什么？根据什么确定显著水平？ 答：基本步骤： 1，首先对试验样本所在作假设 2，在无效假设成立的前提下，构造合适的统计数，并研究试验所得统计数的抽样分布，计算无效假设正确的概率 3，根据“小概率事件实际不可能原理”否定或接受无效假设 在假设检验中，无效假设是否被否定的依据是“小概率事件不可能原理”。 11、均数差异显著性检验中，肯定和否定无效假设的依据是什么？ 12、什么是统计推断？为什么统计推断的结论有可能发生错误？有哪两类错误？如何降低犯两类错误的概率？ 一：统计推断是指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二：由试验的真实差异跟抽样误差引起的 三：第一类错误：把非真实差异错判为真实差异第二类差异：把真实差异错判为非真实差异 四：适当样本含量 13、进行显著性检验应注意什么问题？如何理解显著性检验结论中的“差异 不显著”、“差异显著”、“差异极显著”？ 答：注意： 1，要有合理的试验或抽样设计，保证试验结果的可靠、正确、且处理间要有可比性。 2，选用的假设检验方法应符合其应用条件 3，要正确理解差异显著或极显著的统计意义 4，合理建立统计假设，正确计算检验统计数 “差异不显著”：有两种可能：一：它们所在的总体平均数不相同，但被试验误差所掩盖，表现不出差异的显著性二：它们所在的总体平均数的确无差异“差异显著”或：“差异极显著”:表面上如此差异的不同样本来自同一总体的可能性小于0.05或0.01，已到达了可以认为它们所在的总体平均数不相同的显著水平。但有些试验结果虽然差异大，但误差大，也许得不出“差异显著”的结论，而有些试验结果虽然差异小，但由于试验误差小，反而可能推断为“差异显著“ 14、配对试验设计与非配对试验设计有何区别？ 区别：非配对试验设计是指当进行有两个处理的试验时，将试验单位随机分成两个组，然后对两组随机实施一个处理。 配对试验设计是先根据配对的要求将试验单位两两配对，然后将配对成子的两个试验单位随机分配到两个处理组中。要求配对成子的两个试验单位的初始条件尽量一致，不同对子间试验单位的初始条件允许有差异 15、多个处理平均数间的相互比较为什么不宜用t检验法? 第一：检验工作量大 第二：无统一的试验误差 第三：推断的可能性低检验的I型错误率大 16、推导总离均差平方和=组间离均差平方和+组内离均差平方和 17、为何要进行多重比较？如何选用多重比较的方法？ 答：F值显著或极显著，否定了无效假设H0，表明实验的总差异主要来源于处理间的变异，实验中各处理平均数之间存在显著或极显著差异，但并不意味着每两个处理平均数间的差异都显著或极显著，也不能具体说明哪些处理平均数间有显著或极显著差异，哪些处理平均数间差异不显著。因而，有必要进行两两平均数间的比较，以具体判断两两处理平均数间的差异显著性。 一般的讲，一个实验资料，究竟采用哪一种多重比较方法，主要应根据否定一个正确的H0和接受一个不正确的H0的相对重要性来决定。如果否定正确的H0事关重大或后果严重的，或对实验要求严格时，用q法较稳妥；如果接受一个不正确的H0是事关重大或后果严重的，则宜用SSR法。生物实验中，由于实验误差较大，常采用SSR法；F检验显著后，为了简便，也可采用LSD法。 18、在什么条件下方差分析之前要作数据转换? 常用的数据转换方法有哪几种? 各在什么条件下应用? 答：分布的非正态性和方差的不同质经常相伴出现，对这类资料不能直接进行方差分析，而因考虑采用非参数方法分析或进行适当数据转换后再作方差分析。 常用的数据转换方法有三种： 平方根转换此法适用于各组均方与其平均数之间有某种比例关系的资料， 尤其适用于总体呈泊松分布的资料。 对数转换如果各组数据的标准差或全距与其平均数大体成比例，或者效应为相乘性或非相加性。 反正弦转换反正弦转换也称角度转换。此法适用于如发病率、感染率、病死率、受胎率等服从二项分布的资料 19、χ2检验与t检验、F检验在应用上有什么区别？ 答：t检验、F检验通常适用于数量性状资料的分析。在畜牧、水产等科学研究中，除了 分析计量资料以外，还常常需要对次数资料、等级资料进行分析。等级资料实际上也是一种次数资料，次数资料服从二项分布或多项分布，其统计分析方法不同于服从正态分布的计量资料，而是要用到次数资料分析-χ2检验。 20、适合性检验和独立性检验有何区别？ 答：独立性检验与适合性检验是两种不同的检验方法，主要区别如下： 1、研究目的不同：适合性检验是判断实际观察的属性类别分配是否符合已知属性类别分配理论或学说，独立性检验是分析两类因子是相互独立还是彼此相关； 2、独立性检验的次数资料是按两因子属性类别进行归组。根据两因子属性类别数的不同而构成2×2、2×c、r×c 列联表（r 为行因子的属性类别数，c 为列因子的属性类别数）。而适合性检验只按某一因子的属性类别将如性别、表现型等次数资料归组。 3、适合性检验按已知的属性分类理论或学说计算理论次数。独立性检验在计算理论次数时没有现成的理论或学说可资利用，理论次数是在两因子相互独立的假设下进行计算。 4、在适合性检验中确定自由度时，只有一个约束条件：各理论次数之和等于各实际次数之和，自由度为属性类别数减1。而在r×c列联表的独立性检验中，共有rc个理论次数，但受到以下条件的约束：a、rc个理论次数的总和等于个实际次数的总和；b、r个横行中的每一个横行理论次数总和等于该行实际次数的总和。但由于r个横行实际次数之和的总和应等于rc个实际次数之和，因而独立的行约束条件只有r-1 个；c、类似地，独立的列约束条件有c-1 个。因而在进行独立性检验时，自由度为rc-1-( r-1)-( c-1)=(r -1)( c-1)，即等于（横行属性类别数-1）×（直列属性类别数-1）。 21.什么情况下χ2检验需作矫正？如何矫正？ 在对次数资料进行χ2检验利用连续型随机变量χ2分布计算概率时，常常偏低，特别是当自由度为1时偏差较大。Yates(1934)提出了一个矫正公式，矫正后 的值记为： 计算公式为： 当自由度大于1时，(7-1)式的χ2分布与连续型随机变量χ2分布相近似，这时，可不作连续性矫正， 但要求各组内的理论次数不小于5。若某组的理论次数小于5，则应把它与其相邻的一组或几组合并，直到理论次数大于5为止。7-1式为： 22、直线相关系数与回归系数的关系如何？直线相关系数与配合回归直线有 何关系？ 相关变量x 与y 的相关系数r 是y 对x 的回归系数与x 对y 的 相关系数xy 的几何平均数： 23、动物试验计划包括哪些内容？ （一）课题名称与试验目的科研课题的选择是整个研究工作的第一步。 选题时应注意以下几点： 1、实用性要着眼于畜牧、水产等科研和生产中急需解决的问题，同时从发展的观点出发，适当照顾到长远或不久将来可能出现的问题。 2、先进性在了解国内外该研究领域的进展、水平等基础上，选择前人未解决或未完全解决的问题，以求在理论、观点及方法等方面有所突破。 3、创新性研究课题要有自己的新颖之处。 4、可行性就是完成科研课题的可能性，无论是从主观条件方面，还是客观条件方面，都要能保证研究课题的顺利进行。 （二）研究依据、内容及预期达到的经济技术指标 （三）试验方案和试验设计方法见本章第四节至第八节。 （四）供试动物的数量及要求 （五）试验记录的项目与要求 （六）试验结果分析与效益估算 （七）已具备的条件和研究进度安排 （八）试验所需的条件 （九）研究人员分工 （十）试验的时间，地点和工作人员 （十一）成果鉴定及撰写学术论文。 24、如何拟定一个正确的试验方案？ 为了拟定一个正确的、切实可行的试验方案，应从以下几方面考虑： 1、根据试验的目的、任务和条件挑选试验因素 2、根据各试验因素的性质分清水平间差异各因素水平可根据不同课题、因素的特点及动物 的反应能力来确定，以使处理的效应容易表现出来。 3、试验方案中必须设立作为比较标准的对照 4、试验处理（包括对照）之间应遵循唯一差异原则 5、有的试验要设置预试期 25、试验设计应遵循哪三条基本原则？这三条基本原则的相互关系与作用为何？ （一）重复 重复是指试验中同一处理实施在两个或两个以上的试验单位上。 （二）随机化 随机化是指在对试验动物进行分组时必须使用随机的方法，使供试动物进入各试 验组的机会相等，以避免试验动物分组时试验人员主观倾向的影响。这是在试验中排除非试验因素干扰的重要手段，目的是为了获得无偏的误差估计量。 （三）局部控制——试验条件的局部一致性 局部控制是指在试验时采取一定的技术措施或方法来控制或降低非试验因素对试验结果的影响。 。试验设计三原则的关系和作用见图12-1 所示。 26、常用的试验设计方法有哪几种？各有何优缺点？各在什么情况下应用？ 完全随机设计 （一）完全随机设计的主要优点 1、设计容易处理数与重复数都不受限制，适用于试验条件、环境、试验动物差异较小的试验。 2、统计分析简单无论所获得的试验资料各处理重复数相同与否，都可采用t 检验或方差分析法 进行统计分析。 （二）完全随机设计的主要缺点 1、由于未应用试验设计三原则中的局部控制原则，非试验因素的影响被归入试验误差，试验误差较 大，试验的精确性较低。 2、在试验条件、环境、试验动物差异较大时，不宜采用此种设计方法。 随机单位组设计 （一）随机单位组设计的主要优点 1、设计与分析方法简单易行。 2、由于随机单位组设计体现了试验设计三原则，在对试验结果进行分析时，能将单位组间的变异从试验误差中分离出来，有效地降低了试验误差，因而试验的精 确性较高。 3、把条件一致的供试动物分在同一单位组，再将同一单位组的供试动物随机分配到不 同处理组内，加大了处理组之间的可比性。 （二）随机单位组设计的主要缺点当处理数目过多时，各单位组内的供试动物数数目也过多， 要使各单位组内供试动物的初始条件一致将有一定难度，因而在随机单位组设计中，处理数以不超过20 为宜。 配对设计是处理数为2 的随机单位组设计，其优点是结果分析简单，试验误差通常比非配对设计小， 但由于试验动物配对要求严格，不允许将不满足配对要求的试验动物随意配对 拉丁方设计 （一）拉丁方设计的主要优点 1、精确性高拉丁方设计在不增加试验单位的情况下，比随机单位组设计多设置了一个单位组因 素，能将横行和直列两个单位组间的变异从试验误差中分离出来，因而试验误差比随机单位组设计小， 试验的精确性比随机单位组设计高。 2、试验结果的分析简便 （二）拉丁方设计的主要缺点 因为在拉丁设计中，横行单位组数、直列单位组数、试验处理 数与试验处理的重复数必须相等，所以处理数受到一定限制。若处理数少，则重复数也少，估计试验误差的自由度就小，影响检验的灵敏度；若处理数多，则重复数也多，横行、直列单位组数也多，导致试验工作量大，且同一单位组内试验动物的初始条件亦难控制一致。因此，拉丁方设计一般用于5-8 个处理的试验。在采用4 个以下处理的拉丁方设计时，为了使估计误差的自由度不少于12，可采用“复拉丁方设计”，即同一个拉丁方试验重复进行数次，并将试验数据合并分析，以增加误差项的自由度。应当注意，在进行拉丁方试验时，某些单位组因素，如奶牛的泌乳阶段，试验因素的各处理要逐个地在不同阶段实施，如果前一阶段有残效，在后一阶段的试验中，就会产生系统误差而影响试验的准确性。此时应根据实际情况，安排适当的试验间歇期以消除残效。另外，还要注意，横行、直列单位组因 素与试验因素间不存在交互作用，否则不能采用拉丁方设计 生物统计学重要知识点 （说明：下列知识点为考试内容，没涉及的不需要复习。注意加粗的部分为重中之重，一定要弄懂。大家要进行有条理性的复习，望大家考出好成绩！） 第一章概论（容易出填空题和名词解释） 1、生物统计学的目的、内容、作用及三个发展阶段 2、生物统计学的基本特点 3、会解释总体、个体、样本、样本容量、变量、参数、统计数、效应和互作 4、会区分误差（随机误差和系统误差）与错误以及产生的原因 5、会区分准确度和精确度 第二章试验资料的整理与特征数的计算（容易出填空和名词解释） 1、随机抽样必须满足的两个条件 2、能看懂次数分布表和次数分布图，会计算全距、组数、组距、组限和组中值 3、会求平均数（算数、加权和几何）、中位数、众数，算术平均数的重要特性 4、会求极差、方差、标准差和变异系数，理解标准差的性质 第三章概率与概率分布（选择、填空和计算） 1、理解事件、频率及概率，事件的相互关系，加法定理和乘法定理的运用 2、概率密度函数曲线的特点和大数定律 3、二项分布、泊松分布和正态分布的概率函数和标准分布图像特征，会计算概率值 4、理解分位数的概念，弄清什么时候用单尾，什么时候用双尾 5、样本平均数差数的分布 第四章统计推断（计算） 1、无效假设和备择假设、显著水平、双尾检验和单尾检验、假设检验的两类错误，会根据 小概率原理做出是否接受无效假设的判断 2、总体方差已知和未知情况下如何进行U检验 3、一个样本平均数的t检验（例4.5） 成组数据平均数比较的t检验（例4.6和4.7） 4、一个样本频率的假设检验（例4.11），知道连续性矫正 5、参数的区间估计（置信区间）和点估计 第Ⅲ部分——实验设计 一、典型高考试题分析 实验设计题是近年高考的常见试题。我们应对这些典型实验设计的高考试题进行分析，把握其命题规律、题型特征和答题要求。 例1．(2009广东36)（8分） 小王发现黑暗中生长的大豆幼苗比阳光下生长的大豆幼苗高得多。请设计一个实验方案，探究不同光照强度对大豆植株高度的影响，并预测实验结果。 实验材料和用具：大豆种子（200粒）、光照培养箱（光照强度范围0-10000 Lux，温度、湿度等均可自行设定）、培养皿、直尺等。 （1）实验方案： （2）实验结果预测： 例2：（2010广东29)（16分） 假设你去某饲料研究所进行课外实践活动，需要完成以下任务： （1）选用恰当的试剂检测某样品中是否含有蛋白质。提供的试剂有：①碘液，②苏丹Ⅲ溶液，③双缩脲试剂，④斐林试剂。你选用的试剂应该是；蛋白质与相应试剂反应后，显示的颜色应为。 ①实验组6中，Ⅰ应该为，原因是； Ⅱ应该为，原因是； ②要直观和定量地反映小鼠的生长情况，可以测量小鼠的和。 例3：（2011广东29）(16分) 中国的饮食讲究“色香味“，颜色会影响消费。小李同学拟研发“绿色”食用色素，他以生长很快的入侵植物水葫芦为材料进行如下实验. I.提取叶绿素 Ⅱ.探究pH对叶绿素稳定性的影响 取一些叶绿素粗产品，配成一定浓度的溶液，于室温(约25℃)下进行实验。 方法和结果如下表。 实验组号叶绿素溶液 （mL） 调pH至 处理时间 （min） 溶液颜色 ① 3.0 Y 10 绿色 ② 3.0 7.0 10 绿色 ③ 3.0 6.0 10 黄绿色 ④ 3.0 5.0 10 黄褐色注：叶绿素被破坏后变成黄褐色 根据所学知识和实验结果，请回答： （1）提取食用叶绿素的X应该为_________________________，原因是________ _________________________________________________________________。（2）表中Y应该为____________，原因是________________________________ ________________________________________________________________。（3）若用作食品色素，天然叶绿素色素不适用于 ．．．．食品，否则___________ （4）小李想了解叶绿素粗产品中是否含有其他色素，请你提供检测方法并写出主 要步骤__________________________________________________________ 例4.（2009福建26）8分 右图表示的是测定保湿桶内温度变化实验装置。某研究小组以该装置探究酵母 菌在不同条件下呼吸作用的情况。材料用具：保温桶（500mL）、温度计活性干酵母、质量浓度0.1g/mL的葡萄糖溶液、棉花、石蜡油。 实验假设：酵母菌在有氧条件下呼吸作用比无氧条件下呼吸作用放出热量更多。（1）取A、B两装置设计实验如下，请补充下表中内容： 装置方法步骤一方法步骤二方法步骤三 A 加入240ml的葡萄糖溶液加入10g活性干酵母① B 加入240ml煮沸后冷却的 葡萄糖溶液 ②加入石蜡油，铺满液面 （2）B装置葡萄糖溶液煮沸的主要目的是，这是控制实验的变量。 （3）要测定B装置因呼吸作用引起的温度变化量，还需要增加一个装置C。请写出装置C 的实验步骤： 装置方法步骤一方法步骤二方法步骤三 C ③④加入石蜡油，铺满液面 （4）实验预期：在适宜条件下实验，30分钟后记录实验结果，若装置A、B、C温度大小关系是：（用“<、=、>”表示），则假设成立。 二、题型突破方法 生物统计 第一章绪论 1.什么是生物统计？它在动物科学研究中有何作用？ 2.什么是总体、个体、样本、样本容量？统计分析的两个特点是什么？ 3.什么是参数、统计数？二者有何关系？ 4.什么是试验或调查的准确性与精确性？如何提高试验或调查的准确性与精确性？ 5.什么是随机误差与系统误差？如何控制、降低随机误差，避免系统误差？ 6.统计学发展的概貌可分为哪三种形态？拉普拉斯、高斯、高尔顿、皮尔森、哥塞特、费 舍尔对统计学有何重要贡献？ 第二章资料的整理 1.资料可以分为哪几种类型？它们有何区别与联系？ 2.为什么要对资料进行整理？对于计量资料，整理成次数分布表的基本步骤是什么？ 3.统计表与统计图有何用途？常用统计表、统计图有哪些？编制统计表、绘制统计图有 何基本要求？ 4.某品种100头猪的血红蛋白含量资料单位：g／100ml列于下表，将其整理成次数分布表， 并绘制次数分布直方图与折线图。 表格1 4某品种100头猪的血红蛋白含量（g／100ml） 13. 4 13. 8 14. 4 14. 7 14. 8 14. 4 13. 9 13. 13. 12. 8 12. 5 12. 3 12. 1 11. 8 11. 10. 1 11. 1 10. 1 11. 6 12. 12. 12. 7 12. 6 13. 4 13. 5 13. 5 14. 15. 15. 1 14. 1 13. 5 13. 5 13. 2 12. 7 12. 8 16. 3 12. 1 11. 7 11. 2 10. 5 10. 5 11. 3 11. 8 12. 2 12. 4 12. 8 12. 8 13. 3 生物统计学各章题目 一 填空 1．变量按其性质可以分为（连续）变量和（非连续）变量。 2．样本统计数是总体（参数）的估计值。 3．生物统计学是研究生命过程中以样本来推断（总体）的一门学科。 4．生物统计学的基本内容包括（试验设计）和（统计分析）两大部分。 5．生物统计学的发展过程经历了（古典记录统计学）、（近代描述统计学）和（现代推断统计学）3个阶段。 6．生物学研究中，一般将样本容量（n ≥30）称为大样本。 7．试验误差可以分为（随机误差）和（系统误差）两类。 判断 1．对于有限总体不必用统计推断方法。（×） 2．资料的精确性高，其准确性也一定高。（×） 3．在试验设计中，随机误差只能减小，而不能完全消除。（∨） 4．统计学上的试验误差，通常指随机误差。（∨） 二 填空 1．资料按生物的性状特征可分为（数量性状资料）变量和（质量性状资料）变量。 2. 直方图适合于表示（连续变量）资料的次数分布。 3．变量的分布具有两个明显基本特征，即（集中性）和（离散性）。 4．反映变量集中性的特征数是（平均数），反映变量离散性的特征数是（变异数）。 5．样本标准差的计算公式s=（ ）。 判断题 1. 计数资料也称连续性变量资料,计量资料也称非连续性变量资料。（×） 122 --∑∑n n x x )( 2. 条形图和多边形图均适合于表示计数资料的次数分布。（×） 3. 离均差平方和为最小。（∨） 4. 资料中出现最多的那个观测值或最多一组的中点值,称为众数。（∨） 5. 变异系数是样本变量的绝对变异量。（×） 单项选择 1. 下列变量中属于非连续性变量的是( C ). A. 身高 B.体重 C.血型 D.血压 2. 对某鱼塘不同年龄鱼的尾数进行统计分析,可做成( A )图来表示. A. 条形 B.直方 C.多边形 D.折线 3. 关于平均数,下列说法正确的是( B ). A. 正态分布的算术平均数和几何平均数相等. B. 正态分布的算术平均数和中位数相等. C. 正态分布的中位数和几何平均数相等. D. 正态分布的算术平均数、中位数、几何平均数均相等。 4. 如果对各观测值加上一个常数a ，其标准差（ D ）。 A. 扩大√a 倍 B.扩大a 倍 C.扩大a 2倍 D.不变 5. 比较大学生和幼儿园孩子身高的变异度，应采用的指标是（ C ）。 A. 标准差 B.方差 C.变异系数 D.平均数 三 填空 1．如果事件A 和事件B 为独立事件，则事件A 与事件B 同时发生的概率P （AB ）= P （A ）?P （B ）。 2．二项分布的形状是由（ n ）和（ p ）两个参数决定的。 3．正态分布曲线上，（ μ ）确定曲线在x 轴上的中心位置，（ σ ）确定曲线的展开程度。 4．样本平均数的标准误 =（ ）。 5．t 分布曲线与正态分布曲线相比，顶部偏（ 低 ），尾部偏（ 高 ）。 n /σx σ 2017高中生物实验设计专题复习 1 实验设计的一般程序： 明确实验目的；分析实验原理；选择材料用具；设计实验步骤；预测实验结果； 观察收集数据；分析推理得出结论。 2 实验设计遵循的原则： ⑴单一变量原则 ? ①自变量与因变量 自变量是实验中由实验者操纵的因素或条件，而因变量是指由实验变量而引起的变化结果，二者之间是前因后果的关系。实验的目的就在于获得和解释前因与后果。 例：关于“唾液淀粉酶水? 解淀粉”的实验中，“低温(冰块)、适温(37℃)、高温 (沸水)就是实验变量，而这些变量引起的实验变化结果就是反应变量。该实验旨在获得和解释温度变化(自变量)与酶的活性(因变量)的因果关系。 ②无关变量与额外变量 无关变量是指实验中除实验变量外的影响实验结果与现象的因素或条件。由无关变量引起的变化结果就叫额外变量。它们之间也是前因后果的关系。但它们的存在对实验与反应变量的获得起干扰作用。例如：“唾液淀粉酶实验”中，除实验变量(温度)外，试管的洁净程度、唾液的新鲜程度、淀粉浓度、温度处理的时间长短等等就属于无关变量。如无关变量中的任何一个或几个对三组实验不等同、不均衡，就会产生额外变量，影响实验的真实结果。实验变量，或称自变量，指实验假设中涉及的给定的研究因素。反应变量，或称因变量，指实验变量所引起产生的结果或结论。而其他对反应变量有影响的因素称之为无关变量，观察其对实验结果的影响。 强调：不论一个实验有几个实验变量，都应确定一个实验变量对应观测一个反应变量，这就是单一变量原则，它是处理实验中的复杂关系的准则之一。 ⑵对照性原则? 对照实验是指除所控因素外其它条件与被对照实验完全相等的实验。 ①空白对照 空白对照是指不做任何实验处理的对象组。如，在“唾液淀粉酶催化淀粉”的实验中，实验组滴加了唾液淀粉酶液，而对照组只加了等量的蒸馏水，起空白对照。 ②条件对照 条件对照是指虽给对象施以某种实验处理,但这种处理作为对照意义的,或者说这种处理不是实验 假设所给定的实验变量意义的，或不是所要研究的处理因素。即虽给对照组施以部分实验因素，但不是所研究的实验处理因素；这种对照方法是指不论实验组还是对照组的对象都作不同条件的处理，目的是通过得出两种相对立的结论，以验证实验结论的正确性。例,“动物激素饲喂小动物”实验,其实验设计方案是：甲组：饲喂甲状腺激素(实验组)；乙组：饲喂甲状腺抑制剂(条件对照组)；丙组：不饲喂药剂(空白对照组)。显然,乙组为条件对照。该实验既设置了条件对照,又设置了空白对照, 通过比较、对照,更能充分说明实验变量---甲状腺激素能促进蝌蚪的生长发育。 ③自身对照 自身对照是指实验与对照在同一对象上进行,即不另设对照。如“植物细胞质壁分离和复原”实验,则是典型的自身对照。自身对照,方法简便,关键是要看清楚实验处理前后现象变化的差异,实验处理前的对象状况为对照组,实验处理后的对象变化则为实验组。 ④相互对照 相互对照是指不另设对照组,而是几个实验组相互对比对照。如“植物激素与向光性向重力性实验”和“温度对唾液淀粉酶活性的影响的实验”中,所采用的都是相互对照,较好地平衡和抵消了无关变量的影响,使实验结果具有说服力。 ⑶等量原则 对照实验设置的正确与否，关键就在于如何尽量去保证“其它条件的完全相等”。具体来说有如下四个方面： ①所用生物材料要相同即所用生物材料的数量、质量、长度、体积、来源和生理状况等方面特点要尽量相同或至少大致相同。 ②所用实验器具要相同即试管、烧杯、水槽、广口瓶等器具的大小型号要完全一样。 ③所用实验试剂要相同即试剂的成分、浓度、体积要相同。尤其要注意体积上等量的问题。 ④所用处理方法要相同如：保温或冷却：光照或黑暗；搅拌或振荡都要一致。有时尽管某种处理对对照实验来说，看起来似乎是毫无意义的，但最好还是要作同样的处理。 《生物统计附试验设计》 习题集 (动物医学专业用) 第一章绪论 一、名词解释 总体个体样本样本含量随机样本参数统计量准确性精确性 二、简答题 1、什么是生物统计？它在畜牧、水产科学研究中有何作用？ 2、统计分析的两个特点是什么？ 3、如何提高试验的准确性与精确性？ 4、如何控制、降低随机误差，避免系统误差？ 第二章资料的整理 一、名词解释 数量性状资料质量性状资料半定量（等级）资料计数资料计量资料 二、简答题 1、资料可以分为哪几类？它们有何区别与联系？ 2、为什么要对资料进行整理？对于计量资料，整理的基本步骤怎样？ 3、在对计量资料进行整理时，为什么第一组的组中值以接近或等于资料中的最小值为好？ 4、统计表与统计图有何用途？常用统计图、统计表有哪些？ 第三章平均数、标准差与变异系数 一、名词解释 算术平均数几何平均数中位数众数调和平均数标准差方差离均差的平方和（平方和）变异系数 二、简答题 1、生物统计中常用的平均数有几种？各在什么情况下应用？ 2、算术平均数有哪些基本性质？ 3、标准差有哪些特性？ 4、为什么变异系数要与平均数、标准差配合使用？ 三、计算题 1、10头母猪第一胎的产仔数分别为：9、8、7、10、1 2、10、11、14、8、9头。试计算这10头母猪第一胎产仔数的平均数、标准差和变异系数。 2、随机测量了某品种120头6月龄母猪的体长，经整理得到如下次数分布表。试利用加权法计算其平均数、标准差与变异系数。 组别组中值（x）次数（f） 80—84 2 88—92 10 96—100 29 104—108 28 112—116 20 120—124 15 128—132 13 136—140 3 3、某年某猪场发生猪瘟病，测得10头猪的潜伏期分别为2、2、3、3、 4、4、4、 5、9、12(天)。试求潜伏期的中位数。 4、某良种羊群1995—2000年六个年度分别为240、320、360、400、420、450只，试求该良种羊群的年平均增长率。 5、某保种牛场，由于各方面原因使得保种牛群世代规模发生波动，连续5个世代的规模分别为：120、130、140、120、110头。试计算平均世代规模。 6、调查甲、乙两地某品种成年母水牛的体高（cm）如下表，试比较两地成年母水牛体高的变异程度。 甲地137 133 130 128 127 119 136 132 乙地128 130 129 130 131 132 129 130 第四章常用概率分布 一、名词解释 随机事件概率的统计定义小概率原理正态分布标准正态分布双侧概率（两尾概率）单侧概率（一尾概率）二项分布波松分布标准误t分布 重庆西南大学 2012 至 2013 学年度第 2 期 生物统计学 试题（A ） 试题使用对象： 2011 级 专业(本科) 命题人： 考试用时 120 分钟 答题方式采用： 闭卷 说明：1、答题请使用黑色或蓝色的钢笔、圆珠笔在答题纸上书写工整. 2、考生应在答题纸上答题，在此卷上答题作废. 一：判断题；（每小题1分，共10分 ） 1、正确无效假设的错误为统计假设测验的第一类错误。（ ） 2、标准差为5，B 群体的标准差为12，B 群体的变异一定大于A 群体。（ ） 3、一差异”是指仅允许处理不同，其它非处理因素都应保持不变。（ ） 4、30位学生中有男生16位、女生14位，可推断该班男女生比例符合1∶1 （已知84.321,05.0=χ）。 （ ） 5、固定模型中所得的结论仅在于推断关于特定的处理，而随机模型中试验结论则将用于推断处理的总体。（ ） 6、率百分数资料进行方差分析前，应该对资料数据作反正弦转换。（ ） 7、比较前，应该先作F 测验。 （ ） 8、验中，测验统计假设H 00:μμ≥ ，对H A :μμ<0 时，显著水平为5%，则测验的αu 值为1.96（ ） 9、行回归系数假设测验后，若接受H o :β=0，则表明X 、Y 两变数无相关关系。 ( ) 10、株高的平均数和标准差为30150±=±s y （厘米），果穗长的平均数和标准差为s y ±1030±=（厘米），可认为该玉米的株高性状比果穗性状变异大。 （ ） 二：选择题；（每小题2分，共10分 ） 1分别从总体方差为4和12的总体中抽取容量为4的样本，样本平均数分别为3和2，在95%置信度下总体平均数差数的置信区间为（ ）。 A 、[-9.32，11.32] B 、[-4.16，6.16] 生物统计学期末考试题 一名词解释(每题2分,共10分) 1．生物统计学期末考试题 2．样本：从总体中抽出的若干个体所构成的集合称为样本 3．方差：用样本容量n来除离均差平方和,得到的平方和,称为方差 4．标准差：方差的平方根就是标准差 5．标准误：即样本均数的标准差,是描述均数抽样分布的离散程度及衡量均数抽样误差大小的尺度, 反映的是样本均数之间的变异。 6．变异系数：将样本标准差除以样本平均数,得出的百分比就是变异系数 7．抽样：通常按相等的时间间隔对信号抽取样值的过程。 8．总体参数：所谓总体参数是指总体中对某变量的概括性描述。 9．样本统计量：样本统计量的概念很宽泛（譬如样本均值、样本中位数、样本方差等等）,到现在 为止,不是所有的样本统计量和总体分布的关系都能被确认,只是常见的一些统计量和总体分布之间 的关系已经被证明了。 10．正态分布：若随机变量X服从一个数学期望为μ、标准方差为σ2的高斯分布, 正态分布又名 高斯分布 11．假设测验：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,然后由样本的实际结果,经过一定的计算,做出在一定概率意义上应该 接受的那种假设的推断。 12．方差分析：又称“变异数分析”或“F检验”,用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。 13．小概率原理：一个事件如果发生的概率很小的话,那么它在一次试验中是几乎不可能发生的,但 在多次重复试验中几乎是必然发生的,数学上称之小概率原理。 15．决定系数：决定系数定义为相关系数r的平方 16．随机误差：在实际相同条件下,多次测量同一量值时,其绝对值和符号无法预计的测量误差。 17．系统误差：它是在一定的测量条件下,对同一个被测尺寸进行多次重复测量时,误差值的大小和 符号（正值或负值）保持不变；或者在条件变化时,按一定规律变化的误差 二. 判断题（每题2分,共10分） 1. 在正态分布N(μ ;σ)中,如果σ相等而μ不等,则曲线平移, ( ) 2. 如果两个玉米品种的植株高度的平均数相同,我们可以认为这两个玉米品种是来自同一总体（） 3. 当我们说两个处理平均数有显著差异时,则我们有99%的把握肯定它们来自不同总体. 4小概率原理是指小概率事件在一次试验中可以认为不可能发生（） 5 激素处理水稻种子具有增产效应,现在在5个试验区内种植经过高、中、低三种剂量的激素处理的水稻种此试验称为三处理五重复试验（） 6.系统误差是不可避免的,并且可以用来计算试验精度。（） 7.精确度就是指观察值与真值之间的差异。（） 8. 实验设计的三个基本原则是重复、随机、局部控制。（） 9. 正交试验设计就是从全部组合的处理中随机选取部分组合进行试验。（） 10.如果回归方程Y=3+1.5X的R2=0.64,则表明Y的总变异80%是X造成。（） 三. 简答题（每题5分共20分） 1. 完全随机试验设计与随机区组试验设计有什么不同? 2. 什么是小概率原理?在统计推断中有何 作用? 3. 什么是多重比较中的FISHER氏保护测验?4. 样本的方差计算中,为什么要离均差平方和 除以n-1而不是除以n? 5. 如果两个变量X和Y的相关系数小于0.5,是否它们就没有显著相关性? 6. 单尾测验与双尾测验有何异同? 高考生物实验设计专题复习 一、典型高考试题分析 实验设计题是近年高考的常见试题.我们应对这些典型实验设计的高考试题进行分析，把握其命题规律、题型特征和答题要求. 例1．〔2009广东36〕〔8分〕 小王发现黑暗中生长的大豆幼苗比阳光下生长的大豆幼苗高得多.请设计一个实验方案，探究不同光照强度对大豆植株高度的影响，并预测实验结果. 实验材料和用具：大豆种子〔200粒〕、光照培养箱〔光照强度范围0-10000 Lux，温度、湿度等均可自行设定〕、培养皿、直尺等. 〔1〕实验方案： 〔2〕实验结果预测： 例2：〔2010广东29〕〔16分〕 假设你去某饲料研究所进行课外实践活动，需要完成以下任务： 〔1〕选用恰当的试剂检测某样品中是否含有蛋白质.提供的试剂有：①碘液，②苏丹Ⅲ溶液，③双缩脲试剂，④斐林试剂.你选用的试剂应该是；蛋白质与相应试剂反应后，显示的颜色应为 . 〔2〕完善以下实验设计并回答问题. 探究A动物蛋白对小鼠生长的影响 资料：饲料中的蛋白含量一般低于20%；普通饲料可维持小鼠正常生长； A动物蛋白有可能用于饲料生产. 一、研究目的： 探究A动物蛋白对小鼠生长的影响. 二、饲料： 1、基础饲料：基本无蛋白质的饲料； 2、普通饲料（含12%植物蛋白）：基础饲料+植物蛋白； 3、试验饲料：基础饲料+A动物蛋白. 三、实验分组： 实验组号小鼠数量（只）饲料饲养时间（天） 1 10 基础饲料 21 2 10 试验饲料1（含6% A动物蛋白） 21 3 10 试验饲料2（含12% A动物蛋白） 21 4 10 试验饲料3（含18 %A动物蛋白） 21 5 10 试验饲料4（含24% A动物蛋白） 21 6 10 ⅠⅡ 备注：小鼠的性别组成、大小、月龄、喂饲量和饲养环境均相同. 四、实验方法和检测指标：略 ①实验组6中，Ⅰ应该为，原因是； Ⅱ应该为，原因是； ②要直观和定量地反映小鼠的生长情况，可以测量小鼠的和 . 例3：〔2011广东29〕〔16分〕 中国的饮食讲究“色香味“，颜色会影响消费.小李同学拟研发“绿色”食用色素，他以生长很快的入侵植物水葫芦为材料进行如下实验. I.提取叶绿素 Ⅱ.探究pH对叶绿素稳定性的影响 取一些叶绿素粗产品，配成一定浓度的溶液，于室温〔约25℃〕下进行实验. 方法和结果如下表. 生物统计复习题集（植物保护专业） 一、 名词解释（带*的要举例说明） 精确度 : 试验中同一性状的重复观察值彼此接近的程度 。 抽样分数：一个样本所包含的抽样单位数与总体所包含的抽样单位数的比。 小区：在田间试验中，安排一个处理的小块地段。 简单效应：同一因素内两种水平间试验指标的差异。 整群抽样*从总体中随机抽单位整群，再在每一群内进行全部抽样单位的调查观察。 简单随机抽样和分层随机抽样编号较多，田间来回走动多。 例：有10厢，每厢100株，现f=10%，即查100株；可以随机抽一厢，每株都查，整群抽样；也可以每厢都查，每厢随机抽10株，分层随机抽样。 空白试验：为精细地测定土壤差异程度，在整个试验地上种植单一品种的作物并规范化管 理，收获时将整个试验地划分为面积相等的若干单位分开收获，从各单位产量估计整个田块肥力差异程度及其分布状况。 单因素试验*:在同一试验中只研究某一个因素的若干处理。如品比试验，除品种外其它条 件尽量一致，研究单个因素（品种）的效应，但不能了解几个因素间的相互作用。 随机误差: 由未知或虽已知但一时无法控制的原因所引起的试验误差。使数据相互分散， 影响数据的精确性。 参数*：由总体的全部观察值而算得的总体特征数。如总体平均数。 样本* ：从总体中抽取若干个体进行研究，这些个体的组成称之。样本：30 m 2中幼虫数 试验方案:根据试验目的与要求所拟定的进行比较的一组试验处理的总称 多因素试验*:在同一试验中同时研究两个或两个以上的因素，各个因素分为不同水平，各 因素不同水平的组合构成处理。如上例肥料，密度的二因素三水平试验。它既可研究一个因素在另一个因素的各个不同水平上的平均效应，又可探索这两个因素间的交互作用。 水平*:因素内量的不同级别或质的不同状态。如某类肥料的多少。 局部控制：分范围分地段地控制非处理因素，使之对各试验处理小区的影响趋向于最大程 度的一致，以降低试验误差。 接受区域：对于x 的抽样分布，如以显著水平α作为接受或否定假设的界限，则x u αμσ±以内的区域称之。 生物统计学复习资料 第一章 1.生物统计学的基本作用： 1)提供整理和描述数据资料的科学方法，确定某些性状和特征的数量特征。 2)判断试验结果的可靠性 3）提供由样本推断总体的方法 4）提供试验设计的一些重要原则 3.总体：具有相同性质的个体所组成的集合 4.个体：组成整体的基本单元 5.样本：从总体中抽出的若干个体所构成的集合 6.变量：相同性质的事物间表现差异性的某项特征。按其性质分为连续变量和非连续变量。变量可以是定量的，也可以是定性的。 7.连续变量：表示在变量范围内可抽出某一范围的所有值 8.非连续变量：也称离散型变量，表示在变量数列中，仅能取得固定数值，并且通常是整数。 9.常数：是不能给予不同数值的变量，它代表事物特征和性质的数值，通常由变量计算而来，在一定过程中是不变的。 10.参数：对总体特征的度量 11.统计数：由测定样本的全部重复观测值算得的描述样本的特征的数。 12.效应：试验因素相对独立的作用 13.误差：是试验中不可控因素所引起的观测值偏离真值的差异 14.随机误差：由于试验中许多无法控制的偶然因素所造成的试验结果与真实结 果之间的差异，不可避免。 15.系统误差：由于试验处理以外的其他条件明显不一致所产生的带有倾向性或 定向性的偏差，可避免。 16.错误：是指在试验过程中，人为因素所引起的差错。 17.准确性：在调查或试验中某一试验指标或性状的观测值与真实值接近程度 18.精确性：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程度的 大小。 第二章 1．次数分布：在不同区间内变量出现的次数所构成的分布。 2.资料根据生物的形状特性，可分为数量性状和质量性状 高三生物实验专题 理科综合下生物学科高考在纲对实验能力的要求： 1?能独立完成“生物知识和内容表”所列实验。包括理解实验目的、原理、方法和操作步骤，掌握相关的操作技能，并能将这些实验涉及的方法和技能进行综合的运用。（教材基 础实验）。 2?具备验证简单生物学事实的能力，并能对实验现象和结果进行解释、分析和处理。（验 证实验） 3?具有对一些生物学问题进行初步探究的能力。包括运用观察、实验与调查、假说演绎、建立模型与系统分析等科学研究方法。（探究实验） 4?能对一些简单的实验方案作出恰当的评价和修改。（评价和修改） 近年来,生物高考试题中的实验及实验设计已成为一种稳定的重要题型,每年都作为大 题出现。有关实验方面的内容，是许多考生的弱点，应引起充分重视。这类题目有一定难度，学生在高考中得分率很低。但是万变不离其宗，要得高分，实验的复习，应该立足于对基本实验方法、实验技能、实验思维的强化和巩固着手，培养学生的实验分析、实验设计等实验能力。如何进行实验设计？ 一、实验设计的基本方法： （1）了解题目要求；（2）明确实验目的；（3）分析实验原理；（4）熟悉实验器材；（5）确定实验思路；（6）设计实验步骤；（7）预测实验结果；（8）得出实验结论。 二、如何运用基本方法分析实验题： ㈠了解题目要求题目给出了哪些条件？给出了什么样的材料用品？要求回答什么问题？ ㈡明确实验目的实验的最终目的是要解决什么问题？明确实验目的关键在明确题目中的实验是验证型还是探究型的。验证型实验有明确的结果，通过实验加以验证，结论往往只有一个；探究型实验的现象和结果是未知的或不确定的，结论也往往有多个。实验目的是解实验题的方向，原理阐述、步骤设计、结果预测、实验分析、实验结论等都需要围绕实验目的进行，否则无异于南辕北辙。实验的结论要和实验的目的相对应。验证性实验的结论也就是实验的目的。 ㈢分析实验原理 实验原理是实验中关键步骤的理论基础，要分析实验中用哪些基本科学理论知识（源于学习过的基本概念、原理和规律等）。为实验步骤的设计，实验结果的预测，分析实验得出结论提供科学的理论依据，也就是联系所学的理论知识，这样才能做到有理有据。 ㈣分析实验器材认真分析所提供的仪器、药品、试剂等，从中选出实验的必备条件。实验的器材也会给实验变量的确定和对照实验的设计以及实验步骤的设计提供启示。高考时，为让考生的试验设计及分析能有一定的范围，命题者往往通过给出实验用具来进行限制，同时，有些命题背景学生并不熟悉，命题者会通过给出实验用具加以提示。因此，分析实验用具往往是解题的突破口，可以让实验题的解答（尤其是实验步骤的描述）严密不丢分。解题时，可将实验用具可以分为三类：生物材料；一般用具和药剂；特殊用具或药剂。在分析实验用具的过程中，会使考生的实验设计逐渐清晰明了。 ㈤确定实验设计的思路根据实验的目的、原理而进行的思维过程，构建实验设计的基本框架，是实验设计的蓝图。 ㈥设计实验步骤 设计实验步骤要遵循实验设计的基本原则，要应用题目中所给的条件，并分析这些条件起什么作用和 ,生物统计 1，总体：根据研究目的确定的研究对象的全体 2、个体：总体中的一个研究单位 3、样本：实际研究中的一类假象总体 4、样本含量：样本中所包含的个体数目称为样本含量或大小 5、随机样本：一类从总体中随机抽得到的具有代表性的样本 6、统计量：由样本计算的特征数 7、参数：由总体计算的特征数 8、精确性：指在试验或调查中某一试验指标或性状的重复观察值彼此接近的程度9、系统误差：系统误差又叫做片面误差。它是在一定的测量条件下，对同一个被测尺寸进行多次重复测量时，误差值的大小和符号（正值或负值）保持不变；或者在条件变化时，按一定规律变化的误差。 10、偶然误差：一类由于偶然的或不确定的因素所造成的每一次测量值的无规则变化（涨落），叫做偶然误差，或随机误差。 11、连续性变数资料：指用量测方式获得的数量性状资料 12、离散型变数资料：指用计数方式获得的数量性状资料 13、算术平均数：指资料中的各观测值的总和除以观测值个数所得的商，简称平均数或均数 14、平均数：资料或代表数，主要包括算术平均数，中位数，众数，几何平均数及调和平均数 15、标准差：是各数据偏离平均数的距离的平均数，它是离均差平方和平均后的方根，用σ表示。 16、方差：度量总体(或样本)各变量间变异程度的参数(总体)或统计量(样本)。 17、离均差平方和：样本各观测值变异程度大小的另一个统计数 18、试验：在一定条件下对自然现象所进行的观察或试验统称为试验 19、随机事件：随机试验的每一种可能结果 20、概率：事件本身所固有的数量指标，不随人的主观意志而改变，人们称之为概率 21、正态分布：若连续性随机变量X的概率分布密度函数，则X服 从正态分布 22、标准正态分布：我们把平均数u=0,σ2 ＝1时，称为标准正态分布，记为N（0， 1） 23、双侧概率：我们把随机变量X在平均 数u加减不同倍数标准差σ区间 （u-kσ,u+kσ）之外，取值的概率称为双 侧概率 24、单侧概率：对应于两尾概率可以求得 随机变量x小于小于u-kσ或大于u+kσ的 概率 标准误：反映样本平均数的抽样误差的大 小的一种指标 25、假设检验（显著性检验）：假设检验是 数理统计学中根据一定假设条件由样本推 断总体的一种方法。 26、t检验：两总体方差未知但相同，用 以两平均数之间差异显著性的检验。 27、无效假设:被检验的假设，通过检验可 能被否定，也可能未被否定。 28、备择假设：是在无效假设被否定时准 备接受的假设。 29、显著水平：用来确定无效假设是否被 否定的概率标准。 30、Ⅰ型错误：把非真实差异错判为真实 差异。 31、Ⅱ型错误：把真实差异错判为非真实 差异。 32、双侧检验（双尾检验）：利用两侧尾部 的概率进行的检验。 33、单侧检验（单尾检验）：利用一侧尾部 的概率进行的检验。 34、分位数：又称百分位点。若概率 0 统计选择题 1，由于（1，研究对象本身的性质）造成我们所遇到的各种统计数据的不齐性。 2，研究某一品种小麦株高，因为该品种小麦是个极大的群体，其数量甚至于是个天文数字，该体属于（4，无限总体） 3，从总体中（2，随机抽出）一部分个体称为样本。 4，用随机抽样方法从总体中获得一个样本的过程称为（3，抽样） 5，身高，体重，年龄这一类数据属于（3，连续型数据；1，度量数据） 6，每10个中男性人数，每亩麦田中杂草株数，喷洒农药后每100只害虫中死虫数等，这一类数据属于（1，离散型数据；2，计数数据） 7，把频数按其组值的顺序排列起来，称为（3，频数分布） 8，以组值作为一个边，相应的频数为另一个边，做成的连续矩形图称为（2，直方图）9，绘制（4，多边形图）的方法是在坐标平面内点上各点（中值，频数），以线段连接各点，最高和最低非零频数点与相邻零频数点相连。 10，累积频数图是根据（3，累积频数表）直接绘出的。 11，样本数据总和除以样本含量，称为（算数平均数 12，已知样本平方和为360，样本含量为10，以下4种结果中（2，6.0）是正确的标准差。 13，概率的古典定义是（2，基本事件数与事件总数之比） 14，下面第（2，概率是事物所固有的特性） 15，对于事件A和B，P（A∪B）等于（2，P（AB）） 16，对于事件A和事件B，P（A|B）等于（P（AB）/P（B）） 17，对于任意事件A和B，P（AB）等于（P（B）P（B|A）） 18，下述（3随机试验中所输入的变量）项称为随机变量 19，关于连续型随机变量，有以下4种提法，其中（1，可取某一区间内的任何数值）20，总体平均数可以用以下4种符号中的一种表示，它是（2，μ） 21，样本标准差可以用以下4种符号中的一种表示，它是（1，s） 22，在养鱼场中，A鱼塘的面积占10%，A鱼塘中鱼的发病率为1%，问从养鱼场中任意捕捞一条鱼，它既是A鱼塘，又是生病的鱼的概率是（4,0.003） 23，以下4点是描述连续型随机变量特征的，其中（2，f（x）=lim △x→0P（x 高中生物实验设计专题复习与总结实验设计是生物实验中的一种常见题型，它能较全面的考查学生的实验知识和基本技能，分析问题和解决问题的能力以及创造能力，因而在高考中相对稳定。由于学生缺乏实验设计系统的理论知识，因此，遇到这类题型，就会感到无从下手，导致考试中严重失分。现将有关实验设计的基本理论、实验设计的思路方法和常见的题型等进行归纳总结，增加学生理论知识，提高学生分析问题和解决问题的能力。 一、实验设计的基本内容 （一）实验名称或课题（是关于什么内容的实验）； （二）实验目的（要探究或者验证的问题或事实）； （三）实验原理（进行实验所依据的科学道理，隐含着实验假设和预期）； （四）实验材料和条件（进行实验的主要对象，完成该实验必备的仪器、设备、药品等）； （五）实验方法与步骤（实验采用的方法及必需的操作程序）； （六）实验测量或观擦与记录（对实验过程及结果应有科学的测量手段、观擦指标与准确的记录）； （七）实验结果预测及分析（能够预测可能出现的实验结果并分析其原因）； （八）实验结论：对实验结果进行准确的描述并给出科学的 结论。 二、实验设计的基本原则 （一）科学性原则。所谓科学性，是指实验目的要明确，实验原理要正确，实验材料和实验手段的选择要恰当，整个设计思路和实验方法的确定都要依据生物学基本知识和基本 原理，不能主观臆造。如：酸碱度对酶活性的影响，酶的高效性实验的顺序等。 （二）单一变量原则 1、变量：或称因子，是指实验过程中所被操作的特定因素或条件。按性质不同，通常可分为两类： （1）实验变量与反应变量。实验变量，也称为自变量，指实验中由实验者所操纵的因素或条件。反应变量，亦称因变量，指实验中由于实验变量而引起的变化和结果。通常，实验变量是原因，反应变量是结果，二者具有因果关系。实验的目的在于获得和解释这种前因后果。例如，在“温度对酶活性的影响”的实验中，所给定的低温（冰块）、适温（37℃）、高温（沸水浴）就是实验变量。而由于低温、适温、高温条件变化，唾液淀粉酶水解淀粉的反应结果也随之变化，这就是反应变量，该实验即在于获得和解释温度变化（实验变量）与酶的活性（反应变量）的因果关系。 （2）无关变量与额外变量。无关变量，也称控制变量，指实验中除实验变量以外的影响实验现象或结果的因素或条 《生物统计附试验设计》复习题 (考试共有五种题型:其中名称解释5道共10分,单选10道共10分,判断题10道共10分,计算题4道共60分,问答题2道共10分) 一、名词解释题 1.总体： 4.准确性： 7.系统误差： 8.样本： 11.随机样本： 12.样本容量： 13.假想总体：， 15.数量性状资料： 17.全距： 18.简单表： 20.众数： 21.样本标准差： 22.几何平均数： 23.算术平均数： 24.调和平均数： 26.离均差： 28.变异系数： 29.统计推断： 30.小概率事件实际不可能性原理： 31.显著水平： 32.I型错误： 34.非配对设计： 35.配对设计：， 37.试验处理： 38.试验指标： 39.重复： 40.试验单位： 41.因素水平： 42.多重比较。 44.独立性卡方检验： 46.相关分析： 47.回归分析： 51.相关系数： 52.试验设计（狭义）： 53.试验方案： 56.局部控制： 57．完全随机设计: 59.多因素试验： 试验中只进行一种因素的测定 62.完全随机抽样： 二、单项选择题 1、单因素方差分析的数学模型是（）。 ①x ij =μ+αi+εij ②x ij =μ+αi③x i =μ+αi+βj +εij ④x ij =αi +εij 2、.在单因素方差分析中一定有（） ①ＳＳＴ＝ＳＳt＋ＳＳｅ②ＳＳt〉ＳＳｅ③ＳＳt＝ＳＳｅ④ＳＳt<ＳＳｅ 3、一元线性回归的假设检验（）。 ①只能用t检验②只能用Ｆ检验③两者均可④两者均不可 4、在单因素方差分析中一定有（） ①ｄｆＴ＝ｄｆt＋ｄｆｅ②ｄｆＴ≠ｄｆt＋ｄｆｅ ③ｄｆＴ＝ｄｆt ④ｄｆt=ｄｆe 5、简单相关系数的取值范围是（） ①-1生物统计学重要知识点
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