水产 生物统计 与 试验设计

水产生物统计与试验设计目录•绪论•水产统计学的概念与功能•水产统计学的特点•常用统计术语•资料的整理与基本分析•资料的采集与核对•资料的整理•常用统计图表•平均数•变异数•正常值范围的确定•分布与统计推断•正态分布•二项分布与泊松分布•样本平均数的抽样分布•χ2分布、t分布和F分布•统计推断的意义和原理•参数估计•均数差异显著性检验•单个平均数的假设检验•成组资料的两个平均数的假设检验•配对资料两平均数检验•率的假设检验•方差分析•基本假定和数据转换•完全随机设计资料的方差分析•随机区组设计资料的方差分析•析因设计资料的方差分析•系统分组设计资料的方差分析•Chisquare检验•χ2检验的原理•适合性检验•独立性检验•相关与回归分析•简单相关•直线回归•曲线回归•多元线性回归分析•抽样调查•抽样调查的基本概念和意义•抽样方案的制订•抽样调查的方法•抽样规模的确定•水产抽样调查的点估计•试验设计•试验设计的原则与注意问题•单因素试验设计•多因素试验设计•参考书目•附表使用教材：水产试验统计学谢庄，章元明中国农业科技出版社，北京1998年4月生物统计学张勤中国农业大学出版社，北京2008年2月参考书目•DunnOJandVAClark.AppliedStatistics：AnalysisofVarianceandRegression,2ndEdition.JohnWiley&Sons,Inc.1987•GerryPQMichaelJK著.蒋志刚，李春旺，曾岩主译.生物试验设计与数据分析.北京：高等教育出版社2003•GloverT&KMitchell.AnIntroductiontoBiostatistics.北京：清华大学出版社，2001.麦格劳-希尔（McGraw-Hill）教育出版集团2001•PetrieAPWatson.StatisticsforVeterinaryandAnimalScience.BlackwellScienceLtdOxford1999•SnedecorGWandWGCocheran.StatisticsMethods.7thEdition,Ames,Iowa,USA.TheIowaStateUniversityPress1980•杜荣骞主编.生物统计学.第二版.北京：高等教育出版社2003•方积乾，陆盈主编.现代医学统计学.北京：人民卫生出版社2002•冯学民，周鸿飞.试验与统计.哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社2002•盖钧镒.试验统计方法.北京：中国农业出版社2004•高惠璇.使用统计方法与SAS系统.北京：北京大学出版社2001•李春喜，王志和，等.生物统计学（第二版）.北京：科学出版社2002•林德光.生物统计的数学原理.沈阳：辽宁人民出版社1982•马斌荣.医学统计学（第一版）.北京：人民卫生出版社2001•明道绪.生物统计附试验设计（第三版）.北京：中国农业出版社2002•莫惠栋.农业试验统计（第二版）.上海：上海科学技术出版社1992•吴仲贤.生物统计（第一版）.北京：北京农业大学出版社1993•谢庄，贾青.兽医统计学.北京：高等教育出版社2005•谢庄，章元明.水产试验统计学.北京：中国农业科技出版社1998•徐继初.生物统计及试验设计（第一版）.北京：中国农业出版社1992•杨德.试验设计与分析.北京：中国农业出版社2002•杨运清，王义通，肖艳红.生物统计学.哈尔滨：哈尔滨工程大学出版社1998•俞谓江，郭卓元.畜牧试验统计.贵阳：贵州科技出版社1995•张启能.数据处理试验设计模型建立.北京：中国农业大学出版社2000张勤，张启能.生物统计学.北京：中国农业大学出版社2002•张文彤.SPSS11统计分析教程.北京：北京希望电子出版社2002第一章绪论本章主要介绍水产统计学的概念、特点和基本内容学习统计学的要求介绍总体和样本，变异、变数和变量，参数和统计量，系统误差和随机误差，准确度和精确度等水产统计学科常用术语第一节水产统计学的概念与功能将概率论和数理统计学原理应用于生物现象中带有随机性的数量变化的研究，就形成了生物统计学（biostatistics、biometer）水产统计学是生物统计学的一个分支：应用概率论和数理统计学原理和方法研究如何用有效的方法收集、整理、分析水产学科研究与生产实践中产生的带有随机性的数据（data）对所研究的问题作出统计推断提供决策依据的这样一门学科生物统计学对水产学科的科学研究、疾病防治、生产实践正起着越来越重要的促进作用工欲善其事必先利其器统计学就其本质来说，是数学数学的三大分支：经典数学——算术、代数、几何、微积分等数理统计——模糊数学——统计的历史很古老起源于古代国家的征税：古罗马、中国、古埃及等大禹治水后大会诸侯于会稽山，进行各部落住民的调查（稽），从而征税会稽山一名由此而来现在的很多统计学内容还是由古老统计延伸而来但数理统计（包括生物统计学）其内涵已有非常大的改变水产统计学的基本功能大致有以下几方面内容：对资料进行整理和描述用局部数据来推断和估计全体研究对象的特征通过显著性检验来鉴定试验效应寻找因素间的相互关系提供试验设计的一般原则和方法统计学的特点概率性——所有事件的出现都是随机的，人们没有绝对的把握认为某一事件一定会出现，或一定不会出现；所有事件的出现都有一定的概率保证二元性——理论和实践的结合，以实践为重归纳性——由特殊到一般、由局部到全体、由样本到总体（与演绎相对）从水产科研实践中所得到的数据资料具有变异性、随机性和复杂性学习水产统计学的目的就是要使用统计学的原理和方法来定量地处理和分析生物数据的这些变异性、不确定性和复杂性，从而得出最令人信服的结论，以阐明事物发展的规律水产统计学是水产学科中的一个重要工具它能帮助水产工作者发现隐藏在纷繁复杂的表面现象下面的客观规律试验设计（experimentdesign）正确地确定抽样方案，正确地对将要进行的试验进行科学设计是统计工作的基础在试验工作进行之前，应用统计学原理，制订出合理的试验方案，如最适样本大小，最佳样本配置，正确的试验动物种类，试验整个过程的安排等使我们可以用最少的人力、物力、财力和时间，获得尽可能多的、可靠的信息和资料进行统计分析，得到可信的科学结论如何学习水产统计学？首先，确立统计学的思维方式，学会用统计学的思想来武装自己的头脑，用统计学的思考方式来观察世界，观察周围的事物其次，在水产科研、生产、推广等方面要用好用活统计学，除了学好统计学，掌握统计学的基本原理、计算公式、数学概念和含义、具有一定的电脑知识和操作技能外，还必须有坚固、扎实的水产专业方面的知识，丰富的水产实践经验最后，用水产统计学处理和分析每一批资料、每一批数据，都必须有充分的生物学意义和水产学意义，而所作的试验也必须有水产学科的理论意义和实践意义因此，水产统计学的学习，统计学方法的应用不能孤立地、单独地进行，它必须紧密结合水产学科实践，以取得具有指导意义的结果学习生物统计学的要领领会并牢记概率性是统计学的精髓，即概率性无时无刻不存在于统计学中跳出经典数学的思维方式，有变量的头脑和统计学思想；经典数学的目的是得到计算结果，而生物统计得到计算结果仅是手段，其目的是用计算结果来进行估计和得出一般性的结论知道每一种统计方法的使用范围、使用场合及如何使用统计公式的含义、及如何使用多做习题、多看参考文献；整理好笔记第二节常用统计术语总体和样本总体（population）：具有相同性质的所有观测值所组成的集合（set）在实际工作中只能对总体中具有代表性的一小部分进行研究被研究的这一小部分（子集合subset）观测值必须来自于这一总体，并具有很好的代表性这样的一批观测值的子集合就称为样本（sample）从总体中得到样本的过程称为抽样（sampling）一个样本内观测值即变量的个数，称为样本含量，用n表示（sizeofsample）有限总体的大小用N表示由于抽样往往是随机（random）的，因此抽样是随机抽样（randomsampling简称为抽样），随机抽样所得到的样本称为随机样本（randomsample简称为样本）总体具有时、空性（具有时间和空间的概念）总体有有限总体与无限总体之分总体可分为实总体与虚总体两种有限总体总是实总体；但实总体不一定是有限总体，虚总体也不能肯定就是无限的总体有常量性总体的特征值一般是常量总体的不可知性总体的特征值往往是未知的另：统计学中的总体和样本一般是指数据或资料而试验设计中的总体和样本一般是指动物个体总体与样本的关系：样本必须来自于总体样本必须能代表总体中文中有许多与总体、样本这一概念有关的成语，如：一叶知秋管窥蠡测尝鼎一脔总体与样本关系不好（或样本太小）的例子：一叶障目盲人摸象独木不成林Oneswallowdoesnotmakeasummer变异和变量在实践中，无论是总体还是样本，无论是调查还是试验，所得到的数值都是有差别的，这种差别在统计学中称为统计数据的变异（variation）具有变异性质的数量在生物统计学中就称为变量（variate）变量在某一个体具体表现出来的数值又称为变数或观测值（observedvalue）、数据（data）、资料（data）变量是和常量（constant）相对应的一个概念参数和统计量用来描述总体特征的数值称为参数（parameter）由样本观测值计算得到的描述样本特征的数值称为统计量（statistic）参数用希腊字母表示统计量用拉丁字母表示参数一般为一常量，需通过样本的统计量来进行估计（estimation）从同一总体中抽取不同的样本所计算得到的同一性质的统计量是不会相同的，因此统计量是变量这些统计量都可以用来无偏（unbias）地估计参数误差在生物学科中，人们几乎无法把非试验条件绝对地控制在同一水平上，同时试验对象也是错综复杂的生物体，因此，很难使所得到的试验结果完全符合真值试验结果和真值之间的这种差异和偏离，就是误差（error）误差按其来源和性质可分为系统误差（systematicerror）和随机误差（randomerror）系统误差指由于某些特定的非试验条件所造成的使试验结果朝某一个方向发生有规律的偏移造成系统误差的原因有以下几种：度量工具的不正确或未经校正试验仪器及其读数器发生偏差或未经校正外界试验条件发生了很大的变化观测时间及顺序的影响试验人员操作及观测时的偏爱和习惯试验动物分组时发生的偏差等这些因素都会使得试验结果有规律地偏离真值；由于系统误差影响了试验的准确性，因此应当在试验前就加以预防和克服；一般来说，系统误差是能被消除的随机误差指由种种偶然因素引起的、无法加以预测和控制的无规律的偏差随机误差又称为偶然误差随机误差的大小、方向都无法确定消除系统误差以后，试验过程中主要的误差来源就是随机误差在不发生歧义的情况下，随机误差简称为误差如果观测次数足够多的话，随机误差有统计学上的意义每一次观测所产生的随机误差都是独立发生的，且服从一定的规律通过各种手段可以把随机误差有效地缩小到最低的程度随机误差是进行统计假设检验的基础降低随机误差，可以提高试验的精确性，可以更好地区别误差效应和处理效应，使得试验结果更正确，对试验处理间的差异所作出的评定更准确、更可靠错误（mistake）由于工作人员的粗心大意或不负责任（如仪器使用不当，错读数据，记录不准，任意涂改，凭空杜撰等）所产生的测定值与真值的偏差，称为错误错误不是统计学的研究内容在试验和调查中，错误应当、同时也可以预防，并加以消灭准确度和精确度准确度（accuracy）和精确度（precise）是和两类误差密切相关的准确度指观测值与真值接近的程度当发生系统误差时，观测值都会有规律地向某一个方向偏离真值，因而降低了试验的准确度精确度指在同一处理条件下，同一批观测值间相互接近的程度当随机误差较大时，数据较离散，精确度较低相比之下，准确度是比精确度更重要的一个概念在任何时候，都应当将系统误差降至零或最小程度，或将系统误差化为随机误差，以保证有足够的准确度什么叫统计学思想？下面我们来看一个问