《生物统计附实验设计》实验指导书生物Word格式.docx
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也可直接在输入区域键入$A$1:
$C$6。
③选定“标志位于第一行”(输入区域内含有分组标记),选中“输出区域”,点击该区域框,再点击电子表格的某空白单元格(本例为$J$1),以便显示计算结果,然后点击“确认”按钮,输出计算结果见图7-4。
2.4结果说明
图4给出了蛋长、蛋宽、蛋重的平均数,标准差(SD),标准误差(SE)等描述性统计量。
图7-4描述性统计分析结果
练习:
从两个小区分别随机抽取20株小麦,测其单穗粒数,结果如下表,请在Excel中列出其描述性统计分析结果。
小区号
单穗粒数
26252323262524262827
26232826252727232425
28302921222427262525
21223029282527242328
2.5用Excel作次数分布表和直方图
例2某班50名学生的生物统计学考试成绩数据如下:
79
88
78
50
70
90
54
72
58
71
80
91
95
81
61
73
82
97
83
74
62
63
99
84
64
75
65
66
85
67
68
69
86
59
76
77
87
51
步骤一:
输入数据并排序
①打开Excel工作簿,把本例中的数据输入到A1至A50单元格中。
②对上述数据排序。
结果放到B1至B50。
具体步骤如下:
拖曳鼠标选中A1:
A50单元格区域。
在该处,单击鼠标右键,选中“复制”命令。
拖曳鼠标选中B1:
B50单元格区域。
在该处,单击鼠标右键,选中“粘贴”命令。
再次选中B1:
B50,选择“数据”下拉菜单中的“排序”选项。
出现对话框,选中按递增排序即可。
单击确定。
步骤二:
指定上限
在C3至C7单元格中输入分组数据的上限59,69,79,89,100。
提示:
Excel在作频数分布表时,每一组的频数包括一个组的上限值。
这与统计学上的“上限不在组”做法不一致。
因此50-60这一组的上限为59。
以此类推。
步骤三:
生成频数分布表和直方图
①选择“工具”下拉菜单中的“数据分析”选项。
出现该对话框。
②在“数据分析”对话框种选择“直方图”。
③当出现直方图对话框时,
在“输入区域”方框中输入数据所在单元格区域B1:
B50;
在“接受区域”方框中输入分组数据上限所在单元格区域C3:
C7;
在“输出区域”方框中输入D3,表示输出区域的起点;
在输出选项中,选择“输出区域”、“累计百分比”和“图表输出”。
④点击确定。
⑤为了便于阅读,单击频数分布表中的有“接受”字样的单元格,输入“考试成绩”;
同样,用50-60代替频数分布表中的第一个上限值59,60-70代替第二个上限值69,以此类推,最后,用90-100代替频数分布表中最后一个上限值100。
如果想修改某处的图表格式,可直接双击该处,在出现的对话框中作相应的修改。
⑥删除频数分布表中的“其他”所在行右边三个单元格的内容。
输出结果如图5:
2.6用Excel绘图
我们将继续通过上一个例子来学习如何绘制饼形图。
输入并选取数据。
首先打开Excel工作簿,如上例输入数据,并做出频数工作表。
用鼠标拖曳选中E3:
F8区域,确定了参加统计作图的原始数据范围。
图7-5次数分布表和直方图
利用“图表指南”
作图。
①单击常用工具栏中的按钮“图表指南”。
②出现图表指南对话框,选择“标准类别”标签。
在“图表类型”中用鼠标选一种图表类型。
本例中选择“饼图”。
在“子图表类型”中用鼠标选中第一行的第二个图形,单击“下一步”按钮。
③出现另一个对话框,在“数据区域”方框中输入原始数据所在单元格区域,本例中,使用默认数据即可。
“系列产生在”单选钮中选中“列”。
点“下一步”按钮。
④进入“图表选项”,设置图表属性。
在“图表标题”标签中的“图表标题”文本框中输入“考试成绩比重图”。
在“图例”标签中使用默认值。
在“数据标志”标签中,选中“数据标志”下的单选钮“同时显示百分比及数据标志”,点“下一步”按钮。
⑤确定“图表位置”。
Excel提供两种选择:
作为新工作表插入Excel文档。
作为一个对象插入当前工作表。
本例选择第2种方法,单击“完成”即可。
可依据统计需要,按上述步骤选择不同的图表类型。
输出结果如下:
图7-6考试成绩饼形图
练习其它几种统计图表的绘制:
100只来亨鸡每月产蛋数如下表,请绘制统计图表
14161415171615141312
15141712141314171513
16141516151214121312
14141414161613151416
13171514161414151515
13151315141314161615
14131415131415131413
14121311141414151514
14161414151713141415
16131412141314121715
150尾鲢鱼体长(cm)如下表,请绘制统计图表
564962784147654558555965696273
525260516278664558586057525148
564658707276775666585855535065
635765855958546248634661625738
585254556652485675725737467656
637565485255546271486258465738
545365428366485358464626367655
605458495256826365547565864677
706940565861545352435264585854
785256615954596468515968635263
3.实验仪器、装置、工具及主要材料
Windows98/2000/xp操作系统,安装Excel2000软件。
4.实验方法与步骤
4.1Excel分析工具库的安装
4.2Excel分析工具库的运行
4.3用Excel进行描述统计分析
4.4用Excel作次数分布表和直方图
4.5用Excel绘图
5.注意事项
按时递交试验报告。
6.预习要求
资料的整理,平均数、标准差、标准误的计算。
7.问题讨论
利用网上搜索,查找正在农业、医学、生物等方面应用的统计分析软件,了解其有关功能,写出一份某个统计分析软件基本功能介绍及应用的研究性学习论文。
实验二方差分析
掌握方差分析、多重比较的基本方法。
掌握试验结果的数据转换及分析。
2学时
验证
2.1单因素试验资料的方差分析
①计算各项平方和与自由度
其中称为矫正数
②列出方差分析表,进行F检验
方差分析表
变异来源
平方和
自由度
均方
F
F0.05
F0.01
处理间
SSt
dft
MSt
MSt/MSe
处理内
SSe
dfe
MSe
总变异
SST
dfT
③处理平均数间的多重比较
最小显著差数(LSD)法:
最小显著极差法(LSR)法:
2.2常用的数据转换方法
①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。
转换的方法是求出原数据的平方根
。
若原观测值中有为0的数或多数观测值小于10,则把原数据变换成
对于稳定均方,使方差符合同质性的作用更加明显。
变换也有利于满足效应加性和正态性的要求。
②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,则将原数据变换为对数(lgx或lnx)后,可以使方差变成比较一致而且使效应由相乘性变成相加性。
如果原数据包括有0,可以采用lg(x+1)变换的方法。
一般而言,对数转换对于削弱大变数的作用要比平方根转换更强。
例如变数1、10、100作平方根转换是1、3.16、10,作对数转换则是0、1、2。
③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。
转换的方法是求出每个原数据(用百分数或小数表示)的反正弦
,转换后的数值是以度为单位的角度。
二项分布的特点是其方差与平均数有着函数关系。
这种关系表现在,当平均数接近极端值(即接近于0和100%)时,方差趋向于较小;
而平均数处于中间数值附近(50%左右)时,方差趋向于较大。
把数据变成角度以后,接近于0和100%的数值变异程度变大,因此使方差较为增大,这样有利于满足方差同质性的要求。
一般,若资料中的百分数介于30%—70%之间时,因资料的分布接近于正态分布,数据变换与否对分析的影响不大。
应当注意的是,在对转换后的数据进行方差分析时,若经检验差异显著,则进行平均数的多重比较应用转换后的数据进行计算。
但在解释分析最终结果时,应还原为原来的数值。
直尺、铅笔、计算器、统计用表、参考资料。
4.1实验方法
①对下列试验试验资料分解平方和与自由度,进行F测验,将分析结果用方差分析表表示;
②列表对该资料进行反正弦转换(
),然后进行F测验,将分析结果用方差分析表表示;
并比较其F测验结果与未进行资料转换的F测验有何区别,为什么?
③对进行反正弦转换资料进一步进行LSR测验,分别采用列梯形表法和标记字母法表示显著性,并将处理平均数反正弦转换数据进行反转换。
4.2作业
对A、B、C、D4个小麦品种各抽取5个样本,统计其黑穗病率结果如下表所示。
试进行F测验、反正弦转换(
)后的F测验,并对进行反正弦转换资料进一步进行LSR测验。
4个小麦品种的黑穗病率
A
B
C
D
0.8
4.0
9.8
6.0
3.8
1.9
56.2
79.8
0.0
0.7
66.0
7.0
3.5
10.3
84.6
1.7
3.2
9.2
2.8
下表是6种溶液以及对照组的雌激素活度鉴定,指标是小鼠子宫重量。
计算各个平均数,做方差分析,若差异是显著的则需做多重比较。
鼠号
溶液种类
对照
1
89.9
84.4
64.4
75.2
88.4
56.4
65.6
2
93.8
116.0
62.4
90.2
83.2
79.4
3
88.8
84.0
88.0
73.2
90.4
4
112.6
68.6
69.4
73.8
87.8
85.6
70.2
将试验资料的分析结果写出实验报告。
预习方差分析,数据转换方法。
试比较试验资料数据转换后分析结果与不进行数据转换直接进行分析所获结果的差异。
实验三单因素试验结果分析
熟悉单因素试验结果分析步骤,掌握单因素试验结果统计分析和试验处理的合并比较方法。
独立完成拉丁方试验结果分析和试验处理的合并比较作业。
2.1拉丁方试验结果分析
2.1.1整理资料:
列制试验结果r×
c表、Tt表
2.1.2分解平方和与自由度
矫正数
总平方和
行间平方和
列间平方和
处理平方和
误差平方和
总自由度dfT=r2-1
行间自由度dfR=r-1
列间自由度dfC=r-1
处理自由度dft=r-1
误差自由度dfe=dfT-dfA-dfB-dfC
2.1.3列出方差分析表,进行F检验
SS
df
MS
横行间
直列间
误差
2.1.4处理平均数间的多重比较
①计算LSRa:
②列处理平均数比较表,推断。
①进行水稻品种比较试验结果进行方差分析(F测验)
②进行元麦种植形式试验结果单一自由度的合并比较
4.2资料与作业
对下列5×
5拉丁方设计的水稻品种比较试验结果进行方差分析(F测验),将测验结果填入方差分析表:
5×
5拉丁方设计的水稻品种比较试验结果
5
B25
E23
A27
C28
D20
D22
A28
E20
B28
C26
E18
D24
A25
A26
E19
B24
C23
D23
B26
A33
水稻品种比较试验方差分析表
DF
行间
列间
处理
误差
总和
预习单因素试验结果分析方法、试验处理单一自由度合并比较方法。
实验四多因素试验结果分析
熟悉多因素试验结果分析步骤,掌握裂区试验结果统计分析。
独立完成裂区试验结果的统计分析。
2.1裂区试验结果的统计分析
SST=SSr+SSA+SSB++SSAB+SSe1+SSe2
1整理资料:
列制t×
r两向表、列制A×
B两向表
2计算各项平方和与自由度:
平
方
和
主区部分
区组
r-1
a-1
误差a
(r-1)(a-1)
SSEa=SSM-SSR-SSA
主区总变异
ra-1
SSM
副区部分
b-1
-
A×
(a-1)(b-1)
SSAB=SSt-SSA-SSB
误差b
a(r-1)(b-1)
SSEb=SST-SSM-SSB-SSAB
总
变
异
rab-1
对裂区试验资料进行F测验。
4.2试验资料
对小麦裂区试验结果进行方差分析(F测验),将测验结果填入方差分析表:
A1
A2
B1
9
7
B2
11
6
12
Ⅰ
Ⅱ
Ⅲ
裂区试验方差分析表
主区
部分
EA
裂区
EB
预习多因素试验结果分析方法。
请查阅相关资料比较裂区试验与条区试验结果分析有何差别?
实验五直线回归与相关
建立直线回归,计算相关系数,进行显著性测验。
2.1进行回归分析
①建立直线回归方程:
②计算直线回归的估计标准误:
③进行直线回归关系的假设测验:
F测验:
④作图
⑤预测
2.2进行直线相关分析
⑴计算相关系数:
⑵进行相关系数显著性测验:
|r|≥
,P≤α相关系数r显著或极显著。
①建立直线回归方程,计算直线回归的估计标准误,作图,进行回归关系显著性测验。
②计算相关系数,进行显著性测验。
4.2试验资料与作业
某地4月份日平均气温(℃)(x)与玉米螟虫蛾峰日(以5月31日为0)(y)资料如下,试进行进行直线回归与相关分析。
某地4月份日平均气温(℃)x
玉米螟虫蛾峰日(以5月31日为0)y
7.6
8
5.8
24
8.7
8.2
6.6
18
7.4
6.9
预习直线回归与直线相关分析方法。
相关系数r显著时直线回归关系一定显著吗?
实验六DPS统计分析软件的应用
了解DPS统计分析系统,掌握DPS统计分析系统统计软件应用方法。
独立上机,完成练习与作业。
2.1DPS统计分析系统简介
DPS统计分析系统是浙江大学唐启义教授开发的统计分析应用软件。
DPS是DataProcessingSystem取首字母缩写而成。
该系统采用多级下拉式菜单,用户使用时整个屏幕犹如一张工作平台,随意调整,操作自如,故形象地称其为DPS数据处理工作平台,简称DPS平台。
DPS平台将数值计算、统计分析、模型模拟以及画线制表等功能融为一体。
DPS系统操作简便,在统计分析和模型模拟方面功能齐全,易于掌握,尤其是对广大中国用户,其工作界面友好,只需熟悉它的一般操作规则就可灵活应用。
DPS统计软件是目前国内唯一一款实验设计及统计分析功能齐全、价格上适合于国内用户的具自主知识产权、技术上达到国际先进水平的国产多功能统计分析软件包。
并在某些方面已处于国际领先地位。
包括均匀设计、混料均匀设计在内的丰富的试验设计功能。
完善的统计分析功能涵盖了所有统计分析内容,是目前国内统计分析功能最全软件包。
独特的非线性回归建模技术实现了“可想即可得”的用户需求,参数拟合精度高。
不断丰富的专业统计分析模块:
随机前沿面
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