山西农业大学信息学院
《试验设计与统计分析》教学大纲
课程名称：试验设计与统计分析
Experiment Design and Statistical Analysis
课程编码：105011
课程类别：专业基础课
学时/学分：48学时/3学分
适用专业：资环、环科等专业
一、前言
1、课程性质
《试验设计与统计分析》，是数理统计学在生物科学领域的应用，主要涉及科学研究中的试验设计、抽样观测和统计推断，是一门应用数学。课程还同时融入国际权威的SAS统计分析，通过上机处理试验实例的数据，巩固和加深理解所学统计原理及方法。课程不仅讨论如何科学地设计试验，而且还讨论如何科学地收集数据、整理数据、分析数据、解释数据和做出结论，是从事科学研究必不可少的基础知识。《试验设计与统计分析》是资环、环科专业的一门专业基础必修
课程。
2、教学目标
通过课堂讲授、课下作业和上机数据处理三个环节的教学过程，使学生掌握基本的试验设计与统计分析方法，掌握试验数据处理的程式步骤和技能。
3、教学要求
针对试验设计与统计分析的学科特点，结合专业的性质，讲授课程时理论与方法并重，力图把统计原理讲解的清晰易懂，使学生了解典型内容的基本原理和方法，理解统计方法的理论背景，掌握一些基本技能，从而培养学生分析解决实际问题的能力。
4、先修课程
高等数学、线性代数、概率论等
二、课程内容
绪论
教学内容及总体要求：
掌握：（1）试验设计与统计分析的概念、特点；（2）总体与样本、样本含量、参数与统计量的概念；（3）统计分析的基本要求。了解：（1）试验设计与统计分析的作用及其主要内容；（2）试验设计与统计分析的发展概况；（3）错误与误差、准确性与精确性的概念。
教学目标：
通过学习，使学生掌握试验设计与统计分析的概念、特点；总体与样本、样本含量、参数与统计量的概念；统计分析的基本要求。
教学方式方法建议：
课堂讲授、课堂讨论
学时：2学时
一、试验在科学研究中的作用
二、试验研究的一般程式及过程
三、试验设计与统计分析的涵义
四、试验设计与统计分析的必要性
五、课程特点与学习方法
六、常用术语和基本概念
思考题：
1、总体与样本、样本含量、参数与统计量的概念；
2、统计分析的基本要求
第一章田间试验设计（6学时）
第一节田间试验设计基础
1、田间试验设计概述
2、试验设计中的基本概念
第二节田间试验的种类
1、按试验性质分类
2、按因子多少分类
第三节田间试验的特点和要求
一、田间试验的特点
二、田间试验的基本要求
第四节试验误差与土壤差异
一、田间试验的误差
二、试验地的土壤差异
三、试验地的选择和培养
第五节田间试验设计原则
一、重复
二、随机排列
三、局部控制
第六节试验小区的控制技术
一、试验小区的面积
二、小区的形状
三、重复次数
四、对照区的设置
五、保护行的设置
六、重复区和小区的排列
第七节常用的试验设计方法
一、完全随机设计
二、随机区组设计
三、拉丁方设计
四、巢式设计
五、裂区设计
掌握：（1）试验设计的概念、特点和基本要求、试验方案的拟定；（2）试验设计的基本原则、作用及其相互关系；（3）完全随机试验设计、随机区组设计的概念及其方法、特点和试验结果的统计分析方法；（4）试验研究中样本含量的估计。了解：（1）拉丁方试验设计的概念、特点和试验结果的统计分析方法；（2）正交设计的概念、特点和试验结果的统计分析方法（选讲）；（3）调查设计；（4）样本含量的确定。
重点是完全随机设计和随机区组设计的设计方法。难点是对裂区设计方法的理解和掌握。
第二章试验结果资料的整理
教学内容及总体要求：
掌握：（1）资料的分类及各种资料的特点；（2）连续性数量性状资料的整理与分组方法及其步骤；（3）平均数的分类、意义及其计算方法；（4）算术平均数的性质；（5）标准差和变异系数的意义、计算及性质；（6）加权法计算平均数、标准差。了解：（1）质量性状资料数量化的方法；（2）质量性状资料的整理；（3）资料整理的必要性；（4）统计表与统计图的用途；（5）常用的统计表与统计图；（6）各种平均数各在何种情况下使用；各种平均数各在何种情况下使用。
教学目标：
通过学习，使学生掌握平均数、标准差和变异系数概念的掌握和应用。难点是对标准差和方差功用的理解、对标准差和方差公式的理解和掌握。
教学方式方法建议：
课堂讲授、课堂讨论
学时：4学时
第一节次数分布
一、次分布表及其制作
二、次数分布图
第二节平均数
一、平均数的概念和功用
二、算术平均数
三、其它几种平均数
第三节变异数
一、极差
二、方差
三、标准差
四、变异系数
思考题：
1、平均数、标准差和变异系数概念
2、简要说明资料整理的目的和意义
第三章理论分布和抽样分布
教学内容及总体要求：
掌握：（1）随机事件（事件）、必然事件、不可能事件的概念；（2）概率的概念及其性质；（3）小概率事件及小概率原理；（4）正态分布的定义、特点及其标准化；（5）正态分布条件下概率计算以及几个重要的特殊概率；（6）二项分布的定义、特点和概率计算以及总体平均数和标准差的计算；（7）样本平均数的抽样分布；（8）标准误的概念、标准误与标准差的区别与联系。了解：（1）概率的客观性；（2）离散型和连续型随机变量的概率分布及其性质；（3）正态分布表的使用；（4）波松分布及其应用；（5）三种分布的联系；（6）t 分布及其概率分布密度曲线的特点。
教学目标：
通过学习，使学生掌握对分布的含义和适用情况的理解。难点是正态分布的概率计算，和对平均数抽样分布。
教学方式方法建议：
课堂讲授、课堂讨论
学时：4学时
第一节概率的基本知识
一、什么是事件
二、什么是概率
三、频率和概率
四、概率的基本性质
五、“小概率实际不可能性”原理
六、复合事件及事件间的关系
七、计算事件概率的法则
第二节二项分布
一、二项总体
二、二项总体的样本总和数总体（抽样总体）
第三节正态分布
i.什么是正态分布？
ii.正态分布有什么重要意义
iii.正态分布曲线的特性
iv.正态分布的概率计算
第四节平均数抽样分布
一、样本平均数的分布
二、样本平均数差数的分布
三、二项总体的抽样分布
思考题：
1、什么是随机实验，它具有哪三个特征
2、什么是小概率不可能原理
3、什么是正态分布，它具有什么特征
4、已知随机变量x-B（100，0.1）求x的平均数和标准差
第四章试验结果的统计假设检验
教学内容及总体要求：
掌握：（1）显著性检验（假设检验）的概念、对象和目的；（2）显著性检验的基本思路；（3）显著性检验的基本步骤、显著水平与两种类型的错误；（4）如何正确理解“差异显著”、“差异极显著”、“差异不显著”；（5）样本平均数差异显著性检验（样本平均数与总体平均数、配对试验、非配对试验）；（6）置信区间、置信度的概念以及正态总体平均数μ的置信区间；了解：（1）假设检验的前提条件；（2）假设检验应该注意的问题；（3）两尾检验与一尾检验；（4）二项总体百分数P的区间估计；（5）百分数资料差异显著性检验，正常值范围的确定。
教学目标：
通过学习，使学生掌握显著性测验的基本原理和测验方法。
教学方式方法建议：
课堂讲授、课堂讨论 学时：4学时
第一节 单个样本平均数的统计假设测验
v. 统计推断的概念和内容 vi.
单个样本平均数的假设测验举例
第二节 两个样本平均数的统计假设测验
一、成组数据 二、成对数据
三、显著性测验的两尾测验和一尾测验 四、显著性测验的两类错误
第三节 参数的区间估计
一、什么是参数的区间估计 二、总体平均数 μ的区间估计 三、总体平均数差数21μμ-的区间估计 思考题：
1、什么是假设检验？假设检验的基本步骤是什么、
2、什么是一尾检验和两尾检验
3、什么是参数的点估计和区间估计
4、对某品种大豆1000粒种子进行发芽试验，有620粒发芽，求该品种大豆种子发芽率置信度为95%与99%的置信区间
第五章 方差分析 教学内容及总体要求：
掌握：（1）方差分析的意义及概念；（2）方差分析的基本假定；（3）试验因素、水平、处理、试验方案等基本概念；（4）方差分析的基本步骤；（5）单因素试验结果的方差分析（包含各处理重复数相等与不等两种情况）；（6）多重比较的方法及结果的表示方法；（7）三种主要的多重比较方法（LSD 法, q 法,SSR 法）的适用条件；（8）两因素交叉分组和系统分组资料的特点；（9）两因素交叉分组资料的方差分析（包含各处理单独观测值和重复观测值两种情况）；（10）数据转换的目的和方法。了解：（1）方差分析的数学模型与期望均方；（2）F 分布及其特点；（3）系统分组资料的方差分析。
教学目标：
通过学习，使学生掌握方差分析的意义及概念；方差分析的基本假定；试验因素、水平、处理、试验方案等基本概念；方差分析的基本步骤；单因素试验结果的方差分析（包含各处理重复数相等与不等两种情况）；多重比较的方法及结果的表示方法。
教学方式方法建议：
课堂讲授、课堂讨论
学时：2学时
第一节方差分析的意义
一、多个样本平均数相比较时，不能用t测验进行两两测验的原因
二、什么是方差分析
三、为什么方差分析极为重要？
第二节方差分析的原理
一、平方和和自由度的分解
二、F测验
三、多重比较
第三节方差分析的基本假定和数据转换
一、方差分析的基本假定
二、数据转换
三、转换资料的分析
思考题：
1、多个处理平均数相互比较为什么不宜用t检验
2、什么是简单效应、主效应、交互效应
3、P149第9、10题
第六章单因素试验的方差分析
教学内容及总体要求：
掌握：不同试验设计方差分析的算法；方差分析表；方差分析结果的解释。了解：不同试验设计方差分析的假设前提。
教学目标：
通过学习，使学生掌握随机区组试验的方差分析。不同试验设计方差分析的算法；方差分析表；方差分析结果的解释。
教学方式方法建议：
课堂讲授、课堂讨论
学时：2学时
第一节完全随机设计试验的方差分析
一、什么是完全随机设计
二、线性模式与有关公式
三、举例说明
第二节第二节随机区组设计试验的方差分析
一、什么是随机区组设计
二、线性模式与有关公式
三、举例说明
第三节第三节拉丁方设计试验的方差分析
一、什么是拉丁方设计
二、线性模式与有关公式
三、举例说明
思考题：
1、两因素随机区组设计试验资料和单因素随机区组设计试验资料的方差分析有何异同
2、P182第2、7、8题
第七章复因素试验的方差分析
教学内容及总体要求：
掌握：二因素随机区组设计和裂区设计方差分析的假设前提和方差分析的方法。
教学目标：
通过学习，使学生掌握二因素随机区组设计假设前提和方差分析的方法。教学方式方法建议：
课堂讲授、课堂讨论
学时：2学时
第一节复因素试验在园艺科研中的重要意义
一、有特殊功能
二、精确度高（误差小）
三、所的结论论据广
第二节二因素随机区组试验方差分析
一、二因素随机区组试验与单因素随机区组试验在设计上的异同
二、两种分析资料在分析方法上的异同
三、举例说明
第三节二因素裂区试验结果的方差分析
一、什么情况下采用裂区设计
二、裂区设计特点
三、裂区设计自由度分析
四、举例说明
思考题：
1、何谓正交设计？正交设计有何特性？
2、P207第2、
3、
4、6题
第八章2χ测验（2学时）
第一节
2
χ
测验的方法
1、什么叫卡方测验
2、
2
χ的基本公式
3、卡方的分布特性和显著性测验第二节适合性测验
1、什么是适合性测验
2、k=2的次数资料
3、k≥3的次数资料
第三节独立性测验
1、什么是独立性测验
2、2×2表的独立性测验
3、2×C表的独立性测验
4R×C表的独立性测验
掌握：（1）卡方检验的对象、分类；（2）卡方的连续性矫正；（3）适合性检验的步骤；（4）2×2表、2×C表、R×2表的独立性检验的步骤；（5）适合性检验和独立性检验的区别。了解：（1）卡方检验的意义、原理以及卡方分布；（2）适合性检验和独立性检验的卡方再分割；（3）R×C表的独立性检验。
本章的难点是对独立性测验适用范围的理解和掌握。
实验：SAS方差分析与均值多重比较。常用田间试验设计的方差分析与均值多重比较。卡方测验、成组比较和成对比较。模型决定系数。
第九章直线相关与回归
教学内容及总体要求：
掌握：直线回归回归方程的建立及意义；直线相关相关系数的计算及意义；
回归方程、回归系数、相关系数的显著性检验；了解：回归与相关的分类；直线回归与相关的关系；应用直线回归与相关的注意事项。
教学目标：
通过学习，使学生掌握直线回归回归方程的建立及意义；直线相关相关系数的计算及意义；回归方程、回归系数、相关系数的显著性检验。
教学方式方法建议：
课堂讲授、课堂讨论
学时：2学时
第一节概述
一、资料与双变数资料在分析上有什么不同
二、界性状间普遍存在什么关系？
三、模型和相关模型
第二节直线回归
一、回归方程
一、回归方程的计算
二、回归图的绘制
三、归的估计标准误
四、归的显著性检验
五、回归的区间估计
第三节直线相关
一、数的图示
二、相关系数的计算公式
三、相关系数的显著性检验
四、决定系数
思考题：
1、归的显著性检验
2、相关系数的显著性检验
第十章“三废”排放统计
教学内容及总体要求：
掌握：污染源统计，污染物排放量的计算，废气排放统计用水、废水排放统计，固体废物排放统计，放射物排放统计。
教学目标：
通过学习，使学生掌握污染源统计，污染物排放量的计算，废气排放统计用水、废水排放统计，固体废物排放统计，放射物排放统计。
教学方式方法建议：
课堂讲授、课堂讨论
学时：2学时
第一节三废的含义及分类
一、废气
二、废水
三、废渣
第二节三废排放统计的基本计算方法
一、污染源统计
二、污染物排放量的计算
三、废气排放统计
四、用水、废水排放统计
五、固体废物排放统计
六、放射物排放统计
思考题：
1、污染物排放量的计算方法
2、污染源的统计
三、教材及教学参考文献
1、拟使用教材
明道绪著，田间试验与统计分析，科学出版社
2、主要参考文献
[1] 莫惠栋. 1992. 农业试验统计(第二版). 上海: 上海科学技术出版社
[2] 范濂. 1983. 农业试验统计方法. 郑州: 河南科学技术出版社
[3] 李春喜, 王文林. 1997. 生物统计学. 北京: 中国农业出版社
[4] 明道绪主编. 2002. 生物统计附试验设计. 北京: 中国农业出版社
[5] 高惠旋. 1995. SAS系统基础统计分析. 北京: 北京大学出版社.
四、学时分配
五、考核方式建议及要求
课程考核方式：平时成绩（出勤、课堂提问、课后作业）、期末考试。期末考试以笔试为主，百分制，考察学生理论基础知识的掌握程度。
成绩评定分数构成：平时40%+期末考查60%
执笔：审核：编制（修订）时间：
广东药学院自编教材试验设计与统计分析 卫生统计学教研室 2014.8
第一章绪论 在医药卫生、食品等专业研究领域，常需要开展大量的试验来确定或验证研究者在科研过程中提出的科学假设，例如临床上研究某种新的降糖药的疗效时，研究者需要将研究对象（如糖尿病患者）随机地分组，使其中一组患者服用研究中的该降糖药，另一组患者服用传统的降糖药，进而比较两组药物的疗效。但在具体的试验实施之前，研究者需要面对很多问题，如试验中试验对象应如何选择和分组？如何在试验过程中避免服用不同试验药物对试验对象心理产生影响，继而影响到最终疗效的判断？选择什么样的指标可更好的反映药物疗效？样本量需要多少？试验数据应如何收集以及运用何种统计方法进行分析等等问题。因为研究过程中研究结果会受到诸多因素影响，如研究对象的年龄、性别和病情可能影响药物疗效，如果不采取科学的方法使这些因素在比较组间分布均衡，就不能得到令人信服的结论。因此为使科学研究在消耗最少人力和物力的情况下，最大限度地减少误差，获得科学可靠的结论，需要在研究开始之前对整个试验过程做出精心安排，制定详细具体的试验实施方案，即进行试验设计（experimental design）。一个科学合理的试验设计，可以达到事半功倍的效果，是试验获得成功的关键。 一、试验设计的基本要素 医学试验包括三个基本要素：即处理因素、试验对象和试验效应。如研究某降糖新药的疗效，处理因素为降糖新药及比较的传统降糖药；研究者需用糖尿病患者作为试验对象；试验效应是能反映药物疗效的指标，如患者空腹血糖或餐后血糖的下降。处理因素作用于试验对象后产生试验效应（图1），三个要素缺一不可，因此试验设计时要先明确三个基本要素，再制定详细的研究计划。 1. 处理因素 处理因素（treatment）是指研究者根据研究目的施加于试验对象，以考察其试验效应的因素。如临床上研究降糖药的疗效，降糖药即为处理因素。在试验过程中处理因素的状态称为水平（level），如比较降糖新药和传统降糖药的疗效，
《 统计预测与决策 》课程教学大纲 Statistical Forecasting and Decision Making 课程代码： 课程性质：专业方向理论课/选修 适用专业：统计 开课学期：7 总学时数：56 总学分数：3.5 编写年月：2007.5 修订年月：2007.7 执 笔：邹辉 一、课程的性质和目的 本课程教学目的在于向学生系统阐述有关统计预测与决策方面的基本知识和一般原理，使学生对统计预测和决策的基本概念、基本方法及其应用有系统地理解和掌握。同时，更为重要的是，通过阐述国内外统计预测和决策方法在经济、金融和管理等领域的综合应用，加深学生对本课程内容的理解和认识，提高学生综合运用统计预测和决策方法以解决现实问题的能力。 二、课程教学内容及学时分配 第一章 统计预测概述（4学时） 本章内容：统计预测的概念和作用，统计预测方法的分类和选择，理解统计预测的步骤本章要求：了解统计预测的概念和作用，统计预测方法的分类和选择，理解统计预测的步骤 第二章 定性预测法（4学时） 本章内容：定性预测概念，定性预测特点，定性预测和定量预测的关系，定性预测的集中主要方法。 本章要求：了解定性预测概念，定性预测特点，定性预测和定量预测的关系，理解定性预测的集中七种主要方法。 第三章 回归预测法（6学时） 本章内容：一元线性回归预测法，多元线性回归预测法，非线性回归预测法、应用回归预测法时应注意的问题。 本章要求：了解非线性回归预测法、应用回归预测法时应注意的问题。理解一元线性回归预测法是指成对的两个变量数据分布大体上呈直线趋势时，运用合适的参数估计方法，求出一元线性回归模型，然后根据自变量与因变量之间的关系，预测因变量的趋势；理解多元线性回归预测法是包括两个或两个以上自变量的回归。多元回归与医院回归类似，可以用最小二乘法估计模型参数，也需对模型及模型参数进行统计检验。 第四章 时间序列的分解法和趋势外推法（6学时） 本章内容：时间序列的分解，时间序列分解模型，趋势外推法。 本章要求：了解经济时间序列的变化受到长期趋势、季节变动和不规则变动这四个因素的影响，了解乘法模型分解的基本步骤，理解选择合适的趋势模型是应用趋势法的重要环节，图形识别和差分法是选择趋势模型的两种基本方法。 第五章 时间序列平滑预测法（6学分） 本章内容： 一次移动平均法和一次指数平滑法，线性二次移动平均法和线性二次指数平滑法，布朗二次多项式（三次）指数平滑法，温特线性和季节性指数平滑法。 本章要求：了解布朗二次多项式（三次）指数平滑法，温特线性和季节性指数平滑法，理解一次移动平均法和一次指数平滑法，线性二次移动平均法和线性二次指数平滑法。 第六章 自适应过滤法（6学分） 本章内容：自适应过滤法的概念与特点，使用自适应过滤法应选择好滤波常数k，对原始数列做标准化处理。 本章要求：了解自适应过滤法优点，使用计算机来进行自适应过滤法的计算掌握自适应过
第十一章实验设计的统计学基本原则 实验（Experiment）：指由研究者主动地决定给予部分实验对象某种处理，给予另部分对象某种对照处理的研究设计形式，这种处理的分配常常是随机的。 实验设计（Experimental design）：是通过良好地计划对象的选择、处理因素的分配、结果指标的测量和资料分析来保证比较组间对象和实验条件是均衡的，实验结果有较好的可比性，并且较好地控制误差以能用较小的样本获取可靠的结论。 一．实验设计的三要素：受试对象、处理因素和实验效应。 1．处理因素（treatment）：根据研究目的，对受试对象施加的某种措施，称为处理因素。 注意：①抓住主要因素。 ②控制混杂因素（“非处理因素”在各组中应尽可能相同）。 ③标准化（处理因素应该标准化，即研究过程中处理应该自始至
终保持一致，不能因任何原因中途改变。） 2．受试对象（subject）：动物——种类，品系，窝别 人——诊断，依从性 注意受试对象的同质性(homogeneity) 3．实验效应（effect）： 指标选择：有效，客观，灵敏，精确。（头痛，发烧） 指标观察：对人的观察应注意避免偏性，提倡盲法。 主观指标的量化：如划记评分。 完全不满意完全满意 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 二．实验研究的分类：根据实验的对象不同，实验分成三类。 1. 动物实验（animal experiment） 2. 临床试验（Clinical trial）
3. 现场干预试验（Intervention trial） 三．实验中的变异及其来源： 在实验中，由于实验对象自身特点、实验条件的变化和实验结果测量的不确定性造成实验结果与真值的差别称实验误差，根据统计分析上的处理不同，实验误差分成两类： 1. 随机误差：由大量、微小的、偶然的因素的共同作用引起的不易控制的误差称随机误差。如在实验中，温度、湿度、风向、振动、试剂、仪器、操作员等都可能造成结果的偏差。 随机变异是没有倾向性的，在大量观察条件下，随机误差的分布呈标准N。随机误差的规律可以用统计方法分析。 正态分布()1,0 2.系统误差（systematic error）：由于在对象选择、处理因素分配的不随机、测量结果的不准确造成实验结果有倾向性地偏离真值称系统误差，或称偏倚
《多元统计分析》实验教学大纲 大纲制定时间： 2008 年3 月 课程名称：多元统计分析（Multivariate Statistical Analysis）课程负责人：钟波 课程分类：专业课程课程类型：选修 适用专业：信息与计算科学 课程总学时：54 课程总学分：3 实验学时： 28(上机) 实验学分： 1 开课单位：数理学院 一、实验的目的及要求 多元统计分析是数理统计学的一个重要分支，具有很强的应用性，它在自然科学、社会科学和经济管理等各领域中得到了越来越广泛的应用，是一种非常有用的数据处理方法。实验中将重点介绍：多元统计的最具有实用性的内容：相关分析；回归分析；聚类分析；判别分析；主成分分析；因子分析；典型相关分析等。 鉴于目前计算机已是多元统计分析应用中不可缺少的工具，本课程特别注意把各种多元统计算法实现，使得给出的算法更有实用的价值．为此，我们在论述算法思想时就引进易于化为计算步骤的数学式子和符号，并在计算步骤中采用了相关计算机软件．此外，本课程在讲清各种方法的实际背景和数学思想的同时，对每种方法都给出具体应用实例。 二、实验项目与内容提要： 三、教材（讲义、指导书）： 《多元统计分析》，于秀林，任雪松编著，中国统计出版社，1999.8 参考书： 1.《SPSS统计分析》，郑海涛编著，机械工业出版社出版社，2003 2.《SPSS for Windows统计产品和服务解方案教程》，洪楠编著，清华大学出版社，北方交通大学出版社，2003年
3.《SPSS 11 统计分析教程,基础篇》，张文彤编著，北京希望电子出版社,2002.6 4.《SPSS for Windows 统计分析教程》，洪楠编著，电子工业出版社，2000年 四、考核方式： （一）考核方式 平时实验考核和期末总考试相结合。 （二）考核成绩的确定 平时根据学生预习、操作、实验结果、实验态度和实验报告情况，给每位学生打一个成绩，待全部实验结束时，给出一个平时成绩，占总成绩40%。期末考试采用笔试的方法。笔试题题占20%，期末考试成绩为总成绩的70%。 大纲制定人：钟波 大纲审定人：曾理
山西农业大学信息学院 《试验设计与统计分析》教学大纲 课程名称：试验设计与统计分析 Experiment Design and Statistical Analysis 课程编码：105011 课程类别：专业基础课 学时/学分：48学时/3学分 适用专业：资环、环科等专业 一、前言 1、课程性质 《试验设计与统计分析》，是数理统计学在生物科学领域的应用，主要涉及科学研究中的试验设计、抽样观测和统计推断，是一门应用数学。课程还同时融入国际权威的SAS统计分析，通过上机处理试验实例的数据，巩固和加深理解所学统计原理及方法。课程不仅讨论如何科学地设计试验，而且还讨论如何科学地收集数据、整理数据、分析数据、解释数据和做出结论，是从事科学研究必不可少的基础知识。《试验设计与统计分析》是资环、环科专业的一门专业基础必修 课程。 2、教学目标 通过课堂讲授、课下作业和上机数据处理三个环节的教学过程，使学生掌握基本的试验设计与统计分析方法，掌握试验数据处理的程式步骤和技能。 3、教学要求 针对试验设计与统计分析的学科特点，结合专业的性质，讲授课程时理论与方法并重，力图把统计原理讲解的清晰易懂，使学生了解典型内容的基本原理和方法，理解统计方法的理论背景，掌握一些基本技能，从而培养学生分析解决实际问题的能力。 4、先修课程 高等数学、线性代数、概率论等
二、课程内容 绪论 教学内容及总体要求： 掌握：（1）试验设计与统计分析的概念、特点；（2）总体与样本、样本含量、参数与统计量的概念；（3）统计分析的基本要求。了解：（1）试验设计与统计分析的作用及其主要内容；（2）试验设计与统计分析的发展概况；（3）错误与误差、准确性与精确性的概念。 教学目标： 通过学习，使学生掌握试验设计与统计分析的概念、特点；总体与样本、样本含量、参数与统计量的概念；统计分析的基本要求。 教学方式方法建议： 课堂讲授、课堂讨论 学时：2学时 一、试验在科学研究中的作用 二、试验研究的一般程式及过程 三、试验设计与统计分析的涵义 四、试验设计与统计分析的必要性 五、课程特点与学习方法 六、常用术语和基本概念 思考题： 1、总体与样本、样本含量、参数与统计量的概念； 2、统计分析的基本要求 第一章田间试验设计（6学时） 第一节田间试验设计基础 1、田间试验设计概述 2、试验设计中的基本概念 第二节田间试验的种类 1、按试验性质分类
1. 研究变量间的关系用什么方法。回归相关 2. 比较多个平均数的差异用什么方法。方差分析 3. 方差组分估计解决的问题. 4.协方差分析能够解决的问题。 5. 聚类分析能够解决的问题。 7. 规划求解能够解决的问题。 8. PB 试验要解决的问题。 9．主成分分析要解决的问题。 10.随机单位组试验设计允许试验单元有差异，要求是什么,它的模型是什么. 11.相关系数的意义. 12.12,x x 与 y 二元三次回归方程?y . 13通径分析中谁反映两变量间的综合作用,反映变量间的直接作用。 14.有1、2、3、4四个处理，要比较它们的总体平均数的差异是否显著,试验单元情况如下图，请进行试验设计： 变化方向 15.SPSS 运算得树状图如下，现要聚成二类、三类、四类，分别写出各类所含地块号。 16.因素A 有4个水平，因素B 有3个水平，共有11、…、43个不同搭配 （1） 要研究搭配的不同平均数一致否，请说明试验数据在SPSS 中的数据格式 （2） 要研究A 、B 有无交互作用，请说明试验数据在SPSS 中数据格式。 17. 为求1 2,,x x y 的的二元二次回归方程，请说明数据在SPSS 中数据格式。能够 根据运算结果给出统计结论. 18.混料试验设计题（10分） y 与x 1、x 2、x 3有关系，x 1∈[0.2，1]，x 2∈[0.1，1]，x 3∈[0.1，1],现采用单纯形重心设计，请给出试验设计（每个试验x 1、x 2、x 3用实值）。 19.响应面分析试验设计题,y 与x 1、x 2有关系，x 1∈[3,11]，x 2∈[6,10]，现采用通用旋转组合设计，请给试验方案（每个试验x 1、x 2用实值）。
填空题 1.数据资料按其性质不同各分为资料和资料两种。 2.有共同性质的个体所组成的集团称为。从总体中抽取部分个体进行观测，用以估计总 体的一般特性，这部分被观测的个体总称为。 3.由总体中包含的全部个体求得的能够反映总体性质的特征数称为；由样本的全部观察 值求得的用以估计总体参数的特征数叫。 4..试验误差可以分为误差和误差两种类型。 5.从总体中抽取的样本要具有代表性，必须是抽取的样本。 6.样本根据样本容量的多少可以分为和。 8.小麦品种A穗长的平均数和标准差值为12cm和3cm，品种B为18cm和3.5cm，根据__________，判断品种______的 该性状变异大。 9.某海水养殖场进行贻贝单养和贻贝与海带混养的对比试验，收获时各随机抽取抽取50绳测其毛重，结果如下所示： 平均数X(kg)极差R(kg)标准差S(kg)变异系数CV% 贻贝单养42.70307.0816.58贻贝与海带混养52.1030 6.3412.16根据和，判断的效果好。 10.在统计学中，常见平均数主要有和。 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 简答题 1.如何控制、降低随机误差，避免系统误差？ 2.什么是准确性，精确性？如何提高试验的正确性？ 3.统计表与统计图有何用途？常用统计图、统计表有哪些？ 4.生物统计学中常用的平均数有几种？各在什么情况下应用？ 5.为什么变异系数要与平均数、标准差配合使用？ 多选题 1.下列总体中属于有限总体的是（）。 A 保定地区棉田中棉铃虫的头数 B 20m2的试验小区中鲁玉4号玉米的株高 C 66.7万公顷鲁玉4号玉米的株高 D 320株水稻中糯稻的株数 2.下列数据资料中属于连续型变数资料。
成组实验设计及其统计分析 成组设计及其统计分析 1. 实验设计 设实验因素A有A1,A2２个水平,将全部n(n最好是偶数)个受试对象随机地均分成２组,分别接受A1,A2２种处理。再设每种处理下观测的定量指标数为k,当k=1时, 属于一元分析的问题。当k≥2时,属于多元分析的问题。 在成组设计中,因2组受试对象之间未按重要的非处理因素进行两两配对, 无法消除个体差异对观测结果的影响,因此,其实验效率低于配对设计。 2. 前提条件与检验法的选用 在分析成组设计资料前,需考察资料是否满足下述2个前提条件:①正态性,即各组数据应独立抽自正态总体。②方差齐性,即2组资料的总体方差应该相等。下面根据这2个前提条件的满足情况,给出统计检验法的选用办法: 前提条件满足情况可选用的统计检验法 ①、②均满足成组设计资料的一般t检验 ①满足、②不满足近似t检验,即t'检验。或非参数检验 ①不满足非参数检验 在后2种情形中,若资料经过某种变量变换后能满足①、②2个前提条件,则对变量变换后的数据可用成组设计资料的一般t检验来分析。 3.应用实例 (1)一元的情形 ①成组设计资料的一般t检验 [例2.2.8]随机将20只雌性中年大鼠均分为甲、乙2组,甲组大鼠不接受任何处理(即空白对照),乙组中的每只大鼠接受3mg/kg的内毒素。分别测得2组大鼠的肌酐(mg/L)数据,试检验2总体均数之间有无显著差别。 甲(对照)组: 6.2,3.7, 5.8,2.7,3.9,6.1,6.7,7.8,3.8,6.9 乙(处理)组: 8.5,6.8,11.3,9.4,9.3,7.3,5.6,7.9,7.2,8.2 [分析与解答]先假定此资料满足正态性这一前提条件(后面将用程序来实现)。 2总体方差的齐性检验:H0:σ12=σ22,H1:σ12≠σ22,α=0.05。 用计算器实现统计计算所需的公式: (2.2.4) 式中MS1为较大均方、MS2为较小均方,SS、df分别为离差平和及自由度。F～F(df1,df2), 拒绝域:F≥Fα(df1,df2),则P≤α。 本例的已知条件和中间结果: 甲组: n=10, df=9, ∑X=53.6, X-=5.36, ∑X2=313.26, SS=25.964, MS=2.884889 乙组: n=10, df=9, ∑X=81.5, X-=8.15, ∑X2=687.17, SS=22.945, MS=2.549444 显然,甲组MS大于乙组MS,故应把甲组的有关统计量放在式(2.2.4)的分子上。 代入公式(2.2.4)计算的结果: F=1.132 查方差齐性检验用的F临界值表,得:F0.05(9,9)=4.03,因F
常见的实验设计与举例 一、单因素实验设计 单因素完全随机设计、单因素随机区组设计、单因素拉丁方实验设计和单因素重复测量实验设计是四种基本的实验设计，复杂的实验设计大多都是在这四种形式上的组合。研究者根据不同的研究假设、实验目的与条件使用不同的实验设计，但无论哪种实验设计都有一个共同的目标，即控制无关变异，使误差变异最小。 1.完全随机设计研究中有一个自变量，自变量有两个或多个水平，采用随机化方法，通过随机分配被试给各个实验处理，以期实现各个处理的被试之间在统计上无差异，这种设计每个（组）被试只接受一个水平的处理。完全随机实验的方差分析中，所有不能由处理效应解释的变异全部被归为误差变异，因此，处理效应不够敏感。 例：研究阅读理解随着文章中的生字密度的增加而下降。自变量为生字密度，共有四个水平：5:1、10:1、15:1、20:1，因变量是被试的阅读理解测验分数。实验实施时，研究者将32名被试随机分为四个组，每组被试阅读一种生字密度的文章，并回答阅读理解测验中有关文章内容的问题。 完全随机实验设计实施简单，接受每个处理水平的被试数量可以不等，但需要被试的数量较大，且被试个体差异带来的无关变异混杂在组内变异中，从而使实验较为不敏感。完全随机实验数据的统计分析，如果是单因素两组设计，采用独立样本t检验；如果是单因素完全随机多组设计则采用一元方差分析（One -Way ANOV A）。 2.随机区组设计研究中有一个自变量，自变量有两个或多个水平，研究中还有一个无关变量，也有两个或多个水平，并且自变量的水平与无关变量的水平之间没有交互作用。当无关变量是被试变量时，一般首先将被试在这个无关变量上进行匹配，然后将他们随机分配给不同的实验处理。 例：仍以文章的生字密度对阅读理解影响的研究为例，但由于考虑到学生的智力可能对阅读理解测验分数产生影响，但它又不是该实验感兴趣的因素，于是研究者采用单因素随机区组设计，在实验实施前，研究者首先给32个学生做了智力测验，并按智力测验分数将学生分为8个区组，然后随机分配每个区组内的4个同质被试分别阅读一种生字密度的文章。
发布日期 20140327 化药药物评价 >> 临床安全性和有效性评价 临床药代动力学试验的常见设计类型与统计分析 张学辉，卓宏，王骏 化药临床二部 一、临床药代动力学试验的统计分析问题现状 临床药代动力学试验在新药上市注册申请中占有重要地位。 与大样本量的 临床试验相比，这类试验样本数少、 观测指标少，其统计分析问题要简单很多， 未引起申请人或研究者的重视，一般较少邀请统计专业人员参与。甚至一些人 认为这类试验是描述性试验，不需要进行专业的统计分析。其实正是因为这类 试验的样本数少，才要更加重视其试验设计和统计分析的规范性，才能得出相 对可靠的专业结论。从目前申报资料看，存在较多问题： 1 ）研究设计时未充 分考虑三要素”（受试者、试验因素、观察指标），无法满足研究目标的专业 需要；2）研究设计不符合 四原则”（随机、对照、重复和均衡），不采用常见 的设计类型，设计出一些不同寻常的异型试验； 3）资料整理和统计分析方法 选用不当，与研究设计类型不匹配，尤其是滥用 t 检验和单因素多水平设计资 料的方差分析方法。 临床药代动力学试验的一般要求参见技术指导原则 ⑴。本文拟介绍这类试 验的常见研栏目 标题 作者 部门 正文内容
究设计类型与统计分析方法，供大家参考。 二、创新药物临床药代动力学试验 这里的创新药物是指新化学实体。这类药物通常在健康受试者中进行多项 的临床药代动力学试验，包括单次给药、多次给药、食物影响、药代动力学相互作用等药代动力学试验。后续还要进行目标适应症患者和特殊人群的药代动力学试验。 2.1创新药物单次给药药代动力学试验 创新药物的健康受试者单次给药药代动力学试验通常在I期耐受性试验结 束后进行。受试者例数一般要求每个剂量组8?12例，男女各半。药物剂量， 一般选用低、中、高三种剂量，有时会选用更多剂量。剂量的确定主要根据I 期临床耐受性试验的结果，并参考动物药效学、药代动力学及毒理学试验的结果，以及经讨论后确定的拟在∏期临床试验时采用的治疗剂量推算。高剂量组剂量必须接近或等于人最大耐受的剂量。 由于该类药物初上人体试验，出于安全性和伦理的考虑，每位受试者只给药一次，最常采用多剂量组平行设计。一般设计为在健康受试者（男女各半）中、随机、开放、多剂量组平行、单次给药的药代动力学试验。整理这类试验的药代动力学参数时，可以归类为两因素（剂量、性别）析因设计。各剂量组内性别间差异无统计学意义或者不考虑性别因素时，可以将该试验简化为单因素（剂量）的平行组设计。 安全性好的药物，在伦理允许情况下，也可采用多剂量组、多周期的交叉设计。交叉设计的优点是节省样本量、自身对照、减少个体间变异，缺点是多周期时间长、重复测量次数多、受试者依从性差易脱落、统计分析方法复杂。 当选用低、中、高三个剂量组时，通常采用随机、开放、单次给药、三剂量组
一、判断题 1. 在采用分层随机抽样时，若各区层所包含的抽样单位数不同，则从各区层抽取单位数应根据其所包含的抽样单位数按比例配置。(√) 2.二项分布属于连续型概率分布(×) 3.一般情况下，长方形尤其是狭长形小区的试验误差比正方形小区的大(×) 4.准确性是指在试验中某一试验指标或性状的观测值与其真值接近的程度(√) 5.调和平均数主要用于反映研究对象不同阶段的平均速率(√) 6.在计算植物生长率时，用调和平均数比用算术平均数更能代表其平均水平(×) 7.就同一资料而言，调和平均>数几何平均数>算术平均数(×) 8.通常将样本容量n30的样本称为大样本，将样本容量n30的样本称为小样本(√) 9.正态分布属于离散型概率分布(×) 10.统计分析的试验误差主要指随机误差。这种误差越小，试验的准确性越高(×) 二、填空题 1. 正交试验设计表的主要性质有正交性、代表性、综合可比性。 2. 两个变量数据依据确定性关系可分为函数关系和相关关系2种类型。 3. 常用统计图的绘制方法主要有直方图、多边形图、条形图、圆图这4种图形。 4.在田间试验中,由观察、测量所得的资料，一般可分为数量性状资料和质量性状资料两大类。 5. 小样本抽样分布主要包括三类分布：t分布、 X2分布和F分布。 6. 随机事件可分为：必然事件、不可能事件和基本事件3种类型 7. 常用的田间试验设计方法主要有随机区组试验、随机裂区试验、拉丁方试验。 8. 正交试验设计表的主要类型有两种分别相同水平正交表和混合水平正交表 9. 田间试验常用的随机抽样方法有简单随机抽样、分层随机抽样、整群随机抽样和多级随机抽样 10. 试验地土壤差异测量的方法有目测法和肥力测定法 12. 试验处理重复的作用分别是估计试验误差和降低试验误差。 13. 试验地土壤肥力差异的表现形式大致可分为肥力梯度的变化和斑块状变化。 14. 在研究玉米种植密度和产量的相关关系中，其中种植密度是自变数，产量是依变数 15. 小麦品种A每穗小穗数的平均数和标准差值为18和3（厘米），品种B为30 和4.5（厘米），根据 CV A 大于_ CV B _，品种_ A _ 的该性状变异大于品种_ B _。 16. 田间试验常用的随机抽样方法有、、和等 17.根据试验的内容将田间试验分为：品种试验、栽培试验、品种和栽培相结合的试验3种类型。 18. 统计学中，一般来说常见抽样的方法有典型抽样、随机抽样和顺序抽样3种方法。 19. 在Excel表格中计算正态分布概率值和反正态分布随机变量的函数分别是NORMDIST 和NORMINV
《食品试验设计与统计分析》教学大纲 -CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN
《食品试验设计与统计分析》教学大纲 课程编号：2200054 学时：32 学分：2 授课学院：农业与生物工程学院 适用专业：食品科学与工程 教材：王钦德，杨坚主编. 食品试验设计与统计分析(第一版).中国农业大学出版社，2003 主要参考资料： 1.李云雁，胡传荣.试验设计与数据处理.化学工业出版社，2005 2.明道绪.生物统计附试验设计(第三版).中国农业出版社，2002 3.袁志发，周静芋主编.试验设计与分析.高等教育出版社，2000 一．课程的性质、目的及任务 本课程的性质是专业选修课。 食品质量保持、贮藏方法、货架寿命、营养价值，安全性和经济特性的研究及卫生标准的制定等都离不开调查和试验，都必须通过试验设计与统计分析获得可靠的数据。 试验设计是以数理统计为理论基础，对科学研究中拟通过试验解决的具体问题提出科学而合理的试验方案，指导和保证试验环节的正确实施，力求以最经济的试验投入获得尽可能多的数据信息，然后用科学的统计方法进行数据处理，得出可靠的结论，从而进一步指导生产以及科研工作。食品试验设计与统计分析是试验设计在食品科学领域的具体应用，为食品科学工作者所必备的专业知识。学习本课程的主要目的是让学生掌握试验设计的基本原理和方法，培养学生分析问题和解决问题的能力，使学生能够独立设计试验和实施试验，正确制定试验方案，并能对试验结果进行正确的统计处理，培养学生成为具有一定试验设计水平的高级专业人才。针对食品数据的特点，巧妙地选用恰当高效的统计分析方法，解决实践中遇到的问题，得到可靠的结果和科学的结论。二.教学基本要求 了解基本原理；熟练掌握所介绍的几种试验设计方法，能独立进行试验设计；熟练掌握所介绍的几种数理统计方法，能独立地对试验结果进行合理的统计分析；掌握常用数据处理软件的使用。 通过学习本课程，应具备以下能力：
2014年《临床科研设计与统计分析》试题 一、名词解释 1、ANOV A:方差分析(Analysis of Variance，简称ANOVA)，又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。 2、ITT 随机对照试验中的意向性治疗分析(intention—to—treat analysis，ITT)，是指参与随机分组的对象，无论其是否接受该组的治疗，最终应纳入所分配的组中进行疗效的统计分析u 。该项原则强调，只要是参与了随机分配的病例，就应当纳入最后的结果分析。 3、NNT是指获得1例某种有利结局或防止1例某种不良结局发生,用某种干预方法所处理的人数.NNT越小越好,人数没有小数,所以最小是1.意味着每治疗1例病人,1例有效. 4、霍桑效应是指那些意识到自己正在被别人观察的个人具有改变自己行为的倾向。 5、DME 设计、测量、评价 二、简答题 1、科研设计的原则 2、病因研究的研究设计类型，从论证强度及可行性分析。 3、预后研究的常见偏倚及预防措施 4、根据您的专业背景设计RCT的流程图，并用PICOS阐释 5、案例分析（等级资料效果差异的分析，用秩和检验，误用卡方检验） 6、卡方检验的应用条件（四格表n≥40，最小理论频数≥5时，用一般卡方检验，……什么条件用校正卡方检验，……什么条件用Fisher确切概率。题中以SPSS或者SARS的统计结果出现，请你分析是否有统计学意义） 7、多元回归分析中用逐步法做模型构建，以统计结果出现的。 8、对课程的意见和建议（一定要记得答，有分的） 经验总结： ①没学的也会考。 ②只学《临床科研设计》的同学一般先考，她们考过的题，很多我们都考了，一定要把她们考的题记住啊！！！ ③没有大的计算题，临床科研设计主要教的是设计方案、选择统计方法而不是统计计算的具体过程。
实验设计 名词解释 总体：具有共同性质的个体所组成的集合体 样本：从总体中抽出一部分个体进行研究，这部分个体的总合称为样本或抽样总体 极差：资料中最大观察值与最小观察值的差值称为极差 方差：离均差平方的平均数称为方差 标准差：方差的正平方根称为标准差 变异系数：该样本的标准差对均数的百分数 频率：在大量重复试验中某一事件已发生的次数占试验总次数的比率称为频率 概率：描述随机事件出现的可能性大小的一个概念 频数：总体或样本中某观察值或某区间的观察值所出现的次数 频数分布：总体或样本中不同观察值或不同区间的观察值出现的次数组成的分布 抽样分布：研究从总体中独立抽取随机样本的统计数的概率分布 置信限：区间的上下限 置信概率（置信系数）：保证合理误差范围的概率 因素：对某些事物的存在状况能够产生影响的其他事物 试验因素：人为控制该影响因素的变化状态，使其影响程度可以得到准确的测量或判断 不同水平：一个试验因素不同质或不同量的存在状态，叫试验因素的不同水平 试验处理：人为地使试验因素处于不同水平或试验因素不同水平的组合，称为试验处理 试验方案：同一试验所处理的总和称为试验方案 试验效应：指因素的相对独立作用，也就是因素对性状所引起的增加或减少作用 简单效应：在一种情况下因素的相对独立作用 主效应：同一试验中同一因素的简单效应平均值称为主效应 重复：同一处理在试验中出现的次数（重复具有降低试验误差，扩大试验的代表性；估计试验误差大小，判断试验可靠程度） 个体试验：同一内容的试验只在一两个不同的地点设置 群体试验：同一内容试验在有许多代表性的地点统一布置、统一方法、同时进行，这样的试验叫做群体试验 参数：能说明不同总体集中性和变异性特征的数值称总体特征数 匀地播种：在即将进行试验的土地上连续几茬播种密生植物以便均衡土壤肥力差异的方法。相关系数：对于坐标散点，显线性相关的两个变量，如果不需要由x预测y，只需要了解x 与y是否确定有相关系数，相关关系的密切程度如何，以及相关性质，则只需计算出一个新的统计量 简答题 1、正态分布的特点 答：正态分布是一种常见也是最重要的连续性随机变量的理论分布。其特点①以算术平均数u为轴点，左右对称②在x=u处，值最大，其算术平均数、中位数、众数相等，合并为一③正态分布的多数次数集中于算术平均数u附近，离平均数越远，其相应的次数越少④正态分布曲线在∣x-u∣≧ō处有拐点，曲线左右延伸⑤正态分布曲线与x轴之间的总面积等于 1. 2、试验研究一般程序 答：㈠选题确定试验研究的具体目标和任务㈡作好试验计划设计和确定完成试验任务的方法步骤（①设计试验方案②确定试验方法③制定管理措施④确定观察测定项目及其方法与
临床科研设计与分析试卷(带答案) 适用范围： __________ 出题教师： __________ 题型得分单选题名词解释简答题论述题总分1. 资料整理的基础工作和资料分析的首要工作是对资料进行： ( ) A. 审核B. 演绎分析C. 归纳分析D. 分类 2. 查得资料比较杂乱，没有时代特点，属于哪种文献检索的特点：( ) A. 引文查找法B. 顺差法C. 综合查找法D. 逆差法 3. 某医生用针刺疗法治疗三种不同的疾病，目的在于弄清：针刺治疗对哪种病疗效最好，三种病人分别在甲、乙、丙三组接受相同的辅助治疗。 该医生每天依次给甲、乙、丙三组病人（每组30人）一一扎针，这样做人为产生了： ( ) A. 重复误差B. 随机误差C. 条件误差D. 抽样误差 4. 实验研究变量的三个组成部分是： ( ) A. 实验变量、过程变量和无关变量B. 实验变量、效果变量和无关变量C. 效果变量、过程变量和无关变量D. 效果变量、目标变量和有关变量 5. 为了避免重复劳动，提高科学研究的效益，必要的工作是： ( ) A. 文献检索B. 选定课题C. 课题论证D. 历史分析 6. 根据访谈过程是否有严格设计的访谈提纲，可以把访谈调查分为：
( ) A. 结构性访谈调查和非结构性访谈调查 B. 个别访谈调查和集体访谈调查 C. 电话访谈调查和网络访谈调查 D. 一次性访谈调查和重复性访谈调查7. 研究生没有公开发表的学位论文属于类文献： ( ) A. 教育档案B. 书籍C. 其他D. 报刊8. 书目属于文献等级中的： ( ) A. 一次文献B. 四次文献C. 二次文献D. 三次文献9. 反映实验自变量与因变量的因果关系的真实性，决定实验结果解释的是： ( ) A. 内在效度 B. 生态效度C. 外在效度D. 总体效度10. 许多人习惯用单因素设计取代多因素设计，这样做在什么情况下易得出错误的结论： ( ) A. 因素之间独立时B. 样本含量较小时C. 因素之间有交互作用时D. 实验者操作不太熟练时11. 开展一项科学研究，何时开始运用统计学知识： ( ) A. 从最初的试验设计开始B. 有了试验数据之后C. 从计算机算出结果开始D. 有了试验设计之后12. 以下属于三次文献的是： ( ) A. 索引B. 手册C. 论文D. 文摘13. 为了研究一组因素X1，X2，，Xg对一组肺癌患者生存时间长短的影响，对病人进行追踪随访观察，观察结果分为两档，，即病人生存时间?2年和?2年，考察的危险因素有治疗方法（4种）、治疗前
食品试验设计与统计分析基础 一、名词解释 1.总体：具有共同性质的个体所组成的集团。 2.样本：从总体中随机抽取一定数量，并且能代表总体的单元组 成的这类资料称为样本。 3.参数：由总体里所有观察值算得用以说明总体的数据特征，常 用希腊字母表示。一般有总体平均数μ，总体方差δ2，总体标准差δ等几种参数恒定不变。 4.统计数：有样本里全部观察值算得说明样本特征的数据。包 括样本平局数，标准差 S，样本方差 S2. 5.准确性：试验结果真是结果相接近的程序。 6.精确性：在相对相同的条件下，重复进行同一试验，其结果 相接近的程度。 7.系统误差：认为因素造成的差异。 8.随机误差：各种偶然的或人为无法控制的因素造成的差异。 9.数量性状的资料：能够称量、测量和计数的方法所表示出来 的资料。可分连续性 .数量性状的资料和间断 .数量性状的资料。 10.连续性资料：用计量的方法得到的数据性资料。 11.间断性资料：用计数的方法得到的数据性资料。 12.质量性状的资料：只能观察、分类或用文字表述而不能测量 的一类资料。 13.两尾检验：具有两个否定域的假设试验。 14.一尾检验：具有单个否定域的月统计假设试验。 15.参数估计：又叫抽样估计，是样本统计数估计总体参数的 一种方法。
16.点估计：用样本统计数直接估计相应总体参数的方法。 17.区间估计：在一定的概率保证下，用样本统计参数去估计 相应总体参数所在范围。 18.置信区间：估计出参数可能出现的一个区间，使绝大多数该 参数的点估计值都包含在这个区间内，所给出的这个区间称为置信区间。 19.α错误：把试验误差判断为真实差异，否定了正确的H（措施： 降低显著水平）。 20.β错误：把真实差异判断为试验误差，接受了错误的H（措施： 科学的试验设计，提高样本容量）。 21.置信度：保证参数出现在置信区间内的概率称为置信度。 22.直线回归：研究 x、y 变量间因果依存的方法。 23.直线相关：研究两个变量间直线关系的相关分析。 24.试验指标：根据研究的目的而选定的用来衡量或考核试验 效果的质量特性。 25.试验因素：试验中所研究的试验指标的因素。 26.因素水平：试验因素所处的某种特定状态或数量等级。 27.试验处理：事先设计好的实施在试验单位上的一种具体措 施或项目称为试验处理。 28.试验单位：施加试验材料的单位。 29.重复：指在一个处理有 2 个或 2 个以上的试验单位。 30.随机化：将各个试验单位完全随机的分配在试验的各个处理 中。 31.局部控制：指当非试验因素，对试验指标的干扰不能从试验中排除时，通过采取一定的技术措施或方法来控制，从而降低或纠正它 们的影响，提高统计推断的可靠性。
第二章实验设计与数据统计分析 ?实验设计的基本问题 –变量的选择与控制 –实验中的效度 ?真实验设计 –完全随机设计 –多因素实验设计 –随机化区组设计 ?准实验设计和非实验设计 一、实验设计的基本问题 （一）变量的选择与控制 1、变量的选择 2、实验设计中的控制 –何谓控制？ –控制的应用 对变量的控制：随机化 使用控制组 3、实验误差 –是存在于实验单元内作同样处理所得观测数据间的变差的度量。 –实验误差的来源：内在变差；环境和操作的不一致；重复实验的误差。或S;G;R型误差。 （二）实验中的效度 何谓实验效度？ –一项实验所能揭示的事物本质规律的有效性程度。 自从1966年科贝尔(Campbell)和斯大理(Stanly)提出内在效度(InternaI Validity)和外在效度(ExternalVa1idity)这一概念描述研究效度以来，很多学者对影响效度的因素作过认真的研究，提出很多方面的因素。1979年库克(Cook)和科柏尔(Campbell)认为这一划分方法不够完整，后又从内在效度中抽出一部分命名为统计结论效度(Statistical Conc1usion Validity)，由外在效度中提出一部分命名为构想效度(Construct Validity)。 1、内部效度及影响因素 含义：实验处理被精确估计的程度。 ?影响内部效度的因素 –历史：在实验中，与实验变量同时发生，并对实验结果产生影响的特定事件。 –成熟或自然发展的影响： –选择： –测验： –被试的亡失： –统计回归： –仪器的使用： –选择和成熟的交互作用及其他。 2、外部效度及影响因素 含义：实验结果能被概括到实验情境条件以外的程度。 ?影响外部效度的因素： –测验的反作用效果
读者作者编者 常用几种实验设计统计分析方法的正确选择&一’ 完全随机设计资料的统计分析方法 闫丽娜e杨海涛e高霞 河北医科大学流行病与卫生统计教研室河北石家庄050017> 关键词:统计学e医学;方法;数据收集 中图分类号:R195.1 文献标识码:A 文章编号:1004-583X(2013)03-N-02 d o i:10.3969/.i s s n.1004-583X.2013.03.045 在医学科学研究中要实现完整而准确的统计分析首先要确定实验设计的类型详见本刊2013年28卷第2期医学科研中常用实验设计方法其次分清资料的类型根据数据资料类型分为定量资料和定性资料两种定量资料是通过一定的度量衡方法对观察单位测得的数据有度量衡单位医学上常见的各种生理学生化学指标如血压脉搏血红蛋白白细胞血清胆固醇等都为定量资料进行统计描述时若为正态分布常用平均值标准差I S>表示若为非正态分布常用[中位数四分位数距>][M G R>]表示定性资料是将观察单位按某种属性或类别分组然后清点各组的观察单位数如性别血型某病的治愈未愈人数等都为定性资料进行统计描述时常用例>构成比相对比表示再者应该考虑各种统计方法的适用条件现将完全随机设计资料中常用的统计分析方法介绍如下 1数据资料为定量资料 1.1两样本之间进行比较一般应用统计软件先对其正态性和方差齐性进行检验检验水准常取0.10如果两资料满足正态分布同时方差齐选择两独立样本I检验[1]如果只满足正态分布而方差不齐则应用I H检验如果不服从正态分布或既不是正态分布又不能满足方差齐性应选用两独立样本比较的秩和检验W i l c o x o n秩和检验>[2]常见错误=不考虑I 检验和检验的适用条件一律采用I检验 1.2多样本之间比较首先也要考虑是否满足正态性和方差齐性方法同前如满足选用完全随机设计方差分析若P＞ 0.05认为多个总体均值之间无差别若P＜0.05认为多个总体均值总的来说有差别还需进一步做两两比较常用 S N K检验G检验>L S D-I检验B o n f e r r o n i检验[3]S N K 检验G检验>适用于所有各组两两间的比较即探索性研究例如3种抗癌药物的治疗效果两两之间是否有差别事先未知任何信息需要用S N K检验去探索性分析到底哪两组有差别L S D-I检验适用于证实性研究中事先计划好的某几对均值间的比较例如两个试验组如某新药不同的两个剂量组>与对照组比较是否有差异可采用L S D-I检验分别对两剂量组与安慰剂进行检验B o n f e r r o n i检验是多重比较中应用最多的方法该方法优点是简单适用范围广但结果较为保守例如3组间两两比较共需比较3次初始检验水准为0.05调整后的检验水准为0.05/3=0.017两两比较所得P 值要与0.017比较从而得出结论如不满足则选用多个样本 比较的秩和检验K r u s k a l-W a l l i s~检验>当P＜0.05时常采用扩展的I检验进行两两比较常见错误=不考虑方差分析后两两比较的适用范围方差分析后一律采用S N K检验 2数据资料为无序定性资料 2.1两样本之间进行比较t若为两分组结局变量为两水平即普通2X2四格表见表1结局变量为有效和无效当n j40且四个格子理论频数T>j5时选用四格表检验;当n j40但存在有格子的理论频数1＜T t5时选用校正o2检验;当n t40或存在理论频数T t1时不宜采用o2检验选用F i s h e r确切概率法;当P。a时选用四格表资料的F i s h e r确切概率法＠若仍为两分组结局变量为三水平及以上即2X C表见表2结局变量为A型B型A B型O型>要比较两者的构成比是否有差别时若不存在超过1/5以上的格子理论频数1＜T t5或不存在任何一个格子的理论频数T t 1选用RXC表o2检验的方法否则选用F i s h e r确切概率法常见错误=四格表资料不考虑例数和理论频数等适用条件一律采用四格表o2检验;2XC表资料不计算各个格子的理论频数导致不考虑是否有1/5以上的格子理论频数1＜T t5或有任何一个格子的理论频数一律采用RXC表o2检验 表1两种药物治疗脑动脉硬化的疗效[例>] 组别例数有效无效新药组444193.2>36.8> 传统药物组241875.0>625.0> 表2患者与健康输血员血型分布例> 组别例数A型B型A B型O型合计 疾病组239476********* 健康组18752541962187 2.2多样本之间进行比较如果比较多组之间率或构成比有无差别或推断两种分类变量有无关联性适用条件同2X C表选用RXC表o2检验RXC表o2检验如果有差异还需采用率的多重比较进一步推断哪两个总体率间有差别一般选用S c h e f f e'可信区间法及B o n f e r r o n i检验水准调整法[4] 3数据资料为有序定性资料 3.1两样本之间进行比较即单向有序资料如分组变量为两药物组结局变量为显效有效无效>选用两独立样本 W i l c o x o n秩和检验常见错误=不考虑结局变量是否有序一律选用RXC表o2检验 3.2多样本之间进行比较t若分组变量如年龄各阶段>有序而结局变量无序可视为双向无序采用RXC表检验; (下转正文第244页) N<临床荟萃>2013年3月5日第28卷第3期C l i n i c a l F o c u s M a r c h52013V o l28N o.3万方数据