1、7/7生物 統計附試驗設計 課程試卷 （A） 適用專業： 考試日期： 試卷所需時間：120分鐘 閉卷 試卷總分：100 一、填空 （共2小題，每空2分，共10分）1常用的統計學軟件有 、 、 等。2根據研究目的確定的研究對象的全體稱為 ，其中的一個研究單位稱為 。 二、簡答題（共5小題，每小題8分，共40分）1簡述假設檢驗的步驟。2簡述方差分析的基本前提。3為什么不能用t-檢驗替代方差分析？4什么是標準化回歸系數？計算標準化回歸系數有什么作用？5進行回歸和相關分析時，需要注意的問題有哪些？三、實例分析題（共1小題，每小題15分，共15分）1對64例銀屑病病人進行血型觀察。其中O型血3O例，A

2、型血17例，B型血 17例，AB型血O例。沒有進行統計分析，僅憑數字大小，認為銀屑病的發病與血型有明顯關系，同時也證實了遺傳致病的決定意義。請問：該結論是否合適？為什么？四、論述題（共2小題，第1小題10分，第2小題15分，共25分）1談談生物統計學在本學科中的應用。2試驗當中的誤差主要有哪些？如何避免這些誤差？五、試驗分析題（共1題，每小題10分，共10分）1分別測定了10只大耳白家兔、11只青紫藍家兔在停食18小時后正常血糖值如下，問該兩個品種家兔的正常血糖值是否有顯著差異？（單位：kg）大耳白57120101137119117104735368青紫藍8936825039325782963

3、188進行統計學分析，在進行了方差齊次性分析和正態分析后，采用如下命令分析。 t.test(x,y,alternative=two.sided,paired=FALSE,var.equal=TRUE,conf.level=0.95) 結果如下：Two Sample t-testdata: x and y t = 2.7179, df = 19, p-value = 0.01365alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0 95 percent confidence interval:7.564314 58

4、.235686 sample estimates:mean of x mean of y 94.9 62.0請結合題目和上面的結果，進行分析。生物統計附試驗設計試卷A答案一、填空題1DPS，SAS，SPSS，R,等2總體，個體二、簡答題 1統計假設測驗的步驟可總結如下： （1）提出無效假設H0和備擇假設HA。 （2）確定顯著水平a，此顯著水平為犯第一類錯誤的概率。 （3）在H0為正確的假定下，根據統計數的抽樣分布規律，算出實得差異由誤差造成的概率；或劃出否定區域。（4）將算得的概率和a相比較，或者將試驗結果和否定區域相比較，從而作出接受或否定假設的推斷。2 1）效應可加性2）分布正態性3）方差

5、同質性3t檢驗法適用于樣本平均數與總體平均數及兩樣本平均數間的差異顯著性檢驗，但在生產和科學研究中經常會遇到比較多個處理優劣的問題，即需進行多個平均數間的差異顯著性檢驗。這時，若仍采用t檢驗法就不適宜了。這是因為：1）檢驗過程煩瑣 2）無統一的試驗誤差，誤差估計的精確性和檢驗的靈敏性低 對同一試驗的多個處理進行比較時，應該有一個統一的試驗誤差的估計值。若用t檢驗法作兩兩比較，由于每次比較需計算一個，故使得各次比較誤差的估計不統一，同時沒有充分利用資料所提供的信息而使誤差估計的精確性降低，從而降低檢驗的靈敏性，在用t檢法進行檢驗時，由于估計誤差的精確性低，誤差自由度小，使檢驗的靈敏性降低，容易掩

6、蓋差異的顯著性。3）推斷的可靠性低，檢驗的I型錯誤率大 即使利用資料所提供的全部信息估計了試驗誤差，若用t檢驗法進行多個處理平均數間的差異顯著性檢驗，由于沒有考慮相互比較的兩個平均數的秩次問題，因而會增大犯I型錯誤的概率，降低推斷的可靠性。由于上述原因，多個平均數的差異顯著性檢驗不宜用t檢驗，須采用方差分析法。4變量標準化是將原始數據減去相應變量的均數，然后再除以該變量的標準差。計算得到的回歸方程稱作標準化回歸方程，相應的回歸系數即為標準化回歸系數。 標準化回歸系數沒有單位，可以用來比較各個自變量Xi對y的影響強度，通常在有統計學意義的前提下，標準化回歸系數的絕對值越大，說明相應自變量對y的作

7、用越大。一般回歸系數有單位，用來解釋各自變量對應變量的影響，表示在其它自變量保持不變時，Xi增加或減少一個單位時Y的平均變化量 。不能用各|bj|來比較各Xi對Y的影響大小。標準化回歸系數無單位，用來比較各自變量對應變量的影響大小，|bj|越大， Xi對Y的影響越大。51）在進行直線回歸分析之前，應繪制散點圖。2）作回歸分析時，要注意兩變量間是否存在實際意義。3）兩變量間存在直線關系時，不一定表明彼此之間就存在因果關系。4）建立回歸方程后，須對回歸系數進行假設檢驗。5） 使用回歸方程進行估計與預測時，一般只適用于原來的觀測范圍，即自變量的取值范圍，不能隨意將范圍擴大。6） 在線性回歸分析時，要注意遠離群體的極端值對回歸效果的影響。三、實例分析題1樣本的數據屬于計數型資料，樣本容量偏小，而且收集的數據在沒有經過假設檢驗的情況下，不能僅僅根據直觀分析的結果下結論。四、論述題1結合專業情況，自行解答。2.誤差的來源：1）過失誤差。增強責任心可以避免。2）系統誤差。不可避免，但是通過選擇合適的設備和方法，可