生物統(tǒng)計(jì)緒論課件

多一分聰明，少一點(diǎn)糊涂。共勉MOREINTELLIGENT,LESSCONFUSABLE.2022/10/17教材：《生物統(tǒng)計(jì)學(xué)》，杜榮騫主編，2003（第二版），中國(guó)高等教育出版社。參考資料：

《生物統(tǒng)計(jì)學(xué)》，杜榮騫主編，1999（第一版），中國(guó)高等教育出版社和施普林格出版社。《生物統(tǒng)計(jì)學(xué)》，吳占福主編，2005，科學(xué)出版社?！渡锝y(tǒng)計(jì)附試驗(yàn)設(shè)計(jì)》

作者，貴州農(nóng)學(xué)院主編1999，中國(guó)農(nóng)業(yè)出版社?！渡锝y(tǒng)計(jì)學(xué)》，李春喜主編，2000（第二版），科學(xué)出版社。2022/10/17教學(xué)目的與要求

生物統(tǒng)計(jì)學(xué)是現(xiàn)代生物學(xué)研究不可缺少工具，是一門應(yīng)用科學(xué)。

教學(xué)目的使學(xué)生根據(jù)生物統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本原理和方法，能正確設(shè)計(jì)科學(xué)試驗(yàn)，正確處理試驗(yàn)結(jié)果，從而推導(dǎo)出較為客觀的結(jié)論，幫助解決在生產(chǎn)與科研實(shí)踐中諸多單純依靠生物學(xué)知識(shí)所不能解決的問題。2022/10/17教學(xué)要求

要求學(xué)生能掌握生物統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本原理和方法，合理設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)，熟練應(yīng)用計(jì)算機(jī)統(tǒng)計(jì)軟件SAS等程序?qū)?shí)驗(yàn)所獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)理統(tǒng)計(jì)和分析，幫助解決水產(chǎn)生產(chǎn)與科研實(shí)踐中的實(shí)際問題。

成績(jī)?cè)u(píng)定平時(shí)作業(yè)成績(jī)占30％，期末筆試成績(jī)占70％。平時(shí)作業(yè)獨(dú)立思考,按時(shí)完成,書寫整齊,圖表清晰。2022/10/17

教學(xué)的重點(diǎn)和難點(diǎn)各項(xiàng)統(tǒng)計(jì)分析方法的理論依據(jù)和適用范圍。常用試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法的實(shí)際應(yīng)用。計(jì)算機(jī)統(tǒng)計(jì)軟件的實(shí)際操作與應(yīng)用。2022/10/17緒論1.1生物統(tǒng)計(jì)學(xué)概念1.2生物統(tǒng)計(jì)學(xué)的發(fā)展歷史與意義1.3生物試驗(yàn)設(shè)計(jì)或調(diào)查概述1.4生物統(tǒng)計(jì)常用術(shù)語(yǔ)2022/10/17生物統(tǒng)計(jì)學(xué)：是統(tǒng)計(jì)學(xué)在生物科學(xué)中的應(yīng)用，是用數(shù)理統(tǒng)計(jì)的原理和方法分析和解釋生物界各種現(xiàn)象和數(shù)量資料的一門學(xué)科。它是在生物學(xué)研究的過程中逐步與數(shù)學(xué)結(jié)合發(fā)展起來的一門學(xué)科。概率論:研究偶然現(xiàn)象本身規(guī)律性的科學(xué)稱為概率論。統(tǒng)計(jì)學(xué):基于實(shí)際觀測(cè)結(jié)果,利用概率論得出的規(guī)律,揭示偶然性中所寄寓的必然性的科學(xué)稱為統(tǒng)計(jì)學(xué)。概率論是統(tǒng)計(jì)學(xué)的基礎(chǔ)，統(tǒng)計(jì)學(xué)是概率論所得出的規(guī)律在各領(lǐng)域中的實(shí)際應(yīng)用緒論1.1生物統(tǒng)計(jì)學(xué)概念2022/10/17

1.2.1古典記錄統(tǒng)計(jì)學(xué)

古典記錄統(tǒng)計(jì)學(xué)形成期間在十七世紀(jì)中葉至十九世紀(jì)中葉。它用文字或數(shù)字如實(shí)記錄與分析國(guó)家社會(huì)經(jīng)濟(jì)狀況，初步建立了統(tǒng)計(jì)研究的方法和規(guī)則。到概率論被引進(jìn)之后，逐漸成為一項(xiàng)較成熟的方法。把古典概率論引進(jìn)統(tǒng)計(jì)學(xué)的是法國(guó)天文學(xué)家、數(shù)學(xué)家、統(tǒng)計(jì)學(xué)家拉普拉斯(P.S.Laplace，1749～1827)。另一位對(duì)概率論與統(tǒng)計(jì)學(xué)的結(jié)合研究上作出貢獻(xiàn)的是德國(guó)大數(shù)學(xué)家高斯(C.F.Gauss,1777～1855)。2022/10/17拉普拉斯的主要貢獻(xiàn)1、發(fā)展了概率論的研究出過四版《概率分析理論》。2、推廣了概率論在統(tǒng)計(jì)中的應(yīng)用結(jié)合概率分布模型和中心極限思想研究最小二乘法，首次為統(tǒng)計(jì)學(xué)中這項(xiàng)后來最常用的手段奠定了理論基礎(chǔ)。2022/10/17拉普拉斯的主要貢獻(xiàn)（續(xù)）3、明確了統(tǒng)計(jì)學(xué)的大數(shù)法則認(rèn)為只有進(jìn)行長(zhǎng)期大量觀察，才能求得事物發(fā)展的真實(shí)規(guī)律。4、進(jìn)行了大樣本推斷的嘗試建立了概率積分，提出“拉普拉斯定理”，初步建立了大樣本推斷的理論基礎(chǔ)和利用樣本來推斷總體的思想方法。2022/10/171.2.2近代描述統(tǒng)計(jì)學(xué)

近代描述統(tǒng)計(jì)學(xué)形成在十九世紀(jì)中葉至二十世紀(jì)上半葉。由一批原是研究生物進(jìn)化的學(xué)者們提出，歷史上稱為生物統(tǒng)計(jì)學(xué)派。創(chuàng)始人是英國(guó)的高爾登(F.Galton，1822～1911)，主將是高爾登的學(xué)生畢爾生K.Pearson，1857～1936)。2022/10/17高爾登的主要貢獻(xiàn)1、初創(chuàng)生物統(tǒng)計(jì)學(xué)引入中位數(shù)、百分位數(shù)、四分位數(shù)、四分位差以及分布、相關(guān)、回歸等重要的統(tǒng)計(jì)學(xué)概念與方法，明確提出了“生物統(tǒng)計(jì)”(Biometry)一詞并給出定義。2、對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)的貢獻(xiàn)提出“平均數(shù)離差法則”，創(chuàng)造統(tǒng)計(jì)相關(guān)法，提出了高爾登相關(guān)函數(shù)(即現(xiàn)在常用的相關(guān)系數(shù))的計(jì)算公式，提出了“回歸”概念。

2022/10/173、卡方檢驗(yàn)的提出發(fā)現(xiàn)了卡方分布，并提出了有名的“卡方檢驗(yàn)法”。4、回歸與相關(guān)的發(fā)展得出線性相關(guān)計(jì)算公式,還提出復(fù)相關(guān)、總相關(guān)、相關(guān)比等概念。畢爾生的主要貢獻(xiàn)（續(xù)）2022/10/171.2.3現(xiàn)代推斷統(tǒng)計(jì)學(xué)

現(xiàn)代推斷統(tǒng)計(jì)學(xué)形成于二十世紀(jì)初葉至二十世紀(jì)中葉，產(chǎn)生了“推斷”的方法掌握事物總體的真正聯(lián)系以及預(yù)測(cè)未來的發(fā)展。從描述統(tǒng)計(jì)學(xué)到推斷統(tǒng)計(jì)學(xué)是一個(gè)大飛躍，這場(chǎng)變革是在農(nóng)業(yè)田間試驗(yàn)領(lǐng)域中完成的，因此歷史上稱之為農(nóng)業(yè)試驗(yàn)學(xué)派，對(duì)現(xiàn)代推斷統(tǒng)計(jì)的建立貢獻(xiàn)最大的是英國(guó)統(tǒng)計(jì)學(xué)家哥塞特(W.S.Gosset，1876～1937)和費(fèi)雪(R.A.Fisher，1890～1962)。2022/10/17哥塞特的主要貢獻(xiàn)

t檢驗(yàn)與小樣本思想首次在《生物計(jì)量學(xué)》雜志上發(fā)表了“平均數(shù)的概率誤差”，即t檢驗(yàn)。又連續(xù)發(fā)表了“相關(guān)系數(shù)的概率誤差”、“非隨機(jī)抽樣的樣本平均數(shù)分布”、“從無限總體隨機(jī)抽樣平均數(shù)的概率估算表”等等。使統(tǒng)計(jì)學(xué)由大樣本向小樣本、由描述向推斷發(fā)展。2022/10/17R.費(fèi)雪的主要貢獻(xiàn)

一生共寫作論文329篇，流傳最廣泛的統(tǒng)計(jì)學(xué)著作《供研究人員用的統(tǒng)計(jì)方法》、《自然選擇的遺傳原理》、《試驗(yàn)設(shè)計(jì)》、《供生物學(xué)、農(nóng)學(xué)與醫(yī)學(xué)研究用的統(tǒng)計(jì)表》、《統(tǒng)計(jì)估計(jì)理論》、《對(duì)數(shù)理統(tǒng)計(jì)的貢獻(xiàn)》、《統(tǒng)計(jì)方法和科學(xué)推斷》等。這位多產(chǎn)作家的研究成果特別適用于農(nóng)業(yè)與生物學(xué)領(lǐng)域，但它的影響已經(jīng)滲透到一切應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)。2022/10/17

1、“通用方法論”

指出“統(tǒng)計(jì)學(xué)是應(yīng)用數(shù)學(xué)的最重要部分，并可以視為對(duì)觀察得來的材料進(jìn)行加工的數(shù)學(xué)”。2、“假設(shè)無限總體”

提出“所謂假設(shè)的無限總體，即現(xiàn)有的資料就是它的隨機(jī)樣本”。3、抽樣分布

發(fā)表的“無限總體樣本相關(guān)系數(shù)值的頻率分布”被稱為現(xiàn)代推斷統(tǒng)計(jì)學(xué)的第一篇論文，導(dǎo)出相關(guān)系數(shù)r的Z分布，編制了《Z曲線末端面積為0.05、0.01和0.001的Z數(shù)值分布表》，對(duì)t分布、和Z分布加以綜合研究，使哥塞特的t檢驗(yàn)也能適用于大樣本，畢爾生的檢驗(yàn)也能適用于小樣本，與耶特斯合編了《F分布顯著性水平表》。R.費(fèi)雪的主要貢獻(xiàn)（續(xù)）2022/10/17

4、方差分析

首創(chuàng)方差和方差分析兩詞。并對(duì)方差分析以及協(xié)方差分析進(jìn)一步作了完整的敘述，大大提高了試驗(yàn)分析效率。5、試驗(yàn)設(shè)計(jì)提出試驗(yàn)設(shè)計(jì)的隨機(jī)區(qū)組法和拉丁方法，完善了試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法，并首先在農(nóng)業(yè)試驗(yàn)站中得到檢驗(yàn)與應(yīng)用，后來又被推廣到許多其它科學(xué)領(lǐng)域。6、隨機(jī)化原則提出了十分重要的“隨機(jī)化”原則，和耶特斯合作編制了有名的FisherYates隨機(jī)數(shù)字表，把隨機(jī)化原則以最明確、最具體化的形式引入統(tǒng)計(jì)工作與統(tǒng)計(jì)研究中。

R.費(fèi)雪的主要貢獻(xiàn)（續(xù)）2022/10/17新中國(guó)成立后，中國(guó)科學(xué)院楊紀(jì)柯在介紹、推廣數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)上作了大量工作。與汪安琦一起翻譯出版了G.W.斯奈迪格著《應(yīng)用于農(nóng)學(xué)和生物學(xué)試驗(yàn)的數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法》，還編寫出版了《數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法在醫(yī)學(xué)科學(xué)中的應(yīng)用》。接著，郭祖超的《醫(yī)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法》、范福仁的《田間試驗(yàn)技術(shù)》、《生物統(tǒng)計(jì)學(xué)》、趙仁熔的《大田作物田間試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)方法》相繼問世。1.2.4統(tǒng)計(jì)學(xué)在中國(guó)的傳播（續(xù)）2022/10/17七十年代，中國(guó)科學(xué)院數(shù)理研究所數(shù)理統(tǒng)計(jì)組先后出版了《常用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法》、《回歸分析方法》、《方差分析》、《正交試驗(yàn)法》、《常用數(shù)理統(tǒng)計(jì)用表》。薛仲三的《醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)方法和原理》、上海師范大學(xué)數(shù)學(xué)系概率統(tǒng)計(jì)研究組的《回歸分析及其試驗(yàn)設(shè)計(jì)》(1978)等都有力地推動(dòng)了數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法在中國(guó)的普及和應(yīng)用。1.2.4統(tǒng)計(jì)學(xué)在中國(guó)的傳播（續(xù)）2022/10/171.3生物試驗(yàn)或調(diào)查設(shè)計(jì)概述1.3.1試驗(yàn)設(shè)計(jì)(experimentaldesign)概念

試驗(yàn)設(shè)計(jì)屬于數(shù)理統(tǒng)計(jì)的一個(gè)重要分支，主要是由Fisher學(xué)派于本世紀(jì)初20年代因農(nóng)業(yè)科學(xué)的需要而創(chuàng)立和發(fā)展起來的。它是指在試驗(yàn)工作前，應(yīng)用生物統(tǒng)計(jì)學(xué)原理，來制定合理的試驗(yàn)方案，包括抽樣設(shè)計(jì)的最優(yōu)配置，以及正確選擇試驗(yàn)動(dòng)物等，使我們可以利用較少的人力物力和時(shí)間，獲得較多可靠的信息來進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，從而得出科學(xué)的結(jié)論。

2022/10/17

廣義的試驗(yàn)設(shè)計(jì)是指試驗(yàn)研究課題設(shè)計(jì)指整個(gè)試驗(yàn)計(jì)劃的擬定，包含課題名稱、試驗(yàn)?zāi)康模芯恳罁?jù)、內(nèi)容及預(yù)期達(dá)到的效果，試驗(yàn)方案，供試單位的選取、重復(fù)數(shù)的確定、試驗(yàn)單位的分組，試驗(yàn)的記錄項(xiàng)目和要求，試驗(yàn)結(jié)果的分析方法，經(jīng)濟(jì)效益或社會(huì)效益的估計(jì),已具備的條件,需要購(gòu)置的儀器設(shè)備，參加研究人員的分工，試驗(yàn)時(shí)間、地點(diǎn)、進(jìn)度安排和經(jīng)費(fèi)預(yù)算，成果鑒定，學(xué)術(shù)論文撰寫等內(nèi)容。下一張

主頁(yè)

退出

上一張

1.3.1試驗(yàn)設(shè)計(jì)(experimentaldesige)概念（續(xù)）2022/10/17狹義的試驗(yàn)設(shè)計(jì)指試驗(yàn)單位(如動(dòng)物試驗(yàn)的魚、蝦、畜、禽)的選取、重復(fù)數(shù)目的確定及試驗(yàn)單位的分組。生物統(tǒng)計(jì)中的試驗(yàn)設(shè)計(jì)主要指狹義的試驗(yàn)設(shè)計(jì)。合理的試驗(yàn)設(shè)計(jì)能控制和降低試驗(yàn)誤差，提高試驗(yàn)的精確性和結(jié)果的準(zhǔn)確性，為統(tǒng)計(jì)分析獲得試驗(yàn)處理效應(yīng)和試驗(yàn)誤差的無偏估計(jì)提供必要的數(shù)據(jù)。1.3.1試驗(yàn)設(shè)計(jì)(experimentaldesige)概念（續(xù)）2022/10/17

調(diào)查設(shè)計(jì)這一概念也有廣義與狹義之分

廣義的調(diào)查設(shè)計(jì)是指整個(gè)調(diào)查計(jì)劃的制定，包括調(diào)查研究的目的、對(duì)象與范圍，調(diào)查項(xiàng)目及調(diào)查表，抽樣方法的選取，抽樣單位、抽樣數(shù)量的確定，數(shù)據(jù)處理方法，調(diào)查組織工作，調(diào)查報(bào)告撰寫與要求，經(jīng)費(fèi)預(yù)算等內(nèi)容。下一張

主頁(yè)

退出

上一張

1.3.2調(diào)查設(shè)計(jì)(investigationdesige)2022/10/17

狹義的調(diào)查設(shè)計(jì)主要包含抽樣方法的選取，抽樣單位、抽樣數(shù)目的確定等內(nèi)容。生物統(tǒng)計(jì)中的調(diào)查設(shè)計(jì)主要指狹義的調(diào)查設(shè)計(jì)。合理的調(diào)查設(shè)計(jì)能控制與降低抽樣誤差，提高調(diào)查的精確性，為獲得總體參數(shù)的可靠估計(jì)提供必要的數(shù)據(jù)。下一張

主頁(yè)

退出

上一張

1.3.2調(diào)查設(shè)計(jì)(investigationdesige續(xù))2022/10/17下一張

主頁(yè)

退出

上一張

1.3.3整理、分析資料的方法整理資料的基本方法是根據(jù)資料的特性將其整理成統(tǒng)計(jì)表、繪制成統(tǒng)計(jì)圖。通過統(tǒng)計(jì)表、圖可以大致看到所得資料集中、離散的情況。并利用所收集得來的數(shù)據(jù)計(jì)算出幾個(gè)統(tǒng)計(jì)量，以表示該資料的數(shù)量特征、估計(jì)相應(yīng)的總體參數(shù)。2022/10/17

統(tǒng)計(jì)分析最重要的內(nèi)容是差異顯著性檢驗(yàn)通過抽樣調(diào)查或控制試驗(yàn)，獲得的是具有變異的資料。產(chǎn)生變異的原因是什么？是由于進(jìn)行比較的處理間，例如不同品種、不同飼料配方間有實(shí)質(zhì)性的差異或是由于無法控制的偶然因素所引起？顯著性檢驗(yàn)的目的就在于承認(rèn)并盡量排除這些無法控制的偶然因素的干擾，將處理間是否存在本質(zhì)差異揭示出來。顯著性檢驗(yàn)的方法很多，常用的有：下一張

主頁(yè)

退出

上一張

1.3.3整理、分析資料的方法（續(xù)）2022/10/17

下一張

主頁(yè)

退出

上一張

t檢驗(yàn)——主要用于檢驗(yàn)兩個(gè)處理平均數(shù)差異是否顯著F方差分析——主要用于檢驗(yàn)多個(gè)處理平均數(shù)間差異是否顯著2檢驗(yàn)——主要用于由質(zhì)量性狀得來的次數(shù)資料的顯著性檢驗(yàn)等統(tǒng)計(jì)分析的另一個(gè)重要內(nèi)容是對(duì)試驗(yàn)指標(biāo)或性狀間的關(guān)系進(jìn)行研究，或者研究它們之間的聯(lián)系性質(zhì)和程度，或者尋求它們之間的聯(lián)系形式，即進(jìn)行相關(guān)分析與回歸分析。通過對(duì)資料進(jìn)行相關(guān)、回歸分析，可以揭示出試驗(yàn)指標(biāo)或性狀間的內(nèi)在聯(lián)系。1.3.3整理、分析資料的方法（續(xù)）2022/10/17下一張

主頁(yè)

退出

上一張

非參數(shù)檢驗(yàn)法這類統(tǒng)計(jì)分析方法不考慮資料的分布類型，也不事先對(duì)有關(guān)總體參數(shù)進(jìn)行估算。非參數(shù)檢驗(yàn)法計(jì)算簡(jiǎn)便。當(dāng)通常的檢驗(yàn)方法對(duì)水產(chǎn)禽、畜科研中的某些資料無能為力時(shí)，非參數(shù)檢驗(yàn)法則正好發(fā)揮作用。1.3.3整理、分析資料的方法（續(xù)）2022/10/171.3.4生物實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的意義

在一切研究工作中，試驗(yàn)設(shè)計(jì)是研究工作成敗的關(guān)鍵。一個(gè)好的設(shè)計(jì)，可以用較少的人力、物力和時(shí)間，最大限度地獲得豐富而可靠的數(shù)據(jù)或資料，經(jīng)統(tǒng)計(jì)分析，幫助解決問題。反之，若考慮不周，不僅不能得到正確的結(jié)果，甚至?xí)?dǎo)致整個(gè)試驗(yàn)的失敗，帶來經(jīng)濟(jì)上的重大損失。因此，正確掌握試驗(yàn)的設(shè)計(jì)技術(shù)，對(duì)開展科學(xué)研究工作具有重要的意義。

2022/10/17試驗(yàn)研究工作可分為三階段：一是擬定出一個(gè)合理周密的試驗(yàn)設(shè)計(jì)；二是對(duì)設(shè)計(jì)的具體實(shí)施；三是對(duì)結(jié)果的分析、處理并作出結(jié)論。前兩個(gè)階段相當(dāng)于資料的搜集階段，是統(tǒng)計(jì)分析的基礎(chǔ)。如果所得數(shù)據(jù)缺乏完整性和正確性，不僅不能反映出事物的本質(zhì)，反而會(huì)得出與事實(shí)相反的結(jié)論。只有嚴(yán)肅認(rèn)真地完成了這兩個(gè)階段，特別是第一階段的正確設(shè)計(jì)，試驗(yàn)所得的數(shù)據(jù)才有意義。1.3.4生物實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的意義（續(xù)）2022/10/171.3.5試驗(yàn)設(shè)計(jì)的基本原則避免與減少試驗(yàn)誤差對(duì)于系統(tǒng)誤差，可以通過校正加以避免，使用已知的標(biāo)準(zhǔn)材料做對(duì)照是較好地發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)誤差的方法之一。隨機(jī)誤差不是試驗(yàn)者所能控制和避免，但可以增加測(cè)量次數(shù)和取平均值等手段來減少其影響，如限制試驗(yàn)生物的年齡、體重、性別、窩別等。2022/10/171.3.5試驗(yàn)設(shè)計(jì)的基本原則（續(xù)）試驗(yàn)材料的隨機(jī)化把試驗(yàn)材料的配置和處理采用隨機(jī)方法，避免產(chǎn)生有偏倚的結(jié)果。試驗(yàn)動(dòng)物或植物應(yīng)當(dāng)是一個(gè)隨機(jī)的選用，個(gè)體之間的差異可采用同來源、同性別和大致相同的規(guī)格等的個(gè)體得以減小。樣本誤差可采用增加試驗(yàn)重復(fù)次數(shù)及其規(guī)模得以減小，未知的一些外因所產(chǎn)生的誤差可以通過試驗(yàn)材料的隨機(jī)化的配置和處理得以減小。例如，對(duì)兩種催化劑催產(chǎn)效果的比較，首先應(yīng)選用外觀成熟度差不多的雌魚，個(gè)體也差不多，來自同一親魚池、同品種，再隨機(jī)分成兩組進(jìn)行催產(chǎn)，最好再重復(fù)一兩次。2022/10/17重復(fù)試驗(yàn)通過多次的重復(fù)試驗(yàn)可獲得可靠的結(jié)果，可以對(duì)試驗(yàn)誤差作出估計(jì)，可區(qū)分考察指標(biāo)的差異是由于不同的處理產(chǎn)生的，還是由誤差產(chǎn)生的，但單靠通過重復(fù)試驗(yàn)增加試驗(yàn)結(jié)果的準(zhǔn)確度是代價(jià)較高的一種方法。樣本的大小也是影響試驗(yàn)結(jié)果準(zhǔn)確度的一個(gè)重要因素，大樣本可減少個(gè)體差異產(chǎn)生的誤差，但成本也高。重復(fù)試驗(yàn)次數(shù)與大樣本是試驗(yàn)設(shè)計(jì)中的一對(duì)矛盾，要視具體情況而定。許多試驗(yàn)設(shè)計(jì)必須要有重復(fù)試驗(yàn)，否則試驗(yàn)結(jié)果可靠性極差，甚至不可采用。很多無重復(fù)的試驗(yàn)結(jié)果無法進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析。比如要比較兩種飼料的投喂效果，不能一種只用一個(gè)池。生物差異是決定樣本大小的決定性因素，要根據(jù)或已了解的試驗(yàn)生物的差異和相關(guān)的專業(yè)知識(shí)作合理的限制性設(shè)計(jì)，使生物差異的影響減小到最低程度。如養(yǎng)殖鰻鱺的集群性，難以小量進(jìn)行攝食生長(zhǎng)的試驗(yàn)，但鯉、鯽即可。1.3.5試驗(yàn)設(shè)計(jì)的基本原則（續(xù)）2022/10/171.3.6試驗(yàn)設(shè)計(jì)的基本要求明確的目的性要抓住事物的關(guān)鍵，定好考察指標(biāo)，抓住影響考察指標(biāo)的主要影響因素。考察指標(biāo)要有意義，具有學(xué)術(shù)或經(jīng)濟(jì)價(jià)值的。通過試驗(yàn)的結(jié)果以達(dá)到解決某個(gè)問題或技術(shù)難題。如存活率，影響因素有濕度、溶氧、PH、硬度等。對(duì)不同的生物種類、不同的環(huán)境，主要影響因素可能是不同的。試驗(yàn)的可操作性試驗(yàn)者必須對(duì)室內(nèi)外的試驗(yàn)條件、設(shè)備、可利用資源、技術(shù)水平等有較清楚的了解?？紤]包括人為的主觀努力和改善后，分析其是否能滿足和保障試驗(yàn)的圓滿成功。2022/10/171.3.6試驗(yàn)設(shè)計(jì)的基本要求（續(xù)）試驗(yàn)手段的先進(jìn)性試驗(yàn)設(shè)計(jì)時(shí)要查閱和分析國(guó)內(nèi)外同類或類似試驗(yàn)的最先進(jìn)手段，分析其優(yōu)缺點(diǎn)，尋求或探索可能的改良或創(chuàng)新方法。試驗(yàn)生物的熟悉度進(jìn)行水生生物的試驗(yàn)，在試驗(yàn)設(shè)計(jì)前，必須查閱試驗(yàn)生物的生物學(xué)、生態(tài)學(xué)和行為學(xué)特征等有關(guān)資料，才能選用適當(dāng)?shù)囊?guī)格、性別、數(shù)量等的試驗(yàn)生物，設(shè)置適當(dāng)?shù)脑囼?yàn)環(huán)境，防止試驗(yàn)期間試驗(yàn)生物的不必要死亡及異常行為等。致使試驗(yàn)中斷或結(jié)果無效等。2022/10/17試驗(yàn)的代表性和重演性試驗(yàn)的代表性主要是要求所設(shè)置的試驗(yàn)具一般性，容易在較大范圍的地區(qū)進(jìn)行推廣。試驗(yàn)的重演性主要是指在類似的條件下再試驗(yàn)，能夠獲得大致相同或相近的結(jié)果。試驗(yàn)設(shè)計(jì)的科學(xué)性試驗(yàn)設(shè)計(jì)時(shí)，應(yīng)考慮試驗(yàn)各個(gè)環(huán)節(jié)是否科學(xué)，所獲得的數(shù)據(jù)是否滿足統(tǒng)計(jì)分析。試驗(yàn)設(shè)計(jì)還包括對(duì)不同試驗(yàn)方案的比較分析，在優(yōu)先考慮試驗(yàn)結(jié)果的可行性和可推廣應(yīng)用的前提下，選擇最佳試驗(yàn)方案。1.3.6試驗(yàn)設(shè)計(jì)的基本要求（續(xù)）2022/10/171.3.7試驗(yàn)設(shè)計(jì)的常用方法簡(jiǎn)述完全隨機(jī)設(shè)計(jì)試驗(yàn)中只考慮一個(gè)因素(A)，其他因素保持或控制不變或近似不變或變化一致，選擇A因素的a個(gè)不同水平，研究A對(duì)試驗(yàn)考察指標(biāo)的影響，這類試驗(yàn)稱為單因素試驗(yàn)。把試驗(yàn)對(duì)象應(yīng)用隨機(jī)表分配到各試驗(yàn)組稱為完全隨機(jī)設(shè)計(jì)。指每個(gè)試驗(yàn)單位都有同樣的機(jī)會(huì)進(jìn)入任何一組中去，而不受人為選擇的影響。單因素試驗(yàn)必須在各水平上重復(fù)多次試驗(yàn)，假定重復(fù)數(shù)為n，則總其要進(jìn)行an個(gè)試驗(yàn)。這樣的設(shè)計(jì)稱為單因素等重復(fù)試驗(yàn)。但是各水平的重復(fù)數(shù)也可以不相同，稱為單因素非等重復(fù)試驗(yàn)。

完全隨機(jī)設(shè)計(jì)對(duì)試驗(yàn)條件限制少，容易實(shí)現(xiàn)，但試驗(yàn)誤差偏大，精確性低。2022/10/17配對(duì)設(shè)計(jì)為了減少試驗(yàn)誤差，提高試驗(yàn)的精確性，把具有相似特征的對(duì)象配成一對(duì)，作為一個(gè)重復(fù)，然后用隨機(jī)的方法把每對(duì)試驗(yàn)對(duì)象分到相應(yīng)的兩組中。配對(duì)試驗(yàn)的優(yōu)點(diǎn)是試驗(yàn)誤差比完全隨機(jī)設(shè)計(jì)小，分析計(jì)算簡(jiǎn)單。缺點(diǎn)是選擇配對(duì)試驗(yàn)動(dòng)物的要求比較苛刻，在一般條件下有時(shí)不易找到配對(duì)的試驗(yàn)動(dòng)物。1.3.7試驗(yàn)設(shè)計(jì)的常用方法簡(jiǎn)述（續(xù)）2022/10/17隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)當(dāng)試驗(yàn)的處理在兩個(gè)以上，根據(jù)配對(duì)試驗(yàn)可以減少試驗(yàn)誤差的原理，擴(kuò)大配對(duì)試驗(yàn)單位，使之成一組，每一組內(nèi)所包含的試驗(yàn)數(shù)等于處理數(shù)，同一單位組內(nèi)程度對(duì)象的安排采用隨機(jī)的方法進(jìn)行分配。試驗(yàn)時(shí)把非試驗(yàn)因素大致相同的當(dāng)作一個(gè)區(qū)組，區(qū)組內(nèi)分若干個(gè)小區(qū)，一個(gè)小區(qū)隨機(jī)安排一個(gè)處理。其優(yōu)點(diǎn)是對(duì)試驗(yàn)的處理數(shù)及重復(fù)數(shù)沒有嚴(yán)格限制（處理數(shù)一般在2-20個(gè)，重復(fù)數(shù)一般在4-10次）；試驗(yàn)處理根據(jù)局部控制的原理布置的，區(qū)組間個(gè)體的差異通過方差分析可以從試驗(yàn)誤差中分離出來，其精確性比完全隨機(jī)設(shè)計(jì)高；統(tǒng)計(jì)分析比較簡(jiǎn)單，如發(fā)現(xiàn)缺項(xiàng)可進(jìn)行估算，而不致使整個(gè)試驗(yàn)報(bào)廢。其缺點(diǎn)是當(dāng)處理數(shù)過多，各單位組試驗(yàn)動(dòng)物的選擇有困難。1.3.7試驗(yàn)設(shè)計(jì)的常用方法簡(jiǎn)述（續(xù)）2022/10/17拉丁方方法由n行n列構(gòu)成的方格，由于以前方格內(nèi)使用拉丁字母，故稱為拉丁方方法。拉丁方設(shè)計(jì)是單因素試驗(yàn)，應(yīng)用局部控制原理減少試驗(yàn)誤差。將試驗(yàn)處理從兩個(gè)方向排成單位組或重復(fù)，是比隨機(jī)單位組更多一個(gè)限制條件的隨機(jī)排列設(shè)計(jì)。每一直行及每一橫行都成為一完全單位組或重復(fù)，而每一處理在每一直行或橫行有且只出現(xiàn)一次，其重復(fù)數(shù)、處理數(shù)、直行數(shù)、橫行數(shù)都相同。1.3.7試驗(yàn)設(shè)計(jì)的常用方法簡(jiǎn)述（續(xù)）2022/10/17拉丁方方法拉丁方設(shè)計(jì)的優(yōu)點(diǎn)是在不增加試驗(yàn)單元的情況下，可額外增加一項(xiàng)單位組，比隨機(jī)單位組設(shè)計(jì)的精確性要高。缺點(diǎn)是缺乏伸縮性。一般處理數(shù)不能過多，過多則重復(fù)數(shù)也多，橫行及直行單位組都過大，試驗(yàn)效率不高；但處理數(shù)也不能過少，過少則重復(fù)數(shù)也少，因而使試驗(yàn)誤差的自由度太少，降低其可靠性。因此，拉丁方設(shè)計(jì)一般只適用于處理數(shù)為5-8的試驗(yàn)。若處理數(shù)太少時(shí)，可采用重復(fù)拉丁方設(shè)計(jì)。1.3.7試驗(yàn)設(shè)計(jì)的常用方法簡(jiǎn)述（續(xù)）2022/10/17正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)前面所介紹的試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法，一般只適用于因素較少的試驗(yàn)。若試驗(yàn)因素較多且各因素又有多種水平，則各因素水平間的全面搭配試驗(yàn)、處理數(shù)隨著因素與水平的增多呈指數(shù)增長(zhǎng)。這樣的全面試驗(yàn)很難，選擇其中部分的搭配進(jìn)行試驗(yàn)，又能獲得相當(dāng)充分的信息，這就需要借助日本田口宏一博士于1949年創(chuàng)造的正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)。這類試驗(yàn)設(shè)計(jì)可解決以下問題：分析因素變化時(shí)指標(biāo)變化的規(guī)律，分析各因素影響指標(biāo)的主次順序，選擇因素水平間的取優(yōu)組合。1.3.7試驗(yàn)設(shè)計(jì)的常用方法簡(jiǎn)述（續(xù)）2022/10/17正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)它利用一套規(guī)范化的表格——正交表（如L8（27）表表示可安排2水平7個(gè)因素，共進(jìn)行8次試驗(yàn)）來安排實(shí)驗(yàn)，適用于多因素、多水平、試驗(yàn)誤差大、周期長(zhǎng)等一類的試驗(yàn)，是效率較高的一種試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法。1.3.7試驗(yàn)設(shè)計(jì)的常用方法簡(jiǎn)述（續(xù)）2022/10/171.4.1準(zhǔn)確度和精確度：準(zhǔn)確度（Accuracy)：觀察值與客觀存在事實(shí)的符合程度（測(cè)定正確性）。精確度（Precision)：觀察值與觀察值彼此接近的程度（只反映測(cè)定的重演性）。1.4生物統(tǒng)計(jì)常用術(shù)語(yǔ)2022/10/17總體（Population)：指研究的全部對(duì)象，是由所研究的范圍內(nèi)具有某種共同性質(zhì)的全體單位所組成的集合體。包括有限總體(finitepopulation)和無限總體(infinitepopulation)。樣本(Sample)：總體的一部分，是從總體中隨機(jī)抽取出來，用來代表總體。樣本內(nèi)包含的個(gè)體的數(shù)目稱為樣本含量，個(gè)體數(shù)大于30的一般看作大樣本。研究的目的是要通過樣本來推斷總體，是統(tǒng)計(jì)分析的基本特點(diǎn)。1.4.2總體與樣本2022/10/17參數(shù)：由總體計(jì)算的數(shù)。是一個(gè)真值，沒有抽樣變