《统计学》课程教学大纲 《生物统计学》教学大纲 课程名称：生物统计学 课程类型：范围选修课-基础课 学 时：56学时，3.5学分 适用对象：农学、植物保护、生物技术、生物科学、草业科学等本科专业 先修课程：高等数学、线性代数、概率论与数理统计、植物学、植物生理学、遗传学等课程 一、课程性质、目的与任务以及对先开课程要求 统计学是论述收集、分析并解释数字信息的科学，生物统计学则是一门运用统计学的原理和方法，研究生物学数据资料的一般统计学。统计方法是现代生物学研究不可缺少的工具。正确的统计分析能够帮助我们正确认识事物客观存在的规律性。 概率论与数理统计等先开课程的重点是讲述没有量纲或单位抽象的数量规律，为生物学科应用这些规律打基础。 二、教学重点及难点 本课程教学的全过程可以看成是一个生物信息搜集、处理、分析，从而提炼新的生物信息的过程。教学重点是通过生物现象的数量观察、对比、归纳和分析，揭示那些困惑费解的生物学问
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，从偶然性的剖析中，发现事物的必然性，指导生物科学的理论和实践。本课程的难点是概念较多、理论抽象、系统严密、实践性强、公式复杂、符号繁多、计算量大，因此，教学安排上除精讲48学时外，有针对性的安排上机操作8学时。 三、与其他课程关系 生物统计学与数学有密切关系，现代统计学用到了较多的数学知识，研究理论生物统计学的人需要有较深的数学功底，应用统计方法的人也应具备良好的数学基础。统计学又是一门应用性很强的学科，几乎生物学科所有的门类都要研究和分析数据，掌握生物学类学科专业基础课和专业课程知识有利于对统计分析的结果做出合理的解释和分析。 四、教学内容、学时分配及基本要求 绪论（1学时） 基本要求：理解什么是统计？什么是统计学；统计数据与统计学的关系，描述统计与推断统计内涵；统计方法能解决生物学科中哪些问题，了解生物统计学的产生与发展。 重点：统计工作、统计数据及统计学以及它们间的关系。 难点：描述统计与推断统计的区别，应用的场合。 1． 统计与统计学 2． 生物统计学的任务 3． 生物统计学的产生与发展 第一章 统计数据的收集与整理（5学时） 基本要求：了解数据收集及预处理的内容和方法，掌握不同类型分布图的制作及应用；掌握集中趋势、离散趋势及分布形状的统计特征数计算及应用。 重点：集中趋势、离散趋势及分布形状的统计数计算 难点：数据的计量尺度，集中趋势、离散趋势及分布形状的统计特征数应用 第一节 数据收集和预处理 1. 几个常用的统计术语 2. 数据收集和预处理 第二节 数据整理和显示 1.数据的整理 2.数据的显示 第三节 数据分布特征的测度 1.集中趋势的测度 2.离散程度的测度 3.偏态和峭度的测度 第二章 理论分布与抽样分布（8学时） 基本要求：了解随机事件、统计概率及其运算，领会小概率事件实际不可能性原理；理解正态分布、二项分布、泊松分布和抽样分布的概念、基本性质，掌握这些理论分布的概率计算。 重点：小概率事件实际不可能性原理，正态分布、二项分布概率计算，统计数的抽样分布 难点：正态分布、二项分布概率计算，统计数的抽样分布规律 第一节 概率基础（复习） 1. 事件 2. 概率 3. 小概率事件实际不可能性原理 第二节 几种常见的离散型概率分布 1. 二项分布 2. 另外几种离散型概率分布 第三节 正态分布 1. 正态分布的概念 2. 正态分布的性质 3. 正态分布的概率计算 第四节 抽样分布 1. 随机抽样和无偏估计 2. 从一个正态总体中抽取的样本统计量的分布 3. 从两个正态总体中抽取的样本统计量的分布 第三章 统计推断 （6学时） 基本要求：理解统计假设测验、参数区间估计的基本原理和步骤，一尾测验与两尾测验的区别以及统计假设测验两类错误的概念；掌握两类错误降低概率的措施；掌握平均数、百分数假设测验的方法。 重点： 平均数、百分数假设测验和区间估计的方法，降低两类错误概率的措施 难点： 两类错误的含义及错误发生的概率计算 第一节 统计假设测验的基本原理 1. 统计假设测验的基本原理 2. 统计假设测验的基本步骤 3. 统计假设测验的几何意义 4. 两尾测验和一尾测验 5. 两类错误的概念和概率 第二节 平均数的假设测验 1. 样本平均数与总体平均数差异的假设测验 2. 两个样本平均数差异的假设测验 第三节 百分数资料的假设测验 1.样本百分数的假设测验 2.两个样本百分数的假设测验 第四节 参数的区间估计 1.参数区间估计的原理 2.举例说明常见参数的区间估计方法 第四章 拟合优度检验（5学时） 基本要求：掌握拟优合度检验的基本原理和步骤；掌握对二项分布和正态分布的检验；掌握独立性测验方法；了解齐性检验方法。 重点：拟优合度检验的基本原理、步骤 难点：各种类型次数资料的理论期望值的计算、联合性检验方法 第一节 拟合优度检验的一般原理 1.概念 2.一般程序 第二节 拟合优度检验 1. 对二项分布的检验 2. 对正态分布的检验 第三节 独立性测验 1.2×2
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、2×c表和r×c表的独立性测验方法和步骤 2.2×2表精确检验法。 第四节 齐性检验 1.联合性检验方法和步骤 2.概率的混合 第五章 单因素方差分析（6学时） 基本要求：理解方差分析的基本原理；掌握单因素试验的方差分析方法；理解方差分析的数学模型、基本假定和数据转换方法。 重点：方差分析的基本原理、线性模型和期望均方，平均数间的多重比较及字母法表示 难点：线性模型、期望均方 第一节 方差分析的基本原理 1. 方差分析的一般概念 2. 处理效应与模型 3. 等重复和不等重复时的平方和计算 第二节 多重比较 1. 最小显著差数法 2. Duncan 检验 3. 多重比较结果表示方法 第三节 方差分析基本假定与数据转换 1. 方差分析的基本假定 2. 方差分析的数据转换 第六章 两因素及多因素方差分析（4学时） 基本要求：掌握两因素方差分析方法；理解多因素试验线性模型和不同变异来源期望均方构成，了解缺失数据的估计原理及方差分析方法。 重点：主效、交互作用，交叉分组有重复观察值和没重复观察值的方差分析 难点：固定模型、随机模型和混合模型的区分及期望分量构成 第一节 两因素方差分析中的一些基本概念 1. 模型类型 2. 主效应和交互作用 第二节 固定模型 1. 无重复观察值两因素实验 2. 有重复观察值两因素实验 第三节 随机模型 1. 线性统计模型 2. 期望均方和统计量F的确定 3. 统计参数构成 第四节 混合模型 1. 线性统计模型 2. 期望均方和统计量F的确定 第五节 两个以上因素的方差分析 1. 平方和与自由度分解的一般规律 2. 期望均方和统计量F的确定 第六节 缺失数据的估计 1. 缺失一个数据的弥补方法 2. 缺失二个数据的估计 3. 缺失数据的方差分析 第七章 一元回归与简单相关分析（9学时） 基本要求：理解回归与相关的概念，以及回归和相关分析的种类；掌握一元线性和非线性回归分析方法；掌握一元相关分析方法。 重点：回归系数、相关系数、决定系数的含义、计算方法、显著检验以及应用，线性化的方法 难点： 最小二乘法、失拟误差、利用回归方程进行预测 第一节 回归与相关的概念 1. 函数关系与统计关系 2. 自变数与依变数 3. 回归分析与相关分析 第二节 一元线性回归方程 1. 散点图 2. 一元正态线性回归模型 3. 一元线性回归方程的建立 4. 一元线性回归的估计
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误 第三节 一元线性回归的检验 1. 回归系数和回归截距的显著性检验 2. 两个回归方程的比较 3. 一元回归的方差分析 4. 点估计与区间估计 5. 一元回归分析意义 第四节 一元非线性回归分析 1. 曲线类型与特点 2. 线性化的方法和曲线拟合状况的检验 第五节 线性相关分析 1. 相关系数和决定系数 2. 相关系数的假设测验 3. 一元线性回归与相关分析的注意事项 第八章 实验设计（4学时） 基本要求：理解实验设计的基本原则，了解实验
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的制定方法，了解单因素和两因素实验设计方法 重点：实验设计原则 难点：完全随机设计、随机区组设计的特点及应用 第1节 实验设计的基本原则 1.重复 2.随机排列 3.局部控制 第二节 实验方案的制定（自学） 1. 实验计划书的编制 2. 实验方法确定 3. 田间规划 第三节 单因素实验设计 1. 完全随机化设计 2. 随机化完全区组设计 3. 套设计（自学） 4. 拉丁方设计（自学） 第四节 两因素实验设计 1. 交叉分组实验设计 2. 随机化完全区组设计 3. 裂区实验设计（自学） 4. 正交设计（自学） 第十章 多元线性回归及复相关分析（选学） 基本要求：掌握多元线性回归方程的建立；复相关系数和偏相关系数计算，了解最优回归方程选择方法 重点：多元线性回归方程、复相关系数和偏相关系数计算 难点： 多元回归系数和相关系数计算及显著性检验 第一节 多元线性回归方程 1. 多元线性回归模型 2. 正规方程 3. 多元线性回归方程的计算实例 4. 多元线性回归方程的方差分析 5. 偏回归系数的显著性检验 第二节 复相关分析 1. 复相关系数 2. 偏相关系数 第3节 逐步回归分析 1.最优回归方程的选择 2.逐步回归的计算方法 实验一 Excel在描述统计中的应用（2学时） 基本要求：了解资料搜集整理的意义，更好地掌握次数分布表、图的制作方法、各种特征数的计算方法。熟练掌握利用EXCEL进行数据整理、图表制作及特征数的计算 重点：频数分布表、图的制作、各种特征数计算 难点：frequency等函数的使用 1. EXCEL中的数据整理工具 2. 利用EXCEL进行数据描述 实验二 Excel在统计推断中的应用（2学时） 基本要求：了解显著性测验的意义和基本原理，掌握利用EXCEL进行统计假设测验和区间估计的方法。 重点： EXCEL中与假设测验有关的粘贴函数使用、数据分析工具进行假设测验操作方法 难点： TINV、TDIST含义和使用 1.利用函数进行样本平均数、平均数差数、方差、方差比的假设测验 2.利用数据分析工具进行假设测验 实验三 Excel在方差分析中的应用（2学时） 基本要求：了解方差分析的意义和基本原理，熟悉方差分析的步骤，能够独立地利用EXCEL中的函数对交叉分组资料进行方差分析。 重点：SUMSQ、DEVSQ、FINV等常用于方差分析的函数使用，数据分析工具进行方差分析 难点： SUMSQ进行平方和的计算技巧 1. 利用EXCEL中的函数进行单向分组和交叉分组资料的方差分析 2. 利用数据分析工具进行单向分组和交叉分组资料的的方差分析 实验四 Excel在线性回归与相关分析中的应用（2学时） 基本要求：了解回归与相关分析的意义 ，掌握利用EXCEL计算一元回归方程与相关系数的方法和显著性检验方法。 重点：回归系数、回归截距和相关系数计算 难点：利用EXCEL粘贴函数计算回归和相关统计数 1. 利用图表向导进行直线回归与相关分析 2. 利用EXCEL粘贴函数进行直线回归与相关分析 3. 利用数据分析工具进行直线回归与相关分析 五、教材及主要参考书 教材： 1. 杜荣骞主编《生物统计学》高等教育出版社 2. 李松岗主编《实用生物统计》北京大学出版社。 3. 本教研组自编《生物统计学上机实习指导书》 参考书： 1. 盖钧镒主编：《试验统计方法》，中国农业出版社。 2. 王文中编 《EXCEL在统计分析中应用》 中国铁道出版社。 3. 杜荣骞 《生物统计学题解及练习》 高等教育出版社。 4. An Introduction To Biostatistics GLOVER&MITCHELL 清华大学出版社等。 5. 莫惠栋 《农业试验统计》 上海科学技术出版社。 6. Statistics The Study of Stability in Variation http://www.stat.ucla.edu . 7. Introductory Statistics http://www.psychstat.smsu.edu/introbook/sbk00.htm 《试验设计与分析》教学大纲 课程名称：试验设计与分析 课程类型：范围选修课-专业基础课 学 时：32学时，2学分 适用对象：农学、植物保护、生物技术、生物科学、草业科学等本科专业 先修课程：生物统计学、植物学、植物生理学、遗传学、植物病理学和昆虫学等课程 一、课程性质、目的与任务以及对先开课程要求 试验设计是自然科学研究方法论领域中一个分支学科。正确设计试验方案并对所获调查数据进行科学的统计分析是每个研究工作者必须具备的基本功。尤其是在人类社会进入科技发展的今天，如何花费最小的代价取得所关心的信息，学习、掌握与应用本课程知识就显得尤为重要了。 要求先开课生物统计学要系统介绍描述统计、推断统计、方差分析以及线性回归等基本概念、基本原理和方法。 二、教学重点及难点 本课程重点讲授各种试验设计方法的要点及特点，相应的统计分析应用条件、方法、步骤及结果解释；模拟研究、田间研究的试验方法，调查数据获得的基本知识和技能。课程的难点是阐述在实验过程中如何实现误差的最小化和无偏估计，如何进行环境设计和处理设计。 三、与其他课程关系 本课程较其他统计学更侧重统计模型及其在有关专业课中较为深入应用，强调试验设计、调查设计方法。课程中例题涉及遗传育种、作物栽培、土壤肥料、植物病理和昆虫、果树蔬菜、食品加工等多方面，是为上述这些课程打基础，同时也为进行一些科学研究和撰写的毕业论文提供设计和分析方法。 四、教学内容、学时分配及基本要求 第一章：绪论（2学时） 基本要求：了解试验设计在科学研究中的地位、作用及试验设计的主要内容；了解合理制定试验方案原则，理解试验数据误差的产生及控制途径。 重点：试验方案、试验误差、精确度与准确度 难点：试验效应、互作、试验误差的规律性和层次性 第1节 试验设计在科学研究中的作用 1. 科学研究的基本过程 2. 科学研究的基本方法 3. 试验设计的主要内容 第2节 试验方案 1. 试验因素与水平 2. 试验指标与效应 3. 制定试验方案的要点 第3节 试验误差及其控制途径 1. 试验数据的误差和精确性 2. 试验误差来源 3. 随机误差的规律性 4. 随机误差的层次性 5. 随机误差的控制 第4节 试验设计及研究方法的发展 1. 试验设计学科的历史和发展 2. 科学研究中不同阶段的试验设计 第二章：完全区组试验设计及分析（8学时） 基本要求：掌握单因素及多因素完全随机试验设计及结果分析；掌握单因素及多因素随机区组设计及结果分析，了解双向随机区组设计及结果分析；掌握单因素及两因素拉丁方试验设计及结果分析，了解希腊拉丁方、多重正交拉丁方设计。 重点：各种完全区组试验设计及统计分析的方法。 难点：固定模型、随机模型及混合模型含义，各模型期望均方分量和系数的构成。 第1节 完全随机设计及分析 1. 单因素完全随机设计及统计分析 2. 多因素完全随机设计及统计分析 第2节 随机区组设计及分析 1. 随机区组设计特点、方法及结果统计分析 2. 双向随机区组设计特点及结果统计分析 3. 随机区组设计的相对效率 第3节 拉丁方设计及分析 1. 拉丁方设计特点、方法及结果统计分析 2. 正交拉丁方设计 3. 希腊拉丁方设计 4. 多重正交拉丁方设计 第四节 完全随机和随机区组设计的协方差分析 1. 因果关系资料 2. 相关关系资料 第三章： 不完全区组试验设计及分析（12学时） 基本要求：掌握平衡不完全区组、二裂式裂区试验设计；了解再裂区及条区设计；了解因子设计和正交设计表头形式及设计特点；掌握2k因子设计及正交设计方法和结果分析，了解均匀设计。 重点： 单因素平衡不完全区组设计、二裂式裂区设计、23因子设计及正交设计 难点： 平衡不完全区组设计参数构成，裂区试验分析，因子设计及正交设计表头设计 第1节 平衡不完全区组设计及分析 1. 平衡不完全区组设计的参数及条件 2. 平衡不完全区组的设计方法 3. 平衡不完全区组设计实例 第2节 裂区设计及分析 1. 二裂式裂区设计及结果分析 2. 再裂式裂区设计及结果分析 3. 条区设计及结果分析 第3节 因子设计及分析 1．因子设计的原理和作用 22 因子试验及分析 3．23因子试验及分析 第4节 混杂设计及分析 1. 混杂设计的原理和作用 23因子试验的完全混杂设计及分析 第5节 正交设计及分析 1. 正交表和正交设计的特点 2. 正交设计的步骤及结果分析 3. 正交表的形式与表头设计 4. 水平数不等的正交试验 第四章： 回归设计及分析（6学时） 基本要求：掌握回归正交设计方法及一次回归正交设计的回归系数计算与检验；了解回归转设计的条件、方法及统计分析。 重点： 回归试验设计的编码水平确定，回归系数计算与检验 难点： 编码水平确定，回归方程显著性检验 第1节 回归正交设计及分析 1. 回归正交设计方法及特点 2. 回归试验设计的编码水平和实施水平 3. 一次回归正交设计的回归系数计算与检验 第2节 回归旋转设计及分析 1. 回归旋转设计的基本
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2. 一次旋转设计方案及统计分析 3. 二次旋转设计方案及统计分析 4. 设计中的其他编码尺度 第3节 回归最优设计及分析（自学） 第4节 均匀设计及分析 1. 均匀设计的特点 2. 均匀设计与均匀设计表 3. 均匀设计分析 第5节 格子设计及分析（自学） 第五章：模拟研究方法(1.5学时) 基本要求：了解模拟试验研究的特点、种类，掌握土培试验、营养液培养和砂砾培养的方法。 重点： 土培、营养液、砂砾培养等模拟研究方法 难点： 模拟培养的关键技术 第1节 模拟研究的特点、种类及发展概况 1. 盆钵模拟研究方法 2. 植物短期培养模拟研究方法 3. 控制模拟条件的其他生物研究方法 第2节 土培试验的技术 1. 土壤的准备 2. 盆钵的选择和准备 第3节 营养液培养 1. 配制营养混合液的原则与依据 2. 常用营养液的种类 3. 营养液的配制 4. 溶液培养的准备、播种与管理 第4节 砂砾培养 1. 砂砾培养的准备 2. 装盆和播种 第5节 控制模拟条件的生物研究方法 1. 流动培养及更换培养试验 2. 灭菌培养试验 3. 幼苗法 第六章：田间研究方法(1.5学时) 基本要求：了解田间试验的特点，掌握控制土壤差异的小区技术、田间实施技巧和方法。 重点：控制土壤差异的小区技术 难点：空白试验、试验地土壤误差的控制 第1节 田间试验的特点和要求 第2节 田间试验的误差与土壤差异 1. 田间试验的误差 2. 试验地土壤差异 第3节 田间试验设计的原则 1. 试验设计的原则 2. 控制土壤差异的小区技术 第4节 田间研究的实施 1. 试验地的选择和准备 2. 试验的布置 3. 田间管理与观察 4. 收获和考种 第5节 大田示范试验技术 1. 大田示范试验的意义和特点 2. 大田示范试验技术 3. 数据分析 第七章：调查设计（1学时） 基本要求：了解设计的特点，掌握随机抽样、系统抽样、整群抽样及分层抽样等方法，掌握调查数据的误差控制。 重点：随机抽样、系统抽样、整群抽样及分层抽样等抽样方法样本容量的确定 难点：样本容量及抽样误差计算 第1节 调查研究的特点 第2节 调查的基本原则与内容 1. 调查对象和观察单位 2. 调查方法 3. 观察指标 4. 调查表和问卷的设计 5. 调查方式 6. 调查的组织计划 第3节 常用的抽样方法 1. 单纯随机抽样 2. 系统抽样 3. 整群抽样 4. 分层抽样 第4节 调查的质量控制 五、教材及主要参考书 教材： 1. 试验设计与分析 （面向21世纪课程教材）袁志发等 高等教育出版社 2． 试验统计方法（面向21世纪课程教材） 盖钧镒 中国农业出版社 主要参考书： 1. 回归分析与试验设计 徐中儒 中国农业出版社 2. 试验设计与分析 杨德 中国农业出版社 3. 农业试验统计 莫惠栋 上海科学技术出版社 4. 农业试验统计方法 范濂 河南科学技术出版社 5. Design and analysis of experiments Dean A & Voss New York 6. Fundamental concepts in the design of experiments 5th edition. Oxford University Press, Inc. New York 《试验设计与分析实验》教学大纲 课程名称： 试验设计与分析实践 课程类型：范围选修课-专业基础课 学 时：32学时，1学分 适用对象：农学、植物保护、生物技术、生物科学、草业科学等本科专业 先修课程：生物统计学、试验设计与分析 一、课程性质、目的与任务以及对先开课程要求 试验设计与分析是自然科学研究方法论领域中一个分支学科，是农学类、生物学类专业的专业基础课。设置试验设计与分析实践教学目的是介绍如何利用统计分析软件（如Excel、SAS）快速、高效、准确地完成数据分析。最好是在学习了生物统计学或与试验设计与分析课程同时或之后选修本课程。 二、教学重点及难点 借助于Microsoft电子表格强大的统计分析功能，解决试验设计与分析课程所涉及到数据分析内容，其教学重点放在统计分析的粘贴函数和数据分析工具库的使用上。 SAS（statistical analysis system ）是世界当今较为流行的统计软件之一，本部分的教学重点是编写和实现系统内常用的描述统计、类别数据处理、回归分析、变异数分析、线性模型和多变量的分析等程序。 三、与其他课程关系 将试验设计与分析教学介绍的统计分析方法，利用统计分析软件进行分析。 四、本课程的教学环节与学时分配 实验一 完全区组试验设计统计分析（4学时） 基本要求：了解Excel的基本操作， 掌握利用Excel分析各种单因素完全区组试验设计资料的方法 重点：Average、sumsq、devsq、finv、tinv等粘贴函数使用、分析工具库中的方差分析 难点： 各种完全区组试验设计的统计方法 1. 完全随机等重复 2. 完全随机不等重复 3. 系统分组设计试验 4. 随机完全区组 5. 拉丁方试验 6. 交叉设计 无重复观察值 两因素等重复 三因素等重复 实验二 平衡不完全区组和裂区试验设计的统计分析（4学时） 基本要求：掌握利用Excel分析平衡不完全区组和裂区试验资料的方法 重点：Average、sumsq、devsq、finv、tinv等粘贴函数使用 难点：平衡不完全区组和裂区试验的统计分析方法 1. 平衡不完全区组 2. 二裂式裂区设计 3. 再裂式裂区设计 4. 条区设计 实验三 因子试验设计和混杂试验设计统计分析（4学时） 基本要求： 掌握利用Excel分析因子试验设计和混杂试验资料的方法 重点：因子表的制作、混杂试验结果整理 难点：因子试验设计和混杂试验的统计分析方法 1 2k设计方差分析 1.1 设置重复 1.2 不设置重复 2 2k因子混杂试验设计结果分析 2.1 完全混杂 2.2 部分混杂 实验四 正交试验设计统计分析（4学时） 基本要求： 掌握利用Excel分析各种正交试验设计资料的方法 重点：直观分析、方差分析 难点：各种正交试验设计误差项的构成 1 无互作正交试验设计 2 有互作正交试验设计 3 设置重复正交试验设计 4 拟水平正交试验设计 实验五 回归正交设计和均匀设计的统计分析（4学时） 基本要求： 掌握利用Excel分析一次回归正交和二次回归组合试验资料的方法，均匀设计的资料分析 重点：有零水平试验的误差项剖分、F检验 难点：F检验测验项的确定 1 一次回归正交试验设计 2 二次回归正交组合试验设计 3 均匀设计 实验六 协方差分析（4学时） 基本要求：掌握利用Excel分析回归模型、相关模型双变数资料协方差分析的方法 重点：COVAR、SUMPRODUCT等粘贴函数使用 难点： 回归模型和相关模型资料协方差分析方法 1 回归模型资料 2 相关模型资料 实验七 Statistics Analysis System软件基本操作（4学时） 基本要求： 掌握SAS软件基本操作，掌握means、freq、chart等过程命令的使用；掌握利用SAS软件进行试验设计及统计分析方法 重点：means、freq、chart、plan、Anova、glm等过程命令使用， 难点： 灵活使用means、freq、chart、plan、Anova、glm等过程命令 1. 基本操作 2. 利用SAS软件描述样本数据 3 试验设计 3.1 完全随机 3.2 随机区组 3.3 拉丁方 3.4 套设计 3.5 裂区设计 4 结果分析 4.1完全随机 4.2 随机区组 4.3 拉丁方 4.4裂区试验 实验八 SPSS软件基本操作（4学时） 基本要求： 掌握SPSS软件基本操作，农业科学研究中常用试验设计分析方法。 重点：数据录入， 难点： 数据分析结果的解释 1. 基本操作 1. 完全随机 2. 随机区组 3. 拉丁方 4. 裂区试验 5. 协方差分析 五、教材和主要参考书 教材： 自编《试验设计与分析实践上机操作指导书》 主要参考书： 1. Excel 在统计中的应用 唐五湘 电子工业出版社 2002 2．SAS基础教程 http:/www.stata.com 3．SAS系统应用开发指南（上、下） 彭昭英 北京希望出版社，2000 4．SPSS FOR WINDOWS 统计分析（第2版） 卢纹岱，电子工业出版社，2002 5 SPSS统计分析基础教程 张文彤 高等教育出版社，2005 6．SPSS统计分析高级教程 张文彤 高等教育出版社，2005 《应用统计学》教学大纲 课程名称：应用统计学 课程类型：范围选修课-专业基础课 学 时：48学时，3学分 适用对象：公共事业管理、区域发展等本科专业 先修课程：线性代数、概率论与数理统计学等课程 一、课程性质、目的与任务以及对先开课程要求 应用统计学是一门运用统计学的原理和方法，研究区域化发展、事业管理等学科中有关数据搜集、整理、分析和解释的科学，是管理专业的一门重要专业基础课程。在人类迈进21世纪知识经济时代的今天，面对日益增多的信息需求量和处理量，学习和掌握数据处理和分析技术的统计方法十分重要。 在学本课程前应具备概率论与数理统计、线性代数等初步知识，已修完部分管理专业基础课或专业课。 二、教学重点及难点 通过本课程的学习，能够掌握统计数据的收集、整理、特征数的描述统计方法，推断统计方法以及在事业管理中常用的统计分析方法，掌握定性和定量有机结合的技能，为后续课程的学习及今后科学研究和管理工作的开展奠定基础。 通过统计描述和统计推断来探索数据内在规律，这必然要涉及概率论和数理统计中的一些基本概念、基本知识和基本方法，如何深入浅出、灵活应用这些原理和方法解决实际问题是本课程教学的难点。 三、与其他课程关系 应用统计学是在管理类学科研究过程中，逐渐与数学的发展相结合而形成的，它是应用数学的一个分支。应用统计学以数学的概率论为基础，也涉及排列、组合、矩阵、微积分等知识。但应用统计学作为一门重要的工具课，一般不过多讨论数学原理，主要偏重于统计原理的介绍和具体分析方法的应用。所以应用统计学又与管理类的其他学科关系十分密切，只有掌握了专业知识才能对统计分析的结果做出合理的解释和分析。 四、教学内容、学时分配及基本要求 绪论（10.5学时） 基本要求：理解什么是统计？什么是统计学；统计数据与统计学的关系，描述统计与推断统计内涵；统计方法能解决农业学科管理及区域发展中哪些问题，了解统计学的产生与发展。 重点：统计工作、统计数据及统计学以及它们间的关系。 难点：描述统计与推断统计的区别，应用的场合。 1． 统计与统计学 2． 统计学的任务 3． 统计学的产生与发展 第1章 统计数据的搜集（11.5学时） 基本要求：了解数据的计量尺度与数据的类型，了解统计调查方式，了解数据的搜集方法，掌握调查方案的设计，了解数据误差及数据的质量要求 重点： 数据的计量尺度、数据的类型、数据误差、数据质量评判 难点： 不同数据类型的区别、调查方案的设计 第1节 数据的计量与类型 1. 数据的计量尺度 2. 数据的类型和分析方法 3. 统计指标及其类型 第2节 统计数据的来源 1. 统计数据的直接来源 2. 统计数据的间接来源 第3节 调查方案设计 1. 确定调查目的 2. 确定调查对象和调查单位 3. 涉及调查项目和调查表 4. 方案设计中的其他内容 第4节 统计数据的质量 1. 统计数据的误差 2. 统计数据的质量要求 第2章 统计数据的整理与显示（11.5学时） 基本要求：掌握品质数据和数值型数据整理与显示方法，掌握Excel作频率分布表和图 重点： 品质数据和数值型数据整理、显示的方法 难点： 频数分布表的制作 第1节 数据的预处理 1. 数据的审核与筛选 2. 数据的排序 第2节 品质数据的整理与显示 1. 定量数据的整理与显示 2. 定序数据的整理与显示 第3节 数值型数据的整理与显示 1. 数据的分组 2. 定距数据和定比数据的图示 3. 频数的类型 第4节 统计表 1. 统计表的构成 2. 统计表的设计 第3章 数据分布特征的测度 （2.5学时） 基本要求：掌握集中趋势各特征数值的计算方法、特点和应用，掌握集中趋势各特征数值的计算方法、特点和应用，掌握偏态与峰度计算方法，用Excel计算描述统计量并进行分析 重点：众数、中位数、分位数、算术平均数，异众比率、四分位差、方差及标准差、离散系数等统计数计算 难点： 描述集中趋势、离散程度、偏态与峰度等统计数应用 第1节 集中趋势的测度 一、定类数据：众数 二、定序数据：中位数和分位数 三、定距和定比数据：均值 四、众数、中位数和均值的比较 第2节 离散程度的测度 1. 定类数据：异众比率 2. 定序数据：四分位差 3. 定距和定比数据：方差及标准差 4. 相对离散程度：离散系数 第3节 偏态与峰度的测度（自学） 1. 偏态及其测度 2. 峰度及其测度 第4章 概率与概率分布 （5学时） 基本要求：了解随机事件的概念、事件的关系和运算，理解概率的定义、性质和运算法则，理解随机变量及其分布，掌握各种分布的概率计算 重点：二项分布和正态分布的概率计算 难点：随机变量、随机变量概率分布的含义 第1节 概率基础 1. 随机事件及其概率 2. 概率的性质与运算法则 第2节 用随机变量及其分布 1. 随机变量的概念 2. 离散型随机变量的概率分布 3. 连续型随机变量的概率分布 第5章 抽样与参数估计 （56学时） 基本要求：了解抽样和抽样分布的基本概念；掌握总体均值、总体比例和总体方差的区间估计。 重点： 总体参数区间估计原理、各种总体参数区间估计的方法、样本容量确定 难点： 中心极限定理、参数区间估计原理和方法 第1节 抽样与抽样分布 1. 总体、个体和样本 2. 关于抽样方法 3. 样本均值的分布与中心极限定理 4. 样本方差的分布 5. 两个样本方差比的分布 6. T统计量的分布 第2节 总体均数和总体比例的区间估计 1. 总体均值的区间估计 2. 总体比例的区间估计 3. 样本容量的确定 第3节 两个总体均值及两个总体比例之差的估计 1. 两个总体均值之差的估计 2. 两个总体比例之差的区间估计 第4节 正态总体方差及两个正态总体方差比的区间估计 1. 正态总体方差的区间估计 2. 两个总体方差比的区间估计 习题 用 Excel求置信区间 第6章 假设检验 （6学时） 基本要求：了解假设检验的基本思想，掌握假设检验的步骤，能对实际问题作假设检验，利用置信区间进行假设测验 重点： 假设检验概念、小概率原理、假设检验的步骤、各类总体参数的假设测验 难点： 两类错误含义及概率计算 第1节 假设检验的一般问题 1. 假设检验的概念 2. 假设检验的步骤 3. 假设检验中的小概率原理 4. 假设检验中的两类错误 5. 两侧检验和单侧检验 第2节 一个正态总体的参数检验 1. 总体方差已知的均值检验 2. 总体方差未知的均值检验 3. 总体比例的假设检验 第3节 两个正态总体的参数检验 1. 两个总体参数之差的抽样分布 2. 两个总体均值之差的检验 3. 假设检验中相关样本的利用 4. 两个总体比例之差的检验 第4节 假设检验中的其他问题 1. 用置信区间进行检验 2. 假设检验的P值 3. 如何建立假设 习题 用 Excel进行假设测验 第7章 方差分析 （45学时） 基本要求：理解方差分析原理，掌握单因素方差分析的方法及应用，掌握双因素方差分析的方法及应用 重点： 单因素、双因素方差分析的方法 难点： 方差分析原理、平均数间多重比较及结果表示 第1节 方差分析的基本问题 1. 方差分析的内容 2. 方差分析的原理 3. F分布 第2节 单因素方差分析 1. 单因素方差分析的步骤 2. 方差分析中的多重比较 3. 单因素方差分析中的其他问题 第3节 双因素方差分析 1. 双因素方差分析的类型 2. 数据结构 3. 离差平方和的分解 4. 应用实例 习题 用 Excel进行方差分析 第8章 列联分析（3学时） 基本要求：掌握一致性检验和独立性检验的原理和方法，分析列联表的相关性 重点： 列联表含义、期望值计算、各类相关系数的计算及含义 难点： 2检验、期望值计算 第1节 列联表 1. 列联表的构造 2. 列联表的分布 第2节 2分布与2检验 1. 2统计量 2. 2分布 3. 自由度的确定 4. 2检验 第3节 列联表中的相关测量 1. φ相关系数 2. 列联相关系数 第4节 列联分析中应注意的问题 习题 用 Excel进行一致性检验和独立性检验 第9章 相关与回归分析（6学时） 基本要求：掌握相关系数的含义、计算方法和应用，掌握一元线性回归的基本原理和参数的最小二乘法估计方法，掌握回归的显著性检验，了解可化为线性回归的曲线回归，用Excel进行回归分析 重点：相关系数计算及显著性测验，回归系数、回归截距计算及显著性测验 难点：参数最小二乘法估计原理、相关系数、回归系数显著性测验 第1节 变量间的相关关系 1. 变量相关的概念 2. 相关系数及其计算 第2节 一元线性回归 1. 一元线性回归模型 2. 参数β0，β1的最小二乘法估计 3. 回归方程的显著性检验 4. 预测及应用 第3节 可化为线性回归的曲线回归 1. 指数函数 2. 幂函数 3. 双曲函数 4. 对数函数 5. S形曲线 习题 用 Excel进行相关和回归分析 第10章 时间序列分析（3学时） 基本要求：掌握时间序列对比分析的方法，掌握长期趋势分析的方法，掌握季节变动分析的方法，掌握循环波动分析的方法 重点：时间序列对比分析、线性趋势和非线性趋势分析、季节变动和循环波动分析原理 难点： 时间序列对比分析、长期趋势分析、季节变动分析和循环波动分析概念 第1节 时间序列的对比分析 1. 时间序列及其分类 2. 时间序列的水平分析 3. 时间序列的速度分析 第2节 长期趋势分析 1. 时间序列的构成要素与模型 2. 线性趋势 3. 非线性趋势 4. 趋势线的选择 第3节 季节变动分析 1. 季节变动及其测定目的 2. 季节变动的分析原理与方法 3. 季节变动的调整 第4节 循环波动分析 1. 循环波动及其分析目的 2. 循环波动的分析方法 习题 用 Excel进行季节变动分析 第11章 统计指数（自学3学时） 基本要求：掌握加权综合指数的编制方法，掌握加权平均指数的编制方法，利用指数体系对实际问题进行分析，了解实际中常用的几种价格指数 重点：加权综合指数、加权平均指数、价格指数、多指标综合评价指数 难点：各类统计指数计算 第1节 指数编制的基本问题 1. 指数的性质 2. 指数的分类 3. 指数编制的基本问题 第2节 加权指数 1. 权数的确定 2. 加权综合指数 3. 加权平均指数 第3节 指数体系 1. 总量指数与指数体系 2. 指数体系的分析与应用 第4节 多指标综合评价指数 1. 多指标综合评价指数的构建 2. 几种常用的综合评价指数 实验一 Excel在描述统计中的应用（2学时） 基本要求：了解资料搜集整理的意义，更好地掌握次数分布表、图的制作方法、各种特征数的计算方法。熟练掌握利用EXCEL进行数据整理、图表制作及特征数的计算 重点：频数分布表、图的制作、各种特征数计算 难点：frequency等函数的使用 1 EXCEL中的数据整理工具 2 利用EXCEL进行数据描述 实验二 Excel在统计推断中的应用（2学时） 基本要求：了解显著性测验的意义和基本原理，掌握利用EXCEL进行统计假设测验和区间估计的方法。 重点： EXCEL中与假设测验有关的粘贴函数使用、数据分析工具进行假设测验操作方法 难点： TINV、TDIST含义和使用 1.利用函数进行样本平均数、平均数差数、方差、方差比的假设测验 2.利用数据分析工具进行假设测验 实验三 Excel在方差分析中的应用（2学时） 基本要求：了解方差分析的意义和基本原理，熟悉方差分析的步骤，能够独立地利用EXCEL中的函数对交叉分组资料进行方差分析。 重点：SUMSQ、DEVSQ、FINV等常用于方差分析的函数使用，数据分析工具进行方差分析 难点： SUMSQ进行平方和的计算技巧 1. 利用EXCEL中的函数进行单向分组和交叉分组资料的方差分析 2. 利用数据分析工具进行单向分组和交叉分组资料的的方差分析 实验四 Excel在线性回归与相关分析中的应用（2学时） 基本要求：了解回归与相关分析的意义 ，掌握利用EXCEL计算一元回归方程与相关系数的方法和显著性检验方法。 重点：回归系数、回归截距和相关系数计算 难点：利用EXCEL粘贴函数计算回归和相关统计数 1. 利用图表向导进行直线回归与相关分析 2. 利用EXCEL粘贴函数进行直线回归与相关分析 3. 利用数据分析工具进行直线回归与相关分析 五、教材和参考书 教材：贾俊平编著 统计学（第二版） 中国人民大学出版社 2003年 主要参考书： 1. 风笑天著 社会学研究方法 中国人民大学出版社 2001年 2. 袁卫等编著 统计学 中国统计出版社 1996 3. 何晓群编著 现代统计分析方法与应用 中国人民大学出版社 1998 《田间试验与统计分析》教学大纲 课程名称：田间试验与统计分析 课程类型：专业基础课 学 时：60学时 适用对象：农学类、植物保护类等专科专业 先修课程：高等数学、植物学、植物生理学、遗传学等课程 一、课程性质、目的与任务以及对先开课程要求 田间试验与统计分析，是运用数理统计理论与方法研究农业科学研究和技术工作中，所需的田间试验设计、实施和试验资料统计分析方法的一门应用学科，是农学类、植物保护类专业的专业基础课。本课程在高等数学、概率论初步等课程的基础上，介绍数理统计的基本概念和基本原理，讲解田间试验的基本要求、设计实施和试验资料统计分析方法，既涉及一些严谨的数学理论和方法，又紧密结合农业生产和科学研究实践。这些理论和方法，既是进一步学习遗传学、作物栽培学、作物育种学等专业基础课和专业课必备的基础，又是进行农业科学研究和技术工作必不可少的工具。同时，还有利于培养学生分析问题和解决问题的能力。 二、教学重点及难点 本课程从样本试验数据最基本的描述统计开始，逐渐引入到统计理论分布，进而介绍这些统计理论在农业科学试验中的应用。课程的重点是田间试验和统计分析方法，但也注意到实验室的应用。 由于课程内容中涉及到一些严谨的数学理论和方法，教学难点表现为概念较多、公式复杂、符号繁多、计算量大；本课程的另一特点是紧密结合农业生产和科学研究实践，所以教学又一难点是实践性强，需要学习者有较好的专业背景知识。 三、与其他课程关系 田间试验与统计分析是数学方法与试验方法交叉而形成的一门学科，所以本课程除了与数学有密切关系，与农学、生物学、植物保护等专业基础课和专业课都有紧密联系；考虑专科教育的培养目标、业务规格等特点，不要求有很深的数学基础，更强调专业知识的掌握，能简明准确的解释统计分析出的结果。 四、教学内容、学时分配及基本要求 绪 论（1学时） 基本要求：了解本学科研究对象、内容以及与其他学科的关系，了解本课程学习的特点与要求。 重点：本学科研究对象、内容以及与其他学科的关系 1. 田间试验与统计分析的研究对象和内容 2. 田间试验与统计分析的基本作用 3. 田间试验与统计分析学习的特点与要求 第一章 试验数据收集、整理与特征数（4学时） 基本要求：了解总体与样本、参数与统计数等常用统计术语的概念和试验资料的分类；掌握次数分布表和次数分布图的制作方法；掌握平均数和变异数的意义和计算方法。 重点：次数分布表和次数分布图制作、平均数、变异数 难点：平均数、变异数应用 第一节 数据的收集及预处理 1. 几个常用的统计术语 2. 数据收集的途径 3. 数据的检查与核对 第二节 数据的整理和显示 1. 试验资料的分类 2. 次数数分布表 3. 次数分布图 第三节 平均数 1. 算术平均数 2. 中数 3. 众数 4. 几何平均数 第四节 变异数 1. 极差 2. 方差 3. 标准差 4. 变异系数 第二章 概率和概率分布（7学时） 基本要求：了解随机事件、统计概率及其运算，理解小概率事件实际不可能性原理；理解正态分布和二项分布的概念、基本性质和概率计算；掌握抽样分布的概念以及统计数的抽样分布。 重点：小概率事件实际不可能性原理、二项分布、正态分布的概率计算、中心极限定理 难点： 总体分布的概念和参数、抽样分布与总体分布的关系 第一节 概率基础知识 1. 事件的概念 2. 事件之间的关系 3. 概率的概念 4. 概率的计算法则 5. 概率分布 第二节 二项分布 1. 二项总体和二项分布的概念 2. 二项分布概率的计算 3. 二项分布的形状和参数 第三节 正态分布 1. 正态分布的概念 2. 正态分布的性质 3. 正态分布的概率计算 第四节 抽样分布 1. 随机抽样和无偏估计 2. 样本平均数的抽样分布 3. 样本平均数差数的抽样分布 4. t分布 第三章 统计推断（8学时） 基本要求：理解统计假设测验的基本原理和步骤、一尾测验与两尾测验的区别；理解t分布的定义、参数和性质；掌握平均数、百分数假设测验的方法；掌握参数区间估计的原理和方法。 重点：平均数、百分数假设测验的方法，各类参数区间估计方法 难点： 统计假设测验的基本原理，一尾测验与两尾测验的区别，数区间估计的原理 第一节 统计假设测验的基本原理 1. 统计假设测验的基本原理 2. 统计假设测验的基本步骤 3. 两尾测验和一尾测验 4. 假设测验的两类错误 第二节 单个平均数的假设测验和区间估计 1. 单个平均数的假设测验 2. 总体平均数的区间估计 第三节 两个平均数的假设测验和区间估计 1. 成组数据的假设测验和区间估计 2. 成对数据的假设测验和区间估计 第四节 百分数的假设测验和区间估计 1. 样本百分数的假设测验和区间估计 2. 两个样本百分数的假设测验和区间估计 第四章 卡平方(2)测验（4学时） 基本要求：理解卡平方（2）的定义、分布函数及其性质；掌握卡平方测验的基本原理和步骤；掌握不同类型次数资料的适合性测验和独立性测验的方法。 重点：各种遗传分离比例的适合性测验、两个或两个以上变数间的独立性测验 难点： 卡平方测验的基本原理 第一节 2的概念与2测验 1. 2的概念 2. 2分布 3. 2测验的步骤 4. 2测验的连续性矫正 第二节 适合性测验 1. 两类理论比例的测验 2. 三类及三类以上理论比例的测验 第三节 独立性测验 1. 2×2表的独立性测验 2. 2×c表的独立性测验 3. r×c表的独立性测验 第四节 方差的同质性测验 1. 单个样本方差的假设测验 2. 两个样本方差的同质性测验 3. 多个样本方差的同质性测验 第五章 田间试验的基本原理与方法（5学时） 基本要求：掌握田间试验的基本概念，了解田间试验的任务、特点与要求；了解试验误差的来源和种类，掌握田间试验设计的基本原则和控制试验误差的方法；掌握试验方案制订的要点和常用田间试验设计方法；了解田间试验实施的步骤和要求。 重点：试验设计基本原则、试验误差、试验精确度和准确度、控制误差的小区技术 难点：在各类试验中试验设计基本原则的含义及灵活应用 第一节 田间试验的基本概念 1. 试验方案 2. 试验因素 3. 水平 4. 试验指标 5. 效应 6. 互作 7. 实验误差 第二节 田间试验的误差及其控制途径 1. 田间试验的意义和特点 2. 田间试验的基本要求 3. 田间试验的误差来源 4. 田间试验误差的控制途径 5. 试验地的选择 6. 控制土壤差异的小区技术 第三节 田间试验设计的种类及其特点 1. 试验的种类 2. 田间试验设计的原则 3. 常用的试验设计方法 第四节 田间试验的内容、方法和步骤（自学） 1. 试验的内容 2. 田间试验的实施步骤 第6章 方差分析的基本原理（4学时） 基本要求：理解方差分析的基本原理和步骤；掌握平均数间的多重比较的方法，了解方差分析基本假定和数据转换方法。 重点：方差分析的基本原理、平均数间的多重比较和结果表示 难点：平均数间的差异显著性字母法表示方法 第1节 方差分析的基本原理 1. 方差分析的数学模型 2. 平方和和自由度的分解 3. 统计假设的显著性检验—F检验 4. 多重比较 第二节 方差分析的基本假定与数据转换 1. 方差分析的基本假定 1. 方差分析的数据转换 第7章 常用试验设计的结果分析（5学时） 基本要求：掌握顺序排列试验设计结果分析、单因素完全随机和随机区组试验设计结果的统计分析方法；了解裂区设计的统计分析方法 重点：顺序排列试验、随机区组、完全随机试验设计的统计分析 难点：完全随机和随机区组试验设计结果的方差分析 第一节 顺序排列试验设计及其统计分析 1. 对比法试验设计统计分析 1. 间比法试验设计统计分析 第二节 完全随机试验结果统计分析 1. 单因素完全随机试验结果的方差分析 2. 两因素完全随机试验结果的方差分析 第三节 随机区组试验结果的统计分析 1. 单因素随机区组试验设计结果的方差分析 2. 两因素随机区组试验结果的方差分析 3. 完全随机区组试验的缺值估计 第四节 裂区试验设计结果的统计分析 1.试验结果的整理 2.平方和与自由度的分解 3.多重比较 第八章 直线回归与相关分析（6学时） 基本要求：了解回归与相关的概念，以及回归和相关分析的种类；掌握直线回归分析方法；掌握线性相关分析方法。 重点：散点图、最小二乘法、离回归平方和、回归估计标准误、条件总体平均数、置信区间与预测区间、相关系数和决定系数 难点：回归模型与相关模型区别、条件总体含义 第一节 回归与相关的概念 1.
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