定义

生物测量学

历史发展

图书信息

定义

生物统计学是一门探讨如何从不完整的信息中获取科学可靠的结论从而进一步进行生物学实验研究的设计,取样,分析,资料整理与推论的科学.

生物测量学

应用数理统计学来处理生物现象的学问。与其说是生物学的一个分科不如看作是生物学的方法论。与生物测量学大致具有同一涵义，但前者几乎尚没有深入到现象的统计处理机制，因此生物测量学作为稍狭义的东西，有时也与生物统计学有所区别。

历史发展

在物理学的测量中，测量误差是重要问题，与此相应在生物学的研究中必须应用统计处理，其首要原因是变异。有意识地将数理统计学引入到生物学以及人类学领域的先驱者是克韦泰来特（L.A.J.Quetelet），随后由高尔顿（F.Galton）的工作巩固了生物测量学和优生学的基础。数学家皮尔逊（K.Pearson）继承了他们的研究工作，进行了回归和相关特别是复相关、泊松型分布数、频率累加法、X2测验等数理统计学的研究，并制成了很多统计数值表。他们把人们观测的或能得到手的资料的全部作为对象，把平均值和离差作为问题，来考查其中的数学规律。数理统计学方法已适用于生物学和农业科学的实验或试验领域，但也是以整个资料或比试验资料更大的抽象资料为依据的，因此人们开始意识到，在其现实是一种不能以其一部分作为研究对象的局面。于是就提出母集团和样本的区别和关联，以及从少数资料进行正确有效的推论的问题，这些问题被戈塞特[笔名（Student）]和费希尔（W.S.Gosset和R.A.Fisher）解决了。费希尔的工作指出，统计方法的目的在于得到资料的要点，为此，其分布法则是要以较少的母集团中的数目为特征推想到无限的母集团，而实际的资料就是从它们之中随机抽出的样本。基于此点，在母集团数的统计上的无偏性、一致性、有效性、充分性的概念，构成了解消假设的验定，最优法等的理论。这就是费希尔派的数理统计学，也特称推计学。

图书信息

书名:生物统计学(面向21世纪课程教材)

ISBN:703010691

作者:董时富

出版社:科学出版社

定价:29

页数:305

出版日期:2002-8-1

版次:1

开本:大16开

包装:精装

简介:本教材是应新世纪形势的要求，配合医学院校教学内容和体制改革的进程而组织编写的。全书共18章，重点介绍生命科学研究中应用统计学原理进行研究设计、搜集数据、分析与解释研究结果的基本逻辑思维方式与方法。为了加强实用性，每章都提供相应的SAS分析程序。

本书可作为医学院校各专业以及其他学科如农学、林业学、管理学与心理学本科生的基础统计学教材，也可作为医学院校基础、临床各专业的教师或医务工作者的参考书。　 　 　 　

目录:

生物统计学概述

第一章 研究设计中的基本统计学原则

第一节 研究设计的重要性

第二节 系统误差与控制方法

第三节 研究设计的基本类型

第四节 抽样总体与抽样方法

第五节 实验研究设计的基本要素

第六节 随机化的意义及方法

第七节 对照的设置与对照的均衡性

第八节 重复的作用与样本含量的影响因素

第九节 盲法及其作用

第二章 生物医学数据的组织与表达

第一节 数据与数据类型

第二节 频数分布表

第三节 统计图形表达

第三章 单变量综合性描述统计量

第一节 中心趋势度量

第二节 离散与变异性度量

第三节 率、比的均数与方差

第四章 随机变量、概率和概率分布

第一节 概率基本概念

第二节 随机变量及其概率分布

第三节 二项分布与泊松分布

第四节 正态分布

第五节 统计量的分布

第五章 统计学推断与单参数检验

第一节 样本均数与样本方差的抽样模拟

第二节 抽样误差与统计学推断

第三节 总体均数的置信估计

第四节 总体均数的假设检验

第五节 总体方差的置信估计与假设检验

第六节 显著性检验中的两类错误

第七节 参数置信区间估计与假设检验的关系

第六章 样本含量的估计与检验效能

第一节 概述

第二节 检验效能及其计算

第三节 样本含量的估计

第七章 总体分布的拟合优度检验

第一节 拟合优度检验的原理与计算步骤

第二节 离散型随机变量分布的拟合优度检验

第三节 连续型随机变量分布的拟合优度检验

第八章 两总体均数差异性检验

第一节 成组t检验

第二节 两方差间的差异性检验

第三节 t''检验

第四节 配对t检验

第九章 一元线性相关与回归分析

第一节 相关与回归的概念

第二节 直线相关分析

第三节 简单线性回归分析

第十章 方差分析(一)

第一节 方差分析概述

第二节 单向方差分析

第三节 均数间的多重比较

第十一章 方差分析(二)

第一节 区组设计资料的方差分析

第二节 方差齐性检验

第三节 加权方差分析:Welch检验

第四节 变量变换

第十二章 竞争模型假设与广义F检验

第一节 竞争模型假设检验的基本概念

第二节 应用于方差分析的广义F检验

第三节 应用于回归分析的广义F检验

第四节 应用于协方差分析的广义F检验

第十三章 名义分类频数表数据分析(X2检验)

第一节 X2检验的基本原理

第二节 X2检验的基本步骤

第三节 两个样本率的比较

第四节 行×列裘资料的X2检验

第五节 行×列表X2分割分析

第十四章 有序列联表与配比设计方表的分析

第一节 有序列联表的基本分析方法

第二节 单向有序表数据分析

第三节 双向有序表数据分析第四节 配比设计方形表数据分析

第十五章 非参数统计

第一节 概述

第二节 两独立样本检验

第三节 K个独立样本检验

第四节 两个相关样本检验

第五节 K个相关样本检验

第六节 等级相关与列联相关

第十六章 多元线性回归分析

第一节 多元统计分析方法概述

第二节 多元线性回归分析的基本原理

第三节 多元线性回归分析的数学模型

第四节 多元线性回归分析的方法步骤

第五节 多元线性回归分析的逐步回归法

第六节 多元相关分析

第七节 多元线性回归分析在医学中的应用

第十七章 Logistic回归分析

第一节 Logistic回归分析的数学模型

第二节 Logistic回归模型的建立和检验

第三节 Logistic回归模型系数的解释

第四节 配对病例-对照研究的条件Logistic回归分析

第五节 Probit回归分析

第十八章 生存分析

第一节 生存分析中基本的概念

第二节 生存率的估计与生存曲线

第三节 生存曲线的对数秩检验

第四节 Cox比例风险回归模型

附录A 希腊字母表

附录B 统计符号表

附录C 统计检验用表

附表1 z值表(标准正态分布曲线下的面积),φ(-z)值

附表2 t界值表

附表3 X2界值表

附表4 F值表(方差齐性检验用表)

附表5.1 F值表(方差分析检验用表)

附表5.2 F值表(方差分析检验用表)

附表5.3 F值表(方差分析检验用表)

附表5.4 F值表(方差分析检验用表)

附表6 q值表(SNK法)

附表7.1 q''引值表(Dunnett检验)(单侧)

附表7.2 q''引值表(Dunnett检验)(双侧)

附表8.1 Kolmogorov-Smirnov拟合优度检验D界值表

附表8.2 Kolmogorov-Smirnov拟合优度检验D界值表

附表8.3 Kolmogorov-Smirnov拟合优度检验D界值表

附表9.1 Shapiro-Wilk的αin系数表(Ⅰ)

附表9.2 Shapiro-Wilk的αin系数表(Ⅱ)

附表9.3 Shapiro-Wilk的αin系数表(Ⅲ)

附表9.4 Shapiro-Wilk的αin系数表(Ⅳ)

附表9.5 Shapiro-Wilk的αin系数表(Ⅴ)

附表9.6 Shapiro-Wilk拟合优度检验W界值表

附表1 符号等级检验表(Wilcoxon成对比较用)

附表11 等级总和数临界值(双侧检验)

附表12 M值的界限值(P=.5)

附表13.1 H值与概率对照表

附表13.2 H值与概率对照表(续表)

附表14 等级相关系数的统计学意义界限值

附表15 两样本比较的Kolmogorov-Smirnov检验临界值表

附表16 随机排列表(n=2)

附录D 英汉统计词汇对照

参考文献