最新生物統(tǒng)計(jì)附實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)明道緒第四版題庫及答案-在線瀏覽
2024-08-03 23:34本頁面
【正文】 數(shù)據(jù)分析以及從中得出統(tǒng)計(jì)推斷的各項(xiàng)活動(dòng)。該樣本是該總體的一部分。常用的抽樣方法有隨機(jī)抽樣、順序抽樣、分等按比例抽樣、整群抽樣等。常用 S/√N(yùn)表示。試驗(yàn)結(jié)果的正確性包括準(zhǔn)確性和精確性。系統(tǒng)誤差（條件誤差）影響試驗(yàn)結(jié)果的準(zhǔn)確性，隨機(jī)誤差（偶然誤差）影響試驗(yàn)結(jié)果的精確性。隨機(jī)誤差（偶然誤差）不可控制，可通過理論分布來研究其變異規(guī)律，或相對比較其出現(xiàn)的概率的大小。常用的檢驗(yàn)方法有t檢驗(yàn)、F檢驗(yàn)和卡方檢驗(yàn)。t檢驗(yàn)是通過樣本平均數(shù)差值的大小來檢驗(yàn)處理效應(yīng)是否存在，兩樣本平均數(shù)的差值代表了試驗(yàn)的表觀效應(yīng)，它可能由處理效應(yīng)（真實(shí)效應(yīng)）和誤差效應(yīng)引起，要檢驗(yàn)處理效應(yīng)是否存在，常采用反證法。1判斷無效假設(shè)是否成立的依據(jù)是小概率事件實(shí)際不可能原理，即假設(shè)檢驗(yàn)的基本依據(jù)。1t檢驗(yàn)通常適合兩樣本連續(xù)性（非間斷性）隨機(jī)變量資料的假設(shè)檢驗(yàn)，當(dāng)二項(xiàng)分布逼近正態(tài)分布時(shí)，百分?jǐn)?shù)資料也可用t檢驗(yàn)。通常適合三個(gè)或三個(gè)以上樣本連續(xù)性（非間斷性）隨機(jī)變量資料的假設(shè)檢驗(yàn)。1F檢驗(yàn)是從總離均差平方和與自由度的剖分開始，將總變異剖分為組間變異和組內(nèi)變異。因而，將計(jì)算出的組間方差和組內(nèi)方差進(jìn)行比較，就可判斷處理效應(yīng)是否存在。生物試驗(yàn)中常采用新復(fù)極差法（SSR法）。當(dāng)兩因素有互作效應(yīng)時(shí)，試驗(yàn)設(shè)計(jì)一定要在處理組（水平組合）內(nèi)設(shè)立重復(fù)。當(dāng)互作效應(yīng)顯著存在時(shí)，可通過多重比較找出最佳水平組合。用小寫英文字母表示差異顯著，用大寫英文字母表示差異極顯著。次數(shù)資料也可用檢驗(yàn)法進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)，檢驗(yàn)可分為適合性檢驗(yàn)和獨(dú)立性檢驗(yàn)。2分布是隨自由度變化的一簇曲線，任一曲線皆是連續(xù)的。2獨(dú)立性檢驗(yàn)中，當(dāng)某一單元格所計(jì)算的理論次數(shù)在5以下時(shí)，要進(jìn)行相近單元格合并處理。2假設(shè)檢驗(yàn)差異顯著或極顯著，通常用“*”或“**”表示，說明：有95%或99%的把握說明處理效應(yīng)存在，但要犯5%或1%的Ⅰ型錯(cuò)誤，即有5%或1%的可能將處理效應(yīng)不存在判定為存在，或?qū)⒎钦鎸?shí)效應(yīng)判定為真實(shí)效應(yīng)。2假設(shè)檢驗(yàn)的兩個(gè)類型錯(cuò)誤相互制約，處理好它們之間的矛盾的措施是加大樣本含量、降低試驗(yàn)誤差。試驗(yàn)設(shè)計(jì)的基本原理是隨機(jī)、重復(fù)、局部條件一致。完全隨機(jī)試驗(yàn)設(shè)計(jì)只用隨機(jī)和重復(fù)兩個(gè)原理，適合樣本變異不大時(shí)應(yīng)用。但組對和組單位組要求嚴(yán)格，不能勉強(qiáng)組對和組單位組。3試驗(yàn)計(jì)劃的核心內(nèi)容是試驗(yàn)方案、試驗(yàn)方法、樣本含量的確定。3多個(gè)處理（處理數(shù)為三或三以上時(shí)）比較試驗(yàn)中，各處理的重復(fù)數(shù)按誤差自由度為12以上的原則來估計(jì)，因這以后臨界F值減小的幅度已很小。3兩因素試驗(yàn)設(shè)計(jì)中，為了估計(jì)互作效應(yīng)，降低誤差效應(yīng)，各處理組必須設(shè)立重復(fù)。 F檢驗(yàn)后的最小顯著差數(shù)多重比較檢驗(yàn)法又可記為（ A、法 正態(tài)分布不具有下列（ ）之特征。一批種子的發(fā)芽率為75%，每穴播5粒，出苗數(shù)為4的概率（ ）。否則要對數(shù)據(jù)資料進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。 系統(tǒng)誤差與隨機(jī)誤差的區(qū)別在于。（ √ ）在二因素完全隨機(jī)化設(shè)計(jì)試驗(yàn)結(jié)果的方差分析中，誤差項(xiàng)自由度為。（ ）一個(gè)顯著的相關(guān)系數(shù)或回歸系數(shù)說明和變數(shù)的關(guān)系必為線性關(guān)系。（ ）顯著性檢驗(yàn)中不是犯α錯(cuò)誤就是犯β錯(cuò)誤。（ √ ）兩個(gè)連續(xù)性變數(shù)資料的差異顯著性檢驗(yàn)只能用t檢驗(yàn)，不能用F檢驗(yàn)。只要試驗(yàn)工作做得精細(xì)，系統(tǒng)誤差容易克服。內(nèi)部構(gòu)成、相互關(guān)系等簡明、形象的表達(dá)出來，便于比較分析統(tǒng)計(jì)表：簡單表、復(fù)合表統(tǒng)計(jì)圖：長條圖、圓圖、線圖、直方圖、折線圖為什么變異系數(shù)要與平均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差配合使用？答：因?yàn)樽儺愊禂?shù)的大小，同時(shí)受到平均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差兩個(gè)統(tǒng)計(jì)數(shù)的影響，因而在利用變異系數(shù)表示資料的變異程度時(shí)，最好將平均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差也列出標(biāo)準(zhǔn)誤與標(biāo)準(zhǔn)差有何聯(lián)系與區(qū)別?答：標(biāo)準(zhǔn)差和標(biāo)準(zhǔn)誤都是變異指標(biāo)，但它們之間有區(qū)別，也有聯(lián)系。標(biāo)準(zhǔn)誤用于估計(jì)參數(shù)的可信區(qū)間，進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)等。聯(lián)系: 標(biāo)準(zhǔn)差，標(biāo)準(zhǔn)誤均為變異指標(biāo)，當(dāng)樣本含量不變時(shí)，標(biāo)準(zhǔn)誤與標(biāo)準(zhǔn)差成正比。1什么是統(tǒng)計(jì)推斷？為什么統(tǒng)計(jì)推斷的結(jié)論有可能發(fā)生錯(cuò)誤？有哪兩類錯(cuò)誤？如何降低犯兩類錯(cuò)誤的概率？一：統(tǒng)計(jì)推斷是指根據(jù)樣本和假定模型對總體作出的以概率形式表述的推斷二：由試驗(yàn)的真實(shí)差異跟抽樣誤差引起的三：第一類錯(cuò)誤：把非真實(shí)差異錯(cuò)判為真實(shí)差異第二類差異：把真實(shí)差異錯(cuò)判為非真實(shí)差異四：適當(dāng)樣本含量1進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)應(yīng)注意什么問題？如何理解顯著性檢驗(yàn)結(jié)論中的“差異不顯著”、“差異顯著”、“差異極顯著”？答：注意：1，要有合理的試驗(yàn)或抽樣設(shè)計(jì)，保證試驗(yàn)結(jié)果的可靠、正確、且處理間要有可比性。但有些試驗(yàn)結(jié)果雖然差異大，但誤差大，也許得不出“差異顯著”的結(jié)論，而有些試驗(yàn)結(jié)果雖然差異小，但由于試驗(yàn)誤差小，反而可能推斷為“差異顯著“1配對試驗(yàn)設(shè)計(jì)與非配對試驗(yàn)設(shè)計(jì)有何區(qū)別？區(qū)別：非配對試驗(yàn)設(shè)計(jì)是指當(dāng)進(jìn)行有兩個(gè)處理的試驗(yàn)時(shí)，將試驗(yàn)單位隨機(jī)分成兩個(gè)組，然后對兩組隨機(jī)實(shí)施一個(gè)處理。要求配對成子的兩個(gè)試驗(yàn)單位的初始條件盡量一致，不同對子間試驗(yàn)單位的初始條件允許有差異1多個(gè)處理平均數(shù)間的相互比較為什么不宜用t檢驗(yàn)法? 第一：檢驗(yàn)工作量大第二：無統(tǒng)一的試驗(yàn)誤差第三：推斷的可能性低檢驗(yàn)的I型錯(cuò)
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