1、对生物统计的初步理解 生物统计应用数理统计方法，即用数理统计的原理和方法，分 析和解释生物界的种种显现和数据资料，以求把握其本质和规律性。 生物统计的主要内容是计算参数和统计测验。所谓参数就是数 据资料的典型代表值。对任何一种数据来说，常用的基本参数就是 平均数和标准差外，还有回归系数和相关系数。对多种数据来说， 除上述参数外，还可计算更为复杂的参数。统计测验就是检查参数 的代表性。判断参数的可信度。基本的统计测验方法有：u 检验、t 检验、x 2测验和 F 测验。 1 t-检 验 法 是 生 物 统 计 学 中 的 基 本 工 具 之 一 。 在生物统计中， 常使用t_检验的方法。计算t-值
2、检验时, 要备好几个必须的垫本统 计量，基本统计量计算编程可算出一个样本的许多数据，如：总次 数、平均数、样本标准差、标准误差或机误、变异系数、变数和、 变数平方和等。 2 生物统计在田间试验的应用,在科学试验和生产实际中用得非常 广泛。在计算技术中由于试验设计的方法不同, 统计分析的方法也 不同。其中分为非配对试验与配对试验两种。现分别讨论计算技术。 非配对试验时两样本均数差异显著性检验的计算技术。非配对试验 时的资料，又分为两种：本含量相等的和样本含最不相等的。 运用生物统计分析方法,提高田间试验结果的精确性和有效程度。 生物统计法的基本内容。田间试验资料的统计分析。 描述“总体”的数量特
3、征：“ 总体”是指本质上相同的而具有数量 差异的许多同型的个体。任何一个总体的某二性状, 都有其独自的 数量特征。例如一个作物品种，在一定的栽培条件下，虽然植株高 度参差不荞但大致上是相近的。两个不同作物或同一作物的两个不 同品种，植株高度显然是有区别的。生物任何一个性状的表现，是 许多因素综合作用的结果。而究任务一般是要求揭发某一个或某一 些少数特定因素的作用。田间试验既不能将某些因素脱离其他因素 而孤立的处理，不能将其他因素完全放在人为的控制之下，否则植 物便不能正常生长，因而使发生了偶然因素的作用问超。 4 林大都属于自然变异, 是生物统计合适的抽样对象, 因而与林 业科学有着密不可分的
4、联系。林业研究的对象往往是数量巨大且分 布特性各异的群体，故研究林业科学试验、生产管理和森林调查工 作中合适的抽样理论和技术，是生物统计的重要任务。森林抽样调 查是以数理统计为理论基础，在调查总体中，照要求的精度，总体 中抽取一定数量的样地组成样本，过对样本的量测和调查来推算总 体的方法 5 u检验和t检验可用于样本均数与总体均数的比较以及两样本的 比较。理论上要求样本来自正态分布总体。但在实用时，只要样本 例数n较大，或n小但总体标准差已知时，就可应用u检验；n小且总 体标准差未知时，可应用t检验，但要求样本来自正态分布总体。 两样本均数比较时还要求两总体方差相等。u检验和t检验：u检验和
5、t检验可用于样本均数与总体均数的比较以及两样本均数的比较。理 论上要求样本来自正态分布总体。但在实用时，只要样本例数n较大， 或n小但总体标准差已知时，就可应用u检验；n小且总体标准差 未知时，可应用t检验，但要求样本来自正态分布总体。两样本均数 比较时还要求两总体方差相等。 结果的统计学意义是结果真实程度（能够代表总体）的一种估 计方法。专业上，p值为结果可信程度的一个递减指标，p值越大， 我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。 p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。如p=0.05 提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。即假设总体 中任意变量间均无关联，我们重复类似实验，会发现约20个实验中 有一个实验，我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果。 （这并不是说如果变量间存在关联，我们可得到5%或95% 次数的相 同结果，当总体中的变量存在关联，重复研究和发现关联的可能性 与设计的统计学效力有关。 ）在许多研究领域，0.05的p值通常被认 为是可接受错误的边界水平。 参考文献： 1华北农业大学畜牧系师,畜牧业的生物统计基本方法. 2 李凌霄,关于生物统计中t-检验计算技术. 3李凌霄,关于生物统计中t-检验计算技术(续). 4李焕章,生物统计法及其在田间试验的应用. 5 白世红,元春,周琨, 生物统计在林业科学中的应用.
