生物統計學有哪些研究方法

⑴ 名詞解釋生物統計學

你好，很高興為你解答：
生物統計學是生物數學中最早形成的一大分支，它是在用統計學的原理和方法研究生物學的客觀現象及問題的過程中形成的，生物學中的問題又促使生物統計學中大部分基本方法進一步發展。生物統計學是應用統計學的分支，它將統計方法應用到醫學及生物學領域，在此，數理統計學和應用統計學有些重疊，例如在某些實例中，某個已有的標准統計方法不大適用就必須加以修正，在這種情形下，生物統計學就涉及如何去發展新的方法。

⑵ 生物統計學的主要內容和作用是什麼

生物統計學是一門探討如何從事生物學實驗研究的設計,取樣,分析,資料整理與推論的科學.
應用數理統計學來處理生物現象的學問.與其說是生物學的一個分科不如看作是生物學的方法論.與生物測量學大致具有同一涵義,但前者幾乎尚沒有深入到現象的統計處理機制,因此生物測量學作為稍狹義的東西,有時也與生物統計學有所區別.在物理學的測量中,測量誤差是重要問題,與此相應在生物學的研究中必須應用統計處理,其首要原因是變異.有意識地將數理統計學引入到生物學以及人類學領域的先驅者是克韋泰來特（L.A.J.Quetelet）,隨後由高爾頓（F.Galton）的工作鞏固了生物測量學和優生學的基礎.數學家泊松（K.Pearson）繼承了他們的研究工作,進行了回歸和相關特別是復相關、泊松型分布數、頻率累加法、X2測驗等數理統計學的研究,並製成了很多統計數值表.他們把人們觀測的或能得到手的資料的全部作為對象,把平均值和離差作為問題,來考查其中的數學規律.數理統計學方法已適用於生物學和農業科學的實驗或試驗領域,但也是以整個資料或比試驗資料更大的抽象資料為依據的,因此人們開始意識到,在其現實是一種不能以其一部分作為研究對象的局面.於是就提出母集團和樣本的區別和關聯,以及從少數資料進行正確有效的推論的問題,這些問題被戈塞特[筆名（Student）]和費希爾（W.S.Gosset和R.A.Fisher）解決了.費希爾的工作指出,統計方法的目的在於得到資料的要點,為此,其分布法則是要以較少的母集團中的數目為特徵推想到無限的母集團,而實際的資料就是從它們之中隨機抽出的樣本.基於此點,在母集團數的統計上的無偏性、一致性、有效性、充分性的概念,構成了解消假設的驗定,最優法等的理論.這就是費希爾派的數理統計學,也特稱推計學.

⑶ 生物統計學中研究的誤差有那些 各有何特點 在實際統計分析中如何對待

生物統計學分析的第一步是資料的收集和整理。收集資料主要有調研和開展生物學試驗兩種方法，而資料的整理主要通過對原始資料的核查、校對，製作次數分布表和次數分布圖來完成。生命科學領域的試驗資料一般都具有集中性、離散性及分布形態三個基本特徵：集中性主要利用算術平均數、中位數、幾何平均數等反映；離散性主要通過標准差、方差、變異系數等特徵數進行度量；分布形態則主要藉助偏度和峰度體現。本章首先介紹總體與變數等最基本的生物統計學名詞術語，繼而結合實例，應用軟體來闡明實驗原始數據整理的具體方法，並對實驗數據的特徵進行統計分析，全面闡明數據資料的整理分析方法。
在科學試驗與調查中，常常會得到大量的原始數據，這些對某種具體事物或現象觀察的結果稱為資料（data）。這些資料在統計分析前，一般是分散的、零星的和孤立的，是一堆無序的數字。為了揭示這些資料中所蘊含的科學意義，需要對其進行必要的整理分析，揭示其內在的規律。
2.1 常用統計學術語
為了更好地學習和理解後續章節的生物統計學知識，首先必須掌握以下幾組生物統計學基本概念。
2.1.1 總體、個體與樣本
總體（population）是指研究對象的全體，其中的每一個成員稱為個體（indivial）。依據構成總體的個體數目的多寡，總體可以分為有限總體（finitepopulation）和無限總體（infinitepopulation）。例如，研究珠母貝的殼高，因為無法估計出珠母貝的具體數量，可以認為珠母貝是無限總體。
總體的數目往往非常龐大，全部測定需要耗費大量的時間、人力和物力，甚至根本無法完全測定每一個個體；另外，有時候數據的獲取過程對研究對象具有破壞性，如要測定貝殼硬度，需要壓碎貝殼。因此，只能通過研究總體中的一部分個體來反映總體的特徵。從總體中隨機獲得部分個體的過程，稱為抽樣（sampling）。為了使抽樣的結果具有代表性，需要採取隨機抽樣（randomsampling）的方法，如對一個生物的總體，機會均等地抽取樣本，估計其總體的某種生物學特性。簡單的隨機抽樣的方法有抽簽、抓鬮、隨機數字表法等。從總體中抽取的一部分個體所組成的集合稱為樣本（sample）。樣本中個體的數量稱為樣本容量、樣本含量或樣本大小（samplesize），通常記為n。如果n≤30，則該樣本為小樣本；n＞30，該樣本則為大樣本。例如，2009年3月，某珍珠養殖場為了調查2007年繁育的100萬只馬氏珠母貝生長情況，隨機取10籠，共227隻馬氏珠母貝。這里需要研究的100萬只馬氏珠母貝是總體，其中的每隻珠母貝則是個體，隨機抽取的全部227隻馬氏珠母貝是一個樣本。該樣本的樣本容量為227，遠大於30，屬於大樣本。
2.1.2 變數與常量
變數是研究對象所反映的指標，如海水中葉綠素a的含量，動物的體重、體長，魚的攝食量，酶活力，細胞的直徑，DNA分子的大小等。變數通常記作X或Y等大寫的英文字母，而變數的觀測值可以標記為x，稱為資料或數據。例如，測量一批魚的體長X，我們可以隨機抽取10尾魚作為一個樣本，測量它們的體長（x，cm），得到10個觀測值14.2、15.4、13.6、15.8、15.5、16.1、14.9、15.3、14.8、15.7，這里體長是變數X，而這10個觀測值就是樣本數據x。按照其可能取得的值，可將變數分為連續型變數（continuousvariable）和離散型變數（discretevariable）。連續型變數是指在某一個區間內可以取任何數值的變數，其測量值可無限細分，數值之間是連續不斷的。例如，50～60cm的水稻株高為連續變數，因為在該范圍內可取出無數個值，同樣，分子運動速度、魚的體重、貝類的殼高、酶活力的大小、DNA分子的大小等都屬於連續型隨機變數。連續型變數需通過測量才能獲得，其觀測值稱為連續型數據（continuousdata），也稱為度量數據（measurementdata），如長度值、時間、重量值等。如果變數可能取值的數值為自然數或整數，這種變數稱為離散型變數，其數值一般通過計數獲得，如魚、貝的懷卵量等。離散型變數的觀測值稱為離散型數據（discretedata），也稱為計數數據（countdata）。如果變數的取值，在一定的范圍內是一個相對穩定的數值，那麼這種變數稱為常量（constant）。例如，在一個小的時空范圍內，重力加速度是一個常量。常量的取值是一個常數，具有相對穩定性。

⑷ 統計學都有哪些研究方向

• 統計學基礎研究方向包括各種經典的統計模型和各種概率論理論的學習，比如樣本設計、數據挖掘、隨機過程、建立統計模型、模型的選擇、時間序列、非參數統計方法、蒙特卡羅法、生存分析、空間統計、貝葉斯推論、等等。
• 統計專業學習的三大塊基礎內容是概率分布，用以表述隨機變數取值的概率規律；統計推斷，根據帶隨機性的觀測數據（樣本）以及問題的條件和假定（模型），而對未知事物作出的，以概率形式表述的推斷；回歸分析：是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法
• 統計根據其應用的領域可以分為生物統計，應用統計，金融統計、數理統計，這四個是比較常見和熱門的申請分支，後面還有環境統計，經濟統計，遺傳統計，農業統計等等，這些分支比較適合本科是經濟，環境，農業等專業的學生申請，申請難度相對較小，競爭不是很激烈。

⑸ 生物統計學方法是什麼

http://ke..com/view/1371617.htm

⑹ 生物統計學什麼是多重比較多重比較有哪些方法

多重比較法是指多個等方差正態總體均值的比較方法。經過方差分析法可以說明各總體均值間的差異是否顯著，即只能說明均值不全相等，但不能具體說明哪幾個均值之間有顯著差異。

多重比較法包括：

1、圖基法

這種方法的基礎是學生化的極差分布( studentized range distribution)。令r為從均值為μ、方差為σ2的正態分布中得到的一些獨立觀察的極差(即最大值減最小值),令v為誤差的自由度數目(多重比較中為N-G)。

2、謝弗法

謝弗法( Scheffé's method) 又稱S多重比較法，也為多重比較構建一個100(1 -α) %的聯立置信區間( Scheffé,1953,1959)。

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圖基法和謝弗法的比較

1、謝弗法可應用於樣本量不等時的多重比較，而原始的圖基法只適用於樣本量相同時的比較。

2、在比較簡單成對差異( simple pairwise differences)時，圖基法最具效力，給出更窄的置信區間，雖然它對於廣義比對( general contrasts) 也可適用。

3、與此相比，對於涉及廣義比對的比較，謝弗法更具效力，給出更窄的置信區間。

4、如果F檢驗顯著，那麼謝弗法將從所有可能的比對(contrasts)中至少檢測出一對比對是統計顯著的。

5、謝弗法應用起來更為方便，因為F分布表比圖基法中使用的學生化極差分布更容易得到。

6、正態性假定和同方差性假定對於圖基法比對於謝弗法更加重要。

參考資料來源：網路-多重比較法

⑺ 什麼是生物統計學

生物統計學在我國又稱衛生統計學，在學科分類中屬於預防醫學下的一個二級學科——流行病與衛生統計學。現階段，我國共有25所大學具有流行病與衛生統計學博士學位授予權，61所大學具有流行病與衛生統計學碩士學位授予權。

但只有南方醫科大學一所大學設有生物統計學本科專業。而且流行病與衛生統計學專業的研究生中從事生物統計學的只有1／3，全國每年只有不到200名碩士、50名博士畢業。

近年來，生物醫學研究中統計學的應用越來越廣泛，理論統計學家不斷尋求與生物醫學研究者的合作，醫學領域的生物統計學者也期待得到來自理論統計學家的幫助。

生物統計學家絕不僅僅是分析數據而已，他們不但要有良好的溝通技巧，深刻理解醫學倫理及文化背景對研究帶來的影響，還要熟悉政府政策以及法律法規體系，用全球化視野來審視自己所從事的研究。

(7)生物統計學有哪些研究方法擴展閱讀：

生物統計學是生物數學中最早形成的一大分支，它是在用統計學的原理和方法研究生物學的客觀現象及問題的過程中形成的，生物學中的問題又促使生物統計學中大部分基本方法進一步發展。

生物統計學是應用統計學的分支，它將統計方法應用到醫學及生物學領域，在此，數理統計學和應用統計學有些重疊。

⑻ 生物統計學主要學的是啥啊

生物統計學是一門探討如何從不完整的信息中獲取科學可靠的結論從而進一步進行生物學實驗研究的設計,取樣,分析,資料整理與推論的科學.

⑼ 生物統計學

生物統計學屬生物工程專業。生物統計學是一門探討如何從不完整的信息中獲取科學可靠的結論，從而進一步進行生物學實驗研究的設計，取樣，分析，資料整理與推論的科學。應用數理統計學來處理生物現象的學問。與其說是生物學的一個分科不如看作是生物學的方法論。與生物測量學大致具有同一涵義，但前者幾乎尚沒有深入到現象的統計處理機制，因此生物測量學作為稍狹義的東西，有時也與生物統計學有所區別。生物工程專業通過掌握生物技術及其產業化的科學原理、工藝技術過程和工程設計等基礎理論，基本技能，能在生物技術與工程領域從事設計生產管理和新技術研究、新產品開發的工程技術人才。

⑽ 生物統計學方法及應用

生物統計學是運用數理統計的原理和方法來分析和解釋生物界各種現象和試驗調查資料的一門科學，是現代生物學研究不可缺少的工具。它不僅在傳統生物學、醫學和農學中被廣泛應用，而且在新興的分子生物學研究中也發揮著重要作用。