生物上的统计都怎么算

❶ 高中生物的调查方法 统计方法 计数方法 取样方法分别有哪些

1、取样器取样法是用来调查土壤小动物的种类时的取样方法；
2、目测估计法和记名统计法 是调查土壤小动物的时候 具体计数的方法.一个准确一个模糊；
3、显微计数法 是在显微镜下观察并计算某种微生物的数量的方法；
4、稀释涂布平板法是用稀释后 在培养基上形成 菌落的方法来计算 细菌等微生物的数量的方法。

❷ 生物实验中常用的数据统计方法

具体要看统计什么样的数据了。。。

一般的就是分类统计，把不同“质量”的数据统计在一起，比较，得出规律。例如孟德尔那个 统计。

或者平均值法，用于统计数量性状。例如观察XX因素对“叶片生张的影响”啦，就统计在一个因素下全部植株的叶片数，算个平均值了。。。这个就是减小误差了。

还可以进行χ检验，但这些高中都用不到。

❸ 高中生物丰富度的统计方法

丰富度就是种群的多少，不需要计数的。
目测估计法是简单估算某地区的种群数，然后进行评价，如：很多，较多，很少。
记名计数法是在获取样方后，逐个对样方中的个体进行记录，虽然调查丰富度只需要知道种类数就可以了，但是一般在操作时都会将每个物种的数量进行记录的。

你的理解基本上是正确的，只有调查种群密度时才需要查个数。
某些用于调查种群密度的方法也可以用来调查丰富度：
调查种群密度：标志重捕法、样方法【查数】、目测估计法【查数】、抽样检测法、诱捕法。
调查丰富度：记名计数法（样方法【查种类】）、目测估计法【查种类】。

❹ 高中生物几个计数法。

1、取样器取样法是用来调查土壤小动物的种类时的取样方法；

2、目测估计法和记名统计法 是调查土壤小动物的时候 具体计数的方法.一个准确一个模糊；

3、显微计数法 是在显微镜下观察并计算某种微生物的数量的方法；

4、稀释涂布平板法是用稀释后 在培养基上形成 菌落的方法来计算 细菌等微生物的数量的方法。

(4)生物上的统计都怎么算扩展阅读：

血球计数法是种统计培养液中微生物的多少的方法，而稀释涂布平板法是一种接种方法。

血球计数法是在显微镜下直接进行测定，方便快捷并且仪器损耗较小。缺点是在一定的容积中的微生物的个体数目包括死活细胞均被计算在内，还有微小杂物也被计算在内。这样得出结果往往偏高。

这种方法常用于形态个体较大的菌体或孢子，若是观测细菌或是霉菌，就要换成油镜。

稀释涂布平板法将待测样品制成均匀的系列稀释液，尽量使样品中的微生物细胞分散开，使成单个细胞存在（否则一个菌落就不只是代表一个细胞），再取一定稀释度、一定量的稀释液接种到平板中，使其均匀分布于平板中的培养基内。经培养后，由单个细胞生长繁殖形成菌落。

❺ 生物统计的率

反映事物或现象出现的机会或频度，常用百分率或小数表示。如:感染率、死亡率、男婴率等。若以代表阳性率,则阴性率=1-。若将男婴记作=1,女婴记作=0，则个婴儿的性别指标的均数=(∑/=就是男婴率。可见，率可以看成是个体取值为1或0的计数数据的均数。这种样本的率也是对应的总体率的无偏估计。总体的率又称为概率。
中位数是数据按大小排列后位于中央的数值。对于分布不对称的指标（如机体内、外环境中的有害物质浓度等）往往会有少数特大值，此时，中位数比均数更具代表性,也更稳定。当为偶数时，则取中央两数的均数。
众数即最常出现的数值。如正常妊娠天数的众数为280天。
极差即最大值与最小值之差。是用于表示数据分散度的简单指标。
方差比极差更全面地反映个体差异的大小。若总体中有个个体，则总体的方差为
[1432-05] (2)样本方差 [1432-06] (3)是总体方差的无偏估计。若(3)式的分母改用，就不是无偏估计。-1是自由度：样本中有个独立的观测指标，它们都是随机变量,它们对于总体均数的离差平方和∑(-),是个独立随机变量之和，称为有个自由度；而(3)式中的∑(-)，是用代替了，等于对个的值加了一个限制，即∑必须等于,换言之,∑(－)只相当于-1个独立的随机变量之和，所以它只有-1个自由度。一般地说，对统计量每加上一种限制就用去了一个自由度。为了运算上的方便，离均差平方和有时也记作：
[1432-09] (4)
标准差是方差的平方根。它和观测值有相同的单位。是最常用的表示数据分散程度的指标。对于正态分布的数据,它的用处尤大。样本标准差是对总体标准差的一种估计。的值可在有统计功能的计算器上直接得出。计算值的功能键常用[on]表示。
变异系数即
[1432-9a] (5)它是不受单位影响的量，可用于比较两种单位不同的指标(如生物体的长度与重量)的个体变异大小。例如，三只小白鼠的体重=22，24，27（克）。它们的均数
=(22+24+27)/3=24.3（克）[1432-11]标准差 [1432-21]变异系数 [1432-13]极差Δ=27-22=5（克）。中位数是24克。
概率表示客观事物可能发生的程度。它是实际观察到的率(如男婴率)的总体均值或期望值。它的通用符号是。常用小数或分数表示其大小。例如用0≤≤1表示概率的取值范围为0～1:假定(男婴)=22/43=0.512表示生男婴的概率为22/43或0.512，即略大于1/2。这一理论值是根据反复多次的大样本统计结果归纳出来的。概率可以从量的方面来说明总体的性质。所谓“小概率事件”是指实际上不大可能发生的事件。
为充分地了解一个总体，就须知道个体的取值范围，以及出现的各种可能值的概率，即概率分布，简称分布。
正态分布一种理想的对称型分布。有些生物学指标远非正态分布，而是呈左右不对称的所谓偏态，但当样本增大时，它们的均数却趋向正态分布。这一性质有重要的实用价值。
直方图一种根据频数表绘制的图，它以横轴上的长方形的面积表示各组的频数，长方形在横轴上的边长相当于组距（图1[1000名20岁男生的身高]）。
如果一步步地缩小直方图的组距，同时增大样本含量，最终将要趋于图2[正态分布]那样的极限。在图2中，曲线以下横轴以上的面积表示概率,这种曲线称为“(概率)分布曲线”。
正态分布具有以下性质：以总体均数为中心,在中心处的分布曲线最高；两侧与 距离相等的对称区间的上方有相同的面积(概率)；与 相距愈远的区间的概率愈小；可以用与(总体标准差)这两个参数来描述整个分布（图3[标准差与正态分布曲线]）只要知道了 和,则个体落入任何区间的概率均可从（统计学书上）事先算好的正态分布表中查得。表1 [标准正态分布尾部概率简表]是这种表的一个摘要。
标准正态分布凡是正态分布的数据，均可通过减去均数并除以标准差而使之成为均数为0、标准差为1的标准正态分布。经过这种变换的指标记为，
[1433-11] (6) 遵从均数为 标准差为的正态分布,通常以简单的符号来表示:～( ,)。故可用～(0,1)表示“遵从标准正态分布”。这种分布很常用,尤其是表1所列几个界限值。
当样本含量增大时，不论原始数据是不是正态分布，它的大多数统计指标均趋向正态分布，从而可以进一步化为标准正态分布,再根据 的界值来作出推断（表1[标准正态分布尾部概率简表]）。
正常范围生物界的正常范围常用于诊断、鉴别和分类。制定正常范围需要一些先决条件：原始数据必须来自同一总体；样本对总体的代表性要好；仪器、试剂和方法都没有偏性。理想的界限应有较高的灵敏度与特异度。前者是对异常者的识别率=1-假阳性率；后者是对正常者的识别率=1-假阴性率。当尚未掌握异常者的情况时,可暂将特异度定在0.95(即95%的正常者为此范围所覆盖)的水平；待掌握了异常者的数据分布后,再酌情修改界限以便兼顾灵敏度与特异度这两个方面。

❻ 生物统计学中知t值怎么求概率

计算公式为：t=△x/ux或t=△p/up。在概率论和统计学中，t分布（t-distribution）用于根据小样本来估计呈正态分布且方差未知的总体的均值。

❼ 生物统计的统计量

是 个独立标准正态分布统计量的平方和,它的分布与自由度V有关(表9[表]表" class=image>,图4[分布]分布" class=image>)。在生物学研究中用处很大，常用于衡量某种理论与实际计数的吻合性，或按两种指标分组的列联表的独立性。实际观察到的分配在表中每个小格里的计数数据，可以假定是服从泊松分布规律的数据──它的特点是方差等于平均数，且当样本不很小时，近似于正态分布。由此可以理解下列这个常用的基本公式。
=[1436-01] (22)其中的理论数可按欲检验的生物学理论或零假设计算，自由度 =中蕴含独立统计量的个数。对于普通的只有一行格的单向表──1×表，因受合计的约束，
V=-1而双向的有行列的×表，则因受行合计与列合计的约束，
=(－1)(－1)对计算结果的分析可参照差异的显着性检验。
例如番茄的真实紫茎、缺刻叶植株AACC与真实绿茎、马铃薯叶植株aacc杂交，子2代得如下结果（株数）:紫茎缺刻叶 紫茎马铃薯叶 绿茎缺刻叶绿茎马铃薯叶
24790 83 34上述观察频数是否与遗传学的独立分配定律的理论比例：9:3:3:1相符,可用分布来衡量实验观察结果与理论频数之间的吻合度。将上述理论比例改为构成比即：
[1436-02]或0.5625:0.1875:0.1875:0.0625子2代总株数为247+90+83+34=454；理论频数是总株数与构成比的乘积，故得255.375:85.125:85.125:28.375，代入(22)式：
=[1437-01]自由度=4-1=3,查表9[表]表" class=image>,[x053]=2.37>1.72，故>0.5，高度吻合。衡量吻合度不能用小样。