课程名称：生物统计学                                   课程代码：02078

 第一部分  课程性质与自考本科目标
一、课程性质与特点
   生物统计学是运用数理统计的原理和方法，来分析和解释生物科学试验中各种现象和试验调查资料的一门科学，它涉及生物科学试验的设计、试验方案的实施、数据的收集、整理和统计分析等；是生物科学专业必修的一门专业基础课。
二、课程目标与基本要求
通过本课程的学习，使学生了解生物科学试验的任务、要求，掌握生物科学试验设计的原则和技术，能熟练制定试验方案，进行生物科学试验的设计，并能根据生物统计学原理正确选用统计分析模型，进行数据的处理与分析，作出科学的结论。
三、与本专业其他课程的关系
生物统计学以数学的概率论和数理统计为基础，涉及到数列、排列、组合、矩阵、微积分等知识，但本课程并不将这些知识作为重点进行过多的讨论，而主要偏重于统计原理的介绍和具体分析方法的应用，培养学生运用统计学原理分析和解决试验资料所提供信息的能力。

第二部分  考核内容与考核目标
第一章  概 论
一、学习目的与要求
通过本章的学习，了解课程的性质、地位和任务；生物统计学的发展史、现状及发展趋势；生物统计学在生物科学研究中的应用；深刻理解统计学术语的含义。
二、考核知识点与考核目标
（一）概论（重点）
识记：常用统计学术语
理解：生物统计学的基本概念
应用：理解几组常用统计学术语及各组概念的含义，并根据概念回答一些基本问题。
（二）概论（次重点）
识记：生物统计学的内容
理解：生物统计学的作用
（三）概论（一般）
识记：生物统计学的发展概况及发展趋势
理解：近代描述统计学、现代推断统计学
 
第二章  试验资料的整理与特征数的计算
一、学习目的与要求
试验资料的搜集和整理是对数据资料进行统计分析的首要环节。通过本章学习，了解试验资料的类型，掌握试验资料的收集与整理、次数分布表的制作方法，重点掌握资料的分组方法、特征数的计算（平均数、变异数等）方法，深刻理解相关概念的含义。
二、考核知识点与考核目标
（一）试验资料的搜集、平均数、变异数（重点）
识记：调查、试验、平均数的种类、极差、方差、标准差
理解：算数平均数的计算方法及应用、标准差的计算
应用：对给出的试验资料进行具体分析，包括制备图表，计算平均数和变异数等，并要求能根据分析结果得出结论。
（二）试验资料的整理（次重点）
识记：原始资料的检查与核对
理解：计数资料的整理、计量资料的整理
应用：试验资料的整理，次数分布表、次数分布图的制作
（三）试验资料的类型（一般）
识记：数量性状、质量性状的资料
理解：统计次数法、平分法
应用：识别试验资料的类型
                    第三章  概率与概率分布
一、学习目的与要求
 本章是统计推断的理论基础。通过本章的学习，了解概率的基础知识，掌握概率的计算方法，深刻理解几种常见的理论分布及抽样试验和统计数的分布意义。
二、考核知识点与考核目标
（一）几种常见的理论分布、统计数的分布（重点）
识记：二项分布、泊松分布、正态分布、抽样试验与无偏估计、样本平均数的分布、样本平均数差数的分布、t分布、χ2分布、F分布
理解：二项分布的概率函数、二项分布的形状和参数、泊松分布概率函数、形状与参数、正态分布的概率函数、正态分布的特征、标准正态分布、抽样试验、复置抽样、无偏估计、样本平均数的概率分布、基本性质、中心极限定理、样本平均数差数的基本性质、样本平均数的标准误、t分布的特征
应用：二项分布的概率计算、正态分布的概率计算、t值计算公式、
（二）概率的计算、概率分布、大数定律（次重点）
识记：和事件、积事件、互斥事件、对立事件、独立事件、完全事件系
理解：加法定理、乘法定理
应用：大数定律的应用
（三）概率的概念 （一般）
识记：事件
理解：频率、概率
      应用：频率和概率的简单计算
第四章  统计推断
一、学习目的与要求
统计推断是根据总体理论分布，从样本的统计数对具体参数的推断。通过本章的学习，掌握统计假设检验的基本原理和步骤；样本平均数、百分数、成对数据、成组数据的假设检验方法；参数区间估计方法及意义。理解单尾检验与双尾检验、成组数据与成对数据的区别，深刻理解统计假设检验的含义、假设检验中的两类错误。
二、考核知识点与考核目标
（一）假设检验的原理与方法、样本平均数的假设检验、样本频率的假设检验（重点）
识记：假设检验的概念、显著性检验、小概率
理解：假设检验的步骤、双尾检验与单尾检验、假设检验中的两类错误：α错误和β错误的概念、区别与联系、大样本平均数的假设检验——u检验：一个样本平均数的u检验；两个样本平均数的u检验、小样本平均数的假设检验——t检验：一个样本平均数的t检验；成组数据平均数比较的t检验；成对数据平均数比较的t检验、一个样本频率的假设检验、两个样本频率的假设检验
应用：给出一组试验数据，要求能选择正确的方法进行假设检验
（二）参数的区间估计与点估计（次重点）
识记：参数区间估计与点估计的原理、
理解：一个总体平均数μ的区间估计与点估计、两个总体平均数μ1－μ2的区间估计与点估计、一个总体频率p的区间估计与点估计、两个总体频率p1－p2区间估计与点估计
应用：按指定的方法对试验数据进行检验
（三）方差的同质性检验（一般）
识记：方差的同质性概念
理解：一个样本方差的同质性检、两个样本方差的同质性检验、多个样本方差的同质性检验
应用：对样本进行同质性检验

第五章  χ2检验
一、学习目的与要求
χ2检验主要用于一个样本方差的同质性检验、适合性检验和独立性检验。通过本章的学习，掌握χ2检验的原理和方法。
二、考核知识点与考核目标
（一）χ2检验的原理与方法（重点）
识记：χ2检验概念、计算公式
理解：χ2检验的原理、适用范围、χ2检验的方法
应用：按指定的方法对试验数据进行假设检验
（二）适合性检验（次重点）
识记：适合性检验概念
理解：适合性检验的原理、适合性检验的方法
应用：适合性检验的计算
（三）独立性检验（一般）
识记：独立性检验的概念、列联表
理解：独立性检验的原理、2×2列联表的独立性检验、2×c列联表的独立性检验、r×c列联表的独立性检验
应用：独立性检验的方法  
第六章  方差分析
一、学习目的与要求
方差分析是对多个样本平均数差异显著性进行检验的方法，它是将测量数据的总变异按照变异来源分解为处理效应和试验误差，并对其大小作出数量估计。方差分析可用于多个样本平均数的比较、分析多个因素间的交互作用、回归方程的假设检验、方差的同质性检验等。通过本章的学习，掌握方差分析的基本原理和分析方法，重点是单因素和两因素方差分析；理解主效应、交互作用、期望均方等概念。
二、考核知识点与考核目标
（一）方差分析的基本原理、单因素方差分析、二因素方差分析（重点）
识记：方差分析的概念、试验因素、因素水平、试验处理、试验单位、重复
理解：方差分析的原理、数学模型、平方和与自由度的分解、F检验、多重比较，LSD法、LSR法、组内观测次数相等的方差分析、组内观测次数不相等的方差分析、无重复观测值的二因素方差分析、具有重复观测值的二因素方差分析、
应用：根据试验数据，选择正确的数学模型进行方差分析或指出分析方法
（二）多因素方差分析、方差分析的基本假定和数据转换（次重点）
识记：多因素方差分析的概念、正态性、可加性、方差同质性
理解：平方根转换、对数转换、反正弦转换
应用：多因素方差分析的应用、数据转换的应用
（三）方差分析缺失数据的估计（一般）
识记：方差分析缺失数据的估计原理
理解：缺失一个数据的估计方法、缺失两个数据的估计方法
应用：缺失数据的估算
  第七章  直线回归与相关分析
一、学习目的与要求
直线回归和相关是最基本和最简单的回归和相关分析方法，统计学上常用它来探讨两个或多个变量之间的关系。通过本章的学习，掌握直线回归方程的建立与检验、相关系数的计算及检验方法，理解自变量与依变量之间的关系。
二、考核知识点与考核目标
（一）回归和相关的概念、直线回归分析（重点）
识记：回归和相关的概念、
理解：直线回归方程的建立、直线回归方程的数学模型和基本假定、直线回归的假设检验、直线回归应注意的问题…
应用：直线回归的应用
（二）直线相关（次重点）
识记：相关系数及决定系数的概念
理解：相关系数的假设检验、应用直线相关的注意事项
应用：相关系数的区间估计
（三）直线回归的区间估计、相关系数的区间估计（一般）
识记：回归截距、回归系数
理解：回归截距和回归系数的置信区间、µy/x的置信区间和单个y的预测区间
应用：回归截距和回归系数的置信区间应用

第八章 抽样原理和方法
一、学习目的与要求
抽样是从所研究的总体中抽取一定数量的个体构成样本，通过对样本特征的研究和计算，进而对总体特征作出推断。通过本章的学习，了解抽样的原理，掌握抽样的方法，能正确的制定抽样方案。
二、考核知识点与考核目标
（一）抽样误差的估计、样本容量的确定、抽样方案的制定（重点）
识记：抽样调查的目的和指标要求、确定抽样对象、确定抽样调查的方法、确定样本容量和抽样分数、总体单位编号
理解：样本平均数的标准误和置信区间、样本频率的标准误和置信区间平均数资料样本容量的确定、频率资料样本容量的确定、编制抽样调查表、抽样调查的组织工作
应用：抽样误差的估计、样本容量的确定、根据所给条件制定抽样方案
（二）抽样的基本方法（次重点）
识记：随机抽样、顺序抽样、典型抽样的概念
理解：随机抽样、顺序抽样、典型抽样的原理………
应用：随机抽样、顺序抽样、典型抽样的应用
（三）成对资料和非成对资料样本容量的确定（一般）
识记：成对资料样本容量、非成对资料样本容量
理解：成对资料样本容量、非成对资料样本容量的确定
应用：成对资料样本容量、非成对资料样本容量的计算
  

第九章  试验设计及其统计分析
一、学习目的与要求
试验设计是生物统计学的主要内容之一。通过本章的学习，了解试验设计的基本原理、要求及制订试验方案的要点，理解试验误差的概念、来源及控制途径，掌握常用田间试验设计的设计及其统计分析方法（对比设计，随机区组设计）。
二、考核知识点与考核目标
（一）对比设计及其统计分析、随机区组试验设计其统计分析（重点）
识记：对比设计：邻比法排列、间比法排列、随机区组设计
理解：对比设计试验结果的统计分析、随机区组设计试验结果的统计分析：单因素随机区组试验、二因素随机区组试验
应用：对比设计、随机区组设计的统计分析方法
（二）试验设计的基本原理（次重点）
识记：试验设计的意义、生物学试验的基本要求、
理解：基本要素、试验误差及其控制途径、试验设计的基本原则
应用：试验设计三原则的应用
（三）裂区设计及其统计分析、正交设计及其统计分析（一般）
识记：裂区设计、正交表及其特点
理解：裂区设计试验结果的统计分析、正交试验的基本方法、正交设计试验结果的统计分析
应用：裂区设计、正交设计的设计方法
   
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第十章  协方差分析
一、学习目的与要求
协方差分析是将乘积和与平方和同时按照变异来源进行分析，从而将回归分析与方差分析结合应用的一种统计方法。通过本章的学习，掌握协方差分析的基本概念、利用协方差分析降低试验误差，矫正处理平均数，实现统计控制。
二、考核知识点与考核目标
（一）协方差分析的作用、单向分组资料的协方差分析（重点）
识记：降低试验误差，实现统计控制、
理解：分析不同变异来源的相关关系、计算变量各变异来源的平方和、乘积和与自由度、检验x和y是否存在直线回归关系
应用：检验矫正平均数间的差异显著性、矫正平均数间的多重比较
（二）两向分组资料的协方差分析（次重点）
识记：两向分组变量资料的数据模式
理解：乘积和与自由度的分解、检验x和y是否存在直线回归关系
应用：检验矫正平均数间的差异显著性
（三）协方差分析的数学模型和基本假定（一般）
识记：协方差分析的数学模型
理解：协方差分析的基本假定
第三部分  有关说明与实施要求
一、考核的能力层次表述
本大纲在考核目标中，按照“识记”、“理解”、“应用”三个能力层次规定其应达到的能力层次要求。各能力层次为递进等级关系，后者必须建立在前者的基础上，其含义是：
识记：能知道有关的名词、概念、知识的含义，并能正确认识和表述，是低层次的要求。
理解：在识记的基础上，能全面把握基本概念、基本原理、基本方法，能掌握有关概念、原理、方法的区别与联系，是较高层次的要求。
应用：在理解的基础上，能运用基本概念、基本原理、基本方法联系学过的多个知识点分析和解决有关的理论问题和实际问题，是最高层次的要求。
二、教材
1、指定教材：生物统计学  （第四版）李春喜   邵云   姜丽娜编著
科学出版社 2008年12月
2、参考教材：生物统计学  （第三版）杜荣骞编著  高等教育出版社
二、自学方法指导
1、在开始阅读指定教材某一章之前，先翻阅大纲中有关这一章的考核知识点及对知识点的能力层次要求和考核目标，以便在阅读教材时做到心中有数，有的放矢。
2、阅读教材时，要逐段细读，逐句推敲，集中精力，吃透每一个知识点，对基本概念必须深刻理解，对基本理论必须彻底弄清，对基本方法必须牢固掌握。
3、在自学过程中，既要思考问题，也要做好阅读笔记，把教材中的基本概念、原理、方法等加以整理，这可从中加深对问题的认知、理解和记忆，以利于突出重点，并涵盖整个内容，可以不断提高自学能力。
4、完成书后作业和适当的辅导练习是理解、消化和巩固所学知识，培养分析问题、解决问题及提高能力的重要环节，在做练习之前，应认真阅读教材，按考核目标所要求的不同层次，掌握教材内容，在练习过程中对所学知识进行合理的回顾与发挥，注重理论联系实际和具体问题具体分析，解题时应注意培养逻辑性，针对问题围绕相关知识点进行层次（步骤）分明的论述或推导，明确各层次（步骤）间的逻辑关系。
三、对社会助学的要求
1、应熟知考试大纲对课程提出的总要求和各章的知识点。
2、应掌握各知识点要求达到的能力层次，并深刻理解对各知识点的考核目标。
3、辅导时，应以考试大纲为依据，指定的教材为基础，不要随意增删内容，以免与大纲脱节。
4、辅导时，应对学习方法进行指导，宜提倡"认真阅读教材，刻苦钻研教材，主动争取帮助，依靠自己学通"的方法。
5、辅导时，要注意突出重点，对考生提出的问题，不要有问即答，要积极启发引导。
6、注意对应考者能力的培养，特别是自学能力的培养，要引导考生逐步学会独立学习，在自学过程中善于提出问题，分析问题，做出判断，解决问题。
7、要使考生了解试题的难易与能力层次高低两者不完全是一回事，在各个能力层次中会存在着不同难度的试题。
8、助学学时：本课程共5学分，建议总为课时90学时，其中助学课时分配如下：
章    次 内    容 学    时
第一章 概论 2
第二章 试验资料的整理与特征数的计算 8
第三章 概率与概率分布 10
第四章 统计推断 12
第五章 χ2检验 6
第六章 方差分析 14
第七章 直线回归与相关分析 8
第八章 抽样原理与方法 12
第九章 试验设计及其统计分析 10
第十章 协方差分析 8
合               计 90
四、关于命题考试的若干规定
(包括能力层次比例、难易度比例、内容程度比例、题型、考试方法和考试时间等)
1、本大纲各章所提到的内容和考核目标都是考试内容。试题覆盖到章，适当突出重点。
2、考试内容为本大纲所规定的课程内容及考核要求，重点、次重点和一般内容的考核比例为50%、30%、20%，难度适中。根据本课程的特点，应将考试重点放在对问题的分析和理解能力上，考核学生对所学原理的应用能力；应避免要求学生直接完整的计算大型计算题（如两因素试验结果的完整方差分析），但可以要求学生对其中的某一部分进行分析、理解或计算。
3、试题难易程度应合理：易、较易、较难、难比例为2：3：3：2。
4、试题类型一般分为：单项选择题、多项选择题、名词解释题、简答题、综合题。
五、题型示例（样题）
本课程共5学分，建议总为课时90学时

附录II：题型举例
一．单项选择题
1.在分组时，为了避免第一组中观测数过多，一般第一组的组中值最好接近或等于资料中的                                                        【    】
A. 组中值      B. 最小值  
C. 平均值       D. 最大值
二．多项选择题
2. 农业和生物学的试验中，十分重视试验结果的                 【        】 
A. 代表性   B. 随机性    C. 复杂性
D. 重演性   E. 归类
三．名词解释题
3.平均数标准误
四．简答题
4. 什么是方差分析？方差分析的基本思想是什么？
五．综合题
5. 为了研究原料和温度对发酵的影响，设计了一个4种不同原料（A）和3种不同发酵温度（B）的二因素试验，希望选出最适宜的条件，试验共重复了4次，并对试验数据进行了方差分析，所得结果列于如题5表。
（1）对该试验资料进行方差分析时应该采用什么模型？说明理由。
（2）如果方差分析的结果如下，请你补充表中未完成的数据;
（3）根据对试验结果的分析，可以得出什么样的结论？
题5表  不同原料和不同发酵温度方差分析结果
差异源 df S2 F F0.05 F0.01
A  534.3889  2.87 4.38
B  2032.333  3.26 5.25
A×B  155.8056  2.36 3.35
误差  57.4166   
总计