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生物统计学Word文档格式.docx

数据的描述统计

①频次分析:

分析每个变量值出现的次数及百分比

Analyze---DescriptiveStatistics---Frequencies

②数据描述分析:

分析各种描述统计量(各种值)

Analyze---DescriptiveStatistics---Descriptives

③数据探测进行更为深入详尽的描述性统计分析。

增加有关数据其他特征的图形描述,有箱式图(盒式图)、枝叶图(茎叶图)直方图、正态图

Analyze---DescriptiveStatistics---Explore

【绘图命令:

Grahps(直条图(条形图)bar;

茎叶图(枝叶图)Stem-and-leaf;

盒形图(箱式图)boxplot;

、、、、、)

当自由度为1时:

=

对于理论次数小于5者,将相邻几个组加以合并,合并后的各组的理论次数均大于5

 

(样本平均数与总体平均数差异显著性检验)

1正态检验(检验见第一页)

2独立样本T检验(检验见下)

1、录入数据

2、选择分析命令:

Analyzecomparemeansone-sampleTTest

3、解释分析结果

例:

【例5.1】母猪的怀孕期为114天,今抽测10头母猪的怀孕期分别为116、115、113、112、114、117、115、116、114、113(天),试检验所得样本的平均数与总体平均数114天有无显著差异?

(#testvalue:

114)

答题:

①根据正态检验,Z=0.407,P=0.996>

0.05,符合正态分布。

②根据单样本T检验,得T=1.000,p=0.343>

0.05,所以所得样本的平均数与总体平均数114天无显著差异。

**上例为双侧检验,假使为单侧的话,则将置信度由95%调为调为90%。

其他不变!

(常出现“不得少于”“不得多于”等)

(两个独立样本平均数的差异显著性检验)

1正态检验

2奇性检验

3独立样本T检验

Analyzecomparemeansindependent-samplesTTest

【例5.3】某种猪场分别测定长白后备种猪和蓝塘后备种猪90kg时的背膘厚度,测定结果如表所示。

设两品种后备种猪90kg时的背膘厚度值服从正态分布,且方差相等,问该两品种后备种猪90kg时的背膘厚度有无显著差异?

TestStatistics(b)

º

ñ

È

Mann-WhitneyU

.000

WilcoxonW

78.000

Z

-4.062

Asymp.Sig.(2-tailed)

ExactSig.[2*(1-tailedSig.)]

.000(a)

aNotcorrectedforties.

bGroupingVariable:

Æ

·

Ö

①根据正态检验,Z=-1.263,p=0.207>

0.05,所以可以认为数据为正态。

②根据方差齐性检验,得F=0.289,p=0.597>

0.05,所以可以认为方差齐性。

③根据独立样本T检验,得T=-13.244,p=0.000<

0.01,所以两品种后备种猪90kg时的背

膘厚度有极显著差异。

蓝塘要极显著大于长白。

(两个配对样本平均数的差异显著性检验)

Analyzecomparemeanspaired-samplesTTest

其他同上,录入数据不同,无奇性检验

(总体参数的区间估计)

Analyzecomparemeansone-sampleTTestoptions(调节置信度)

3、解释分析结果

2ANOVA检验(含奇性检验【HomogeneityofVariances】、单因素方差分析、LSD分析)

单因素试验资料的方差分析

Analyzecomparemeansone-WayANOVA

【例6.3】抽测5个不同品种的若干头母猪的窝产仔数,结果见表6-12,试检验不同品种母猪平均窝产仔数的差异是否显著。

①根据正态检验,Z=0.746,p=0.633>

②根据方差齐性检验,得F=0.706,p=0.597>

0.05,所以满足方差齐性。

③经过单因素方差分析,得F=5.828,p=0.003<

0.01,说明5个品种间有极显著差异。

④经过多重比较LSD分析,得:

品种1和品种5之间p=0.021<

0.05,品种3和品种4之间p=0.045<

0.05,有显著差异;

品种2和品种3之间p=0.003<

0.01,品种2和品种5之间p=0.000<

0.01,品种4和品种5之间p=0.007<

0.01,有极显著差异。

2Univariate()

两因素试验资料的方差分析(交互不交互)

AnalyzeGeneralLinearModelUnivariate

【例6.5】为研究雌激素对子宫发育的影响,现有4窝不同品系未成年的大白鼠,每窝3只,随机分别注射不同剂量的雌激素,然后在相同条件下试验,并称得它们的子宫重量,见表6-21,试作方差分析。

①根据正态检验,Z=0.565,p=0.907>

②根据方差齐性检验,所以满足方差齐性。

③经过单因素方差分析,得得F(a)=23.771,p=0.001<

0.05;

F(b)=33.537,P=0.001<

0.01;

说明各个处理间有极显著差异。

④经过多重比较LSD分析,、、、、、、、、

2加权

3适应性检验

检验之适合性检验

加权DataWeightCases

适应性检验(AnalyzeNonparametricTestChi-Square)

【例7.2】在研究牛的毛色和角的有无两对相对性状分离现象时

用黑色无角牛和红色有角牛杂交,子二代出现黑色无角牛192头,黑色有角牛78头,红色无角牛72头,红色有角牛18头,共360头。

试问这两对性状是否符合孟德尔遗传规律中9∶3∶3∶1的遗传比例?

(自由度等于1时须手算)

VAR00002

ObservedN

ExpectedN

Residual

1.00

192

202.5

-10.5

2.00

78

67.5

10.5

3.00

72

4.5

4.00

18

22.5

-4.5

Total

360

TestStatistics

VAR00002

Chi-Square(a)

3.378

df

3

Asymp.Sig.

.337

a0cells(.0%)haveexpectedfrequencieslessthan5.Theminimumexpectedcellfrequencyis22.5.

①根据正态性检验,、、、、、、

②经适应性2检验,2=3.378,P=0.337>

0.05,分离比适合于9:

3:

1。

4正态检验

5加权

6独立性检验

检验之独立性检验

独立性检验:

Analyzedescriptivestatisticscrosstabs

【例7.8】在甲、乙两地进行水牛体型调查,将体型按优、良、中、

劣四个等级分类,其结果见表7—13,问两地水牛体型构成比是否

相同。

Chi-SquareTests

Value

Asymp.Sig.(2-sided)

PearsonChi-Square

7.500(a)

.058

LikelihoodRatio

7.338

.062

Linear-by-LinearAssociation

.469

1

.494

NofValidCases

135

a0cells(.0%)haveexpectedcountlessthan5.Theminimumexpectedcountis5.00.

答:

①经正态性检验,Z=3.591,P=0.000<

0.05,不符合正态分布。

②经独立性2检验,2=7.500,P=0.058>

0.05,两地水牛体型构成比相同。

1相关性检验

2线性回归分析

直线回归

AnalyzeCorrelateBivariate相关分析

AnalyzeRegressionLinear回归分析

【例8.6】计算10只绵羊的胸围(cm)和体重(kg)的相关系数。

散点图显示,x、y可能存在直线关联.

经过相关分析:

经过回归分析:

即:

x与y有直线相关关系,即y对x有直线回归关系.

建立y对x的直线回归方程:

①分别针对X与Y进行方差分析,判定X、Y是否存在差异

②对X与Y进行回归分析(作为简易判断)

③将X看作协变量进行协方差分析

协方差分析

符号检验

NonparametricTests2-RelatedSamplessign

配对试验资料的符号秩和检验

NonparametricTests2-RelatedSamplesWilcoxon

非配对试验资料的秩和检验

NonparametricTests2-IndependentSamplesMann-WhitneyU

多个样本比较的秩和检验

NonparametricTestsK-IndependentSamplesKruskal-WallisH

等级相关分析

AnalyzeCorrelateBivariate

Spearman

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