生物统计学作业操作步骤及分析3.docx

1、生物统计学作业操作步骤及分析3 第一次作业习题2.5 某地100例3040岁健康男子血清总胆固醇（mol/L）测定结果如下：4.77 3.37 6.14 3.95 3.56 4.23 4.31 4.71 5.69 4.124.56 4.37 5.39 6.30 5.21 7.22 5.54 3.93 5.21 6.515.18 5.77 4.79 5.12 5.20 5.10 4.70 4.74 3.50 4.694.38 4.89 6.25 5.32 4.50 4.63 3.61 4.44 4.43 4.254.03 5.85 4.09 3.35 4.08 4.79 5.30 4.97 3.

2、18 3.975.16 5.10 5.85 4.79 5.34 4.24 4.32 4.77 6.36 6.384.88 5.55 3.04 4.55 3.35 4.87 4.17 5.85 5.16 5.094.52 4.38 4.31 4.58 5.72 6.55 4.76 4.61 4.17 4.034.47 3.40 3.91 2.70 4.60 4.09 5.96 5.48 4.40 4.555.38 3.89 4.60 4.47 3.64 4.34 5.18 6.14 3.24 4.90试根据所给资料编制次数分布表.解：1.求全距7.22-2.70=4.52（mol/L）2.确定组

3、数和组距 组数10组距=4.52/10=0.452（mol/L） 取组距为0.5（mol/L）3.确定组限和组中值2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0 5.5 6.0 6.5 7.0 fn频率百分比有效百分比累积百分比有效2.5011.01.01.03.0088.08.09.03.5088.08.017.04.002424.024.041.04.502424.024.065.05.001717.017.082.05.5099.09.091.06.0066.06.097.06.5022.02.099.07.0011.01.0100.0合计100100.0100.04. 习题2.6 根据

4、习题2.5的次数分布表，绘制直方图和多边形图,并简述其分布特征。习题2.7 根据习题2.5的资料，计算平均数、标准差和变异系数。习题2.8 根据习题2.5的资料，计算中位数，并与平均数进行比较。习题2.9 某海水养殖场进行贻贝单养和贻贝与海带混养的对比试验，收获时各随机抽取50绳测其毛重（kg），结果分别如下：单养50绳重量数据：45,45,33,53,36,45,42,43,29,25,47,50,43,49,36,30,39,44,35,38,46,51,42,38,51,45,41,51,50,47,44,43,46,55,42,27,42,35,46,53,32,41,48,50,51

5、,46,41,34,44,46；混养50绳重量数据：51,48,58,42,55,48,48,54,39,58,50,54,53,44,45,50,51,57,43,67,48,44,58,57,46,57,50,48,41,62,51,58,48,53,47,57,51,53,48,64,52,59,55,57,48,69,52,54,53,50.试从平均数、极差、标准差、变异系数几个指标来评估单养与混养的效果，并给出分析结论。操作步骤及分析：2.5由题可知，要求根据资料数据制作次数（频数）分布表应用spss软件：双击桌面spss快捷方式图标 关闭前置对话框，直接从主窗口输入数据资料 先点击

6、【变量视图】，定义变量为“血清总胆固醇” 再点击【数据视图】，依次输入数据资料（方法2：也可直接将记事本中的数据检索导入到数据视图）点击工具栏 【重新编码为不同变量】 出现【重新编码为其他变量】对话框点击导入键 按事先设计好的分组，输入每一组的组限输入完成后，点击【】，进入对话框，命名输出变量和标签：，点击【】， 点击【】，分组信息即被导入到spss主面板上。如图再点击工具栏【分析】【描述统计】【123频率】则出现点击【确定】，便能生成表头为分组组限的【某地100例30-40岁健康男子血清总胆固醇次数分布表】2.6点击 则可得到点击【】，出现点击后，再点击，即可运行处绘制多边形图点击工具栏的

7、选中出现点击【确定】后可运行出由直方图和多边形图像可以得出结论：该地区30-40岁健康男子血清总胆固醇在2.50-7.50（mol/l）之间的分布呈现 两头少 中间集中 的规律，即3.50-6.00（mol/l）之间较为普遍。2.7点击工具栏出现选中、，点击【确定】，即可生成表平均数=4.7398标准差=0.86616变异系数：CV=(s/x)*100%=(0.86616/4.7398)*100%=18.27%2.8中位数计算：步骤类似于【平均数】【标准差】算法，仅把选中改为，得出运行结果为中值（即中位数）=4.66001、相同点：都是用来描述数据集中趋势的统计量；都可用来反映数据的一般水平；

8、都可用来作为一组数据的代表。2、不同点1、定义不同： 【均值】是一组数据的总和除以这组数据个数所得到的商。 【中值】将一组数据按大小顺序排列，处在最中间位置的一个数或是中间两个数的平均值。2、代表不同 【均值】反映了一组数据的平均大小，常用来代表一般数据的总体平均水平。 【中值】像一条分界线，将数据分成前半部分和后半部分，用来代表一组数据的“中等水平”。3、特点不同 【均值】与每一个数据都有关，其中任何数据的变动都会相应引起均值变动。易受极端值影响。【中值】与数据的排列位置有关，某些数据的变动对他没有影响，不受数据极端值的影响。4、作用不同【均值】由于和每个数据都相关，比较可靠和稳定，反映出来的信息最充分。既可描述一组数据本身的整体平均情况，也可用来作为不同组数据比较的一个标准。【中值】可比性比较差，因为他只利用了部分数据。