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USESPSS
(StatisticsPackageforSocialScience)
为什么要进行数据分析
为了避免误差,避免随机出现的误差影响结果。
科学地认识事物的本质。
总体和样本。
统计学上常常采取抽样的方法。即从总体中随机抽取一定数量的样本进行研究,得出的结果来推论总体的特征。
如何知道真相?
由于个体本身存在的差异及取样误差,会造成:
均值不等的两个计算结果,可能会来自同一个总体。
均值相等的两个计算结果,可能会来自不同的总体。
这就是统计学要解决的问题,也是我们为什么要进行数据分析的原因。
我们实验中常遇到的分析事例
例1:某种子平均萌发率已知是70%,从某地新买的一批种子萌发率是否达到?
例2:出口萝卜的平均重量不少于1kg,采取了新的种植措施收获的萝卜是否符合标准?
例3:一种化感物质或者一种新型生长剂处理植物幼苗后,对植物的生长有无影响?
例4:已知一种化感物质能够抑制某植物的生长,但两种不同浓度处理,或同一种浓度而用不同的方法处理,其结果之间有无差异?
例5:20位心动过速病人,在进行芳香疗法前后,心率有无变化?
例6:四个浓度的化感物质,处理同一种植物的幼苗,各组间有无显著差异?
例7:采集了不同地区10个橄榄品种,测量了营养器官的各种数据,想通过这些数据了解品种之间的亲缘关系。
如何处理数据
处理这些数据常用的统计学方法有:
T-检验(T-test)
方差分析(Analysisofvariance;ANOVA)
聚类分析(ClusterAnalysis)
相关性分析(Correlationanalysis)
一、T-检验的概念及使用条件
总体要呈正态分布:是自然界最常见的一种分布;
用于处理两组数据之间的比较:
两组样本方差要相等
样本量少于30
用以两个平均数之间差异显著性的检验。
某厂称生产的轮胎寿命标准为25000公里,正态分布,抽15个样本检测,得均值为27000,问该厂结果与质量标准是否相符?
符合T-检验的标准。
假设H0<=25000,即认为不符合标准。
H1>25000,即认为符合标准。
取显著性水平为p=
数据1
-检验
检验单个变量的均值是否与给定的常数之间存在差异。
假设:H0<70,不符合标准,不买
H1>=70,可买
例1:某种子平均萌发率已知是70%,从某地新买的一批种子萌发率是否达到?
单样本T检验
-检验
用于检验两组相关的样本,是否来自具有相同均值的总体。
条件:两组样本要独立,没有配对关系;
方差相同。
例3:一种化感物质或者一种新型生长剂处理植物幼苗后,对植物的生长有无影响?
培养一批幼苗,随机分成两组,各10株:
组1:对照组:10株
组2:处理组:10株(浇灌处理液)
独立样本检验