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PAGEPAGE2生物統(tǒng)計學10.1變量間的關(guān)系參數(shù)估計是對某一種變量的值進行估計;假設(shè)檢驗是對某一種變量的值進行比較。它們的研究對象是某一種變量:這種變量的集中點、變異程度、大小、是否相同等,沒有研究其它變量對該變量有怎樣的影響。實際上,不同的變量之間往往存在相互影響。例如:施肥量往往影響產(chǎn)量、身高影響體重等。相關(guān)與回歸研究變量之間的關(guān)系?!窈瘮?shù)關(guān)系:如果對于變量X的每一個可能的值,都有隨機變量Y的一個確定值(y)相對應(yīng),則Y與X存在函數(shù)關(guān)系(確定性關(guān)系)。如:一元線性方程:y=a+bxX為自變量、Y為因變量,兩者都是確定值。例:已知圓的半徑R(自變量),就能精確地求出圓的直徑D(因變量)?!窕貧w關(guān)系:如果對于變量X的每一個可能的值,都有隨機變量Y的一個確定的分布()相對應(yīng),則隨機變量Y對變量X存在回歸關(guān)系(非確定性關(guān)系)。如一元線性回歸方程=a+bxX為自變量,是確定值,沒有隨機誤差。Y為因變量,不是確定值,具有隨機誤差。例:在一定范圍內(nèi),年齡越大身高越高。但無法根據(jù)年齡精確地求出身高?!裣嚓P(guān)關(guān)系:如果對于任一隨機變量的每一個可能的值,另一個隨機變量都有的一個確定的分布與之相對應(yīng),則這2個隨機變量間存在相關(guān)關(guān)系(非確定性關(guān)系)。在Y對X存在回歸關(guān)系的同時,X對Y也存在回歸關(guān)系。例:在一定范圍內(nèi),樹木的胸徑越大則高度越高,但無法根據(jù)胸徑精確地求出高度;樹木的高度越高則胸徑越大,但無法根據(jù)胸徑精確地求出高度。●確定性關(guān)系與非確定性關(guān)系的轉(zhuǎn)化確定性關(guān)系(如函數(shù)關(guān)系)受到其它因素干擾
──────────────→
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排除其它因素干擾非確定性關(guān)系(如:回歸關(guān)系)本章的內(nèi)容包括:判斷變量間存在著什么樣的關(guān)系——求回歸方程判斷這種關(guān)系是否可靠存在——顯著性檢驗5.10.2基本步驟●數(shù)據(jù)輸入:數(shù)據(jù)必須是觀測值、不能是統(tǒng)計量。每種處理占1列。每個單元格中輸入1個數(shù)據(jù)。每列的最頂端單元格輸入相應(yīng)處理的標志,如:“漁場1”、“漁場2”?!窠y(tǒng)計分析類型的確定圖5.10-3●輸入輸出選項設(shè)定:“變量1的區(qū)域”——指樣本1的數(shù)據(jù)所在的單元格“標志”——指數(shù)據(jù)所在列的頂端單元格是否輸入了標志“輸出區(qū)域”——指報告結(jié)果的報表左上角在工作表中的位置●結(jié)果解讀:對于單側(cè)檢驗,p=“P單尾”;對于雙側(cè)檢驗,p=“P雙尾”=2דP單尾”。若p>α1,結(jié)論:差異不顯著。若α2<p<α1,結(jié)論:差異顯著.若p<α2,結(jié)論:差異極顯著。圖5.10-45.10.3雙樣本u檢驗——z檢驗【例5.10-1】調(diào)查兩個不同漁場的馬面鲀體長,結(jié)果如下:漁場1:8,10,12,13,13,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,27,28,30,35;漁場2:7,8,10,11,11,12,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,26,28,30,32。已知σ1=σ2=7.2cm。問:第一號漁場馬面鲀的體長是否高于第二號漁場馬面鲀的體長?●數(shù)據(jù)輸入:如圖5.10-4左。●統(tǒng)計分析類型的確定——進行雙樣本u檢驗:“數(shù)據(jù)分析”→“z-檢驗:雙樣本平均差檢驗”;單側(cè)檢驗●輸入輸出選項設(shè)定:如圖5.10-4中?!窠Y(jié)果解讀:p=P(Z<=z)單尾=0.284>0.05結(jié)論:漁場1馬面鲀的體長沒有高于漁場2馬面鲀的體長。5.10.4配對數(shù)據(jù)t檢驗【例5.5】9名肥胖癥患者服用mCPP和安慰劑后減輕的體重如下表。問:服用mCPP是否影響體重?●數(shù)據(jù)輸入:如圖5.10-5左?!窠y(tǒng)計分析類型的確定——進行配對數(shù)據(jù)t檢驗:“數(shù)據(jù)分析”→“t-檢驗:平均值的成對二樣本分析”;雙側(cè)檢驗●輸入輸出選項設(shè)定:如圖5.10-5中?!窠Y(jié)果解讀:如圖5.10-5右。∵p=P(T<=t)雙尾=0.003<0.01結(jié)論:服用mCPP對體重的影響極顯著。圖5.10-55.10.5成組數(shù)據(jù)t檢驗【例5.10-2】兩品種小麥各抽若干株測成熟天數(shù):品種1為101,100,99,99,98,100,98,99,99,99;品種2為100,98,100,99,98,99,98,98,99,100。問:兩品種小麥成熟天數(shù)有無差異?●數(shù)據(jù)輸入:如圖5.10-6。(1)進行方差齊性檢驗:判斷是否σ1=σ2以確定進行“成組數(shù)據(jù)t檢驗”或“Aspin-Welch檢驗”●統(tǒng)計分析類型的確定:“數(shù)據(jù)分析”→“F-檢驗:雙樣本方差”;雙側(cè)檢驗●輸入輸出選項設(shè)定:如圖5.10-6?!窠Y(jié)果解讀:∵p=2×P(F<=f)單尾=0.888>0.05結(jié)論:σ1=σ2,應(yīng)進行成組數(shù)據(jù)t檢驗。圖5.10-6(2)進行“成組數(shù)據(jù)t檢驗”●數(shù)據(jù)輸入:進行“F-檢驗:雙樣本方差”時已經(jīng)輸入了數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)仍可使用,不必重新輸入。●統(tǒng)計分析類型的確定:“數(shù)據(jù)分析”→“t-檢驗:雙樣本等方差假設(shè)”;雙側(cè)檢驗●輸入輸出選項設(shè)定:如圖5.10-7。●結(jié)果解讀:∵p=P(T<=t)雙尾=0.464>0.05結(jié)論:兩品種所需生長天數(shù)無顯著差異。圖5.10-75.10.6異方差成組數(shù)據(jù)t檢驗【例5.10-3】兩組類似的大鼠,一組做對照,另一組做藥物處理,然后測定血糖,結(jié)果如下:對照組:97.58,101.91,104.36,108.66,109.15,110.53,112.35,113.27,115.03,118.25,128.39,90.56催產(chǎn)素組:102.68,104.19,105.28,106.74,107.66,108.31,109.81,110.37問:藥物對大鼠血糖含量的影響是否顯著?●數(shù)據(jù)輸入:如圖5.10-8左。(1)進行方差齊性檢驗:判斷是否σ12=σ22以確定進行“等方差成組數(shù)據(jù)t檢驗”或“異方差成組數(shù)據(jù)t檢驗”●統(tǒng)計分析類型的確定:“數(shù)據(jù)分析”→“F-檢驗:雙樣本方差”;雙側(cè)檢驗●輸入輸出選項設(shè)定:如圖5.10-8中?!窠Y(jié)果解讀:圖5.10-8右。∵p=2×P(F<=f)單尾=0.002<0.01結(jié)論:σ1≠σ2,應(yīng)進行異方差成組數(shù)據(jù)t檢驗。圖5.10-8(2)進行“異方差成組數(shù)據(jù)t檢驗”●數(shù)據(jù)輸入:進行“F-檢驗:雙樣本方差”時已經(jīng)輸入了數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)仍可使用,不必重新輸入。●統(tǒng)計分析類型的確定:“數(shù)據(jù)分析”→“t-檢驗:雙樣本異方差假設(shè)”;單側(cè)檢驗●輸入輸出選項設(shè)定:如圖5.10-9中?!窠Y(jié)果解讀:∵p=P(T<=t)單尾=0.229>0.05結(jié)論:催產(chǎn)素對大鼠血糖含量的影響是不顯著的。圖5.10-910.6Excel用于一元線性回歸Excel的“回歸”分析工具可用于:●求相關(guān)系數(shù)●求一元線性方程●檢驗檢驗a、b的顯著性●求α、β的95%置信區(qū)間●一元回歸的方差分析【例10.6-1】分別采用KP法和DBC法測定水稻籽粒的蛋白質(zhì)含量,結(jié)果如下表。計算兩者的相關(guān)系數(shù),并檢驗相關(guān)關(guān)系是否顯著。操作:●數(shù)據(jù)輸入:如圖10-2上左?!窠y(tǒng)計分析類型的確定——相關(guān)與回歸:“工具”菜單→“數(shù)據(jù)分析”→“回歸”→“確定”。如圖10-2上中。圖10-2●輸入輸出選項設(shè)定:如圖10-2上右?!癤值輸入?yún)^(qū)域”指自變量所在單元格?!窠Y(jié)果解讀(如圖10-2左下):相關(guān)系數(shù)r:即“回歸統(tǒng)計”表中的“MultipleR”。本例r=0.953。解:由Excel算得:r=0.953“獨立自變量個數(shù)”:k=1“剩余自由度”:df=n-2=10-2=8查《相關(guān)系數(shù)檢驗表》得:r0.05=0.632,r0.01=0.765∵r>r0.01,∴p<0.01,相關(guān)關(guān)系極顯著?!纠?0.6-2】含鹽量不同的土壤上生長的植物葉片干重如下表。已知含鹽量與干重呈正比。土壤NaCl含量X(g·kg-1)00.81.62.43.24.04.8植物單位面積干重Y(mg·dm-2)809095115130115135求一元線性回歸方程,檢驗a、b的顯著性,求α、β的95%置信區(qū)間,進行一元回歸的方差分析。操作:●數(shù)據(jù)輸入:如圖10-3上左?!窠y(tǒng)計分析類型的確定——相關(guān)與回歸:“工具”菜單→“數(shù)據(jù)分析”→“回歸”→“確定”。如圖10-3上中?!褫斎胼敵鲞x項設(shè)定:如圖10-3上右?!癤值輸入?yún)^(qū)域”指自變量所在單元格。圖10-3●結(jié)果解讀(如圖10-3):a:即下表“Intercept”行的“Coefficients”列。本例a=81.786,p=3.041×10-5<0.01,有極顯著意義。b:即下表“x”行的“Coefficients”列。本例b=11.161,p=0.0024723<0.01,有
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