第二章 生物统计 的整理课件.pptx
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1、,贵州大学,目录,生物统计附试验设计第二章 资料的整理,贵州大学,第一节 资料的分类,资料整理的前提是正确地进行资料的分类。在调查或试验中,由观察、测量所得的数据按其性质的不同,一般可以分为数量性状资料 、 质量性状资料和半定量(等级)资料三大类。,贵州大学,一、数量性状资料,数量性状(quantitative character)是 指能够以量测或计数的方式表示其特征的性状 。观察测定数量性状而获得的数据就是数量性状资料 ( data of quantitative characteristics)。数量性状资料的获得有量测和计数两种方式 ,因而数量性状资料 又分为 计量资料和计数资料两种。
2、,贵州大学,(一)计量资料 指用量测方式获得的数量性状资料,即用度、量、衡等计量工具直接测定获得的数量性状资料。其数据是用长度、容积、重量等来表示。这种资料的各个观测值不一定是整数,两个相邻的整数间可以有带小数的任何数值出现,其小数位数的多少由度量工具的精度而定(二)计数资料 指用计数方式获得的数量性状资料。在这类资料中,它的各个观察值只能以整数表示,在两个相邻整数间不得有任何带小数的数值出现。,贵州大学,二、质量性状资料,质量性状(qualitative character)是指能观察到而不能直接测量的性状,如颜色、 性别、生死等。这类性状本身不能直接用数值表示,要获得这类性状的数据资料,须
3、对其观察结果作数量化处理,其方法有以下两种:,贵州大学,(一)统计次数法,在一定的总体或样本中,根据某一质量性状的类别统计其次数,以次数作为质量性状的数据。例如,在研究猪的毛色遗传时,白猪与黑猪杂交,子二代中白猪、黑猪和花猪的头数分类统计如表2-1。这种由质量性状数量转化得来的资料又叫 次数资料。,贵州大学,表2-1 白猪和黑猪子二代的毛色分离情况,贵州大学,(二)评分法 对某一质量性状,因其类别不同,分别给予评分。例如,在研究猪的肉色遗传时,常用的方法是将屠宰后 2小时的猪眼肌横切面与标准图谱对比,由浅到深分别给予 15 分的评分,以便统计分析。详见下图,贵州大学,图1 肉色遗传图谱,三、半
4、定量(等级)资料,贵州大学,半 定 量 或 等 级 资 料 (semi-quantitative or ranked data)是指将观察单位按所考察的性状或指标的等级顺序分组,然后清点各组观察单位的次数而得的资料。这类资料既有次数资料的特点,又有程度或量的不同。,贵州大学,半定量资料在兽医研究中是常见的: (1)粪便潜血试验的阳性反应是在涂有粪便的棉签上加试剂后观察颜色出现的快慢及深浅程度分为六个等级。(2)用某种药物治疗畜禽的某种疾病,疗效分为“无效”、“好转”、 “显效”和“控制”四个级别,然后统计各级别的供试畜禽数。,贵州大学,三种不同类型的资料相互间是有区别的,但有时可根据研究的目的
5、和统计方法的要求将一种类型资料转化成另一种类型的资料。 例如,兽医临床化验动物的白细胞总数得到的资料属于计数资料,根据化验的目的,可按白细胞总数正常或不正常分为两组,清点各组的次数,计数资料就转化为质量性状次数资料;如果按白细胞总数过高、正常、过低分为三组 ,清点各组次数,就转化成了半定量资料 。,贵州大学,第二节 资料的整理,一、资料的检查与核对 检查和核对原始资料的目的在于确保原始资料的完整性和正确性。 所谓完整性是指原始资料无遗缺或重复。 所谓正确性是指原始资料的测量和记载无差错或未进行不合理的归并。检查中要特别注意特大、特小和异常数据(可结合专业知识作出判断)。对于有重复、异常或遗漏的
6、资料,应予以删除或补齐 ;对有错误、相互矛盾的资料应进行更正,必要时进行复查或重新试验。,贵州大学,二、资料的整理方法(一)计数资料的整理 现以50枚受精种蛋孵化出雏鸡的天数为例,说明计数料的整理。(表2-2、表2-3)表2-2 50枚受精种蛋孵化出雏鸡的天数,贵州大学,表2-3 50枚受精种蛋出雏天数的次数分布表,贵州大学,有些计数资料,观察值较多,变异范围较大,若以每一观察值为一组,则组数太多,而每组内包含的观察值太少,资料的规律性显示不出来。对于这样的资料,可扩大为以几个相邻观察值为一组,适当减少组数,这样资料的规律性就较明显,对资料进一步计算分析也比较方便。,贵州大学,例如观测某品种1
7、00只蛋鸡每年每只鸡产蛋数 (原始资料略),见P14-15,其变异范围为200299枚。这样的资料如以每个观察值为一组, 则组数太多 (该资料最多可分为100组),如间隔10枚为一组,则可使组数适当减少。经初步整理后分为10组,资料的规律性就比较明显,见表2-4。,贵州大学,表2-4 100只蛋鸡每年产蛋数的次数分布表,贵州大学,(二)计量资料的整理 当观测值不多(n30)时,不必分组,直接进行统计分析。 当观测值较多(n30)时,宜将观测值分成若干组,以便统计分析。将观测值分组后,制成次数分布表,即可看到资料的集中和变异情况。,贵州大学,计量资料在分组前需要确定全距、组数、组距、组中值及组限
8、,然后将全部观测值划线计数归组。 P15 【例2.1】 将126头基础母羊的体重资料(见表2-5)整理成次数分布表。,贵州大学,表2-5 126头基础母羊的体重资料 (kg),贵州大学,1、求全距 全距是资料中最大值与最小值之差,又称为极差(range),用R 表示,即 R=Max(x)-Min(x) 本例 R=65.0-37.0=28.0(kg),贵州大学,2、确定组数 组数的多少视样本含量及资料的变动范围大小而定,一般以达到既简化资料又不影响反映资料的规律性为原则。组数要适当,不宜过多,亦不宜过少。分组越多所求得的统计量越精确,但增大了运算量;若分组过少,资料的规律性就反映不出来,计算出的
9、统计量的精确性也较差。一般组数的确定,可参考表2-6。,贵州大学,表2-6 样本含量与组数,本例中,n126,根据表2-6,初步确定组数 为10组。,贵州大学,3、确定组距 每组最大值与最小值之差称为组距,记为 i。分组时要求各组的组距相等。组距的计算公式为: 组距(i)全距组数 本例 i=28.010=2.83.0,贵州大学,4、确定组限及组中值 (1)组限: 各组的最大值与最小值称为。最小值称为下限, 最大值称为上限。 第一组下限的确定:取资料中的最小值或接近最小值的数据。 第一组上限的确定:第一组上限=第一组下限+组距; 第二组的下限等于第一组的上限;第二组的上限=第二组下限(第一组上限
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