生物統(tǒng)計(jì)學(xué)是一門探討如何從事生物學(xué)實(shí)驗(yàn)研究的設(shè)計(jì)、取樣、分析、資料整理與推論的科學(xué)。本書內(nèi)容主要包括資料的描述性統(tǒng)計(jì)分析、隨機(jī)變量與概率分布、統(tǒng)計(jì)推斷概述、對單個(gè)和兩個(gè)總體平均數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)、方差分析、簡單相關(guān)與回歸、多元線性回歸與相關(guān)、非線性回歸、協(xié)方差分析、分類資料的假設(shè)檢驗(yàn)、非參數(shù)檢驗(yàn)、試驗(yàn)設(shè)計(jì)與抽樣調(diào)查等。

第1章 緒論
1.1 什么是生物統(tǒng)計(jì)學(xué)
1.2 統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本特點(diǎn)
1.3 為什么要學(xué)習(xí)生物統(tǒng)計(jì)學(xué)
1.4 常用術(shù)語
習(xí)題
第2章 資料的描述性統(tǒng)計(jì)分析
2.1 異常數(shù)據(jù)的判斷和處理
2.2 資料的分類
2.3 數(shù)據(jù)的頻數(shù)（率）分布
2.4 統(tǒng)計(jì)表
2.5 統(tǒng)計(jì)圖
2.6 集中趨勢的度量
2.7 離散趨勢的度量
習(xí)題
第3章 隨機(jī)變量與概率分布
3.1 隨機(jī)變量及其分類
3.2 概率分布
3.3 正態(tài)分布
3.4 二項(xiàng)分布
3.5 普哇松分布
習(xí)題
第4章 統(tǒng)計(jì)推斷概述
4.1 抽樣分布
4.2 參數(shù)估計(jì)
4.3 假設(shè)檢驗(yàn)
習(xí)題
第5章 對單個(gè)和兩個(gè)總體平均數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)
5.1 對單個(gè)總體均數(shù)的檢驗(yàn)
5.2 兩個(gè)總體平均數(shù)的比較
習(xí)題
第6章 方差分析Ⅰ——單向分類資料
6.1 單向分類資料的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
6.2 數(shù)學(xué)模型
6.3 變異的分解
6.4 假設(shè)檢驗(yàn)
6.5 檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)的關(guān)系
6.6 多重比較
6.7 方差分析的基本假定與數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
習(xí)題
第7章 方差分析Ⅱ——雙向交叉分組資料
7.1 交叉分組無重復(fù)資料的方差分析
7.2 交叉分組等重復(fù)資料的方差分析
習(xí)題
第8章 方差分析Ⅲ——兩因子嵌套分組資料
8.1 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
8.2 數(shù)學(xué)模型
8.3 F方和與自由度的剖分
8.4 假設(shè)檢驗(yàn)
8.5 方差組分估計(jì)
習(xí)題
第9章 簡單相關(guān)與回歸
9.1 簡單相關(guān)
9.2 簡單回歸
9.3 簡單線性相關(guān)與回歸的區(qū)別與聯(lián)系
9.4 進(jìn)行相關(guān)和回歸分析應(yīng)注意的問題
習(xí)題
第10章 多元線性回歸與相關(guān)
10.1 多元線性回歸
10.2 復(fù)相關(guān)與偏相關(guān)
習(xí)題
第11章 非線性回歸
11.1 非線性回歸概述
11.2 曲線回歸的線性化及線性化方法
11.3 未知曲線類型的回歸分析一一多項(xiàng)式回歸
u.4 曲線配合的擬合度
習(xí)題
第12章 協(xié)方差分析
12.1 協(xié)方差分析的模型和假定
12.2 單向分類資料的協(xié)方差分析
12.3 雙向分類資料的協(xié)方差分析
習(xí)題
第13章 分類資料的假設(shè)檢驗(yàn)
13.1 率的假設(shè)檢驗(yàn)
13.2 卡方適合性檢驗(yàn)
13.3 卡方獨(dú)立性檢驗(yàn)
13.4 卡方檢驗(yàn)的分解
習(xí)題
第14章 非參數(shù)檢驗(yàn)
14.1 非參數(shù)檢驗(yàn)的意義
14.2 符號檢驗(yàn)法
14.3 符號秩和檢驗(yàn)
14.4 二組非配對資料的秩和檢驗(yàn)法
14.5 多組資料的秩和檢驗(yàn)法
14.6 秩相關(guān)
14.7 Ridit分析
習(xí)題
第15章 試驗(yàn)設(shè)計(jì)與抽樣調(diào)查
15.1 試驗(yàn)設(shè)計(jì)概述
15.2 常用動(dòng)物試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法
15.3 抽樣調(diào)查設(shè)計(jì)
15.4 樣本含量的確定
習(xí)題
附錄1 Excel電子表格統(tǒng)計(jì)功能簡介
1 概述
2 常用概率分布的計(jì)算
3 數(shù)據(jù)整理
4 總體均數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)
5 方差分析
6 回歸與相關(guān)分析
附錄2 SPSS統(tǒng)計(jì)軟件簡介
1 數(shù)據(jù)管理及數(shù)據(jù)資料的基本統(tǒng)計(jì)分析
2 均數(shù)差異顯著性檢驗(yàn)
3 方差分析與協(xié)方差分析
4 回歸與相關(guān)分析
5 卡方適合性檢驗(yàn)與獨(dú)立性檢驗(yàn)
6 非參數(shù)檢驗(yàn)
附錄3 常用統(tǒng)計(jì)用表
附表1 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的累積分布函數(shù)表
附表2 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的雙側(cè)分位數(shù)表
附表3 X2分布的上側(cè)分位數(shù)表
附表4 t分布的雙側(cè)分位數(shù)表
附表5 F分布的上側(cè)分位數(shù)表
附表6 Duncans多重極差檢驗(yàn)的5％和1％SSR值表
附表7 Hertley方差同質(zhì)性檢驗(yàn)臨界值表
附表8 Cochran方差同質(zhì)性檢驗(yàn)臨界值表
附表9 相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)的5％和1％臨界值表
附表10 Spearman秩相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)臨界值表
附表11 符號檢驗(yàn)表
附表12 符號秩和檢驗(yàn)表（雙尾）
附表13 非配對資料秩和檢驗(yàn)表
附表14 1萬個(gè)隨機(jī)數(shù)表
附表15 常用正交表
參考文獻(xiàn)

第1章 緒論
1.1 什么是生物統(tǒng)計(jì)學(xué)
我們先給統(tǒng)計(jì)學(xué)下一個(gè)定義。
統(tǒng)計(jì)學(xué)（statistics）是研究數(shù)據(jù)資料的收集、整理、分析和解釋的科學(xué)。
收集數(shù)據(jù)是取得數(shù)據(jù)資料的過程，例如通過科學(xué)試驗(yàn)或抽樣調(diào)查獲取。正確的結(jié)論只能來自高質(zhì)量的資料，而高質(zhì)量的數(shù)據(jù)需要通過對試驗(yàn)或抽樣調(diào)查的合理科學(xué)設(shè)計(jì)才能獲得。
整理資料是對數(shù)據(jù)資料進(jìn)行初步歸納分析，找出數(shù)據(jù)資料的基本特征，并以適當(dāng)?shù)男问剑ㄈ绫怼�圖等）展示這些數(shù)據(jù)資料，以便對數(shù)據(jù)的基本特征有清晰、直觀的了解。
分析資料是針對要研究的問題，通過對數(shù)據(jù)的深入分析，從數(shù)據(jù)資料中獲取所需有關(guān)信息的過程。
解釋資料是在分析結(jié)果的基礎(chǔ)上對所研究的問題作出統(tǒng)計(jì)推斷。
由以上定義可知統(tǒng)計(jì)學(xué)是與數(shù)據(jù)密切相關(guān)的科學(xué)，因而可將統(tǒng)計(jì)學(xué)看成是應(yīng)用數(shù)學(xué)的一個(gè)分支。
將統(tǒng)計(jì)學(xué)應(yīng)用于生物科學(xué)就稱為生物統(tǒng)計(jì)學(xué)（biostatistics，biometry）。
本書將從以上4個(gè)方面介紹生物統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本概念、理論和方法，由于科學(xué)試驗(yàn)和抽樣調(diào)查的設(shè)計(jì)本身也要用到一些統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)，為敘述方便，本書將試驗(yàn)設(shè)計(jì)和抽樣調(diào)查放在了全書的最后一章。但是我們必須記住，在實(shí)際應(yīng)用中，我們是先通過試驗(yàn)或抽樣調(diào)查獲取數(shù)據(jù)，然后再進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析的。