常用统计软件在生命科学中的应用/普通高等教育“十二五”规划教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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郭春华 编

图书标签:

• 统计软件
• 生命科学
• SPSS
• R语言
• SAS
• 数据分析
• 生物统计
• 医学统计
• 高等教育
• 教材

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030301079

版次：1

商品编码：12142557

包装：平装

丛书名： 普通高等教育“十二五”规划教材

开本：16开

出版时间：2011-02-01

用纸：胶版纸

页数：272

字数：410000

正文语种：中文

内容简介

　　《常用统计软件在生命科学中的应用/普通高等教育“十二五”规划教材》将Excel、SPSS和SAS三个统计软件中与生物统计相关的内容汇集于一体，结合生命科学研究中的常见案例，着重介绍这三个软件的具体操作步骤和结果解释，旨在培养学生解决生物统计问题的实际动手能力。全书共二十章，内容包括三篇。第一篇主要介绍Excel在数据的整理、概率分布、t检验、方差分析、x2检验、相关与回归分析、规划求解与饲料配方中的应用；第二篇主要介绍SPSS在t检验、方差分析、x2检验、相关分析和回归分析中的应用；第三篇主要介绍SAS在t检验、方差分析、x2检验、相关分析、回归分析、主成分分析、聚类分析和重复测量数据分析中的应用。
　　本教材简单易懂，内容丰富，结构合理，以大量生命科学中经典案例作为例题，每章后面附有相应的练习题。本教材内容涵盖了生命科学研究中的常见问题，可作为动物科学、动物医学、农学、食品科学、水产养殖、草业科学、生物技术等专业本科生和研究生的教材、参考资料，也可供从事生命科学研究的专业人员学习和参考。

内页插图

目录

前言
第一篇 Excel在生命科学中的应用
第一章 Excel 2007应用基础
第一节 认识Excel 2007工作界面
一、启动Exce1
二、Excel 2007工作界面概况
第二节 数据的输入与编辑
一、数据的输入
二、数据的填充
三、数据的移动、复制和行列转置
第三节 公式与函数的使用
一、公式的使用
二、函数的使用
三、单元格引用
第四节 数据管理与分析
一、数据排序
二、数据筛选
三、分类汇总
四、数据透视表
第五节 Excel绘图基础
一、认识图表
二、创建图表
三、编辑图表
第六节 Excel统计分析功能概述
一、查找和了解统计函数
二、在Excel中加载数据分析模块
三、统计分析工具
习题
第二章 常见概率分布
第一节 常用理论分布
一、二项分布
二、泊松分布
三、正态分布
第二节 常用统计分布
一、t分布
二、F分布
三、X2分布
习题
第三章 t检验
第一节 样本平均数与总体平均数的差异显著性检验
一、简介
二、实例
三、操作步骤
四、结果解释
第二节 非配对设计两样本平均数差异显著性检验
一、简介
二、实例
三、操作步骤
四、结果解释
第三节 配对设计两样本平均数差异显著性检验
一、简介
二、实例
三、操作步骤
四、结果解释
习题
第四章 方差分析
第一节 单因素试验资料的方差分析
一、简介
二、实例
三、操作步骤
四、结果解释
第二节 二因素试验资料的方差分析
一、二因素无重复观察值试验资料的方差分析
二、二因素有重复观察值试验资料的方差分析
习题
第五章 X2检验
第一节 适合性检验
一、简介
二、实例
三、操作步骤
四、结果解释
第二节 独立性检验
一、简介
二、实例
三、操作步骤
四、结果解释
习题
第六章 相关与回归分析
第一节 相关分析
一、简介
二、实例
三、操作步骤
四、结果解释
第二节 回归分析
一、一元线性回归
二、多元线性回归
三、曲线回归
第三节 通径分析
一、简介
二、实例
三、操作步骤
四、结果解释
习题
第七章 规划求解与饲料配方
第一节 利用规划求解优化饲料配方
一、利用线性规划求解饲料配方的基本原理
二、实例
三、操作步骤
第二节 试差法求解饲料配方
一、简介
二、实例
三、操作步骤
习题

第二篇 SPSS在生命科学中的应用
第八章 SPSS简介
第一节 SPSS简介
一、SPSS的发展和版本
二、PASW statistics 18．0的安装、启动和退出
三、SPSS主要界面
……

第三篇 SAS在生命科学中的应用
附录
参考文献

前言/序言

　　“生物统计学”通常是动物科学、动物医学、农学、食品科学、水产养殖、草业科学、生物技术等专业学生的必修课，这是一门既重要又实用的专业基础课，而对于大多数学生来说又是一门比较难学的课程。尽管统计分析是一件十分枯燥而又繁琐的事情，但电脑的普及和统计分析软件的不断完善和智能化，又使数据统计分析变得十分容易，当然前提是至少掌握了一款统计分析软件的使用方法。由于“生物统计学”的课程设置在大多数高校都在50学时左右，该课程的主要任务是介绍生物统计和试验设计的基本概念、基本公式和基本方法，没有时间介绍统计软件在生物统计中的应用。因此，学生在学完该课程或类似课程之后，往往不知如何应用统计分析软件来对试验结果进行统计分析，即使在进入硕士或博士阶段的学习也是如此。
　　利用统计软件对大量试验数据进行统计分析是每一位科技工作者必须掌握的一项技能。常用的统计分析软件有Excel、SPSS和SAS等，它们各有优缺点，在实际中经常将这三个软件配合使用，能非常方便地解决生命科学研究中的统计问题。时下市场上有关这三个统计软件的书籍名目繁多，但是每本书都包括很多经济、管理、社会科学方面的内容，而没有一本专门针对生命科学有关专业学生的将这三个软件汇编在一起的书籍。本书的最大特点就是将Excel、SPSS和SAS三个统计软件中与生物统计相关的内容汇编在一起，对生命科学相关专业的学生具有更强的针对性、实用性和可操作性。
　　本书的编写力求以生命科学教学、科研和生产中常见问题为主线，针对其所面临的实际问题，利用Excel、SPSS和SAS统计软件的强大功能，使广大学生能够快速而准确地掌握这三个软件的使用，解决统计分析中所面临的问题。
　　本书的内容包括三篇。第一篇主要介绍Excel在数据的整理、显著性检验、相关与回归分析、通径分析和饲料配方中的应用；第二篇主要介绍SPSS在显著性检验、相关与回归分析、通径分析中的应用；第三篇主要介绍SAS在显著性检验、相关与回归分析、通径分析、聚类分析、主成分分析和重复测量数据分析中的应用。
　　本书的写作特点是：改变一般软件使用说明的写作模式，按“简介一实例一操作步骤一结果解释”的顺序来安排结构，书中的例题和练习题大多选自作者长期在教学、科研中的试验案例，以使学生能够在理解统计分析方法的基础上，能熟练地使用这三个软件，读懂软件的输出结果，并对输出结果做出合理的解释，最终能利用书中所述方法和步骤解决实际问题。
　　本书第一篇（Excel，第一章至第七章）由黄艳玲、郭春华、陈炼红、蔡惠芬、胡建宏和王起山编写，第二篇（SPSS，第八章至第十三章）由施晓丽、向钊、孙桂荣、曾涛、高鹏飞编写，第三篇（SAS，第十四章至第二十章）由张红平、戴国俊、王雅春、何俊、张豪、徐宁迎、郭春华编写，其他参加资料整理的有柏雪、刘港彪。本书由上海交通大学潘玉春教授审稿。在此一并表示感谢！
　　由于水平有限，书中难免有不当之处，敬请读者批评指正。

跨学科视野下的数据驱动决策：现代研究方法与应用精览 本书旨在为生命科学、医学、环境科学及相关领域的研究人员、教师和学生提供一套全面、深入且实用的研究方法论与数据分析工具箱。在当前以数据为核心的研究范式下，本教材聚焦于如何高效、准确地设计实验、采集数据，并利用先进的统计和计算工具将原始数据转化为具有科学洞察力的知识体系。全书结构紧凑，内容覆盖了从基础理论构建到复杂模型实施的全过程，强调理论与实践的紧密结合。 --- 第一部分：研究设计与数据基础（理论基石的夯实） 本部分是整个数据分析过程的起点，重点强调高质量数据产出的先决条件——严谨的研究设计。 第一章：科学研究的逻辑与范式转型 本章首先阐述了现代科学研究的基本逻辑结构，包括假设的提出、变量的界定与操作化。随后，深入探讨了生命科学领域从传统经验驱动研究向现代证据驱动（Evidence-Based）研究范式的转变。重点解析了“可重复性危机”对研究设计提出的更高要求，并引入了诸如预注册（Preregistration）等新兴方法论实践。 1.1 科学问题到研究假设的转化：探讨了如何将模糊的科学兴趣转化为可检验的、清晰的统计假设（零假设与备择假设）。 1.2 实验设计的核心原则：详细阐述了控制、随机化、重复和平衡四大原则在生物学实验（如动物模型、细胞培养、临床试验）中的具体应用。 1.3 抽样理论与代表性：区分了概率抽样和非概率抽样，深入讲解了目标人群、抽样框、样本量估算（基于功效分析）在不同研究类型（横断面、队列、病例对照）中的差异化要求。 第二章：数据的生命周期与质量控制 数据是分析的载体。本章专注于数据的采集、管理和初步清洗，确保后续分析的有效性。 2.1 数据的类型与测量尺度：系统梳理了定性数据、定量数据，以及比率、间隔、顺序、定类等不同测量尺度的特性，及其对统计方法选择的影响。 2.2 电子数据采集（EDC）系统与规范：介绍了现代实验室信息管理系统（LIMS）和电子病例报告表（eCRF）的基本结构，强调数据录入的标准化流程（如CDISC标准在临床研究中的作用）。 2.3 数据清洗与预处理技术：详细介绍了缺失值（Missing Data）的处理策略，包括完全随机缺失（MCAR）、随机缺失（MAR）和非随机缺失（MNAR）的识别及应对，如均值/中位数插补、多重插补（Multiple Imputation, MI）的基本原理。此外，还涵盖了异常值（Outlier）的识别（如箱线图、Z-score）与稳健处理方法。 --- 第二部分：描述性统计与推断性统计基础（核心工具的掌握） 本部分构建了数据分析的数学框架，是从观察到推断的关键桥梁。 第三章：数据的可视化与描述性统计 强调“一图胜千言”，本章教授如何用图形和摘要统计量来概括数据集的特征。 3.1 描述性统计量深度解析：不仅限于均值、中位数、标准差，还深入探讨了偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）在评估数据分布形态中的重要性。 3.2 基础图形工具的选择与优化：详细指导如何选择合适的图表展示不同类型的数据，例如：直方图、散点图、条形图、小提琴图（Violin Plot）的应用场景，并强调图形美学与信息传达的平衡。 第四章：概率论基础与参数估计 为理解推断性统计打下坚实的概率基础。 4.1 核心概率分布：重点介绍与生命科学研究密切相关的分布，包括二项分布、泊松分布（适用于计数数据，如微生物计数、突变事件）以及正态分布（及其在中心极限定理中的核心地位）。 4.2 统计推断的原理：解释了抽样分布的概念，并详细讲解了点估计与区间估计（置信区间，Confidence Interval, CI）的构建与解释，特别是CI在评估估计精度方面的优越性。 第五章：假设检验的原理与实践 本章是推断性统计的核心，教会读者如何利用数据做出决策。 5.1 常见假设检验的适用条件：系统梳理了t检验（单样本、独立样本、配对样本）的适用前提（正态性、方差齐性）及非参数替代方法（如Wilcoxon秩和检验）。 5.2 方差分析（ANOVA）的进阶应用：从单因素ANOVA扩展到双因素ANOVA（交互作用的分析）和重复测量ANOVA（处理时间序列数据的分析）。 5.3 多重比较问题与校正：深入探讨当进行多组均值比较时，如何控制I类错误率（Family-wise Error Rate），介绍Bonferroni校正、Tukey HSD、Scheffé检验等方法的原理和应用场景。 --- 第三部分：高级建模与特定数据类型分析（前沿技术的整合） 本部分聚焦于生命科学研究中日益复杂的数据结构和分析需求，引入更强大的建模工具。 第六章：相关性、回归分析与模型拟合优度 回归分析是预测和解释变量间关系的标准工具。 6.1 相关分析与线性回归：区分皮尔逊（Pearson）、斯皮尔曼（Spearman）和肯德尔（Kendall）相关系数的适用性。深入讲解简单线性回归和多元线性回归模型的建立、系数解释及残差诊断。 6.2 回归模型的假设检验与诊断：侧重于多重共线性（Multicollinearity）、异方差性（Heteroscedasticity）等常见问题的识别及应对策略（如岭回归、Huber-White标准误）。 6.3 非线性回归与广义线性模型（GLM）导论：介绍了GLM的框架，特别是逻辑回归（Logistic Regression）在分析二分类结局（如疾病有无、药物反应）中的应用，并解释了Logit链接函数和Odds Ratio的解读。 第七章：生存数据分析（时间-事件模型） 在临床试验、预后研究中至关重要的分析技术。 7.1 生存函数的概念与估计：介绍Kaplan-Meier曲线的绘制与解释，以及对生存概率的描述性分析。 7.2 日志秩检验（Log-Rank Test）：用于比较不同组间的生存曲线是否存在显著差异。 7.3 Cox比例风险模型（Proportional Hazards Model）：重点讲解如何使用Cox模型来评估协变量（如治疗、年龄、基因表达）对风险率的影响，并讨论模型的前提假设——比例风险假设的检验。 第八章：面向高通量数据的统计方法概述 本章简要介绍生命科学前沿研究中常见的数据类型的特殊处理方法。 8.1 分组数据分析：混合效应模型（Mixed-Effects Models）：用于处理具有层次结构或重复测量的复杂数据（如重复采血、多中心试验），有效解决数据间的独立性假设被违反的问题。 8.2 基因表达数据分析导论：简要介绍差异表达基因（DEG）分析的基本流程，包括计数数据的建模（如负二项分布）和假阳性率控制（如FDR/BH校正）。 8.3 聚类分析与维度缩减基础：介绍如何使用主成分分析（PCA）或因子分析来简化高维数据，以及K-means等聚类方法在生物分组识别中的初步应用。 --- 第四部分：统计软件应用与结果报告（实践的闭环） 本部分旨在弥合理论知识与实际操作之间的鸿沟，强调规范的报告标准。 第九章：结果的规范化报告与伦理考量 9.1 统计结果的清晰呈现：指导读者如何根据APA或特定的期刊指南，规范地报告统计量（如 $t(df) = X.XX, p = 0.XXX$ 或 $OR = X.XX, 95% CI [A, B]$）。 9.2 统计结论的科学解读：强调p值的功能局限性，提倡使用效应量（Effect Size）和置信区间作为报告研究实际重要性的主要指标。 9.3 统计咨询与数据共享伦理：讨论在研究过程中进行统计咨询的最佳实践，以及处理敏感生物数据的隐私保护和透明度要求。 本书的最终目标是培养读者批判性地评估研究证据的能力，使他们不仅能够“运行”分析，更能深刻理解分析背后的“为什么”，从而在科学探索的道路上做出更稳健、更有力的决策。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，可以说恰逢其时。随着大数据时代的到来，生命科学研究正以前所未有的速度产生海量数据。如何有效地管理、分析和解读这些数据，已经成为制约研究进展的关键瓶颈。传统的统计方法虽然重要，但对于庞杂的数据集，往往显得力不从心。因此，掌握和运用现代统计软件就显得尤为重要。我希望这本书能够成为我学习统计软件的入门指南，并且能够深入到生命科学的各个细分领域。比如，在进行生物信息学分析时，我们需要处理大量的序列比对、表达谱分析等数据，这背后离不开高效的统计工具。同样，在流行病学研究中，建立风险模型、分析疾病传播规律，也需要强大的统计软件支持。这本书如果能在这方面提供详实的指导，无疑将大大提升我的数据分析能力，让我能够更自信地面对科研中的挑战。我尤其关注书中是否会讲解一些进阶的应用，比如机器学习在生物标志物发现中的应用，或者深度学习在医学影像分析中的前景，这些都是当前生命科学研究的热点领域。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计虽然朴实，但信息量却很足，直接点明了其定位——“常用统计软件在生命科学中的应用”，并且标注了“普通高等教育‘十二五’规划教材”。这立刻勾起了我对统计学在生命科学领域应用的兴趣。我一直觉得，尽管生命科学研究日新月异，数据分析能力才是硬道理。很多时候，一个实验的结论是否成立，最终都取决于严谨的统计学检验。这本书的出现，似乎为我指明了一条学习路径，让我可以系统地了解有哪些常用的统计软件，以及它们如何在生命科学的各种研究场景下发挥作用。我很好奇，书中会详细介绍哪些软件？是SPSS，SAS，R，还是Python？它们各自的优势和适用范围是什么？以及更重要的，是如何将这些软件的强大功能与生命科学中的具体问题相结合，例如基因组学、蛋白质组学、流行病学、临床试验等等。我期待书中能有大量的实际案例，通过这些案例，我能够更好地理解统计理论的实际应用，而不仅仅是停留在抽象的概念层面。毕竟，理论结合实践，才能真正掌握一门技能。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对生命科学的统计应用充满好奇的学生，我对于能够系统学习这方面知识的教材一直有所期待。这本书的定位，作为“普通高等教育‘十二五’规划教材”，意味着它经过了严格的学术审查，内容可靠，并且能够反映当前教育的主流方向。这让我对它的内容质量有了初步的信心。我希望这本书不仅仅是罗列软件的功能，而是能够提供一个清晰的、循序渐进的学习框架。例如，它可能会先介绍一些基础的统计概念，然后逐步引入常用的统计软件，并结合生命科学中的具体研究场景，演示如何运用这些软件解决实际问题。我特别希望书中能够包含大量的图表和代码示例，这样可以帮助我更好地理解抽象的统计概念和复杂的软件操作。同时，我期待书中能够对不同统计软件的优劣势进行客观的比较，帮助我根据自己的需求和研究方向，选择最适合自己的工具。如果书中还能包含一些常见的统计分析误区和注意事项，那将是锦上添花。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题《常用统计软件在生命科学中的应用》就像一把钥匙，为我打开了通往数据驱动型生命科学研究的大门。我深知，在当今快速发展的生命科学领域，缺乏扎实的统计分析能力，就如同在茫茫数据海洋中迷失方向。因此，我对于这本书寄予厚望，希望它能够成为我学习统计软件的得力助手。我期望书中能够涵盖从数据清洗、可视化到模型构建、结果解释的完整流程，并且针对生命科学研究中的各种常见问题，提供切实可行的解决方案。例如，在进行生物医学文献回顾时，如何利用统计软件对大量研究数据进行meta分析？在设计和执行临床试验时，如何通过统计学方法来保证研究的科学性和可靠性？我希望书中能够解答这些疑问，并提供具体的操作指导。如果书中还能引导我了解一些前沿的统计技术，比如非参数检验、贝叶斯统计在生命科学中的应用，甚至是一些可视化工具的应用，那将极大地拓宽我的视野，让我能够更好地应对未来科研中的挑战。

评分☆☆☆☆☆

我一直对统计学在精准医疗领域的应用感到非常着迷。想象一下，通过分析个体基因组数据、生活习惯、环境因素等海量信息，为患者制定最合适的治疗方案，这正是精准医疗的核心。而这一切的实现，都离不开强大的统计分析能力和与之匹配的软件工具。这本书的名字《常用统计软件在生命科学中的应用》让我看到了希望。我期待书中能够深入探讨如何利用统计软件来构建预测模型，识别疾病的遗传易感性，评估药物的疗效和安全性，甚至预测疾病的发生风险。我想知道，这本书是否会介绍一些专门针对生物医学数据分析的统计方法，比如生存分析、时间序列分析、分类回归树等等，并且教会我如何在实际操作中运用这些方法。我希望通过这本书的学习，我能够真正地理解这些统计模型背后的逻辑，而不仅仅是死记硬背一些软件操作步骤。我希望它能帮助我从“使用者”蜕变为“理解者”，甚至“创造者”，能够根据具体的研究问题，灵活运用统计软件解决实际问题。