常用統計軟件在生命科學中的應用/普通高等教育“十二五”規劃教材 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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郭春華 編

圖書標籤:

• 統計軟件
• 生命科學
• SPSS
• R語言
• SAS
• 數據分析
• 生物統計
• 醫學統計
• 高等教育
• 教材

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030301079

版次：1

商品編碼：12142557

包裝：平裝

叢書名： 普通高等教育“十二五”規劃教材

開本：16開

齣版時間：2011-02-01

用紙：膠版紙

頁數：272

字數：410000

正文語種：中文

內容簡介

　　《常用統計軟件在生命科學中的應用/普通高等教育“十二五”規劃教材》將Excel、SPSS和SAS三個統計軟件中與生物統計相關的內容匯集於一體，結閤生命科學研究中的常見案例，著重介紹這三個軟件的具體操作步驟和結果解釋，旨在培養學生解決生物統計問題的實際動手能力。全書共二十章，內容包括三篇。第一篇主要介紹Excel在數據的整理、概率分布、t檢驗、方差分析、x2檢驗、相關與迴歸分析、規劃求解與飼料配方中的應用；第二篇主要介紹SPSS在t檢驗、方差分析、x2檢驗、相關分析和迴歸分析中的應用；第三篇主要介紹SAS在t檢驗、方差分析、x2檢驗、相關分析、迴歸分析、主成分分析、聚類分析和重復測量數據分析中的應用。
　　本教材簡單易懂，內容豐富，結構閤理，以大量生命科學中經典案例作為例題，每章後麵附有相應的練習題。本教材內容涵蓋瞭生命科學研究中的常見問題，可作為動物科學、動物醫學、農學、食品科學、水産養殖、草業科學、生物技術等專業本科生和研究生的教材、參考資料，也可供從事生命科學研究的專業人員學習和參考。

內頁插圖

目錄

前言
第一篇 Excel在生命科學中的應用
第一章 Excel 2007應用基礎
第一節 認識Excel 2007工作界麵
一、啓動Exce1
二、Excel 2007工作界麵概況
第二節 數據的輸入與編輯
一、數據的輸入
二、數據的填充
三、數據的移動、復製和行列轉置
第三節 公式與函數的使用
一、公式的使用
二、函數的使用
三、單元格引用
第四節 數據管理與分析
一、數據排序
二、數據篩選
三、分類匯總
四、數據透視錶
第五節 Excel繪圖基礎
一、認識圖錶
二、創建圖錶
三、編輯圖錶
第六節 Excel統計分析功能概述
一、查找和瞭解統計函數
二、在Excel中加載數據分析模塊
三、統計分析工具
習題
第二章 常見概率分布
第一節 常用理論分布
一、二項分布
二、泊鬆分布
三、正態分布
第二節 常用統計分布
一、t分布
二、F分布
三、X2分布
習題
第三章 t檢驗
第一節 樣本平均數與總體平均數的差異顯著性檢驗
一、簡介
二、實例
三、操作步驟
四、結果解釋
第二節 非配對設計兩樣本平均數差異顯著性檢驗
一、簡介
二、實例
三、操作步驟
四、結果解釋
第三節 配對設計兩樣本平均數差異顯著性檢驗
一、簡介
二、實例
三、操作步驟
四、結果解釋
習題
第四章 方差分析
第一節 單因素試驗資料的方差分析
一、簡介
二、實例
三、操作步驟
四、結果解釋
第二節 二因素試驗資料的方差分析
一、二因素無重復觀察值試驗資料的方差分析
二、二因素有重復觀察值試驗資料的方差分析
習題
第五章 X2檢驗
第一節 適閤性檢驗
一、簡介
二、實例
三、操作步驟
四、結果解釋
第二節 獨立性檢驗
一、簡介
二、實例
三、操作步驟
四、結果解釋
習題
第六章 相關與迴歸分析
第一節 相關分析
一、簡介
二、實例
三、操作步驟
四、結果解釋
第二節 迴歸分析
一、一元綫性迴歸
二、多元綫性迴歸
三、麯綫迴歸
第三節 通徑分析
一、簡介
二、實例
三、操作步驟
四、結果解釋
習題
第七章 規劃求解與飼料配方
第一節 利用規劃求解優化飼料配方
一、利用綫性規劃求解飼料配方的基本原理
二、實例
三、操作步驟
第二節 試差法求解飼料配方
一、簡介
二、實例
三、操作步驟
習題

第二篇 SPSS在生命科學中的應用
第八章 SPSS簡介
第一節 SPSS簡介
一、SPSS的發展和版本
二、PASW statistics 18．0的安裝、啓動和退齣
三、SPSS主要界麵
……

第三篇 SAS在生命科學中的應用
附錄
參考文獻

前言/序言

　　“生物統計學”通常是動物科學、動物醫學、農學、食品科學、水産養殖、草業科學、生物技術等專業學生的必修課，這是一門既重要又實用的專業基礎課，而對於大多數學生來說又是一門比較難學的課程。盡管統計分析是一件十分枯燥而又繁瑣的事情，但電腦的普及和統計分析軟件的不斷完善和智能化，又使數據統計分析變得十分容易，當然前提是至少掌握瞭一款統計分析軟件的使用方法。由於“生物統計學”的課程設置在大多數高校都在50學時左右，該課程的主要任務是介紹生物統計和試驗設計的基本概念、基本公式和基本方法，沒有時間介紹統計軟件在生物統計中的應用。因此，學生在學完該課程或類似課程之後，往往不知如何應用統計分析軟件來對試驗結果進行統計分析，即使在進入碩士或博士階段的學習也是如此。
　　利用統計軟件對大量試驗數據進行統計分析是每一位科技工作者必須掌握的一項技能。常用的統計分析軟件有Excel、SPSS和SAS等，它們各有優缺點，在實際中經常將這三個軟件配閤使用，能非常方便地解決生命科學研究中的統計問題。時下市場上有關這三個統計軟件的書籍名目繁多，但是每本書都包括很多經濟、管理、社會科學方麵的內容，而沒有一本專門針對生命科學有關專業學生的將這三個軟件匯編在一起的書籍。本書的最大特點就是將Excel、SPSS和SAS三個統計軟件中與生物統計相關的內容匯編在一起，對生命科學相關專業的學生具有更強的針對性、實用性和可操作性。
　　本書的編寫力求以生命科學教學、科研和生産中常見問題為主綫，針對其所麵臨的實際問題，利用Excel、SPSS和SAS統計軟件的強大功能，使廣大學生能夠快速而準確地掌握這三個軟件的使用，解決統計分析中所麵臨的問題。
　　本書的內容包括三篇。第一篇主要介紹Excel在數據的整理、顯著性檢驗、相關與迴歸分析、通徑分析和飼料配方中的應用；第二篇主要介紹SPSS在顯著性檢驗、相關與迴歸分析、通徑分析中的應用；第三篇主要介紹SAS在顯著性檢驗、相關與迴歸分析、通徑分析、聚類分析、主成分分析和重復測量數據分析中的應用。
　　本書的寫作特點是：改變一般軟件使用說明的寫作模式，按“簡介一實例一操作步驟一結果解釋”的順序來安排結構，書中的例題和練習題大多選自作者長期在教學、科研中的試驗案例，以使學生能夠在理解統計分析方法的基礎上，能熟練地使用這三個軟件，讀懂軟件的輸齣結果，並對輸齣結果做齣閤理的解釋，最終能利用書中所述方法和步驟解決實際問題。
　　本書第一篇（Excel，第一章至第七章）由黃艷玲、郭春華、陳煉紅、蔡惠芬、鬍建宏和王起山編寫，第二篇（SPSS，第八章至第十三章）由施曉麗、嚮釗、孫桂榮、曾濤、高鵬飛編寫，第三篇（SAS，第十四章至第二十章）由張紅平、戴國俊、王雅春、何俊、張豪、徐寜迎、郭春華編寫，其他參加資料整理的有柏雪、劉港彪。本書由上海交通大學潘玉春教授審稿。在此一並錶示感謝！
　　由於水平有限，書中難免有不當之處，敬請讀者批評指正。

跨學科視野下的數據驅動決策：現代研究方法與應用精覽 本書旨在為生命科學、醫學、環境科學及相關領域的研究人員、教師和學生提供一套全麵、深入且實用的研究方法論與數據分析工具箱。在當前以數據為核心的研究範式下，本教材聚焦於如何高效、準確地設計實驗、采集數據，並利用先進的統計和計算工具將原始數據轉化為具有科學洞察力的知識體係。全書結構緊湊，內容覆蓋瞭從基礎理論構建到復雜模型實施的全過程，強調理論與實踐的緊密結閤。 --- 第一部分：研究設計與數據基礎（理論基石的夯實） 本部分是整個數據分析過程的起點，重點強調高質量數據産齣的先決條件——嚴謹的研究設計。 第一章：科學研究的邏輯與範式轉型 本章首先闡述瞭現代科學研究的基本邏輯結構，包括假設的提齣、變量的界定與操作化。隨後，深入探討瞭生命科學領域從傳統經驗驅動研究嚮現代證據驅動（Evidence-Based）研究範式的轉變。重點解析瞭“可重復性危機”對研究設計提齣的更高要求，並引入瞭諸如預注冊（Preregistration）等新興方法論實踐。 1.1 科學問題到研究假設的轉化：探討瞭如何將模糊的科學興趣轉化為可檢驗的、清晰的統計假設（零假設與備擇假設）。 1.2 實驗設計的核心原則：詳細闡述瞭控製、隨機化、重復和平衡四大原則在生物學實驗（如動物模型、細胞培養、臨床試驗）中的具體應用。 1.3 抽樣理論與代錶性：區分瞭概率抽樣和非概率抽樣，深入講解瞭目標人群、抽樣框、樣本量估算（基於功效分析）在不同研究類型（橫斷麵、隊列、病例對照）中的差異化要求。 第二章：數據的生命周期與質量控製 數據是分析的載體。本章專注於數據的采集、管理和初步清洗，確保後續分析的有效性。 2.1 數據的類型與測量尺度：係統梳理瞭定性數據、定量數據，以及比率、間隔、順序、定類等不同測量尺度的特性，及其對統計方法選擇的影響。 2.2 電子數據采集（EDC）係統與規範：介紹瞭現代實驗室信息管理係統（LIMS）和電子病例報告錶（eCRF）的基本結構，強調數據錄入的標準化流程（如CDISC標準在臨床研究中的作用）。 2.3 數據清洗與預處理技術：詳細介紹瞭缺失值（Missing Data）的處理策略，包括完全隨機缺失（MCAR）、隨機缺失（MAR）和非隨機缺失（MNAR）的識彆及應對，如均值/中位數插補、多重插補（Multiple Imputation, MI）的基本原理。此外，還涵蓋瞭異常值（Outlier）的識彆（如箱綫圖、Z-score）與穩健處理方法。 --- 第二部分：描述性統計與推斷性統計基礎（核心工具的掌握） 本部分構建瞭數據分析的數學框架，是從觀察到推斷的關鍵橋梁。 第三章：數據的可視化與描述性統計 強調“一圖勝韆言”，本章教授如何用圖形和摘要統計量來概括數據集的特徵。 3.1 描述性統計量深度解析：不僅限於均值、中位數、標準差，還深入探討瞭偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）在評估數據分布形態中的重要性。 3.2 基礎圖形工具的選擇與優化：詳細指導如何選擇閤適的圖錶展示不同類型的數據，例如：直方圖、散點圖、條形圖、小提琴圖（Violin Plot）的應用場景，並強調圖形美學與信息傳達的平衡。 第四章：概率論基礎與參數估計 為理解推斷性統計打下堅實的概率基礎。 4.1 核心概率分布：重點介紹與生命科學研究密切相關的分布，包括二項分布、泊鬆分布（適用於計數數據，如微生物計數、突變事件）以及正態分布（及其在中心極限定理中的核心地位）。 4.2 統計推斷的原理：解釋瞭抽樣分布的概念，並詳細講解瞭點估計與區間估計（置信區間，Confidence Interval, CI）的構建與解釋，特彆是CI在評估估計精度方麵的優越性。 第五章：假設檢驗的原理與實踐 本章是推斷性統計的核心，教會讀者如何利用數據做齣決策。 5.1 常見假設檢驗的適用條件：係統梳理瞭t檢驗（單樣本、獨立樣本、配對樣本）的適用前提（正態性、方差齊性）及非參數替代方法（如Wilcoxon秩和檢驗）。 5.2 方差分析（ANOVA）的進階應用：從單因素ANOVA擴展到雙因素ANOVA（交互作用的分析）和重復測量ANOVA（處理時間序列數據的分析）。 5.3 多重比較問題與校正：深入探討當進行多組均值比較時，如何控製I類錯誤率（Family-wise Error Rate），介紹Bonferroni校正、Tukey HSD、Scheffé檢驗等方法的原理和應用場景。 --- 第三部分：高級建模與特定數據類型分析（前沿技術的整閤） 本部分聚焦於生命科學研究中日益復雜的數據結構和分析需求，引入更強大的建模工具。 第六章：相關性、迴歸分析與模型擬閤優度 迴歸分析是預測和解釋變量間關係的標準工具。 6.1 相關分析與綫性迴歸：區分皮爾遜（Pearson）、斯皮爾曼（Spearman）和肯德爾（Kendall）相關係數的適用性。深入講解簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸模型的建立、係數解釋及殘差診斷。 6.2 迴歸模型的假設檢驗與診斷：側重於多重共綫性（Multicollinearity）、異方差性（Heteroscedasticity）等常見問題的識彆及應對策略（如嶺迴歸、Huber-White標準誤）。 6.3 非綫性迴歸與廣義綫性模型（GLM）導論：介紹瞭GLM的框架，特彆是邏輯迴歸（Logistic Regression）在分析二分類結局（如疾病有無、藥物反應）中的應用，並解釋瞭Logit鏈接函數和Odds Ratio的解讀。 第七章：生存數據分析（時間-事件模型） 在臨床試驗、預後研究中至關重要的分析技術。 7.1 生存函數的概念與估計：介紹Kaplan-Meier麯綫的繪製與解釋，以及對生存概率的描述性分析。 7.2 日誌秩檢驗（Log-Rank Test）：用於比較不同組間的生存麯綫是否存在顯著差異。 7.3 Cox比例風險模型（Proportional Hazards Model）：重點講解如何使用Cox模型來評估協變量（如治療、年齡、基因錶達）對風險率的影響，並討論模型的前提假設——比例風險假設的檢驗。 第八章：麵嚮高通量數據的統計方法概述 本章簡要介紹生命科學前沿研究中常見的數據類型的特殊處理方法。 8.1 分組數據分析：混閤效應模型（Mixed-Effects Models）：用於處理具有層次結構或重復測量的復雜數據（如重復采血、多中心試驗），有效解決數據間的獨立性假設被違反的問題。 8.2 基因錶達數據分析導論：簡要介紹差異錶達基因（DEG）分析的基本流程，包括計數數據的建模（如負二項分布）和假陽性率控製（如FDR/BH校正）。 8.3 聚類分析與維度縮減基礎：介紹如何使用主成分分析（PCA）或因子分析來簡化高維數據，以及K-means等聚類方法在生物分組識彆中的初步應用。 --- 第四部分：統計軟件應用與結果報告（實踐的閉環） 本部分旨在彌閤理論知識與實際操作之間的鴻溝，強調規範的報告標準。 第九章：結果的規範化報告與倫理考量 9.1 統計結果的清晰呈現：指導讀者如何根據APA或特定的期刊指南，規範地報告統計量（如 $t(df) = X.XX, p = 0.XXX$ 或 $OR = X.XX, 95% CI [A, B]$）。 9.2 統計結論的科學解讀：強調p值的功能局限性，提倡使用效應量（Effect Size）和置信區間作為報告研究實際重要性的主要指標。 9.3 統計谘詢與數據共享倫理：討論在研究過程中進行統計谘詢的最佳實踐，以及處理敏感生物數據的隱私保護和透明度要求。 本書的最終目標是培養讀者批判性地評估研究證據的能力，使他們不僅能夠“運行”分析，更能深刻理解分析背後的“為什麼”，從而在科學探索的道路上做齣更穩健、更有力的決策。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題《常用統計軟件在生命科學中的應用》就像一把鑰匙，為我打開瞭通往數據驅動型生命科學研究的大門。我深知，在當今快速發展的生命科學領域，缺乏紮實的統計分析能力，就如同在茫茫數據海洋中迷失方嚮。因此，我對於這本書寄予厚望，希望它能夠成為我學習統計軟件的得力助手。我期望書中能夠涵蓋從數據清洗、可視化到模型構建、結果解釋的完整流程，並且針對生命科學研究中的各種常見問題，提供切實可行的解決方案。例如，在進行生物醫學文獻迴顧時，如何利用統計軟件對大量研究數據進行meta分析？在設計和執行臨床試驗時，如何通過統計學方法來保證研究的科學性和可靠性？我希望書中能夠解答這些疑問，並提供具體的操作指導。如果書中還能引導我瞭解一些前沿的統計技術，比如非參數檢驗、貝葉斯統計在生命科學中的應用，甚至是一些可視化工具的應用，那將極大地拓寬我的視野，讓我能夠更好地應對未來科研中的挑戰。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計雖然樸實，但信息量卻很足，直接點明瞭其定位——“常用統計軟件在生命科學中的應用”，並且標注瞭“普通高等教育‘十二五’規劃教材”。這立刻勾起瞭我對統計學在生命科學領域應用的興趣。我一直覺得，盡管生命科學研究日新月異，數據分析能力纔是硬道理。很多時候，一個實驗的結論是否成立，最終都取決於嚴謹的統計學檢驗。這本書的齣現，似乎為我指明瞭一條學習路徑，讓我可以係統地瞭解有哪些常用的統計軟件，以及它們如何在生命科學的各種研究場景下發揮作用。我很好奇，書中會詳細介紹哪些軟件？是SPSS，SAS，R，還是Python？它們各自的優勢和適用範圍是什麼？以及更重要的，是如何將這些軟件的強大功能與生命科學中的具體問題相結閤，例如基因組學、蛋白質組學、流行病學、臨床試驗等等。我期待書中能有大量的實際案例，通過這些案例，我能夠更好地理解統計理論的實際應用，而不僅僅是停留在抽象的概念層麵。畢竟，理論結閤實踐，纔能真正掌握一門技能。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對生命科學的統計應用充滿好奇的學生，我對於能夠係統學習這方麵知識的教材一直有所期待。這本書的定位，作為“普通高等教育‘十二五’規劃教材”，意味著它經過瞭嚴格的學術審查，內容可靠，並且能夠反映當前教育的主流方嚮。這讓我對它的內容質量有瞭初步的信心。我希望這本書不僅僅是羅列軟件的功能，而是能夠提供一個清晰的、循序漸進的學習框架。例如，它可能會先介紹一些基礎的統計概念，然後逐步引入常用的統計軟件，並結閤生命科學中的具體研究場景，演示如何運用這些軟件解決實際問題。我特彆希望書中能夠包含大量的圖錶和代碼示例，這樣可以幫助我更好地理解抽象的統計概念和復雜的軟件操作。同時，我期待書中能夠對不同統計軟件的優劣勢進行客觀的比較，幫助我根據自己的需求和研究方嚮，選擇最適閤自己的工具。如果書中還能包含一些常見的統計分析誤區和注意事項，那將是錦上添花。

評分☆☆☆☆☆

我一直對統計學在精準醫療領域的應用感到非常著迷。想象一下，通過分析個體基因組數據、生活習慣、環境因素等海量信息，為患者製定最閤適的治療方案，這正是精準醫療的核心。而這一切的實現，都離不開強大的統計分析能力和與之匹配的軟件工具。這本書的名字《常用統計軟件在生命科學中的應用》讓我看到瞭希望。我期待書中能夠深入探討如何利用統計軟件來構建預測模型，識彆疾病的遺傳易感性，評估藥物的療效和安全性，甚至預測疾病的發生風險。我想知道，這本書是否會介紹一些專門針對生物醫學數據分析的統計方法，比如生存分析、時間序列分析、分類迴歸樹等等，並且教會我如何在實際操作中運用這些方法。我希望通過這本書的學習，我能夠真正地理解這些統計模型背後的邏輯，而不僅僅是死記硬背一些軟件操作步驟。我希望它能幫助我從“使用者”蛻變為“理解者”，甚至“創造者”，能夠根據具體的研究問題，靈活運用統計軟件解決實際問題。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，可以說恰逢其時。隨著大數據時代的到來，生命科學研究正以前所未有的速度産生海量數據。如何有效地管理、分析和解讀這些數據，已經成為製約研究進展的關鍵瓶頸。傳統的統計方法雖然重要，但對於龐雜的數據集，往往顯得力不從心。因此，掌握和運用現代統計軟件就顯得尤為重要。我希望這本書能夠成為我學習統計軟件的入門指南，並且能夠深入到生命科學的各個細分領域。比如，在進行生物信息學分析時，我們需要處理大量的序列比對、錶達譜分析等數據，這背後離不開高效的統計工具。同樣，在流行病學研究中，建立風險模型、分析疾病傳播規律，也需要強大的統計軟件支持。這本書如果能在這方麵提供詳實的指導，無疑將大大提升我的數據分析能力，讓我能夠更自信地麵對科研中的挑戰。我尤其關注書中是否會講解一些進階的應用，比如機器學習在生物標誌物發現中的應用，或者深度學習在醫學影像分析中的前景，這些都是當前生命科學研究的熱點領域。