第1章 绪论

1.1 生物统计学的发展

1.1.1 生物统计学的概念

1.1.2 发展简史

1.2 生物统计学在科学实践中的地位

1.2.1 生物试验的任务

1.2.2 生物统计学的地位

1.3 生物统计学的功能

1.3.1 生物统计学的内容

1.3.2 生物统计学的功能

1.4 生物统计学的学习方法与要求

第2章 试验设计概述

2.1 概述

2.1.1 试验指标

2.1.2 试验因素及其水平

2.1.3 试验因素效应——试验目标（一）

2.1.4 指标之间关系——试验目标（二）

2.1.5 总体与样本：生物试验的实质

2.2 试验计划和试验方案的拟订

2.2.1 试验种类

2.2.2 试验计划的拟订

2.2.3 试验方案的拟订

2.3 试验误差及其控制

2.3.1 试验误差的概念和类型

2.3.2 试验误差的来源

2.3.3 试验误差的控制途径

2.4 试验的评价

2.4.1 试验计划的评价

2.4.2 试验结果和结论的评价

2.5 试验设计的基本原则

2.5.1 重复

2.5.2 随机

2.5.3 局部控制

2.5.4 试验单元的设计

小结

第3章 统计描述

3.1 概述

3.1.1 试验资料的性质

3.1.2 变数和观察值

3.1.3 随机变数的类型

3.1.4 参数和统计数

3.2 次数分布

3.2.1 次数分布表

3.2.2 次数分布图

3.3 平均数

3.3.1 算术平均数

3.3.2 中位数

3.3.3 众数

3.3.4 几何平均数

3.4 变异数

3.4.1 极差

3.4.2 方差与标准差

3.4.3 变异系数

3.5 偏度与峰度

小结

第4章 总体与样本的关系

4.1 概述

4.1.1 随机变数及其概率分布

4.1.2 间断性随机变数的概率分布

4.1.3 连续性随机变数的概率分布

4.2 二项总体与二项分布

4.2.1 二项总体

4.2.2 二项分布

4.2.3 二项分布的概率计算

4.2.4 二项分布的形状和参数

4.3 正态分布与中心极限定理

4.3.1 正态分布的概率密度

4.3.2 标准正态分布

4.3.3 正态分布的概率计算

4.3.4 中心极限定理

4.4 　t分布

4.5 　x2分布

4.6 F分布

小结

第5章 统计推断

5.1 概述

5.1.1 统计推断的概念与内容

5.1.2 假设检验的类型与错误

5.2 统计假设检验的步骤

5.3 平均数的假设检验

5.3.1 单个平均数的假设检验

5.3.2 两个均值的假设检验——成组比较

5.3.3 两个平均数的假设检验——成对比较

5.4 参数的区间估计

5.4.1 总体平均数的区间估计

5.4.2 总体平均数差数的区间估计

5.5 方差的统计推断

5.5.1 单个方差的统计推断

5.5.2 两个方差的检验

5.5.3 多个方差的检验

小结

第6章 非参数假设检验

6.1 概述

6.2 符号检验

6.2.1 单个样本符号检验

6.2.2 两个样本符号检验

6.3 秩和检验

6.3.1 成组数据比较的秩和检验

6.3.2 成对比较的秩和检验

6.4 适合性检验

6.4.1 适合性检验的一般程序

6.4.2 对不同类型分布比例的适合性检验

6.5 独立性检验

6.5.1 独立性检验的一般程序

6.5.2 　2×2列联表的独立性检验

6.5.3 　r×c列联表的独立性检验

6.5.4 　Fisher精确检验法

小结

第7章 方差分析与平均数比较基础

7.1 概述

7.2 方差分析的基本原理

7.2.1 方差分析的基本原理

7.2.2 方差分析的一般步骤

7.3 线性模型、期望均方与效应模型

7.3.1 线性可加模型、期望均方

7.3.2 效应模型

7.4 处理平均数间的多重比较

7.4.1 Fisher最小显著差数法

7.4.2 　Tukey固定极差法

7.4.3 　Dunnett最小显著差数法

7.4.4 　Duncan新复极差法

7.5 处理平均数间的单一自由度比较

7.6 数据转换

7.6.1 方差分析的基本假定

7.6.2 数据转换的方法

7.6.3 转换后数据的分析

小结

第8章 完全随机设计与分析

8.1 概述

8.2 试验设计

8.2.1 单因素试验的完全随机设计

8.2.2 二因素试验的完全随机设计

8.3 单因素试验结果的分析

8.3.1 各处理观察值数目相等的资料的方差分析

8.3.2 各处理观察值数目不等的资料的方差分析

8.4 二因素试验结果的分析

8.4.1 自由度和平方和的分解

8.4.2 各项方差计算

8.4.3 F检验

小结

第9章 随机区组设计与分析

9.1 概述

9.2 试验设计

9.2.1 试验设计方法与步骤

9.2.2 试验设计特点

9.2.3 随机完全区组试验设计的适用条件

9.3 单因素试验结果的分析

9.3.1 单因素随机完全区组试验结果的方差分析方法

9.3.2 单因素随机完全区组试验结果方差分析示例

小结

第10章 拉丁方设计与分析

10.1 概述

10.1.1 拉丁方

10.1.2 标准拉丁方

10.1.3 常用标准拉丁方

10.2 试验设计

10.3 单因素试验结果的分析

10.3.1 方差分析原理

10.3.2 方差分析与平均数的比较

小结

第11章 巢式设计与分析

11.1 概述

11.2 试验设计

11.3 试验结果的分析

11.3.1 三级巢式设计资料的分析

11.3.2 四级巢式设计资料的分析

小结

第12章 直线相关与回归

12.1 概述

12.1.1 相关与回归的概念

12.1.2 相关与回归的分类

12.1.3 相关与回归的作用

12.2 直线相关

12.2.1 相关关系与相关系数

12.2.2 相关系数的性质及计算

12.2.3 相关系数的显著性检验

12.3 直线回归

12.3.1 直线回归方程的建立

12.3.2 直线回归方程的显著性检验

12.3.3 利用回归方程进行预测

12.4 有关应用问题讨论

12.4.1 直线回归与相关的内在联系

12.4.2 直线相关与回归的应用要点

小结

第13章 多元回归与相关

13.1 概述

13.1.1 多元线性回归

13.1.2 多元线性相关

13.2 多元线性回归方程的建立

13.2.1 多元线性回归模型

13.2.2 偏回归系数的计算

13.3 多元线性回归的统计推断

13.3.1 多元线性回归关系的假设检验

13.3.2 偏回归系数的假设检验

13.3.3 多元回归方程的区间估计

13.3.4 决定系数

13.4 多项式回归

13.5 多元相关

13.5.1 多元相关系数的计算与假设检验

13.5.2 偏相关系数的计算

13.5.3 偏相关系数的假设检验

13.5.4 偏相关和简单相关的关系

小结

第14章 统计图表的编制

14.1 概述

14.1.1 统计图表的作用

14.1.2 统计图表的常见类型与基本结构

14.1.3 统计图表的类型选择

14.1.4 统计图表的编制要求

14.2 单因素试验的图表编制

14.2.1 非定量处理的表格与柱图

14.2.2 定量处理的曲线图

14.3 多因素试验的图表编制

14.3.1 表格

14.3.2 柱图

14.3.3 曲线图

14.4 系列数据的图表编制

14.4.1 时间序列

14.4.2 多指标数据

小结

第15章 　EXCEL应用——实习指导

15.1 概述

15.2 　Excel基本操作

15.2.1 目的

15.2.2 原理与步骤

15.2.3 要求

15.3 统计数的计算

15.3.1 目的

15.3.2 原理与步骤

15.4 两个处理比较的t检验

15.4.1 目的

15.4.2 原理与步骤

15.4.3 要求

15.5 试验设计

15.5.1 目的

15.5.2 原理与步骤

15.5.3 要求

15.6 完全随机设计的分析

15.6.1 目的

15.6.2 原理与步骤

15.7 随机完全区组设计的分析

15.7.1 目的

15.7.2 原理与步骤

15.8 简单相关与回归分析

15.8.1 目的

15.8.2 原理与步骤

15.9 多元相关与回归分析

15.9.1 目的

15.9.2 原理与步骤

15.10 卡方检验

15.10.1 目的

15.10.2 原理与步骤

15.11 统计图表的编制

15.11.1 目的

15.11.2 原理与步骤

小结

参考文献

附录　常用统计用表