生物统计学（第4版）—（美）迈拉 L.塞繆尔斯等著 李春喜等译2017.11

生物统计学（第4版）—（美）迈拉 L.塞繆尔斯等编著 李春喜等译2017.11出版


内容简介
        本书涵盖了应用到生命科学中的统计学的核心内容，主要包括样本与总体描述、概率与二项分布、正态分布、样本分布、置信区间等一些内容。含有丰富的案例、练习，同时结合了现代数据分析工具，合适生物学、农学、医学、林业等方向专业使用。

作者简介
译者简介
        李春喜，男，50岁，河南师范大学生命科学学院院长，教授，作品《生物统计学》第一版、第二版、第三版、第四版。


前　　言

生物统计学》是一本适合于生命科学各专业学生学习统计学的引导性教材。本教材的主要目的是：①让学生了解应用于生物学、医学和农学的统计学推断方法；

②提升学生进行简单统计学分析和解释统计结果的能力；③提高学生对随机、混杂、独立性重复作用等基本统计学问题的理解能力。

风格与方法《生物统计学》的写作采用口语风格，尽可能少地使用数学符号。除了代数基础知识，只要能读懂生物学或化学课本的人都可以读懂本教材，而不需要其他方面的要求。本教材适合于生物学、农学、医学和卫生科学、营养学、药学、动物科学、体育教育、林学和其他生命科学的在校大学生和毕业生使用。

实际数据资料的应用　实际案例比人为设计的例子更有趣、更有启发性。《生物统计学》采用了数百个代表生命科学广泛研究数据资料的实例和练习，所选的每个例子都说明了一个特殊的统计学问题，所设计的练习则是减少计算操作，把学生的注意力集中在概念及其理解上来。

强调理念　本教材的重点是统计学理念，不过分强调计算过程和数学公式表达。所涉及的概率论内容也仅为与统计学概念有关的部分。通过描述统计学和推断统计学的讨论，强调了解释的重要性。借助于重要的实例，可以让学生们知道，为研究所进行的统计学设计，对基础分布性质的了解，要获得所研究问题的答案，进行恰当的分析是十分重要的。这里要提醒学生，不要出现混淆统计学上的不显著和实际上的无意义等常见的错误，要利用置信区间来评价效应的大小。还要引导学生认识到随机抽样、随机化、效率和通过区组设计或校正进行无关变异控制等概念对实际研究设计的影响。大量的练习能够增强学生对这些理念的掌握。

方法的应用　研究数据资料的分析通常需要借助于计算机，本教材中有几个地方就给出了计算机绘制的图形。然而，学生学习统计学是为了利用数据获得实际工作经验，最好用纸、铅笔和手持式计算器，当然也可以用计算机。经验将有助于学生了解统计估计的性质和用途。这样，学生就可以为计算机的智能化应用做好准备，对输出结果给出恰当的说明和解释。相应，本教材中的大多数练习也都安排使用手持式计算器。不过，许多练习提供的是电子数据文件，这就需要使用计算机进行数据处理。因此，这些练习就明确地提出由计算机来完成（通常，如果手工计算复杂、繁重时，就需要使用计算机来进行计算。）

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架构

本教材是按照一学期的最大课时量来安排内容的，这样可以对统计学功能、综合判断和基本设计原则进行讲授。教师可以根据需要按照四分之一课程或二分之一课程选择使用本教材的部分章节。本教材适合于系列课程的学期课程或基础课程。

下面简单介绍本教材的梗概。第 1章：绪论。生物学数据资料变异的类型和影响；相对于试验，观察研究的风险；随机抽样。第 2章：分布描述。频数分布，描述统计学，总体对样本的概念。第3、第 4和第 5章：理论准备。概率，二项分布和正态分布，抽样分布。第6章：单个平均数和多个平均数差数的置信区间。第 7章：假设检验，侧重于 t检验。随机性检验，Wilcoxon-Mann-Whitney检验。第 8章：成对样本的检验。置信区间、t检验、符号检验和 Wilcoxon符号秩次检验。第 9章：单个比例的检验。置信区间和卡方拟合优度检验。第 10章：分类数据的关系。条件概率，列联表。选修部分包括 Fisher精确检验、

McNemar检验和比值比。第 11章：方差分析。单向设计，多重比较步骤，单向区组方差分析，两向方差分析。选修部分包括对比和多重比较。第 12章：相关与回归。相关和样本直线回归的描述与推断以及它们之间的关系。第 13章：推断方法归纳。本教材的后面附有统计表。这些临界值表特别容易使用，由于这些表格的编排布局是连续一致的，所以使用方法基本是一样的。本教材后面的附录，为有兴趣的学生解决诸如 Wilcoxon-Mann-Whitney无效分布计算等深度观察问题时选用。

第四版中变动的内容

老版第 8章有关统计设计原则的部分材料，安排在新版的第 1章。老版第 8章的其他部分则分散到全书各章节，以期望学生能够深入领会包括数据收集问题、推断范围等统计学研究内容（许多内容如适当比例的作图等，不需要进行研究，直接应用即可。这些内容是统计学分析的核心部分，贯穿于全书）。

其他一些章节也重新进行了编排，变化情况如下。

单个比例的检验，从老版第 6章移到了新版第 9章；

平均数差数的置信区间，从老版第 7章移到了新版第 6章；

新版第 9章呈现的是单个样本分类变量观察值的推断程序；

第 11章提供了更深的两向方差分析和方差分析的多重比较步骤；

第 12章现在是先介绍相关，然后才是回归，而不是其他方式。

本教材 25%的习题是新的或是修正过的。和老版一样，多数习题都是基于生命科学各种有趣的重要研究课题得到的实际数据而设计的。在练习题中所选择的数据集都是在线提供。

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用于符号检验、符号秩次检验和Wilcoxon-Mann-Whitney检验的统计表都进行了重新编排。

教师补充读物

在线教师解决方案手册

本手册提供了所有练习的解决方案。务必注意，所有解题方法和标记与核心内容使用的是一致的。 Pearson教育在线www.pearsonhighered.com/irc网站的目录上提供下载。

幻灯片（PowerPoint）

幻灯片提供了从教材中挑选出来的图形和表格，用于制作个性风格的 PowerPoint讲义报告。

学生补充读物

学生解决方案手册（ ISBN-13：978-0-321-69307-5；ISBN-10：0-321-69307-8）本手册提供了所选练习的全部解决方案。务必注意，所有解题方法和标记与核心内容使用的一致。

可供选择的技术补充读物和软件包

数据集

本教材思考题和练习应用的大数据集可从Pearson统计资源和数据集网站www.pearsonhighered.com/datasets中的 .csv文件下载。

StatCrunchTM电子文本（ISBN-13：978-0-321-73050-3；ISBN-10：0-321-73050-X）

这是一本交互式在线教材，内含功能强大的、基于网络的统计软件 StatCrunch。软件中植入的StatCrunch键允许用户打开本教材所有数据集和表格。使用StatCrunch软件，只要点击此键，立即就能得到统计分析的结果。

Minitab学生版（ ISBN-13：978-0-321-11313-9；ISBN-10:0-321-11313-6） Minitab学生版是 Minitab专业版的浓缩版本。它提供了所有统计方法和图形，还有高达 10,000数据点的工作表。软件的个人副本与文本捆绑在一起。

JMP学生版（ ISBN-13：978-0-321-67212-4；ISBN-10: 0-321-67212-7） JMP学生版是由 SAS软件研究所研制的一款使用方便的 JMP桌面统计发现软件精简版，与文本捆绑提供。

IBM公司的SPSS（ ISBN-13：978-0-321-67537-8；ISBN-10:0-321-67537-1）统计与数据管理软件包 SPSS，也是与文本捆绑提供。

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StatCrunchTM

StatCrunchTM是基于网络的统计软件，它允许用户进行复杂的分析，分享数据集，并且能够生成有说服力的数据报告。用户能够上传数据到 StatCrunchTM，搜索 12,000个以上的数据集，几乎覆盖了任意的兴趣主题。交互式的图形输出有助于用户理解统计概念，产生具有这些数据可视效果的报告。增加的特性包括：

分析所有数值、图形方法，允许用户从任意数据集获得更深的见解；

产生有助于用户根据其数据生成多种有说服力可视效果的选项报告；

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为用户提供通过网络形式能够快速构建并管理调查的在线调查工具。合格的使用者可以充分利用 StatCrunch。更多的信息，请访问www.statcrunch. com网站，或直接联系 Pearson代理人。

Minitab、SPSS、JMP、StatCrunch、R、Excel和 TI绘图计算器还可以为不同的技术人员提供学习卡。

第四版致谢

《生物统计学》第四版保留了 MyraSamuels（迈拉 .塞缪尔斯）的写作风格和思想。在 Myra患癌不幸去世之前，她根据作为统计学教师和统计顾问的经验撰写了本教材第一版。没有她的观点和努力，就不可能有第一版的出版，更不用说第四版了。

许多研究工作者对本教材贡献了数据集，使本教材的内容更加丰富。多年来我们从与 David Moore, Dick Scheaffer, Murray Clayton, Alan Agresti, DonBentley, 以及其他许多人的交谈中获益良多，在此一并表示感谢。

我们十分感谢 Chris Cumming和 Joanne Dill的语音指导和鼓励，十分感谢Soma Roy的细致审阅和宝贵意见。我们还非常感谢第三版的使用者指出了各种错误。特别是 Robert Wolf和 Jeff May针对现行版的改进给了我们许多建议。最后，我们对这一版的评论者表达我们的谢意，他们是：

Marjorie E. Bond（蒙莫斯大学）；

James Grover（德克萨斯 -阿林顿大学）；

Leslie Hendrix（南卡罗来纳大学）；

Yi Huang（马里兰大学，巴尔的摩郡）；

Lawrence Kamin（博立顿大学）；

Tiantian Qin（珀杜大学）；

Dimitre Stefanov（艾克朗大学）。