硕士研究生入学考试
生物统计学考试大纲
本《生物统计学》考试大纲适用于中国科学院植物研究所生态学专业的硕士研究生入学考试。生物统计学是运用数理统计的原理和方法来分析和解释生物界各种现象和实验调查资料的一门科学。它不仅提供设计科学试验和收集数据的方法，而且也提供整理、分析数据，得出客观、科学结论的方法。它的主要内容包括统计和概率的基础知识、统计推断、统计分析方法、抽样与实验设计五大部分。要求考生对其基本概念有较深入的了解，能够系统地掌握实验设计和统计分析方法，熟练掌握计算器的使用，能够独立进行生态学试验结果的统计分析，并具有综合运用所学知识分析问题和解决问题的能力。
一、考试内容
（一） 生物统计学的基本知识
1． 生物统计学的概念
2． 生物统计学的主要内容
3． 常用统计学术语
（二） 试验资料的整体与特征数的计算
1． 试验资料的搜集与整理
2． 试验资料特征数的计算
（三） 概率与概率分布
1． 概率基础知识
2． 几种常见的理论分布
3． 统计数的分布
（四） 统计推断
1． 假设检验的原理与方法
2． 样本平均数的假设检验
3． 样本频率的假设检验
4． 参数的区间估计与点估计
5． 方差的同性质检验
6． 非参数检验
（五） χ2检验
1． χ2检验的原理与方法
2． 适应性检验
3． 独立性检验
（六） 方差分析
1． 方差分析的基本原理
2． 单因素方差分析
3． 二因素方差分析
4． 多因素方差分析
5． 方差分析缺失数据的估计
6． 方差分析的基本假定和数据转换
（七） 抽样原理与方法
1． 抽样误差的估计
2． 样本容量的确定
3． 抽样的基本方法
4． 抽样方案的制订
（八） 常用实验设计及其统计分析
1． 试验设计的基本原理
2． 对比设计及其统计分析
3． 随机区组设计及其统计分析
4． 拉丁方设计及其统计分析
5． 正交设计及其统计分析
（九） 直线回归分析与相关分析
1． 回归和相关的概念
2． 直线回归
3． 直线相关
（十） 可直线化的非线性回归分析
1． 非线性回归的直线化
2． 对数函数曲线
3． 指数函数曲线
4． 幂函数曲线
5． Logistic生长曲线
（十一）协方差分析
1． 协方差分析的意义和作用
2． 单向分组资料的协方差分析
3． 两向分组资料的协方差分析
（十二）多元回归与多元相关分析
1． 多元回归分析
2． 逐步回归
3． 多元相关分析
二、 考试要求
（一）生物统计学的基本知识
1． 掌握生物统计的概念、特点；
2． 掌握总体与样本、样本含量、参数与统计量的概念；
3． 掌握统计分析的基本要求；
4． 了解生物统计的作用及其主要内容；
5． 了解错误与误差、准确性与精确性的概念。
（二） 试验资料的整体与特征数的计算
1． 掌握资料的分类及各种资料的特点；
2． 掌握连续性数量性状资料的整理与分组方法及其步骤；
3． 掌握平均数的分类、意义及其计算方法；
4． 掌握算术平均数的性质；
5． 掌握标准差和变异系数的意义、计算及性质
6． 掌握加权法计算平均数、标准差
7． 了解资料整理的必要性；
8． 了解统计表与统计图的用途
9． 了解各种平均数各在何种情况下使用。
（三） 概率与概率分布
1． 掌握随机事件（事件）、必然事件、不可能事件的概念；
2． 掌握概率的概念及其性质；
3． 掌握小概率事件及小概率原理；
4． 掌握正态分布的定义、特点及其标准化；
5． 掌握正态分布条件下概率计算以及几个重要的特殊概率；
6． 掌握二项分布的定义、特点和概率计算以及总体平均数和标准差的计算；
7． 掌握样本平均数的抽样分布；
8． 掌握标准误的概念、标准误与标准差的区别与联系；
9． 了解概率的客观性；
10．了解离散型和连续型随机变量的概率分布及其性质；
11．了解正态分布表的使用；
12．了解波松分布及其应用；
13．了解三种分布的联系；
14．了解t分布及其概率分布密度曲线的特点；
15．了解χ2分布和F分布。
(四) 统计推断
1． 掌握显著性检验（假设检验）的概念、对象和目的；
2． 掌握显著性检验的基本思路；
3． 掌握显著性检验的基本步骤、显著水平与两种类型的错误；
4． 掌握如何正确理解“差异显著”、“差异极显著”、“差异不显著”；
5． 掌握样本平均数差异显著性检验（样本平均数与总体平均数、配对试验、非配对试验）；
6． 掌握置信区间、置信度的概念以及正态总体平均数μ的置信区间；
7． 掌握参数的区间估计与点估计
8． 了解假设检验的前提条件；
9． 了解假设检验应该注意的问题；
10．两尾检验与一尾检验；
11．了解二项总体百分数P的区间估计；
12．了解百分数资料差异显著性检验，正常值范围的确定；
13．了解方差的同质性检验；
14．了解非参数检验。
（五）χ2检验
1．掌握χ2检验的原理与方法；
2．了解适合性检验；
3．了解独立性检验。
（六）方差分析
1． 掌握方差分析的意义及概念；
2． 掌握方差分析的基本假定；
3． 掌握试验因素、水平、处理、试验方案等基本概念；
4． 掌握方差分析的基本步骤；
5． 掌握单因素试验结果的方差分析（包含各处理重复数相等与不等两种情况）；
6． 掌握多重比较的方法及结果的表示方法；
7． 掌握三种主要的多重比较方法（LSD法, q法,SSR法）的适用条件；
8． 掌握两因素交叉分组和系统分组资料的特点；
9． 掌握两因素交叉分组资料的方差分析（包含各处理单独观测值和重复观测值两种情况）；
10． 掌握数据转换的目的和方法；
11． 了解方差分析的数学模型与期望均方；
12． 了解F分布及其特点；
13． 了解系统分组资料的方差分析。
(七) 抽样原理与方法
1． 掌握样本平均数的标准误和置信区间；
2． 掌握样本频率的标准误和置信区间；
3． 掌握样本容量的确定；
4． 了解成对资料和非成对资料样本容量的确定；
5． 了解抽样的基本方法；
6． 了解抽样方案的制订。
（八）常用试验设计及其统计分析
1． 掌握实验设计的基本原理；
2． 掌握对比设计及其统计分析；
3． 掌握随机区组设计及其统计分析；
4． 了解拉丁方设计及其统计分析；
5． 了解裂区设计及其统计分析；
6． 了解正交设计及其统计分析。
（九）直线回归与相关分析
1． 掌握直线回归方程的建立及意义；
2． 掌握直线相关系数的计算及意义；
3． 掌握回归方程、回归系数、相关系数的显著性检验；
4． 了解回归与相关的分类；
5． 了解直线回归与相关的关系；
6． 了解应用直线回归与相关的注意事项。
（十）可直线化的非线性回归分析
1．掌握非线性回归的主要目的；
2．掌握非线性回归的直线化原理；
3．掌握可直线化的非线性回归的种类及其分析方法。
（十一）协方差分析
1． 了解协方差分析的意义；
2． 了解单因素试验资料协方差分析的步骤。
（十二）多元回归与多元相关分析
1． 掌握多元线性回归方程的建立步骤和显著性检验；
2． 了解逐步回归分析的方法；
3． 了解多元相关分析与偏相关。
三、主要参考书目
1． 李春喜、王志和，王文林 编著 生物统计学（第二版） 北京：科学出版社，2001.
2． 各综合高等院校生物统计学教材。
