基于Excel的生物試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析

1 數(shù)據(jù)整理與描述性統(tǒng)計(jì)
1．1 數(shù)據(jù)整理
1．1．1 離散型變量
1．1．2 連續(xù)型變量
1．2 數(shù)據(jù)異常值檢驗(yàn)
1．3 數(shù)據(jù)正態(tài)性檢驗(yàn)
1．4 描述性統(tǒng)計(jì)
1．4．1 平均數(shù)
1．4．2 變異數(shù)
2 一個(gè)樣本的假設(shè)檢驗(yàn)
2．1 符合正態(tài)分布的一個(gè)樣本假設(shè)檢驗(yàn)
2．1．1 總體方差已知
2．1．2 總體方差未知——大樣本
2．1．3 總體方差未知——小樣本
2．2 符合二項(xiàng)分布的一個(gè)樣本假設(shè)檢驗(yàn)
2．2．1 精確法——小樣本
2．2．2 態(tài)理論法——大樣本
2．3 一個(gè)樣本的非參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)
2．3．1 精確法——小樣本
2．3．2 正態(tài)理論法——大樣本
3 兩個(gè)樣本的假設(shè)檢驗(yàn)
3．1 符合正態(tài)分布的兩個(gè)樣本假設(shè)檢驗(yàn)
3．1．1 成組數(shù)據(jù)（總體方差已知）
3．1．2 成組數(shù)據(jù)（總體方差未知）——大樣本
3．1．3 成組數(shù)據(jù)（總體方差未知）——小樣本
3．1．4 配對(duì)數(shù)據(jù)
3．2 符合二項(xiàng)分布的兩個(gè)樣本假設(shè)檢驗(yàn)
3．2．1 精確法——小樣本
3．2．2 正態(tài)理論法——大樣本
3．3 兩個(gè)樣本的非參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)
3．3．1 配對(duì)數(shù)據(jù)
3．3．2 成組數(shù)據(jù)
4 卡方檢驗(yàn)
4．1 假設(shè)檢驗(yàn)原理
4．2 適合性檢驗(yàn)
4．3 獨(dú)立性檢驗(yàn)
4．3．1 2x2列聯(lián)表
4．3．2 rxc列聯(lián)表
5 多個(gè)樣本的假設(shè)檢驗(yàn)
5．1 符合正態(tài)分布的多個(gè)樣本假設(shè)檢驗(yàn)
5．1．1 單因素方差分析
5．1．2 因素方差分析——無(wú)重復(fù)值
5．1．3 雙因素方差分析——有重復(fù)值
5．2 多個(gè)樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)法
5．2．1 kruskal-wallis秩和檢驗(yàn)
5．2．2 kruskal-wallis兩兩比較
6 回歸與相關(guān)
6．1 一元線性回歸與相關(guān)分析
6．1．1 一元線性回歸分析
6．1．2 一元線性相關(guān)分析
6．2 可直線化的一元曲線回歸
6．2．1 指數(shù)函數(shù)曲線
6．2．2 j．?dāng)?shù)函數(shù)曲線
6．2．3 冪函數(shù)曲線
6．2．4 倒數(shù)函數(shù)曲線
6．2．5 Logistic生長(zhǎng)曲線
6．3 多元線性回歸
6．4 多項(xiàng)式回歸
6．4．1 一元多項(xiàng)式回歸
6．4．2 多元多項(xiàng)式回歸
6．5 規(guī)劃求解
7 協(xié)方差分析
7．1 方差齊性檢驗(yàn)
7．2 檢驗(yàn)各組回歸直線是否平行
7．3 公共回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)
7．4 協(xié)方差分析
7．5 多重比較
8 常用試驗(yàn)設(shè)計(jì)及統(tǒng)計(jì)分析
8．1 隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)及統(tǒng)計(jì)分析
8．1．1 單因素隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)及統(tǒng)計(jì)分析
8．1．2 雙因素隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)及統(tǒng)計(jì)分析
8．2 裂區(qū)設(shè)計(jì)及統(tǒng)計(jì)分析
8．3 拉丁方設(shè)計(jì)及統(tǒng)計(jì)分析
8．3．1 拉丁方設(shè)計(jì)
8．3．2 拉丁方設(shè)計(jì)統(tǒng)計(jì)分析
8．4 正交設(shè)計(jì)及統(tǒng)計(jì)分析
8．4．1 隨機(jī)設(shè)計(jì)的正交統(tǒng)計(jì)分析
8．4．2 隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)的正交統(tǒng)計(jì)分析
附錄
附錄1 相關(guān)表格
附錄2 相關(guān)函數(shù)及用法
參考文獻(xiàn)