生物統計與試驗設計 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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徐辰武，章元明 編

圖書標籤:

• 生物統計
• 試驗設計
• 統計學
• 生物學
• 數據分析
• 研究方法
• 科學研究
• 實驗規劃
• 統計推斷
• R語言

齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040420630

版次：1

商品編碼：11779756

包裝：平裝

叢書名： 高等農林院校基礎課程係列

開本：16開

齣版時間：2015-08-01

用紙：膠版紙

頁數：262

字數：460000

正文語種：中文

內容簡介

　　《生物統計與試驗設計》係統地介紹瞭生物統計與試驗設計的原理和方法。全書共分9章，在扼要介紹生物統計學發展簡史和主要功能的基礎上，著重討論瞭描述性統計、概率和理論分布、抽樣分布、統計推斷、方差分析、常用試驗設計及其方差分析、一元和多元綫性迴歸與相關分析。
　　《生物統計與試驗設計》密切聯係生物和農業試驗實際，內容安排力求由淺入深、循序漸進。
　　《生物統計與試驗設計》可作為高等院校生命科學類、植物生産類和動物生産類相關專業本科生教材使用。

目錄

1 生物統計學概論
1.1 生物統計學發展簡史
1.2 生物統計學的主要功用
1.3 本書知識導圖

2 描述性統計
2.1 變量與次數分布
2.1.1 變量
2.1.2 次數分布
2.2 次數分布錶
2.2.1 間斷性變量次數分布錶
2.2.2 連續性變量次數分布錶
2.3 次數分布圖
2.3.1 間斷性變量次數分布圖
2.3.2 連續性變量次數分布圖
2.3.3 頻率和纍積頻率分布圖
2.4 集中性度量統計量
2.4.1 算術平均數
2.4.2 幾何平均數
2.4.3 調和平均數
2.4.4 中位數
2.4.5 眾數
2.5 離散性度量統計量
2.5.1 極差
2.5.2 分位數
2.5.3 方差
2.5.4 標準差
2.5.5 變異係數
2.6 分布偏度和峰度度量統計量
2.6.1 偏度係數
2.6.2 峰度係數
習題

3 概率和理論分布
3.1 事件與概率
3.1.1 事件和概率的定義
3.1.2 事件的相互關係
3.1.3 計算事件發生概率的法則
3.2 二項分布
3.2.1 二項總體
3.2.2 二項分布
3.2.3 二項成數（百分數）分布
3.3 多項分布
3.4 泊鬆分布
3.5 正態分布
3.5.1 正態分布及其性質
3.5.2 利用正態分布計算概率的方法
3.6 二項分布的正態近似
習題

4 抽樣分布
4.1 隨機抽樣和無偏估計
4.1.1 總體和樣本
4.1.2 隨機抽樣
4.1.3 無偏估計
4.2 樣本平均數的分布
4.2.1 正態總體樣本平均數的分布
4.2.2 中心極限定理
4.2.3 樣本平均數分布的概率計算
4.3 樣本平均數差數的分布
4.3.1 樣本平均數差數分布的理論推導
4.3.2 樣本平均數差數分布的概率計算
4.4 t分布
4.4.1 t分布的特點及應用
4.4.2 t分布概率計算
4.5 X2分布
4.5.1 X2分布的特點及應用
4.5.2 X2分布概率計算
4.6 F分布
4.6.1 F分布的特點及應用
4.6.2 F分布概率計算
習題

5 統計推斷
5.1 統計假設測驗
5.1.1 統計假設測驗的基本步驟
5.1.2 假設測驗的兩類錯誤
5.1.3 一尾測驗和兩尾測驗
5.2 平均數的假設測驗
5.2.1 單個平均數的假設測驗
5.2.2 兩個平均數成組比較的假設測驗
5.2.3 兩個平均數成對比較的假設測驗
5.3 方差的假設測驗
5.3.1 單個方差的假設測驗
5.3.2 兩個方差的假設測驗
5.3.3 多個方差的假設測驗
5.4 成數的假設測驗
5.4.1 單個成數的假設測驗
5.4.2 兩個成數的假設測驗
5.5 X2測驗
5.5.1 X2測驗的原理和方法
5.5.2 適閤性測驗
5.5.3 齊性測驗
5.5.4 獨立性測驗
5.6 參數估計
5.6.1 參數點估計與區間估計的原理
5.6.2 參數的點估計與區間估計
5.6.3 假設測驗與區間估計的關係
5.7 樣本容量的確定
5.7.1 樣本容量估計的意義
5.7.2 幾個常用樣本容量估計
習題

6 方差分析
6.1 方差分析的基本原理
6.1.1 數學模型
6.1.2 平方和與自由度的分解
6.1.3 F測驗
6.1.4 多重比較
6.2 單嚮分組資料的方差分析
6.2.1 組內觀測次數相等的方差分析
6.2.2 組內觀測次數不相等的方差分析
6.3 雙嚮分組資料的方差分析
6.3.1 無重復觀測值雙嚮分組資料的方差分析
6.3.2 有重復觀測值雙嚮分組資料的方差分析
6.4 係統分組資料的方差分析
6.4.1 二級係統分組資料的方差分析
6.4.2 應用實例
6.5 變量轉換
6.5.1 方差分析的基本假定
6.5.2 常用變量轉換方法
習題

7 常用試驗設計及其方差分析
7.1 試驗設計概述
7.1.1 因素、水平和處理
7.1.2 效應與計算
7.1.3 試驗誤差
7.1.4 試驗設計的基本原則
7.1.5 試驗設計的小區技術
7.2 常用試驗設計方法
7.2.1 完全隨機化試驗
7.2.2 隨機區組試驗
7.2.3 拉丁方試驗
7.2.4 裂區試驗
7.2.5 正交試驗
7.3 完全隨機試驗設計的方差分析
7.3.1 單因素完全隨機試驗結果的方差分析
7.3.2 兩因素完全隨機試驗結果的方差分析
7.4 隨機區組試驗設計的方差分析
7.4.1 單因素隨機區組試驗結果的方差分析
7.4.2 兩因素隨機區組試驗結果的方差分析
7.5 拉丁方試驗設計的方差分析
7.5.1 數據模式
7.5.2 變異分解
7.5.3 應用實例
7.6 裂區試驗設計的方差分析
7.6.1 數據模式
7.6.2 變異分解
7.6.3 應用實例
7.7 正交試驗設計的方差分析
7.7.1 數據模式
7.7.2 變異分解
7.7.3 應用實例
7.8 缺值估計
7.8.1 缺值估計原理
7.8.2 缺值估計實例
習題

8 一元綫性迴歸和相關分析
8.1 綫性迴歸和綫性相關的概念
8.1.1 變量間的函數關係與統計關係
8.1.2 散點圖
8.1.3 自變量與依變量
8.1.4 迴歸分析和相關分析
8.2 綫性迴歸方程和離迴歸標準誤
8.2.1 綫性迴歸方程及其參數估計
8.2.2 綫性迴歸中的變異分解與離迴歸標準誤
8.3 綫性迴歸方程的假設測驗
8.3.1 單個綫性迴歸方程的假設測驗
8.3.2 兩個綫性迴歸方程的假設測驗
8.4 綫性迴歸的區間估計
8.4.1 迴歸截距和迴歸係數的置信區間
8.4.2 條件總體平均數μY1X的置信區間
8.4.3 條件總體中個體觀測值y（p）的預測區間
8.4.4 條件總體平均數及單個觀測值預測區間的圖示
8.5 綫性相關分析
8.5.1 相關係數和決定係數
8.5.2 相關係數的假設測驗
8.5.3 兩個相關係數的假設測驗
8.5.4 相關係數的區間估計
8.6 綫性迴歸和相關的內在關係及應用注意事項
8.6.1 綫性迴歸和相關的內在關係
8.6.2 綫性迴歸和相關分析的注意事項
習題

9 多元綫性迴歸和相關分析
9.1 多元綫性迴歸分析
9.1.1 多元綫性迴歸模型
9.1.2 多元綫性迴歸方程的求解和離迴歸標準誤的計算
9.1.3 多元綫性迴歸的假設測驗
9.1.4 自變量的統計選擇與相對重要性
9.2 多元綫性相關分析
9.2.1 多元相關分析
9.2.2 偏相關分析
習題

主要參考文獻
附錶1 標準正態分布纍積函數錶
附錶2 標準正態分布的雙側百分位數μα/2值錶
附錶3 t分布兩尾臨界值tα/2，df錶
附錶4 F分布右尾臨界值Fα，df1，df2錶
附錶5 多重比較的qa值錶
附錶6 多重比較的SSRα值錶
附錶7 X2分布右尾臨界值X2α，df錶
附錶8 γ與R臨界值錶
附錶9 常用正交錶

《生物統計與試驗設計》的簡介 這是一部深入探索生物學研究中數據分析方法與試驗構建原則的學術專著。本書旨在為生物學、醫學、農學、環境科學等相關領域的科研人員、研究生以及對定量研究方法感興趣的學習者提供一套係統、實用、嚴謹的學習工具。它不僅講解瞭統計學原理在生物學問題中的具體應用，更強調瞭如何通過科學的試驗設計來最大化研究的有效性、可靠性和可重復性。 核心內容概覽： 本書的內容體係圍繞著生物統計學和試驗設計這兩個核心主題展開，力求在理論深度和實踐應用之間取得平衡。 第一部分：生物統計學基礎與核心技術 本部分將為讀者打下堅實的生物統計學基礎，涵蓋從數據描述到統計推斷的各個層麵。 數據類型與描述性統計： 詳細介紹生物學數據中常見的各種數據類型（如計量資料、計數資料、分類資料）及其特點。在此基礎上，闡述如何運用均值、中位數、眾數、方差、標準差、百分位數等描述性統計量來概括和呈現數據的基本特徵。我們將通過生物學中的具體案例，例如植物生長的高度、動物的體重、基因錶達的水平等，來演示這些統計量的計算和解釋。此外，還將介紹可視化方法，如直方圖、箱綫圖、散點圖等，如何有效地展示數據分布和關係，幫助研究者直觀理解數據。 概率論與統計分布： 深入淺齣地講解概率的基本概念、隨機變量及其分布（離散型和連續型）。重點介紹在生物統計中至關重要的概率分布，如二項分布、泊鬆分布、正態分布、t分布、卡方分布、F分布等。我們將詳細探討正態分布在生物學現象中的普遍性，並解釋其他分布如何適用於特定類型的生物數據，例如疾病發生率的泊鬆分布、樣本均值分布的t分布等。理解這些分布是進行後續統計推斷的基石。 參數估計與假設檢驗： 介紹點估計和區間估計的概念，以及如何使用樣本數據來估計總體參數（如均值、比例）。在此基礎上，本書將係統講解假設檢驗的基本原理和流程，包括零假設（H0）和備擇假設（H1）的設定、檢驗統計量的選擇、P值的計算與解釋、以及犯第一類錯誤（α）和第二類錯誤（β）的風險控製。我們將通過大量的生物醫學例子，如比較兩種藥物療效的t檢驗、分析不同處理組間差異的ANOVA、檢驗兩個分類變量之間關聯性的卡方檢驗等，來詳細演示不同檢驗方法的適用條件、計算步驟和結果解讀。 常用統計分析方法詳解： 這一部分是本書的重中之重，將詳細介紹在生物學研究中應用最廣泛的統計方法。 t檢驗係列： 包括單樣本t檢驗、配對樣本t檢驗和獨立樣本t檢驗，以及其非參數檢驗的對應方法（如Wilcoxon秩和檢驗）。我們將演示如何在比較兩個不同處理組（如實驗組與對照組）的某個生物指標時選擇閤適的t檢驗。 方差分析（ANOVA）： 涵蓋單因素ANOVA、雙因素ANOVA及其帶有交互作用的情況。ANOVA是分析三個或以上組彆均值差異的有力工具，例如比較不同育種策略對作物産量的影響，或者研究不同光照條件和不同肥料用量對植物生長的聯閤效應。 相關與迴歸分析： 介紹Pearson相關係數和Spearman秩相關係數，以及如何衡量兩個生物變量之間的綫性關係強度和方嚮。在此基礎上，深入講解綫性迴歸模型，包括簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸。我們將通過實際案例，例如預測基因錶達量與某個環境因子之間的關係，或者建立一個模型來預測疾病風險，來展示如何構建、評估和解釋迴歸模型。 卡方檢驗： 重點介紹其在分析分類變量之間的關聯性時的應用，例如分析某種遺傳標記與疾病發生率是否相關。 非參數檢驗： 介紹Mann-Whitney U檢驗、Kruskal-Wallis H檢驗等，它們是當數據不滿足參數檢驗的假設（如正態性）時的重要替代方案。 多重比較： 在進行多次統計檢驗時，如何控製整體的假陽性率（Type I error）是至關重要的問題。本書將介紹Bonferroni校正、Tukey's HSD等多種多重比較方法，並說明其適用場景。 第二部分：試驗設計原理與方法 本部分將聚焦於如何科學地設計試驗，以確保研究結果的有效性和可靠性。 試驗設計的基本原則： 闡述隨機化（Randomization）、重復（Replication）和局部控製（Local Control）這三大基本原則在生物試驗中的重要性，並詳細說明它們如何有助於減少偏倚、提高精度並實現結果的推廣。我們將通過具體的生物學實驗場景，如農作物種植試驗、藥物療效評價試驗等，來展示這些原則的具體實施。 常用試驗設計類型： 完全隨機設計（Completely Randomized Design, CRD）： 這是最基本也是最常用的設計，適用於各處理單元條件均一且相互獨立的情況。本書將演示如何在這種設計下進行數據收集和分析。 隨機區組設計（Randomized Complete Block Design, RCBD）： 當研究中存在一個或多個可能影響試驗結果的“區組”因素時（如土壤肥力差異、動物的個體差異等），RCBD能夠有效地控製區組間的變異，提高試驗效率。我們將分析如何利用RCBD來優化資源配置和提高結果的精確性。 拉丁方設計（Latin Square Design, LSD）： 適用於同時控製兩個區組因素的情況，例如在植物試驗中同時控製行和列的差異。 裂區設計（Split-Plot Design）： 當試驗中的某些處理難以在試驗單元上大規模施加，或者需要施加不同精度的處理時，裂區設計是一種有效的選擇，例如研究不同灌溉方式（大區）和不同施肥量（小區）對作物産量的影響。 析因設計（Factorial Design）： 這種設計允許同時研究兩個或多個因素及其交互作用對響應變量的影響。我們將深入探討主效應和交互效應的概念，並展示如何分析析因設計中的數據，例如研究溫度和濕度對微生物生長速度的聯閤影響。 樣本量估算： 閤理的樣本量是保證試驗統計效度和可信度的關鍵。本書將介紹基於假設檢驗和置信區間的樣本量估算方法，並提供不同情況下樣本量計算的公式和指導，幫助研究者在研究設計階段就確定所需的樣本量。 試驗數據的統計分析： 結閤前麵介紹的統計方法，本書將重點講解如何根據不同的試驗設計類型選擇恰當的統計模型進行數據分析。例如，對於CRD，我們可能使用單因素ANOVA；對於RCBD，則需要使用帶有區組效應的ANOVA模型；對於裂區設計，則需要使用相應的多因素ANOVA模型。 試驗質量控製與誤差分析： 討論在試驗過程中如何進行質量控製，包括數據記錄規範、異常值處理、以及對試驗誤差來源的分析，從而提高試驗的整體質量。 本書特色： 理論與實踐相結閤： 每一章節都通過大量的生物學、醫學、農學等領域的實際案例來闡述統計原理和試驗設計方法，使讀者能夠將理論知識應用於解決實際科研問題。 循序漸進，由淺入深： 從基礎的統計概念和描述性方法開始，逐步深入到復雜的統計模型和高級試驗設計，確保不同背景的讀者都能理解和掌握。 強調統計思維： 不僅教授“如何做”，更強調“為何這樣做”，培養讀者批判性地思考數據和試驗設計的能力。 數據分析軟件應用指導（隱含）： 雖然不直接講解具體軟件操作，但書中所述的統計方法和分析流程，都與主流的統計分析軟件（如R, SPSS, SAS等）的應用緊密結閤，為讀者使用軟件進行實際分析提供清晰的思路。 嚴謹的學術風格： 語言準確，邏輯清晰，公式推導嚴謹，為讀者提供可靠的學習依據。 適用讀者： 本書是生物統計學、醫學統計學、生物信息學、生態學、遺傳學、農學、藥學、公共衛生等領域的本科生、研究生、科研人員以及需要進行數據分析和試驗設計的相關從業人員的理想參考書。通過學習本書，讀者將能夠更自信、更科學地進行生物學研究，産齣高質量的科研成果。

評分☆☆☆☆☆

說實話，在接觸這本書之前，我對“試驗設計”這個概念的理解非常有限，總覺得它離我的日常研究工作很遙遠。然而，《生物統計與試驗設計》徹底改變瞭我的看法。它讓我深刻認識到，一個好的試驗設計是科學研究的基石，是保證研究結果可靠性的前提。書中對不同類型試驗設計的分類、優缺點分析以及適用場景的講解，都讓我大開眼界。我尤其對書中關於“因果推斷”的討論印象深刻，它讓我明白瞭如何通過精心的試驗設計，纔能更有效地排除其他乾擾因素，從而得齣令人信服的因果關係。例如，在討論安慰劑對照試驗時，書中不僅解釋瞭其必要性，還詳細闡述瞭如何進行盲法設計以避免觀察者偏倚和受試者效應。這些細緻入微的講解，讓我覺得這本書不僅僅是一本教材，更是一部關於如何進行科學探究的“武林秘籍”，教會我如何“以巧取勝”，用最科學的方法獲得最真實的結果。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計真是太令人驚喜瞭！深邃的藍色背景，仿佛浩瀚的宇宙，點綴著幾顆閃爍的星星，中央則是一本厚重的書籍，書脊上的金色字體“生物統計與試驗設計”散發齣一種莊重而又充滿智慧的光芒。這不禁讓我聯想到，在這本書的字裏行間，是否也隱藏著探索未知生命奧秘的鑰匙，是否能幫助我們撥開迷霧，看清隱藏在紛繁數據背後的真實規律。我至今還記得第一次翻開它時的那種激動，仿佛即將踏上一段未知的旅程，充滿著期待與好奇。我迫不及待地想要深入其中，去瞭解那些精妙的統計方法是如何被應用於生物學研究的，去學習那些嚴謹的試驗設計是如何構建齣可靠的科學結論的。我希望這本書不僅僅是一本枯燥的教科書，更能成為我研究道路上的良師益友，在我遇到瓶頸時，能夠給予我啓發；在我迷失方嚮時，能夠指引我前行。它給我的第一印象，就是一本值得反復研讀、細細品味的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在職的科研人員，工作忙碌，時間寶貴。我一直在尋找一本能夠幫助我快速提升生物統計和試驗設計能力的參考書，而《生物統計與試驗設計》恰恰滿足瞭我的需求。它內容的深度和廣度都恰到好處，既有理論深度，又有實踐指導意義。我特彆欣賞書中“舉一反三”的教學模式，它通過一個核心案例，引申齣相關的統計方法或設計原則，然後又會將這些方法和原則運用到其他不同的生物學研究領域。這種跨領域的講解方式，讓我能夠看到不同學科之間的共通性，也為我解決自己研究中的實際問題提供瞭很多新的思路。我尤其喜歡書中關於“樣本量估算”的部分，這對於很多科研項目來說都是一個非常關鍵的問題，書中給齣瞭多種計算方法和實際操作建議，讓我能夠更科學地確定所需的樣本量，避免瞭資源浪費或者研究結果缺乏統計效力的問題。

評分☆☆☆☆☆

這本書為我打開瞭一扇通往更深層次生物學理解的大門。在過去，我可能會滿足於描述性的統計結果，例如平均值、標準差等等。然而，《生物統計與試驗設計》讓我看到瞭數據背後更深層的含義，它教會我如何去探索變量之間的關聯，如何去檢驗假設，如何去建立模型來預測未來的趨勢。書中對於“多重比較”的講解，就讓我認識到，在進行多個統計檢驗時，需要采取特殊的校正方法來控製第一類錯誤的發生概率，否則很容易得齣錯誤的結論。這讓我對“統計顯著性”有瞭更深刻的認識，不再盲目地追求p值小於0.05，而是會更全麵地考慮各種統計指標和實際情況。這本書不僅僅是在傳授知識，更是在培養一種科學的思維方式，讓我能夠以更批判、更嚴謹的態度去審視和分析生物學數據。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和字體選擇也值得稱贊。清晰的段落劃分，閤理的留白，以及易於閱讀的字體，都為長時間的閱讀提供瞭良好的視覺體驗。我尤其喜歡書中對圖錶的運用，那些精心設計的統計圖錶，不僅直觀地展示瞭數據，更有效地傳達瞭研究的結論。圖錶的標題清晰明瞭，坐標軸的標注準確無誤，每一個細節都體現瞭作者的嚴謹和專業。這讓我意識到，數據可視化也是試驗設計和結果呈現中不可或缺的一環。在我之前的研究中，我常常因為圖錶的設計不當而導緻結論的傳達不夠清晰，這本書讓我學習到瞭如何利用圖錶更好地“講故事”，如何用視覺化的語言來呈現復雜的數據信息。這種對細節的關注，也讓我更加信賴這本書所傳達的知識。

評分☆☆☆☆☆

《生物統計與試驗設計》這本書帶給我最深刻的感受之一，就是它對“嚴謹性”的極緻追求。書中對於每一個統計方法的推導，每一個試驗設計的步驟，都進行瞭極其細緻的闡述。它讓我明白，科學研究不是靠“感覺”或者“猜測”，而是需要建立在堅實的理論基礎和嚴謹的邏輯推理之上。例如，在講解“方差分析”時，書中不僅給齣瞭計算公式，還詳細解釋瞭ANOVA模型的基本假設，以及如何檢驗這些假設是否成立。這讓我意識到，即便是看似成熟的統計方法，也需要在使用前進行必要的驗證。這種對細節的關注，以及對科學精神的強調，無疑會潛移默化地影響到讀者，讓他們在未來的科研道路上，能夠更加注重研究的嚴謹性和規範性，從而産齣更高質量的研究成果。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對統計學一直有些畏懼的生物學研究者，《生物統計與試驗設計》這本書帶給我的是一種前所未有的輕鬆感和掌控感。它並沒有將生物統計和試驗設計描繪成一個高不可攀的象牙塔，而是將其還原為解決實際生物學問題的有力工具。書中對於各種統計方法的解釋，都緊密圍繞著生物學研究中的具體場景展開，比如如何分析基因錶達數據，如何比較不同藥物的效果，如何評估疾病的風險因素等等。這讓我感覺自己不再是孤立地學習一門技術，而是正在學習一種能夠幫助我更深入理解生命現象的“語言”。我特彆欣賞書中在介紹每一個統計模型時，都會詳細說明它的適用前提、假設條件以及潛在的局限性，這讓我能夠在使用這些工具時更加審慎和得當，避免誤用和濫用。它讓我明白，統計學並非萬能，但理解並正確使用統計學，卻能極大地提升我們研究的科學性和嚴謹性。

評分☆☆☆☆☆

我是一名學生，剛剛開始接觸生物統計和試驗設計這個領域。一開始，我被書中的內容嚇到瞭，覺得它很專業，很難懂。但是，當我堅持讀下去後，我發現這本書真的很有條理，也很容易理解。作者的語言很生動，不像其他教科書那樣枯燥乏味。他用瞭很多生動的比喻和形象的例子，讓我一下子就明白瞭那些抽象的概念。我記得有一個地方講到“迴歸分析”，作者用瞭一個比喻，把變量之間的關係比作一個“尋寶圖”，而迴歸方程就是那個“藏寶的鑰匙”。這個比喻讓我一下子就記住瞭迴歸分析的核心思想。而且，書中還提供瞭很多練習題，讓我可以在學習完理論知識後，通過練習來鞏固和加深理解。每次完成練習題，我都會有很大的成就感，也讓我對這個學科越來越感興趣。

評分☆☆☆☆☆

我是一名剛入行不久的科研小白，之前在學習生物統計學的時候，總是感覺知識點零散，難以形成係統性的認知。這本《生物統計與試驗設計》的齣現，簡直像一道曙光，瞬間驅散瞭我心中的迷茫。它的結構設計非常閤理，從最基礎的概念講起，循序漸進地引入復雜的統計模型和試驗方法。我特彆喜歡它在講解統計方法時，不僅僅是羅列公式，而是深入淺齣地解釋瞭這些方法背後的原理和適用條件，並輔以大量的生物學案例。這讓我不再是死記硬背，而是真正理解瞭統計學在解決生物學問題中的強大力量。更讓我驚喜的是，書中對試驗設計的講解也同樣詳盡。如何設置對照組、如何進行隨機化、如何控製混雜因素……這些看似基礎但至關重要的細節，在書中都得到瞭清晰的闡述。我感覺這本書就像一位經驗豐富的導師，手把手地教我如何設計齣既嚴謹又高效的實驗，從而得到更有說服力的研究結果。

評分☆☆☆☆☆

在閱讀《生物統計與試驗設計》的過程中，我常常會被書中精妙的數學推導和嚴謹的邏輯論證所摺服。它並沒有迴避那些復雜的數學公式，而是將它們清晰地呈現齣來，並且用通俗易懂的語言對其進行解釋。這對於我這樣數學基礎相對薄弱的讀者來說，無疑是一次巨大的挑戰，但也是一次寶貴的學習機會。我發現，當我對某個統計模型的推導過程有瞭更深入的瞭解後，我對這個模型的應用也就更加得心應手瞭。書中對於概率論、數理統計等基礎知識的梳理也十分到位，為理解後續內容打下瞭堅實的基礎。我記得書中有一個章節專門講解瞭假設檢驗的邏輯，通過一個具體的生物學研究場景，將零假設、備擇假設、p值、顯著性水平等概念串聯起來，讓我茅塞頓開。這種將抽象的數學理論與具體的生物學應用相結閤的講解方式，無疑是這本書最成功的地方之一，讓我能夠真正理解“為什麼”這樣做，而不是僅僅停留在“怎麼做”的層麵。

評分☆☆☆☆☆

好書一本，值得推薦，送貨快。

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