第一部分 资料的基本特征分析 8
第一章 资料的获取与整理 9
第一节 有效数字 9
第二节 资料的检查与核对 10
第三节 资料的分类 11
第四节 资料的整理方法 12
第二章 概率与正态分布 19
第一节 事件与概率 19
第二节 正态分布 20
第一节 反映总体集中趋势的统计量 26
第三章 总体特征数测定 26
第二节 反映总体离散程度的统计量 32
第二部分 统计比较 39
第四章 显著性检验的基础理论 40
第一节 显著性检验的基本原理 40
第二节 显著性检验的基本步骤 41
第三节 单尾检验与双尾检验 42
第四节 两类统计错误 42
第一节 t分布与t检验 45
第五章 两均数差异的统计比较 45
第二节 与已知总体均数差异的显著性检验 46
第三节 两样本所在总体均数间差异的显著性检验 48
第四节 总体均数的置信区间 53
第五节 样本含量的估计 55
第六章 多个均数差异的统计比较 59
第一节 方差分析的基本原理 59
第二节 F分布与F检验 61
第三节 多重比较 64
第四节 处理均数的独立分组比较 70
第五节 方差分析的基本假定及数据转换 74
第七章 试验设计资料的方差分析 80
第一节 试验设计简介 80
第二节 单因素试验设计资料的方差分析 82
第三节 两因素试验设计资料的方差分析 98
第四节 正交设计资料的方差分析 109
第八章 计数资料的统计比较 117
第一节 相对数分析 117
第二节 二项分布 119
第三节 两属性率差异的显著性检验 121
第四节 X2检验 126
第三部分 相关与回归分析 141
第九章 简单直线相关与回归分析 143
第一节 简单直线相关分析 143
第二节 简单直线回归分析 150
第三节 简单直线相关与回归的关系 159
第四节 简单相关和简单回归的应用 160
第一节 多元线性回归分析 162
第十章 多元线性回归与相关分析 162
第二节 多元线性相关分析 175
第三节 自变量作用程度分析 179
第十一章 曲线回归分析 183
第一节 可直线化曲线方程的拟合 183
第二节 多项式回归方程的拟合 189
第三节 曲线拟合效果的评价 191
第四部分 统计比较与回归分析的结合与统一 194
第十二章 协方差分析 195
第一节 一元协方差分析 195
第二节 二元协方差分析 207
第十三章 回归分析与方差分析的统一 213
第一节 有关线性模型的基本知识 213
第二节 方差分析模型是一种特殊的线性模型 214
第三节 效应的最小二乘分析 218
第四节 方差组分估计 223
思考与习题 227
《生物统计学》名词术语汉英对照表 241
附表1．标准正态分布密度函数表 245
附表2．标准正态分布函数表 246
附表3．正态离差uα值表（两尾） 248
附表4．理论t值表（两尾） 249
附表5．5％（上）和1％（下）理论F值表（一尾） 250
附表6．5％（上）和1％（下）理论SSR值表（两尾） 256
附表7．5％理论q值表（两尾） 258
附表8．1％理论q值表（两尾） 259
附表9．理论X2值表（一尾） 260
附表10．r与R 5％和1％的理论值表 261
附表11．常用正交设计表 262
参考文献 267