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科研数据分析与绘图指导 版权信息
- ISBN：9787030665089
- 条形码：9787030665089 ; 978-7-03-066508-9
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
科研数据分析与绘图指导 内容简介
本书以生物、环境、生态等领域的案例为基础，介绍了现代科学研究中的各种方法和技术，包括科研数据分析的SPSS实现，如方差分析、回归分析、相关分析、聚类分析等，以及详细介绍高级数学方法在生物、环境科研中的应用，如决策分析、系统分析、模糊数学、神经网络、生物多样性方法、景观生态学方法、分子生物信息学等，同时介绍科学绘制图表的方法。
科研数据分析与绘图指导 目录
目录
第1部分 概述篇
第1章 科研数据处理 3
1.1 科研数据处理的内容 3
1.2 科研数据统计分析 3
1.2.1 数据类型 4
1.2.2 科研数据分析步骤 4
1.3 科研数据绘图 5
1.3.1 图片类型 5
1.3.2 绘图软件 5
第2章 常用统计分析软件简介 6
2.1 Excel 简介 6
2.2 SPSS 简介 7
2.3 GraphPad Prism简介 8
2.4 Origin简介 9
2.5 R语言简介 9
2.6 其他统计分析软件 10
第2部分 基础属
第3章 统计描述分析 13
3.1 频数分布分析 13
3.2 描述性统计分析 19
3.3 探索性分析 21
第4章 均值比较 28
4.1 单样本T检验 28
4.1.1 原理 28
4.1.2 实例详解 28
4.2 独立样本T检验 31
4.2.1 原理 31
4.2.2 实例详解 31
4.3 配对样本T检验 35
4.3.1 原理 35
4.3.2 实例详解 35
第5章 方差分析 38
5.1 单因素方差分析 38
5.1.1 原理 38
5.1.2 实例详解 39
5.2 随机区组设计方差分析 46
5.2.1 原理 46
5.2.2 实例详解 47
5.3 析因设计方差分析 55
5.3.1 原理 55
5.3.2 实例详解 56
5.4裂区设计方差分析 58
5.4.1 原理 58
5.4.2 实例详解 59
5.5 拉丁方设计方差分析
5.5.1 原理 64
5.5.2 实例详解 64
5.6 交叉实验设计方差分析 68
5.6.1 原理 68
5.6.2 实例详解 69
5.7 正交设计方差分析 72
5.7.1 原理 72
5.7.2 实例详解 72
5.8 协方差分析 75
5.8.1 原理 76
5.8.2 实例详解 76
5.9 嵌套设计方差分析 79
5.9.1 原理 79
5.9.2 实例详解 79
5.10 重复测量数据方差分析 82
5.10.1 原理 8 3
5.10.2 实例详解 83
第6章 回归分析 90
6.1 一元线性回归分析 90
6.1.1 原理 90
6.1.2 实例详解 90
6.2 多元线性回归分析 93
6.2.1 原理 93
6.2.2 实例详解 93
第7章 相关分析 99
7.1 双变量相关分析 99
7.1.1 原理 99
7.1.2 实例详解 99
7.2 距离相关 103
7.3 多重相关及偏相关分析 108
7.3.1 多重相关 108
7.3.2 实例详解 108
7.3.3 偏相关 111
7.3.4 实例详解 111
7.4 典型相关 114
7.4.1 原理 115
7.4.2 实例详解 115
第8章 非参数检验 122
8.1 卡方检验 122
8.1.1 原理 122
8.1.2 实例详解 122
8.2 二项式检验 126
8.2.1 原理 126
8.2.2 实例详解 126
8.3 游程检验 128
8.3.1 原理 128
8.3.2 实例详解 128
8.4 单样本K-S检验 130
8.4.1 原理 130
8.4.2 实例详解 130
8.5 两独立样本的非参数检验 132
8.5.1 原理 132
8.5.2 实例详解 133
8.6 多独立样本的非参数检验 135
8.6.1 原理 135
8.6.2 实例详解 136
8.7 两个相关样本检验 138
8.7.1 原理 138
8.7.2 实例详解 139
8.8 K个相关样本检验 141
8.8.1 原理 141
8.8.2 实例详解 142
第3部分高级篇
第9章 多元统计分析 147
9.1 Logistic 回归 147
9.2 曲线回归与非线性回归 152
9.2.1 曲线回归 152
9.2.2 非线性回归 156
9.3 主成分与因子分析 170
9.3.1 主成分分析 170
9.3.2 因子分析 177
9.4 聚类与判别分析 183
9.4.1 聚类分析 1 8 3
9.4.2 判别分析 187
第10章 灰色系统方法 195
10.1 灰色关联分析方法 195
10.1.1 简介 195
10.1.2 实例详解 195
10.2 灰色预测方法 197
10.2.1 简介 197
10.2.2 实例详解 197
第11章 决策分析方法——AHP决策分析方法 200
11.1 简介 200
11.2 实例详解 200
第12章 系统动力学方法 203
12.1 简介 203
12.2 实例详解 203
第13章 生物多样性方法 2 11
13.1 研究方法 211
13.1.1 样地设置与调查 211
13.1.2 物种多样性测度 211
13.2 结果与分析 212
第14章 生物信息数据挖掘 214
14.1 概述 214
14.2 基因的基本结构 215
14.2.1 基因的概念 215
14.2.2 基因的组成部分 21 6
14.2.3 原核基因的结构 216
14.2.4 真核基因的结构 216
14.2.5 基因的*终产物 217
14.2.6 基因的类型 217
14.3 生物信息数据库与查询 219
14.3.1 基因和基因组数据库介绍简介 220
14.3.2 蛋白质数据库简介 221
14.3.3 功能数据库简介 222
14.3.4 GenBank数据库使用方法 223
14.3.5 PIR国际蛋白质序列数据库 232
14.4 分子生物学常用软件简介 238
14.4.1 综合软件：Omiga 2.0 238
14.4.2 限制酶切位点分析：DNAssist 2.2 239
14.4.3 引物设计：Primer Premier 5.0 239
14.4.4序列的同源比较：Clustalx 239
14.4.5 质粒绘图：Plasmid Premier 2.02 240
14.4.6 RNA二级结构预测：RNAdraw 1.1b2 240
14.4.7 蛋白质二级结构分析：Antheprot 4.5 240
14.4.8 三维结构显示：Cn3D 240
14.5 序列比对 241
14.5.1 序列比对常用工具介绍 241
14.5.2 NCBI的BLAST在线比对 243
14.5.3 Clustal 序列比对 248
14.6 核酸与蛋白质功能预测 254
14.6.1 针对核酸序列的预测方法 254
14.6.2 针对蛋白质的预测方法 256
14.7 基因组序列信息分析 258
14.7.1 基因组序列分析工具 258
14.7.2 人类和鼠类公共物理图谱数据库的使用 261
第4部分 绘图篇
第15章 图片的类型和格式 273
15.1 位图和矢量图 273
15.2 科研工作中原始图片的来源 273
15.3 图片的格式转换方法 274
第16章 符合国际学术期刊投稿要求的统计图表绘制 276
16.1 统计图表简介 276
16.1 1 SCI期刊对图表的整体要求 276
16.1 2 如何获取高质量的原始素材 276
16.2 SCI数据图绘制 277
16.2.1 折线图绘制 277
16.2.2 柱形图绘制 283
16.2.3 科研组图 284
参考文献 286
展开全部
科研数据分析与绘图指导 节选
第1部分 概述篇 第1章 科研数据处理 1.1 科研数据处理的内容 科研数据处理包括数据统计分析与数据绘图（图1.1）。 图1.1 科研数据处理的内容 1.2 科研数据统计分析 在科学研究中，能够获得大量的原始数据，这是在一定条件下，对某种具体事物或现象观察的结果，这些数据称为科研资料或科研数据。原始的科研资料一般是分散的、零星的或孤立的，是一堆无序的数字，需要通过统计分析进行归类，使其条理化。通过数据分析，我们可以更合理地使用这些数据，可以更好地理解数据本身蕴藏的含义，也可以通过恰当的实验来获取质量更佳的数据。 科研数据统计分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析， 提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。在统计学领域，将数据统计分析划分为描述性数据统计分析、探索性数据统计分析及验证性数据统计分析。其中，探索性数据统计分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据统计分析侧重于对已有假设的证实或证伪。 科研数据统计分析是数学与计算机科学相结合的产物。 1.2.1 数据类型 在科学研究中，由于使用的方法和研究的性状特征不同，数据的性质也就不同。科学研究所获得的数据大致分为数量性状和质量性状两大类，分别称为数量性状数据和质量性状数据。 1.2. 1.1 数量性状数据 数量性状数据是指通过计数和测量或度量获得的数据。获得数量性状数据有计数和计量两种方式，因而数量性状数据又分为计数数据和计量数据。 （1）计数数据 计数数据是指用计数方式获得的数量性状数据，如鱼的数目、白细胞数等。它的各个观察值只能以整数表示，不会出现带小数点的数值，各个观察值是不连续的，因此该类数据也称为非连续性变量数据和间断变量数据或离散变量数据。 （2）计量数据 计量数据是指用测量或度量的方式获得的数量性状数据，即用度、量、衡等计量工具直接测定获得的数据，如体重、农作物产量等。它的各个观察值可以是整数，也可以是带有小数点的数值，其小数位数由测量工具或统计要求的精度而定，数据之间的变异是连续的，因此该类数据也称为连续性变量数据。 1.2.1.2 质量性状数据 质量性状数据是指对某种现象能观察到而不能直接测量的数据，如土壤的颜色等。观察质量性状而获得的数据就是质量性状数据，也称为属性性状数据。在科研数据统计分析中，质量性状数据需要进行数量化处理才能参与统计分析，其方法有统计次数法和评分法两种。 1.2.2 科研数据分析步骤 1.2.2.1 数据获取 科研数据获取的方式有两种，分别为调查和实验，其中调查又可分为普查和抽查。 1.2.2.2 实验设计 科学实验的结论来源于科学的实验设计。实验设计的科学性、正确性直接关系实验结果的可信度、代表性和准确性。实验设计是科研数据统计分析中*关键的一步，因为对数据进行统计分析前， 首先需要明确研究目的、需要获取哪些数据、怎样获取数据、怎样整理数据、计算哪些指标、用哪些统计分析方法等，这些都需要预先设定，不能随便获取一些数据，*后再套用统计分析方法。 常见的实验设计方法有对比设计、随机区组设计、平衡不完全区组设计、裂区设计、拉丁方设计、正交设计、正交旋转设计等。 实验设计须遵循三大原则：重复、随机和局部控制。 1.2.2.3 数据整理 数据整理的任务是按实验设计要求，使原始数据系统化、条理化，查找核对错误和缺失，定义转换标准，用计算机把资料输入数据库，对数据进行分组和各组的频数统计，以及计算出统计特征数，如平均数、标准差等，为数据分析作准备。 1.2.2.4 数据分析 按实验设计要求，选用合适的统计方法，进行统计分析。 1.2.2.5 数据展现 经过数据整理、分析及审核等步骤，统计分析的*终成果就是数据的展现。统计表和统计图是科研数据展现的基本形式， 具有简洁、明了、直观和形象的特点。 统计表是统计中用数字说话的一种常用的形式，即将整理分析后的数据填列在一定格式的表格内，这个表格就称为统计表。统计表有以下几个方面的作用：①能使大量的统计资料系统化、条理化，因而更能清晰地表述资料的内容：②利用统计表便于比较各项目（指标）之间的关系，而且也便于计算：③采用统计表表述资料显得紧凑、简明、醒目，使人一目了然；④利用统计表易于检查统计资料的完整性和正确性。 统计图是以图形表现统计资料的一种形式。常用的统计图形有条形图、直方图、茎叶图、折线图。对于不同类型的数据，所采用的统计图形是不一样的。 1.2.2.6 统计分析结果 按分析结果及实验设计要求，结合专业知识，写出恰当的统计分析结果。 1.3 科研数据绘图 图是显示和分析复杂数据的理想方式，因此科研数据给图是科研工作者**的技能。 1.3.1 图片类型 科研数据图有三种类型：实验图、数据图和示意图。实验图是指直接来源于实验仪器的图；数据图是指通过数据处理软件得到的图；示意图是为了阐述某种结构而画的图。 1.3.2 给图软件 常用的科研数据绘图软件有Excel、SPSS、GraphPad Prism、Origin Pro、SigmaPlot等。 第2章 常用统计分析软件简介 2.1 Excel简介 Excel是微软公司出品的Office办公软件中的一个主要组件，是功能强大的电子表格处理软件，可以进行复杂的数据运算、分析和预测。Excel集表格处理、数据管理和统计图绘制三项功能于一体。 科研工作者可以使用Excel制作出各种表格和管理数据，不必进行编程就能对工作表中的数据进行检索、分类、排序、筛选等，也可以使用公式和函数对数据进行复杂的运算，并且有条理地显示结果，除了能完成表格输入、统计和分析外，还可以绘制各种统计图表示数据。 由于Excel 具有十分友好的人机界面和强大的计算功能，科研工作者常常运用Excel进行科研数据保存和管理。同时，Excel具有灵活多变的数据整理和分析功能，可完成绝大部分科研数据的统计分析过程。Excel“数据分析”选项在“数据”（Exce12007及以后版本）或“工具”（Excel 2003及以前版本）菜单栏下。一般情况下，Excel不显示数据分析工具，需要从"文件"菜单栏下的选项按钮中“加载项”（Excel 2007及以后版本）或“加载宏”（Exce12003 及以前版本）勾选“分析工具库”从而显示数据分析工具（图2 .1）。 图2.1 Excel数据分析界面
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