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☆☆☆☆☆

郭春华 编

图书标签:

• 统计软件
• 生命科学
• 数据分析
• SPSS
• R语言
• SAS
• 生物统计
• 医学统计
• 数据挖掘
• 科研方法

出版社： 科学出版社有限责任公司

ISBN：9787030301079

版次：1

商品编码：11875253

包装：平装

丛书名： 普通高等教育“十二五”规划教材

开本：16开

出版时间：2011-02-01

用纸：胶版纸

页数：272

字数：410000

正文语种：中文

内容简介

　　《常用统计软件在生命科学中的应用》将Excel、SPSS和SAS三个统计软件中与生物统计相关的内容汇集于一体，结合生命科学研究中的常见案例，着重介绍这三个软件的具体操作步骤和结果解释，旨在培养学生解决生物统计问题的实际动手能力。*书共二十章，内容包括三篇。*一篇主要介绍Excel在数据的整理、概率分布、t检验、方差分析、x2检验、相关与回归分析、规划求解与饲料配方中的应用；第二篇主要介绍sPss在t检验、方差分析、x2检验、相关分析和回归分析中的应用；第三篇主要介绍SAS在t检验、方差分析、x2检验、相关分析、回归分析、主成分分析、聚类分析和重复测量数据分析中的应用。《常用统计软件在生命科学中的应用》简单易懂，内容丰富，结构合理，以大量生命科学中经典案例作为例题，每章后面附有相应的练习题。《常用统计软件在生命科学中的应用》内容涵盖了生命科学研究中的常见问题，可作为动物科学、动物医学、农学、食品科学、水产养殖、草业科学、生物技术等专业本科生和研究生的教材、参考资料，也可供从事生命科学研究的专业人员学习和参考。

内页插图

目录

第一篇 Excel在生命科学中的应用
第一章 Excel 2007应用基础
第一节 认识Excel 2007工作界面
一、启动Excel
二、Excel 2007工作界面概况
第二节 数据的输入与编辑
一、数据的输入
二、数据的填充
三、数据的移动、复制和行列转置
第三节 公式与函数的使用
一、公式的使用
二、函数的使用
三、单元格引用
第四节 数据管理与分析
一、数据排序
二、数据筛选
三、分类汇总
四、数据透视表
第五节 Excel绘图基础
一、认识图表
二、创建图表
三、编辑图表
第六节 Excel统计分析功能概述
一、查找和了解统计函数
二、在Excel中加载数据分析模块
三、统计分析工具
习题
第二章 常见概率分布
第一节 常用理论分布
一、二项分布
二、泊松分布
三、正态分布
第二节 常用统计分布
一、t分布
二、F分布
三、X2分布
习题
第三章 t检验
第一节 样本平均数与总体平均数的差异显著性检验
一、简介
二、实例
三、操作步骤
四、结果解释
第二节 非配对设计两样本平均数差异显著性检验
一、简介
二、实例
三、操作步骤
四、结果解释
第三节 配对设计两样本平均数差异显著性检验
一、简介
二、实例
三、操作步骤
四、结果解释
习题
第四章 方差分析
第一节 单因素试验资料的方差分析
一、简介
二、实例
三、操作步骤
四、结果解释
第二节 二因素试验资料的方差分析
一、二因素无重复观察值试验资料的方差分析
二、二因素有重复观察值试验资料的方差分析
习题
第五章 X2检验
第一节 适合性检验
一、简介
二、实例
三、操作步骤
四、结果解释
……
第二篇 SPSS在生命科学中的应用
第三篇 SAS在生命科学中的应用
附录
参考文献

前言/序言

　　“生物统计学”通常是动物科学、动物医学、农学、食品科学、水产养殖、草业科学、生物技术等专业学生的必修课，这是一门既重要又实用的专业基础课，而对于大多数学生来说又是一门比较难学的课程。尽管统计分析是一件十分枯燥而又繁琐的事情，但电脑的普及和统计分析软件的不断完善和智能化，又使数据统计分析变得十分容易，当然前提是至少掌握了一款统计分析软件的使用方法。由于“生物统计学”的课程设置在大多数高校都在50学时左右，该课程的主要任务是介绍生物统计和试验设计的基本概念、基本公式和基本方法，没有时间介绍统计软件在生物统计中的应用。因此，学生在学完该课程或类似课程之后，往往不知如何应用统计分析软件来对试验结果进行统计分析，即使在进入硕士或博士阶段的学习也是如此。
　　利用统计软件对大量试验数据进行统计分析是每一位科技工作者必须掌握的一项技能。常用的统计分析软件有Excel、SPSS和SAS等，它们各有优缺点，在实际中经常将这三个软件配合使用，能非常方便地解决生命科学研究中的统计问题。时下市场上有关这三个统计软件的书籍名目繁多，但是每本书都包括很多经济、管理、社会科学方面的内容，而没有一本专门针对生命科学有关专业学生的将这三个软件汇编在一起的书籍。本书的最大特点就是将Excel、SPSS和SAS三个统计软件中与生物统计相关的内容汇编在一起，对生命科学相关专业的学生具有更强的针对性、实用性和可操作性。
　　本书的编写力求以生命科学教学、科研和生产中常见问题为主线，针对其所面临的实际问题，利用Excel、SPSS和SAS统计软件的强大功能，使广大学生能够快速而准确地掌握这三个软件的使用，解决统计分析中所面临的问题。
　　本书的内容包括三篇。第一篇主要介绍Excel在数据的整理、显著性检验、相关与回归分析、通径分析和饲料配方中的应用；第二篇主要介绍SPSS在显著性检验、相关与回归分析、通径分析中的应用；第三篇主要介绍SAS在显著性检验、相关与回归分析、通径分析、聚类分析、主成分分析和重复测量数据分析中的应用。
　　本书的写作特点是：改变一般软件使用说明的写作模式，按“简介一实例一操作步骤一结果解释”的顺序来安排结构，书中的例题和练习题大多选自作者长期在教学、科研中的试验案例，以使学生能够在理解统计分析方法的基础上，能熟练地使用这三个软件，读懂软件的输出结果，并对输出结果做出合理的解释，最终能利用书中所述方法和步骤解决实际问题。
　　本书第一篇（Excel，第一章至第七章）由黄艳玲、郭春华、陈炼红、蔡惠芬、胡建宏和王起山编写，第二篇（SPSS，第八章至第十三章）由施晓丽、向钊、孙桂荣、曾涛、高鹏飞编写，第三篇（SAS，第十四章至第二十章）由张红平、戴国俊、王雅春、何俊、张豪、徐宁迎、郭春华编写，其他参加资料整理的有柏雪、刘港彪。本书由上海交通大学潘玉春教授审稿。在此一并表示感谢！
　　由于水平有限，书中难免有不当之处，敬请读者批评指正。

《当代生物信息学前沿与实践》 图书简介 本书深入探讨了当代生物信息学领域的核心理论、最新技术及其在生命科学研究中的广泛应用。在生命科学飞速发展的今天，海量组学数据（基因组学、转录组学、蛋白质组学等）的产生对数据处理、分析和解读能力提出了前所未有的要求。本书旨在为生命科学领域的研究人员、高级本科生和研究生提供一套全面、系统且实用的指南，帮助他们掌握利用计算工具解决复杂生物学问题的能力。 第一部分：生物信息学基础与数据获取 本部分首先构建坚实的理论基础，介绍生物信息学的基本概念、发展历程以及数据管理的基本原则。我们将详细阐述生物学大数据集的特点，包括其多样性、高维度和稀疏性。重点内容包括： 核酸序列数据结构与管理： 详细介绍FASTQ、FASTA、SAM/BAM等主流序列文件格式的内部结构、信息编码方式以及高效存储与检索策略。讨论不同数据库（如NCBI GenBank, ENA, DDBJ）的数据组织模式和访问API。 组学数据生成技术概述： 简要回顾新一代测序（NGS）技术（如Illumina, PacBio, Oxford Nanopore）的基本原理，重点分析不同技术平台产生的原始数据质量特征、偏差类型及其对后续分析流程的影响。 高质量数据预处理： 强调数据质量控制（QC）的重要性。详细介绍使用工具（如FastQC, Trimmomatic）进行质量评估、接头序列切除、低质量碱基过滤的参数选择和最佳实践。讨论如何量化数据质量损失与下游分析结果的相关性。 第二部分：基因组学分析的深度解析 基因组学是生物信息学的核心分支之一。本书在这一部分着重于从头组装、变异检测到功能注释的全流程技术。 从头组装与从头映射： 比较和评估不同组装算法（如基于De Bruijn图、Overlap-Layout-Consensus）的优缺点。针对从头组装的挑战，如重复序列处理和Contig的评估（如QUAST指标），提供实操指导。对于已有参考基因组的物种，详细讲解BWA、Bowtie2等比对工具的原理、索引构建以及最佳比对策略。 变异检测与注释： 全面覆盖点突变（SNV）、插入缺失（Indel）以及结构变异（SV）的检测流程。详细介绍GATK Best Practices工作流，包括重校准、变异实测（BQSR）等关键步骤。对于检测到的变异，阐述SnpEff、ANNOVAR等工具的注释原理，如何结合频率数据库（如gnomAD）、功能预测算法（如PolyPhen-2, SIFT）进行优先级排序和临床相关性评估。 基因组注释与功能预测： 讲解如何利用如MAKER、AUGUSTUS等工具进行基因结构预测。深入探讨非编码区域的识别，如tRNA、rRNA的预测，以及长链非编码RNA（lncRNA）的筛选和鉴定方法。 第三部分：转录组学与表达调控分析 转录组学是理解基因功能和调控网络动态变化的关键窗口。本部分专注于差异表达分析、结构变异发现（如Splicing isoforms）和通路富集。 RNA-Seq数据分析流程： 区分定量策略，包括基于计数（Count-based, 如HTSeq-count, featureCounts）和基于拟合（Pseudo-alignment, 如Salmon, Kallisto）的方法。讨论基因水平和转录本水平定量之间的差异及其适用场景。 差异表达分析与统计模型： 深入讲解DESeq2和EdgeR背后的负二项分布模型，如何处理RNA-Seq数据的方差-均值关系。详细阐述多重假设检验的校正方法（如FDR, Bonferroni）及其在生物学解释中的重要性。 功能富集与网络构建： 掌握GO（Gene Ontology）和KEGG Pathway富集分析的统计学原理（超几何检验）。指导读者如何使用Cytoscape等软件进行网络可视化，并介绍如何构建基于共表达或蛋白质互作网络（PPI）。 第四部分：新兴组学技术与前沿计算方法 本部分紧跟科研热点，介绍单细胞技术和宏基因组学数据分析的特殊挑战和解决方案。 单细胞RNA测序（scRNA-seq）分析： 解决低深度测序、高稀疏性的关键步骤，如数据去噪、批次效应校正（如Harmony, Seurat v4）。详细介绍细胞类型鉴定（Clustering）、细胞轨迹推断（Pseudotime analysis）的常用算法和评估指标。 宏基因组学（Metagenomics）的数据处理： 重点介绍从序列到物种功能谱构建的完整流程。区分基于标记基因（16S rRNA）和全基因组Shotgun测序的分析路径。讲解物种分类工具（如Kraken2, MetaPhlAn）和功能预测工具（如HUMAnN）。 机器学习在生物学中的应用： 概述监督学习（如SVM, 随机森林）和无监督学习（如PCA, UMAP）在生物标志物发现和表型预测中的应用案例。强调模型训练、验证集划分和模型可解释性的重要性。 全书结构严谨，理论与实践紧密结合，配备大量真实案例和流程图示，旨在提升读者独立分析复杂生命科学数据的能力。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，在翻阅《常用统计软件在生命科学中的应用》之前，我对统计学在生命科学研究中的作用一直存在一种模糊的认知。总觉得统计学离我这个做实验的有些遥远，更多的是数学系或生物统计系同学的领域。然而，这本书彻底改变了我的看法。它以极其生动和引人入胜的方式，展示了统计学如何成为生命科学研究不可或缺的强大工具。书中并没有罗列枯燥的公式，而是通过大量的实际案例，比如如何从海量基因数据中挖掘出有价值的生物标记物，如何评估一种新药的疗效是否显著，如何预测疾病的发生风险等等，来阐释统计学的应用价值。更重要的是，它毫不吝啬地分享了如何利用 R、SPSS、SAS 等强大的统计软件来实现这些分析。我尤其喜欢书中关于数据可视化部分的讲解，它教会了我如何用图表清晰地展示复杂的实验结果，这对于我撰写科研论文和进行学术交流有着极大的帮助。这本书就像一位循循善诱的导师，不仅教会了我“术”，更让我理解了“道”，让我对生命科学研究中的统计学应用有了全新的认识。

评分☆☆☆☆☆

我非常欣赏这本书在软件选择上的务实性。作为一名在实验室工作的技术员，我深知理论知识固然重要，但最终还是要落到实际操作上。市面上很多关于统计学的书籍，要么过于强调数学理论，让非数学专业背景的读者望而却步；要么只介绍软件的基本功能，缺乏深入的统计学原理支撑。而《常用统计软件在生命科学中的应用》则恰好填补了这一空白。它选择了 R、SPSS、SAS 等在生命科学研究领域被广泛使用的软件，并以非常易懂的方式讲解了它们的核心功能及其背后的统计学原理。书中提供了大量的代码片段和截图，让我在学习过程中能够边看边练，快速上手。例如，对于数据可视化部分，书中不仅展示了如何使用 R 语言绘制各种科研常用的图表（如散点图、箱线图、热图等），还详细解释了不同图表所能传达的信息和适用的场景。这对于我撰写研究报告和发表论文时，能够清晰、有效地展示实验数据至关重要。这本书让我感觉不再是孤军奋战，而是有了可靠的工具和指南来协助我完成科研任务。

评分☆☆☆☆☆

这本书的视角非常独特，它没有将统计学知识割裂开来，而是非常注重统计方法在生命科学各个细分领域的应用，这一点给我留下了深刻的印象。书中针对基因组学、蛋白质组学、流行病学、临床试验等不同研究方向，分别介绍了最常用、最核心的统计分析方法。比如，在基因组学部分，详细讲解了如何利用统计模型来识别与疾病相关的基因位点，如何进行群体遗传学分析；在临床试验部分，则深入剖析了样本量计算、随机化设计、功效分析以及结果的统计推断等关键环节。更让我惊喜的是，书中不仅提供了这些方法的理论基础，还详细演示了如何利用 SPSS 和 SAS 这类专业统计软件实现这些复杂的分析。对于我这样一名即将开展独立研究的博士生来说，书中关于统计效力评估和多重比较校正的讲解尤其宝贵，它帮助我避免了一些常见的统计陷阱，并能够更严谨地解释实验结果。此外，书中还穿插了一些案例分析，通过真实的研究数据来演示统计方法的应用，这使得学习过程更加生动有趣，也让我对统计学在生命科学中的巨大价值有了更直观的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的是让我大开眼界！作为一名对生物信息学领域充满好奇但又缺乏系统学习基础的研究生，我一直苦于找不到一本既能讲解统计学原理，又能结合实际软件操作的入门读物。市面上充斥着过于理论化、晦涩难懂的统计学教材，或是零散的软件操作指南，将它们融会贯通对我来说是一项艰巨的任务。然而，当我翻开《常用统计软件在生命科学中的应用》时，立刻被其清晰的逻辑和循序渐进的讲解所吸引。作者并非直接抛出复杂的公式，而是从生命科学研究中的实际问题出发，比如如何设计实验、如何进行数据收集、如何评估药物疗效、如何分析基因表达差异等等，然后巧妙地引入相应的统计学概念。更重要的是，书中并非纸上谈兵，而是非常具体地演示了如何使用 R、SPSS、SAS 等常用统计软件来解决这些问题。从数据的录入、清洗、整理，到各种常用统计方法的实现，书中都提供了详细的操作步骤和代码示例，并配以直观的图表和分析结果解读。这对我来说简直是及时雨，让我能够将抽象的统计理论与具体的软件应用紧密结合起来，大大提升了学习效率和解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书对于我这样一名来自非统计学专业背景，却需要在工作中处理大量生物数据的人来说，简直是一场及时雨。我曾尝试阅读一些统计学教材，但常常被那些晦涩的数学公式和抽象的概念弄得晕头转向，根本无法将其与实际的生物学研究联系起来。而《常用统计软件在生命科学中的应用》则完全不同，它以一种非常接地气的方式，从生命科学研究中经常遇到的实际问题入手，比如如何分析组学数据，如何评估疾病的风险因素，如何对临床试验结果进行统计推断等等。书中没有回避核心的统计学概念，但将其讲解得非常形象生动，并且立刻引出对应的软件操作。它详细介绍了如何使用 R 语言进行数据预处理、探索性数据分析以及构建各种回归模型，如何运用 SPSS 进行常用统计检验和方差分析，甚至还涉及到了 SAS 在大型数据库分析中的应用。最让我感到惊喜的是，书中对于每种统计方法的适用条件、假设检验以及结果的解读都进行了详细的阐述，让我不仅仅停留在“会操作”的层面，更能理解“为什么这么做”以及“结果意味着什么”。这对我日后独立设计实验和分析数据提供了坚实的基础。