生物實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)分析：中文版

1　導(dǎo)論
1.1　科學(xué)方法
1.1.1　模式描述
1.1.2　模型
1.1.3　假說(shuō)與檢驗(yàn)
1.1.4　證偽的備擇
1.1.5　統(tǒng)計(jì)分析的角色
1.2　實(shí)驗(yàn)與其他檢驗(yàn)
1.3　數(shù)據(jù)、觀察與變量
1.4　概率
1.5　概率分布
1.5.1　對(duì)變量的描述
1.5.2　統(tǒng)計(jì)值的分布
2　估計(jì)
2.1　樣本和總體
2.2　常用參數(shù)和統(tǒng)計(jì)變量
2.2.1　分布的中心（位置）
2.2.2　離散或變異度
2.3　平均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤差和置信區(qū)間
2.3.1 正態(tài)分布和中心極限定理
2.3.2　樣本平均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤
2.3.3　總體平均數(shù)的置信區(qū)間
2.3.4　總體平均數(shù)置信區(qū)間的解釋
2.3.5　其他統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)誤
2.4　參數(shù)估計(jì)的方法
2.4.1　最大似然法（ML法）
2.4.2　普通最小平方法（OLS）
2.4.3　ML估計(jì)與OLS估計(jì)的比較
2.5　估計(jì)中重復(fù)抽樣的方法
2.5.1　自舉法
2.5.2　“刀切”法
　2.6　貝葉斯推斷則——估計(jì)
2.6.1 貝葉斯推斷的估計(jì)
2.6.2　先驗(yàn)知識(shí)和概率
2.6.3　似然函數(shù)
2.6.4　后驗(yàn)概率
2.6.5　舉例
2.6.6　其他評(píng)論
3　假說(shuō)檢驗(yàn)
　3.1　統(tǒng)計(jì)假說(shuō)檢驗(yàn)
3.1.1　經(jīng)典的統(tǒng)計(jì)假說(shuō)檢驗(yàn)
3.1.2　相關(guān)概率和類型I錯(cuò)誤
3.1.3　單個(gè)總體的假設(shè)檢驗(yàn)
3.1.4　單尾和雙尾檢驗(yàn)
3.1.5　兩個(gè)總體的假設(shè)
3.1.6　參數(shù)檢驗(yàn)及其假設(shè)
　3.2　決策錯(cuò)誤
3.2.1　類型I錯(cuò)誤和類型Ⅱ錯(cuò)誤
3.2.2　不對(duì)稱性和可升級(jí)的決策標(biāo)準(zhǔn)
　3.3　其他檢驗(yàn)方法
3.3.1　穩(wěn)健參數(shù)檢驗(yàn)
3.3.2　隨機(jī)（排列）檢驗(yàn)
3.3.3　基于秩的非參數(shù)檢驗(yàn)
　3.4　多重檢驗(yàn)
3.4.1 問(wèn)題
3.4.2　調(diào)整顯著性水平和／或P值
　3.5　統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)結(jié)果的合并
3.5.1　P值合并
3.5.2　Meta－分析
　3.6　對(duì)統(tǒng)計(jì)假說(shuō)檢驗(yàn)的批評(píng)
3.6.1 與樣本容量和停止規(guī)則的相關(guān)性
3.6.2　樣本空間一未觀測(cè)數(shù)據(jù)的相關(guān)性
3.6.3　P值作為證據(jù)測(cè)度
3.6.4　零假設(shè)一直是假的
3.6.5　任意顯著性水平
3.6.6　統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)的備擇方法
　3.7　貝葉斯假設(shè)檢驗(yàn)
4　數(shù)據(jù)的圖示
　4.1　探索性數(shù)據(jù)分析
　……
5　相關(guān)與回歸
6　多元與復(fù)雜回歸
7　實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和檢驗(yàn)功效分析
8　比較區(qū)組或處理——方差分析
9　多因素方差分析
10　隨機(jī)區(qū)組與簡(jiǎn)單重復(fù)測(cè)量：非重復(fù)的雙因素設(shè)計(jì)
11　裂區(qū)與重復(fù)測(cè)量設(shè)計(jì)：部分嵌套的方差分析
12　協(xié)方差分析
13　廣義線性模型與邏輯斯諦回歸
14　頻數(shù)分析
15　多元變量分析導(dǎo)論
16　多元方差分析與判別分析
17　方成分法和對(duì)應(yīng)分析
18　多維排序和聚類分析
19　結(jié)果的展示
參考文獻(xiàn)