本书分为基本原理和软件实现两部分。基本原理部分系统介绍了生物统计学的原理、方法和过程，内容涵盖统计分析的基础理论和常用方法，统计方法包括描述统计，单变量数据的参数、非参数检验和方差分析，双变量、多变量数据的回归、相关分析和协方差分析，常用试验设计及其统计分析方法，以及聚类分析与判别分析、主成分分析与因子分析等常用多元统计分析方法。软件实现部分系统介绍了各类统计的软件实现方法，包括SPSS软件、R语言实现的方法步骤和结果解读，Excel软件的实现过程。
本书充分考虑了理工类各专业的数据统计分析的要求，统计分析方法普遍适用于各专业领域，可作为各类院校生物、生态、环境、材料、农学、林学、医学、化学、工学等理工类专业本科生和研究生统计学类课程的教材，也可作为相关专业科研工作者进行数据统计分析的工具书。

第1章 绪论
1.1 生物统计学简介
1.2 统计学的常用术语
第2章 数据的描述性分析
2.1 数量性状数据与质量性状数据
2.2 数据的整理与基础分析
2.3 常用统计表与统计图
2.4 数据的特征数
2.5 异常值识别与生物学正常范围的确定
第3章 概率与概率分布
3.1 概率的基础知识
3.2 常见理论分布
3.3 大数定律与中心极限定理
3.4 抽样分布
第4章 假设检验与参数估计
4.1 假设检验的原理
4.2 单个样本的假设检验
4.3 两个样本的差异显著性检验
4.4 参数估计
第5章 方差分析
5.1 方差分析的原理与步骤
5.2 单因素方差分析
5.3 多因素方差分析
5.4 方差分析的基本假定与缺失数据估计
第6章 非参数检验
6.1 χ2检验
6.2 独立性检验
6.2 秩和检验
第7章 试验设计及其统计分析
7.1 试验设计的基本原理
7.2 检验主效应的试验设计
7.3 检验主效应和互作的试验设计
7.4 特殊试验设计
7.5 抽样设计
第8章 一元回归与相关分析
8.1 回归和相关的基本概念
8.2 一元回归
8.3 一元相关
第9章 协方差分析
9.1 协方差分析的基本原理
9.2 单向分组资料的协方差分析
9.3 两向分组资料的协方差分析
9.4 协方差分析的作用
第10章 多元回归与相关分析
10.1 矩阵知识回顾
10.2 多元线性回归
10.3 多元相关分析
第11章 聚类分析与判别分析
11.1 聚类分析
11.2 判别分析
第12章 主成分分析与因子分析
12.1 主成分分析
12.2 因子分析
第13章 生物统计软件实现—SPSS方法
13.1 SPSS简介
13.2 描述性分析
13.3 假设检验与参数估计
13.4 非参数检验
13.5 方差与协方差分析
13.6 回归分析
13.7 相关分析
13.8 聚类分析与判别分析
13.9 主成分分析与因子分析
第14章 生物统计软件实现——R方法
14.1 R应用基础
14.2 描述性分析
14.3 假设检验与参数估计
14.4 非参数检验
14.5 方差与协方差分析
14.6 回归分析
14.7 相关分析
14.8 聚类分析与判分析
14.9 主成分分析与因子分析
第15章 生物统计软件实现——Excel方法
15.1 数据的描述性分析
15.2 统计推断和χ2检验
15.3 方差分析
15.4 一元回归与相关分析
15.5 多元回归与相关分析
附录
附录A 正态分布累积函数值
附录B 正态分布临界值(uα)表(双尾)
附录C t分布分位数表(双侧)
附录D χ2分布临界值表(右尾)
附录E F分布临界值表(右尾)
附录F Duncan检验SSR值表
附录G S-N-K及Tukey检验q值表
附录H Mann—Whitney U检验用临界值表
附录I Kruskal—Wallis秩和检验临界值表
附录J 相关系数R(r)临界值表
附录K Spearman秩相关系数检验临界值表
附录L SPSS常用概率函数
附录M R软件常用概率函数
附录N Excel生物统计常用函数
参考文献