Practical Statistics for Field Biology pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wiley

作者:Jim Fowler

出品人:

页数:272

译者:

出版时间:1998-08-13

价格:GBP 19.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780471982968

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• Biology
• Paperback
• 2015
• 统计学
• 生物学
• 田野生物学
• 统计分析
• 生态学
• 数据分析
• 实验设计
• 生物统计
• 研究方法
• 科学研究

《野外生物学实践统计学》—— 洞察自然，解锁数据背后的生命奥秘 作为一名野外生物学家，你是否曾站在一片生机勃勃的土地上，面对无数有趣的现象，心中充满了探索的渴望？你是否曾采集了宝贵的样本，记录了详细的数据，却感到这些数字如同沉默的宝藏，难以解读其深层的含义？你是否渴望将严谨的科学方法融入到野外工作中，让你的观察与发现更具说服力，为保护和理解生命世界提供坚实的基础？ 《野外生物学实践统计学》正是为你量身打造的一本指南。它并非一本枯燥乏味的理论堆砌，而是深入浅出的实践工具书，旨在赋能每一位投身野外工作的生物学家，掌握利用统计学力量，从纷繁复杂的数据中提炼出有价值的科学洞察。本书将带领你穿越统计学的迷雾，让你看到数据如何成为你探索自然的得力助手，如何帮助你揭示生命的规律，理解生态系统的运作，并为生物多样性保护做出更明智的决策。 本书核心价值：从野外到实验室，数据驱动的科学研究 本书的核心理念在于，统计学并非遥不可及的高深学问，而是野外生物学研究中不可或缺的语言。我们生活在一个充满变数和不确定性的世界，而统计学正是我们理解和量化这些变数、解释不确定性的最佳工具。无论你是研究动物的行为模式、植物的种群动态、微生物群落的分布，还是评估环境变化对生态系统的影响，统计学都能为你提供严谨的框架和可靠的方法。 《野外生物学实践统计学》将统计学的概念与野外生物学研究的实际场景紧密结合，让你在学习理论的同时，能够立即将其应用于你正在进行的科研项目。本书的目标是让你做到： 清晰地设计你的研究： 从研究问题的提出，到如何合理抽样，再到如何选择合适的实验设计，本书将指导你如何通过统计学的视角，让你的研究从一开始就具有科学性和可行性。你将学会如何避免常见的实验设计陷阱，确保你的数据收集过程能够为你提供最有用的信息。 有效地处理和分析数据： 面对成堆的野外数据，你将不再感到无从下手。本书将为你介绍各种常用的数据整理、清洗和可视化技术，让你能够清晰地呈现你的数据，并从中发现初步的模式和趋势。 掌握核心的统计分析方法： 本书将系统地讲解野外生物学研究中最常用、最实用的统计学方法。我们将从描述性统计学出发，帮助你理解数据的分布特征，例如均值、方差、标准差等。然后，我们将深入到推断性统计学，教你如何进行假设检验，例如t检验、方差分析（ANOVA）等，以判断不同组别之间是否存在显著差异。你还将学习到如何进行回归分析，探究变量之间的关系，例如环境因素与物种丰度之间的关系，或者不同物种之间的相互作用。 理解和解读统计结果： 统计分析的结果并非一串冰冷的代码或数字，而是对自然现象的科学解释。本书将指导你如何正确地理解p值、置信区间等统计量，如何避免过度解读或错误解读统计结果，从而得出可靠的科学结论。 自信地沟通你的研究发现： 科学研究的最终目的是传播知识。本书将帮助你掌握如何清晰、准确地将你的统计分析结果呈现给同行、决策者以及公众，确保你的研究成果能够被理解和应用。 本书内容概览：循序渐进，全面覆盖 《野外生物学实践统计学》的内容设计遵循循序渐进的原则，确保即使是统计学新手也能轻松入门，并逐步掌握更高级的分析技术。 第一部分：统计学基础与野外研究设计 统计学在野外生物学中的角色： 为什么统计学对野外研究如此重要？它如何帮助我们理解自然世界的复杂性？ 研究问题的界定与假设的建立： 如何将生物学问题转化为可检验的统计假设？ 采样方法与设计： 随机抽样、分层抽样、系统抽样……哪种方法最适合你的研究？如何设计有效的样地和样带？ 实验设计原则： 对照组、重复、随机化——如何设计能最大程度减少偏差的研究？ 数据类型与测量尺度： 区分定性数据和定量数据，以及它们在统计分析中的不同处理方式。 第二部分：描述性统计学：描绘数据的全貌 数据的整理与可视化： 频数分布表、直方图、箱线图、散点图——用图形语言讲述数据的故事。 集中趋势的度量： 均值、中位数、众数——如何选择最能代表数据的中心值？ 离散程度的度量： 方差、标准差、变异系数——了解数据的分散程度与变异性。 概率分布及其在生物学中的应用： 正态分布、泊松分布等——理解自然现象的随机性。 第三部分：推断性统计学：从样本推向总体 参数估计与置信区间： 如何利用样本信息推断总体的真实参数？ 假设检验的基本原理： 原假设、备择假设、显著性水平、p值——如何判断观测到的差异是否具有统计学意义？ 单样本t检验： 检验单个样本均值是否与已知值有显著差异。 独立样本t检验： 比较两个独立组别的均值是否存在显著差异，例如比较不同栖息地物种丰富度。 配对样本t检验： 比较同一组别在不同处理或时间点上的差异，例如比较处理前后的生物指标。 单因素方差分析（One-way ANOVA）： 比较三个或三个以上独立组别的均值是否存在显著差异，例如比较不同施肥措施对植物生长量的影响。 多因素方差分析（Factorial ANOVA）： 探究多个因素及其交互作用对响应变量的影响，例如研究光照强度和土壤湿度对植物产量的联合影响。 第四部分：关联性分析：探寻变量间的关系 相关性分析： 皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数——量化两个变量之间的线性或单调关系。 简单线性回归： 预测一个变量基于另一个变量的值，例如根据降雨量预测植物生长。 多元线性回归： 建立多个自变量与一个因变量之间的线性关系模型，例如预测种群数量受到多种环境因素的影响。 逻辑回归： 预测二分类结果的概率，例如预测某种生物是否会出现在某个特定生境。 第五部分：高级统计主题与软件应用 非参数检验： 当数据不满足参数检验的假设时，如何进行有效的统计推断？例如Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis检验。 时间序列分析简介： 如何分析随时间变化的生态数据，例如物种数量的季节性变化。 空间统计学简介： 如何分析地理空间上具有依赖性的数据。 常用统计软件介绍与应用： R语言、SPSS、Excel等，本书将提供实际操作指导，让你能够熟练运用这些工具进行数据分析。 统计报告的撰写： 如何清晰、规范地呈现你的统计分析过程和结果。 本书特色：实用、易懂、贴近野外实践 丰富的实例： 本书中的所有概念和方法都配以真实的野外生物学案例，让你能够清晰地看到统计学如何在实际研究中发挥作用。从森林生态学的种群估计，到湿地生态学的物种多样性评估，再到海洋生物学的分布模式研究，你将看到统计学无处不在。 循序渐进的学习路径： 概念的引入由浅入深，计算过程清晰明了，避免了过度抽象的数学推导，让你能够专注于理解统计学背后的逻辑和应用。 强调“为什么”和“怎么做”： 本书不仅告诉你“怎么做”统计分析，更重要的是解释“为什么”要这样做，让你真正理解统计方法的原理，从而能够灵活运用，解决遇到的各种问题。 注重数据可视化： 强大的可视化能力是理解和沟通数据的关键。本书将引导你利用图表清晰地呈现你的数据和分析结果。 软件操作指导： 结合主流统计软件，提供实际操作步骤，让你能够立即上手，将所学知识应用于实际数据分析。 谁应该阅读本书？ 《野外生物学实践统计学》适用于： 研究生和本科生： 正在进行野外生物学相关研究的学生，需要掌握统计学方法来处理和分析数据。 野外生物学家和生态学家： 想要提升研究水平，更有效地利用数据来支持其科学发现和结论的科研人员。 环境监测和保护工作者： 需要利用统计学方法评估环境变化、监测物种状况并制定保护策略的专业人士。 对自然充满好奇，希望用科学方法探索自然的爱好者： 即使不是专业背景，本书也能为你提供理解自然世界数据语言的钥匙。 让统计学成为你野外探索的“指南针”与“显微镜” 在浩瀚的自然界中，每一项数据都可能隐藏着关于生命演化、生态平衡、物种适应的宝贵信息。统计学，正是解读这些信息的关键。它能够帮助你从随机的噪声中识别出重要的模式，从有限的观察中推断出普遍的规律，让你的野外工作不再是简单的记录，而是充满洞察力的科学探索。《野外生物学实践统计学》将是你在这场探索旅程中不可或缺的伙伴，它将赋能你，用科学的视角，解锁数据背后的生命奥秘，为理解和保护我们赖以生存的地球家园贡献力量。 准备好踏上这场数据驱动的自然探索之旅了吗？翻开《野外生物学实践统计学》，让严谨的统计学为你打开一扇通往更深层自然理解的大门。

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我曾尝试阅读一些偏向理论的统计书籍来提升自己的定量能力，但往往只坚持了前几章。然而，这本《Practical Statistics for Field Biology》的行文节奏感极佳，它似乎总能在我感到知识点开始变得抽象时，立刻抛出一个具体的、与生物学场景紧密相关的例子来拉回我的注意力。例如，它在讲解主成分分析（PCA）时，不仅仅停留在特征值和特征向量的计算上，而是着重讨论了在物种组成数据中，如何解释主成分得分的生物学意义，以及如何通过双标图（Biplot）来识别驱动群落变异的主要环境梯度。此外，书中对贝叶斯统计方法的引入也处理得非常得当，它没有将贝叶斯方法描绘成一个神秘的“黑箱”，而是将其定位为一种处理先验知识和不确定性的强大补充工具，特别是在样本量极小或监测数据稀缺的濒危物种研究中，提供了非常具有说服力的应用案例。阅读这本书的过程，更像是在跟随一位经验丰富、思路清晰的导师进行一次集中的统计“实地考察”，每一步都走得坚实而有目的性。

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坦白说，我是一个对传统统计学教材感到头疼的人，那些密密麻麻的希腊字母和概率论基础常常让我望而却步，但这本书完全改变了我的看法。它的叙事结构非常巧妙，更像是一本“工具箱”指南，而不是“教科书”。我尤其欣赏它对数据可视化和报告撰写的重视程度，这在很多纯粹侧重模型构建的书籍中常常被忽略。书中花了相当大的篇幅来讨论如何用图表清晰、无歧义地传达统计结果，比如如何选择最恰当的误差条（标准误 vs. 置信区间）来展示生态学数据的变异性，以及如何避免常见的误导性图表陷阱。在处理空间数据，也就是地理信息系统（GIS）与统计的交叉领域时，它提供的建议非常具有前瞻性。它没有深究复杂的空间自相关模型，而是侧重于如何使用 Mantel 检验或距离矩阵分析来初步评估空间格局对观测值的影响，这些都是我们进行栖息地选择和种群扩散研究时绕不开的基础步骤。这本书的价值就在于，它把复杂的统计概念“翻译”成了野外工作者能够理解和应用的行动指南，让我们能更自信地在论文审稿人和项目评估会上捍卫我们的统计结论。

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这本书的深度和广度超出了我的预期，特别是在处理“非正态”和“小样本”数据时的实用技巧方面，简直是救星。我们都知道，野外采集的动物计数、巢穴成功率这类数据，往往呈现出高度的零膨胀或过度分散，硬套传统的 t 检验或 ANOVA 几乎是在浪费时间。这本书非常坦诚地指出了这些局限性，并系统地介绍了广义线性模型（GLMs）及其扩展，特别是泊松回归和负二项回归在计数数据中的应用，并详细解释了如何选择合适的链接函数和误差分布族。对于那些需要进行生存分析（如标记重捕获研究）的读者，书中对 Kaplan-Meier 估计和 Cox 比例风险模型的讲解，虽然没有深入到微积分层面，但对模型假设的检验和结果的生物学解释却做到了鞭辟入里。我特别欣赏它关于“多重比较校正”的讨论，它不仅仅介绍了 Bonferroni 或 Holm 校正，还探讨了在探索性研究中，何时应该更侧重于控制家族错误率，何时应该更侧重于维持检验功效的权衡。这种务实且富有洞察力的指导，让这本书成为了我工作台上不可或缺的参考手册。

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这本《Practical Statistics for Field Biology》的定位简直是为我们这些常年与野外数据打交道的生态学和保护生物学工作者量身定做的。我记得第一次翻开它的时候，最让我印象深刻的就是它并没有一开始就陷入冗长枯燥的数学推导，而是直奔主题，用大量真实的野外调查案例来引导我们理解统计学的核心概念。比如，书中关于物种多样性指数的计算和解释，它没有仅仅停留在 Shannon-Wiener 或 Simpson 指数公式的展示上，而是深入探讨了在不同采样强度和空间尺度下，这些指数的局限性和适用性，甚至还提供了 R 语言的代码片段，让我们能立刻上手处理自己收集的群落数据。对于处理常见的时间序列数据，比如迁徙鸟类的季节性出现频率，作者的处理方法也非常接地气，不仅仅是传统的 ARIMA 模型，还引入了混合效应模型来处理重复测量带来的相关性问题，这在以往的统计学教材中是很难见到的。更不用说，它对“假阳性”和“假阴性”在野外监测中的实际影响进行了深刻的剖析，这对于制定有效的保护策略至关重要。整体而言，这本书的语言风格是那种经验丰富的老前辈在田埂上跟你耳提面命的亲切感，充满了实操指导的智慧，而不是冰冷的理论灌输，让人感觉每学到一个知识点，都能立刻在下一次外业工作中派上用场。

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这本书真正打动我的地方在于它对“假设检验哲学”的探讨，这远远超出了单纯的计算层面。作者花了不少篇幅来讨论统计显著性（p值）与生物学重要性之间的鸿沟，以及如何运用功效分析（Power Analysis）来事前设计出科学合理的采样方案，从而避免因样本量不足而浪费宝贵的外业时间。在设计实验部分，书中对对照组的设置、随机化的必要性以及处理组之间的独立性要求进行了非常细致的阐述，这些都是许多初级研究者在实际操作中容易忽略的“软知识”。对于回归模型，它强调了残差分析的重要性，并图文并茂地展示了异方差性和自相关如何扭曲系数估计的可靠性。更值得称赞的是，书中对“模型选择”的讨论，引入了 AICc 和信息论的视角，教会我们如何在“过度拟合”和“欠拟合”之间找到最佳的平衡点，指导我们选择那个最能简洁解释观察到的生物学现象的模型，而不是仅仅追求最高的 R 方。这本书不仅教会了我们如何计算，更教会了我们如何批判性地思考我们所做的数据分析。

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