2025年大學(xué)《生物統(tǒng)計(jì)學(xué)》專業(yè)題庫——生物統(tǒng)計(jì)學(xué)在城市生態(tài)學(xué)研究中的應(yīng)用考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分）1.在城市綠地生態(tài)服務(wù)功能評估中，研究者測量了不同類型綠地的固碳量（kgC/m2/year）。若要比較公園A（樣地大小1ha）和公園B（樣地大小0.5ha）的平均固碳量是否顯著不同，最適合使用的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法是？A.獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)B.配對樣本t檢驗(yàn)C.單因素方差分析（ANOVA）D.Wilcoxon秩和檢驗(yàn)2.研究者發(fā)現(xiàn)城市鴿子（Columbaliviadomestica）的羽毛長度（mm）與其翼展（cm）之間存在正相關(guān)關(guān)系（r=0.85,p<0.01）。下列關(guān)于該結(jié)果的解釋最不準(zhǔn)確的是？A.羽毛長度越長的鴿子，其翼展通常也越大。B.約有85%的鴿子羽毛長度的變異可以由翼展解釋。C.該相關(guān)性表明長羽毛的鴿子進(jìn)化出了更大的翼展。D.翼展越大，鴿子的飛行能力越強(qiáng)。3.在分析城市不同功能區(qū)（如住宅區(qū)、商業(yè)區(qū)、工業(yè)區(qū)）的空氣PM2.5濃度時(shí)，若要同時(shí)考察多個(gè)因素（如交通流量、建筑高度、綠化覆蓋率）對PM2.5的綜合影響，并識別主要影響因子，最適合使用的統(tǒng)計(jì)方法初探是？A.線性回歸分析B.多元方差分析（MANOVA）C.主成分分析（PCA）D.線性判別分析（LDA）4.一項(xiàng)研究調(diào)查了城市不同樹齡的銀杏（Ginkgobiloba）樹的高冠覆蓋度（%），數(shù)據(jù)呈右偏態(tài)分布。若要描述這些銀杏樹冠覆蓋度的集中趨勢和離散程度，應(yīng)優(yōu)先選用？A.均值和標(biāo)準(zhǔn)差B.中位數(shù)和四分位距（IQR）C.均值和方差D.眾數(shù)和極差5.在城市熱島效應(yīng)研究中，研究者采集了同一時(shí)刻市中心與郊區(qū)多個(gè)站點(diǎn)的氣溫?cái)?shù)據(jù)。若要分析市中心與郊區(qū)整體氣溫水平是否存在顯著差異，應(yīng)采用？A.相關(guān)分析B.獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)C.配對樣本t檢驗(yàn)D.單因素方差分析6.研究者試圖確定哪些環(huán)境因子（如土壤pH、含水量、光照強(qiáng)度）能最好地預(yù)測城市土壤中某指示植物（如苔蘚）的物種豐富度。在變量眾多且可能存在多重共線性時(shí)，初步篩選和降維的方法是？A.線性回歸B.逐步回歸C.因子分析D.聚類分析7.比較三種不同城市綠化管理措施對土壤侵蝕控制效果（侵蝕模數(shù)t/(ha·year)），實(shí)驗(yàn)在相同條件下進(jìn)行。若觀測到三個(gè)處理組的侵蝕模數(shù)數(shù)據(jù)存在顯著差異，后續(xù)的多重比較應(yīng)選擇？A.進(jìn)行所有兩兩比較，不調(diào)整p值B.使用LSD檢驗(yàn)C.使用TukeyHSD檢驗(yàn)D.使用Duncan新復(fù)極差檢驗(yàn)8.在城市鳥類社區(qū)生態(tài)學(xué)研究中，研究者記錄了公園內(nèi)不同功能區(qū)域（林下、草地、水體邊）的物種豐富度（S）。若要判斷物種豐富度是否存在空間差異，并可視化樣本間的相似性或差異性，可以考慮使用？A.簡單方差分析B.單因素ANOVAC.多維尺度分析（MDS）D.離散選擇模型（DSM）9.一項(xiàng)研究分析了城市噪音水平與居民焦慮評分之間的關(guān)系。研究者采集了噪音暴露組（噪音>70dB）和安靜組（噪音<50dB）的焦慮評分?jǐn)?shù)據(jù)。若兩組樣本量不等，且焦慮評分?jǐn)?shù)據(jù)可能不完全符合正態(tài)分布，比較兩組焦慮平均分差異的穩(wěn)健方法是？A.獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)B.Wilcoxon秩和檢驗(yàn)C.Mann-WhitneyU檢驗(yàn)D.Kruskal-Wallis檢驗(yàn)10.在城市昆蟲多樣性研究中，研究者希望將多個(gè)環(huán)境指標(biāo)（如溫度、濕度、食物豐富度）綜合成一個(gè)單一的綜合環(huán)境質(zhì)量指數(shù)。這種將多個(gè)定量變量轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個(gè)不相關(guān)綜合因子的方法稱為？A.因子分析B.主成分分析C.聚類分析D.回歸分析二、填空題（每空2分，共20分）1.假設(shè)檢驗(yàn)中，第一類錯(cuò)誤（α）指的是__________的概率，即拒絕了實(shí)際上正確的原假設(shè)。2.在城市綠地光照研究中，要分析不同樹冠密度（低、中、高）對草地understory植物光合速率的影響，應(yīng)設(shè)置__________重復(fù)測量，并使用__________進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。3.若研究發(fā)現(xiàn)城市交通噪音與鳥類鳴唱頻率呈負(fù)相關(guān)，則在控制其他因素后，可以推斷__________噪音水平的區(qū)域，鳥類鳴唱頻率傾向于__________。4.描述數(shù)據(jù)集中趨勢時(shí)，若數(shù)據(jù)呈對稱分布且無異常值，均值通常比中位數(shù)更__________代表性；若數(shù)據(jù)呈偏態(tài)分布，中位數(shù)通常比均值更__________代表性。5.在進(jìn)行相關(guān)性分析前，應(yīng)首先檢查兩個(gè)變量是否滿足__________假設(shè)，否則相關(guān)性分析結(jié)果可能不可靠。6.多元統(tǒng)計(jì)分析中，主成分分析（PCA）主要用于__________，而聚類分析（CA）主要用于__________。7.分析城市不同功能區(qū)（如住宅、商業(yè)、工業(yè)）土壤重金屬（如鉛、鎘、汞）的平均濃度是否存在差異，應(yīng)使用__________進(jìn)行檢驗(yàn)。8.對于分類變量（如植被類型：喬木林、灌叢、草地）與分類變量（如污染等級：低、中、高）之間關(guān)系的研究，可以使用__________分析來檢驗(yàn)兩者是否獨(dú)立。9.在城市熱島研究中，使用地理信息系統(tǒng)（GIS）結(jié)合氣溫?cái)?shù)據(jù)和街道網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，分析街道幾何形狀對局部微氣候的影響，屬于__________統(tǒng)計(jì)分析的范疇。10.設(shè)想一項(xiàng)研究比較了城市內(nèi)三種不同交通方式（公交、地鐵、自駕）通勤者的平均心理壓力得分。若三種交通方式下得分?jǐn)?shù)據(jù)均不符合正態(tài)分布，且希望了解哪一種交通方式的心理壓力得分最低，可以考慮使用__________檢驗(yàn)。三、簡答題（每題5分，共15分）1.簡述假設(shè)檢驗(yàn)中“p值小于0.05”這一結(jié)果的統(tǒng)計(jì)意義和非統(tǒng)計(jì)意義。指出僅憑p值小于0.05就能得出結(jié)論的潛在問題。2.解釋什么是統(tǒng)計(jì)顯著性與實(shí)際顯著性（效應(yīng)量）的區(qū)別？為什么在生態(tài)學(xué)研究中，除了關(guān)注p值，還應(yīng)該報(bào)告效應(yīng)量？3.在城市生態(tài)學(xué)研究中，常用的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)有哪些？簡述隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)的原理及其優(yōu)點(diǎn)。四、分析題（每題7.5分，共15分）1.某研究者調(diào)查了城市公園內(nèi)甲、乙、丙三種優(yōu)勢鳥類的種群密度（只/ha），在三個(gè)不同季節(jié)（春季、夏季、秋季）進(jìn)行了采樣。數(shù)據(jù)初步分析顯示，三種鳥類密度數(shù)據(jù)均近似服從正態(tài)分布，且方差齊性。研究者希望了解：（1）三種鳥類在三個(gè)季節(jié)的種群密度是否存在總體差異？（2）若存在差異，進(jìn)一步比較甲、乙兩種鳥類在不同季節(jié)的密度差異是否顯著？（請分別說明應(yīng)使用哪些統(tǒng)計(jì)方法，并簡要說明理由。）2.研究者測量了城市不同區(qū)域（老城區(qū)、新區(qū)、工業(yè)區(qū)）土壤中的重金屬鉛（Pb）含量（mg/kg）以及相應(yīng)的植被生物量（g/m2）。研究者假設(shè)土壤Pb含量會影響植被生物量。數(shù)據(jù)初步分析顯示，土壤Pb含量數(shù)據(jù)呈偏態(tài)分布，而植被生物量數(shù)據(jù)近似正態(tài)分布。請回答：（1）如果要分析土壤Pb含量與植被生物量之間是否存在線性關(guān)系，應(yīng)選擇哪種相關(guān)性或回歸分析方法？為什么？（2）如果研究者更關(guān)心土壤Pb含量超過某個(gè)閾值（如100mg/kg）對植被生物量的影響，應(yīng)如何設(shè)計(jì)統(tǒng)計(jì)分析？試卷答案一、選擇題1.A2.C3.C4.B5.B6.C7.C8.C9.B10.B二、填空題1.拒絕了實(shí)際上正確的原假設(shè)2.隨機(jī)；單因素方差分析（ANOVA）3.高；低4.更；更5.線性6.數(shù)據(jù)降維與綜合；樣本分類或分組7.單因素方差分析（ANOVA）8.卡方（χ2）檢驗(yàn)9.空間統(tǒng)計(jì)10.Kruskal-Wallis檢驗(yàn)三、簡答題1.統(tǒng)計(jì)意義：p值小于0.05表示在原假設(shè)（例如，兩組無差異）為真的情況下，觀察到當(dāng)前樣本結(jié)果或更極端結(jié)果的概率小于5%。它衡量的是結(jié)果的統(tǒng)計(jì)顯著性或偶然性。非統(tǒng)計(jì)意義：p值小并不直接表示原假設(shè)為假，也不表示效應(yīng)大小、結(jié)果的實(shí)際重要性或理論意義。它不能證明發(fā)現(xiàn)是真實(shí)的或具有實(shí)踐價(jià)值的。潛在問題：僅憑p值小于0.05就下結(jié)論，可能忽略樣本量大小的影響（小樣本易得p值小，但效應(yīng)可能微弱），忽略效應(yīng)量的大小，忽略研究背景和先驗(yàn)知識，甚至可能導(dǎo)致第一類錯(cuò)誤（錯(cuò)誤地拒絕了真假設(shè)）。2.區(qū)別：統(tǒng)計(jì)顯著性（p值）關(guān)注的是結(jié)果發(fā)生的偶然性，即結(jié)果是否可能是隨機(jī)誤差導(dǎo)致的。p值小意味著結(jié)果不太可能是偶然發(fā)生的。實(shí)際顯著性（效應(yīng)量）關(guān)注的是結(jié)果的大小或強(qiáng)度，即發(fā)現(xiàn)的效果在現(xiàn)實(shí)世界中的實(shí)際重要性或影響力。原因：在生態(tài)學(xué)研究中，一個(gè)統(tǒng)計(jì)上顯著的效應(yīng)可能非常微小，在實(shí)際生態(tài)過程中可能沒有重要意義（例如，某種處理使生物量增加了0.1g/m2，p<0.05，但這個(gè)增量在生態(tài)系統(tǒng)中可能無關(guān)緊要）。反之，一個(gè)效應(yīng)量很大但p值因樣本量不足而大于0.05的效果，可能具有重要的生態(tài)學(xué)啟示。因此，報(bào)告效應(yīng)量（如Cohen'sd,R2,效應(yīng)大?。┠芨?、更準(zhǔn)確地反映研究結(jié)果的實(shí)際價(jià)值和生態(tài)學(xué)意義，補(bǔ)充p值無法提供的信息。3.常用設(shè)計(jì)：完全隨機(jī)設(shè)計(jì)、隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)、析因設(shè)計(jì)、交叉設(shè)計(jì)等。隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)原理：將實(shí)驗(yàn)單元（如樣地、植株）按某個(gè)或某些非實(shí)驗(yàn)因素（區(qū)組因素，如土壤類型、海拔、不同處理前的初始狀態(tài)）分成若干組（區(qū)組），確保每個(gè)處理在每個(gè)區(qū)組中隨機(jī)分配。這樣可以控制區(qū)組因素帶來的變異，減少實(shí)驗(yàn)誤差，提高對處理效應(yīng)估計(jì)的準(zhǔn)確性。優(yōu)點(diǎn)：相比完全隨機(jī)設(shè)計(jì)，能更有效地控制已知來源的變異（區(qū)組效應(yīng)），從而獲得更精確的處理效應(yīng)估計(jì)，提高統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的功率（檢測到真實(shí)效應(yīng)的能力）。四、分析題1.(1)方法與理由：*方法：應(yīng)使用單因素方差分析（ANOVA）。*理由：研究目的是比較三個(gè)不同因素（鳥類種類：甲、乙、丙）在同一個(gè)次要因素（季節(jié)）下的總體水平（種群密度）是否存在差異。數(shù)據(jù)滿足正態(tài)分布和方差齊性的前提。ANOVA能檢驗(yàn)三個(gè)鳥類種群的密度總體均值是否相等。*后續(xù)分析：*方法：若ANOVA結(jié)果顯著，應(yīng)進(jìn)行多重比較（post-hoctest），例如使用TukeyHSD檢驗(yàn)。*理由：ANOVA顯著僅表明至少存在兩個(gè)群體的均值不等，需要進(jìn)一步確定是哪些群體之間存在差異。TukeyHSD檢驗(yàn)可以對所有組合進(jìn)行兩兩比較，并控制家族誤差率，適用于比較多個(gè)組均值。*針對甲、乙在不同季節(jié)的比較：*方法：可以使用雙因素方差分析（FactorialANOVA）或兩個(gè)單因素ANOVA（分別對甲、乙進(jìn)行季節(jié)間的ANOVA）。*理由：若關(guān)心甲、乙兩種鳥類密度隨季節(jié)的變化，以及這種變化是否因鳥類種類而異，雙因素ANOVA（一個(gè)因素是鳥類種類，一個(gè)因素是季節(jié)，包含交互作用項(xiàng)）更為合適。它可以檢驗(yàn)季節(jié)效應(yīng)、鳥類種類效應(yīng)以及兩者交互作用對密度的影響。2.(1)方法與理由：*方法：應(yīng)選擇Spearman秩相關(guān)分析。*理由：土壤Pb含量數(shù)據(jù)呈偏態(tài)分布，不滿足線性回歸對自變量（土壤Pb含量）的正態(tài)性假設(shè)。Spearman秩相關(guān)是一種非參數(shù)方法，它基于數(shù)據(jù)ranks（秩次）計(jì)算相關(guān)系數(shù)，適用于非正態(tài)分布、偏態(tài)分布或等級數(shù)據(jù)，可以衡量兩個(gè)變量之間單調(diào)關(guān)系的強(qiáng)度和方向。*替代方法（若數(shù)據(jù)經(jīng)過變換后仍不滿足）：如果對Pb含量進(jìn)行對數(shù)變換或平方根變換后數(shù)據(jù)仍不近似正態(tài)分布，可以考慮使用Kendall'stau-b相關(guān)系數(shù)，它也是基于秩次的非參數(shù)方法。*不使用方法：不應(yīng)直接使用Pearson線性相關(guān)分析，因?yàn)镻b含量數(shù)據(jù)不滿足正態(tài)分布假設(shè)，可能導(dǎo)致結(jié)果不準(zhǔn)確。普通的一元線性回歸分析同樣不適用，除非Pb含量數(shù)據(jù)滿足正態(tài)分布且關(guān)系為線性。*注意：植被生物量數(shù)據(jù)近似正態(tài)分布是線性回歸或Pearson相關(guān)分析的必要條件之一，但對于非參數(shù)相關(guān)分析（如Spearman）則不是必需的。(2)方法與理由：*方法：可以使用單因素方差分析（ANOVA）或Kruskal-Wallis檢驗(yàn)。*理由：研究者關(guān)注的是土壤Pb含量超過某個(gè)閾值（例如，>100mg/kg）對