2025年大学《生物统计学》专业题库- 生物统计学中的生态学数据分析研究

2025年大学《生物统计学》专业题库——生物统计学中的生态学数据分析研究考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题1.在进行生态学实验设计时，为了减少系统误差并提高处理间的可比性，通常采用哪种设计方法？A.完全随机设计B.随机区组设计C.析因设计D.正交设计2.某研究者测得不同森林类型下某种鸟类的平均栖息密度，数据呈现明显的偏态分布且存在异常高值。在比较不同森林类型平均密度是否存在显著差异时，应优先考虑使用哪种检验方法？A.单因素方差分析（ANOVA）B.Kruskal-WallisH检验C.Mann-WhitneyU检验D.t检验3.当需要分析多个环境因子（如温度、湿度、光照）对群落多样性指数的综合影响时，最适合使用的多元统计方法是？A.多元回归分析B.典型对应分析（CCA）C.主成分分析（PCA）D.聚类分析4.某生态学家采集了同一湖泊不同深度（0m,5m,10m,15m,20m）的水样，测量浮游植物丰度。若要分析深度对丰度是否存在影响，且初步判断丰度数据可能不满足正态性假设，应选择？A.单因素方差分析B.单因素方差分析配合Duncan多重比较C.Kruskal-WallisH检验D.双因素方差分析5.在生态学研究中，当需要判断两个连续变量（如物种丰度与环境因子）之间是否存在线性或非线性关系，且不假设数据服从正态分布时，应使用？A.Pearson相关系数B.Spearman秩相关系数C.Mantel检验D.Kendall'sW6.对于两个物种在空间上的分布模式，若要检验其中一个物种的分布是否与其自身过去的位置相关（即空间自相关性），常使用的统计量是？A.Pearson相关系数B.Moran'sIC.Mantel检验D.Kruskal-WallisH检验7.分析多个样地中物种组成的差异，目的是发现样地间的分组结构或揭示环境与群落的关联，最适合使用？A.聚类分析B.主成分分析C.典型对应分析D.因子分析8.当生态学研究的数据是计数数据（如单位面积内的物种数量），且计数数据稀疏（很多值为0）时，拟合泊松回归模型比普通线性回归模型更合适，原因在于？A.泊松回归能处理连续型响应变量B.泊松回归能自动处理数据中的多重计数问题C.泊松回归假设数据服从对数正态分布D.泊松回归允许自相关9.某研究者想比较两种不同捕捞方法对鱼类群落结构的影响，选取了10个样方，每个样方随机分配一种捕捞方法。分析两种方法处理后群落多样性指数（H')差异的恰当方法是？A.配对样本t检验B.独立样本t检验C.Wilcoxon符号秩检验D.Mann-WhitneyU检验10.在进行多元统计分析时，若数据矩阵包含环境变量和物种变量，希望通过环境变量来解释物种变量的变异，最常用的方法是？A.聚类分析B.因子分析C.典型对应分析D.主成分回归二、填空题1.生态学数据常具有时空异质性，这意味着同一地点不同时间测量值可能相关，同一时间不同地点测量值也可能相关。在分析这类数据时，需要考虑__________，避免得出错误的统计结论。2.对于稀疏的生态学数据（如物种出现/不出现，或计数多为0），常用的数据变换方法包括__________和__________，目的是使其更接近正态分布或满足其他统计方法的前提假设。3.广义线性模型（GLM）是普通线性回归的扩展，它允许响应变量服从__________分布、__________分布或二项分布等非正态分布，并能处理分类解释变量。4.当使用方差分析（ANOVA）处理多因素实验数据时，如果因素间存在交互作用，通常需要先进行__________分析，再进行主效应的判断。5.空间自相关分析有助于揭示生态学格局的形成机制。Moran'sI指数的取值范围通常在__________之间，正值表示空间正相关性，负值表示空间负相关性。6.在进行生态学数据分析前，对所有变量进行可视化探索非常重要，常用的图形包括__________（显示分布）、__________（显示两变量关系）和__________（显示样本分组或空间格局）。7.对于一个包含多个物种和环境因子的数据矩阵，若想减少变量维数并保留主要变异信息，同时解释物种与环境之间的关系，可以采用__________或__________方法。三、简答题1.简述选择参数检验（如t检验、ANOVA）与非参数检验（如Mann-WhitneyU、Kruskal-Wallis）的主要区别，并说明在什么情况下倾向于使用非参数检验。2.解释什么是生态统计中的“伪重复”（FalseReplication）问题，并列举至少两种在生态学研究中可能导致伪重复的常见情况。3.简述逻辑回归模型在生态学研究中可以解决哪些类型的问题，并举例说明。四、计算题1.某研究比较了两种不同肥料（A肥和对照B肥）对某草原优势草种生物量（g/m²）的影响，在5个随机选择的样地中分别施用两种肥料，测量得到如下生物量数据（假设数据已检验确认满足方差齐性和正态性假设）：*A肥：8.5,9.2,7.8,10.1,8.9*B肥：6.3,7.5,5.9,7.1,6.8请使用合适的统计方法检验两种肥料处理的生物量是否存在显著差异。2.某研究者调查了5个森林样地中两种食虫鸟（鸟A和鸟B）的丰度（个体数/ha），数据如下：*样地1：鸟A=12,鸟B=8*样地2：鸟A=15,鸟B=10*样地3：鸟A=8,鸟B=5*样地4：鸟A=10,鸟B=7*样地5：鸟A=14,鸟B=9请计算鸟A和鸟B丰度之间的Spearman秩相关系数，并解释其含义（不考虑显著性检验）。五、论述题结合生态学数据的特性，论述在进行生态学数据分析时，为什么选择合适的统计模型至关重要，并举例说明不当选择模型可能导致的问题。试卷答案一、选择题1.B2.B3.B4.C5.C6.B7.A8.B9.D10.C二、填空题1.空间自相关/时间自相关2.对数变换/平方根变换3.泊松/二项4.交互作用5.-1到16.箱线图/散点图/热图7.主成分分析/典型对应分析三、简答题1.参数检验基于数据服从特定分布（通常是正态分布）的假设，利用数据参数（如均值、方差）进行推断；非参数检验不依赖数据分布的具体形式，基于数据的秩或频数进行推断。当数据不满足参数检验的假设（如偏态、存在极端值、样本量过小无法检验假设）时，或对于定序数据，倾向于使用非参数检验。2.伪重复是指统计分析中错误地将其视为独立重复观测值处理的数据，这会高估统计功效或导致错误的结论。常见情况包括：在时间序列分析中未考虑时间依赖性；在空间抽样中未考虑空间自相关性，将空间上邻近的观测值视为独立；重复测量设计中的重复测量项未作处理。3.逻辑回归用于分析分类响应变量（通常是二分类）与一个或多个连续或分类解释变量之间的关系。在生态学中可用于：预测物种是否出现在某个样地（presence/absence）；预测某种生态现象是否发生（如病害发生、栖息地使用）；分析影响物种分布或群落组成的关键因素。四、计算题1.检验两种肥料处理的生物量是否存在显著差异，由于数据满足方差齐性和正态性假设，应使用独立样本t检验。*假设检验：H0：A肥和B肥的生物量均值相等(μA=μB)；H1：A肥和B肥的生物量均值不等(μA≠μB)。*计算t统计量及p值（通常使用统计软件如R,SPSS等完成计算）。根据计算结果，若p值小于显著性水平（如α=0.05），则拒绝H0，认为两种肥料处理的生物量存在显著差异；否则，不拒绝H0。2.计算Spearman秩相关系数（ρ）的步骤：*将鸟A和鸟B的丰度数据分别排序，得到各自的秩次。*计算每一样地对的两变量秩次之差（di）。*计算d_i^2的平方和（Σd_i^2）。*根据公式ρ=1-6*Σd_i^2/(n*(n^2-1))计算ρ的值，其中n为样地数量。*解释：计算得到的Spearman秩相关系数ρ的值介于-1和1之间，表示鸟A丰度与鸟B丰度之间秩次差异的程度和方向。ρ接近1表示正秩次差异大（一种鸟丰度高通常对应另一种鸟丰度高），ρ接近-1表示负秩次差异大（一种鸟丰度高通常对应另一种鸟丰度低），ρ接近0表示秩次差异小（两者之间无明显的单调秩次关系）。五、论述题选择合适的统计模型对于生态学数据分析至关重要，因为：1.模型假设与数据特性匹配：不同的统计模型基于不同的假设（如正态性、方差齐性、独立性）。生态数据往往具有独特的特性（如稀疏性、非正态分布、空间/时间自相关）。若模型假设与数据特性严重不符，会导致推断结果不准确甚至错误。例如，用普通ANOVA分析计数数据会严重偏倚。2.有效揭示生态学机制：合适的模型能更好地捕捉变量间复杂的生态关系（如非线性关系、交互作用、多因素影响）。选择不当的模型（如忽略交互作用）可能掩盖真实的生态模式，或得出误导性的因果推断。例如，使用简单线性回归而忽略了环境因子间的协同作用。3.保证统计推断的有效性：错误的模型选择可能导致错误的假设检验结论（如第一类错误率失控或第二类错误率过高），影响研究结论的可靠性。例如，对非正态数据使用t检验会降低检验效能。4.提高结果的可解释性：基于数据