分子生物学方差分析它有什么作用和意义 在研究群体62616964757a686964616fe78988e69d8331333339653733遗传结构时，F-statistics 是广泛采用的模型.但在应用中有一些问题，随着近些年来DNA 分子数据在群体遗传学研究中日益受到重视，F2statistics 也被广泛地应用到各DNA 分子标记中，如SSR、ISSR、RAPD、AFL P 等，但针对其中的显性标记如ISSR、RAPD、AFL P，Fstatistics 的应用则需要一定的前提与假设.另外，在Fstatistics 中，没有考虑等位基因(单倍型)之间的差异程度，而这种差异实际上是分子进化的结果.为此，一些对分子进化提出假设的方法被应用到群体遗传结构的研究中，但这些假设往往因具体的研究而不同.为此，Excoffier发展出了一种分子方差分析(Analysis of Molecular Variance，AMOVA)方法，通过估计单倍型(含等位基因)或基因型之间的进化距离，进行遗传变异的等级剖分，并提出了与Fstatistics 类似的Φstatistics 等方法来有效地度量亚群体的分化.对近年来在遗传多样性和群体遗传结构研究中大量应用的RAPD、ISSR、AFL P 技术，AMOVA 方法受到广泛的欢迎.AMOVA 分析引入进化距离(evolutionary distance)来度量并计算单倍型(或基因型，下同)间的差方(δ2)，十分巧妙地避开了分子数据不便于直接计算离差方的问题。.
（2）应用协方差分析方法进行数据统计分析的研究。（2000字左右） 在问题提出部分需要说明协变量 1.协变量的第一个要求，必须是连续数值型变量。2.协变量的定义是指那种在实验设计的时候，会对实验结果造成影响，但是又无法在实验之初就排除掉的混杂干扰变量。3.例如，某机构想研究A药物和B药物对小白鼠体重的影响情况，因此选择20只体重一致的白鼠做实验，10只用A药物，另外10只用B药物，1周之后观察这20只白鼠的体重变化情况。这个实验看起来很完美，但是忽略了一个关键，就是这20只白鼠的进食量是不一致的，且在实验之初也无法筛选出进食量完全一致的20只白鼠，换句话说，1周之后白鼠的体重不仅仅来源于AB药物的影响，还来源于小白鼠进食量的影响。基于此种情况，白鼠的进食量，会对实验结果造成干扰，且在实验的过程又无法排除这种干扰，那么小白鼠的进食量就是本次实验的协变量。4.以上是对协变量的实际意义解释，就是无法排除的混杂干扰变量就是协变量。但是仅仅满足这个要求，是不够的，协方差分析还从数据分析模型的角度对协变量有要求。这个要求主要有三个：协变量和因变量之间必须要有线性关系，借用上一部分的例子，就是白鼠进食量和白鼠体重之间必须要有线性关系。这个线性关系在各个组都是成立的。即A药物组的白鼠进食量和A药物组白鼠的体重之间必须。
在统计学中，方差分析表如何填？
