科学实验，是指根据一定目的，运用一定的仪器、设备等物质手段，在人工控制的条件下，观察、研究自然现象及其规律性的社会实践形式。是获取经验事实和检验科学假说、理论真理性的重要途径。它不仅包括仪器、设备、实验的物质对象，还包括背景知识、理论假设、数据分析、科学解释，以及实验者之间的协商、交流和资金的获取等相关社会因素。其性质不只是物质性的，还是文化性的和社会性的。
通常把对物理特性的检验称为物理检验对化学性质或组成的检验称为化学检验或简称化验。检验一般有破坏性检验和非破坏性检验，前者只能从整体中取样进行抽查，然后用数理统计方法推定整体的情况后者可对整体进行逐个检查。从被检对象的类别考虑，人们又常将它分为半成品检验、成品检验或商品检验等。
也指用工具、仪器或其它分析方法检查各种原材料、半成品、成品是否符合特定的技术标准、规格的工作过程。
对产品或工序过程中的实体,进行度量,测量,检查,和实验分析,并将结果与规定值进行比较和确定是否合格所进行的活动。
生物统计学是生物数学中最早形成的一大分支，它是在用统计学的原理和方法研究生物学的客观现象及问题的过程中形成的，生物学中的问题又促使生物统计学中大部分基本方法进一步发展。生物统计学是应用统计学的分支，它将统计方法应用到医学及生物学领域，对于生物医学领域科研人员及在读学生，理解好统计学的基本方法及原理，才能真正准确的运用统计学的方法分析解释科研数据，得出更令人信服的结论，本系列专题将配合统计开源工具R语言系统介绍统计学在生物医学领域的原理及用法。
大数定律：重要实验测试足够多，样本均值就会趋近于总体的期望值。
中心极限定理：许多小的随机因素的叠加总会使总体的分布趋近于正态分布；不管总体分布是什么，只要样本量足够大，就可以把样本的均值视为服从正态分布。
数据分布情况
离散型变量：
吸烟情况
列表
饼图
两个变量之间的关系
两个连续变量（身高体重）：
散点图
一个离散一个连续：
吸烟和身高
检查异常值
变量可归结为名义型、有序型或连续型变量。名义型变量是没有顺序之分的类别变量。类别（名义型）变量和有序类别（有序型）变量在R中称为因子（factor）。因子在R中非常重要，因为它决定了数据的分析方式以及如何进行视觉呈现。因子（factor)是R语言中比较特殊的一个数据类型， 它是一个用于存储 的类型，举个例子，从性别上，可以把人分为：男人和女人，从年龄上划分，又可以把人分为：未成年人（<18岁），成年人（>=18）。
R把表示分类的数据称为因子，因子的行为有时像字符串，有时像整数。因子是一个向量，通常情况下，每个元素都是字符类型，也有其他数据类型的元素。因子具有因子水平（Levels），用于限制因子的元素的取值范围，R强制：因子水平是字符类型，因子的元素只能从因子水平中取值，这意味着，因子的每个元素要么是因子水平中的字符（或转换为其他数据类型），要么是缺失值，这是因子的约束，是语法上的规则。
通常情况下，在创建数据框变量时，R隐式把数据类型为字符的列创建为因子，这是因为R会把文本类型默认为类别数据，并自动转换为因子。前面我们在讲数据框时，就有提到。
通过class()函数检查gender列的类，结果是因子类型，而不是字符向量。
可以通过factor()函数创建因子，factor()函数的第一个参数必须是字符向量，通过levels参数显式设置因子水平。
参数注释：
例如，因子sex的值是向量c('f','m','f','f','m')，因子水平是c('f','m')
因子水平规定了 因子取值的范围 ，每一个因子，都包含因子水平的信息，例如，打印gender列，可以看到因子的元素和水平：
该因子中的每个值都是一个字符串，它们被限制为“f”、“m”和缺失值（NA）。如果把其他字符串添加到gender列中，R会抛出警告消息，并把错误赋值的元素设置为NA，例如：
因子水平，可以通过函数levels(factor)来查看：
水平的级数，相当于level的长度，可以由nlevels函数查询到：
使用factor函数创建因子，可以使用labels参数为每个因子水平添加标签，labels参数的字符顺序，要和levels参数的字符顺序保持一致，例如：
通常情况下，因子一般是无序的，这可以通过is.ordered()函数来验证：
因子的顺序，实际上是指因子水平的顺序，有序因子的因子水平是有序的。在特殊情况下，有些因子的水平在语义上大于或小于其他水平，R支持按顺序排列的因子，使用ordered函数，或通过给factor函数传入order=TRUE参数，把无序因子转换为有序的因子。
ordered()函数不能指定特定因子水平的顺序，通常情况下，因子中先出现的水平小于后出现的水平。例如，通过ordered函数把sex因子转换为有序的因子：
通过factor函数创建有序因子，通过levels指定因子的顺序。
因子的顺序，其实是因子水平的顺序，我们可以通过levels，使现有的因子按照指定的因子水平来排序。
例如，把heights数据框的gender，按照指定的levels，转换成有序因子：
在数据清理时，可能需要去掉与因子水平对应的数据，通常情况下，需要删除未使用的因子水平，可以使用droplevels函数，它接受因子或是数据框作为参数。
如果x是数据框，那么把数据框中未使用的因子删除。
在数据清理中，有时需要把因子转换为字符，通常情况下，使用as.character()函数，把因子转换为字符串：
使用as.numeric()或as.integer()函数可以把因子转换成对应的整数.
函数 cut() 能够把数值变量切成不同的块，然后返回一个因子.
参数注释：
例如，把身高数据，按照指定的切割点向量分割：
当需要把因子转换为有序因子时，要注意因子水平的顺序.
