第一章高级田间试验统计方法绪论
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一、农业和生物学领域的科学研究
1、科学研究：是人类认识自然、改造自然、服务社 会的原动力。
2、农业和生物学领域的科学究的作用：它推动了人 们认识生物界的各种规律，促进人们发掘新的农业技 术和措施，从而不断提高农业生产水平，改进人类生 存环境。
3、自然科学的分类： ①是理论科学 ②是实验科学.
4、农业和生物学领域的科学研究主要是实验研究， 实验的方法有两类，一类是抽样调查，另一类是科学 试验。
三、本课程的学习方法：
能否利用所学知识独立进行田间试验设计和对数据进行 统计分析从而得出正确的分析结果是衡量的标准。
（一）本课程比较难学，是因为：
1、理论比较抽象； 2、分析步骤复杂，公式多。
（二）要学好这门课，学习中应掌握以下几点：
1、理解基本概念，弄清基本原理和基本公式，理解公式的含 义和应用条件，不必深究其数学推导；
如：我们研究小麦新品种的产量水平，那么参试 的小麦品种就是试验因素；再比如，我们研究 不同氮肥施用量对玉米产量的影响，那么，氮
（3）试验水平(level)：试验因素按照质或
量分成不同的级别，这些级别就是水平。
如：小麦新品种的产量比较试验中，参加试验的每一 个品种就是一个水平（从质的方面进行划分）；再 如：不同氮肥施用量对玉米产量影响试验中，每一 种施氮量就是一个水平（从量的方面进行划分）。
（4）试验处理（treatment）：试验中每一
个水平即为一个处理。
如：玉米品种比较试验中，参试的每一个品种为一个 水平，称为一个处理。玉米密度试验中，可以从量 的方面分为3000株/亩，3500株/亩，4000株/亩， 4500株/亩和5000株/亩5个水平，又称5个处理。
2、试验方案的分类
按其供试因子数的多少可以区分为以下几类：
（1）单因素试验（single-factor experiment）： 单因素 试验是指整个试验中只研究一个因素的试验。
例如在品种产量比较试验中，试验目的只在于比较各 品种的产量水平，此时，品种是试验的唯一因素， 该试验就是单因素试验。
单因素试验设计简单、目的明确，试验结果易于分析， 其局限性在于不能了解几个因子的相互关系。
多因素试验不仅能研究各因素单独的效应，而且能研 究两个或两个以上因素结合起来的交互作用。
在多因素试验中，各因素都可分为若干不同水平，各 因素的不同水平相互搭配起来，就构成了多因素试验 的各个处理组合。
如甲、乙、丙3个品种与高、中低3种施肥量的二因 素试验中，共有甲高、甲中、甲低、乙高、乙中、 乙低、丙高、丙中、丙低9种处理组合，这样的试验， 除了可以明确两个试验因素的作用外，还可以找出3 个品种对各种施肥量是否有不同反应，进而选出最 优处理组合。多因素试验能够全面地说明问题，其 效率往往高于单因素试验。
（2）多因素试验（multiple-factor or factorial experiment ）： 多因素试验是指在同一试验方案中包 含两个或两个以上的试验因素，各个因素都分为不同 水平，这种试验称为多因素试验。
如：在高产栽培试验中所设计的播期播量试验，该试 验的目的就在于研究某一品种的最佳播期、最佳播量 和最佳的播期播量组合。
二、本课程的主要内容
生物 统计
试验设计
基本原则 方案制定 试验误差来源及控制 小区技术 常用试验设计方法
试验统计的原理 统 计 分 析方法
主要是理论分布和抽 样分布
资料的搜集和整理
数据特征数的计算
统计假设测验
方差分析
回归和相关分析
生物统计学的基本作用：
1、提供整理和描述数据资料的科学方法； 2、提供由样本推断总体的方法； 3、提供通过误差分析以鉴定处理效应的科学方法； 4、提供试验设计的的
（3）综合性试验（comprehensive experiment） 一个因 素的特定水平与另外一个因素的特定水平搭起来形成 一些特定的处理组合。各个因素的各水平不构成平衡 的处理组合。
也是一种多因素试验，但与上述多因素试验不同。综 合性试验中各水平不构成平衡的处理组合，而是将若 干因素的某些水平结合在一起形成少数几个处理组合。
应
P1条件下N简单效 应，其余类推
N的主 要效应
N与P交 互 效应
因素间的交互作用只有在多因素试验中才能反映出来。 互作显著与否关系到主效的实用性。若交互作用不显 著，则各因素的效应可以累加，主效就代表了各个简 单效应。在正互作时，从各因素的最佳水平推论最优 组合，估计值要偏低些，但仍有应用价值。若为负互 作，则根据互作的大小程度而有不同情况。
③互作效应（interaction effect）：指两个因素简单效应间的平均
差异。
它反映一个因素的各水平在另一因素的不同水平中反应不一致的 现象。
水平 N1
P1 10 P2 18
N2 平均 N2-N1
16 13 6 28 23 10
平均 14 P2-P1 8
22 12
8 10 4，
4/2=2
P的主 要效
目的在于探讨一系列供试因素某些处理组合的综合作 用，综合性试验是建立在对若干单个因素的效应或若 干个因素的互作效应已有相当的了解。主要用于综合 技术研究，试验和结果分析是把特定处理组合作为单 因素处理对待。
二、试验指标与效应
1、试验指标（experimental indicator）：用于衡量试
验效果的指示性状称试验指标。 一般田间试验中最主要的常常是产量这个指标 一个试验中可以选用单指标，也可以选用多指标，这 由专业知识对试验的要求确定。在设计试验时要合理 地选用试验指标，同时对试验指标要分清主次。
2 、理论联系实际，注意应用； 3、培养科学的统计思维方法。
（三）学习中的要求：
1、认真听课，做好笔记； 2、独立完成作业； 3、认真上好实验课。
参考书： 1、莫惠栋主编《农业试验设计》； 2、范濂主编《农业试验统计方法》； 3、崔党群主编《生物统计学》。
常用统计软件
第二节 科学研究与科学试验
二、科学研究的基本过程
发现问题
提出解决问题的可能途径 （认识或假说）
设计并执行试验
解决问题
第三节 试验方案
一、试验因素与水平
1、几个基本概念
（1）试验方案：是根据试验目的与要求所拟定
的进行比较的一组试验处理的总称。
（2）试验因素(experimental factor)：
指通过试验研究的对象，简称因素 或因子。
两个因素间的互作称为一级互作（first order interaction ），一级互作易于理解，实际意义明确。 三个因素间的互作称二级互作，（second order interaction），余类推。二级以上的高级互作较难理解， 实际意义不大，一般不予考察。
2、试验效应（experimental effect）
（1）定义：指试验因素对试验指标所起的增加或减少 的作用。
（2）分类：
①简单效应（simple effect）：指在同一因素内两种水平间试验
指标的相差属简单效应。
②主要效应(main effect) 一个因素内各简单效应的平均数称平均
效应（average effect），亦称主要效应，简称主效。
第一章 绪论
第一节 试验统计学及其特点
一、试验统计学的发展
统计学（Statistics）是一门研究实验数据的搜集分析和整 理的理论和方法的科学。 试验统计学是统计学的一个部分，它是统计学和试验设计相 结合而发展起来的。
一些著名的学者为试验统计学的发展和创立奠定了基础：
De Moiver、Laplace和Gauss的正态分布理论 Pearson的统计推断的理论 Gosset的t分布理论 Glaton的回归和相关理论 Fisher提出了方差分析、建立了试验设计的三大原则。 尤其是1925年 “Statistical Methods for Reasarch Workers” 的出版使试验统计学形成了较为完整的体系。
1、科学研究：是人类认识自然、改造自然、服务社 会的原动力。
2、农业和生物学领域的科学究的作用：它推动了人 们认识生物界的各种规律，促进人们发掘新的农业技 术和措施，从而不断提高农业生产水平，改进人类生 存环境。
3、自然科学的分类： ①是理论科学 ②是实验科学.
4、农业和生物学领域的科学研究主要是实验研究， 实验的方法有两类，一类是抽样调查，另一类是科学 试验。
三、本课程的学习方法：
能否利用所学知识独立进行田间试验设计和对数据进行 统计分析从而得出正确的分析结果是衡量的标准。
（一）本课程比较难学，是因为：
1、理论比较抽象； 2、分析步骤复杂，公式多。
（二）要学好这门课，学习中应掌握以下几点：
1、理解基本概念，弄清基本原理和基本公式，理解公式的含 义和应用条件，不必深究其数学推导；
如：我们研究小麦新品种的产量水平，那么参试 的小麦品种就是试验因素；再比如，我们研究 不同氮肥施用量对玉米产量的影响，那么，氮
（3）试验水平(level)：试验因素按照质或
量分成不同的级别，这些级别就是水平。
如：小麦新品种的产量比较试验中，参加试验的每一 个品种就是一个水平（从质的方面进行划分）；再 如：不同氮肥施用量对玉米产量影响试验中，每一 种施氮量就是一个水平（从量的方面进行划分）。
（4）试验处理（treatment）：试验中每一
个水平即为一个处理。
如：玉米品种比较试验中，参试的每一个品种为一个 水平，称为一个处理。玉米密度试验中，可以从量 的方面分为3000株/亩，3500株/亩，4000株/亩， 4500株/亩和5000株/亩5个水平，又称5个处理。
2、试验方案的分类
按其供试因子数的多少可以区分为以下几类：
（1）单因素试验（single-factor experiment）： 单因素 试验是指整个试验中只研究一个因素的试验。
例如在品种产量比较试验中，试验目的只在于比较各 品种的产量水平，此时，品种是试验的唯一因素， 该试验就是单因素试验。
单因素试验设计简单、目的明确，试验结果易于分析， 其局限性在于不能了解几个因子的相互关系。
多因素试验不仅能研究各因素单独的效应，而且能研 究两个或两个以上因素结合起来的交互作用。
在多因素试验中，各因素都可分为若干不同水平，各 因素的不同水平相互搭配起来，就构成了多因素试验 的各个处理组合。
如甲、乙、丙3个品种与高、中低3种施肥量的二因 素试验中，共有甲高、甲中、甲低、乙高、乙中、 乙低、丙高、丙中、丙低9种处理组合，这样的试验， 除了可以明确两个试验因素的作用外，还可以找出3 个品种对各种施肥量是否有不同反应，进而选出最 优处理组合。多因素试验能够全面地说明问题，其 效率往往高于单因素试验。
（2）多因素试验（multiple-factor or factorial experiment ）： 多因素试验是指在同一试验方案中包 含两个或两个以上的试验因素，各个因素都分为不同 水平，这种试验称为多因素试验。
如：在高产栽培试验中所设计的播期播量试验，该试 验的目的就在于研究某一品种的最佳播期、最佳播量 和最佳的播期播量组合。
二、本课程的主要内容
生物 统计
试验设计
基本原则 方案制定 试验误差来源及控制 小区技术 常用试验设计方法
试验统计的原理 统 计 分 析方法
主要是理论分布和抽 样分布
资料的搜集和整理
数据特征数的计算
统计假设测验
方差分析
回归和相关分析
生物统计学的基本作用：
1、提供整理和描述数据资料的科学方法； 2、提供由样本推断总体的方法； 3、提供通过误差分析以鉴定处理效应的科学方法； 4、提供试验设计的的
（3）综合性试验（comprehensive experiment） 一个因 素的特定水平与另外一个因素的特定水平搭起来形成 一些特定的处理组合。各个因素的各水平不构成平衡 的处理组合。
也是一种多因素试验，但与上述多因素试验不同。综 合性试验中各水平不构成平衡的处理组合，而是将若 干因素的某些水平结合在一起形成少数几个处理组合。
应
P1条件下N简单效 应，其余类推
N的主 要效应
N与P交 互 效应
因素间的交互作用只有在多因素试验中才能反映出来。 互作显著与否关系到主效的实用性。若交互作用不显 著，则各因素的效应可以累加，主效就代表了各个简 单效应。在正互作时，从各因素的最佳水平推论最优 组合，估计值要偏低些，但仍有应用价值。若为负互 作，则根据互作的大小程度而有不同情况。
③互作效应（interaction effect）：指两个因素简单效应间的平均
差异。
它反映一个因素的各水平在另一因素的不同水平中反应不一致的 现象。
水平 N1
P1 10 P2 18
N2 平均 N2-N1
16 13 6 28 23 10
平均 14 P2-P1 8
22 12
8 10 4，
4/2=2
P的主 要效
目的在于探讨一系列供试因素某些处理组合的综合作 用，综合性试验是建立在对若干单个因素的效应或若 干个因素的互作效应已有相当的了解。主要用于综合 技术研究，试验和结果分析是把特定处理组合作为单 因素处理对待。
二、试验指标与效应
1、试验指标（experimental indicator）：用于衡量试
验效果的指示性状称试验指标。 一般田间试验中最主要的常常是产量这个指标 一个试验中可以选用单指标，也可以选用多指标，这 由专业知识对试验的要求确定。在设计试验时要合理 地选用试验指标，同时对试验指标要分清主次。
2 、理论联系实际，注意应用； 3、培养科学的统计思维方法。
（三）学习中的要求：
1、认真听课，做好笔记； 2、独立完成作业； 3、认真上好实验课。
参考书： 1、莫惠栋主编《农业试验设计》； 2、范濂主编《农业试验统计方法》； 3、崔党群主编《生物统计学》。
常用统计软件
第二节 科学研究与科学试验
二、科学研究的基本过程
发现问题
提出解决问题的可能途径 （认识或假说）
设计并执行试验
解决问题
第三节 试验方案
一、试验因素与水平
1、几个基本概念
（1）试验方案：是根据试验目的与要求所拟定
的进行比较的一组试验处理的总称。
（2）试验因素(experimental factor)：
指通过试验研究的对象，简称因素 或因子。
两个因素间的互作称为一级互作（first order interaction ），一级互作易于理解，实际意义明确。 三个因素间的互作称二级互作，（second order interaction），余类推。二级以上的高级互作较难理解， 实际意义不大，一般不予考察。
2、试验效应（experimental effect）
（1）定义：指试验因素对试验指标所起的增加或减少 的作用。
（2）分类：
①简单效应（simple effect）：指在同一因素内两种水平间试验
指标的相差属简单效应。
②主要效应(main effect) 一个因素内各简单效应的平均数称平均
效应（average effect），亦称主要效应，简称主效。
第一章 绪论
第一节 试验统计学及其特点
一、试验统计学的发展
统计学（Statistics）是一门研究实验数据的搜集分析和整 理的理论和方法的科学。 试验统计学是统计学的一个部分，它是统计学和试验设计相 结合而发展起来的。
一些著名的学者为试验统计学的发展和创立奠定了基础：
De Moiver、Laplace和Gauss的正态分布理论 Pearson的统计推断的理论 Gosset的t分布理论 Glaton的回归和相关理论 Fisher提出了方差分析、建立了试验设计的三大原则。 尤其是1925年 “Statistical Methods for Reasarch Workers” 的出版使试验统计学形成了较为完整的体系。