试验设计与统计
临床试验设计和统计学方法
03
临床试验数据收集与处理
数据来源与质量评估
数据来源
临床试验数据可能来自多个渠道，如医疗记 录、患者报告、实验室检测等。
质量评估
在收集数据前，应对数据来源进行质量评估 ，包括数据的准确性、完整性、一致性和可 靠性等方面。
数据清洗与预处理
数据清洗
去除重复、无效或错误的数据，确保数据的准确性和一致性。
多重比较校正方法新发展
家族错误率控制
通过控制整个试验过程中所有假设检验的家族错误率，降低由于多 次比较而产生的假阳性风险。
错误发现率控制
在控制假阳性数量的同时，允许一定数量的真阳性被误判为假阳性 ，以提高检验的灵敏度。
基于模型的校正方法
利用统计模型对多重比较进行校正，如混合效应模型、随机效应模 型等，以更好地控制假阳性风险并提高检验效率。
Cox比例风险模型
分析多个因素对生存时间的影响，并估计各因素的相对风险度。
多重比较与元分析
多重比较
在同时比较多个组别或多个因素时，采用适当的统计 方法控制第一类错误（假阳性）的发生概率。
元分析
对多个独立研究的结果进行综合分析，以提高统计推 断的准确性和可靠性。
效应量计算和解释
计算效应量以量化不同组别间的差异大小，并解释其 实际意义。
VS
设计方案
制定详细的试验方案，包括试验流程、观 察指标、数据采集和分析方法等。
伦理与法规要求
伦理原则
确保试验符合伦理原则，如尊重受试者权益、确保受试者安全和福利等。
法规要求
遵守相关法规和指导原则，如药品注册管理办法、临床试验质量管理规范等。
02
统计学方法在临床试验中的应用
描述性统计
数据整理和可视化
实验设计与统计分析技术
实验设计与统计分析技术实验设计是探究事物本质的基础，好的实验设计可以提高实验的可靠性。
而统计分析则是对实验结果进行演绎和验证的重要手段。
在实验科学中，实验设计和统计分析技术的巧妙运用可以有效提高实验准确性和数据的可靠程度。
一、实验设计实验设计是指为了达到某种目的，通过有目的地干预自变量，比较受试者对干预后的因变量所产生的反应差异，从而达到推断因果关系的有效研究方案。
好的实验设计应该具备以下几个方面的要素：1.目的明确：实验设计必须要有一个明确的目的，例如验证一个假设、探索一个现象或寻找因果关系等。
2.随机性：实验设计需要随机分配受试者，以消除可能存在的干扰因素。
3.对照组设计：实验设计中需要使用对照组，以进行比较分析。
4.操作性：实验设计需要操作，即干预自变量。
5.可再现性：实验设计结果需要可再现，即能够得到可靠的结果。
二、统计分析实验数据的统计分析是实验设计后的重要环节。
以实验数据为基础，使用统计方法对实验数据进行分析，以便对实验所做的科学结论进行验证的技术就是统计技术。
统计方法的基本作用是根据样本的信息来推断总体的情况，以便得到尽可能准确的结论。
常用的统计方法有：1.描述性统计：通过对数据进行整理、分析和描述来简洁地展现数据的基本特征。
2.参数估计：从样本中得到的统计量来推断总体参数的值，如均值、方差等。
3.假设检验：通过对样本数据和总体数据的关系进行分析，判断样本数据是否可以反映总体数据的规律性。
4.回归分析：通过建立数学模型来描述因变量和自变量之间的关系，并进行相关性分析。
5.方差分析：主要用于不同组之间的比较，通过比较组内和组间的方差来推断样本或总体之间的差异。
总之，实验设计和统计分析技术的巧妙运用可以大大提高实验结果的可靠程度和准确性。
在今后的实验科研工作中，我们应该注重实验设计的合理性，并充分利用统计技术对实验数据进行分析和验证。
试验设计与统计分析
Section 2.2 次数分布表
一、 间断性变数资料的整理
表1 100个麦穗的每穗小穗数
18 15 17 19 16 15 20 18 19 17 17 18 17 16 18 20 19 17 16 18 17 16 17 19 18 18 17 17 17 18 18 15 16 18 18 18 17 20 19 18 17 19 15 17 17 17 16 17 18 18 17 19 19 17 19 17 18 16 18 17 17 19 16 16 17 17 17 15 17 16 18 19 18 18 19 19 20 17 16 19 18 17 18 20 19 16 18 19 17 16 15 16 18 17 18 17 17 16 19 17
第1章 绪论
Introduction
一、什么是统计学
➢ 统计学(statistics)是关于数据（data）的科 学，是从数据中提取信息的一门学科，包括设 计、搜集、整理、分析和表达等步骤
➢ Data are numbers, but they are not “just numbers”
➢ 数据(data)+说明 (context)=信息 (information) ▪ 例：50 (just a number) ▪ 50公斤是可接受的体重 ▪ 50分是不及格的分数
二、 连续性变数资料的整理
3. 确定组数和组距( class interval ) 根据极差分为若 干组，每组的距离相等，称为组距。 在确定组数和组距 时应考虑：
(1)观察值个数的多少； (2)极差的大小； (3)便于计算； (4)能反映出资料的真实面貌等方面。 样本大小(即样本内包含观察值的个数的多少)与组 数多少的关系可参照表4来确定。
临床试验的研究设计与统计分析
临床试验的研究设计与统计分析临床试验是评估新药、新治疗方法或医疗器械安全性和疗效的关键环节，它对于指导临床决策和提高患者治疗效果具有重要意义。
本文将重点介绍临床试验的研究设计以及统计分析的相关方法和技巧。
一、临床试验研究设计1. 研究类型选择根据研究目的和数据获取方式，临床试验研究设计可分为观察性研究和干预性研究。
观察性研究主要通过观察人群的暴露与结果之间的关系，探索潜在的危险因素和保护因素。
干预性研究则通过对人群进行干预，评估干预措施的效果。
常见的干预性研究设计包括随机对照试验、非随机对照试验和自身对照试验。
2. 样本容量计算样本容量的确定是保证试验结果的可靠性和有效性的关键步骤。
通过样本容量计算，可以估算出适当的样本规模，以减少随机误差和提高统计检验的可靠性。
样本容量计算需考虑试验的研究问题、预计的效应大小、显著性水平、统计检验的类型等因素。
3. 随机化设计随机化是临床试验中的重要原则，它能够降低实验组与对照组之间的混杂因素的影响，提高试验结果的可靠性。
常见的随机化设计包括简单随机化、分层随机化和区组随机化等。
在随机化设计中，应根据试验的目的和实际情况选择适当的随机化方法。
4. 平行设计与交叉设计在干预性临床试验中，研究设计可以采用平行设计或交叉设计。
平行设计将受试者随机分配至实验组和对照组，在不同组中接受不同的干预措施；交叉设计则是将受试者分为不同顺序接受不同干预措施，并在每个干预阶段测量结果。
二、临床试验统计分析1. 描述性统计分析试验数据的描述性统计分析是对试验数据的基本特征进行总结和描述。
如平均数、标准差、中位数、分位数等。
通过描述性统计分析，可以了解试验数据的分布情况、集中趋势和离散程度，为进一步的推断性统计分析提供基础。
2. 推断性统计分析推断性统计分析是基于样本数据对总体进行推断，判断样本间差异是否代表总体间的差异。
常见的推断性统计分析包括假设检验和置信区间估计。
假设检验用于验证研究假设是否成立，置信区间估计则用于评估参数估计的精度。
试验设计与统计分析
副处理的重复次数比主处理多，所以，副处理比主处理试验 精度高。
试验精度要求高的因素 副处理
副区
试验精度要求低的因素 主处理
主区
一、裂区设计
A1
A2
A3
(1) 根据试验因素的重要性，明确因素的主次； (2) 根据试验的重复数将试验场地划分成与重复数相同的若干
区组。 (3) 在一个区组中，先按主因素的水平数划分出主区，安排主处
区组 Ⅱ 13.5 15.0 22.7 18.3 69.5 18.0 24.2 24.8 26.7 93.7
163.2
Ⅲ 13.2 15.2 22.3 19.6 70.3 20.5 25.4 28.4 27.6 101.9 172.2
TAB
xt
40.5 45.7 66.0 56.8 TA1=209.0 57.8 71.8 78.5 80.2 TA2=288.3 T=497.3
A×B平方和： SSAB SSt SSA SSB 18.70
副区误差平方和：SSe b SST -SSm -SSB SSAB 7.24
(2)平方和和自由度的分解
变异来源
主
区组
区
A因素
主区误差
副
B因素
区
A×B互作
副区误差
总变异
df n-1=2 a-1=1 (a-1)(n-1)=2 b-1=3 (a-1)(b-1)=3 a(b-1)(n-1)=12 abn-1=23
第二步，将主区因素A（肥料）的3个水平（高、 中、低）独立随机地排列在每个区组的3个主区中。
第三步，将各区组的每个主区划分为6个副区。
第四步，将副区因素B（品种）的6个水平1、2、 3、4、5、6品种独立随机地排列在每个主区的6个副 区中，即得裂区设计的田间排列。
试验设计在统计学中的重要性与应用
试验设计在统计学中的重要性与应用试验设计是统计学中的重要方法之一，它在统计学研究中的应用广泛且重要。
通过设计高质量的实验，科学家和研究人员可以收集到有效、准确的数据，从而进行可靠的统计推断和结论。
本文将探讨试验设计在统计学中的重要性，并介绍一些常用的试验设计方法和其应用。
一、试验设计的重要性试验设计在统计学中具有重要的意义，主要体现在以下几个方面。
（1）有效控制误差：试验设计可以帮助研究人员有效地控制误差来源，从而获得可靠的结果。
通过严谨的设计，可以减小实验误差的影响，提高结果的可靠性和精确性。
（2）确定因果关系：试验设计可以帮助研究人员确定因果关系，即确定因变量和自变量之间的关系。
通过设计不同的实验组和对照组，可以排除其他因素的干扰，从而确定变量之间的关系。
（3）提高效率：试验设计可以帮助研究人员提高研究效率。
通过合理的样本选择和实验设计，可以在相对短的时间内获得更多的信息和结论，从而提高研究的效率。
二、常用的试验设计方法及应用1. 随机化对照实验设计随机化对照实验设计是常用的试验设计方法之一。
它通过随机分配实验对象到实验组和对照组，从而减小个体差异对结果的干扰。
随机化对照实验设计常用于药物临床试验、农业实验等领域。
2. 因子设计因子设计是一种多因素实验设计方法，它可以同时考虑多个因素对结果的影响。
通过设计不同的因子水平组合，可以研究不同因素及其交互作用对结果的影响。
因子设计常用于工程实验、生产工艺优化等领域。
3. 方差分析方差分析是一种用于比较各组间差异的统计方法，它可以用于判断不同因素对实验结果的影响是否具有统计学意义。
方差分析广泛应用于医学研究、社会科学和工程领域等。
4. 配对设计配对设计是一种控制伴随因素影响的试验设计方法。
通过将实验对象按照某种特征进行配对，从而减小个体差异对结果的干扰。
配对设计常用于医学研究、心理学实验等领域。
5. 阶段设计阶段设计是一种通过分阶段进行试验的设计方法。
试验设计与统计分析 教学大纲
山西农业大学信息学院《试验设计与统计分析》教学大纲课程名称：试验设计与统计分析Experiment Design and Statistical Analysis课程编码：105011课程类别：专业基础课学时/学分：48学时/3学分适用专业：资环、环科等专业一、前言1、课程性质《试验设计与统计分析》，是数理统计学在生物科学领域的应用，主要涉及科学研究中的试验设计、抽样观测和统计推断，是一门应用数学。
课程还同时融入国际权威的SAS统计分析，通过上机处理试验实例的数据，巩固和加深理解所学统计原理及方法。
课程不仅讨论如何科学地设计试验，而且还讨论如何科学地收集数据、整理数据、分析数据、解释数据和做出结论，是从事科学研究必不可少的基础知识。
《试验设计与统计分析》是资环、环科专业的一门专业基础必修课程。
2、教学目标通过课堂讲授、课下作业和上机数据处理三个环节的教学过程，使学生掌握基本的试验设计与统计分析方法，掌握试验数据处理的程式步骤和技能。
3、教学要求针对试验设计与统计分析的学科特点，结合专业的性质，讲授课程时理论与方法并重，力图把统计原理讲解的清晰易懂，使学生了解典型内容的基本原理和方法，理解统计方法的理论背景，掌握一些基本技能，从而培养学生分析解决实际问题的能力。
4、先修课程高等数学、线性代数、概率论等二、课程内容绪论教学内容及总体要求：掌握：（1）试验设计与统计分析的概念、特点；（2）总体与样本、样本含量、参数与统计量的概念；（3）统计分析的基本要求。
了解：（1）试验设计与统计分析的作用及其主要内容；（2）试验设计与统计分析的发展概况；（3）错误与误差、准确性与精确性的概念。
教学目标：通过学习，使学生掌握试验设计与统计分析的概念、特点；总体与样本、样本含量、参数与统计量的概念；统计分析的基本要求。
教学方式方法建议：课堂讲授、课堂讨论学时：2学时一、试验在科学研究中的作用二、试验研究的一般程式及过程三、试验设计与统计分析的涵义四、试验设计与统计分析的必要性五、课程特点与学习方法六、常用术语和基本概念思考题：1、总体与样本、样本含量、参数与统计量的概念；2、统计分析的基本要求第一章田间试验设计（6学时）第一节田间试验设计基础1、田间试验设计概述2、试验设计中的基本概念第二节田间试验的种类1、按试验性质分类2、按因子多少分类第三节田间试验的特点和要求一、田间试验的特点二、田间试验的基本要求第四节试验误差与土壤差异一、田间试验的误差二、试验地的土壤差异三、试验地的选择和培养第五节田间试验设计原则一、重复二、随机排列三、局部控制第六节试验小区的控制技术一、试验小区的面积二、小区的形状三、重复次数四、对照区的设置五、保护行的设置六、重复区和小区的排列第七节常用的试验设计方法一、完全随机设计二、随机区组设计三、拉丁方设计四、巢式设计五、裂区设计掌握：（1）试验设计的概念、特点和基本要求、试验方案的拟定；（2）试验设计的基本原则、作用及其相互关系；（3）完全随机试验设计、随机区组设计的概念及其方法、特点和试验结果的统计分析方法；（4）试验研究中样本含量的估计。
实验设计与统计分析基础
交互式界面
统计分析报告
SPSS的界面友好，易于操作，适合初学者 快速上手。
SPSS可以生成详细的统计分析报告，方便 用户理解和解释分析结果。
R在统计分析中的应用
统计分析方法
R语言具有丰富的统计分析函数和包，可以进行各种复杂的统计分析， 如贝叶斯统计、生存分析、复杂样本设计等。
数据可视化
R语言有大量的可视化包，如ggplot2、lattice等，可以进行各种数 据可视化。
实验设计的重要性
实验设计是保证科学实验结果可靠性和准确性的关键，它能够减少误差、控制 变量、优化资源配置和提高实验效率。
实验设计的基本原则
控制单一变量原则
在实验中要控制其他变量的影响，只改变一 个变量来观察实验结果的变化。
重复性原则
实验结果需要经过多次重复验证，以提高结 果的可靠性和稳定性。
随机性原则
拉丁方设计
总结词
拉丁方设计是一种用于多因素实验的分组方法，可以有效地 控制实验误差。
详细描述
在拉丁方设计中，实验单位被分成若干行和列，形成拉丁方 阵。每个实验单位只接受一个处理，以减少实验误差的干扰 。这种方法常用于农业、环境科学等领域的研究。
裂区设计
总结词
裂区设计是一种多阶段实验设计方法，适用于处理具有多个阶段或多个处理步骤的实验。
详细描述
在裂区设计中，实验单位被分成若干阶段或区域，每个阶段或区域内的实验单位接受不 同的处理。这种方法常用于农业、工业等领域的研究，如农药效果比较、生产流程优化
等。
03
统计分析基础
统计分析的定义与重要性
统计分析的定义
统计分析是对数据资料进行收集、整 理、描述、分析和推断的科学方法， 目的是从数据中提取有用的信息和结 论。
试验设计与统计分析在食品科学研究中的作用
判别分析
根据已知分类的数据建立判别函数，对未知 分类的数据进行预测和分类。
03
试验设计与统计分析关系
试验设计对统计分析影响
试验设计确定数据收集方式和样本量，直接影响 统计分析的准确性和可靠性。
合理的试验设计可以减少误差，提高统计分析的 精度和效率。
试验设计确定的因素和水平，为统计分析提供了 依据和解释。
加强数据分析和解读
运用适当的统计分析方法对数据进行分析和解读，挖掘数据背后的信 息，为食品科学研究提供有力支持。
强化交叉学科合作
加强与其他相关学科的交流和合作，共同推动食品科学研究的发展。
关注新技术新方法
关注新技术、新方法在试验设计和统计分析中的应用，及时将其引入 食品科学研究中，提高研究的质量和效率。
食品中包含多种成分，其相互作 用和影响难以预测，增加了研究 的难度。
消费者需求多样性
消费者对食品的需求和偏好日益 多样化，要求食品科学研究更加 精细化和个性化。
食品安全与营养问
题
食品安全和营养问题一直是公众 关注的焦点，对食品科学研究提 出了更高的要求。
试验设计与统计分析发展趋势
多因素试验设计
未来试验设计将更加注重多因素、多水平的 试验，以更全面地了解食品成分和加工条件 对食品品质的影响。
因素干扰的情况。
析因设计
研究多个处理因素对试验结果的 影响及其交互作用，适用于处理 因素较多且需要全面考察各因素
及其交互作用的情况。
试验设计在食品科学中应用
配方优化
感官评价
通过试验设计确定最佳原料配比和工艺参 数，优化产品配方和加工工艺，提高产品 质量和降低成本。
运用试验设计原理和方法设计和实施感官 评价试验，对食品感官属性进行客观、准 确的评价。
试验设计与统计分析中的常见问题
6.试验数据的综合分析
（1）单因素试验数据的综合分析
有了单因素试验数据，可得到以下分析结果：
①通过方差分析得到因素对指标影响的显著性。
②通过回归分析得到因素对指标的影响规律。
③利用回归方程可得到最佳的参数水平及其指标值。
三、统计分析问题
（2）双因素试验数据的综合分析 有了双因素试验数据，可得到以下分析结果： ①通过方差分析得到因素及其交互作用对指标影响的 显著性。
“试验设计与统计分析”中的常见问题 四、写论文问题 1.题目要有吸引人眼球的地方 （1）试验手段先进，如：用流化床干燥大枣 （2）研究方法先进，如：用二次通用旋转组合 设计方法进行大枣干燥的研究，或大枣干燥工 艺参数的优化等。 （3）研究内容新颖，即无人进行过研究，如： 狗对牡丹花的看法。
四、写论文问题
“试验设计与统计分析”中的常见问题 三、统计分析问题 常用的统计分析方法有：方差分析，多重比较， 极差分析，回归分析，相关分析等。能得到的 分析结果如下：
三、统计分析问题 1.方差分析
以单因素试验为例，试验结果如下表。
重复次数
因素水平
1
x11 x21 … xi1
2
x12 x22 … …
…
… … … …
②通过方差分析得到因素及其交互作用对指标影响的 显著性。 ③对符合条件的正交试验数据，可进行回归分析。
三、统计分析问题
（4）多指标的参数优化
即找到一组最佳参数组合，使所有指标都较好的过程。
对于正交试验数据，可采用综合平衡法或加权综合评 分法。
对于回归试验数据，可采用加权综合评分法或主目标 优化法。
二、试验设计问题 5.回归试验
回归试验的目的是为了得到好的回归方程。有用的是 得到二次回归方程，可得到最佳参数组合。常采用二 次通用旋转组合设计，其优点是：利用回归方程预报 精度高，试验次数少。因为二次通用旋转组合设计各 因素都取5个水平，且试验点在编码空间分布合理 （分布在距中心点距离不等的3个球面上，且有星号 臂r控制回归方程的精度）。而BOX法设计，各因素 都取3个水平，分布在2个球面上，且无星号臂r控制， 回归成二次方程，不是也得是。因此，若是实际应用， 建议采用二次通用旋转组合设计。
试验设计与统计方法实验教学大纲
《试验设计与统计方法》实验教学大纲一、说明1、本门课程实验的性质任务、目的与要求生物统计学实验课是将生物统计学的基本理论、基本方法应用于实践的一门应用性学科，是动物科学专业的必修课。
由于统计学是利用统计方法统计分析生产记录、调查研究和科学试验等数据资料，涉及大量复杂的计算。
在计算机技术日益普及的今天，统计软件的使用使得计算变得简单、快捷和准确。
因此，要求学生在全面系统地理解生物统计基本理论的同时，通过生物统计实验课的学习，熟练掌握利用统计软件进行统计分析的基本操作，提高学生分析问题和解决问题的能力，为今后从事科学研究工作奠定基础。
本课程若受计算机、统计软件等因素的限制，实验则以课堂演示讲解为主，学生动手为辅。
2、本门课程实验项目设置情况二、各实验项目教学要求实验一统计计算器的使用一．实验目的与要求熟悉fx-3600P 统计计算器的键盘各部分名称与功能，掌握标准差运算与回归运算的操作过程；在此基础上进一步讲授常用计算器统计功能键的使用，要求学生掌握自己的计算器的统计运算操作。
二．实验内容（一）fx-3600P 统计计算器的使用1．键盘各部分的名称与功能2．寄存器3．统计运算操作过程（二）常用计算器的统计运算操作1．选择运算状态2．输入数据3．求结果实验二数据整理与基本分析一．实验目的与要求熟悉Excel数据分析模块的安装；基本函数运算；熟悉SPSS数据的基本录入格式；掌握用Excel和SPSS软件对数据分组描述、基本特征和常见统计图绘制的方法。
二．实验内容（一） Excel（2000）数据分析模块及函数功能简介；数据的录入格式；资料基本特征值计算。
1．Excel（2000）数据分析模块及函数功能简介2．分析工具库的安装3．利用直方图绘制统计图形4．描述统计分析（二） SPSS软件（11.0）简介，SPSS数据录入格式，利用SPSS进行资料基本特征值计算、绘制统计图形。
1．SPSS软件简介2．SPSS数据录入格式3．利用SPSS进行资料基本特征值计算、绘制统计图形三．上机操作习题：课本例题、课后习题。
实验设计与统计分析
1.重复(replication)
定义：在试验中，将一个处理实施在两个或 两个以上的试验单位上，称为处理有重复。如 用某种饲料喂4头猪，就说这个处理(饲料)有4 次重复。 作用：
(1)估计误差
_
y 单个观测值是无法估计误差的大小。只有 获得多个观测值，才可以根据这些观测值之间 的差异来估计试验误差。 24
试验设计基本原则：
重复试验以降低结果的机会变异。
随机化安排指定的处理。
控制隐藏变量对反应的效应。
统计显著性(Statistical Significance)。
若观察的效果太大，在概率分布上极不可能发生，
称为该效应统计显著。
试验设计三原则的关系及作用
重复 随机化
无偏误差估计 估计误差
43
第三节 随机区组设计及其统计分析
一、 随机区组设计 二、随机区组设计试验结果的统计分析
一、随机区组设计
1.特点：使用了田间试验设计三个原则，并根据“局
部控制”的原则，将试验地按肥力程度划分为等于
重复数的区组，一区组安排一重复，区组内各处理
二是受误差影响不容易发现试验效应的规律。
16
3、试验方案中应包括对照水平或处理(check, CK)
对照是试验中比较处理效应的基准。
品种比较试验中常统一规定同生态区内使用对 照品种。
17
4、注意比较间的唯一差异性原则，才能正确
解析出试验因素的效应。唯一差异性原则：
为保证试验结果的严格可比性，除了试验因
素设置不同的水平外，其余因素或其他所有
条件均应保持一致，以排除非试验因素对试
验结果的干扰，这样的比较结果才能可靠。
如在对小麦进行叶面喷施P肥的试验中，可能
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《试验设计与统计》——课堂练习题1．为了氮肥的流失及其对水体的污染情况，进行尿素不同施用方法对稻田土表水层硝态氮含量的影响试验，共设5个处理，3次重复，随机区组排列，施肥后7天测定水层中的硝态氮含量，各处理内容及硝态氮含量整理成如下处理区组两向表，试进行统计分析。
表1 不同施肥方法与水稻田水层中硝态氮含量（mg/L）I II III区组处理A：不施肥 6.85 6.89 6.81B：尿素施于水层52.80 66.5 47.95C：尿素施于水层并耘田44.65 50.30 43.50D：尿素浅施（0~10cm）8.35 8.40 8.30E：尿素全层施（0~20cm）7.65 7.62 7.682．在追施与不追施氮肥的基础上，比较猪牛粪、绿肥、堆肥和草塘泥等四种有机肥对早稻产量的影响，重复4次，采用裂区设计，主处理为追施与不追施氮肥，副处理为不同有机肥，。
试验结果整理后列于下表，试作统计分析。
I II III IV区组处理组合不追肥+不施有机肥176.0 192.0 192.0 304.0不追肥+猪牛粪352.0 256.0 246.0 388.0不追肥+绿肥416.0 325.0 406.0 486.0不追肥+堆肥280.0 240.0 320.0 320.0不追肥+草塘泥405.0 444.0 366.0 456.0追肥+不施有机肥445.0 445.0 448.0 524.0追肥+猪牛粪592.0 504.0 520.0 500.0追肥+绿肥604.0 604.0 640.0 650.0追肥+堆肥548.0 485.0 584.0 524.0追肥+草塘泥640.0 565.0 600.0 616.03.为测定A、B两种病毒对烟草的致病力，取8株烟草，每株皆半叶接种A病毒，另半叶接种B病毒，以叶面出现枯斑的多少作为致病力指标，得各半叶枯斑数结果如下，试检验两种病毒致病的差异显著性。
植株号 1 2 3 4 5 6 7 8接种A病毒9 17 31 18 7 8 20 10接种B病毒10 11 18 14 6 7 17 54.用高蛋白和低蛋白两种饲料喂饲一月龄大白鼠，在三个月后测定大白鼠的增重量（g），两组数据分别为：高蛋白组134 146 106 119 124 161 107 83 113 129 97 123低蛋白组70 118 101 85 107 132 945.某医院用碘剂治疗地方性甲状腺肿，不同年龄的治疗效果列于下表。
试检验不同年龄的治疗效果有无差异？年龄（岁）治愈显效好转无效11~30 67 9 10 531~50 32 23 20 450以上10 11 23 56.研究不同小麦品种感染赤霉病的情况，调查5个品种的健康株和感病株结果如下，试分析赤霉病的发生是否与小麦品种有关？小麦品种 A B C D E健康株数442 460 478 376 494病株数78 39 35 298 507.为研究氟对种子发芽的影响，分别用0、10、50、和100μg ·g-1四种浓度的氟化钠溶液处理种子（浸种），各浓度处理的种子在培养皿种进行发芽试验（每盆50粒，每处理重复3次），观察发芽情况，测定芽长（cm）结果如下，试作统计分析。
处理（μg ·g-1） 1 2 30 8.9 8.4 8.610 8.2 7.9 7.550 7.0 5.5 6.1100 5.0 6.3 4.18. 为了比较等养分的化成复合肥与掺合复合肥对小麦的效应，用完全随机设计进行盆栽试验，产量结果列于下表，试比较两种复合肥对小麦产量的效应。
施用化成复合肥与掺合复合肥的小麦产量（kg/小区）重复 1 2 3 4 5化成复合肥（x1）12.5 13.6 12.6 13.2 14.1掺合复合肥（x2）12.6 13.5 11.2 12.0 12.79.为比较含氯氮肥（氯化铵）与不含氯化肥（尿素）对水稻的效应，选择土壤条件相近的两小区配成对，共9对，每对小区随机施氯化铵或尿素，产量结果见表2，试检验两种肥料处理的产量差异显著性。
施用含氯氮肥（氯化铵）和不含氯化肥（尿素）的水稻产量（kg/666。
7m2）重复 1 2 3 4 5 6 7 8 9X1（氯化铵）470.8 491.2 486.6 500.5 497.2 503.1 469.8 501.1 489.2X2（尿素）489.0 485.8 493.4 501.5 486.0 500.0 475.1 492.8 499.210．为提高种子的产量和质量，考察浇水、施肥、病害防治和移入温室时间对花果留种的影响，进行这四个因素各两个水平的正交试验。
各因素及其水平如下：因子水平1 水平2A：浇水次数不干死为原则，整个生长期只浇1~2次根据生长需要和自然条件浇水，但不过湿B：喷农药次数发现病害即喷每半月喷一次C：施肥次数开花期施硫酸铵进室发根期、抽苔、开花、结实期各一次D：进温室时间11月初11月15日试验设计与结果列于下表，试作直观分析和方差分析。
列号处理A1B2AB3C4AC5 6D71 1 1 1 1 1 1 1 3502 1 1 1 2 2 2 2 3253 1 2 2 1 1 2 2 4254 1 2 2 2 2 1 1 4255 2 1 2 1 2 1 2 2006 2 1 2 2 1 2 1 2507 2 2 1 1 2 2 1 2758 2 2 1 2 1 1 2 37511.用拉丁方设计安排5个不同激素A、B、C、D、E处理的黄瓜盆栽试验，得干物重（g）结果如下，试比较5重激素处理所得干重的差异显著性。
列行1 2 3 4 51 B44 D49 E40 C45 A532 D46 A54 B47 E43 C503 A60 C43 D44 B45 E434 C51 E42 A50 D44 B525 E49 B44 C40 A54 D4512. 以提取方法为A因素、提取液浓度为B因素进行细胞转化实验，随机区组设计，重复3次，所得结果如下表，试作统计分析。
区组处理组合I II IIIA1 B1 43 41 44A1 B248 45 50A1 B350 53 54A1 B449 54 53A2 B1 47 44 48A2 B254 49 53A2B351 55 52A2B455 53 57A3 B1 42 44 45A3 B239 43 57A3B346 45 52A3B449 53 5813.研究某种有机氯的用量（kg/hm2）和施用后小麦子粒中的残留量（g）的关系，每一用量测定三个样品，其结果如下：有机氯用量（kg/hm2）：x7.5 15 22.5 30 37.5残留量（g）:y 0.07 0.11 0.12 0.19 0.20 0.06 0.13 0.15 0.20 0.22 0.08 0.09 0.15 0.15 0.18(1)由15对（x,y）建立直线回归方程和相关系数；(2)由5对（x,y）建立直线回归方程和相关系数。
14．下表列出甘薯薯块在生长过程中的鲜重（g）和呼吸强度（CO2 mg/100gFW/h）的数据，试作回归分析。
x: 鲜重（g）10 38 80 125 200 310 445 480y:呼吸强度92 32 21 12 10 7 7 615.测得16个甘薯品种的比叶重（g/dm2）、气孔密度（个/视野）、叶绿素含量（mg/dm2）和光合速率（mg/dm2/h）,结果如下表。
试建立光合速率依比叶重、气孔密度、叶绿素含量的三元线性回归方程。
品种比叶重（g/dm2）x1气孔密度（个/视野）x2叶绿素含量（mg/dm2）x3光合速率（mg/dm2/h）yV1 1.9993 11.4 4.0575 11.7161V2 2.0254 8.1 3.7750 6.9862V3 2.0010 10.7 3.3733 11.3444V4 2.1072 11.2 3.1352 12.4770V5 1.8941 9.0 3.5190 5.9618V6 2.0188 12.5 3.4278 11.2210V7 1.9362 10.1 3.8518 8.8416V8 2.1072 8.5 4.1373 7.9483V9 1.9843 8.3 4.2719 9.8014V10 1.9904 10.8 4.9872 11.0765V11 1.7836 10.7 3.0091 6.3744V12 1.9730 8.8 4.3073 9.3993V13 1.9414 10.2 4.3965 9.8420V14 2.0519 9.0 4.1673 8.2510V15 1.9626 11.1 4.0186 10.6400V16 1.8651 14.2 3.4175 6.6433第三章方差分析1.通过盆栽施验研究6种氮肥施用方法对小麦产量的影响，每种方法种5盆，完全随机排列，测得产量结果如下表，试作方差分析。
施肥方法产量（KG/盆）1 2.9 2.3 2.2 2.5 2.72 4.0 3.8 3.8 3.6 3.63 2.6 3.2 3.4 3.4 3.04 1.5 1.2 0.9 0.8 1.55 4.6 4.6 4.4 4.4 4.46 3.5 3.3 3.7 3.5 3.72.有一磷肥品种比较试验，共7个品种分别用A、B、C、D、E、F、G表示，各重复3次，随机区组排列，田间布置图及小区产量如下图，试作方差分析，并进行多重比较。
区组IF20 E22D18C21G20A24B20区组IIA26 D16C19F21B19E20G19区组IIIG21 B21A23E23C20D19F21第四章试验设计的基本原理与试验实施技术1.简述试验因素、水平，条件因素，试验处理、处理组合，试验方案，全面实施方案，部分实施方案的概念。
2.简述试验方案设计的基本原理。
3.简述试验方法设计的基本原则。
4.今欲进行氮磷钾三因素肥效试验，其中氮肥用量设3水平，分别为：0510N KG/亩；磷肥用量设2水平，分别为：08P KG/亩；钾肥用量设3水平，分别为0，5，10K KG/亩，要求重复3次，随机区组排列。
现已选定一块长100米，宽度50米肥力呈南北向渐变的长方形水田供试验。
试进行试验方案和方法设计。
(1)列出试验方案中各处理组合的内容；(2)绘制田间布置草图5.用两种电极测定同一土壤10个样品的P H值，如下表，问是否有差异随机抽测25株5年生杂交杨树树高，平均数为9.36m,标准差为1.36m,求这批5年生杂交杨树平均树高置信度为95%的置信区间。