第二章农业试验的设计与分析
生物统计与田间试验：第二章 田间试验的设计与实施
1.重复(replication) 试验中同一处理种植的小区数即为重复次数。 重复的作用: ➢估计试验误差 试验误差是客观存在的，但只能由同 一处理的几个重复小区间的差异估得。同一处理有了二 次以上重复，就可以从这些重复小区之间的产量(或其它 性状)的差异估计误差。 ➢降低试验误差 数理统计学已证明误差的大小与重复 次数的平方根成反比。重复多，则误差小，有四次重复 的试验，其误差将只有二次重复的同类试验的一半。此 外，通过重复也能更准确地估计处理效应。
图2.1 土壤肥力变异图
土壤差异通常有两种表现形式： 一种形式是肥力高低变化较有规则，即肥力从大田的一边 到另一边逐渐改变，这是较为普通的肥力梯度形式； 另一种形式是斑块状差异，即田间有较为明显的肥力差异的 斑块，面积可大可小，分布亦无一定的规则。
三、试验地选择和培养 (1)试验地的土壤肥力要比较均匀一致。 (2) 选择的田块要有土地利用的历史记录。 (3) 试验地最好选平地，在不得已的情况下，可采用同
土壤差异集中地表现为土壤肥力的差异。以往研究证明， 土壤差异具有持久性。
➢测定土壤差异程度的方法 最简单的方法是目测法，即根据前茬作物生长的一致情况加以 评定。 更精细地测定土壤肥力差异，可采用空白试验或均一性试验。
空白试验(blank test)即在整个试验地上种植单一品种的作物， 这种作物以植株较小而适于条播的谷类作物为好。在整个作物生长 过程中，从整地到收获，采用一致的栽培和管理措施，并对作物生 长情况作仔细观察，遇有特殊情况如严重缺株、病虫害等，应注明 地段、行数以作为将来分析时的参考。收获时，将整个试验地划分 为面积相同的大量单位小区，依次编号，分开收获，得到产量数据。 根据各单位小区的数据，可以画成产量连续面积图或等肥线图(图 2.1）。
实验设计与分析实验模型分析
p2a2 q2a2 r2a2
pnan 0 qnan 0 rnan 0
方程中有 n 个变量，只有三个方程，即三个变量受约束，其余(n-3)个可取任意值。
若取 a1 、 a2 、 a3 为独立变量
a1 f 1(a a4 5 an ) ， a2 f2 (a4a5 an ) ， a3 f3(a4a5 an ) (**)
这些特性，对综合试验结果，分析相关物理量之间的关系提供了方便。
7
20150428
§2-4.相似准则的一般导出方法
一．方程分析法（method of equations analysis） 通过相似转换法 以运动相似为例： ①．写出基本方程和全部单值条件
v ds dt ，
②．相似系统确定
单值条件：初始速度和几何条件
凡具有同一特性的现象，当单值条件彼此相似，且由单值条件的物理量组成的准则
在数值上相等，则这些现象必定相似（亦称相似第二定理，逆定理）。
（单值条件――包括几何条件、初始条件、边界条件以及对所研究对象有重大影响
的物理条件等等。对于常温静态弹性应力问题分析，主要考虑的是几何条件、载荷条件、
约束条件和泊松比条件。而对运动学和动力学问题，则还要考虑初始条件和时间条件等。
l
w
w
w
w HH
④．定相似系数
EH 2 /W E'H '2 /W '
(E / E' )(H / H ' )2 /(W /W ' ) CEC2H / CW 1
l H l H ，l l H H
⑤．模型与实物的应力换算关系
cl cH
1
H2
H2
w
w
w ( H )2 wH
【精排版】农业政策学(第二版)课后题答案
【精排版】农业政策学（第二版）课后题答案第一章导论1.政策、农业政策、农业、市场失灵的含义。
政策：是国家,政党为实现一定目标而制定的行为准则。
农业政策：是政府为了实现一定的社会,经济及农业发展目标,对农业发展过程中的重要方面及环节所采取的一系列有计划的措施和行动的总称。
农业：是人类利用太阳能,依靠生物生长发育机能以获取劳动产品的社会物质生产部门。
市场失灵：是指市场经济自发调节存在着一些固有的缺陷或局限性,对某些经济活动领域无法实施有效调节。
2.市场失灵的原因、政府政策干预的必要性及缺陷。
市场失灵原因：①市场机制本身不能解决社会目标问题②市场经济无法提供社会运行所需的公共产品③自然垄断的存在④信息不对称⑤市场经济的调节作用存在一定的盲目性政府政策干预的必要性及缺陷：必要性：1由于市场失灵的存在2政府干预的基本目标是对宏观经济进行总量控制和政策控制,从而使国家经济的总供给和总需求达到基本平衡,以实现经济的稳步增长。
缺陷：首先,政策的制定和实施是一种政治和行政行为,其目标不可能与市场经济的理想目标完全一致,其措施也不可能与市场机制完全相容。
其次,政策的制定和实施离不开具体的人,而每个抱有良好愿望的人都有可能犯错误。
不了解实际情况或缺乏应有的理论素养和思想方法都有可能导致政策的失败。
3.农业的特点、农业的地位与作用。
农业的特点：农业最根本的特点是经济再生产和自然再生产过程相互交织在一起。
其他特点如：土地不可替代；自然环境因素对农业有较强的影响力；农业生产周期长；农业生产时间和劳动时间不一致；农产品体积大,价值低,易腐烂,难储运；农业生产单位往往是一家一户等等。
（补充：经济再生产是指社会生产过程中济方面的投入和产出周而复始,不断更新,包括物质资料,劳动力和生产关系的再生产。
自然再生产是指生物依靠其新陈代谢机能,借助自然力和外界环境条件,通过生长发育和繁衍等一系列生命活动,使自身不断更新繁衍的过程。
）农业的地位：农业是国民经济中最重要的物质生产部门,同时也是最古老最基础的部门。
生物统计与田间试验：第二章 田间试验的设计与实施-2
长方形尤其是狭长形小区 方形小区
已知存在肥力 （水分、坡度等） 梯度时，小区的 长边与肥力变化 最大的方向平行， 使区组方向与肥 力等梯度方向垂 直。
图2.4
三、重复次数
重复次数即每一处理的试验小区数。
1.处理数；
2.试验条件；
3.试验精度要求；
4.试验地的土壤ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ异。
一次试验一般以3～6次重复为宜。 尽量多！！！
土壤差异集中地表现为土壤肥力的差异。以往研 究证明，土壤差异具有持久性。
➢测定土壤差异程度的方法
目测法，即根据前茬作物生长的一致情况加以评定。 精细地测定土壤肥力差异，可采用空白试验或均一性试
验。
空白试验(blank test): 在整个试验地上种植单一品种的作物， 以植株较小而适于条播的谷类作物为好。采用一致的栽培和管
理措施。 收获时，将整个试验地划分为面积相同的大量单位小区，依次
编号，分开收获，得到产量数据。根据各单位小区的数据，可 以画成产量连续面积图或等肥线图(图2.1）。
二、试验地的土壤差异
图2.1 土壤肥力变异图
第三节 田间试验设计的原则
田间试验设计(field experiment design)
误 差
s s
x
n
0 10 20 30
重复次数
五、保护行的设置
在试验地周围设置保护行(guarding row)的作用是：
➢保护试验材料不受外来因素如人、畜等的践踏和损害； ➢防止靠近试验田四周的小区受到空旷地的特殊环境影响 即边际效应，使处理间能有正确的比较。
保护行的数目视作物而定，如禾谷类作物一般至少应 种植4行以上的保护行。
广义----是指整个试验研究课题的设计， 包括确定试验处理的方案，小区技术，以及相 应的资料搜集、整理和统计分析的方法等；
试验设计与统计分析（农学）大纲
试验设计与统计分析（农学）⼤纲试验设计与统计分析（农学）Experimental Designs and Statistical Analysis⼀、教学⽬的使学⽣掌握现代试验统计知识，学会运⽤试验设计和统计分析这⼀现代科学试验研究必不可少的⼯具。
能应⽤⽣物统计学的原理设计试验，并对试验所得的结果进⾏正确的统计和分析，做出科学的结论。
学会利⽤计算机统计软件完成较复杂的统计运算及提⾼运算速率。
⼆、教学内容、教学⽬标及学时分配第⼀章绪论(3学时)本章概述农业科学试验、⽣物统计学发展概况、本课程的主要内容及学习的基本要求和⽅法。
通过本章学习，了解农业科学试验的特点、任务和要求；了解统计学的功⽤；认识本课程的重要性；掌握正确的学习⽅法。
1. 农业科学试验的任务和要求：农业科学试验和⽥间试验；农业科学试验的任务和来源；农业科学试验的基本要求。
2. 试验误差及其控制：试验误差的概念；试验误差的来源；试验误差的控制。
3. ⽣物统计学与农业科学试验：部分⽣物统计学基本概念；⽣物统计学的形成与发展。
⽣物统计学在农业科学试验中的作⽤和注意问题。
第⼆章试验设计和实施(4学时)通过本章学习，掌握试验设计的原则及常⽤的试验设计⽅法。
重点是随机排列的试验设计⽅法；了解顺序排列的试验设计⽅法；了解试验的实施⽅法。
1. 试验⽅案：试验⽅案的概念和类别；处理效应。
2. 试验设计原则：试验⽅案的设计要点；重复；随机排列；局部控制。
3. ⼩区技术：⼩区；区组和⼩区的排列。
4. 常⽤的试验设计：对⽐法设计；间⽐法设计；完全随机设计；随机区组设计；拉丁⽅设计；裂区设计。
5. 试验的实施：试验的计划；试验的准备；播种；试验管理；试验调查记载。
第三章描述性统计(3学时)通过本章学习，了解试验资料初步整理的⽅法；了解制作各种不同变数资料的次数分布表和绘制次数分布图的⽅法；了解常⽤的统计图；掌握平均数、变异数的意义、种类及计算⽅法。
1.统计学的若⼲术语：个体、总体与样本；观察值与变量。
农业试验的设计与分析课件
• 农业试验设计的基本原则
– 重复、随机化和区域控制
• 农业试验设计的方法 《＝＝农业数学建模
– 随机完全区组设计等
• 农业试验设计的数据处理方法 《＝＝生物统计
– 描述性统计、统计推断、回归分析、主成分分 析等
•农业试验的设计与分析
•4
第二节
SAS (Statistical Analysis System )简介
处理 A（施氨水1） B（施氨水2） C（施碳氨） D（施尿素） E（不施肥）
试验结果
24
30
28
27
24
21
31
28
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33
33
21 •农业试验的2设2计与分析
16
26 26 30 28 21 •18
应用SAS对试验数据作方差分析
SAS在农业单因素试验中的应用举例：
（1）建立数据库文件
按图示录入数据表。
•1
农业数据分析的基本方法
• 农业数据分析的基本方法是农业数学建模和生物统 计。
• 农业数学模型用来揭示农业过程中的机理关系，描 述农业各因子之间的动态的定量关系，如农业产量 与其他生态因子的关系。
• 生物统计用来检验、归类和判别农业的最终结果， 如在一定的置信度下判断农业因子对指标如作物产 量是否有影响，比较不同的农业措施下农业产量是 否有差别。
多重比较结果：
结果显示施尿素(d组)稻田产量最高，但施尿素(d组)的稻 田产量与施氨水1(a组)、施碳氨(c组)的稻田产量之间 的差别并不具备统计学意义，施尿素(d组)的稻田产量 与施氨水2(b组) 、不施肥(e组)的稻田产量之间的差别 具有统计学意义。
Duncan Grouping Mean
第二章 试验设计的基础知识
2.4 试验设计的基本要求
二、试验条件要有代表性
试验条件具有代表性，试验结果才能进行扩大生产。
三、试验的重现性
相同条件下再进行试验，能重复获得与原试验相类似的结果。
四、选择适当的试验指标果最基本的分析方法是方差分析。因此，试验结果数 据须满足方差分析的基本模型要求，如正态、独立、等方差 等要求；若不能满足则须采取相应的措施，如数据转换等。
试验设计的广义理解是指整个试验过程的设计。 应当包括三个组成部分：
1）确定试验处理方案； 2）观察资料的收集与整理； 3）统计分析方法。 进行试验设计，首先要明确几点：试验目的，考 核和评价的指标，考察的因素。然后根据试验的目的 来合理设计试验方案，组织试验的具体实施，最后对 试验结果进行统计分析。
试验设计中根据试验目的的不同，可以选择一个试验 指标，也可以同时选择多个试验指标，前者称为单指标试 验，后者称为多指标试验。
二、试验因素（factor）：
在试验设计中，可能对试验指标产生影响的条件称 为试验因素或因子。因素可看作被考察的自变量，亦称 作激励(activation)。 一般用大写英文字母A、B、 C…...来标记。 例如:在悬挂犁牵引阻力试验：研究对象为悬挂犁； 土壤坚实度、土壤水分、土壤质地、土壤结构和土壤茬 口对悬挂犁的牵引阻力有很大的影响，这些就是影响牵 引阻力的因素。 定量因素：若因素的取值可以在某一区间内连续变 化，称其为定量因素；（如：加温温度、保温时间等） 定性因素：若因素只能取有限个类别，称之为定性 因素；（如原材料产地、原材料品种等）。
举例： 为了评价A、B和C三种测定维生素C方法的好坏，有 甲、乙、丙三人进行试验，为了减少随机误差，遵循“重 复”原理，每个方法重复三次，共9次试验（即9个处理） 每人做三次试验设计方法如下：
田间试验与统计分析教学大纲
田间试验与统计分析教学大纲（农学类专业专科学生）第一部分课程的性质和任务田间试验与统计分析，是运用数理统计理论与方法研究农业科学研究和技术工作中，所需的田间试验设计、实施和试验资料统计分析方法的一门应用学科，是农学类专业的专业基础课。
本课程在高等数学、线性代数、概率论初步等课程的基础上，介绍数理统计的基本概念和基本原理，讲解田间试验的基本要求、设计实施和试验资料统计分析方法。
本课程既涉及一些严谨的数学理论和方法，又紧密结合农业生产和科学研究实践。
通过学习为进一步学习遗传学、作物栽培学、作物育种学等专业基础课和专业课打下坚实的基础，同时学会如何利用这一工具进行农业科学研究和技术工作方法。
第二部分基本要求通过本课程的学习，学生应达到以下要求：1. 有关试验数据分析的基本技能，如整理数据和计算平均数、变异数等，对试验结果有一个数量概念。
2.有关从试验数据进行归纳的统计推断原理和程序。
3. 掌握试验设计的基本原则和各种设计的要点及特点。
4.能根据所给试验条件,能够正确选用试验设计方法,并做出试验设计。
5.掌握EXCEL常见函数主要功能和数据分析工具。
第三部分教学说明及学时分配本课程总共60学时，讲授44学时，实验8个计16学时。
本课程以概率论、数理统计为基础，介绍田间试验与统计分析的基本概念、基本知识和基本方法，着重讲解农学类专业常用田间试验的设计、实施和统计分析方法。
本课程概念较多、理论抽象、系统严密、实践性强、公式复杂、符号繁多、计算量大，除课堂讲授外，要求学生认真完成习题作业，并结合农业生产和科学研究实践，有针对性的安排上机实习和田间实习，注意培养学生运用所学知识和技能分析问题和解决问题的能力。
（一）教学环节1、课堂讲授着重讲解基本概念、基本原理和基本方法，突出重点和难点。
各种统计分析方法的介绍主要结合例题来讲解。
2、实验及习题实验对于帮助学生巩固和加深理解教学的基本内容是很有作用的。
本课程拟安排八个实验，利用EXCEL所提供函数和数据分析工具实现所授统计方法计算。
常用田间试验设计
第一节 田间试验的特点和要求
一、田间试验的特点：
田间试验是农业和生物学研究中最常用 的研究手段，比其它研究有很多特殊性。
1、研究对象和材料都是生物体，生物 体本身具有很大的变异性。
2、试验一般是在开放的自然条件下进 行的，试验环境包括土壤、气候，甚至病虫 害等都是多变的。
因而，田间试验的误差控制尤为重要。
局部控制的作用：在于减少试验误差。
第二节 试验设计的基本原则
分给三人
这种分法很不合理
第二节 试验设计的基本原则
例如：品种比较试验，四个品种，三次重复。
高
ＡA A A
B ＢB B
C C ＣC 低 这样安排很不合理，像第一次分木瓜。
第二节 试验设计的基本原则
例如：品种比较试验，四个品种，三次重复。
G B 对D F C E A 照
D A E G B F 对C
照
肥
第三节常用的试验设计
照）的位置由随机方法决定。 ４、随机区组设计必须有重复。其重复数可按
（重复数-1）（处理数-1）>=12计算 ５、小区的形状以长方形为好。试验区周围必
须设保护行。小区间、重复区间有时亦须 设保护行（如农药试验、肥料试验等）。
重复Ⅲ B ck E H ck I A ck C G ck D F ck J
第三节常用的试验设计
三、对比法设计 特点： 任意一个处理区的左侧或右侧必有一个对照区
优点： １、适用于丘陵等环境条件变异较大的地方。 ２、不受处理数的限制，两个以上均可。 ３、田间操作比较方便，为试验工作者所乐于
采用，是一种普及性田间试验设计。
又如两个小麦品种的发芽力比较试验：
第三节常用的试验设计
二、配对法设计 特点： 一个处理与一个对照组成一对，同一 对的条件相同，不同对间允许有差异。
田间试验与统计方法课程设计 (2)
田间试验与统计方法课程设计
课程设计背景
农业是一个重要产业，在实际生产过程中，田间试验和统计方法是必不可少的
工具。
田间试验可以帮助农民对主产区进行考察，确定适当的品种、肥料、农药、播种密度等，从而提高农产品产量和质量。
统计方法则可以对采集的数据进行分析，多角度探究存在问题及其根本原因，为农民提供决策依据。
设计目的
本课程设计旨在帮助学生了解田间试验的方法和步骤，以及统计分析的方法和
技巧，提高其对农业生产的理论和实践能力。
设计对象
本课程设计适合学习农业专业的本科生、研究生，以及从事田间实践和统计工
作的专业人士。
课程内容
第一章田间试验
1.1 田间试验的定义和意义
1.2 田间试验的原则和步骤
1.3 试验设计的要点和方法
1.4 试验数据的记录和分析
第二章统计方法
2.1 统计学概述
1。
农业技术实验报告
农业技术实验报告
一、实验目的
本次实验旨在探究不同施肥方案对小麦产量的影响，为提高小麦种植效益提供科学依据。
二、实验方法
1. 实验材料：选取同质小麦种子100粒，选择种植基质。
2. 实验设计：分为无施肥对照组、化肥处理组、有机肥处理组，每组设置3个重复。
3. 施肥方案：对照组不施肥，化肥组使用化肥A，有机肥组使用有机肥B。
4. 实验过程：对每组小麦进行同等灌溉、光照、温度等处理，记录生长情况并测量产量。
三、实验结果
经过一段时间的生长观察，记录得出以下结果：
1. 无施肥对照组小麦产量较低，化肥组产量较高，有机肥组次之。
2. 化肥组小麦生长势旺，株高较高，叶片绿色度较好；有机肥组植株健康，生长状态平稳，叶片色泽柔和。
3. 对照组小麦抗逆性差，生长势低下，产量明显低于施肥组。
四、实验分析
1. 施肥对小麦生长产量有显著影响，化肥对增加产量效果更为明显。
2. 有机肥虽然生长速度较慢，但对植株健康有益。
3. 不同施肥方案的选择应根据土壤状况、作物种类等因素综合考虑。
五、实验结论
综上，本次实验结果表明，对小麦进行适当的施肥是提高产量的重
要手段。
在化肥和有机肥之间的选择中，应根据实际情况综合考虑，
以达到最佳的生长效果。
六、参考文献
1. XXX等，《施肥对小麦产量的影响研究》，《农业科学》，
20XX年。
2. XXX等，《化肥与有机肥对小麦生长的比较研究》，《农业技
术研究》，20XX年。
SAS教程第二章常用试验设计
02 随机区组设计
定义与特点
定义
随机区组设计是一种将受试对象按照一定特征进行区组随机化，然后 对每个区组内的受试对象进行不同处理的试验设计方法。
区组随机化
将受试对象按照一定特征进行分组，每组称为一个区组，每个区组内 的受试对象具有相似性。
区组内的受试对象进行不同处理
每个区组内的受试对象可以接受不同的处理，以比较不同处理之间的 差异。
03 拉丁方设计
定义与特点
定义
拉丁方设计是一种用于多因素试验设计的统计方法，它通过将试验单元按照拉丁字母的排列顺序进行分组，使得 每个因素在每个水平上只出现一次。
特点
拉丁方设计具有均衡性和代表性，能够有效地减少试验次数，提高试验效率，并且能够避免因试验顺序或处理顺 序对试验结果的影响。
适用范围
通过比较不同组之间的产量差异，我们可以分析施肥和灌溉 对农作物产量的影响，并得出相应的结论。
04 正交设计
定义与特点
定义
正交设计是一种试验设计方法，它通过正交表来安排多因素、多水平的试验，以最小试验次数获得尽 可能多的信息。
特点
正交设计具有均衡分散、整齐可比的特点，能够有效地控制试验误差，提高试验精度和可靠性。
当处理因素之间存在 交互作用时，可以采 用交叉设计。
实例分析
在研究药物对治疗不同疾病的效果时，可以采用交叉设计，将受试者随机分配到 不同的药物组，每个受试者接受所有药物的处理，处理顺序在不同受试者之间进 行交叉。
在研究不同运动方式对减肥效果的影响时，可以采用交叉设计，将受试者随机分 配到不同的运动方式组，每个受试者接受所有运动方式的处理，处理顺序在不同 受试者之间进行交叉。
在农业试验中，可以将不同品种的作 物按照生长环境、土壤肥力等特征进 行区组随机化，然后对每个区组内的 作物进行不同的施肥处理，比较不同 施肥处理对作物生长的影响。
第二章20111013田间试验设计与实施说课材料
二、试验地的选择和培养
试验地的选择：
1、试验地的土质和肥力要求均匀一致。 2、最好是平地，或有规律的缓坡地。 3、排灌条件要好。 4、位置适当。
试验地的培养
1、增施肥料可以减小肥力差异。 2、采用轮作方式，可保持土壤的一致性。
2022/3/29
第四节 控制土壤差异的小区技术
一、试验小区的面积 ➢试验类型和试验因素。 ➢作物种类及其种植密度大小
它根据局部控制原则和土壤差异情况，控 制非试验因素对试验结果影响的有效方法。
设置区组的目的是控制试验误差。 每一区组包含全套处理称为完全区组。
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➢ 原则上，同一区组（重复）内的土壤 肥力应尽可能相对一致，而不同重复之 间可以存在差异。
➢ 区组的排列可以密集方式，也可以分 散方式。
➢ 区组内小区的排列，一般可分为随机 排列和顺序排列。
四、对照区的设置 目的：
（1）作为衡量品种或处理优劣的标准。 （2）用以估计和矫正试验地的土壤差异
。
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五、保护行和保护区的设置 作用：
（1）防止边际效应。 （2）保护试验材料免遭外界因素的破坏 。
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六、区组和小区的排列
区组（block）：将一个重复的全部处理小区 分配于具有相对同质的一块土地，称为一个 区组。
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100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325
田间试验与统计分析教学设计
田间试验与统计分析教学设计前言在农业领域，田间试验是一个极其重要的环节。
通过田间试验可以评估不同品种、不同施肥方案、不同排水系统等对作物生长的影响。
同时，随着科技的进步，人工智能和数据分析的应用也使得对田间试验数据的分析更加精准。
因此，田间试验与统计分析是现代农业教育中不可缺少的一环。
教学目标本次教学旨在让学生掌握以下能力：1.理解田间试验的基本概念和流程；2.学习统计学的基础知识，并掌握该知识在田间试验中的应用；3.学会使用统计软件对田间试验数据进行分析，为农业科研提供支持。
教学内容1. 田间试验基础1.田间试验的概念和目的；2.田间试验的实施步骤：–试验设计；–地力和土壤改良；–择时、择地；–施肥方案；–病虫害防治；–防治采收和保管。
2. 统计学基础1.理解统计学基础概念，如均值、标准差、正态分布等；2.掌握实验方差分析方法；3.学会使用统计软件进行实验分析。
3. 田间试验与统计分析案例分析案例1：不同种类化肥对小麦产量的影响。
学生根据已有数据，分析不同种类化肥对小麦产量的影响，并给出建议。
案例2：不同病害防治措施对水稻收成的影响。
学生根据已有数据，分析不同病害防治措施对水稻收成的影响，并给出建议。
教学方法1.课堂讲解结合实例模拟；2.田间实践操作；3.分组讨论；4.数据统计软件实战操作。
教学评估1.田间试验操作考试；2.统计软件操作考试；3.考察学生对于标准实验设计的理解和利用。
总结田间试验与统计分析是现代农业教育中不可缺少的一环。
通过教学的方式让学生掌握田间试验基础和统计学基础知识，以及实战操作能力，将有利于提升学生以后的工作能力。
第二章农业试验设计概述
第二章
第二节 试验计划和试验方案的拟定
一、试验种类
（1）单因素试验：在同一试验中只研究某一因素的若 干处理称为单因素试验。
（2）多因素试验：在同一试验中同时研究两个或两个 以上的因素，各个因素都分为不同水平。
（3）综合性试验：综合试验方案是把若干因素的不同 水平组在合在一起，构成一个整体，形成一个综合因子， 由此构成一项试验处理，与另外一个综合因子进行比较 的试验。
试验观察指标必须选得准，因为它关系到试验结果 能否回答所研究的问题。例如对几个甘薯品种作比较试 验，用鲜重作为产量指标就不很妥当。因为不同的品种 含水量会很不相同，如果采用干物重或切干率作指标就 较为合适。
生物体有多种性状和特征，为了要从多方面说明问 题，可以选多个指标，但一定要适当，并不是多多益善。
和无限总体。如研究泰山小麦一号的株高，那么所有泰山 小麦一号的株高构成一个总体。
样本：从总体中抽出的一部分个体叫样本。样本中所 包含的个体数目叫样本容量。
总体
有限总体
总体中包含的个体是有限的。如一个玉米 田的所有果穗，一个畜群的头数等。
总体中的个体是无限个。如某一品种粒
无限总体 重，一块农田中小麦的株数。
（2）一个因素内各简单效应的平均数称平均效应或叫主效应 ，简称主效。如此例中，N的主效为（6+10）/2=8，P的主效 为（8+12）/2=10。
（3）两个因素简单效应间的平均差异称为交互作用效应，简 称互作。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。如此例中，N与P的互作效应可以用下面的 四个图来表示。
简单效应
效应 主效应
互作效应
实验 因素 AP
BP
22实验数据，用以解释各种效应
实验设计与分析第二章答案
《实验设计与分析》
习题与解答
P66 习题2
3．在利用某种细菌发酵产生纤维素的研究中，选用甘露醇作为碳源，发酵液pH值和残糖
值随发酵时间而发生变化，试验数据如下：
发酵时间/d 0 1 2 3 4 5 6 7 8 pH值 5.4 5.8 6 5.9 5.8 5.7 5.6 5.4 5.3 残糖量/(g/L) 24.5 13.3 11.2 10.1 9.5 8.1 7.8 7.2 6.5 试根据上述数据，在一个普通直角坐标系中画出发酵时间与发酵液pH值，以及发酵时
间与发酵液残糖量的关系曲线，并根据图形说明变化规律。
解：
图2-3 发酵时间分别与发酵液pH值和发酵液残糖量的关系
说明规律：pH值与发酵时间有一个极值，而残糖量随发酵时间的增加而减小
4.用大孔吸附树脂纯化某种天然棕色素的实验中，以每克树脂的吸附量作为试验指标，通过
静态吸附试验筛选合适的大孔吸附树脂，试验数据如下表表示。
试选用合适的图形来表达图
中的数据。
解：
图2-4 树脂型号和吸附量的关系
图2-5 凝固点和植物油种类的关系。
田间试验设计与统计分析试验计划书
田间试验设计与统计分析试验计划书一、试验目的本试验旨在评估不同种植方法、肥料类型和播种密度对农作物产量的影响，为优化农业生产提供科学依据。
二、试验地点与作物试验将在本地的农田中进行，作物为小麦。
三、试验设计1. 试验设计类型：随机区组设计，包括3个处理（种植方法、肥料类型和播种密度）和3个重复。
2. 种植方法：处理A：机械播种；处理B：手工播种；处理C：机械与手工结合播种。
3. 肥料类型：处理D：常规化肥；处理E：有机肥；处理F：化肥与有机肥混合。
4. 播种密度：处理G：常规密度；处理H：增加密度；处理I：减少密度。
5. 观察与测量：观察作物生长情况，定期测量株高、叶面积、穗数、粒数等生长指标，并在成熟期采集样本进行品质分析。
6. 产量统计：收获后统计各处理的产量，并计算平均产量。
四、统计分析方法1. 数据整理：将试验数据整理成表格，便于后续分析。
2. 方差分析：使用ANOVA检验，比较各处理之间的产量差异，确定最佳种植方法、肥料类型和播种密度组合。
3. 相关性分析：通过绘制柱状图和散点图，直观展示各处理之间的差异，并分析产量与其他生长指标之间的相关性。
4. 回归分析：根据试验数据，建立产量与生长指标的回归模型，预测不同条件下的产量变化。
五、试验实施计划1. 时间表：试验开始时间-xxxx年x月xx日，结束时间-xxxx年x月xx日。
2. 人员安排：由专门的研究人员负责试验的全程跟踪和记录，确保数据的准确性和完整性。
3. 物资准备：提前准备好所需的种子、肥料、播种工具等物资，确保试验顺利进行。
4. 播种与观察：按照试验设计进行播种，并定期观察作物的生长情况，记录各项生长指标。
5. 收获与测量：在成熟期进行收获，统计各处理的产量，并测量其他品质指标。
6. 数据整理与分析：将试验数据整理成表格，并进行初步分析，得出初步结论。
7. 报告撰写：根据统计分析结果，撰写试验报告，提出优化农业生产的具体建议。
农业试验与统计分析(2004年秋辅导课件)
分析: 分析:
单因素试验, 实验因素为玉米品种，共有5个处理 个处理. 单因素试验 实验因素为玉米品种，共有 个处理 完全随机设计. 完全随机设计
A3 A1 A4 A2 A3 A5 A4 A1 A2 A3 A4 A5 A2 A5 A1
5、有一水稻品种和施肥量的比较试验， 、有一水稻品种和施肥量的比较试验， 参试品种有A1、 、 ， 参试品种有 、A2、A3，施肥量分 B1和B2两个等级，重复 次，采用完 两个等级， 和 两个等级 重复3次 全随机设计，请绘出田间排列图。 全随机设计，请绘出田间排列图。
7、对于多个样本的差异显著性测验为 、 什么要用方差分析法？ 什么要用方差分析法？方差分析的基本 步骤有哪些？ 步骤有哪些？ 8、方差分析有那些基本假定？为什么 、方差分析有那些基本假定？ 有些数据需要经过转换才能作方差分析？ 有些数据需要经过转换才能作方差分析？ 有那些转换方法？ 有那些转换方法？
复习题
一、论述题： 论述题：
1、简述小概率事件实际不可能性原理及 、 其在统计分析上的应用？ 其在统计分析上的应用？ 2、试述正态分布的特征及其在统计分析 、 中的应用？ 中的应用？ 3、简述对中心极限定理的理解及其在资 、 料分析中的作用？ 料分析中的作用？
4、试验误差的意义？并阐述田间试验中 、试验误差的意义？ 误差的来源及其控制途径？ 误差的来源及其控制途径？ 5、田间试验设计的基本原则及其作用？ 、田间试验设计的基本原则及其作用？ 常用的随机试验设计有哪些？ 常用的随机试验设计有哪些？常用的顺序 排列的实验设计有哪些？ 排列的实验设计有哪些？ 6、如何正确对待统计推断中的“不可不 、如何正确对待统计推断中的“ 不可全信” 信，不可全信”？
分析: 分析:
二因素试验, 因素为水稻品种有 个水平,B因 因素为水稻品种有2个水平 二因素试验 A因素为水稻品种有 个水平 因 素为播期有3个水平 共有6个处理 水平组合). 个水平,共有 个处理(水平组合 素为播期有 个水平 共有 个处理 水平组合 随机区组设计. 随机区组设计
《试验设计与分析》笔记_学习笔记
试验设计与分析复习第一章试验设计概述试验设计的定义与重要性试验设计的基本原则试验设计的类型与分类第二章随机化与区组设计随机化的概念与方法区组设计的基本原理区组设计的应用实例第三章完全随机设计完全随机设计的定义与特点完全随机设计的实施步骤完全随机设计的数据分析方法第四章交互作用与多因素设计交互作用的概念与识别多因素设计的基本理论多因素设计的分析方法与应用第五章方差分析方差分析的基本原理单因素方差分析的步骤多因素方差分析的应用与解释第六章试验结果的解释与报告试验结果的统计解释结果报告的结构与内容试验设计的实际应用案例分析1.试验设计的基本概念试验设计是为了获取可靠数据而系统安排实验的过程。
主要目标：控制变异、提高效率、获取有效信息。
2.随机化与重复随机化：消除系统误差，确保样本的代表性。
重复：增加试验的可靠性，减少偶然误差。
3.因子设计单因子设计：研究单一因素对结果的影响。
多因子设计：同时研究多个因素及其交互作用。
4.完全随机设计每个处理随机分配到实验单位，适用于变异较小的情况。
5.随机区组设计将实验单位分成若干区组，控制区组内的变异，适用于变异较大的情况。
6.拉丁方设计控制两个干扰因素，适用于需要控制两个方向的实验设计。
7.方差分析（ANOVA）用于比较多个组的均值，判断因素对结果的显著性影响。
包括单因素方差分析和多因素方差分析。
8.回归分析建立因变量与自变量之间的关系模型，分析影响因素。
包括线性回归和非线性回归。
9.实验结果的解释与报告结果应包括统计显著性、效应大小和置信区间等。
报告应清晰、准确，便于他人理解和复现。
10.实验设计的伦理考虑确保实验的伦理性，保护参与者的权益和隐私。
试验设计的定义：系统地规划和实施试验，以获取可靠的数据和结论。
试验设计的目的：提高实验效率，控制变异，确保结果的有效性和可重复性。
试验设计的基本要素：自变量（因素）：实验中被操控的变量。
因变量（响应）：实验中被测量的结果。
农业实验报告
农业实验报告农业实验报告引言：农业是人类社会发展的基石，而农业实验则是推动农业科技进步的重要手段之一。
本文将围绕农业实验的重要性、实验设计与方法、实验结果与分析以及实验的应用前景等方面展开论述，旨在探讨农业实验对农业发展的贡献。
一、农业实验的重要性农业实验是农业科技进步的重要途径，通过实验可以验证农业科研成果的可行性，提高农业生产效率和品质，降低农业生产成本，保护农业生态环境。
农业实验还可以为农业科技创新提供科学依据，推动农业现代化进程。
二、实验设计与方法1. 实验目标与问题：农业实验的首要任务是明确实验目标和问题，确定研究内容和方向。
例如，可以通过实验研究某种新型农药对害虫的防治效果，或者比较不同施肥方案对作物产量和品质的影响。
2. 实验设计：农业实验的设计应该具备科学性和可重复性。
合理的实验设计可以减少误差和干扰因素，提高实验结果的可信度。
常用的实验设计方法包括随机分组设计、对照实验设计等。
3. 实验方法：根据研究目标和问题，选择合适的实验方法进行实施。
例如，可以采用田间试验、温室试验、室内试验等不同的实验方法。
同时，为了确保实验结果的准确性，应该注意实验条件的控制和实验数据的采集。
三、实验结果与分析1. 实验过程：详细记录实验过程中的操作步骤、实验条件等信息，以便后续的数据分析和结果验证。
2. 数据分析：通过对实验数据的统计和分析，可以得出结论。
常用的数据分析方法包括方差分析、回归分析等。
同时，还可以利用图表等形式直观地展示实验结果。
3. 结果验证：为了验证实验结果的可靠性，可以进行重复实验或者与其他研究结果进行对比。
通过多次实验的结果验证，可以进一步提高实验结果的可信度。
四、实验的应用前景农业实验的成果可以为农业生产提供科学依据和技术支持，推动农业的可持续发展。
通过实验可以优化农业生产方式，提高农产品的质量和安全性，实现农业高效、绿色、可持续发展。
同时，农业实验还可以为农业科研和科技创新提供重要的实践基础和经验积累，为农业科技进步提供源源不断的动力。
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• 每一数据步都是以DATA语句开始，以RUN语句 结束；
• 而每一过程步则都是以PROC语句开始，以RUN 语句结束。
• 每个语句的后面都要用符号“；”作为这个语句 结束的标志。
• 下面看一个简单的例程。。。。。。
14
SAS程序初步－－－－例程
“C:\Program Files\SAS\SAS System\9.0”下， 覆盖原文件 ＝>调回时间＝> 完成！
8
关于SAS软件
• SAS是美国SAS软件研究所于本上世 纪70年代研制的一套大型集成应用软 件系统，因其最初功能(Statistical Analysis System ) 而得名。经过二十 多年的发展, 已成为综合软件系统, 其 功能涉及数据访问、管理、分析和显 示。作为管理信息系统(MIS)或决策支 持系统(DSS)的开发平台, 1996 年评 为建立数据仓库系统的首选产品。
• 农业数据处理与分析就是挖掘与利用这些规律。 • 相应的农业试验和调查数据分析软件。。。。
2
农业数据处理与分析
• 农业是一巨型复杂的系统。 • 农业数据具有大量、多维、动态、不完整、不确
定性（数据中的系统或随机噪声）、稀疏性（很 少甚至没有有用的记录）、并且与时间相关等特 点。 • 农业试验设计主要在介绍经典的农业设计方法的 基础上还介绍正交设计、均匀设计和回归设计等 方法。
• 农业数学建模和生物统计是相互联系的：首先生物 统计模型是一类重要的数学模型；其次由于农业数 据具有的不确定性，数学建模中时常要考虑随机误 差的影响，因此在农业数据分析中，农业数学建模 和生物统计这两种方法经常一起使用。
4
第一节 农业试验数据分析
5
农业试验数据分析
• 农业试验设计的基本原则
– 重复、随机化和区域控制
计算机在农业中的应用
第二章 农业试验的设计与分析
主讲：梁 茹 冰
联系方式：liang_ru_bing@
1
引言
• 科学研究是人类认识自然、改造自然、服务社会 的原动力。
• 农业领域中所涉及的学科大多数属于实验科学， 主要是通过周密设计的实验进行探索。
• 农业科学试验及农业生产调查都会获得大量的数 据，在千差万别的数字后面往往隐藏着事物的内 在规律性。
• 编辑窗口（PROGRAM EDITOR）-： 编辑程序和数据文件。
• 日志窗口（LOG）： 记录运行情况，显示 error信息。
• 输出窗口（OUTPUT）： 输出运行的结果。
• 图形窗口（GRAPH）： 输出图形。
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SAS软件的界面－－P16
• • • •
编辑窗口（PROGRAM EDITOR）-： 编辑程式和数据文件。 日志窗口（LOG）： 记录运行情况，显示 error信息。 输出窗口（OUTPUT）： 输出运行的结果。 图形窗口（GRAPH）：
• •
点击 Globals 菜单 中的 Program editor、Log、 Output、Graph 命 令可以进入编辑、日 志、输出及图形窗口。 按功能键F5、F6、 F7也可以进入编辑、 日志及输出窗口。
输出图形。
13
SAS程序初步
• 在SAS中，对数据的处理可分为两大步：
– 将数据读入SAS建立的SAS数据集，称为数据步 （DATA）。
9
关于SAS软件
• SAS软件为模块式结构, 用户可根据需要选择
• 譬如, 我们可以只选Base SAS (基本模块) , 用 于数据管理、制表和描述性统计。
• 或再加上SAS/STAT (统计模块)和 SAS/GRAPH (图形模块), 组成一套具有数据 管理、统计分析和图形表达功能的软件系统。
• 在“* ”号与分号“; ”之 间的内容(第一行的汉字)
为注释，SAS是不理会的。
• 指令作用的SAS 关键词
决不允许拼错, 一般用大
写。其它词, 如数据集名
(DATA后面的juli—“距离”
的汉语拼音)、变量名 (miles—英里, km —公里)
•
数据步以DATA开头, 接着是即
最好用小写, 以资区别。
• 农业试验设计的方法 《＝＝农业数学建模
– 随机完全区组设计等
• 农业试验设计的数据处理方法 《＝＝生物统计
– 描述性统计、统计推断、回归分析、主成分分 析等
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第二节 SAS (Statistical Analysis
System )简介
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附：SAS 9.0安装步骤
调时间(2004年9月前)＝>Setup disk\setup.exe ＝>选择设置语言：英语＝> 3)Install SAS Software ＝>选择SAS Installation Data: sas9834961.txt ＝> next… ＝> Select Licensed Software ＝> next ＝>选择Disk1 ＝> 68%时，选择Disk2 ＝> 76%时，选择Secure windows ＝> 81%时，选择SAS Shared Components ＝>进度条消失，选择Setup Disk ＝> Finish ＝>将sashost.dll复制到安装目录下，即
将建立的数据集的名称。
名称的长度不可超过8个 英文字符(所以公里用缩 写km )。
• 每一SAS 语句必须以分 号结尾。
• 过程步以PROC开始, 后面是要 )、 PLOT(制图) 等。
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农业数据分析的基本方法
• 农业数据分析的基本方法是农业数学建模和生物统 计。
• 农业数学模型用来揭示农业过程中的机理关系，描 述农业各因子之间的动态的定量关系，如农业产量 与其他生态因子的关系。
• 生物统计用来检验、归类和判别农业的最终结果， 如在一定的置信度下判断农业因子对指标如作物产 量是否有影响，比较不同的农业措施下农业产量是 否有差别。
• 若在公司或工商企业工作, 再选两种模块 ,SAS/QC (质控) 和SAS/OR (运筹) , 就可使软
件系统在质量管理、计划运筹、规划、决策等 方面的功能大为增强。
• 而SAS/ETS 则是计量经济学、时序分析和预
测的有力工具等等。
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