田间统计实验
田间试验与统计分析教案
一、田间试验设计与实施1.1 田间试验的目的解释田间试验在植物育种和农业研究中的重要性。
强调实验设计对获取可靠和可重复结果的重要性。
1.2 试验设计的基本原则介绍完全随机设计、随机区组设计和拉丁方设计等试验设计方法。
解释对照组和处理组的概念，并说明如何设置。
1.3 试验实施步骤讲解试验地的选择与准备，包括土壤处理和施肥。
详细说明如何进行种子或幼苗的种植、管理与观测。
1.4 数据收集与记录强调数据准确性对结果影响的重要性。
教授如何系统地收集和记录田间数据，包括植株高度、产量等指标。
二、统计分析基础2.1 统计分析的作用阐述统计分析在田间试验中的应用，以解读实验数据。
讨论统计分析如何帮助科学家做出有效的结论和决策。
2.2 描述性统计介绍平均数、中位数、标准差等描述性统计量。
教授如何使用图表（如直方图、箱线图）来展示数据分布和离群情况。
2.3 推断性统计解释推断统计的基本概念，包括置信区间和假设检验。
展示如何应用t检验和方差分析（ANOVA）来比较处理间的差异。
2.4 回归分析与预测介绍线性回归分析的基本原理和应用。
展示如何利用回归模型进行数据拟合和预测。
三、田间试验与统计软件应用3.1 田间试验数据管理讲解如何使用Excel或专门的农业统计软件（如SAS、SPSS、R语言）来管理田间数据。
教授数据输入的注意事项，以及如何进行数据清洗和整理。
3.2 统计软件操作实例提供统计软件操作的实例教学，展示如何进行描述性统计分析。
通过案例演示如何进行ANOVA和回归分析，并解释输出结果。
教授如何解释统计软件输出的结果，并将其转化为可理解的信息。
3.4 数据可视化强调数据可视化在结果展示中的重要性。
教授如何使用图表和图形来清晰表达数据分析的结果。
四、案例研究：田间试验与统计分析应用4.1 案例一：作物产量试验分析提供一个具体的田间试验案例，分析不同施肥处理对作物产量的影响。
展示如何应用统计方法比较各处理间的产量差异。
试验统计方法：田间试验和统计方法
试验统计方法：田间试验和统计方法
田间试验和统计方法是农业科学中重要的研究手段，它可以帮助研究人员更清楚的掌握施
工用肥和新品种的绩效，从而改善农作物的生产绩效。
首先，田间试验是检测施工用肥和新品种效果的重要方法，因为它可以直接反映品种类型、施用肥料量和农业生产状况之间的关系。
在田间试验中，研究人员可以进行小规模实地研究，比较多个研究实验地和不同品种的产量，用此方法计算出不同施用水平肥料所产生的
产量差异，并对不同施肥水平的绩效进行评价。
统计方法则是将田间试验的数据进行统计分析，用抽样法取样，用统计学方法统计分析，
得出所需要的结果，可以得出施用水平和新品种的产量的关系，以及不同品种之间的绩效
优劣，从而更有针对性和科学性地掌握施工用肥和新品种的效果。
因此，田间试验和统计方法在农业科学研究中都有重要的地位。
不仅可以为研究者形成客观、准确的数据，而且更重要的是，它可以帮助我们更好地把握施用发和品种的绩效，从
而提高农业生产绩效。
田间实验设计统计分析试验计划书
田间实验设计统计分析试验计划书下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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田间统计实验_试验三 四 五
实验三单因素资料的方差分析进行5种除草剂药效试验，每处理设4个小区，每小区保持相同的稗草数，施药一周后调查稗草残存株数如下表，试做方差分析。
药剂种类重复1 重复2 重复3 重复4 总和平均丁草胺30 32 31 30 123 30.75扑草净35 35 38 35 143 35.75丁甲33 31 31 30 125 31.25丁二甲34 37 33 31 135 33.75杀草丹32 35 32 34 133 33.25除草醚31 32 32 35 130 32.5总和T 789 总平均：32.875解：由上表可知，扑草净与除草醚处理在5%水平上显著差异，与丁甲、丁草胺处理在1%水平上有极显著差异；扑草净与丁二甲、杀草丹在1%水平上无显著差异。
丁二甲与杀草丹、除草醚、丁甲在1%水平上无极显著差异；与丁草胺在1%水平上无极显著差异，但在5%水平上有显著差异。
杀草丹、除草醚、丁甲、丁草胺在5%水平上有显著差异。
实验四统计软件DPS简介及其应用1．多胺处理后，某昆虫体内激素的含量如下表，检验多胺处理前后体内激素含量差异是否显著？解：两处理方差齐性检验结果 F=2.1804 p=0.2349如两处理方差齐性,其均值差异显著性检验结果：t=2.1336 p=0.0455如两处理方差不等,其均值差异显著性检验结果：t=2.1336 p=0.0472两处理各个样本数据配对时,其均值差异显著性检验结果：t=4.1334 p=0.0020P<0.05 所以多胺处理前后体内激素含量差异显著2．研究甲、乙两药对某植病的防治效果，甲药防治70株，治愈53；乙药75，治愈62，问两药的防治是否有显著差异？解：处理Ⅰ53/70=0.757处理Ⅱ62/75=0.827T值=1.0400 p=0.30010 P<0.05 差异不显著3．进行除草剂药效和施药方法的预备试验，每种组合设一个小区，每小区保持相同的稗草数，施药一周后调查稗草残存株数如下表，试做差异性测验。
田间试验与统计分析
田间试验与统计分析1. 介绍田间试验是农业科学研究中常用的一种实验方法，它充分考虑到实际农田环境，通过在田间设置试验区域，对不同处理进行比较和观察，以获取与农业相关的各种数据。
为了合理地利用田间试验数据，进行统计分析是至关重要的。
在本文档中，我们将介绍田间试验的基本概念和设计原则，讨论统计分析在田间试验中的重要性，并介绍一些常用的统计分析方法。
2. 田间试验的基本概念和设计原则田间试验是农业科学研究中常用的一种实验方法，它是通过在实际农田环境中设置试验区域，对不同处理进行比较和观察，以获取与农业相关的各种数据。
田间试验的基本概念和设计原则如下：•随机化：试验区域的选择和处理的分配应该是完全随机的，以避免偏倚的结果。
随机化可以通过使用随机数字表或计算机程序来实现。
•重复性：每个处理应该在多个试验区域中重复进行，以提高实验结果的可靠性。
重复试验区域的数量应根据实际情况合理确定。
•均质性：试验区域应该在土壤类型、气候条件等方面尽可能保持均质，以减少干扰因素对实验结果的影响。
•对照处理：应该设置一个对照处理，以便与其他处理进行比较。
对照处理可以是无处理或者是一个已知的标准处理。
3. 统计分析在田间试验中的重要性统计分析在田间试验中起着至关重要的作用。
通过对试验数据进行统计分析，可以从大量的观测数据中提取有用的信息，得出科学有效的结论。
以下是统计分析在田间试验中的重要性：•检验假设：在田间试验中，我们通常有一些研究假设需要验证。
统计分析可以帮助我们根据观测数据，对这些假设进行检验，并判断其是否成立。
•比较处理：田间试验的目的之一是比较不同处理的效果。
通过统计分析，我们可以得出不同处理之间的差异是否显著，以及这些差异的大小。
•确定样本大小：统计分析可以帮助我们确定合适的样本大小，以保证实验结果的可靠性。
通过进行样本大小的估计，可以避免样本过小导致结果不可靠，也可以避免样本过大导致浪费资源。
•数据可视化：统计分析可以帮助我们将试验数据可视化，以便更好地理解和解释数据。
【精品】田间试验与统计实验报告
【精品】田间试验与统计实验报告今年来，我们在我们的果园进行了一次田间实验报告和统计实验，以明确某种水果的产量情况，评估水果产量的发展态势，并为今后的种植投入提供科学的指导。
该实验的果园里设置了10块小地块，每块大小相同，其中７块为统计实验区，３块为控制区，在１０块地都种植了同种水果，以水果数量作为本次实验评估标准。
实验进行过程中，我们每周对果园里７块统计实验区小地块进行检查，注重实验条件的均一性，确保实验室内外设备的稳定性，在实验结束后，对7个实验小块的数据进行统计，得出以下结论：针对每块小地块耕地，其可产水果量呈现从第1块到第7块依次递增的趋势，而比照组的3块小地块的水果量未达到相应的程度，可以认定所用投入存在某种效益。
另外，从本次实验成果来看，水果种植还受到大气湿度、温度、土壤湿度、月夜光照等自然条件影响，其对水果产量的影响也不容忽视。
此次实验，可以提高我们的农作物种植品质，有助于我们的农业的发展，并研究和分析农业生产，种植技术以及质量检测，以提高今后农作物的产量。
This year, we have carried out a field experiment report and statistical experiment in our orchard to determine the output of certain fruits, evaluate the development trend of fruit output, and provide scientific guidance for future planting inputs. There are 10 small plots in the orchard, all the same size, 7 of which are statistical test areas and 3 are control areas. The same fruits are planted in 10 plots, and the number of fruits is taken as the evaluation standard for this experiment.。
田间统计实习报告
为了更好地将所学理论知识与实践相结合，提升自身统计调查和分析能力，我在暑假期间参加了为期两周的田间统计实习。
此次实习地点位于我国某农业示范园区，主要任务是进行农作物产量统计、生长状况调查以及土壤肥力测试。
二、实习内容1. 农作物产量统计在实习的第一周，我主要负责对示范园区内不同品种的农作物进行产量统计。
具体操作包括：- 跟随技术人员学习如何使用测产工具，如测产尺、测产仪等；- 按照作物品种、种植面积、生长周期等因素，将园区内的农作物划分为多个调查单元；- 对每个调查单元进行实地测量，记录产量数据；- 利用统计软件对产量数据进行整理和分析，得出平均产量、方差等指标。
2. 生长状况调查在实习的第二周，我参与了农作物生长状况的调查工作。
主要内容包括：- 学习农作物生长发育规律，掌握不同生长阶段的特征；- 定期观察农作物生长情况，记录植株高度、叶片数量、病虫害发生情况等数据；- 分析数据，判断农作物生长状况，为后续施肥、灌溉等管理工作提供依据。
3. 土壤肥力测试在实习的最后阶段，我协助技术人员进行土壤肥力测试。
主要步骤如下：- 学习土壤样品采集、制备方法；- 按照规范操作，采集土壤样品；- 将样品送至实验室进行检测，分析土壤肥力指标，如pH值、有机质含量、氮、磷、钾等元素含量。
通过此次田间统计实习，我收获颇丰：1. 提升了统计调查和分析能力：在实习过程中，我学会了如何运用统计方法对田间数据进行收集、整理和分析，为农业生产管理提供科学依据。
2. 增强了实践操作能力：通过实地参与农作物产量统计、生长状况调查和土壤肥力测试，我掌握了相关技术操作方法，为今后从事农业相关工作奠定了基础。
3. 培养了团队合作精神：在实习过程中，我与团队成员相互协作，共同完成任务，锻炼了团队协作能力。
4. 加深了对农业的认识：通过实习，我更加深入地了解了农业生产的实际情况，认识到农业统计工作的重要性，增强了为农业服务的社会责任感。
总之，此次田间统计实习让我受益匪浅，为我今后的学习和工作打下了坚实基础。
田间试验设计与统计实验报告、实验五
贵州大学实验报告学院：农学院专业：植物保护班级：091下面是余秋雨经典励志语录，欢迎阅读。
不需要的朋友可以编辑删除！！关于年龄1.一个横贯终生的品德基本上都是在青年时代形成的，可惜在那个至关重要的时代，青年人受到的正面的鼓动永远是为成功而搏斗，而一般所谓的成功总是带有排他性、自私性的印记。
结果，脸颊上还没有皱纹的他们，却在品德上挖下了一个个看不见的黑洞。
2.我不赞成太多地歌颂青年，而坚持认为那是一个充满陷阱的年代。
陷阱一生都会遇到，但青年时代的陷阱最多、最大、最险。
3.历史上也有一些深刻的哲人，以歌颂青年来弘扬社会的生命力。
但这里显然横亘着一种二律背反：越是坚固的对象越需要鼓动青年去对付，但他们恰恰因为年轻，无法与真正的坚持相斡旋。
4.青年时代的正常状态是什么，我想一切还是从真诚的谦虚开始。
青年人应该懂得，在我们出生之前，这个世界已经精精彩彩、复复杂杂地存在过无数年，我们什么也不懂，能够站正脚下的一角建设一点什么，已是万幸。
5.中年是对青年的延伸，又是对青年的告别。
这种告别不仅仅是一系列观念的变异，而是一个终于自立的成熟者对于能够随心所欲处置各种问题的自信。
6.中年人的当家体验是最后一次精神断奶。
你突然感觉到终于摆脱了父母、兄长、老师的某种依赖，而这种依赖在青年时代总是依稀犹在的;对于领导和组织，似乎更贴近了，却又显示出自己的独立存在，你成了社会结构网络中不可缺少的一个点;因此你在热闹中品尝了有生以来真正的孤立无援，空前的脆弱和空前的强大集于一身。
7.中年人一旦有了当家体验，就会明白教科书式的人生教条十分可笑。
当家管着这么一个大摊子，每个角落每时每刻都在涌现着新问题，除了敏锐而又细致地体察实际情况，实事求是地解开每一个症结，简直没有高谈阔论、把玩概念的余地。
这时人生变得很空灵，除了隐隐然几条人生大原则，再也记不得更多的条令。
8.中年人的坚守，已从观点上升到人格，而人格难以言表，他们变得似乎已经没有顶在脑门上的观点。
田间试验统计方法
田间试验统计方法
田间试验统计方法是在农田或田间进行的实验中，采用统计学原理和方法对数据进行分析和推断的一种方法。
它可以帮助农业科研人员或农田经营者评估不同农业实践、品种、肥料、农药等对农作物产量和质量的影响。
田间试验统计方法通常包括以下几个步骤：
1. 设计试验：选择合适的试验设计，如完全随机设计、区组设计、分组区组设计等，确保试验能够提供可靠的结果。
2. 样本选择：根据试验设计和样本容量计算方法，确定需要监测或采集的样本数量，并随机选择样本。
3. 数据采集：在试验期间或收获时，采集或记录相关数据，如生长状况、产量、植株高度、籽粒重量等。
4. 数据处理：对采集的数据进行整理和处理，计算平均值、标准差、方差等统计量，并进行适当的数据转换或修正。
5. 假设检验：根据试验目的和假设，选择合适的统计检验方法，如t检验、方差分析、回归分析等，判断不同条件下的差异是否显著。
6. 结果解释：根据统计分析的结果，得出结论并解释试验结果的意义，评估不同处理或因素对农作物生长和产量的影响。
田间试验统计方法可以帮助农业科研人员或农田经营者了解农作物的生长规律、评估不同管理措施的效果、优化农田管理方案，从而提高农业生产效益和可持续发展能力。
田间试验设计与统计实验指导书
《田间试验设计与统计》实验指导书前言二十一世纪是信息技术时代，存储、整理和分析处理数据是一件极重要的工作。
对数据的分析大都是基于基本的统计方法进行，国内外学者编制了许多统计软件包，其中SAS 和SPSS系统是国际上公认的统计软件，在全球范围内被各行各业广泛采用，Excel具有一定的统计功能，且易于得到该软件。
为了让植物生产类各专业的学生了解Excel的统计功能，特编写本教材。
《田间试验设计与统计实验》是为配合农学（含烟化方向）、药用植物、农安、植保、园艺等专业《田间试验设计与统计》课程课堂教学的有关理论、方法而编写的，根据教学计划的学时安排，结合《田间试验设计与统计》教学内容，共安排了5个实验项目，项目包括：实验一、用EXCEL计算描述性统计数，实验二、用EXCEL进行成组和成对数据的t 检验，实验三、用EXCEL实现完全随机与随机区组设计，实验四、用EXCEL实现方差分析，实验五、用EXCEL做直线相关回归分析。
通过实验，让同学们了解运用Excel处理试验资料的步骤和方法，加深对本课程统计分析方法的理解，全面提高本课程的教学质量。
目前，国内尚无可供参考的《田间试验设计与统计实验》教材，加上编者的水平有限，尽管编者多次修改，但错误和疏漏之处在所难免，望使用本教材的师生、读者给与批评指正。
编者2007年8月目录1、实验一用EXCEL实现完全随机与随机区组设计···················································12、实验二用EXCEL计算描述性统计数·····································································33、实验三用EXCEL进行成组和成对数据的t检验···················································54、实验四用EXCEL实现方差分析············································································75、实验五用EXCEL做直线相关回归分析·································································96、实验报告基本内容要求····························································································117、实验报告格式···········································································································12实验一用EXCEL实现完全随机与随机区组设计实验学时：2学时实验类型：验证实验要求：必修一、实验目的1、复习巩固完全随机设计、随机区组设计等设计的随机化方法与步骤，2、熟练掌握EXCEL随机函数RANDBETWEEN()的使用和产生N个元素随即排列的方法。
田间统计试验计划方案
田间统计试验计划方案一、试验名称。
“探秘田间小世界：作物生长与环境的秘密约会”二、试验目的。
咱们为啥要做这个试验呢？就是想搞清楚在田间这个大舞台上，各种因素是怎么影响农作物生长的。
比如说，不同的肥料、不同的浇水方式、不同的种植间距，到底哪些组合能让咱们的庄稼长得又壮又好，产量高高的。
就像给农作物找个最适合它们的“生活方式”一样。
三、试验地点。
[具体的田间位置]，这个地方可是精挑细选的呢。
土壤肥力啊，光照条件啊，都比较有代表性，就像给农作物找了个公平竞争的赛场。
四、试验材料。
1. 作物品种：[作物名字，比如超级小麦1号]，这可是咱千挑万选的种子选手，具有很强的适应能力。
2. 肥料种类：有机肥、氮肥、磷肥、钾肥等各种肥料都来凑凑热闹，看看谁才是作物生长的最佳“营养搭档”。
3. 灌溉设备：从简单的水桶（模拟人工浇水）到高级一点的滴灌设备，各种浇水方式都要试试，就像给作物准备不同的“饮水杯”。
五、试验设计。
# （一）小区划分。
1. 把整个试验田分成好多小格子，就像给作物们划分不同的“小房间”。
每个小格子的大小都一样，比如说长[X]米，宽[Y]米，这样才能保证公平竞争嘛。
2. 每个小格子之间要有小埂隔开，就像给它们建个小围墙，防止“串门”互相影响。
# （二）处理设置。
1. 肥料因素。
处理1：只施有机肥，看看这种纯天然的“营养大餐”效果咋样。
处理2：氮肥为主，就像给作物吃“氮肥大餐”，看看是不是能让它们长得绿油油的。
处理3：磷肥主打，也许能让作物的果实结得大大的呢。
处理4：钾肥来撑场面，说不定能让作物的茎杆壮壮的。
处理5：混合施肥，把各种肥料都搭配起来，就像做一道营养均衡的“肥料大杂烩”，看看是不是最厉害的组合。
2. 灌溉因素。
处理A：传统的大水漫灌，就像给作物来一场“洪水”洗礼。
处理B：滴灌，一滴一滴地给作物供水，就像给它们喝“高级定制水”。
处理C：隔三岔五地浇水，模拟有时候忙不过来，偶尔才照顾一下作物的情况。
田间试验设计与统计实验报告、实验二
343
最大(1)
537
最小(1)
142
最小(1)
25
置信度(95.0%)
66.72586
置信度(95.0%)
143.2245
实验总结
思考题
计算下表数据的描述性统计数，并对数据计算结果加以解释。
NO
x
y
1
261
417
2
142
500
3
58
4
142
473
5
275
25
6
299
385
7
142
364
8
偏度
0.16912
偏度
-1.2699
区域
201
区域
512
最小值
142
最小值
25
最大值
343
最大值
537
求和
1802
求和
3202
观测数
8
观测数
9
最大(1)
343
最大(1)
537
最小(1)
142
最小(1)
25
置信度(95.0%)
66.72586
置信度(95.0%)
143.2245
指导教师意见
签名：年月日
3、文献资料：《田间试验设计与统计实验》
实验步骤
在同一行连续输入各个变量的名称→在名称下方输入数据→打开“工具”菜单→点击“数据分析”选项→选择“描述统计”→点击“确定”按钮→选定包括数据名称在内的数据区域（本例B1:C10）→选中“标志位于第一行”按钮→选中“输出区域”复选按钮→点击“输出区域”框内→选定显示计算结果的第一个单元格（本例A12）→选中“汇总统计”复选按钮→点击“确定”按钮。
田间试验与统计方法
田间试验与统计方法
田间试验是指在农田或实际环境中进行的实验，旨在验证某种农业生产技术、种植方法或农业管理措施的有效性和可行性。
田间试验通常涉及到不同处理或处理组合的设置，以比较其对作物生长、产量、质量等方面的影响。
统计方法在田间试验中的应用非常重要，以下是一些常见的统计方法：
1. 随机化设计：随机将试验区域分配给不同处理组合，以消除人为因素对试验结果的影响。
2. 完全随机设计（CRD）：将试验区域随机分成若干组，每组只设置一种处理，各组之间没有差异。
3. 随机区组设计（RCBD）：将试验区域划分为几个相对均匀的区域，每个区域内随机分配不同处理。
RCBD设计可以减少环境差异对实验结果的影响。
4. 分析方差（ANOVA）：通过对不同处理组合的数据进行方差分析，确定各处理之间的差异是否显著。
5. LSD检验：通过最小显著差异检验，比较不同处理组合的均值是否存在显著差异。
6. 图表分析：使用散点图、折线图、柱状图等图表，直观地展示试验数据之间的关系和差异。
7. 相关分析：通过计算相关系数，探讨不同因素之间的相关性，例如作物产量与施肥量之间的关系。
这些统计方法可以帮助研究人员分析和解释田间试验数据，得出科学可靠的结论，指导农业生产实践。
田间试验统计分析
1、自由度算法：品种间自由度=品种数-1，区组间自由度=重复数-1，误差自由度=品种间自由度*区组间自由度2、矫正数C=215.152/30=1542.9841，矫正数等于小区产量总合的平方除以小区总数。
3、总平方和SS=∑(7.852+6.282+.....+5.702+7.952)-C=1572.3807-1542.9841=29.3966总平方和等于小区产量平方和减去矫正数。
4、品种间平方和SS T=∑（20.882+20.822+..........+23.232）/3-C=1565.0612-1542.9841=22.0771 品种间平方和等于每品种三次重复产量总和的平方和除以重复数减去矫正数。
5、区组间平方和SS t=∑（74.352+68.712+72.092）/10-C=1544.5955-C=1.6114区组间平方和等于每重复小区产量总和的平方和除以品种数减去矫正数。
6、误差平方和SS R=SS-SS T-SS t=29.3966-22.0771-1.6114=5.7081误差平方和等于总平方和减去品种间平方和再减去区组间平方和。
7、区组间方差=1.6114/2=0.8057 区组间方差等于区组间平方和除以自由度。
8、品种间方差=22.0771/9=2.4530 品种间方差等于品种间平方和除以品种间自由度。
9、误差方差=5.7081/18=0.3171误差方差等于误差平方和除以误差自由度。
10、区组间F 值=0.8057/0.3171=2.45408，品种间F 值=2.4530/0.3171=7.7357 F 值等于区组间和品种间方差分别除以误差方差。
F 0.05和F 0.01的数据从表中查得，如果F 值小于 F 0.05，则不显著；如果F 值在F 0.05和F 0.01之间，则显著；11、标准误差=0.3171/3=0.33，标准误差等于误差方差除以重复数的开方。
12、SSR 0.05和SSR 0.01由新复极差表中查得LSR 0.05=SSR 0.05*标准误差，LSR 0。
田间统计-实验和统计方案教案
《田间试验和统计方法》教案
讲授班级：2008植保
授课教师：毛孝强
讲授时间：2009－2010年第2学期
云南农业大学农业科学技术学院作物遗传育种系
2010年3月
本课程为高等农业院校农学类专业计划的专业基础课。
根据专业教育计划，本课程着重介绍田间试验和其它生物研究的设计、实施，以及数据的收集、整理和分析的基础原理；介绍实施试验的技术和常用试验资料的分析方法及如何对试验结果作出科学的解释。
努力培养学生从事科学研究和分析问题、解决问题的能力。
本教案内容包括：教学目的、教学内容、讲授学时分配、教学重点、教学难点及习题作业布置六部分。
该门课讲授时数为44学时。
11。
田间试验与统计分析实验教学大纲
“田间试验与统计分析”课程实验教学大纲课程编号：5011001学时：56实验学时：12学分：0.75一、课程的性质和任务田间试验与统计分析是运用数理统计的原理和方法来分析和解释生物界各种现象和试验调查资料的一门科学，其主要任务是解决生物学科研究中搜集、整理、分析资料的问题。
本课程详细介绍了统计数据的搜集与整理、概率与概率分布、理论分布和抽样分布、统计推断、参数估计、卡平方测验、方差分析、一元回归及简单相关分析。
它的任务不仅是验证学生所学的生物统计学知识，更重的是通过本课程的学习，训练学生进行科学试验的原理、方法和技能。
拓展学生的智慧，使学生逐步学会对实验现象进行观察、分析、联想思维和归纳总结。
培养学生严肃、严密、严格的科学态度和良好的实验素养，提高学生的动手能，培养学生独立工作和分析、解决问题的能力。
并为有关的后续课程和将来从事的专业工作奠定坚实的基础。
二、教学内容和方法教学内容：通过田间试验与统计分析实验的训练，使学生具备一定的田间试验与统计分析素质和知识；具有一定的实验能力。
教学方法：坚持一人一组，独立完成每一个实验的教学原则；坚持要求学生做到实验前预习实验指导，采用预习与讲授相结合，力求通过严格的上机基本操作训练，验证试验结果，使学生掌握基本的统计分析方法。
三、教学目的要求训练学生进行科学实验的方法和技能。
培养学生严肃、严密、严格的科学态度和良好的实验素养，提高学生的动手能力，培养学生独立工作和分析、解决问题的能力。
四、考试方式及方法以学生平时上机操作过程为主要考查内容，通过检查学生的实验预习实验指导、观察学生的实际上机操作过程、结合评定学生对实验数据计算的准确度、对实验结果的分析说明以及实验报告书写的规范性得出学生的每一个实验的成绩。
五、配套的实验教材或指导书及参考书实验教材：朱永平、毛孝强、吴渝生. 生物统计学实验教程.云南科技出版社，2006.参考书：1.胡良平. 实用统计分析教程. 军事医学科学出版社，2001.2.沈其君. SAS统计分析. 东南大学出版社，2001.3.惠大丰. 姜长鉴。
田间统计实习报告
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而这次的生物统计与田间试验实习给了我们这样一个机会，让我们知道农民的不易， 让我们知道我们如何拿起锄头、钉耙，如何用自己的双手将把一粒粒种子变成我们所需要 的粮食。英文中有一句谚语是“No pains, no gains.”即不劳无获。这不仅仅是说我们 的粮食，更重要的是我们的人生。作为一名即将面临择业的大学生，我们应当知道社会需 要什么，然后用我们的双手去创造自己的人生与未来。
所以，抱着既有的信念，确定好自己的方向，然后去为之不懈奋斗，终有一天会收获 到自己“果”，获得自己应有的成功！在老师的带领下，我既体验到了劳动的辛苦，也体会到了合作的力量，
流下了汗水，收获了快乐。我们都很珍惜这次接触大自然的机会，不管是实验设计方 面的知识还是亲自下田劳动的能力，我们都学到了很多东西。看着大自然的风光，想 起农民的辛劳，也想到了我们的未来，只有切身投入到农业发展与建设中去，只有切 身实践，才能为解决三农问题贡献自己的一份力量，才能够学有所用，才能实现自己 的人生价值！
《田间实验与统计》实验讲义
《田间实验与统计》实验讲义实验一讲义实验内容：单因素实验EXCEL方差分析实验目的熟悉方差分析的意义和基本原理和方差分析的步骤，能够独立地利用EXCEL中的函数对交叉分组资料进行方差分析。
实验方法和步骤1、严格按照统计表的结构和要求（统计表由标题、横标目、纵标目、线条、数字及合计构成）制作统计表。
2、原始数据的录入。
3、检查与核对数据。
4、在已制作好的表格下对原始数据进行初步计算（即利用EXCEL中SUM、AVERAGE等函数计算实验资料中的每一处理数据合计值和平均值）。
5、对实验资料进行方差分析，利用EXCEL中求出实验资料中各项变异来源的平方和（离均差的平方和），其中在利用DEVSQ函数求处理间的平方和时应注意乘以n（重复数）。
然后求各项变异的均方（样本方差或总体方差），最后求出F值。
6、或者把第4步和第5步省略，用EXCEL“工具”菜单栏中的“数据分析”来进行方差分析。
7、如果检验结果显著，制作多重比较表（常采用标记字母法）。
函数的输入：一些单变量的函数或较简单的函数，可用键盘直接输入，其方法与在单元格中输入公式相同，首先输入一个“＝”号，然后输入函数即可。
例如，＝SQRT（B1），SUM（B1：B5）等。
参数较多或较复杂的函数，可用“粘贴函数”输入。
步骤如下：单击“常用”工具栏的fx按钮，或在“插入”菜单中选择“函数”项，屏幕弹出“插入函数”对话框，如图1所示。
图1 插入函数对话框从对话框“或选择类别”中选择所需要的函数类别（下拉框中除含有9类函数处，还有“常用函数”和“全部”两项，共有300多种函数，从对话框下面“选择函数”中选出所需要的函数。
选定后回车确认，屏幕出现该函数的对话框，编辑栏出现公式“＝”函数名（），如图2所示。
本例是从“统计”函数中选择求样本数据与其均值的平方和函数∑-=2)xSS（。
x图2 DEVSQ函数对话框对话框的上部并列有2个框。
在Number1和Number2两个对话框中，可分别输入两个样本所在的单元格区域。
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南京农业大学实验报告纸2010—2011 学年2 学期课程类型：必修课程生物统计与田间试验实验班级学号姓名成绩一、次数分布某罐头厂随机抽取100听桃汁罐头，并测量其单听的净重，经整理得到如下次数分布表，得到其次数分布直方图并计算其平均数，标准差和变异系数。
[数据来源：《试验设计与数据处理》，潘丽军，陈锦权主编，2008, 东南大学出版社，P54]data guangtou_zhong;input y@@;cards;347.5 341.6 342.6 337.7 343.0343.2 357.0 339.9 341.6 337.3350.1 338.9 341.5 340.3 339.6337.3 345.8 343.3 353.8 342.6342.8 340.0 330.0 336.9 337.9346.1 341.4 343.8 339.4 337.9338.4 331.7 340.2 343.4 350.8350.5 343.6 339.9 332.8 339.6338.9 338.7 347.1 343.9 336.5345.5 349.4 341.2 348.9 341.7338.6 341.0 339.5 336.0 346.3340.9 334.1 345.9 340.5 339.7342.4 340.3 341.8 343.9 347.7349.9 342.6 334.6 340.7 337.1339.5 337.8 347.8 349.4 345.1345.8 343.7 342.7 341.9 334.1340.7 346.9 334.8 349.8 344.0346.1 343.1 341.9 337.6 342.7340.9 334.5 344.4 343.3 337.8342.5 345.2 337.8 341.0 344.7;proc format;value guangtou_zhong 328.5-< 331.5=' 328.5~ 331.5' 331.5-< 334.5=' 331.5~ 334.5' 334.5-<337.5=' 334.5~337.5' 337.5-<340.5='337.5~340.5'340.5-<343.5='340.5~343.5' 343.5-<346.5='343.5~346.5'346.5-<349.5='346.5~349.5' 349.5-<352.5='349.5~352.5'352.5-<355.5='352.5~355.5' 355.5-<358.5='355.5~358.5';run;proc freq;table y;format y guangtou_zhong.;run;proc gchart ;vbar y/midpoints=330.0 to 357.0 by 3 space=0 outside=freq;run;proc means n mean max min range var std cv;run;FREQ 过程y 频数百分比累积频数累积百分比----------------------------------------------------------328.5~331.5 1 1.00 1 1.00331.5~334.5 4 4.00 5 5.00334.5~337.5 9 9.00 14 14.00337.5~340.5 24 24.00 38 38.00340.5~343.5 30 30.00 68 68.00343.5~346.5 17 17.00 85 85.00346.5~349.5 8 8.00 93 93.00349.5~352.5 5 5.00 98 98.00352.5~355.5 1 1.00 99 99.00355.5~358.5 1 1.00 100 100.00MEANS 过程分析变量：yN 均值最大值最小值极差方差标准差变异系数------------------------------------------------------------------------------------- 100 341.9450000 357.0000000 330.0000000 27.0000000 22.3326010 4.7257381 1.3820170 --------------------------------------------------------------------------------------【结果说明】从次数分布表和方柱形图中可以看出，半数多的桃汁罐头的单听的净重在337.5~346.5g之间，大部分罐头的单听净重在334.5~349.5g之间，但也有少数的单听净重轻到328.5~ 331.5g，重到355.5~358.5g 的。
桃汁罐头的单听净重平均在341.945g，极差达到27，方差达到22.3326010，两者的数值都比较大，所有平均数的代表性比较差，但是根据变异系数来看，其是衡量试验质量即试验误差控制得好坏的指标，此试验中变异系数为1.382017℅，小于5℅，说明试验质量还是比较高的。
二、统计假设测验两个小麦品种从播种到抽穗所需天数如下：第一个品种：101，100，99，99，98，100，98，99，99，99第二个品种：100，98，100，99，98，99，98，98，99，100[数据来源：《试验统计引论》，韩汉鹏主编，2006年，中国林业出版社， P19]【SAS程序】data wheat;do n=1 to 10;do trt=' 品种1','品种2';input y@@;output;end;end;cards;101 100100 9899 10099 9998 98100 9998 9899 9899 9999 100;proc ttest h0=0 alpha=0.05;class trt;var y;run;【SAS输出】The TTEST ProcedureStatisticsLower CL Upper CL Lower CL Upper CLVariable trt N Mean Mean Mean Std Dev Std Dev Std Dev Std Err y 品种1 10 98.543 99.2 99.857 0.6321 0.9189 1.6776 0.2906 y 品种2 10 98.274 98.9 99.526 0.6023 0.8756 1.5985 0.2769 y Diff (1-2) -0.543 0.3 1.1433 0.6782 0.8975 1.3273 0.4014T-TestsVariable Method Variances DF t Value Pr > |t| y Pooled Equal 18 0.75 0.4645 y Satterthwaite Unequal 18 0.75 0.4645Equality of VariancesVariable Method Num DF Den DF F Value Pr > F y Folded F 9 9 1.10 0.8879【结果说明】测验假设H 0：12μμ=（两个小麦品种从播种到抽穗所需天数无显著差异），H A ：12μμ≠（两个小麦品种从播种到抽穗所需天数有显著差异）。
由SAS 输出可见：先进行方差同质性检验，用F 测验得到p-value =0.8879（Pr > |F| =0.8879）,若取显著水平为05.0=α，有p-value>α,则选用近似t 测验来进行判断。
198.543y =，298.274y =（Mean=98.543，98.274）, 10.2906y s ≈，20.2769y s ≈，120.4014y y s -≈（Std Err=0.2906，0.2769，0.4014），0.75t =（t Value=0.75），p-value=0.4645（Pr > t =0.4645）。
若取显著水平0.01α=，则有p-value>α，所以接受H 0假设，即两个小麦品种从播种到抽穗所需天数无显著差异。
三、方差分析对A 、B 、C 、D 等4个小麦品种各抽取5个样本，统计其黑穗病率，结果如下表所示，试对表中数据作方差分析。
[数据来源：《试验设计与数据处理》，潘立军 陈锦权主编，2008，东南大学出版社，P75 ]【SAS 程序】data wheat;do n=1 to 4;do kind="A","B","C","D"; do pot=1 to 3; input y@@; output; end; end;end;cards;0.8 3.8 0.0 6.0 1.74.0 1.9 0.7 3.5 3.29.8 56.2 66.0 10.3 9.26.0 79.87.0 84.6 2.8;proc glm;class kind pot;model y=kind pot(kind);test h=kind e=pot(kind);means kind / duncan e=pot(kind);means kind / duncan e=pot(kind) alpha=0.01;random pot(kind)/test;run;proc sort;by kind pot n;run;proc nested;class kind pot;var y;run;quit;【SAS输出】Dependent Variable: ySum ofSource DF Squares Mean Square F Value Pr > FModel 11 6467.52550 587.95686 0.54 0.8285Error 8 8665.12000 1083.14000Corrected Total 19 15132.64550R-Square Coeff Var Root MSE y Mean0.427389 184.2211 32.91109 17.86500Source DF Type I SS Mean Square F Value Pr > Fkind 3 134.542167 44.847389 0.04 0.9879pot(kind) 8 6332.983333 791.622917 0.73 0.6660Source DF Type III SS Mean Square F Value Pr > Fkind 3 136.873846 45.624615 0.04 0.9876pot(kind) 8 6332.983333 791.622917 0.73 0.6660Tests of Hypotheses Using the Type III MS for pot(kind) as an Error Term Source DF Type III SS Mean Square F Value Pr > Fkind 3 136.8738462 45.6246154 0.06 0.9806The GLM ProcedureDuncan's Multiple Range Test for y Alpha 0.01 Error Degrees of Freedom 8 Error Mean Square 791.6229 Harmonic Mean of Cell Sizes 4.615385Number of Means 2 3 4 Critical Range 62.14 64.68 66.22Duncan Grouping Mean N kind A 23.07 3 D A 18.70 5 C A 17.42 6 B A 15.02 6 A【结果说明】测验假设H 0：1234μμμμ===（4个小麦品种患黑穗病率没有显著差异），H A ：1234μμμμ≠≠≠（4个小麦品种患黑穗病率差异显著）。