田间试验与统计分析

田间试验与统计分析

概论：

1．生物统计的内容包括哪三个方面？

①统计原理②统计方法③试验设计

2．生物统计的作用是什么？

①提供试验或调查的方法②提供整理或分析资料的方法

3．通常把样本容量小于或等于30的样本称为小样本。样本容量大于30的样本称为大样本。

4．生物统计：应用概率论和数据统计原理方法来确定生物界数量变化的学科。

根据研究目的确定的研究对象的全体称为总体。

总体的一部分称为样本。

由总体计算的特征数称为参数。是真值，不受抽样变动的影响。

由样本计算的特征数称为统计量，是参数的估计值，受抽样变动的影响。

准确性：也叫准确度，指在试验或调查中某一试验指标或性状的观测值与其真值接近的程度。

精确性：也叫精确度，指在试验或调查中同一试验指标或性状的重复观测值彼此接近的程度。

随机误差也叫抽样误差，这是由于许多无法控制的内在和外在的偶然因素所造成。

系统误差也叫片面误差，这是由于试验的初始条件相差较大，其条件未控制相同，测量的仪器不准，操作错误等所引起。(影响准确性)

第一章

1．田间试验：指在田间土壤、自然气候等环境条件下栽培作物，并进行与作物有关的各种科学研究试验。

试验指标：在试验中具体测定的性状或观测项目称为试验指标。

试验因素：指试验中人为控制的、影响试验指标的原因。

因素水平：对试验因素所设定的量的不同级别或质的不同状态称为因素水平。

试验处理：事先设计好的实施在试验单位上的具体项目叫试验处理。

试验小区：安排一个试验处理的小块地段称为试验小区。

试验单位：指施加试验处理的材料单位，也称为试验单元。

2．田间试验的特点？要求？

特点：①田间试验研究的对象和材料是农作物，以农作物生长发育的反应作为试验指标研究其生长发育规律、各项栽培技术或条件的效果。

②田间试验具有严格的地区性和季节性。

田间试验普遍存在试验误差。

要求：①试验目的要明确

②试验要有代表性和先进性

③试验结果要正确可靠

④试验结果要具有重演性

3．土壤差异的表现形式：梯度变化斑块状变化

4．田间试验对照的设置形式：空白对照互为对照标准对照试验对照自身对

照肥底对照

5．田间试验设计？常用的田间试验设计方法有哪几种？

田间试验设计：按照试验的目的要求和试验地的具体情况，将各试验小区在试验地上作最合理的设置和排列，称为田间试验设计。

常用方法：顺序排列设计随机排列设计

6．田间试验设计的三条基本原则及其它们之间的关系。

①重复—②随机排列—（无偏估计试验误差）③局部控制—（降低试验误差）

7．掌握裂区设计图（26页10图）

ＩПШA1 A3 A2 A3 A2 A1 A2 A1

第二章

1．田间试验资料按性质分：数量性状资料质量性状资料

2．检查与校核目的是确保原始资料的完整性与正确性

3．计量资料的整理的基本步骤：求全距—确定组数和组距—确定组限—求组中值—归组、划线计数、作次数分布表

4．常用统计图有：直方图、多边形图、条形图、折线图、圆图

5．平均数是统计学中最常用的统计数常用的有：算术平均数、中位数、众数、几何平均数、调和平均数

6．算术平均数：指资料中各个观测值的总和除以观测值的个数所得的商，称为算术平均数。

特性：离均差之和为零离均差平方和最小

7．度量资料变异程度的指标有：极差、标准差、方差、变异系数

8熟练掌握平均数、中位数、标准差以及变异系数的计算。

如9，8,7,10,12,10,11,14,8，9的计算。

平均数=（9+8+7+10+12+10+11+14+8+9）/10=9.8

中位数：依小到大的顺序排列得：7,8,8,9,910,10,11,12,14 由于n=10为偶数

所以中位数=（x5+x6）/2=（9+10）/2=9.5

标准差：2.098

变异系数：CV=s/x×100%=2.098/9.8×100%=21.41%

第三章

1．事件的概率具有哪些基本性质？

①对于任何事件A，有0≤P（A）≤1

②必然事件的概率为1，即P(Ω)=1

③不可能事件的概率为0，即P(φ)=0

2．正态分布：

标准正态分布：平均数µ=0、σ²=1的正态分布称为标准正态分布。

3．随机变量x在平均数µ左右一倍、二倍、三倍、1.96倍、2.58倍标准范围内取值的概率各是：0.6826/、0.9545、0.9973、0.95、0.99。

4．双侧概率：随机变量x落在平均数µ加减不同倍数标准差σ区间之外的概率称为双侧概率。

单侧概率：用双侧概率可以求得随机变量x小于µ-kσ或大于µ+kσ的概率，称为单侧概率。

掌握这两种概率的图上表示。

第四章

1.显著性检验的目的与对象分别是：目的在于判明，表面差异主要是由真实

差异造成的，还是由抽样误差造成的，从而得到可靠的结

论。

对象：（x1-x2）

2．小概率事件实际不可能性原理：若随机事件的概率很小，如小于

0.05,0.01,0.001，称为小概率事件。小概率事件虽然不是不可能事

件，但在一次试验中出现的可能性很小，不出现的可能性很大，

以致实际上可以看成是实际不可能发生的。小概率事件在一次试

验中看成是实际不可能发生的事件称为小概率事件实际不可能性

原理。

小概率事件实际不可能性原理的应用：

①当t0.05时，差异不显著，不能否定H0.

②当t0.05(df),≤t

接受HA: µ≠µ0

③当t≥t0.01(df),即p≤0.01时，差异极显著，应否定H0：µ=µ0，接受HA: µ

≠µ0

4.计算：掌握样本均数与总体均数的差异显著性检验（t检验），正太总体平均数µ的置信区间，了解两样均数的差异显著性检验。

5. 38.7、39.0、38.9、39.6、39.1、39.8、38.5、39.7、39.2、38.4，总体平均数为