【西大2017版】[1114 ]《田间试验设计》网上作业及课程考试复习资料(有答案]

1：[论述题]一、解释题1.田间试验2.准确性3.精确性4.试验指标5.试验因素6.因素水平7.试验处理8.试验小区9.试验单位10.总体11.参数12.样本13.统计数14.随机样本15.样本容量16.试验方案17.试验误差18.系统误差19.随机误差20.典型抽样21.顺序抽样22.随机抽样23.成片抽样24.数量性状25.质量性状26.变异系数27.概率28.抽样分布29.统计推断30.显著水平31.两尾检验32.一尾检验33.多重比较34.相关系数35.主效应36.互作效应参考答案：1.田间试验：是指在田间土壤、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的试验。

2.准确性：又称为准确度，是指某一试验指标或性状的观测值与该试验指标或性状观测值总体平均数接近的程度。

3.精确性：又称为精确度，是指同一试验指标或性状的重复观测值彼此接近的程度。

4.试验指标：用来衡量试验结果的好坏或处理效应的高低，在试验中具体测定的性状或观测的项目。

5.试验因素：试验中人为控制的、影响试验指标的原因或条件。

6.因素水平：简称水平，是对试验因素所设定的质的不同状态或量的不同级别。

7.试验处理：简称处理，是事先设计好的、实施在试验单位上的具体项目。

8.试验小区：实施一个试验处理的一小块土地称为试验小区，简称小区。

9.试验单位：实施试验处理的材料单位称为试验单位，亦称试验单元。

10.总体：根据研究目的确定的研究对象的全体。

11.参数：根据总体全部个体计算所得的总体特征数。

12.样本：从总体中抽取的一部分个体组成的集合。

13.统计数：根据样本全部个体计算所得的样本特征数。

14.随机样本：从总体中采用随机方法抽取的样本称为随机样本。

15.样本容量：样本所包含的个体数目称为样本容量。

16.试验方案：是指根据试验目的、要求而拟定的进行比较的一组试验处理。

17.试验误差：由于受到非试验因素的影响使观测值与试验处理观测值总体平均数之间产生的差异称为试验误差，简称误差。

18.系统误差：在一定试验条件下，由某种原因所引起的使观测值发生方向性的误差。

19.随机误差：由多种偶然的、无法控制的因素所引起的误差。

20.典型抽样：又称为代表性抽样，是根据研究目的有意识地抽取一定数量具有代表性的抽样单位构成样本的抽样方法。

21.顺序抽样：又称为机械抽样、系统抽样或等距抽样，是按照某种既定的顺序抽取一定数量的抽样单位构成样本的抽样方法。

22.随机抽样：又称为等概率抽样或概率抽样，是指所有抽样单位都有同等机会（相同概率）被抽取进入样本的抽样方法。

23.成片抽样：是指抽取的抽样单位在试验单位（如试验小区）内不作随机分布或均匀分布而是连成一片的抽样方法。

24.数量性状：是指能够以量测或计数的方式表示其数量特征的性状。

25.质量性状：又称属性性状，指能观察到而不能直接测量的性状。

26.变异系数：是样本标准差与样本平均数的比值，以百分数表示。

27.概率：表示事件发生可能性大小的数量指标。

28.抽样分布：样本统计数的概率分布称为抽样分布。

29.统计推断：是指根据样本和假定模型对总体作出的以概率形式表述的推断。

30.显著水平：用来推断无效假设否定与否的概率标准。

31.两尾检验：利用两尾概率进行的假设假设检验。

32.一尾检验：利用一尾概率进行的假设假设检验。

33.多重比较：统计学上把多个处理平均数的两两比较称为多重比较。

34.相关系数：表示相关变量直线相关的程度和性质的统计数。

35.主效应：某因素两个水平平均数之差称为该因素的主效应。

36.互作效应：由于两个试验因素的交互作用产生的效应称为互作效应。

1：[论述题]一、问答题1.田间试验的基本要求有哪些？2.田间试验误差有哪些主要来源及相应的控制途径？3.田间试验拟定试验方案的基本要求有哪些？4.田间试验观察记载的内容包括哪些方面？5.田间试验设计的基本原则及其作用是什么？6.完全随机设计的含义及其优缺点？7.随机区组设计的含义及其优缺点？8.什么是标准误？标准误与标准差有何联系与区别？9.随机试验具有哪三个特性？10.什么是事件的概率？什么是小概率事件实际不可能性原理？11.概率的基本性质有哪些？12.什么是假设检验？假设检验的基本步骤是什么？13.什么是显著水平？怎样选择显著水平？14.假设检验的两类错误是什么？如何降低犯这两类错误的概率？15.多个处理平均数相互比较为什么不宜用t检验法？16.什么是方差分析？方差分析的前提或基本假定是什么？17.进行直线回归分析和直线相关分析应注意哪些问题？参考答案：一、问答题18.田间试验的基本要求有以下四点：一是试验目的要明确，二是试验要有代表性和先进性，三是试验结果要正确可靠，四是试验结果要具有重演性。

19.田间试验误差的主要来源概括为三个方面：一是试验材料的差异，二是试验操作和田间管理技术的差异；三是外接环境条件的差异。

针对田间试验误差的主要来源，其相应的控制途径分别是：选择同质一致的试验材料，采用标准化的操作管理技术，控制土壤差异对试验结果的影响。

20.拟定一个正确有效的试验方案是保证试验成功的基础。

在拟定试验方案时，应注意以下基本要求：（1）精选试验因素；（2）合理确定参试因素的水平；（3）设置对照处理；（4）遵循唯一差异原则；（5）考虑试验因素与试验条件的关系。

21.田间试验观察记载的内容通常包括以下四个方面：（1）气候条件的观察记载；（2）试验地农事操作的观察记载；（3）作物生长发育动态的观察记载；（4）不正常现象的观察记载。

22.田间试验设计应遵循以下三个基本原则：一是重复，指将同一试验处理设置在两个或两个以上的试验单位上；二是随机排列，指每一试验处理都有同等机会排列在一个重复（区组）内的任何一个小区上；三是局部控制，指将整个试验环境或试验小区划分成若干个小环境或区组，在小环境或区组内使非处理因素尽可能一致，实现试验条件的局部一致性。

重复的作用：一是估计试验误差，二是降低试验误差。

随机排列的作用：随机排列与重复相结合，能获得试验误差的无偏估计。

局部控制的作用：降低试验误差。

23.完全随机设计是将试验各处理完全随机地分配给各个试验单位，每个处理的重复次数可以相等也可以不相等。

这种设计使每个试验单位都有同等的机会接受任何一种处理，它是随机排列试验设计中最简单的一种。

完全随机设计应用了试验设计的重复和随机两个原则。

优点是设计容易，处理数与重复次数都不受限制，统计分析也比较简单；缺点是没有应用局部控制原则，当试验环境条件差异较大时试验误差较大，试验的精确性较低。

24.随机区组设计先将整个试验地划分成若干个区组，区组数等于重复数；然后将每个区组划分成若干个小区，小区数等于处理数；再将全部处理独立随机安排在每个区组内的各个小区上。

其主要优点是：（1）设计简单，容易掌握；（2）灵活性大，单因素试验、多因素试验、综合性试验等都可以采用；（3）符合试验设计的三原则，能无偏估计试验误差，能有效地减少单向土壤肥力差异对试验的影响，降低试验误差，试验的精确性较完全随机设计高；（4）对试验地的形状和大小要求不严，必要时不同区组可以分散设置在不同的地段或田块上；（5）易于统计分析，当因某种偶然原因而损失某一处理或区组时，可以删去该处理或区组进行统计分析。

其主要缺点是：（1）处理不能太多，因为处理太多，区组必然增大，区组内的环境差异增大，从而丧失区组局部控制的功能，试验误差增大；（2）只能控制一个方向的土壤差异，试验精确性低于拉丁方设计。

25.样本平均数抽样总体的标准差称为标准误，用于表示样本平均数抽样误差的大小。

标准误与标准差既有联系又有区别。

从本质上说，标准误也是标准差，标准误的大小与原总体的标准差成正比，与样本容量的平方根成反比。

二者的区别在于：标准差是某个总体的标准差，而标准误是从该总体抽取的样本平均数抽样总体的标准差。

26.一个试验如果具有下述三个特性，则称其为一个随机试验：（1）试验可以在相同条件下多次重复进行；（2）每次试验的可能结果不止一个，并且事先知道会有哪些可能的结果；（3）每次试验总是恰好出现这些可能结果中的一个，但在一次试验之前却不能肯定这次试验会出现哪一个结果。

27.表示事件发生可能性大小的数量指标称为该事件的概率。

发生概率很小的事件称为小概率事件。

在统计学上，小概率事件实际不可能性原理就是把小概率事件在一次试验中看成是实际不可能发生的事件。

28.概率的基本性质有三：（1）对于任何事件A，其概率P(A)在0与1之间，即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。

29.假设检验又称为显著性检验，是指通过样本统计数对样本所属总体参数提出的假设是否被否定说进行的检验。

假设检验的基本步骤：（1）对样本所属总体参数提出统计假设，包括无效假设和备择假设；（2）根据试验要求和试验结论的重要性确定显著水平；（3）在假定无效假设成立的条件下，根据所检验的样本统计数的抽样分布，计算试验的表面差异只包含试验误差的概率；（4）根据小概率事件实际不可能性原理作出无效假设否定与否的推断。

30.用来推断无效假设否定与否的概率标准称为显著水平。

选用哪种显著水平，应根据试验要求或试验结论的重要性而定。

如果试验中难以控制的因素较多，试验误差较大，则显著水平可选低些，即α值取大些。

反之，如试验耗费较大，对精确度的要求较高，不容许反复，或试验结论的应用事关重大，则所选显著水平应高些，即α值应该小些。

31.假设检验可能出现两种类型的错误：I型错误与II型错误。

I型错误又称为α错误，就是把非真实差异错判为真实差异，即实际上H0正确，检验结果为否定H0。

II型错误又称为β错误，就是把真实差异错判为非真实差异，即实际上H A正确，检验结果却未能否定H0。

为了降低犯两类错误的概率，一般从选取适当的显著水平α和增加试验重复次数n来考虑。

显著水平α的选取要同时考虑犯两类错误的概率，选取数值较小的α可以降低犯I型错误的概率，但同时增大了犯II型错误的概率。

通常采用适当增加试验处理的重复次数，以降低试验误差，提高试验的精确性，降低犯II型错误的概率。

32.多个处理平均数相互比较不宜用t检验法，原因有三：（1）检验工作量大；（2）无统一的试验误差，试验误差估计值的精确性与检验的灵敏度低，容易掩盖差异的显著性；（3）检验的I型错误概率大，推断的可靠性低。

33.方差分析是一种在若干能相互比较的资料组中，把产生变异的原因加以区分开来的方法与技术。

方差分析的前提或基本假定包括：效应的可加性、分布的正态性和方差的一致性。

34.（1）应依据专业知识判断变量之间是否确实存在相关；（2）在研究两个相关变量之间的关系时，要求其余变量尽量保持一致；（3）观测值应尽可能的多；（4）利用直线回归方程进行预测必须限制在自变量x的取值范围以内，外推要谨慎，否则会得出错误的结果；（5）正确理解直线回归或直线相关显著与否的意义；（6）用一个显著的回归方程进行预测并不一定就具有重要意义。