田间实验及统计分析知识点总结

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田间试验与统计分析田间试验原理与方法

田间试验与统计分析田间试验原理与方法
? 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 研究的试验。
田间试验的任务
1. 推动农业生产向前发展 2. 联系农业科学研究与农业生产实践的桥梁 3. 改进农业生产技术和发展农业科学研究
田间试年份 按试验进程
品种试验
? 随机排列与重复相结合 ,可提供无偏的试验误差估计 值。
(3) 局部控制
? 将整个试验环境分成若干个相对最为一致的小环境, 再在小环境内设置成套处理,即在田间分范围分地段 地控制土壤差异等非处理因素,使之对各试验处理小 区的影响达到最大程度的一致。 p18
田间试验设计三个基本原则的关系及其作用
栽培试验 肥料试验
按试验因素
植物保护试验
小区试验 大区试验
按试验地点
一年试验 多年试验
按试验场所
预备试验 主要试验 示范试验
单因素试验 多因素试验 综合性丰产试验
单点试验 多点试验
田间试验 温室试验 实验室试验
田间试验常用术语
? 试验指标:用来衡量试验效果的指示性状 p4。 ? 试验因素:指试验中人为控制的、影响试验指标的原因 p4 。 ? 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 p4。 ? 试验处理:事先设计好的实施在试验单位上的具体项目。 ? 试验单元:也称试验单位,是指施加试验处理的材料单位。 ? 试验小区:安排一个试验处理的小块地段称为试验小区,简称小区 p18。 ? 区组:将全部处理小区分配于具有相对同质的一块土地上,称为一个区组 p21。 ? 完全区组:每一区组或重复包含有全套处理 p21。 ? 不完全区组:每个区组只安排部分处理p21。
油菜育种试验田 草莓品种比较试验
大豆品种试验
玉米品种比较试验

田间试验与统计分析002

田间试验与统计分析002

第二章田间试验的设计与实施第一节田间试验的特点和要求一、田间试验的特点农业科学研究的根本任务是寻求提高农作物产量和品质,增加经济效益的理论、方法和技术。

产量和品质是在大田生产中实现的,因此农业科学研究的主体是田间的研究,田间试验的结果将能直接用以指导田间的生产。

有时即便研究的直接对象不是作物本身,但也要在田间通过作物的反应来检测某种技术的效应。

例如杀虫剂、杀菌剂、除草剂等的效果可以直接从害虫、病菌及杂草的反应检测,但在应用到生产前还必须观察农作物的反应。

又例如检测土壤的肥力水平可以直接分析各种有效成份的含量,但最终还须看作物的产量或品质。

当然农业科学研究中也有一些试验并不一定要看作物的反应,例如研究昆虫、病菌、杂草本身的生长、发育及其影响因子等,但至少所要观察的或搜集试验数据的对象总是田间自然条件下的生物体。

在农业科学研究中,田间试验是主要形式,也有些研究必须在温室或实验室控制条件下进行,尤其是一些理论性的研究。

但是任何农业技术或措施在应用到大田生产时,都必须先进行田间试验,因而田间试验不仅是进行探索研究的主要工具,还是联系农业科学与农业生产的桥梁。

以上分析,田间试验有二个特点:(1) 田间试验的研究对象和材料是生物体本身,以农作物为主也包括昆虫、病菌、土壤微生物、杂草等,从生物体本身生育过程的反应作试验指标研究有关生长发育的规律、某些因素的作用、某些技术的效果等。

由农作物或其他生物体本身的反应来直接检测试验的效果,这是田间试验的重要特点。

由于自然界的生物体往往是一个具有多种遗传变异的群体,即使用纯系品种的种子也往往存在一定变异性,因而试验材料本身便存在产生试验误差的多种因素。

(2) 田间试验是在开放的自然条件下进行的,试验环境包括土壤、气候,甚至病虫等生物条件,它们是多变的,再加上农作物试验周期长,尤其最后产品的测定要在田间自然条件下经历生长发育的全过程,因而田间试验的环境条件也存在着导致试验产生试验误差,包括系统误差和随机误差的多种可能性。

田间试验与统计分析

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。

试验设计和统计分析 第三章 田间试验技术

试验设计和统计分析 第三章 田间试验技术
例如:引种武發,一般用乡土树种作对照;杆描武發,研完激素对生根的影响,因於激素 是用水作谂波的,为了消除水给甙臉结果帑来的影 响,一般用水作对照,也叫全会对照。
九、设置保护行
指在试验地的周围设置保护行。小区与小区之间一般不设保护行,重复区之间一般也不设保护行。保护行的树种一般逸捧以不影响甙硷地树木生 长为壹。例如:杉木成發,用柳衫作保护行。
5. 进行区组及小区的区划;6. 试验材料的准备、编号;7. 根据设计图将各个处理对号安排到试验地里;8. 绘制田间栽植图,并且与设计图对照,查看是
否有错误,如果发现错误,要及时纠正;9.栽植保护行,并作地标。
试验布置中要注意以下几点:
1)设计一定要根据试验的要求和试验地的实际
进行选择;2) 试验材料一定要编号(处理号和区组号), 并且要反复校对,不要出现错误;3) 对试验地的面积计算要根据小区的面积和重
十、设置地标
田间试验在野外较长时间,为了观察管理方便,
便于查找,设置地标是必要的。特别是造林试验,一般在试验范围的四周的每 个角埋上水泥桩。并要钉一个牌子,写明试验用地, 以示警示。
十一、田间试验的步骤
1. 拟定试验计划2. 确定试验因素、处理数、重复数、小区面 积,计算区组面积。3. 选择一个适宜的设计方案(设计方案在下 一章介绍)4. 选择试验用地
试验因素和处理(水平)数的确定1、试验因素的确定:试验因素是根据试验目的来提出的,那么根据试验目的来确定试验因素的类型及多少。同时也要考虑试验的条件、人力、财力、技术水平。
2、试验处理(水平)数的确定1) 处理数的多少依据试验的实际和别人的经验确定。2) 各处理间的效应要有明显的差异3) 各处理间的间距尽量相等
8、试验孑旨标(experiment indicator):指试验中用来判断试验处理效果的性状或标准。

田间试验统计学汇总

田间试验统计学汇总

三、填空题1.(统计数)是总体相应参数的估计值。

2.χ2临界值由()和()决定。

3.F分布的平均数μF=( 1 )。

4.F临界值的取值由()、()和()决定。

5.SSR临界值的取值由()、()和()决定。

6.t分布的平均数=(0 ),标准差=()。

7.t临界值的取值由(自由度)和(概率?)决定。

8.标准化正态分布方程的参数是μ=(0 )和σ2 =( 1 )。

9.泊松分布的参数是μ=(m )和σ=(√m )。

10.常用表示资料变异程度的方法有方差、标准差、(极差)和(变异系数)四种。

11.常用的多重比较结果的表示方法有(列梯形表法)、(划线法)和(标记字母法)。

12.常用的随机排列的田间试验设计有(完全随机)设计、随机区组设计、拉丁方设计、裂区设计、再裂区设计和(条区)设计等。

13.二项分布的两个参数μ=(np),σ=(根号npq)。

14.二项总体的样本平均数分布的两个参数μ=(),σ=()。

P6615.二项总体分布的两个参数μ=(p ),σ =(pq )。

16.方差分析的三个基本假定是(可加性)、(正态性)和(误差同质性)。

17.方差分析的三个基本假定是:(1)处理效应与环境效应应该是(可加的);(2)试验误差应该是(随机的)、彼此独立的,而且作正态分布,具有平均数为零;(3)所有试验处理必须具有(共同的误差方差),即误差同质性假定。

18.方差分析中,常用的变数转换方法有(平方根转换)、(对数转换)、(反正弦转换)和采用几个观察值的平均数作方差分析等四种。

19.根据处理排列方法,常用的田间试验设计可分为(顺序排列)和(随机排列)两类。

20.观察数据依研究形状、特性不同一般可分为(数量性状)资料和(质量性状)资料两大类。

21.回归估计标准误S y /x与离回归平方和Q和数据对数n的关系是S y /x=(/y xs==)。

P16122.回归估计标准误S y/x与回归平方和U以及数据对数n的关系是S y/x=(?)。

《田间试验与统计方法》各章考点

《田间试验与统计方法》各章考点

自考《田间试验与统计方法》各章考题自考《田间试验与统计方法》各章考题目錄试验基础复习资料(第一、二章) (1)资料整理及特征数(第三、四章) (7)统计基础(第五章) (10)统计推断(第六章) (12)卡平方测验(第七章) (17)方差分析(第八、十二、十三、十四、十五章) (20)相关回归(第九、十、十一章) (30)其它(第十六、十七、十八章) (36)试验基础复习资料(第一、二章)一、单项选择题(每小题1分)1.田间试验设计中运用随机原则的作用是【】A.无偏估计试验误差B.降低试验误差C.消灭试验误差D.减少土壤差异2.想了解试验地土壤肥力的差异,通常采用【】A.合理轮作 B.空白试验 C.多施有机肥 D.匀地种植3.田间试验设计中运用随机排列原则的作用是【】A.无偏误差估计 B.降低试验误差 C.消灭试验误差 D.减少土壤差异二、多项选择题(每小题2分)4.田间试验设计的原则有【】A.土壤肥力均匀B.重复C.随机排列D.局部控制E.合理规划试验区5.农业和生物试验中常用的抽样方法有【】A.顺序抽样B.随机抽样C.典型抽样D.个体抽样E.成片抽样6.田间试验的代表性是指符合将来准备推广这项试验结果地区的【 BE 】A.栽培条件 B.农业条件C.地理条件 D.机械条件E.自然条件7.田间试验设置保护区的作用有【 BD 】A.防风B.防止人畜践踏和损害 C.防沙D.防止边际效应 E.防鸟害8.试验设计中控制土壤差异的主要技术有【】A.小区形状 B.小区面积 C.随机排列D.设置保护区 E.设置对照区9.控制土壤差异的小区技术主要包括【 ABCDE 】A.小区形状 B.小区面积 C.重复次数 D.设置对照区 E.设置保护区三、填空题(每小题1分)10.样本中所包含的个体数目称为样本容量。

11.设置保护区(行),除保护试验材料不受人、畜践踏和损害外,还可防止边际效应。

12.设置对照区目的之一,就是为了便于在田间观察,比较各个处理或品种的优劣时,作为比较的标准。

田间试验与统计分析复习名词解释及问答

田间试验与统计分析复习名词解释及问答

复习思考题第一章绪论1.田间试验的两个主要特点是什么?2.田间试验的四点基本要求是什么?3.统计分析方法有哪些基本功用?4.田间试验从开始到获得试验结论一般要经过哪些过程?第Ⅰ部分田间试验部分第二章田间试验设计1.解释名词:因素,水平,处理2.制订试验方案时需考虑哪些要点?3.举例说明简单效应、平均效应和互作效应的概念和计算方法?4.田间试验主要有哪三方面的误差来源?如何控制?5.环境设计的三原则是什么?分别有什么作用?6.对比法、间比法、完全随机、随机区组、拉丁方、裂区、条区等7种环境设计方法分别应用了环境设计三原则(重复,随机和局部控制)中的哪些原则?这些设计方法各有什么特点?各适合于什么情况下使用?7.控制土壤差异的小区技术有哪些方面?第三章田间试验实施1.田间试验的布置与管理有哪些主要环节?2.常用的抽样方法有哪些?第Ⅱ部分统计分析部分第四章基本统计概念1.解释名词:总体,样本,观测值、变数、参数、统计数,抽样分布2.各举1-2个例子说明田间试验资料有哪些主要类型?3.举例说明如何计算一个样本的算术平均数、方差、标准差和变异系数?4.常见的统计分布有哪些?其中哪些是抽样分布?第五章统计假设测验1.解释名词:无效假设,备择假设,两尾测验,一尾测验,α错误,β错误肯定区间,否定区间,显著水平2.统计假设测验的基本原理和过程是什么?3.各举1个例子说明如何进行以下类型的假设测验:总体方差未知时单个样本平均数的t测验,总体方差未知时两个成组样本平均数的假设测验,两个成对样本平均数的假设测验,单个二项样本百分数的假设测验,两个二项样本百分数的假设测验,单个样本方差的假设测验,两个样本方差的假设测验,适合性测验,独立性测验第六章总体参数的区间估计1.解释名词:置信区间,置信度2.举例说明如何根据一个样本的平均数和方差估计总体的平均数和方差?第七章方差分析及其应用1.方差分析的基本过程有哪些?2.多重比较时如何进行字母标记?3.方差分析对数据有哪些基本假定?在不符合这些假定时通常进行数据转换的方法有哪些?4.各举1个例子说明如何进行以下试验资料的方差分析:单因素完全随机试验,单因素随机区组试验,二因素随机区组试验,裂区试验,多年多点试验,组内又分亚组的单向分组资料第八章直线回归和相关1.以一数据实例说明如何进行相关分析和回归分析?2.直线回归和相关在应用时需注意哪些要点?。

田间试验与统计分析

田间试验与统计分析

第三章次数分布和平均数、变异数通过科学实验的观察、测定和记载,可以得到大量的数据资料。

对于这些资料,必须按照一定的程序进行整理和分析,才能透过数据表现看到蕴藏在数据中的客观规律。

所以,资料的整理和分析是实验工作的重要组成部分,也是深入认识客观事物的一个重要步骤。

第一节总体及其样本具有共同性质的个体所组成的集团,称为总体(population>,总体往往是根据事物的属性人为规定的。

总体所包含的个体数目可能有无穷多个,这种总体称为无限总体(infinite population>;也可能是由有限个个体构成,这种总体称为有限总体(finite population>。

例如水稻品种湘矮早4号的总体,是指湘矮早4号这一品种在多年、多地点无数次种植中的所有个体,其个体数目是无限的,所以是无限总体。

而诸如“某一小区种植的所有大豆植株”,“一包小麦种子”,“一块玉M田的果穗”等总体,由有限个个体组成,因而是有限总体。

总体可以是根据属性人为定义的,因此可能是抽象的,例如“水稻品种”可以是一个总体,它是指所有的水稻品种;“江苏水稻新品种”也可以是一个总体,它是指江苏省新近选育成功的所有水稻品种。

b5E2RGbCAP同一总体的各个体间在性状或特性表现上有差异,因而总体内个体间呈现不同或者说呈现变异。

例如同是湘矮早4号,即使栽培在相对一致的条件下,由于受到许多偶然因素的影响,它的植株高度也彼此不一。

每一个体的某一性状、特性的测定数值叫做观察值(observation>。

观察值集合起来,称为总体的变数(variable>。

总体内个体间尽管属性相同但仍然受一些随机因素的影响造成观察值或表现上的变异,所以变数又称为随机变数(random variable>。

p1EanqFDPw由总体的全部观察值而算得的总体特征数,如总体平均数等,则称为参数。

参数是反映某类事物的总体规律性的数值,科学研究的目的就在于求得对总体参数的了解。

最新《田间试验与统计分析》复习资料资料

最新《田间试验与统计分析》复习资料资料

≠β一、判断题:判断结果填入括弧,以√表示正确,以×表示错误。

(每小题2分,共14分) 1 多数的系统误差是特定原因引起的,所以较难控制。

( × ) 2 否定正确无效假设的错误为统计假设测验的第一类错误。

( √ ) 3 A 群体标准差为5,B 群体的标准差为12, B 群体的变异一定大于A 群体。

( × ) 4 “唯一差异”是指仅允许处理不同,其它非处理因素都应保持不变。

( √ )5 某班30位学生中有男生16位、女生14位,可推断该班男女生比例符合1∶1(已知84.321,05.0=χ)。

( √ ) 6 在简单线性回归中,若回归系数,则所拟合的回归方程可以用于由自变数X 可靠地预测依变数Y 。

( × )7 由固定模型中所得的结论仅在于推断关于特定的处理,而随机模型中试验结论则将用于推断处理的总体。

( √ )二、填空题:根据题意,在下列各题的横线处,填上正确的文字、符号或数值。

(每个空1分,共16分 )1 对不满足方差分析基本假定的资料可以作适当尺度的转换后再分析,常用方法有平方根转换 、 对数转换 、 反正旋转换 、 平均数转换 等。

2 拉丁方设计在 两个方向 设置区组,所以精确度高,但要求 重复数 等于 处理数 ,所以应用受到限制。

3 完全随机设计由于没有采用局部控制,所以为保证较低的试验误差,应尽可能使 试验的环境因素相当均匀 。

4 在对单个方差的假设测验中:对于C H =20σ:,其否定区间为2,212ναχχ-<或2,22ναχχ>;对于C H ≥20σ:,其否定区间为2,12ναχχ-<;而对于C H ≤20σ:,其否定区间为2,2ναχχ>。

5 方差分析的基本假定是 处理效应与环境效应的可加性 、 误差的正态性 、 误差的同质性 。

6 一批玉米种子的发芽率为80%,若每穴播两粒种子,则每穴至少出一棵苗的概率为 0.96 。

田间试验与统计方法 第二章 田间试验

田间试验与统计方法  第二章 田间试验

(3)试验地土壤差异
土壤差异大,小区面积应相应大些;土壤差异较小,小区可相应小些。
(4)育种的不同阶段
新品种选育的过程中,品系数由多到少,种子数量由少到多,对精确度 的要求从低到高,因此在各阶段所采用的小区面积是从小到大。
(5)试验地面积
有较大的试验地时,小区可适当大些。
(6)试验过程中的取样需要
(一) 完全随机设计(completely random design) 将各处理随机分配到各个试验单元(或小区)中, 每一处理的重复数可以相等或不相等, 安排灵活机动,单因素或多因素试验皆可。
这类设计分析简便,但是应用此类设计必须试验的环境因素
相当均匀,所以一般用于实验室培养试验及网、温室的盆钵
第三节 田间试验设计的原则
田间试验设计(field experiment design)
广义----是指整个试验研究课题的设计
P17
狭义----专指小区技术
P18
科学田间试验设计的三个基本原则
1.重复(replication) 2.随机 (random) 3.局部控制(local control)
• 由于土壤局部差异,长方形小区有利于均分它,而正方形 小区可能独占它
• 例如图2-3,某试验地下面有暗沟,它对长方形各处理小区 影响不同。因此,在一般情况下,小区的理想形状为长方 形。
• 不论是呈梯度或呈斑块状的土壤肥力差异,采用狭长小区 均能较全面地包括不同肥力的土壤。 • 如已知试验田呈肥力梯度时,小区的方向是使长的一边与 肥力变化最大的方向平行,使区组方向与肥力梯度方向垂 直(图2.4),这样可提供较高的精确度。
取样会影响小区四周植株的生长,亦影响取样小区最后的产量测定,因 此要相应增大小区面积,以保证所需的收获面积。

生物统计学知识点总结

生物统计学知识点总结

一、田间试验的特点1、田间试验具有严格的地区性和季节性,试验周期长。

2、田间试验普遍存在试验误差3、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、各项栽培技术或栽培条件的效果。

二、田间试验的基本要求结果重演性、结果可靠性、条件先进代表性、目的明确性三、单因素试验的处理数就是该因素的水平数。

四、例如:甲、乙、丙三品种与高、中、低三种施肥量的两因素试验处理组合数是?3因素3水平的处理组合数是?多因素试验的处理数是各因素不同水平数的所有组合。

五、如进行一个喷施叶面肥的试验,如果设置两个叶面肥浓度,对照应为喷施等量清水。

六、简单效应的计算N 的简单效应为40-30=10在N1水平下,P2与P1的简单效应为38-30=8;在N2水平下,P2与P1的简单效应为54-40=14。

七、平均效应的计算P的主效(8+14)/2=11;N的主效(10+16)/2=13;八、互作的计算N与P的互作为(16-10)/2=3或(14-8)/2=3九、田间试验误差可分为系统误差和随机误差两种。

(1、系统误差影响试验的准确性,随机误差影响试验的精确性。

2、准确度受系统误差影响,也受随机误差影响;精确度受随机误差影响。

3、若消除系统误差,则精确度=准确度。

)十、小区面积扩大,误差降低,但扩大到一定程度,误差降低就不明显了。

适当的时候可以考虑增加重复次数来降低误差。

小区面积一般在6-60m2,而示范小区面积不小于330m2 。

十一、通常情况下,狭长小区误差比方形小区误差小。

小区的长边必须与肥力梯度方向平行,即与肥力变化最大的方向平行。

一般小区长宽比为3-10:1,甚至达20:1十二、何时采用方形小区?(1)肥水试验;(2)边际效应值得重视的试验。

十三、一般小区面积较小的试验,重复次数可相应增多,可设3-6次重复;小区面积较大的试验可设2-4次重复。

十四、将对照或早熟品种种在试验田四周,一般4行以上。

田间试验与统计方法

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。

田间试验与统计分析

田间试验与统计分析

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的试验。

2.田间试验特点:a 研究的对象和材料是作物 b 具有严格的地区性和季节性。

C普遍存在误差。

3.田间试验的根本任务:在自然大田生产条件下,选育新的作物品种和改良农业生产技术,客观的评定优良品种及适应区域,研究各项增产技术措施及其应用范围,使科研成果能够合理地应用和推广,尽快转化为生产力。

田间试验的要求:a试验目的要明确。

B试验要有代表性和先进性。

C试验结果要正确可靠。

D试验结果要具有重演性。

4、试验误差:由于受到试验因素以外各种内在的、外在的非试验因素影响使观测值与试验处理观测值平均数之间产生的差异。

5、系统误差:在一定试验条件下,由某种原因引起的使观测值发生方向性的误差。

6、随机误差:由多种偶然的、无法控制的因素所引起的误差。

7、田间试验误差的来源:a试验材料的差异。

B试验操作和田间管理技术的差异。

D外界环境条件的差异。

8、田间试验设计的基本原则:重复、随机排列和局部控制。

9试验方案:根据试验目的、要求而拟定的进行比较的一组试验处理。

10、拟定试验方案的方法:单因素试验方案、多因素试验方案、综合性试验方案。

11、田间试验设计方法:一、顺序排列设计,包括对比设计和间比设计二、随机排列设计,有完全随机设计、随机区组设计、拉丁方设计和裂区设计。

12、分层随机抽样的特征:是一种体现“局部控制”的抽样方法,既能保证随机性,又能有效地降低抽样误差,在田间试验中应用较多。

13、整群随机抽样的特征:在大规模抽样调查中容易组织,并可大大提高工作效率,降低成本。

14、田间试验的抽样方法:典型抽样、顺序抽样、随机抽样、成片抽样。

15、假设检验的步骤(考):p8116、单因素完全随机设计试验资料的数学模型科归纳为:效应的可加性、分布的正态性、方差的一致性。

田间实验及统计分析知识点总结

田间实验及统计分析知识点总结

1、试验的准确性:也叫准确度,指在试验中某一试验指标或性状的观测值与其真值接近的程度。

1、试验的精确性:也叫精确度,指试验中同一试验指标或性状的重复观测值之间彼此接近的程度2、试验单位:指施加试验处理的材料单位,也称为试验单元。

可以是一个小区,也可以是一穴、一株,一穗,一个器官。

试验小区:安排一个试验处理的小块地段,简称小区3、系统误差:是指在一定试验条件下,由某种原因所引起观测值具有方向性的误差,又称偏性。

系统误差是试验过程中产生的误差,它的值恒定不变,或遵循一定的变化规律,其产生的原因往往是可知或可掌握的。

系统误差影响试验的准确性3、随机误差:由多种偶然的,无法控制的因素所引起的误差称为随机误差。

随机误差带有偶然性质。

随机误差影响试验的精确性。

统计分析的试验误差主要是指随机误差,这种误差越小,试验的精确性越高。

4、田间试验误差的控制途径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5、广义的田间试验设计狭义的田间试验设计6、田间试验设计应遵循的三个基本原则:重复、随机排列、局部控制7、区组:将一个重复全部的处理小区分配于具有相对同质的一小块土地上,称为一个区组8、重复:是指试验中将同一试验处理设置在2个或2个以上的试验单位上。

同一试验处理所设置的试验单位数被称为处理的重复数。

重复的作用:估计试验误差、降低试验误差。

统计学已经证明,样本平均数的标准误Sˉx与样本标准差S和样本容量n之间的关系式为Sˉx =s//n.即平均数抽样误差的大小与重复次数的平方根成反比,适当增大重复次数可以降低试验误差,提高试验的精确性。

*9、土壤肥力差异梯度变化时的试验设计(重点是区组的安排和试验小区方向的安排,灵活掌握):一定要使小区的长边与肥力变化方向平行,使区组的长边与土壤肥力变化方向垂直。

10、抽样单位:试验单位上由一个或多个个体组成并能获得一个调查数据的集合称为抽样单位。

抽样单位可以是一种自然单位,也可以由若干个自然单位合并而成,还可以是人为确定的大小、范围和数量等。

田间试验与统计方法重点1

田间试验与统计方法重点1

试验地的选择:要有代表性;要平坦;肥力要均匀一致;位置要适当。

协方差分析:互变量分析或相关变量分析,它是方差分析与回归分析相结合而产生的一种统计方法。

随机区组设计特点:针对完全随机设计的缺点而提出的。

主要优点是设计简单,容易掌握;灵活性大;符合试验设计的三大原则;对试验地的形状和大小要求不严;易于分析。

主要缺点是处理数不能太多,一般不超过20个,最好10个左右;只能控制一个方向的土壤差异。

卡方测验:根据卡方值的大小来检验差异显著性的方法。

卡方:度量观察次数和理论次数的相关程度;表示实际值与理论值差异相对大小的统计数。

适合性测验:比较观察次数与理论次数是否相符合的假设测验。

独立性测验:两类变异间是否相互独立。

计算事件与概率的法则:对立事件的概率;互斥事件的概率的加法;概率的乘法;完全事件系的概率。

连续性变数资料的整理与分组,可采用组距式分组法。

必须先确定组数,再计算全距、组距、组限和组中值。

然后按观察值的大小进行分组。

间断性变数资料的整理与分组:根据资料性质可采用单项式分组法或组距式分组法。

单项式分组法是用样本的自然值进行分组,每个组都用一个观察值来表示。

属性变数资料的整理与分组:可采用编制次数分布表的方法来处理。

统计图:直方图、多边形图、条形图、圆形图、线图。

易于理解、易于记忆、便于分析比较、富于鼓动性。

试验方案:根据试验目的要求所拟定的进行比较的一组试验处理的总称随机事件:在大量重复试验中都具有某种规律性的现象.统计推断:由带随机性的样本以及问题的条件和假定模型,而对求知事物以概率形式表述的推断。

平均数:资料或样本所含观察值个数除各观察值的总和所得的商数。

算术平均数、中数、众数、调和平均数、几何平均数。

算术平均数的性质:离均差的和为零、离均差平方和为最小。

变异数:表示资料变异程度的统计数。

极差、方差、标准差、变异系数。

方差:平均平方和极差:全距,常用R表示,是资料中最大值与最小值的差。

标准差:就是资料或样本内各观察值与其平均数的差数的平方和的平均数的平方根,又称为均方差。

田间试验与统计分析第二章试验数据收集、整理与特征数

田间试验与统计分析第二章试验数据收集、整理与特征数
田间试验与统计分 析第二章试验数据 收集、整理与特征 数
目录
• 试验数据收集 • 试验数据整理 • 试验数据特征数 • 试验数据可视化 • 试验数据质量评估
01
CATALOGUE
试验数据收集
数据收集方法
观察法
通过观察记录试验对象的表现和反应,适用 于记录生长情况、病虫害症状等。
实验法
通过控制试验条件来获取数据,适用于探究 不同处理对试验结果的影响。
SPSS
专业的统计分析软件,可用于数据的整理、描 述性分析、高级统计分析等。
Python
编程语言,可用于数据的处理、清洗、分析和可视化等。
03
CATALOGUE
试验数据特征数
平均数
平均数
计算方法
表示一组数据的总体“平均水平”的统计 量。
将一组数据加起来后除以数据的个数。
类型
用途
算术平均数、几何平均数、调和平均数等 。
保护受试者的权益,遵循伦理原则和 法律法规。
合理利用资源
合理安排人力、物力和财力,提高数 据收集效率。
数据收集工具纸质记录工具如笔来自本、表格等,适用于现 场实时记录。
电子记录工具
如平板电脑、手机等,便于存 储、整理和传输数据。
测量仪器和工具
如温度计、湿度计、天平等, 用于测量和记录试验数据。
数据处理软件
记录
详细记录异常值的处理方法和结果,以便后 续分析和解释。
数据缺失值处理
处理
根据实际情况,对缺失值进行填充、删除或 保留等处理。
识别
通过统计检验、专业知识和经验,识别出缺 失值。
记录
详细记录缺失值的处理方法和结果,以便后 续分析和解释。
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《田间试验与统计分析》复习题

《田间试验与统计分析》复习题

一、简答1.田间试验的意义、特点和要求:指田间土壤、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;特点:①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。

③田间试验普遍存在误差;要求:(1)试验目的要明确(2)试验要有代表性和先进性:自然条件和农业条件(3)试验结果要正确:正确性包括试验的准确性和精确性(4)试验结果要能够具有重演性2.田间试验常用术语(熟悉概念):试验指标、试验因素、因素水平、试验处理、试验小区、试验单位、总体与个体、有限总体与无限总体、样本、样本容量。

3.样本容量:样本所包含的个体数目称为样本容量,常记为n。

通常将样本容量n >30的样本称为大样本,将样本容量n≤30的样本称为小样本。

观测值:对样本中各个体的某种性状、特性加以考察,如称量、度量、计数或分析化验所得的结果称为观测值。

4.什么是试验误差?试验误差与试验的准确度、精确度有什么关系?试验误差指观察值与其理论值或真值的差异。

系统误差使数据偏离了其理论真值,影响了数据的准确性;偶然误差使数据相互分散,影响了数据的精确性。

//试验误差的来源,如何控制?答:误差包括系统误差和随机误差,①误差的来源(1)试验材料固有的差异(2)试验操作和管理技术的不一致所引起的差异(3)环境条件的差异;②控制方法(1)选择同质一致的试验材料(2)改进操作和管理技术做到标准化(3)控制引起差异的外界主要因素5.田间试验设计的基本原则是什么,其作用是什么?答:田间试验设计的基本原则是重复、随机、局部控制。

其作用是(1)降低试验误差; (2)获得无偏的、最小的试验误差估计; (3)准确地估计试验处理效应; (4)对各处理间的比较能作出可靠的结论。

//试验方案:指根据试验目的与要求而拟定的进行比较的一组试验处理的总称。

如何制定一个完善的试验方案:⑴明确试验目的(2)根据试验目的确定参试因素(3)合理确定参试因素的水平(4)应用唯一差异原则(5)设置对照(6)明确试验因素与试验条件的关系6.控制土壤差异的小区技术主要包括?答:(1)小区形状(小区形状指小区长度与宽度的比例,常有长方形和正方形两种:边际效应明显、土壤差异不清楚时用正方形)(2)小区面积、(3)重复次数(一般2~5次,通常3~4次):增加重复次数、降低小区面积比增大小区面积、降低重复次数效果好(4)设置对照区、(5)设置保护区(作用:防止边际效应;防止人、畜践踏(6)区组和小区的排列7.控制土壤差异通常采取三种措施:(1)选择合适的试验地(2)采用适当的小区技术(3)应用正确的试验设计和相应的统计分析8.田间试验有哪两种设计方法?随机排列设计有哪些方法?随机区组设计的主要优点有哪些?答:(1)顺序排列设计和随机排列设计(2)随机排列设计方法:完全随机设计、随机区组设计、拉丁方设计和裂区设计 (3)简单易用,灵活,符合试验设计三原则,对试验地要求低易于分析。

生物统计复习总结

生物统计复习总结
a.当实验结果以事件A发生的次数k表示时
b.当实验结果以事件A发生的频率k/n表示时
σp也称为总体百分率标准误,当p未知时,常以样本百分率 估计,此时公式改为
5.正态分布x~N(μ,σ2)
(1)正态分布特征
a.正态分布密度曲线是单峰、对称的“悬钟”形曲线,对称轴为x=μ。
b.概率分布密度函数f(x)在x=μ处达到极大,极大值f(μ) 。
(3)众数 记为Mo
(4)几何平均数:n个观测值相乘之积开n次方所得的n次根,记为G。计算公式如下
在计算生长率、进行生产动态分析等,用几何平均数更具代表性
(5)调和平均数:资料中n个观测值倒数的算术平均数的倒数,记为H,即
用于反映研究对象不同阶段的平均速率等
(6)就同一资料而言,算术平均数>几何平均数>调和平均数
a.计算方法:直接法、加权法
b.基本性质
①样本中各个观测值与其平均数之差的总和等于零,简述为离均差之和为零,即
②样本中各个观测值与其平均数之差的平方的总和小于各个观测值与不等于其平均数的任意数值之差的平方和,简述为离均差平方和最小
c.总体平均数用μ表示。包含N个个体的有限总体的平均数μ的计算公式为
(2)中位数 记为Md
6.资料的离散性描述——变异数
(1)极差
(2)标准差
a.离均差平方和
b.样本方差,又称均方,记为MS或s2,即
总体方差记为σ2,对于包含N个个体的有限总体,σ2的计算公式为
c.样本标准差,记为s,即
可简写为:
d.标准差计算方法:直接法和加权法
e.离均差平方和的自由度简称自由度记为df。其统计学意义是指在计算离均差平方和时,能自由变动的离均差的个数。一般,在计算离均差平方和是,若约束条件为k个,则其自由度df=n-k
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1、试验的准确性:也叫准确度,指在试验中某一试验指标或性状的观测值与其真值接近的程度。

1、试验的精确性:也叫精确度,指试验中同一试验指标或性状的重复观测值之间彼此接近的程度2、试验单位:指施加试验处理的材料单位,也称为试验单元。

可以是一个小区,也可以是一穴、一株,一穗,一个器官。

试验小区:安排一个试验处理的小块地段,简称小区3、系统误差:是指在一定试验条件下,由某种原因所引起观测值具有方向性的误差,又称偏性。

系统误差是试验过程中产生的误差,它的值恒定不变,或遵循一定的变化规律,其产生的原因往往是可知或可掌握的。

系统误差影响试验的准确性3、随机误差:由多种偶然的,无法控制的因素所引起的误差称为随机误差。

随机误差带有偶然性质。

随机误差影响试验的精确性。

统计分析的试验误差主要是指随机误差,这种误差越小,试验的精确性越高。

4、田间试验误差的控制途径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5、广义的田间试验设计狭义的田间试验设计6、田间试验设计应遵循的三个基本原则:重复、随机排列、局部控制7、区组:将一个重复全部的处理小区分配于具有相对同质的一小块土地上,称为一个区组8、重复:是指试验中将同一试验处理设置在2个或2个以上的试验单位上。

同一试验处理所设置的试验单位数被称为处理的重复数。

重复的作用:估计试验误差、降低试验误差。

统计学已经证明,样本平均数的标准误Sˉx与样本标准差S和样本容量n之间的关系式为Sˉx=s//n.即平均数抽样误差的大小与重复次数的平方根成反比,适当增大重复次数可以降低试验误差,提高试验的精确性。

*9、土壤肥力差异梯度变化时的试验设计(重点是区组的安排和试验小区方向的安排,灵活掌握):一定要使小区的长边与肥力变化方向平行,使区组的长边与土壤肥力变化方向垂直。

10、抽样单位:试验单位上由一个或多个个体组成并能获得一个调查数据的集合称为抽样单位。

抽样单位可以是一种自然单位,也可以由若干个自然单位合并而成,还可以是人为确定的大小、范围和数量等。

由于抽样单位的大小与抽样调查的精确度有密切关系,因此必须注意选取适当的抽样单位。

10、样本容量也称样本含量,是指一个样本所包含的抽样单位数,样本容量的大小直接影响到抽样调查的精确度。

11、田间试验抽样调查主要涉及3个方面的问题:抽样单位的大小、样本容量的大小、抽样单位的配置。

田间试验抽样调查的目的是通过样本了解整个试验或试验小区的情况,因此样本应具有足够的代表性。

常用的抽样方法:典型抽样、顺序抽样、随机抽样、成片抽样,其中随机抽样又分为:分层随机抽样、整群随机抽样、简单随机抽样三种,随机抽样的优点是样本的代表性强,能无偏估计抽样误差;缺点是比较麻烦。

(区别分层随机抽样与整群随机抽样)12、常用的田间试验设计方法完全随机设计;随机区组设计:区组数=重复数;区组内差异尽可能小,区组间差异可以大(局部控制原则);区组内各处理随机排列。

多因素随机区组设计研究的因素同等重要,方差分析只有一个试验误差拉丁方设计:处理数=重复数=横行区组数=直列区组数;所有处理在横行和直列中都进行随机排列(选择的标准拉丁方进行随机直列-随机横行-随机处理3次随机);精确度高。

裂区设计:将重要因素各水平安排在副区上(称为副区因素,其各水平称为副处理),将次要因素各水平安排在主区上(称为主区因素,其各水平称为主处理),裂区设计中的主处理和副处理都必须独立随机排列。

主处理的重复数等于试验的重复数(即区组数),副处理的重复数等于试验的重复数乘以主处理数,裂区设计以牺牲主区因素的精确性来提高副区因素主效以及副区因素与主区因素的互作效应的精确性;两因素裂区设计有两个误差(主区误差和副区误差),通常主区误差大于副区误差,裂区设计中副区因素是主要研究的因素。

13、样本:从总体中抽取的一部分供观察测定的个体组成的集合称为样本。

14、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。

15、试验因素:指试验中人为控制的、影响试验指标的原因。

16、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。

17、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。

单因素试验中,实施在试验单位上的具体项目就是试验因素的某一水平。

在多因素试验中,试验因素的一个水平组合就是一个处理。

18 方差(均方)与标准差、样本均数标准误三者的关系应该清楚第二章样本方差:样本标准差变异系数总体方差总体标准差第三章1、中心极限定理告诉我们,不论x变量是连续型还是离散型,也不论x服从何种分布,一般只要n›30,就可以认为均值x的分布是正态的。

2、样本平均数抽样总体的标准差简称标准误。

从某一特定总体抽样,只有增大样本容量才能降低样本平均数的抽样误差。

3、研究总体与从中抽取的样本之间的关系是统计学的中心内容。

可从两方面入手:一是从总体到样本,就是研究抽样分布的问题;二是从样本到总体,就是统计推断问题。

4、统计推断是以总体分布和样本抽样分布的理论关系为基础的5、样本统计数也是随机变量,也有其概率分布,把统计数的概率分布称为抽样分布第四章假设检验1、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,统计推断包括假设检验和参数估计两个内容。

2、小概率事件不可能发生原理3、统计学中的α错误统计学中的β错误措施:选取适当的显著水平和增加试验重复次数4、统计推断过程中是应用所谓的“概率性质的反证法”对样本所属总体所作的无效假设的统计推断5、统计推断的特点:“有很大的可靠性,但有一定的错误率”。

5、用来推断无效假设否定与否的概率标准叫显著水平,记作α6、一尾U 检验的U α等于两尾U 检验的U 2α 。

一尾检验和两尾检验的否定域不同。

7、表面差异显著,是指表面差异为试验误差的可能性小于0.05或0.01,已经达到了可以认为存在真实差异的显著水平。

但由于试验误差大,也许还不能得出“差异显著”的结论,而有些虽然表面差异小,但由于试验误差小,反而可以推断出“差异显著”,所以要有合理的试验设计和准确的试验操作,避免系统误差,降低试验误差,提高试验的准确性和精确性。

8、假设检验只是用来确定无效假设能否被否定,而不能证明无效假设是正确的。

9、单个样本平均数的假设检验的目的是检验一个样本平均数与已知的总体平均数μ0是否有显著差异,即检验该样本是否来自于总体平均数为μ0的总体。

10、两个样本平均数假设检验的目的在于检验两个样本所在的两个总体平均数是否相同。

11、百分率资料的假设检验中也分单个样本百分率和两个样本百分率资料的假设检验,但是都强调当样本容量n 足够大,p 不够小,np 和nq 均大于5时,二项分布接近于正态分布,可近似采用u 检验:若样本的np 和nq 均大于30时,不必对u 进行连续性矫正;若样本的np 和nq 均小于或等于30时,还需要对u 进行连续性矫正。

12、单个样本百分率的假设检验目的是什么?样本容量n 足够大,p 不够小,np 和nq 均大于5时,二项分布接近于什么分布,可近似采用u 检验?若样本的np 和nq 均大于30时,不必对u 进行连续性矫正,请写出其计算公式;若样本的np 和nq 均小于或等于30时,还需要对u 进行连续性矫正,请写出其计算公式p c n p pU ˆ05.0ˆσ--=,pp p u ˆ0ˆσ-= 第五章方差分析1、方差分析的目的是:推断处理间的差异是否存在,检测某项变异因素的效应方差是否为零。

2、方差分析的基本假定是3、固定效应的4个特征4、方差分析中计算F 值时分母项的正确选择由方差分析的模型和各项变异原因的期望均方所决定5、两因素交叉重组有重复观测值试验资料的方差分析中,如果方差分析表中F AXB 显著或极显著,多重比较时只需要进行各水平组合间的多重比较就可以了,不必进行二因素主效应的检验。

如果F AXB 不显著,只有F A 和F B 显著或极显著,只需要进行A B 两因素主效应的检验,然后从主效应检验中分别选出A 、B 因素的最优水平进行组合就可以得到最优水平组合。

*6、多重比较及字母标记法第六章 卡方检验1、对于间断性次数资料的∑=-=k i Ei Ei Oi 1/)(2χ,近似的服从自由度为df=k-1的连续性随机变量2χ分布,但是当df=1时,用该式子算得的2χ偏大,需要对其进行连续性矫正;df ≥2时,用该公式算得的2χ与连续型随机变量2χ相近,不需要对其进行连续性矫正,但要求各组内的理论次数不小于5。

2、独立性检验和适合性检验的三点区别第一,适合性检验的次数资料是按某一因子的属性类别归组,独立性检验的次数资料是按两因子属性类别进行归组。

第二,适合性检验按已知属性类别分配理论或学说计算理论次数,独立性检验在计算理论次数时没有现成的理论或学说可资利用,理论次数是在两因子相互独立的假设下计算。

第三,适合性检验的自由度等于属性类别数减1,独立性检验的自由度等于(横行属性类别数r-1)x(直列属性类别数c-1)。

3、2χ检验仅仅适用于无序分类变量,若对有序分类变量使用则不合适,应用秩和检验方法加以分析第七章直线回归1、根据回归方程求总体平均数的置信区间,2、回归平方和和离回归平方和的表示。

第八章 多元线性回归和相关1、偏回归系数2、偏回归分析3、通径系数7、多元线性回归方程建立后,应先进行多元回归关系的假设检验,再进行各个偏回归系数的假设检验。

8、偏相关系数的假设检验中,查附表8,变量个数应为2。

9、5个相关变量间的复相关系数的假设检验采用查表法时,变量个数应为5第九章 协方差分析1、回归模型的协方差分析是将_______和_______结合起来的一种统计分析方法,目的∑=--=k i c EiEi Oi 12)5.0(2χ在于对不能很好进行试验控制的试验条件x进行_______,以便在相同的x基础上进行处理间试验指标的2、计算,理清回归系数计算和矫正后方差分析的关系第十章单因素随机区组设计1、进一步强调随机区组设计的特征,是实现三大设计原则的途径,2、进行单因素随机区组设计资料的协方差分析,。

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