对比法和间比法试验,均属于顺序排列的试验设计,不能正确地估计出无偏的试验 误差,因而试验结果不能采用方差分析的方法进行显著性测验,一般采用百分比法,即 设对照(CK)的产量(或其他性状)为100,然后求出各处理的百分数和对照相比。顺序 排列亦具有一定优点,如设计简单,播种、观察和收获等工作不易发生差错,可按品种的成熟期,株高等排列,以减少处理间的生长竞争 对比法试验结果的统计分析 对比法的主要优点是,处理和对照彼此相邻,由于相邻小区的的土壤肥力比较相 似,所以供试处理与对照的比较有较高的精确度

所谓统计推断就是根据抽样分布率和概率理论,由样本结果(统计数)来推断 总体特征(参数)。试验实践中所获得的资料,通常都是样本的结果;而我们希望了 解的却是抽得样本的总体。 统计推断:统计假设测验 参数估计 统计假设测验是根据某种实际需要对未知的或不完全知道的统计总体提出一些 假设,然后由样本的实际结果,经过一定的计算,做出在概率意义上应当接受哪种 假设的测验

田间试验的设计广义:包括试验方案和试验环境的设计及试验计划的制订等 狭义:则仅指试验环境的设计。 第一节田间试验设计的若干基本概念 小区 小区:一个试验处理一次重复所占的地块称为小区 1、小区面积 小区面积的大小对于减少土壤差异,对试验结果精确度有相当的关系。 试验小区的大小难以硬性规定,通常,小区面积的变化范围为6-60m2。确定具体试 验的小区面积时应考虑以下因素: (1)试验的种类: (2)试验的精确度: (3)作物的种类种 (4)土壤差异: (4)需常取样、边际效应和生长竞争比较明显的试验小区应大边际效应:指种植在小区或试验地边上的植株因其光照、通风和根系吸收范围等生长条件与中间的植株不同而产生的差异生长竞争:指不同处理的相邻小区之间的影响

多因素试验是指两个或两个以上试验因素的试验,其处理组合数为各因素水平数之 积。例如二因素试验中,一因素4水平,另一因素5水平,则这一试验就有4×5=20个处 理组合,多因素试验因设计类型不同,故处理组合以不同方式进行田间排列,如完全随机 随机区组、拉丁方、裂区设计和条区设计等等

田间试验的观察、测量和记载而得到的试验数据一般称为试验资料 用编制次数分布表、绘制次数分布图等形式,对资料进行科学的整理,从而初步揭示 试验研究对象的本质及规律 然后,概括出反映试验资料特征的数量指标,为试验资料的统计分析提供基础 第一节统计学的几个基本概念 为学习从本章开始的生物统计内容,首先要了解统计学的几个基本名词术语

在第五章里介绍了一个或两个样本平均数的假设测验方法,即t测验或u测验的方法 但在农业科学试验中,更多见的是研究多个样本(处理)之间的差异。当对多个平均数作 差异显著性测验时,如果采用t测验或u测验的方法分别作出测验存在着以下三个缺陷。首 先,对于一个多样本资料采用两两平均数间分别作差异显著性测验非常麻烦,会使统计工 作量加大

田间试验的任务 田间试验( field experiment),在田间进行的农业科学试验基本任务:在田间环境条件下考察各种农业科学研究成果的实际表现,并据此客观地评价其推广价值和应用范围。主要包括 1.品种试验考察新育成或引进品种的丰产性、品质、抗病和适应性等 2.丰产试验考察新的丰产栽培技术的可行性和效果。 3.植保试验考察新的农药使用及植物病虫害、杂草的各种防治技术效果。 4.土肥试验考察新的肥料和施肥技术的实际效果

试验与统计,从名称上可以看出本课程分成两部分内容,这两者既有很大不同又紧密相联。 一.科学研究与田间试验社会生产力的发展和进步,首先依靠的是科学。自然科学中有两大类科学,一类是理论科学,一类是实验科学。理论科学研究主要运用推理,包括演绎和归纳的方法

多元线性回归分析 多元线性回归分析( multiple linear regression analysis)的定义 通过建立关系方程式,实现用k(k≥2)个自变数来预测依变数及对预测精度给出 评价的统计分析,当自变数与依变数间的关系为线性时此分析称之为多元线性回归分析

出于减小试验误差的目的,试验者可以通过局部控制技术控制试验地土壤肥力的梯度影 响,以及通过小区技术控制无规律的斑块状土壤肥力变化影响。但在试验完成以后,仍然会 有对试验结果预料之中或预料之外的影响,此时,对这些外界影响的消除或减小统计学上称 之为统计控制。本章就通称为统计控制技术的异常数据的检测和协方差分析予以介绍 第一节试验资料中异常数据的检测 异常数据( Outlier):误差超出误差分布允许概率限的变数资料,称之为异常数据