三、总结与巩固 1.小结 本章是本课程的重点内容，主要讲了农业科研试验的常用术语、分类及要求： 设计三原则及其灵活应用：常用试验设计法及其特点：试验方案的制订、实施及 其注意事项。 2.考核知识点 1.试验指标、试验因素（子）、水平、试验处理的概念及应用。 2.试验因子简单效应、主效应及交互作用。 2.试验设计三原则的概念及作用。 3.各种常用的设计法及实施，各有什么特点。 3.考核要求 举 理解：试验指标、试验因素（子）、水平、试验处理以及试验效应 应用：会判断专业科研实例的因子数、指标数以及能分析出的效应等 是 理解：设计三原则 过 应用：能灵活应用试验设计三原则。 掌握：6种常用试验设计适用情况及特点 应用：因地制宜灵活应用6种常用试验设计法。 思考题 查科研文献，结合你的专业举一科研实例，说明其研究目的、采用的 设计名称，并指出试验指标、因子、水平及可能分析的试验效应。 2. 简述常用试验设计、适用情况及主要优缺点。 举 通过理论与图表实例教学，基本达到了教学目标要求。今后本章教学中要多 后用专业科研实例、田间试验布置的实物照片。 记 21
21 教 学 过 程 三、总结与巩固 1.小结 本章是本课程的重点内容，主要讲了农业科研试验的常用术语、分类及要求； 设计三原则及其灵活应用；常用试验设计法及其特点；试验方案的制订、实施及 其注意事项。 2.考核知识点 1. 试验指标、试验因素（子）、水平、试验处理的概念及应用。 2. 试验因子简单效应、主效应及交互作用。 2. 试验设计三原则的概念及作用。 3. 各种常用的设计法及实施，各有什么特点。 3.考核要求 理解：试验指标、试验因素（子）、水平、试验处理以及试验效应 应用：会判断专业科研实例的因子数、指标数以及能分析出的效应等。 理解：设计三原则 应用：能灵活应用试验设计三原则。 掌握：6 种常用试验设计适用情况及特点 应用：因地制宜灵活应用 6 种常用试验设计法。 思考题 1. 查科研文献，结合你的专业举一科研实例，说明其研究目的、采用的 设计名称，并指出试验指标、因子、水平及可能分析的试验效应。 2. 简述常用试验设计、适用情况及主要优缺点。 教 学 后 记 通过理论与图表实例教学，基本达到了教学目标要求。今后本章教学中要多 用专业科研实例、田间试验布置的实物照片
第三章试验资料的整理及特征数 课时 5 节 &3.1常用的统计术语&3.2试验资料的性质与分类 &3.3试验资料的整理（次数分布）&3.3试验资料的特征数 了解总体与样本、参数与统计数等常用统计术语的概念和试验资料的分类： 教学（②）学握次数分布表和次数分布图的制作方法：(3)掌握平均数和变异数的意义 目的 (4)熟练借助计算器统计功能计算常用的统计量。 教学 重点掌握平均数、标准差、方差、平方和、标准差、标准误、变异系数的 重点 统计学意义及计算。 理解平均数与变异数作用的区别，反映资料变异程度稳中各统计量的意义， 教学 尤其区别标准差与标准误的作用。 突出方法： 难点 反复举科研实例说明反映资料集中性与变异性统计量的统计学意义与功用 区别。 相关素材（参考资料、指导学生阅读材料等）： 列出主要参考文献 1.《试验统计方法》盖钧镫主编，2000年月。 2.《肥料试验及统计分析》陶勤南主编，1997年。 3.《果树试验设计与统计》刘权等。 4.《农业试验统计》（第二版）莫惠栋著，1992年 5.《生物统计学》杜荣骞，2000年7月 6.《生物统计的数学原理》，林德光，辽宁人民出版社，1982。 7.《热带作物的试验设计与统计分析》，邱健德编，华南热带作物学院：1993 8.《草业科学研究方法》，任继周主编，中国农业出版社，1998。 2
22 章 第三章 试验资料的整理及特征数 课时 5 节 &3.1 常用的统计术语 &3.2 试验资料的性质与分类 &3.3 试验资料的整理（次数分布） &3.3 试验资料的特征数 教学 目的 了解总体与样本、参数与统计数等常用统计术语的概念和试验资料的分类； (2)掌握次数分布表和次数分布图的制作方法；(3)掌握平均数和变异数的意义。 （4）熟练借助计算器统计功能计算常用的统计量。 教学 重点 重点掌握平均数、标准差、方差、平方和、标准差、标准误、变异系数的 统计学意义及计算。 教学 难点 理解平均数与变异数作用的区别，反映资料变异程度稳中各统计量的意义， 尤其区别标准差与标准误的作用。 突出方法： 反复举科研实例说明反映资料集中性与变异性统计量的统计学意义与功用 区别。 相关素材（参考资料、指导学生阅读材料等）： 列出主要参考文献 1．《试验统计方法》盖钧镒主编，2000 年月。 2．《肥料试验及统计分析》陶勤南主编，1997 年。 3．《果树试验设计与统计》刘权等。 4．《农业试验统计》（第二版）莫惠栋著，1992 年。 5．《生物统计学》杜荣骞，2000 年 7 月 6. 《生物统计的数学原理》，林德光，辽宁人民出版社,1982。 7. 《热带作物的试验设计与统计分析》，邱健德编，华南热带作物学院: 1993。 8．《草业科学研究方法》，任继周主编，中国农业出版社，1998
教师授课思路、设问及讲解要点 一、引言 如何从实践的偶然现象来提神事物存在的本质，通过科学试验的观察、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 是试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。 二、教学内容正文（含讲课内容、提问设计、课堂练习等） &3.1常用的统计术语 一、总体(population)和样本(sample)) 总体 总体X 教 (样本 X .X,样本 样本实现 过 样本值1样本值2 程 休上与样木 个体：总体中的一个研究单位称个体(individual)。 总体分：有限总体和无限总体。 2.样本：总体的一部分称为样本。 样本容量：样本中所包含的个体数目叫样本容量(sample size)。常记为n 通常n≤30的样本叫小样本，n>30的样本叫大样本。 3.为什么要随机抽样？ (1)集团个体数多或无限 (2)有些是破坏性的试验 随机样本(random sample):非随机样本(non-random sample)。 4.总体与样本的关系 样本是集团的缩影，但不等于集团，抽样是一种手段。 统计分析的核心在于由样本的情况推断集团的信息，保证一定精确度、可靠度。 由样本推断总体虽然有很大可靠性，也有一定错误率。俗语说“不可不信，不可全 信”，这是我们对待统计推断的正确态度
23 教 学 过 程 教师授课思路、设问及讲解要点 一、引言 如何从实践的偶然现象来提神事物存在的本质，通过科学试验的观察、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 是试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。 二、教学内容正文（含讲课内容、提问设计、课堂练习等） &3.1 常用的统计术语 一、总体(population)和样本(sample) 1.总体：据研究目的确定的研究对象的全体． 个体：总体中的一个研究单位称个体(individual)。 总体分：有限总体和无限总体。 2.样本：总体的一部分称为样本。 样本容量：样本中所包含的个体数目叫样本容量(sample size)。常记为 n。 通常 n≤30 的样本叫小样本，n＞30 的样本叫大样本。 3.为什么要随机抽样？ （1）集团个体数多或无限 （2）有些是破坏性的试验 随机样本(random sample)； 非随机样本(non-random sample)。 4.总体与样本的关系 样本是集团的缩影，但不等于集团，抽样是一种手段。 统计分析的核心在于由样本的情况推断集团的信息，保证一定精确度、可靠度。 由样本推断总体虽然有很大可靠性，也有一定错误率。俗语说“不可不信，不可全 信”，这是我们对待统计推断的正确态度
变数与变量 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，称为变数(variable) 变数中的每一成员称为变量(variate) 随机变数(an一domvariable) 三、参数与统计数 L.参数(parameter):用总体的全体观察值计算的、描述总体的特征数称为参 如：总体平均数-中 总体方差-σ 2.统计数(statistics):由样本的全体观察值计算的、描述样本的特征数 如：样本平均数-一一x 样本均方一52 统计上，通常由样本统计数估计或推断总体相应参数。 教 &3.2试验资料的性质与分类 试验资料分两大类：数量性状资料和质量性状资料 学 1、数量性状资料 凡是能够以量测或计数的方法表示其特征的性状统称为数量性状。 过 观察测定数量性状而获得的数据就是数量性状资料，分为(1)计量资料(2)计 数资料 程 (1)计量资料 凡用称量、测量等量测手段得到的数量性状资料。 各个观察值不一定是整数，两个相邻的整数间可有带小数的任何数值出现：计 量资料也称之为连续性变异资料.蕌 (2)计数资料 指用计数方式得到的数据资料 它的各个观察值须以整数表示，两个相邻整数间不容许任何带有小数的值存 在。因此，该类资料也称非连续性变异资料或称间断性资料。 2、质量性状资料 质量性状是指只能观察而不能测量的性状。 如花药、茎、种子、果实、叶片的颜色、籽粒的饱满度、芒的有无等。 质量性状本身不能用数值表示，要获得这类性状的资料，须对其观察结果作裁 量化处理。 数量化方法可分两种：(1)统计次数法 (2)分级法 24
24 教 学 过 程 二、变数与变量 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，称为变数(variable) 变数中的每一成员称为变量(variate) 随机变数(mn—domvariable) 三、参数与统计数 1.参数(parameter): 用总体的全体观察值计算的、描述总体的特征数称为参 数。 如：总体平均数 -μ 总体方差- 2 2.统计数(statistics):由样本的全体观察值计算的、描述样本的特征数。 如：样本平均数- x 样本均方- 2 s 统计上，通常由样本统计数估计或推断总体相应参数。 &3.2 试验资料的性质与分类 试验资料分两大类：数量性状资料和质量性状资料 1、数量性状资料 凡是能够以量测或计数的方法表示其特征的性状统称为数量性状。 观察测定数量性状而获得的数据就是数量性状资料，分为(1)计量资料 (2)计 数资料 。 (1)计量资料 凡用称量、测量等量测手段得到的数量性状资料。 各个观察值不一定是整数，两个相邻的整数间可有带小数的任何数值出现；计 量资料也称之为连续性变异资料. (2)计数资料 指用计数方式得到的数据资料. 它的各个观察值须以整数表示，两个相邻整数间不容许任何带有小数的值存 在。因此，该类资料也称非连续性变异资料或称间断性资料。 2、质量性状资料 质量性状是指只能观察而不能测量的性状。 如花药、茎、种子、果实、叶片的颜色、籽粒的饱满度、芒的有无等。 质量性状本身不能用数值表示，要获得这类性状的资料，须对其观察结果作数 量化处理。 数量化方法可分两种： （1）统计次数法 （2）分级法
3.3试验资料的整理 试验资料整理为次数分布表和次数分布图 一、次数分布表 (一)计量资料的次数分布表 计量资料在分组前需要确定组数、组距、各组中值及组限，然后将全部观测值 计数归组。 书例p38以表3.4的140行水稻试验的产量为例，说明整理方法， 1.数据排序(sort) 2.求极差(range)：极差为254-75=179g 3.确定组数和组距(class interval) 本例R=179,分为12组，故组距：(1)=179/12=14.9≈15(g) 4.原始资料归组 教 (二)计数资料的次数分布表 学 变异较小的资料，可按观察值分组. 例如p37:某小麦品种的每穗小穗数的次数分布 过 变异较大的计数资料，可用处理计量资料的方法制作次数分布表。 程 (三)质量性状资料的次数分布表蕌 例如，用某微肥处理后，红星苹果果实着色情况调查，见下表。道 二、次数分布图蕌 次数分布图可以更形象地表明次数分布的情况。 常用：方柱形图、多边形图、条形图和饼图。 (一）柱形图（直方图，histogram) 适用于表示连续性变数的次数分布。 (二)多边形图（折线图） 适用于计量资料的次数分布图，且在同一图上可比较两组以上资料。 (三)条形图 适用于计数资料和质量性状资料 (四)饼图 饼图(pi)适用于间断性变数和属性变数资料，用以表示这些变数中各种属性 或各种间断性数据观察值在总观察个数中的百分比
25 教 学 过 程 &3.3 试验资料的整理 试验资料整理为次数分布表和次数分布图 一、次数分布表 (一)计量资料的次数分布表 计量资料在分组前需要确定组数、组距、各组中值及组限，然后将全部观测值 计数归组。 书例 p38 以表 3．4 的 140 行水稻试验的产量为例，说明整理方法。 1. 数据排序(sort) 2. 求极差(range) ：极差为 254-75=179g。 3. 确定组数和组距(class interval) 本例 R＝179，分为 12 组，故组距: (i)=179/12=14.9≈15(g) 4. 原始资料归组 (二)计数资料的次数分布表 变异较小的资料，可按观察值分组. 例如 p37:某小麦品种的每穗小穗数的次数分布 变异较大的计数资料，可用处理计量资料的方法制作次数分布表。 (三)质量性状资料的次数分布表 例如，用某微肥处理后，红星苹果果实着色情况调查，见下表。 二、次数分布图 次数分布图可以更形象地表明次数分布的情况。 常用：方柱形图、多边形图、条形图和饼图。 (一)柱形图(直方图，histogram) 适用于表示连续性变数的次数分布。 (二)多边形图（折线图） 适用于计量资料的次数分布图，且在同一图上可比较两组以上资料。 (三) 条形图 适用于计数资料和质量性状资料。 (四) 饼图 饼图(pie)适用于间断性变数和属性变数资料，用以表示这些变数中各种属性 或各种间断性数据观察值在总观察个数中的百分比