第三章试验资料的整理及其特征数

1、 2016年3月 海南大学农学院第三章试验资料的整理及特征数第三章试验资料的整理及特征数&3.1 常用的统计术语常用的统计术语&3.2 试验资料的性质与分类试验资料的性质与分类&3.3 试验资料的整理试验资料的整理&3.4 试验资料的特征数试验资料的特征数补讲：补讲：计算器统计相关功能的使用计算器统计相关功能的使用 2016年3月 海南大学农学院&3.1 常用的统计术语常用的统计术语一、总体一、总体(population)和样本和样本(sample)1.总体：具有共同性质的个体所组成的集团总体：具有共同性质的个体所组成的集团，也即据研究，也即据研究目的确

2、定的研究对象的全体。目的确定的研究对象的全体。总体往往是根据事物的属性总体往往是根据事物的属性人为规定的。人为规定的。个体个体：总体中的一个研究单位称个体：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。总体分：有限总体和无限总体。.样本：总体的一部分称为样本。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，常记为n。3.3.为什么要随机抽样？为什么要随机抽样？随机样本随机样本(random sample)(random sample)非随机样本非随机样本(no

3、n-random sample)(non-random sample)n30n30的样本叫小样本，的样本叫小样本，n n3030的样本叫大样本。的样本叫大样本。（1 1）总体个体数多或无限）总体个体数多或无限（2 2）有些是破坏性的试验）有些是破坏性的试验4.4.总体与样本的关系总体与样本的关系样本是总体的缩影，但不等于总体，抽样是一种样本是总体的缩影，但不等于总体，抽样是一种手段。手段。看图看图统计分析的核心统计分析的核心在于由样本的情况推断总体的在于由样本的情况推断总体的信息，保证一定精确度、可靠度。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，也有一由样本推断总体虽然有

4、很大可靠性，也有一定错误率。俗语说定错误率。俗语说“不可不信，不可全信不可不信，不可全信”，这是我们对待统计推断的正确态度。这是我们对待统计推断的正确态度。 图总体与样本图总体与样本二、变数与变量二、变数与变量n每个个体的某一性状、特性的测定数值叫做每个个体的某一性状、特性的测定数值叫做观察观察值值(observation)。n 观察值集合起来，称为总体的一项观察值集合起来，称为总体的一项变数变数(variable)n 变数中的每一成员称为变数中的每一成员称为变量变量(variate)n 随机变数随机变数(random variable) ：总体内个体间尽管属性总体内个体间尽管属性相同但仍受一

5、些随机因素的影响造成观察值或表现上的变异。相同但仍受一些随机因素的影响造成观察值或表现上的变异。随机变量随机变量是用来代表是用来代表总体的任意数值总体的任意数值；随机变数随机变数是是随机变量的一组随机变量的一组数据，代表数据，代表总体的随机样本资料总体的随机样本资料，它可用来估计总体的参数，它可用来估计总体的参数 。三、参数与统计数三、参数与统计数1.参数参数(parameter): 由总体的全部观察值而算由总体的全部观察值而算得的、描述总体的特征数称为参数。得的、描述总体的特征数称为参数。 参数是反映总体规律性的数值。是总体真正的值，是固参数是反映总体规律性的数值。是总体真正的值，是固定不变

6、的。定不变的。如：总体平均数如：总体平均数 -总体方差总体方差-22.统计数统计数(statistics):由样本的全部观察值由样本的全部观察值算得的、描述样本的特征数算得的、描述样本的特征数。它因样本不同它因样本不同而不同，它是估计值。而不同，它是估计值。如：样本平均数如：样本平均数-样本均方样本均方- 统计上，通常由样本统计数估计或推断总体相应参数。x2s 2016年3月 海南大学农学院&3.2 试验资料的性质与分类试验资料的性质与分类1、数量性状资料、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。状统称为数量性状。

7、 观察测定数量性状而获得的数据就是数量性观察测定数量性状而获得的数据就是数量性状资料，分为状资料，分为(1)计量资料计量资料 (2)计数资料计数资料 。试验资料分两大类：数量性状资料和质量性状资料试验资料分两大类：数量性状资料和质量性状资料l 各个观察值不一定是整数，两个相邻的整数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；计量资料也称之间可有带小数的任何数值出现；计量资料也称之为为连续性变异资料。连续性变异资料。l 凡用称量、测量等量测手段得到的数量性状资凡用称量、测量等量测手段得到的数量性状资料。料。(1)计量资料计量资料 它的各个观察值须以它的各个观察值须以整数整数

8、表示，两个相邻整数表示，两个相邻整数间不容许任何带有小数的值存在。因此，该类资间不容许任何带有小数的值存在。因此，该类资料也称料也称非连续性变异资料非连续性变异资料或称或称间断性资料。间断性资料。 指用计数方式得到的数据资料指用计数方式得到的数据资料.(2)计数资料计数资料质量性状是指只能观察而不能测量的性状。质量性状是指只能观察而不能测量的性状。 花药、茎、种子、果实、叶片的颜色、籽粒的花药、茎、种子、果实、叶片的颜色、籽粒的饱满度、芒的有无等饱满度、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。状的资料，

9、须对其观察结果作数量化处理。数量化方法可分两种：数量化方法可分两种： （1）统计次数法）统计次数法 （2）分级法）分级法 2、质量性状资料、质量性状资料 在一个样本内，分别统计具有某种性状、不具在一个样本内，分别统计具有某种性状、不具有该性状的个体数，这种数量化的资料又叫次有该性状的个体数，这种数量化的资料又叫次数资料。数资料。例如例如 1. 1.调查国光苹果的裂果情况调查国光苹果的裂果情况; ; 2. 2.一个玉米果穗上甜粒与非甜粒的比率。一个玉米果穗上甜粒与非甜粒的比率。（1）统计次数法）统计次数法先根据性状的变异情况分级，给每级分别赋先根据性状的变异情况分级，给每级分别赋予一个适当的数值

10、作代表值，然后统计样本中属予一个适当的数值作代表值，然后统计样本中属于各个级别的个体数。于各个级别的个体数。例如例如 调查作物受某种病虫害危害情况，调查作物受某种病虫害危害情况，将作物性状分为高抗、抗、中抗、中感、感病将作物性状分为高抗、抗、中抗、中感、感病5 5个级别，分别用个级别，分别用1 1，2 2，3 3，4 4，5 5表示，统计表示，统计样本内各种级别的植株数。样本内各种级别的植株数。（2）分级法）分级法 2016年3月 海南大学农学院&3.3 试验资料的整理试验资料的整理试验资料整理为次数分布。试验资料整理为次数分布。次数分布：次数分布：由不同区间内变量的次数组成的分布。由

11、不同区间内变量的次数组成的分布。将次数分布作成表格形式叫将次数分布作成表格形式叫次数分布表次数分布表次数分布以图来表示叫次数分布以图来表示叫次数分布图。次数分布图。次数分布功用：次数分布功用：整理资料、化繁为简；初步了解整理资料、化繁为简；初步了解变数的分布特点；便于进一步的计算和分析。变数的分布特点；便于进一步的计算和分析。( (一一) )计量资料的次数分布表计量资料的次数分布表一、次数分布表一、次数分布表书例书例p37 以表以表34的的140行水稻试验的产量为行水稻试验的产量为例，说明整理方法。例，说明整理方法。表表3.4 140行水稻产量行水稻产量(单位：克单位：克) 177215197

12、 97123159245119119131149152167104161214125175219118192176175 95136199116165214 9515883137 80138151187126196134206137 98 97129143179174159165136108101141148168163176102194145173 75130149150161155111158131189 91142140154152163123205149155131209183 971191811491871312151111861181501551971162542391601721

13、791511981241791351841681691731811882111971751221511711661751431902131922311631591581591771471942271411691241591. 数据排序数据排序(sort)2. 求极差求极差(range) ：R=254-75=179g。3. 确定组数和组距确定组数和组距(class interval)应考虑：应考虑：(1)观察值个数的多少（观察值个数的多少（n=140) (2)能反映出资料的真实面貌等方面。能反映出资料的真实面貌等方面。表表3.53.5样本容量与组数多少的关系样本容量与组数多少的关系样本容量样本容

14、量分组时的组数分组时的组数5050 5 51010100100 8 816162002001010202030030012122424500500151530301000100020204040 本例本例R179，分为，分为12组组. 为了便于计算，组距一般取整数。为了便于计算，组距一般取整数。组距：组距： C=R/组数组数=179/12=14.915(g)4. 确定组中值与组限确定组中值与组限 第一组组中值接近等于资料中最小值、取整为好。第一组组中值接近等于资料中最小值、取整为好。第一组第一组 下限下限 组中值组中值 上限上限 67.5=c/2- 67.5=c/2- 7575 +c/2=82

15、.5 +c/2=82.5 +c +c +c+c +c+c第二组第二组 82.582.5 9090 97.597.5类推类推5.原始资料归组原始资料归组表表 140140行水稻的次数分布行水稻的次数分布组组 限限 中点值中点值( ( y ) )次数次数( ( f ) ) 67.5 67.5 82.5 82.575752 2 82.5 82.5 97.5 97.590907 7 97.5 97.5112.5112.51051057 7112.5112.5127.5127.51201201313127.5127.5142.5142.51351351717142.5142.5157.5157.5150

16、1502020157.5157.5172.5172.51651652525172.5172.5187.5187.51801802121187.5187.5202.5202.51951951313202.5202.5217.5217.52102109 9217.5217.5232.5232.52252253 3232.5232.5247.5247.52402402 2247.5247.5262.5262.52552551 1合计合计( ( n ) )140140变异较小的资料，可按观察值分组。变异较小的资料，可按观察值分组。例如例如p36:某小麦品种的每穗小穗数的次数分布某小麦品种的每穗小穗数的

17、次数分布（n=100原始资料表原始资料表3.1略）略）每穗小穗数每穗小穗数记数符号记数符号次数次数151617181920正一正一正正正正正正正正正正正正正正正正正正T正正正正正正正正正正正正正正正正T正正6153225175变异较大的计数资料，可按一定幅度的方变异较大的计数资料，可按一定幅度的方法制作次数分布表。法制作次数分布表。以以5粒为一组，作次数分布表粒为一组，作次数分布表3.3【例如例如】研究水稻品种的每穗粒数，共测研究水稻品种的每穗粒数，共测200个穗，每穗粒数的变幅在个穗，每穗粒数的变幅在27-83，极差达，极差达56。表表3.3 200个稻穗每穗粒数的次数分布表个稻穗每穗粒数的

18、次数分布表每穗粒数每穗粒数( y )次数次数(即穗数即穗数f)2630131353364010414521465032515541566038616525667016717587680381852合计合计200(三三)质量性状资料的次数分布表质量性状资料的次数分布表n例如，用某微肥处理后，红星苹果果实着色情例如，用某微肥处理后，红星苹果果实着色情况调查，见下表。况调查，见下表。果实着色分级果实着色分级代表值代表值果实数果实数全红全红2/3果面红色果面红色1/3-2/3果面红色果面红色 屏幕上数字转为内存变换键屏幕上数字转为内存变换键 寄存器读出键寄存器读出键屏幕出现屏幕出现 输入后，按输入后，

19、按- 清除内存的数字清除内存的数字4 4统计专用键统计专用键 ( (或或) 与、与、2 2 、 、等。等。注意选择状态注意选择状态 熟练用熟练用或键或键 2016年3月 海南大学农学院好能通HT-880科学计算器 2016年3月 海南大学农学院练习：练习：35.6 37.6 33.4 35.1 32.7 36.8 35.9 34.6，计算各种统计量。，计算各种统计量。nnSxSVCSSSSxSx64. 1%,100.83.1869. 264. 12 .352随机样本1 234无穷个样本总体 2016年3月 海南大学农学院课堂测验1某地区城市和乡村人均居住面积分别为某地区城市和乡村人均居住面积分别为7.3和和18平方米，平方米，标准差分别为标准差分别为2.8和和6平方米，人均居住面积的变异程度平方米，人均居住面积的变异程度（）。（）。A城市大城市大B乡村大乡村大C城市和乡村一样大城市和乡村一样大D城市和乡村人均居住面积的变异程度不能比较城市和