第一章 农学统计 概念

第一章农学统计概念第一页，共二十三页，编辑于2023年，星期四第一章绪论第二页，共二十三页，编辑于2023年，星期四第一节试验统计学及其特点一、试验统计学发展及其应用统计学（Statistics）是一门研究实验数据的搜集分析和整理的理论和方法的科学。试验统计学是统计学的一个部分，它是统计学和试验设计相结合而发展起来的。第三页，共二十三页，编辑于2023年，星期四精算农业动物学人类学考古学审计学晶体学人口统计学牙医学生态学经济计量学教育学选举预测和策划工程气象改善金融水产渔业研究遗传学地质学地理学历史研究人类遗传学工业法律语言学文学劳动计划学管理科学市场营销学医学诊断流行病学气象学军事科学核材料安全管理眼科学制药学物理学政治学心理学心理物理学质量控制分类学博采，等等应用领域第四页，共二十三页，编辑于2023年，星期四1、英国的R.Fisher于1925年出版《统计方法在研究工作中的应用》，是试验统计学发展的第一个里程碑。一些著名的学者为试验统计学的发展和创立奠定了基础：DeMoiver、Laplace和Gauss的正态分布理论Pearson的统计推断的理论Gosset的t分布理论Glaton的回归和相关理论Fisher提出了方差分析、建立了试验设计的三大原则。尤其是1925年“StatisticalMethodsforReasarchWorkers”的出版使试验统计学形成了较为完整的体系。2、田口玄一等在上世纪40年代创立了适合于安排多因素试验的正交试验设计，极大丰富了试验统计学的内容。解决了工业生产中的多因素试验设计问题。二战后日本迅速发展与普及推广应用正交试验设计法有密切的关系。是试验统计学的第二个里程碑。3、田口玄一等人1957年又创立了SN比试验设计和产品的三次设计方法解决了产品或工序的最佳稳定性和最佳动态特性问题，为试验设计技术在工业中的应用开辟了更为重要更为广泛的领域。是试验统计学的第三个里程碑。试验统计学的发展简史第五页，共二十三页，编辑于2023年，星期四二、本课程的主要内容试验统计试验设计统计分析方法试验统计的原理基本原则方案制定试验误差来源及控制小区技术常用试验设计方法主要是理论分布和抽样分布资料的搜集和整理数据特征数的计算（描述统计）统计假设测验方差分析回归和相关分析第六页，共二十三页，编辑于2023年，星期四试验统计学的基本作用：1、提供整理和描述数据资料的科学方法；2、提供由样本推断总体的方法；3、提供通过误差分析以鉴定处理效应的科学方法；4、提供试验设计的的一些重要原则。第七页，共二十三页，编辑于2023年，星期四三、本课程的学习方法：能否利用所学知识独立进行田间试验设计和对数据进行统计分析从而得出正确的分析结果和结论是衡量的标准。（一）本课程比较难学，是因为：

1、理论比较抽象；

2、分析步骤复杂，公式多。（二）要学好这门课，学习中应掌握以下几点：

1、理解基本概念，弄清基本原理和基本公式，理解公式的含义和应用条件，不必深究其数学推导；

2、理论联系实际，注意应用；

3、培养科学的统计思维方法。第八页，共二十三页，编辑于2023年，星期四（三）学习中的要求：

1、认真听课，做好笔记；

2、独立完成作业；

3、认真上好实验课。参考书：

1、莫惠栋主编《农业试验设计》；

2、范濂主编《农业试验统计方法》；

3、崔党群主编《生物统计学》。第九页，共二十三页，编辑于2023年，星期四常用统计软件第十页，共二十三页，编辑于2023年，星期四第二节科学研究与科学试验一、农业和生物学领域的科学研究

1、科学研究：是人类认识自然、改造自然、服务社会的原动力。2、农业和生物学领域的科学究的作用：它推动了人们认识生物界的各种规律，促进人们发掘新的农业技术和措施，从而不断提高农业生产水平，改进人类生存环境。3、自然科学的分类：①是理论科学②是实验科学

4、农业和生物学领域的科学研究主要是实验研究，实验的方法有两类，一类是抽样调查，另一类是科学试验。第十一页，共二十三页，编辑于2023年，星期四二、科学研究的基本过程发现问题提出解决问题的可能途径（认识或假说）设计并执行试验解决问题第十二页，共二十三页，编辑于2023年，星期四第三节试验方案一、试验因素与水平1、几个基本概念（1）试验方案：是根据试验目的与要求所拟定的进行比较的一组试验处理的总称。如：我们研究小麦新品种的产量水平，那么参试的小麦品种就是试验因素；再如，我们研究不同氮肥施用量对玉米产量的影响，那么，氮肥就是试验因素。（2）试验因素(experimentalfactor)：指通过试验研究的对象，简称因素或因子。第十三页，共二十三页，编辑于2023年，星期四如：小麦新品种的产量比较试验中，参加试验的每一个品种就是一个水平（从质的方面进行划分）；再如：不同氮肥施用量对玉米产量影响试验中，每一种施氮量就是一个水平（从量的方面进行划分）。如：玉米品种比较试验中，参试的每一个品种为一个水平，称为一个处理。玉米密度试验中，可以从量的方面分为3000株/亩，3500株/亩，4000株/亩，4500株/亩和5000株/亩5个水平，又称5个处理。（3）试验水平(level)：试验因素按照质或量分成不同的级别，这些级别就是水平。（4）试验处理（treatment）：试验中每一个水平即为一个处理。第十四页，共二十三页，编辑于2023年，星期四2、试验方案的分类按其供试因子数的多少可以区分为以下几类：（1）单因素试验（single-factorexperiment）：单因素试验是指整个试验中只研究一个因素的试验。例如在品种产量比较试验中，试验目的只在于比较各品种的产量水平，此时，品种是试验的唯一因素，该试验就是单因素试验。单因素试验设计简单、目的明确，试验结果易于分析，其局限性在于不能了解几个因子的相互关系。

第十五页，共二十三页，编辑于2023年，星期四（2）多因素试验（multiple-factororfactorialexperiment）：多因素试验是指在同一试验方案中包含两个或两个以上的试验因素，各个因素都分为不同水平，这种试验称为多因素试验。如：在高产栽培试验中所设计的播期播量试验，该试验的目的就在于研究某一品种的最佳播期、最佳播量和最佳的播期播量组合。多因素试验不仅能研究各因素单独的效应，而且能研究两个或两个以上因素结合起来的交互作用。在多因素试验中，各因素都可分为若干不同水平，各因素的不同水平相互搭配起来，就构成了多因素试验的各个处理组合。第十六页，共二十三页，编辑于2023年，星期四如甲、乙、丙3个品种与高、中低3种施肥量的二因素试验中，共有甲高、甲中、甲低、乙高、乙中、乙低、丙高、丙中、丙低9种处理组合，这样的试验，除了可以明确两个试验因素的作用外，还可以找出3个品种对各种施肥量是否有不同反应，进而选出最优处理组合。多因素试验能够全面地说明问题，其效率往往高于单因素试验。但是多因素试验中的高级的交互作用有时解释起来会很困难。第十七页，共二十三页，编辑于2023年，星期四（3）综合性试验（comprehensiveexperiment）一个因素的特定水平与另外一个因素的特定水平搭起来形成一些特定的处理组合。各个因素的各水平不构成平衡的处理组合。也是一种多因素试验，但与上述多因素试验不同。综合性试验中各水平不构成平衡的处理组合，而是将若干因素的某些水平结合在一起形成少数几个处理组合。目的在于探讨一系列供试因素某些处理组合的综合作用，综合性试验是建立在对若干单个因素的效应或若干个因素的互作效应已有相当的了解。主要用于综合技术研究，试验和结果分析是把特定处理组合作为单因素处理对待。第十八页，共二十三页，编辑于2023年，星期四二、试验指标与效应

1、试验指标（experimentalindicator）：用于衡量试验效果的指示性状称试验指标。一般田间试验中最主要的常常是产量这个指标一个试验中可以选用单指标，也可以选用多指标，这由专业知识对试验的要求确定。在设计试验时要合理地选用试验指标，同时对试验指标要分清主次。第十九页，共二十三页，编辑于2023年，星期四2、试验效应（experimentaleffect）（1）定义：指试验因素对试验指标所起的增加或减少的作用。（2）分类：①简单效应（simpleeffect）：指在同一因素内两种水平间试验指标的相差属简单效应。②主要效应(maineffect)一个因素内各简单效应的平均数称平均效应（averageeffect），亦称主要效应，简称主效。③互作效应（interactioneffect）：指两个因素简单效应间的平均差异。它反映一个因素的各水平在另一因素的不同水平中反应不一致的现象。第二十页，共二十三页，编辑于2023年，星期四水平N1N2平均N2-N1P1P2101816281323610平均P2-P114822121084，4/2=2N的主要效应P的主要效应N与P交互效应P1条件下N简单效应，其余类推第二十一页，共二十三页，编辑于2023年，星期四因素间的交互作用只有在多因素试验中才能反映出来。互作显著与否关系到主效的实用性。若交互作用不显著，则各因素的效应可以累加，主效就代表了各个简单效应。在正互作时，从各因素的最佳水平推论最优组合，估计值要偏低些，但仍有应用价值。若为负互作，则根据互作的