生物统计附实验设计(明道绪__第四版)最全资料--复习题、课后思考题、试卷及答案备课讲稿
生物统计附实验设计(明道绪__第四版)复习题及答案
总体：根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样本：实际研究中的一类假象总体样本含量：样本中所包含的个体数目称为样本含量或大小随机样本：一类从总体中随机抽得到的具有代表性的样本统计量：由样本计算的特征数参数：由总体计算的特征数精确性：指在试验或调查中某一试验指标或性状的重复观察值彼此接近的程度系统误差：系统误差又叫做片面误差。
它是在一定的测量条件下，对同一个被测尺寸进行多次重复测量时，误差值的大小和符号（正值或负值）保持不变；或者在条件变化时，按一定规律变化的误差。
偶然误差：一类由于偶然的或不确定的因素所造成的每一次测量值的无规则变化（涨落），叫做偶然误差，或随机误差。
连续性变数资料：指用量测方式获得的数量性状资料离散型变数资料：指用计数方式获得的数量性状资料算术平均数：指资料中的各观测值的总和除以观测值个数所得的商，简称平均数或均数平均数：资料或代表数，主要包括算术平均数，中位数，众数，几何平均数及调和平均数标准差：是各数据偏离平均数的距离的平均数，它是离均差平方和平均后的方根，用σ表示。
方差：度量总体(或样本)各变量间变异程度的参数(总体)或统计量(样本)。
离均差平方和：样本各观测值变异程度大小的另一个统计数试验：在一定条件下对自然现象所进行的观察或试验统称为试验随机事件：随机试验的每一种可能结果概率：事件本身所固有的数量指标，不随人的主观意志而改变，人们称之为概率小概率原理:小概率事件在一次试验中看成是实际不可能发生的事件称为小概率事件实际不可能原理正态分布：若连续性随机变量X的概率分布密度函数，则X服从正态分布标准正态分布：我们把平均数u=0,σ2 ＝1时，称为标准正态分布，记为N（0，1）双侧概率：我们把随机变量X在平均数u加减不同倍数标准差σ区间（u-kσ,u+kσ）之外，取值的概率称为双侧概率单侧概率：对应于两尾概率可以求得随机变量x小于小于u-kσ或大于u+kσ的概率二项分布：设随机变量x所有可能取得的值为0或正整数，且有P(ξ=K)=Cn(k)P(k)q(n-k)，k=0,1,2….n,则称随机变量x服从n和p的二项分布标准误：反映样本平均数的抽样误差的大小的一种指标t分布：由于在实际工作中，往往σ是未知的，常用s作为σ的估计值，为了与u变换区别，称为t变换t=，统计量t 值的分布称为t 分布。
本科生物统计附试验设计复习思考题
本科《生物统计附试验设计》复习思考题一,名词解释题1.中位数:将资料所有观测值按从小到大的顺序排列,处于最中间的数.2.I型错误:是拒绝H0时犯下的错误,其错误是把真实差异错叛为非真实差异.3.总体:是由研究目的的确定的研究对象的个体总和.4.参数:是指由总体计算的特征数.5.相关分析:即两个以上的变量之间共同受到另外因素的影响.6.回归分析:即一个变量的变化受到一个或几个变量的影响.7.精确性:是重复观测值之间彼此接近的程度.8.显著水平:是检验无效假设的水准.但另一方面它也是进行检验时犯错误概率大小.9.随机单位组设计:它的原理与配对设计类似,抽每一头试验动物具有相等的机会,接受任一处理而不受人为影响.10.统计量:由样本计算的特征数.11.准确性:是观察值与真实值间的接近程度.12.随机误差:是由试验中许多无法控制的偶然因素所造成的试验结果与真实结果之间产生的误差,是不可避免的.13.系统误差:是由于试验处理以外的其它条件明显不一致所产生的带有倾向性的偏差.14.样本:是在总体中进行抽样,从中抽取的部分个体.15.众数:资料中出现最多的观测值或次数最多的一组中值.16.样本标准差:统计学中样本平方差S^2的平方根17.试验处理:在一项试验中,同一条件下所做的试验称为一个处理.18.几何平均数:几个观测值相乘之积开n次方所得的方根称为几何平均数.19.顺序抽样法:是将有限总体所有个体编号,然后按照一定顺序每隔一定的数目,均匀抽出一个个体,组成样本,对样本进行调查.20.试验指标:用来平衡量试验效果的量.21.随机抽样法:是将总体所有的个体编号,然后采取抽签,拈阄或用随机数字表的方法将部分个体取出而做为样本进行调查.22.小概率原理:小概率事件在一次试验中实际不可能发生的原理.23.重复:在试验中,同一处理设置的动物数量,称为重复.24.局部控制:在试验设计时采用各种技术措施,控制和减少非试验因素对试验指标的影响.25.算术平均数:资料中各观测值的总和除以观测个数所得的商.26.变异系数:是标准差相对平均数的百分数,用CV表示.27.II型错误:在接受H0时犯下的错误,其错误是把真实差异错判为非真实差异.28.因素水平:每个试验因素的不同状态(处理的某种特定状态或数量上的差别)称为因素水平.29.配对设计:是指将条件一致的两头动物酿成对子,然后采取随机的方法在同一对子两头动物进行分配处理.30.试验处理:指对受试对象给予的某种外部干预或措施,是试验中实施的因子水平的一个组合.31.调和平均数:资料中各观测值倒数的算术平均数的倒数称调和平均数.32.效应:是指因素对某试验指标所起的增进或减退的作用.33.顺序抽样:它是按某种既定顺序从总体(有限总体)中抽取一定数量的个体构成样本.34.独立性检验:判断二项,多项分部计数资料两类因子相关性或独立性的显著性检验方法.35.适合性检验:是判断实际观察的属性分配是否符合已知属性分配的理论或学说的一种检验方法.36.单因素试验:在试验中所考虑的因素只有一个时,称为单因素试验.37.局部控制:在试验时采取一定的技术,措施或方法来控制或降低试验因在各素对试验结果的影响.38.分等按比例随机抽样:先按某些特征或变异原因将抽样总体分成基于等次在各等次按其占总体的的比例随机投篮各等次的样本,然后将各等次抽取的样本合并在一起即为整个调查样本.39、随机群组抽样:是把总体划分成若干个群组,然后以群组为单位随机抽样.40、完全随机设计:根据试验处理数将全部供试验动物随机的分成若干组然后再按组实施不同处理的设计.二、单项选择题1、单因素方差分析的数学模型是（ 1）。
生物统计附实验设计(明道绪__第四版)最全资料--复习题、课后思考题、试卷及答案讲解
二、填空1、生物统计分描述性统计和分析性统计。
描述性统计是指运用分类、制表、图形以及计算概括性数据（平均数、标准差等）来描述数据特征的各项活动。
分析性统计是进行数据观察、数据分析以及从中得出统计推断的各项活动。
2、统计分析的基本过程就是由样本推断总体的过程。
该样本是该总体的一部分。
3、由样本获取总体的过程叫抽样。
常用的抽样方法有随机抽样、顺序抽样、分等按比例抽样、整群抽样等。
4、样本平均数与总体平均数的差异叫抽样误差。
常用 S/√N表示。
5、只有降低抽样误差才能提高试验结果的正确性。
试验结果的正确性包括准确性和精确性。
6、试验误差按来源分为系统误差（条件误差）和随机误差（偶然误差）。
系统误差（条件误差）影响试验结果的准确性，随机误差（偶然误差）影响试验结果的精确性。
7、系统误差（条件误差）可以控制，可通过合理的试验设计方法降低或消除。
随机误差（偶然误差）不可控制，可通过理论分布来研究其变异规律，或相对比较其出现的概率的大小。
8、样本推断总体分假设检验和区间估计两大内容。
常用的检验方法有t检验、F检验和卡方检验。
9、置信区间指在一定概率保证下总体平均数的可能范围。
10、t检验是通过样本平均数差值的大小来检验处理效应是否存在，两样本平均数的差值代表了试验的表观效应，它可能由处理效应（真实效应）和误差效应引起，要检验处理效应是否存在，常采用反证法。
此法先建立无效假设：即假设处理效应不存在，样本平均数差值是由误差引起，根据差异在误差分布里出现的概率（即可能性大小的衡量）来判断无效假设是否成立。
11、判断无效假设是否成立的依据是小概率事件实际不可能原理，即假设检验的基本依据。
用来肯定和否定无效假设的小概率，我们称之为显著水平，通常记为α。
12、t检验通常适合两样本连续性（非间断性）随机变量资料的假设检验，当二项分布逼近正态分布时，百分数资料也可用t检验。
13、F检验也叫方差分析。
通常适合三个或三个以上样本连续性（非间断性）随机变量资料的假设检验。
生物统计附实验设计(明道绪__第四版)最全资料--复习题、课后思考题、试卷及答案
二、填空1、生物统计分描述性统计和分析性统计。
描述性统计是指运用分类、制表、图形以及计算概括性数据（平均数、标准差等）来描述数据特征的各项活动。
分析性统计是进行数据观察、数据分析以及从中得出统计推断的各项活动。
2、统计分析的基本过程就是由样本推断总体的过程。
该样本是该总体的一部分。
3、由样本获取总体的过程叫抽样。
常用的抽样方法有随机抽样、顺序抽样、分等按比例抽样、整群抽样等。
4、样本平均数与总体平均数的差异叫抽样误差。
常用 S/√N表示。
5、只有降低抽样误差才能提高试验结果的正确性。
试验结果的正确性包括准确性和精确性。
6、试验误差按来源分为系统误差（条件误差）和随机误差（偶然误差）。
系统误差（条件误差）影响试验结果的准确性，随机误差（偶然误差）影响试验结果的精确性。
7、系统误差（条件误差）可以控制，可通过合理的试验设计方法降低或消除。
随机误差（偶然误差）不可控制，可通过理论分布来研究其变异规律，或相对比较其出现的概率的大小。
8、样本推断总体分假设检验和区间估计两大内容。
常用的检验方法有t检验、F检验和卡方检验。
9、置信区间指在一定概率保证下总体平均数的可能范围。
10、t检验是通过样本平均数差值的大小来检验处理效应是否存在，两样本平均数的差值代表了试验的表观效应，它可能由处理效应（真实效应）和误差效应引起，要检验处理效应是否存在，常采用反证法。
此法先建立无效假设：即假设处理效应不存在，样本平均数差值是由误差引起，根据差异在误差分布里出现的概率（即可能性大小的衡量）来判断无效假设是否成立。
11、判断无效假设是否成立的依据是小概率事件实际不可能原理，即假设检验的基本依据。
用来肯定和否定无效假设的小概率，我们称之为显著水平，通常记为α。
12、t检验通常适合两样本连续性（非间断性）随机变量资料的假设检验，当二项分布逼近正态分布时，百分数资料也可用t检验。
13、F检验也叫方差分析。
通常适合三个或三个以上样本连续性（非间断性）随机变量资料的假设检验。
试验统计方法第四版答案详解
试验统计方法第四版答案详解《生物统计附实验设计》（课后习题答案）第一章绪论一、名词解释1、总体：根据研究目的确定的研究对象的全体称为总体。
2、个体：总体中的一个研究单位称为个体。
3、样本：总体的一部分称为样本。
4、样本含量：样本中所包含的个体数目称为样本含量（容量）或大小。
5、随机样本：从总体中随机抽取的样本称为随机样本，而随机抽取是指总体中的每一个个体都有同等的机会被抽取组成样本。
6、参数：由总体计算的特征数叫参数。
7、统计量：由样本计算的特征数叫统计量。
8、随机误差：也叫抽样误差，是由于许多无法控制的内在和外在的偶然因素所造成，带有偶然性质，影响试验的精确性。
9、系统误差：也叫片面误差，是由于一些能控制但未加控制的因素造成的，其影响试验的准确性。
10、准确性：也叫准确度，指在调查或试验中某一试验指标或性状的观测值与真值接近的程度。
11、精确性：也叫精确度，指调查或试验研究中同一试验指标或性状的重复观测值彼此接近的程度。
二、简答题1、什么是生物统计？它在畜牧、水产科学研究中有何作用？答：（1）生物统计是数理统计的原理和方法在生物科学研究中的应用，是一门应用数学。
（2）生物统计在畜牧、水产科学研究中的作用主要体现在两个方面：一是提供试验或调查设计的方法，二是提供整理、分析资料的方法。
2、统计分析的两个特点是什么？答：统计分析的两个特点是：①通过样本来推断总体。
②有很大的可靠性但也有一定的错误率。
3、如何提高试验的准确性与精确性？答：在调查或试验中应严格按照调查或试验计划进行，准确地进行观察记载，力求避免认为差错，特别要注意试验条件的一致性，即除所研究的各个处理外，供试畜禽的初始条件如品种、性别、年龄、健康状况、饲养条件、管理措施等尽量控制一致，并通过合理的调查或试验设计，努力提高试验的准确性和精确性。
4、如何控制、降低随机误差，避免系统误差？答：随机误差是由于一些无法控制的偶然因素造成的，难以消除，只能尽量控制和降低；主要是试验动物的初始条件、饲养条件、管理措施等在试验中要力求一致，尽量降低差异。
生物统计附试验设计第四版课程设计
生物统计附试验设计第四版课程设计一、课程简介生物统计附试验设计第四版课程设计是一门高等教育课程，旨在帮助学生掌握生物统计分析、实验设计及数据处理等基本技能。
本课程重点介绍生物统计的基本概念、实验设计、统计分析方法和软件应用等内容，并通过实例分析和实验操作掌握实验设计和数据处理的方法。
二、课程目标本课程的主要目标是让学生：•了解生物统计学的基本概念和意义；•熟悉生物实验设计的原则和方法；•掌握生物统计分析的基本方法和软件应用；•能够对生物实验数据进行统计分析和结果解释。
三、课程内容本课程主要包括以下内容：1.生物统计学基础生物统计学的基本概念、生物统计应用领域、概率和假设检验等。
2.生物实验设计生物实验设计原则、生物实验类型、生物实验设计的控制和稳定性分析等。
3.生物统计分析方法t检验、方差分析、卡方检验、回归分析、生存分析等基本方法及其在生物实验中的应用。
4.常用统计软件SPSS、R、Excel等软件的基本操作和分析方法。
5.实验操作与结果解释本课程将通过实验操作，让学生掌握实验设计和数据处理的方法，并学会对实验结果进行统计分析和结果解释。
四、实验设计本课程的实验设计包括以下实验：1.单因素实验设计通过采集不同养分和施肥水平下植物种子的萌发率数据，掌握单因素实验设计、结果分析和生物实验数据处理方法。
2.双因素实验设计通过采集不同肥料类型和施肥方式下植物种子的萌发率和生长速度数据，掌握双因素实验设计、结果分析和生物实验数据处理方法。
五、评分标准本课程的考核主要包括课堂表现、作业评分、实验报告和期末考试。
1.课堂表现（20%）包括出勤、听课和参与课堂讨论等。
2.作业评分（20%）课程中布置的作业，主要包括阅读、计算和分析等。
3.实验报告（30%）课程中操作的实验需要撰写实验报告。
4.期末考试（30%）期末考试主要测试学生对生物统计分析、实验设计及数据处理等的掌握程度。
六、参考资料•《生物统计附试验设计（第四版）》赵光明，张家安，徐瑶，科学出版社。
生物统计附实验设计(明道绪__第四版)最全资料--复习题、课后思考题、试卷及答案教学文案
生物统计附实验设计(明道绪__第四版)最全资料--复习题、课后思考题、试卷及答案二、填空1、生物统计分描述性统计和分析性统计。
描述性统计是指运用分类、制表、图形以及计算概括性数据（平均数、标准差等）来描述数据特征的各项活动。
分析性统计是进行数据观察、数据分析以及从中得出统计推断的各项活动。
2、统计分析的基本过程就是由样本推断总体的过程。
该样本是该总体的一部分。
3、由样本获取总体的过程叫抽样。
常用的抽样方法有随机抽样、顺序抽样、分等按比例抽样、整群抽样等。
4、样本平均数与总体平均数的差异叫抽样误差。
常用 S/√N表示。
5、只有降低抽样误差才能提高试验结果的正确性。
试验结果的正确性包括准确性和精确性。
6、试验误差按来源分为系统误差（条件误差）和随机误差（偶然误差）。
系统误差（条件误差）影响试验结果的准确性，随机误差（偶然误差）影响试验结果的精确性。
7、系统误差（条件误差）可以控制，可通过合理的试验设计方法降低或消除。
随机误差（偶然误差）不可控制，可通过理论分布来研究其变异规律，或相对比较其出现的概率的大小。
8、样本推断总体分假设检验和区间估计两大内容。
常用的检验方法有t检验、F检验和卡方检验。
9、置信区间指在一定概率保证下总体平均数的可能范围。
10、t检验是通过样本平均数差值的大小来检验处理效应是否存在，两样本平均数的差值代表了试验的表观效应，它可能由处理效应（真实效应）和误差效应引起，要检验处理效应是否存在，常采用反证法。
此法先建立无效假设：即假设处理效应不存在，样本平均数差值是由误差引起，根据差异在误差分布里出现的概率（即可能性大小的衡量）来判断无效假设是否成立。
11、判断无效假设是否成立的依据是小概率事件实际不可能原理，即假设检验的基本依据。
用来肯定和否定无效假设的小概率，我们称之为显著水平，通常记为α。
12、t检验通常适合两样本连续性（非间断性）随机变量资料的假设检验，当二项分布逼近正态分布时，百分数资料也可用t检验。
生物统计附试验设计
《生物统计附试验设计》习题集(动物医学专业用)第一章绪论一、名词解释总体个体样本样本含量随机样本参数统计量准确性精确性二、简答题1、什么是生物统计？它在畜牧、水产科学研究中有何作用？2、统计分析的两个特点是什么？3、如何提高试验的准确性与精确性？4、如何控制、降低随机误差，避免系统误差？第二章资料的整理一、名词解释数量性状资料质量性状资料半定量（等级）资料计数资料计量资料二、简答题1、资料可以分为哪几类？它们有何区别与联系？2、为什么要对资料进行整理？对于计量资料，整理的基本步骤怎样？3、在对计量资料进行整理时，为什么第一组的组中值以接近或等于资料中的最小值为好？4、统计表与统计图有何用途？常用统计图、统计表有哪些？第三章平均数、标准差与变异系数一、名词解释算术平均数几何平均数中位数众数调和平均数标准差方差离均差的平方和（平方和）变异系数二、简答题1、生物统计中常用的平均数有几种？各在什么情况下应用？2、算术平均数有哪些基本性质？3、标准差有哪些特性？4、为什么变异系数要与平均数、标准差配合使用？三、计算题1、10头母猪第一胎的产仔数分别为：9、8、7、10、12、10、11、14、8、9头。
试计算这10头母猪第一胎产仔数的平均数、标准差和变异系数。
2、随机测量了某品种120头6月龄母猪的体长，经整理得到如下次数分布表。
试利用加权法计算其平均数、标准差与变异系数。
组别组中值（x）次数（f）80—84 288—92 1096—100 29104—108 28112—116 20120—124 15128—132 13136—140 33、某年某猪场发生猪瘟病，测得10头猪的潜伏期分别为2、2、3、3、4、4、4、5、9、12(天)。
试求潜伏期的中位数。
4、某良种羊群1995—2000年六个年度分别为240、320、360、400、420、450只，试求该良种羊群的年平均增长率。
5、某保种牛场，由于各方面原因使得保种牛群世代规模发生波动，连续5个世代的规模分别为：120、130、140、120、110头。
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二、填空1、生物统计分描述性统计和分析性统计。
描述性统计是指运用分类、制表、图形以及计算概括性数据（平均数、标准差等）来描述数据特征的各项活动。
分析性统计是进行数据观察、数据分析以及从中得出统计推断的各项活动。
2、统计分析的基本过程就是由样本推断总体的过程。
该样本是该总体的一部分。
3、由样本获取总体的过程叫抽样。
常用的抽样方法有随机抽样、顺序抽样、分等按比例抽样、整群抽样等。
4、样本平均数与总体平均数的差异叫抽样误差。
常用 S/√N表示。
5、只有降低抽样误差才能提高试验结果的正确性。
试验结果的正确性包括准确性和精确性。
6、试验误差按来源分为系统误差（条件误差）和随机误差（偶然误差）。
系统误差（条件误差）影响试验结果的准确性，随机误差（偶然误差）影响试验结果的精确性。
7、系统误差（条件误差）可以控制，可通过合理的试验设计方法降低或消除。
随机误差（偶然误差）不可控制，可通过理论分布来研究其变异规律，或相对比较其出现的概率的大小。
8、样本推断总体分假设检验和区间估计两大内容。
常用的检验方法有t检验、F检验和卡方检验。
9、置信区间指在一定概率保证下总体平均数的可能范围。
10、t检验是通过样本平均数差值的大小来检验处理效应是否存在，两样本平均数的差值代表了试验的表观效应，它可能由处理效应（真实效应）和误差效应引起，要检验处理效应是否存在，常采用反证法。
此法先建立无效假设：即假设处理效应不存在，样本平均数差值是由误差引起，根据差异在误差分布里出现的概率（即可能性大小的衡量）来判断无效假设是否成立。
11、判断无效假设是否成立的依据是小概率事件实际不可能原理，即假设检验的基本依据。
用来肯定和否定无效假设的小概率，我们称之为显著水平，通常记为α。
12、t检验通常适合两样本连续性（非间断性）随机变量资料的假设检验，当二项分布逼近正态分布时，百分数资料也可用t检验。
13、F检验也叫方差分析。
通常适合三个或三个以上样本连续性（非间断性）随机变量资料的假设检验。
顾名思义，F检验是用方差的变异规律（即F分布）来检验处理效应是否存在。
14、F检验是从总离均差平方和与自由度的剖分开始，将总变异剖分为组间变异和组内变异。
因为组间变异由处理效应和误差效应共同引起，组内变异由误差效应引起。
因而，将计算出的组间方差和组内方差进行比较，就可判断处理效应是否存在。
15、F检验显著或极显著说明组间处理效应存在，但并不能说明每两组间都存在差异，要知道每两组间是否有差异，必须进行多重比较，常采用的比较方法有最小显著差数法（LSD法）和最小显著极差法（LSR法），后一种方法又分为q法和新复极差法（SSR法）。
生物试验中常采用新复极差法（SSR法）。
16、两因素无重复观测值方差分析只能分析试验因素的简单效应和主效应，不能分析出互作效应，因此时计算的误差自由度为0。
当两因素有互作效应时，试验设计一定要在处理组（水平组合）内设立重复。
17、两因素有重复观察值方差分析，既可分析出两因素的主效应，还可分析出互作效应。
当互作效应显著存在时，可通过多重比较找出最佳水平组合。
18、35、多重比较的结果通常用字母表示，平均数右上角具有相同英文字母表示差异不显著，具有不同英文字母表示差异显著。
用小写英文字母表示差异显著，用大写英文字母表示差异极显著。
19、当二项分布接近于正态分布时，两次数资料样本的差异，可通过计算百分数，用t检验。
20、次数资料也可用2χ检验法进行假设检验，2χ检验可分为适合性检验和独立性检验。
21、独立性检验要先设计出联列表，然后用2χ检验，检验两因子是相互独立还是相互依赖，即两因子有无相关性。
22、2χ分布是随自由度变化的一簇曲线，任一曲线皆是连续的。
在次数资料的显著性检验中，当检验资料的自由度等于1时，算得的χ2值将有所偏大，因此应予以矫正，统计上称为连续性矫正。
23、独立性检验中，当某一单元格所计算的理论次数在5以下时，要进行相近单元格合并处理。
24、三种统计分析能得出两试验因素有无相关性的结论，它们是：两因素有重复观测值方差分析，通过互作效应检验说明、独立性检验和相关回归分析。
25、假设检验差异显著或极显著，通常用“*”或“**”表示，说明：有95%或99%的把握说明处理效应存在，但要犯5%或1%的Ⅰ型错误，即有5%或1%的可能将处理效应不存在判定为存在，或将非真实效应判定为真实效应。
26、假设检验差异不显著说明试验结果有两种可能：一是真实效应的确不存在，二是由于犯Ⅱ型错误将真实性差异判定为非真实性差异，其可能性大小受显著水平α、样本平均数之间的差异、试验误差的大小有关。
27、假设检验的两个类型错误相互制约，处理好它们之间的矛盾的措施是加大样本含量、降低试验误差。
28、试验误差既影响样本观测值的准确性，又影响假设检验的可靠性，因而试验之前应采用合理的方法设计试验尽量减少或降低试验误差。
试验设计的基本原理是随机、重复、局部条件一致。
29、常采用的试验设计方法有：完全随机试验设计、配对或随机单位组设计、拉丁方设计、交叉设计和正交试验设计。
30、完全随机试验设计只用随机和重复两个原理，适合样本变异不大时应用。
配对或随机单位组设计应用了试验设计的随机、重复和局部条件一致三个原理，可以降低试验误差，当样本变异较大时应用。
但组对和组单位组要求严格，不能勉强组对和组单位组。
31、正交试验设计适合多因子多水平试验设计。
32、试验计划的核心内容是试验方案、试验方法、样本含量的确定。
33、试验方案中各因素水平的设置常采用等差、等比和随机法确定。
34、多个处理（处理数为三或三以上时）比较试验中，各处理的重复数按误差自由度为12以上的原则来估计，因这以后临界F值减小的幅度已很小。
35、随机单位组单因素试验设计，试验结果的统计分析时，应将单位组看作一试验因子，采用两因素无重复观察值的方差分析。
36、两因素试验设计中，为了估计互作效应，降低误差效应，各处理组必须设立重复。
三、单项选择题1、反映抽样误差的统计量是（）A、标准差 B、变异系数C、标准误 D、均方2、算术平均数的重要特性之一是离均差平方和（）。
A、最小B、最大C、等于零D、接近零3、在一个平均数和方差均为10的正态总体N(10, 10)中，以样本容量10进行抽样，其样本平均数服从（）分布。
A. N(10, 1) B. N(0, 10) C. N(0, 1) D. N(10, 10)4、F检验后的最小显著差数多重比较检验法又可记为（）。
A、LSD法B、PLSD法C、SSR法D、DLSD5、正态分布不具有下列（）之特征。
A、左右对称B、单峰分布C、中间高、两头低D、概率处处相等6、两个样本方差的差异显著性一般用（）测验。
A、tB、FC、uD、2χ测验7、一批种子的发芽率为75%，每穴播5粒，出苗数为4的概率（）。
A、0.3955B、0.0146C、0.3087D、0.16818、方差分析基本假定中除可加性、正态性外，尚有（）假定。
否则要对数据资料进行数据转换。
A、无偏性B、无互作C、同质性D、重演性9、若否定H，则（）。
A、犯α错误B、犯β错误C、犯α错误或不犯错误D、犯β错误或不犯错误10、系统误差与随机误差的区别在于。
（）A、系统误差主要是由测量仪器或方法偏差所造成的；而随机误差则是由偶然不可控的因素造成的B、系统误差是不可以控制的，随机误差是可以避免的C、在相同条件下，重复测量一动物体高的结果不尽一致的原因是由系统误差造成的D、系统误差是不定向的，随机误差是定向的11、科技论文中，如果同行两个平均数右上角有相同的大写字母，有不同的小写字母，表示两个平均数（）。
A、差异不显著 B、差异极显著C、差异显著 D、不清楚四、是非题1、二项分布的平均数为np（√）2、在二因素完全随机化设计试验结果的方差分析中，误差项自由度为(1)(1)--。
（×）n ab3、2χ分布是随自由度变化的一簇曲线，任一曲线皆是间断的，可用于次数资料的假设测验。
（×）4、一个显著的相关系数或回归系数说明X和Y变数的关系必为线性关系。
（×）5、总体的特征数叫统计数。
（×）6、显著性检验中不是犯α错误就是犯β错误。
（√）7、不显著的直线相关或回归关系不一定说明X和Y没有关系。
（√）8、两个连续性变数资料的差异显著性检验只能用t检验，不能用F检验。
（×）五、简答题：1、假设检验的基本原理？可从试验的表面差异与实验误差与试验误差（或抽样误差）的权衡比较中间接地推断试验的真实差异是否存在，这就是假设检验的基本思想k≥个样本平均数，能否利用u或t测验进行两两独立比较？为什么？2、对于k()3不能一，检验工作量大二，无统一的试验误差，误差估计的精确性和检验的灵敏性低三，推断的可靠性低，检验的I型错误率大3、推导离均差之和等于0，离均差平方和最小？4、如何提高试验的准确性与精确性？5、如何控制、降低随机误差，避免系统误差？答：进行多次平行试验能控制和降低随机误差，虽然单次测量的随机误差没有规律，但多次测量的总体却服从统计规律，通过对测量数据的统计处理，能在理论上估计起对测量结果的影响。
只要试验工作做得精细，系统误差容易克服。
6、统计表与统计图有何用途？常用统计图、统计表有哪些？三线表的意义？答：统计表使用表格形式来表示数量关系，统计图是用几何图形来表示数量关系，可以把研究对象的特征、内部构成、相互关系等简明、形象的表达出来，便于比较分析统计表：简单表、复合表统计图：长条图、圆图、线图、直方图、折线图7、为什么变异系数要与平均数、标准差配合使用？答：因为变异系数的大小，同时受到平均数和标准差两个统计数的影响，因而在利用变异系数表示资料的变异程度时，最好将平均数和标准差也列出8、标准误与标准差有何联系与区别?答：标准差和标准误都是变异指标，但它们之间有区别，也有联系。
区别: ①概念不同；标准差是描述观察值(个体值)之间的变异程度；标准误是描述样本均数的抽样误差；②用途不同；标准差与均数结合估计参考值范围，计算变异系数，计算标准误等。
标准误用于估计参数的可信区间，进行假设检验等。
③它们与样本含量的关系不同: 当样本含量 n 足够大时，标准差趋向稳定；而标准误随n的增大而减小，甚至趋于0 。
联系: 标准差，标准误均为变异指标，当样本含量不变时，标准误与标准差成正比。
9、样本平均数抽样总体与原始总体的两个参数间有何联系？10、显著性检验的基本步骤是什么？根据什么确定显著水平？答：基本步骤：1，首先对试验样本所在作假设2，在无效假设成立的前提下，构造合适的统计数，并研究试验所得统计数的抽样分布，计算无效假设正确的概率3，根据“小概率事件实际不可能原理”否定或接受无效假设在假设检验中，无效假设是否被否定的依据是“小概率事件不可能原理”。