田间试验统计分析
田间试验与统计分析教学设计 (2)
田间试验与统计分析教学设计一、教学目标1.理解田间试验及其设计方法；2.掌握田间试验中的常见误差及其影响；3.掌握统计分析方法，包括数据处理、参数估计、假设检验等；4.能够独立设计、实施并分析农业领域的田间试验。
二、教学内容1. 田间试验1.田间试验的基本概念和意义；2.田间试验设计中的重要因素，包括试验因素、处理方案、重复设计、块设计等；3.常见的田间试验误差，包括操作误差、环境误差、变异误差等；4.常见的田间试验布局，包括完全随机布局、随机区组设计、分组随机设计、区组设计等；5.田间试验数据的收集和管理。
2. 统计分析1.数据的整理、处理和分析方法；2.常用的参数估计方法，包括平均数、方差、标准差等；3.假设检验方法，包括t检验、方差分析等；4.回归分析方法；5.软件使用：Excel、SPSS等。
三、教学重点和难点1.田间试验设计和常见误差；2.统计分析方法的应用；3.培养学生独立设计、实施田间试验的能力。
四、教学方法1.以案例为主线，注重理论联系实际；2.课堂讲授与实验相结合；3.独立设计和实施小型田间试验，并进行统计分析。
五、教学评价1.期末考试：占总评成绩70%；2.实验报告：占总评成绩30%。
六、教学资源1.田间试验仪器设备；2.统计分析软件：Excel、SPSS等；3.讲义、案例等教学资料。
七、教学计划课程内容授课时间（节）计划完成时间田间试验的基本概念和意义 2 第1周课程内容授课时间（节）计划完成时间田间试验设计中的重要因素 2 第2周常见的田间试验误差 2 第3周常见的田间试验布局 2 第4周数据的整理、处理和分析方法 2 第5周常用的参数估计方法 2 第6周假设检验方法 2 第7周回归分析方法 2 第8周统计分析软件的使用 2 第9周独立设计和实施田间试验 4 第10-13周备注：教学计划仅供参考，以实际教学进度为准。
八、小结本教学设计旨在培养学生独立设计、实施并分析农业领域的田间试验的能力。
第4章 假设检验(田间试验与统计分析 四川农业大学)
2 2
2
s2 1
s2 2
Hale Waihona Puke s2 es2 e
df1
s2 1
df1
df
2
s
2 2
df2
s2 e
5 2.412 4 3.997 54
3.1164
1.提出假设
H0 ：1=2； HA ：1≠2 。
2、计算t值
t x1 x2 s x1 x2
s x1 x2
第二节 单个样本平均数的假设检验
在实际研究工作中，常常要检验某样本
所属总体平均数与已知的总体平均数 0 是 否有差异。已知的总体平均数 0 一般为一些
公认的理论数值、经验数值或期望数值。
若σ2已知
u x 0 x
x
n
u检验
s2 若σ2未知
t x 0
sx
sx
s n
x2 1 ( x)2
x x 30.3667(g) s
n
n
2.5328 (g)
n 1
sx
s 0.8443 (g) n
t x 0 30.3667 27.5 3.395
sx
0.8443
df=n-1=9-1=8
t0.05(8) =2.306 t0.01(8) =3.355 | t |=3.395 > t0.01(8)
第四章 假设检验
第一节 假设检验的基本原理 第二节 单个样本平均数的假设检验 第三节 两个样本平均数的假设检验 第四节 百分率资料的假设检验 第五节 参数的区间估计
假设检验(test of hypothesis)又叫显著性 检验 (test of significance)，是统计学中的一 个重要内容 。假设检验的方法很多 ，常用的
试验设计和统计分析 第三章 田间试验技术
九、设置保护行
指在试验地的周围设置保护行。小区与小区之间一般不设保护行，重复区之间一般也不设保护行。保护行的树种一般逸捧以不影响甙硷地树木生 长为壹。例如：杉木成發，用柳衫作保护行。
5. 进行区组及小区的区划；6. 试验材料的准备、编号；7. 根据设计图将各个处理对号安排到试验地里；8. 绘制田间栽植图，并且与设计图对照，查看是
否有错误，如果发现错误，要及时纠正;9.栽植保护行，并作地标。
试验布置中要注意以下几点：
1）设计一定要根据试验的要求和试验地的实际
进行选择；2） 试验材料一定要编号（处理号和区组号）， 并且要反复校对，不要出现错误；3） 对试验地的面积计算要根据小区的面积和重
十、设置地标
田间试验在野外较长时间，为了观察管理方便，
便于查找，设置地标是必要的。特别是造林试验，一般在试验范围的四周的每 个角埋上水泥桩。并要钉一个牌子，写明试验用地， 以示警示。
十一、田间试验的步骤
1. 拟定试验计划2. 确定试验因素、处理数、重复数、小区面 积，计算区组面积。3. 选择一个适宜的设计方案（设计方案在下 一章介绍）4. 选择试验用地
试验因素和处理（水平）数的确定1、试验因素的确定：试验因素是根据试验目的来提出的，那么根据试验目的来确定试验因素的类型及多少。同时也要考虑试验的条件、人力、财力、技术水平。
2、试验处理（水平）数的确定1） 处理数的多少依据试验的实际和别人的经验确定。2） 各处理间的效应要有明显的差异3） 各处理间的间距尽量相等
8、试验孑旨标(experiment indicator):指试验中用来判断试验处理效果的性状或标准。
田间实验统计分析柱形图三线表总结
田间实验统计分析柱形图三线表总结我呀，就跟你唠唠这田间实验统计分析的柱形图和三线表。
你知道吗，这田间实验就像是一场大戏，那柱形图和三线表呢，就是这戏里的主角和配角，都重要得很。
我在那田间啊，大太阳晒着，那田间的土啊，被烤得热腾腾的。
我就像个小蚂蚁似的，在这大片地里忙活着做实验。
周围的庄稼啊，就那么静静地立着，好像在看我这个忙得晕头转向的人。
我这脸上啊，汗水直淌，眼睛都被汗水迷得睁不开，还得仔细地记录数据。
这柱形图呢，就像地里的一个个小庄稼苗子似的，整整齐齐地站在那。
每一根柱子，都代表着不一样的东西。
比如说，这一根柱子代表着用了新肥料的产量，那一根呢，可能就是普通肥料的产量。
我看着这些柱子，就像看着一群高矮不齐的娃娃。
有时候，看到新肥料那柱子比普通肥料的高好多，我就忍不住乐了，心想这可真是个好东西啊。
这时候我就像个得了宝贝的人，那高兴劲儿啊，就想立马跑回村里，跟大伙说这个好消息。
再说说这三线表，它可不像柱形图那么直观。
它就像个低调的老学究，默默地在那藏着很多秘密。
那三条线，就像三道规矩，把那些数据啊，规规矩矩地框在里面。
我瞅着这三线表的时候，得特别仔细，眼睛都不敢眨巴一下。
有时候数据多了，我这脑袋啊，就像进了一团浆糊，晕乎乎的。
这时候我就会对着三线表嘟囔：“你呀你，就不能简单点吗？”可还得耐着性子，一点点去分析。
有一次啊，我和隔壁村的老张一块在田间研究这个。
我拿着柱形图跟他比划，说：“你看这柱子，多明显啊，新肥料就是好。
”老张呢，戴着个破草帽，眼睛眯成一条缝，瞅了半天说：“我咋看这三线表觉得有点不太对劲儿呢？”我就有点急了，说：“你咋看的啊，这三线表明明白白的。
”我俩就这么争来争去的，后来发现啊，原来是我俩有个数据看错了。
这时候我们俩就互相看着，然后哈哈大笑起来。
这田间啊，就回荡着我俩的笑声。
这柱形图和三线表啊，虽然看着就是些简单的东西，但是在咱田间实验统计分析里，那就是咱的眼睛和手。
没有它们啊，咱就像在黑夜里摸瞎，啥也干不成。
田间试验与统计分析之方差分析
5.19 4.18 5.36
不同药剂处理水稻苗高平均数比较(q法)
鱼增重平均数
差异显著性
0.05
0.01
31.18
a
A
27.96
b
AB
26.28
b
AB
24.74
b
B
（2）新复极差法
新复极差法，又称最短显著极差法(shortest
significant range，SSR法)，与q 法相似。计算 LSRα值查的是SSRα值(附表6)而不是q 表。
bc
B
c
B
2.最小显著极差法
定义：把平均数的差数看成平均数的极差，
根据极差范围内在显著水平ɑ上依秩次距k
的不同而采用的不同的检验尺度叫最小显著 极差，记LSRɑ,k。 秩次距：极差范围内所包含的处理数。
一般，有k 个平均数相互比较，就有k-1 种 秩次距，即k，k-1，k-2 …,2,因而需求得 k-1个最小显著极差LSRɑ,k ，分别作为判断
a
0
F
Fa (1 , 2 )
F 界值表
分母自由 度υ2 1
2
25
附表4 F界值表（方差分析用，单侧界值） 上行：P=0.05 下行：P=0.01
分子的自由度，υ1
1
2
3
4
5
6
161
200
216
225
230
234
4052
4999
5403
5625
5764
5859
18.51 19.00 19.16 19.25 19.30 19.33
当秩次距k=2时，取等号；秩次距k＞3时，取
值时，总是将要测验的那一项变异因素的均方作 分子，而以另一项变异(如误差项)作分母。
田间试验与统计分析课后答案
田间试验与统计分析课后答案【篇一：田间试验与统计方法作业题参考答案】=txt>作业题（一）参考答案一、名词解释（10分）1 边际效应2 唯一差异性原则3 小概率实际不可能性原理4 统计假设 5 连续性矫正1 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。
2 唯一差异性原则：指在试验中进行比较的各个处理，其间的差别仅在于不同的试验因素或不同的水平，其余所有的条件都应完全一致。
3 小概率实际不可能性原理：概率很小的事件，在一次试验中几乎不可能发生或可以认为不可能发生。
4 统计假设：就是试验工作者提出有关某一总体参数的假设。
5 连续性矫正：连续性矫正：?2分布是连续性变数的分布，而次数资料属间断性变数资料。
研究表明，当测验资料的自由度等于1时，算得的?2值将有所偏大，因此应予以矫正，统计上称为连续性矫正。
二、填空（22分）1、试验观察值与理论真值的接近程度称为（准确度）。
5、用一定的概率保证来给出总体参数所在区间的分析方法称为（区间估计），保证概率称为（置信度）。
6、试验设计中遵循（重复）和（随机排列）原则可以无偏地估计试验误差。
7、样本标准差ss=（?(x?)n?12），样本均数标准差sx=x2s1.72440.5453。
n1012(?e?)iikk(o?e)222228、次数资料的?测验中，??=（），当自由度为（1），?c= ?）。
（?ci?11eei9、在a、b二因素随机区组试验的结果分析中已知总自由度为26，区组自由度为2，处理自由度为8，a因素自由度为2，则b因素的自由度为（2），a、b二因素互作的自由度为（4），误差的自由度为（16）。
10、统计假设测验中直接测验的是（无效）假设，它于与（备择）假设成对立关系。
211、相关系数的平方称为（决定系数），它反映了（由x不同而引起的y的平方和u??(?y?)占y总平方和ssy??(y??y)）的比例。
田间试验与统计分析试题及答案四川农业大学
1〔10 分〕6个油菜品种A、B、C、D、E、F 〔其中F为对照〕进行比拟试验,试验重复3次,随机区组设计,小区面积3$10m=30m2 区组间走道宽0.5m ,四周保护行宽2m,小区间不设走道.绘制田间种植图,并计算试验区总面积.图1-U 油菜晶却比拟试赣曰阊狂檀座试验所需土地面积123 X 36= 828m,1〔10 分〕调查100个小区水稻产量的数据如下表〔小区计产面积1m2 ,单位10g 〕463539334133323441323838423339393038393338343335413134353930393536343635373536323537362835353633382735 3738 30 26 3637 32 3330333234333437353234323536353535343230363036353836313332333634(1 )编制次数分布表.(2)绘制直方图和多边形图.(3)根据次数分布表,采用加权法计算100个小区水稻产量的平均数和标准差.①计算全距46—26 = 20②确定组数确定组数为8 ③计算组距20 + 8=25=3④确定第一组组中值、下限和上限第一组组中值为26,那么下限为26—L 5 =24.5,上限为26+L5=27.2⑤列次数分布表组别组中值计数次数24.5-11227.5-2?1111111730.5 —3211111111111111111111111124 33.5-351111111111111111111111111111111111111111141 36.5 —381111111111111111111112139.5-411111442.5-44045.5-4711100| <2〕直方图和多边形图〔3〕加权法计算样本平均数和标准差组别X f X 2旗声□24.5-26 2676 52B5227.5 -29 731 203 553730.5- 32 24 1024 76S24576 33.5-35411225 143S502253d. 5~38211444 79 S3032439.5- 41 W 1(581 164 672442.5-44 0 1舅6 00 45.5- 4712209472期合计3467121297x ="吧= 34.67100134672121297100 _ 3 3" “1100-12〔10 分〕分别计算下面两个玉米品种的10个果穗长度〔cm 〕的标准 差和变异系数,解释所得结果.品种果穗长度〔cm 〕16 21 24 15 26 18 20 19 22 19对于金皇后工X-V 200 〞x 二 二——二 20. n 101〔10 分〕假设每个人的血清中含有肝炎病毒的概率为0.4% ,混和100个 人的血清,求此血清中含有肝炎病毒的概率.金皇后"变异系数 对于BS24:1.247220x 100 = 6.24 CP(%)=二 乂100 = x3.399320xl00 = 17.00 c/〔%〕=X100 二L二项分布的概率计算由于n=100邛=0.4%,q=996%所以1-啮0.996】飨QW =.33.22(10 分)随机变量u 〜N(0, 1),求P(u<-1.41) ,P(uni.49) ,P(|u| >2,58) , P(- 1,21 < < 0,45),并作图表示.2.标准正态分布的概率计算^<-1,41)=0.07927PW ?L49)=P(uW-1.49)=0,06811One4niled Probability for¥0 E csLQQQ _t o c 5ouo 号 q E .E?p E口匚品』P C S 6」(.占w 匚山口0ne4alled Probability for u>1.4do2P(|u| ^258)=2xP(u^-2.58)=0.00988Tail Probability for -1.21 <u<0.45Two-tailed Probability for u<-2.58 and u>2.58s s25QD-4202P(-1.21WuS45);0.5605T o m o e o LO 0.匚口一5q -」l g _p£」口匚 「 e」p仁-a 2一 Bug.3(10 分)随机变量u〜N(0, 1),求以下各式的ua：①P(u<-ua)+ P(u>ua)=0.1 ; 0.52 ;② P(- uaW< ua)=0.42 ; 0.95 .3.标准正态分布双侧分位数的计算⑴ P麻乌广PQW =01^^1,644854P(u<-uJ+P(u^Ua)=0-52,(/(1=0,643345(2)P(-t/Q^u<u［J=0.42,贝11 P((K9J+P哙⑹= 0.5& 人=0.553385P(7Q&(JM“J=0.95,那么P(*-㈤+P(娱的)=0Q5. a=L9599644(10 分)设随机变量x〜N(10, ⑻,P(> 12)=0.1056,求x在区间［6,16］内取值的概率.4.1.一般正态分布的概率计算由于P Q由于)=0.1056=P(u<-1,25)所以一三卬=_1.2〞即仃=16 (7P (6W耳W16)^0'9991158-0.006210=0,99375(10 分)某品种玉米在某地区种植的平均产量为350 kg/666.7 m2 ,标准差为70 kg/666.7m2,问产量超过400 kg/666.7 m2的占百分之几5.平均数的抽样分布由于E〜%(350,70?),对400kg/666.7m?进行标准化3°1°二.7170P(u>0,71J=0.2389。
方差分析—田间试验统计
MSt
误差
k(n-1) k n
(组内)
( yij yi )2 SST SSt
MSe
11
总变异
kn-1
( yi y)2
y2 C
( C
y)2 T 2
nk
nk
5.1.2 F分布与F测验
一、F 分布
在一个平均数为μ、方差为σ2的正态
总体中随机抽取两个独立样本，分别求
[例6.4] 试以LSD法测验各种药剂处理的 苗高平均数之间的差异显著性。
s yi y j
2 8.17 2.02(cm) 4
由附表4，ν=12时，t0.05=2.179,t 0.01=3.055 故 LSD0.05=2.179×2.02=4.40(cm)
LSD0.01=3.055×2.02=6.17(cm)
182
212
202
132
722 4
38
药剂B内：SSe2
( y2 j y2 )2
y2 j2
T22 n
202
242
262
222
922 4
20
药剂C内：SSe3
( y3 j y3)2
y3 j2
T32 n
102
作为一个整体加以考虑，把观察值总变异的自由度 和平方和分解为不同变异来源的自由度和平方和， 进而获得不同变异来源的总体方差估计值。
其中，扣除了各种试验原因所引起的变异后的 剩余变异提供了试验误差的无偏估计，作为假 设测验的依据。
上一章学习一个或两个样本平均数的假设测验方法本章将学习k≥3个样 本平均数的假设测验方法。在k≥3个样本能否用统计推断的方法进行两 两测验呢？回答是不可取的。主要原因是会提高犯第一类错误的概率。 例如，用一对一比较的方法检验5个平均数之间的相等性，共检验10对。 假设每一对检验接受无效假设的概率都是1-α=0.95，而且这些检验都是 独立的，那末，10对都接受的概率是0.9510=0.60, α′=1-0.6=0.40,犯 第一类错误的概率明显增加。解决这一问题的一种统计方法，叫做方差 分析法。此法将所有k个样本的观察值和平均数作为一个整体加以考虑， 把观察值总变异的自由度和平方和分解为不同变异来源的自由度和平方 和，进而获得不同变异来源的总体方差估值。计算这些估值的适当的F值， 就测验假设H0: µ1=µ2=µ3=……µk(各总体平均数相等），方差分析是科 学的实验设计和分析中的一个十分重要工具。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
计算事例 产量表 项目
品种 小区产量（㎏） 折合 亩产 kg 比对 照增减 % 位
次 Ⅰ Ⅱ Ⅲ 总和 平均 SR616 7.85 6.80 6.23 20.88 6.96 290.00 -10.12 6
SR637 6.28 6.80 7.74 20.82 6.94 289.17 -10.37 7 SR642 7.22 6.70 7.74 21.66 7.22 300.83 -6.76 5 SH3401 7.38 7.85 6.91 22.14 7.38 307.50 -4.69 4 SH7101 6.59 5.76 6.07 18.42 6.14 255.83 -20.71 9 SH7301 9.31 8.48 8.37 26.16 8.72 363.33 12.61 1 SH7601 6.80 5.91 6.80 19.51 6.50 270.97 -16.01 8 SH7701 8.90 7.33 8.58 24.81 8.27 344.58 6.80 2 RH3146 6.59 5.23 5.70 17.52 5.84 243.33 -24.58 10 RH3708(CK)） 7.43 7.85 7.95 23.23 7.74 322.64 / 3 区组总和 74.35 68.71 72.09 215.15 1、自由度算法：品种间自由度=品种数-1，区组间自由度=重复数-1， 误差自由度=品种间自由度*区组间自由度 2、矫正数C=215.152/30=1542.9841，矫正数等于小区产量总合的平方除以小区总数。 3、总平方和SS=∑(7.852+6.282+.....+5.702+7.952)-C=1572.3807-1542.9841=29.3966 总平方和等于小区产量平方和减去矫正数。 4、品种间平方和SST=∑（20.882+20.822+..........+23.232）/3-C=1565.0612-1542.9841=22.0771 品种间平方和等于每品种三次重复产量总和的平方和除以重复数减去矫正数。 5、区组间平方和SSt=∑（74.352+68.712+72.092）/10-C=1544.5955-C=1.6114 区组间平方和等于每重复小区产量总和的平方和除以品种数减去矫正数。 6、误差平方和SSR=SS-SST-SSt=29.3966-22.0771-1.6114=5.7081 误差平方和等于总平方和减去品种间平方和再减去区组间平方和。 7、区组间方差=1.6114/2=0.8057 区组间方差等于区组间平方和除以自由度。 8、品种间方差=22.0771/9=2.4530 品种间方差等于品种间平方和除以品种间自由度。 9、误差方差=5.7081/18=0.3171 误差方差等于误差平方和除以误差自由度。 10、区组间F值=0.8057/0.3171=2.45408，品种间F值=2.4530/0.3171=7.7357 F值等于区组间和品种间方差分别除以误差方差。 F0.05和F0.01的数据从表中查得，如果F值小于 F0.05，则不显著；如果F值在F0.05和F0.01之间，则显著；如果F值大于F0.01，则达极显著水平。方差分析表如下： 变异来源 自由度 平方和 方差 F值 F0.05 F0.01 区组间 品种间 误差 2 9 18 1.6114 22.0771 5.7081 0.8057 2.4530 0.3171 2.5408 7.7357** 3.55 6.01 2.46 3.60
总合 29 29.3966 11、标准误差= 0.3171/3=0.33，标准误差等于误差方差除以重复数的开方。 12、SSR0.05和SSR0.01由新复极差表中查得 LSR0.05=SSR0.05*标准误差，LSR0。01= SSR0.01*标准误差，如下表： 新复极差测验 （SSR测验）
P 2 3 4 5 6 7 8 9 10 SSR0.05 2.97 3.12 3.21 3.27 3.32 3.35 3.37 3.39 3.41
SSR0.01 4.07 4.27 4.38 4.46 4.53 4.59 4.64 4.68 4.71 LSR0.05 0.9655 1.0143 1.0436 1.0631 1.0793 1.0891 1.0956 1.1021 1.1086 LSR0.01 1.3232 1.3882 1.4239 1.4499 1.4727 1.4922 1.5085 1.5215 1.5312 13、新复极差法标记显著性的方法： 小区产量从大到小填入下表，最大产量标记a，以最大产量为基数，每个品种与其相差，差数小于LSR0。
05时继续标记a，差数大于LSR0。05标记b，比较第一次有P2上的数值，第二次用P3上的数值，依次类推。
同理标记LSR0。01，字母标记用大写。 产量差异比较表 位 次 代 号 品 种 小区平 均产量 （公斤）
显著性
0.05 0.01 1 F SH7301 8.72 a A 2 H SH7701 8.27 ab AB 3 CK RH3708 (CK) 7.74 abc ABC 4 D SH3401 7.38 bcd ABCD 5 C SR642 7.22 cd BCDE 6 A SR616 6.96 cde BCDE 7 B SR637 6.94 cde BCDE
8 G SH7601 6.50 def CDE
9 E SH7101 .6.14 ef DE 10 L RH3146 5.84 f E
观察上表，在0.05上有一个相同字母的品种不显著，没有相同字母的品种达显著水平；同样，在0.01上有一个相同字母的品种未达到极显著，没有相同字母的品种达极显著水平。 标记0.05上的显著性： 1、以最大产量8.72标记a，8.72为基数，标记其他显著性，8.72-8.27=0.45＜0.9655（P2上的LSR0.05），说明SH7301相对于SH7701不显著，继续标记a；8.72-7.74=0.98＜1.0143（P3上的LSR0.05），说明SH7301相对于RH3708不显著，继续标记a；8.72-7.38=1.34＞1.0436（P4上的LSR0.05），说明SH7301相对于SH3401显著，标记b。 2、以SH3401产量7.38为基数，标记其他显著性，∣7.38-7.74∣=0.36，说明SH3401相对于RH3708不显著，继续标记b；∣7.38-8.27∣=0.89＜1.0143（P3上的LSR0.05），说明SH3401相对于SH7701不显著，继续标记b；∣7.38-8.72∣=1.43＞1.0436（P4上的LSR0.05），说明SH3401相对于SH7301显著。 3、以SH7701产量8.27为基数，标记其他显著性，8.27-7.22=1.05＞0.9665（P2上的LSR0.05），说明SH7701相对于SR642显著，标记c。 4、以SR642产量7.22为基数，标记其他显著性，∣7.22-7.38∣=0.16＜0.9665（P2上的LSR0.05），说明SR642相对于SH3401不显著，继续标记c； ∣7.22-7.74∣=0.52＜1.0143（P3上的LSR0.05），说明SR642相对于RH3708不显著，继续标记a；∣7.22-8.27∣=1.05＞1.0436（P4上的LSR0.05），说明SR642相对于SH7701显著。 5、以RH3708产量7.74为基数，标记显著性，7.74-6.96=0.78＜0.9665（P2上的LSR0.05），说明SH3708相对于SR616不显著，继续标记c；7.74-6.94=0.8＜1.0143（P3上的LSR0.05），说明RH3708相对于SR637不显著，继续标记c；7.74-6.50=1.24＞1.0436（P4上的LSR0.05），说明RH3708相对于SH7601显著，标记d。 6、以SH7601产量6.50为基数，标记其他显著性，∣6.50-6.94∣=0.44＜0.9665（P2上的LSR0.05），说明SH7601相对于SR637不显著，继续标记d； ∣6.50-6.96∣=0.46＜1.0143（P3上的LSR0.05），说明SH7601相对于SR616不显著，继续标记d；∣6.50-7.22∣=0.72＜1.0436（P4上的LSR0.05），说明SH7601相对于SR642不显著，继续标记d；∣6.50-7.38∣=0.88＜1.0631（P5上的LSR0.05），说明SH7601相对于SH3401不显著，继续标记d；∣6.50-7.74∣=1.24＞1.0793（P6上的LSR0.05），说明SH7601相对于RH3708显著。 7、以SH3401产量7.38为基数，标记其他显著性，7.38-6.14=1.24＞0.9665（P2上的LSR0.05），说明SH3401相对于SH7101显著，标记e。 8、以SH7101产量6.14为基数，标记其他显著性，∣6.14-6.50∣=0.36＜0.9665（P2上的LSR0.05），说明SH7101相对于SH7601不显著，继续标记e；∣6.14-6.94∣=0.8＜1.0143（P3上的LSR0.05），说明SH7101相对于SR637不显著，继续标记e；∣6.14-6.96∣=0.82＜1.0436（P4上的LSR0.05），说明SH7101相对于SR616不显著，继续标记e；∣6.14-7.22∣=1.08＞1.0631（P5上的LSR0.05），说明SH7101相对于SR642显著。 9、以SR642产量7.22为基数，标记其他显著性，7.22-5.84=1.38＞0.9665（P2上的LSR0.05），