食品实验设计与数据分析
食品试验设计与数据处理教学设计 (2)
食品试验设计与数据处理教学设计一、问题背景食品是人类日常生活中必备的物品之一，而食品的质量和安全对人们的健康和生命安全具有非常重要的影响。
在保证食品质量和安全方面，食品试验是一种非常重要的手段。
但是，对于食品试验的设计和数据处理不是每个人都熟悉，特别是初学者。
因此，如何有效地进行食品试验设计和数据处理教学是一个非常重要的问题。
二、教学目标1.掌握食品试验的设计方法。
2.学会使用SPSS等数据分析软件处理食品试验数据。
3.熟悉食品试验数据的统计分析方法。
三、教学内容及教学方法1. 食品试验设计1.1 食品试验概述在食品试验设计教学中，要先对食品试验的概念和目的进行介绍，使学生明确食品试验的基本概念和作用。
1.2 食品试验类型介绍食品试验的类型，如口感评价、食品成分分析、致病菌检测等。
1.3 食品试验设计原则介绍食品试验设计的原则，如样本量的确定、试验步骤的确认、实验发现的记录等。
1.4 食品试验设计方法1.随机化设计的实践操作2.固定版式设计的实践操作3.回归分析法的实践操作2. 食品试验数据处理2.1 食品试验数据搜集在食品试验数据处理教学中，需要介绍食品试验数据的搜集方法。
2.2 食品试验数据处理软件介绍SPSS等食品试验数据处理软件的使用方法，操作步骤、样本数据的导入等。
2.3 食品试验数据处理方法1.统计学描述分析2.单因素方差分析3.多因素方差分析4.相关分析、回归分析等3. 案例教学在教学过程中，通过实例练习，帮助学生提高食品试验设计和数据处理能力，例如利用SWS软件模拟一个食品比较试验的各项指标的测定，让学生选定样品，制定实验方案，分组设定，另通过实际数据处理，进一步分析数据。
如果条件允许，可以安排学生进行实验操作和数据处理的实践，该实践教学有利于学生的食品试验设计技能的提高和食品试验数据处理应用技能的培养。
四、教学时长及教学效果根据教学内容的具体情况，本次教学建议安排为30学时，以上课、实践操作、讨论等交替进行的方式，学生掌握食品试验设计和数据处理技术的能力将会得到有效提高。
食品试验设计与统计分析基础课程设计
食品试验设计与统计分析基础课程设计一、课程概述食品试验设计与统计分析基础课程涵盖了食品试验设计的基本原理和统计分析方法。
本课程旨在教授学生如何设计各种类型的食品试验和实验方案，以及如何使用常见的统计分析方法来分析试验结果。
本课程将为学生提供实践性的知识和技能，以便将其应用到食品科学和技术的实际工作中。
二、课程目标本课程的主要目标是使学生掌握以下能力：1.了解食品试验设计中的基本原理和方法。
2.掌握各种类型的食品试验和实验方案的设计原则。
3.学会使用常见的统计分析方法来分析实验结果。
4.能够独立完成食品试验设计和统计分析的工作。
三、课程内容本课程主要包括以下内容：1. 食品试验设计基础•食品试验设计的概念和目的•实验设计的基本原则和要素•不同类型的食品试验设计•实验方案的制定和实施2. 食品试验数据分析•食品试验数据的收集和处理•常见食品试验数据分析方法•实验结果评估与解释•数据分析软件的使用3. 食品试验设计案例分析•常见食品试验设计案例分析•实际食品试验设计项目的案例分析•群体实验设计案例分析4. 食品试验设计实践•小规模试验设计和实施•大规模试验设计和实施•实验数据的收集和处理•数据分析及结果呈现四、教学方法本课程采用课堂教学与实验室实训相结合的教学方法，以培养学生的实践能力。
课堂教学主要以讲授、讨论和案例分析为主，实验室实训主要包括实验设计、数据收集和分析等。
五、考核方式本课程的考核方式包括课程作业、实验报告和期末考试。
其中，课程作业包括试验设计和数据分析练习，实验报告主要涉及实验方案设计、实验数据收集和分析，期末考试主要考察学生对食品试验设计和统计分析方法的掌握程度。
六、参考教材本课程参考教材为《食品试验设计与统计分析》。
此外，课程还包括其他相关书籍和学术论文，以帮助学生更深入地了解食品试验设计和统计分析。
食品试验设计实验报告
一、实验名称：食品中总酸度的测定二、实验目的1. 了解食品中总酸度的概念及其测定方法。
2. 掌握酸碱滴定法在食品分析中的应用。
3. 学会使用酸碱滴定仪进行实验操作。
4. 培养严谨的科学实验态度和团队协作精神。
三、实验原理总酸度是指食品中所有酸性物质的总量，包括已离解的酸和未离解的酸。
食品中的总酸度可以反映食品的酸味程度，是评价食品品质的重要指标之一。
本实验采用酸碱滴定法测定食品中的总酸度，以酚酞为指示剂，用标准碱溶液进行滴定，根据消耗的碱液体积计算总酸度。
四、实验仪器与试剂1. 仪器：酸碱滴定仪、电子天平、移液管、滴定管、烧杯、锥形瓶、漏斗、滤纸等。
2. 试剂：1000mol/L氢氧化钠标准溶液、酚酞指示剂、待测食品样品、蒸馏水等。
五、实验步骤1. 准备标准溶液：准确称取 1.0000g基准邻苯二甲酸氢钾，加入少量蒸馏水溶解，转移至1000mL容量瓶中，加水定容至刻度线，摇匀。
此溶液为0.1mol/L的邻苯二甲酸氢钾标准溶液。
2. 标准溶液标定：准确移取25.00mL邻苯二甲酸氢钾标准溶液于锥形瓶中，加入50mL蒸馏水，滴加2-3滴酚酞指示剂，用0.1mol/L氢氧化钠标准溶液滴定至溶液由无色变为浅红色，记录消耗的氢氧化钠标准溶液体积。
3. 样品预处理：准确称取5.0000g待测食品样品，加入50mL蒸馏水，搅拌溶解，过滤。
4. 样品测定：准确移取25.00mL样品溶液于锥形瓶中，加入50mL蒸馏水，滴加2-3滴酚酞指示剂，用0.1mol/L氢氧化钠标准溶液滴定至溶液由无色变为浅红色，记录消耗的氢氧化钠标准溶液体积。
5. 计算总酸度：根据标准溶液标定和样品测定的结果，计算样品中总酸度。
六、实验结果与分析1. 标准溶液标定：消耗的氢氧化钠标准溶液体积为V1，根据公式C1V1 = C2V2，计算氢氧化钠标准溶液的浓度。
2. 样品测定：消耗的氢氧化钠标准溶液体积为V2，根据公式C2V2 = C3V3，计算样品中总酸度。
食品试验设计与统计分析基础 总结
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：总体的一部分样本容量（含量）：样本中所包含的个体数目随机抽取（样本）：总体中的每一个个体都有同等的机会被抽取组成样本统计分析的特点：通过样本来推断总体是统计分析的基本特点；有很大的可靠性但有一定的错误率这是统计分析的又一特点。
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其真值接近的程度提高准确性：设某一试验指标或性状的真值为μ，观测值为 x，若x与μ相差的绝对值|x －μ|小，则观测值x的准确性高；反之则低。
精确性：也叫精确度，指调查或试验中同一试验指标或性状的重复观测值彼此接近的程度提高精确性：若观测值彼此接近，即任意二个观测值xi 、xj相差的绝对值|xi －xj|小，则观测值精确性高；反之则低。
正确性：调查或试验的准确性、精确性的合称。
准确性和精确性的关系：由于真值μ常常不知道，所以准确性不易度量，但利用统计方法可度量精确性。
随机误差：也叫抽样误差，这是由于许多无法控制的内在和外在的偶然因素所造成。
系统误差：也叫片面误差，这是由于供试对象的品种、成熟度、病程等不同；食品配料种类、品质、数量等相差较大；测量的仪器不准、标准试剂未经校正，以及观测、记载、抄录、计算中的错误所引起。
计数资料：由计数法得到的数据，是一种非连续变量资料计量资料：由测量或度量所得的数据，也是一种连续变量资料，通常用长度、重量、体积等单位表示资料的种类：1.连续性资料：对每个观测单位使用仪器或试剂等量测手段来测定其某项指标的数值大小而得到的资料。
2.间断性资料：用计数得到的数据资料。
3.分类资料：可自然或人为地分为两个或多个不同类别的资料。
资料的种类联系：根据研究的目的和统计方法要求进行处理，发现其规律性，为进一步分析奠定基础，同时一种类型资料也可转化成另一种资料。
连续性资料整理的步骤：①全距：样本资料中最大观察值与最小观察值的差。
【2024版】食品实验数据处理与分析-第四章
可编辑修改精选全文完整版一、单个样本平均数的u 检验 1. u 检验u 检验（u -test ），就是在假设检验中利用标准正态分布来进行统计量的概率计算的检验方法。
Excel 中统计函数（Ztest ）。
有两种情况的资料可以用u 检验方法进行分析：✓ 样本资料服从正态分布 N （μ,σ2）,并且总体方差σ2已知；✓ 总体方差虽然未知，但样本平均数来自于大样本（n ≥30）。
【例4-1】某罐头厂生产肉类罐头，其自动装罐机在正常工作时每罐净重服从正态分布N （500，64）（单位，g ）。
某日随机抽查10瓶罐头，得净重为：505，512，497，493，508，515，502，495，490，510。
问装罐机当日工作是否正常？（1） 提出假设无效假设H 0：μ＝μ0＝500g ，即当日装罐机每罐平均净重与正常工作状态下的标准净重一样。
备择假设H A ：μ≠μ0，即罐装机工作不正常。
（2）确定显著水平α＝0.05（两尾概率）（3）构造统计量，并计算样本统计量值样本平均数：均数标准误：统计量u 值：（4）统计推断 由显著水平α＝0.05，查附表，得临界值u 0.05＝1.96概率P>0.05,故不能否定H 0 ，所以，当日装罐机工作正常。
2.t 检验 t 检验（t -test ）是利用t 分布来进行统计量的概率计算的假设检验方法。
它主要应用于总体方差未知时的小样本资料（n<30）。
其中， 为样本平均数，为样本标准差，n 为样本容量。
[例4-2]用山楂加工果冻，传统工艺平均每100g 加工500g 果冻，采用新工艺后，测定了16次，得知每100g 山楂可出果冻平均为520g ，标准差12g 。
问新工艺与老工艺在每100g 加工果冻的量上有无显著差异？（1）提出无效假设与备择假设 ，即新老工艺没有差异。
，即新老工艺有差异。
（2）确定显著水平 α＝0.01（3=520g所以（4）查临界t 值，作出统计推断 由df =15，查t 值表（附表3）得t 0.01（15）=2.947，因为|t |>t 0.01， P <0.01， 故应否定H 0，接受H A ， 表明新老工艺的每100g 加工出的果冻量差异极显著。
食品实验设计与分析
食品试验设计与分析》课程教学大纲一、课程基本概况课程名称：食品试验设计与分析课程名称（英语）Food Experiment Design and Analysis课程编号：B06064课程总学时：40 学时（其中，讲课30学时，实验10 学时）课程学分：2课程分类：专业限选课开设学期：第六学期适用专业：食品科学与工程本科专业、食品质量与安全本科专业、酿酒工程本科专业先修课程：《概率论》、《数理统计》、《线性代数》等数学课程。
后续课程：毕业设计二、课程的性质、目的和任务本课程是食品科学与工程本科专业、食品质量与安全本科专业、酿酒工程本科专业的限定选修课之一。
本课程主要讲述食品试验设计、论证试施、统计分析和结果评价；是在一定数学基础上、学习和掌握专业基础课及专业课知识后的一门专业提高课。
主要培养学生正确阅读文献、判断和合理引用文献以及进行食品科学试验和写出试验总结的能力。
本课不仅提供如何正确地设计科学实验和收集数据的方法，而且也提供如何正确地整理、分析数据，得出客观、科学的结论的方法。
主要任务是：第一，培养学生掌握试验设计的基本理论、基本技术和常用方法。
第二，培养学生掌握正确收集、整理试验资料的方法。
第三，培养学生掌握常用的试验设计方法并能对试验资料进行正确的统计分析。
第四，培养学生掌握必要的计算技术，包括现行统计软件的使用方法。
三、课程内容、重点及难点理论部分（30 学时）第一章绪论教学目的与要求：了解试验设计与统计分析在食品科学研究中的应用及发展概况，熟悉食品科学试验的特点与要求。
第一节试验设计与统计分析概述第二节食品科学试验的特点与要求第二章数据的收集与整理教学目的与要求：理解统计常用术语的含义，深刻理解不同类型资料的性质并掌握资的整理方法，掌握资料特证数的计算方法，掌握异常数据的检出方法。
第一节常用术语第二节数字资料的性质第三节资料的整理第四节资料的特征数第五节异常数据的处理教学重点：常用术语、常用统计表与统计图、资料的特征数。
食品试验设计与数据处理教学设计
食品试验设计与数据处理教学设计一、背景介绍现代食品科技越来越受到重视，人们对食品品质和安全性的要求也越来越高。
为此，在大学食品科学相关专业中开设食品试验设计与数据处理课程，可以帮助学生全面掌握食品试验和数据分析的相关技能，提高他们的实验能力和解决问题的能力，满足当前社会对高素质食品科技人才的需求。
二、教学目标本课程的核心目标是帮助学生掌握以下技能：1.掌握食品试验研究的基本流程和方法；2.掌握不同试验设计和实验方案的特点和优缺点；3.掌握常用的数据采集和处理方法；4.学习如何使用统计软件对实验数据进行分析和展示；5.培养学生的实验能力和创新能力。
三、教学内容3.1 食品试验设计•基本试验要素和设计原则•常用试验设计与实验方案的优缺点•食品试验的常用工具和仪器3.2 数据采集和处理方法•常用食品指标和测试方法•数据采集的方法和技巧•常用数据处理和分析方法3.3 统计软件的应用•数据处理软件的基本功能和操作•实验数据统计分析的方法和步骤•实验数据可视化和报告编写四、教学方式和方法本课程采用多种教学方式和方法，包括上课讲授、讨论研究、实验演示、案例分析和作业练习等。
通过讲授理论知识和实际案例，帮助学生理解食品试验设计和数据处理的基本原则和技能，并在实际实验中进行应用和实践。
通过啮合理论与实践，培养学生解决实践问题的能力和创新思维。
五、教学评价和考核方式课程评价与考核分为实验报告、课堂讨论等几个方面，建立适应教学内容和教学目标的考核方式，评价学生在课程中的实际表现，反馈学生的不足和优点，并给予鼓励和指导，提高学生综合素质。
同时，学生表现突出的可以加分。
六、教材参考•《食品试验设计与数据处理》（第3版），罗冬松等编，化学工业出版社•《实验设计与数据处理》（第2版），王景生编，高等教育出版社七、教学成果通过本课程的学习，学生将掌握实验设计、数据采集和处理、统计分析及展示等方面的知识和技能，能够独立设计并实施食品试验研究，并能运用所学知识和技能解决实践问题。
食品实验设计与统计分析-2 试验设计基础
试验设计应注意的问题： （1）试验目的是否明确？
（2）试验设计是否合理？ （3）试验管理是否严格？ （4）试验数据是否准确可靠？
二、试验设计的基本概念
1、 试验指标( experimental index )
在试验设计中，根据试验的目的而选定的用来衡量或考 核试验效果的质量特性称为试验指标。
单指标试验与多指标试验 试验指标：定量指标和定性指标两类。
所谓试验干扰，是指那些可能对试验结果产生影响， 但是在试验中未加以考察，也未加以精确控制的条件 因素。
试验设计时必须严格遵循试验设计的3个基本原则— —重复、随机化、局部控制。
四、试验设计的基本原则 1、重复原则
重复是指在试验中每种处理至少进行2次以上。重复试验是估计和 减小随机误差的基本手段。一般地讲，重复次数越多越好。重复 试验的目的是估计和减小随机误差。
例如：如杀菌温度、杀菌时间
单因素试验与多因素试验 试验因素常用大写字母A、B、C、…等表示
二、实验设计的基本概念
3、因素水平(1evel of factor )
在试验中，为考察试验因素对试验指标的影响情况， 要使试验因素处于不同的状态。我们把试验因素所处 的各种状态称为因素水平，简称水平。
如杀菌温度为：85 ℃ 、95 ℃ 、105 ℃等3个水平 确定因素与水平应注意事项 (1)水平宜取三水平为宜 (2)选取水平应按等间隔原则 (3)水平是具体的
二、实验设计的基本概念
4、试验处理(experimental treatment )
试验处理简称处理，在 单因素试验中，试验的 1个水平就是1个处理。 试验处理是指事先设计 好的实施在试验单位上 的一种具体措施。
二、实验设计的基本概念
5、试验单位(experimental unit )
食品实验设计与统计分析说课稿
《食品实验设计与统计分析》说课稿尊敬的各位领导，大家好;我今天说课的题目是《食品实验设计与统计分析》，主要包括课程性质与课程定位、课程设计理念与思路、教学内容、教学方法与手段、学生成绩考核办法等五个方面的内容。
一、课程性质与定位《食品实验设计与统计分析》课程是生物技术及应用专业的一门核心专业课，也是融知识性、技能性和实践性于一体的一门课程。
它是关于科学试验的设计、实施，试验数据的收集、整理以及试验结果的分析、解释和推断的一门科学，对于食品专业领域中的数据资料分析和学生科研能力的培养起着重要作用，同时也具有较强的实际应用性，在学生职业能力培养和职业素质养成两个方面起支撑和促进作用。
二、课程设计理念与思路抓住一个“纲”字，教育部（2006）16号文件，对高职教育教学工作提出必须遵循的基本治学原则，是课程改革工作的纲。
强调一个“用”字，学以致用是目的，理论紧密联系实际，到企业调研，教企业所需知识，培养企业所用技能，培养食品、制药类专业技能型人才、服务地方经济的应用型人才。
倡导一个“新”字，课程设计方案必须站在坚持校企合作、工学结合人才培养模式最前沿，吸取企业改革、经济发展、社会进步最新成果。
力求反映知识更新、科技发展的最新动态，将新知识、新技术、新内容、新工艺、新案例及时充实到课程教改方案中去。
突出一个“能”字，在教学内容选择上本着基础知识以“必需、够用”为度，在教学方法上注重学生自主学习能力的培养，加强创新意识，提高岗位实践应用能力。
彰显一个“特色”“三加两减一融合”教学模式。
即加强岗位认知能力学习，增加企业技术人员参与课程建设，增加开放实验教学，全方位开放实验室。
删减合并理论课程内容，减少课堂授课比例。
将理论教学和实践教学融合进行三、课程教学内容以下是教学内容及相应的学时安排在这些内容中，其中的重点难点内容是：针对这些内容在教学过程中主要采用了教学方式、教学手段、教学内容改革三个方面的努力来完成教学。
食品试验设计与统计分析第二版教学设计
食品试验设计与统计分析第二版教学设计一、教学目标本课程旨在培养学生具备运用食品试验设计和统计分析技术进行实验设计和数据分析的能力，可以有效地处理和解决食品工业中的问题。
二、教学内容1. 实验设计1.1 单因素试验设计1.2 两因素试验设计1.3 三因素及以上试验设计1.4 多水平试验设计1.5 阶梯式试验设计1.6 反应曲面试验设计2. 数据分析2.1 描述性统计分析2.2 推断统计学2.3 多重比较分析2.4 回归分析2.5 方差分析2.6 相关分析3. 应用案例3.1 食品口感评价试验设计与统计分析3.2 食品营养成分分析试验设计与统计分析3.3 食品加工工艺优化试验设计与统计分析3.4 食品保鲜技术验证试验设计与统计分析三、教学方法本课程采用面授与实践相结合的授课方式，通过引导学生参与实验的设计和实施，掌握实验数据采集和处理的基本方法。
1. 授课方式1.1 面授1.2 线上授课1.3 实验实践2. 实践操作2.1 基础试验操作训练2.2 实验设计与数据采集2.3 数据处理与分析四、评估方式1. 作业考核对于每个章节的学习内容，学生需要完成对应的作业任务，包括实验设计和数据分析方面的计算练习。
2. 期末论文期末论文要求学生参与一个食品实验项目的设计和实施，并运用之前所学的试验设计和统计分析技术进行数据处理和结果分析。
3. 成绩构成作业考核：50%期末论文：50%五、教材及参考书目1. 教材《食品试验设计与统计分析》（第二版）2. 参考书目1.《多元统计分析》2.《食品科学导论》3.《试验设计与数据分析》六、学时安排本课程总学时为32学时。
其中：•16学时为理论课•16学时为实践操作课。
- 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)。
2.2.1 统计次数法
在一定的总体或样本中，根据某一质量性 状的类别统计其次数，以次数作为质量性状的 数据。例如，苹果中全红果个数与半红果个数。 由质量性状数量化而得来的资料又叫 次数 资料。
2.2.2评分法
对某一质量性状 ， 因其类别不同，分别给 予评分。例如，分析面包的质量，可以按照国际 面包评分细则进行打分，综合评价面包质量。新 产品开发中的评价打分等等。
出
1.2 参数与统计量
为了表示总体和样本的数量特征，需要计算
特征数。
参数：由总体计算的特征数叫参数 (parameter)；常用希腊字母表示参数，例如 用μ表示总体平均数，用σ表示总体标准差； 统计量：由样本计算的特征数叫统计量 (staistic)。常用拉丁字母表示统计量，例如用 x 表 示样本平均数，用s表示样本标准差，用R表
经校正，以及观测、记载、抄录、计算中的
错误等等所引起。系统误差可以通过改进方
法、正确试验设计来避免、消除。
系统误差影响试验的准确性。
上一张 下一张 主 页 退 出
2 统计资料的分类
正确地进行试验数据资料的分类是统计 资料整理的前提。在调查或试验中，由观察、
测量所得的数据资料按其性质的不同，一般
可以分为数量性状资料、 质量性状资料和 半定量（等级）资料三大类。
图2-1 准确性与精确性的关系示意图
上一张 下一张 主 页
退 出
1.4 随机误差(random error)与系统误
差(systematic error)
随机误差 也叫 抽样误差 (sampling error) ，
是由于许多无法控制的内在和外在的偶然因素
所造成的 。随机误差带有偶然性质，在试验中，
上一张 下一张 主 页 退 出
2.3 半定量（等级）资料
半定量或等级资料(semi-quantitative
or ranked data)是指将观察单位按所考察
的性状或指标的等级顺序分组，然后清点各组
观察单位的次数而得的资料。这类资料既有次
数资料的特点，又有程度或量的不同。如某种
为了能可靠地从样本来推断总体，要求 样本具有一定的含量和代表性。 如何获取有代表性的样本？采用随机抽 取。 所谓随机抽取(random sampling) 是指总体中的每一个个体都有同等的机会被 抽取到样本中。 样本毕竟只是总体的一部分，尽管样本 具有一定的含量也具有代表性，通过样本来 推断总体也不可能是百分之百的正确。有很 大的可靠性但有一定的错误率这是统计分析 的特点。 上一张 下一张 主 页 退
上一张 下一张 主 页 退 出
2.2 质量性状资料
质量性状(qualitative character)是指能 观察到而不能直接测量的，只能用文字来描述其 特征的性状，如食品颜色、 风味等等。这类性状 本身不能直接用数值表示，要获得这类性状的数
据资料，须对其观察结果作数量化处理，其方法
有以下两种：
上一张 下一张 主 页 退 出
样本容量：样本中所包含的个体数 目叫样本容量或大小(sample size)，样本容量常记为n。通常把 n≤30的样本叫小样本，n >30的 样本叫大样本。
试验研究的目的：了解总体，然而 能观测到的却是样本，通过样本来推 断总体是统计分析的基本特点。
上一张 下一张 主 页 退 出
示极差。
上一张 下一张 主 页
退 出
总体
为了了解总体分布、特征
样本 抽样
推断、估计 参数 μ σ
平均数 标准差
2
构造
统计量
x
s s2
R
σ
例如 用 x 估计μ，用S估计σ等。
1.3 准确性与精确性
准确性(accuracy)也叫准确度，指观
测值与其真值的接近程度。设某一试验指标
即使十分小心的进行试验操作也难以消除。随 机误差不可避免，但可减少。 随机误差影响试验的精确性。
上一张 下一张 主 页 退 出
统计上的试验误差是指随机误差。这
种误差愈小，试验的精确性愈高。
系统误差 也叫 片面误差
(lopsided error)， 这是 由于试验对象
相差较大，测量的仪器不准 、 标准试剂未
1 数理统计中的常用术语
1.1 总体与样本
总体：根据研究目的确定的研究对象的全体称为总体 (population)； 个体：总体中的每一个研究单位称为个体 (individual)；
样本： 依据一定方法由总体中抽取部分个体所组成的 集合称为样本(sample)；
有限总体：含有有限个个体的总体称为有限总体； 无限总体：包含有无限多个个体的总体称为无限总体；
或性状的真值为μ，观测值为 x，若 x与μ
相差的绝对值|x－μ|越小， 则观测值x的
准确性越高； 反之则低。
上一张 下一张 主 页 退 出
精确性(precision)也叫精确度，指同一试验 指标或性状的重复观测值彼此接近的程度。若观测 值彼此接近，即任意二个观测值xi 、xj 相差的绝对 值|xi －xj |越小，则观测值精确性越高；反之则低。 准确性、精确性的意义见图2-1。
异是连续性的。因此，计量资料也称为连
续性变异资料。
上一张 下一张 主 页 退 出
2.1.2 计数资料
指用计数方式获得的数量性状资 料。在这类资料中，它的各个观察值 只能以整数表示，在两个相邻整数间 不得有任何带小数的数值出现。这些 观察值只能以整数来表示，各观察值 是不连续的，因此该类资料也称为不 连续性变异资料或间断性变异资料。
上一张 下一张 主 页
退 出
2.1.1 计量资料
用测量方式获得的数量性状资料，即用
度、量、衡等计量工具直接测定获得的数 量性状资料。其数据是用长度、容积、重 量等来表示。这种资料的各个观测值不一 定是整数，两个相邻的整数间可以有带小 数的任何数值出现，其小数位数的多少由 度量工具的精度而定 ， 它们之间的变
上一张 下一张 主 页 退 出
2.1 数量性状资料
数量性状(quantitative character)是指能 够以测量、计量或计数的方式表示其特征的性状 。 观察测定数量性状而获得的数据就是数量性状资料 数量性状资料的获得有测量和计数两种方式 ，
因而数量性状资料 又分为计量资料和计数资料两种。