生物统计—名词解释
生物统计—名词解释
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叫样本容量或大小5.随机样本：总体中随机抽取的个体所构成的样本6.参数：由总体计算的特征数叫参数 u …总体平均数7.统计量：由样本计算的特征数叫统计量S…样本标准差8.准确性：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9.精确性：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10.系统误差：由于许多无法控制的内在或外在的偶然因素，如试验动物的初始条件、饲养条件、管理措施等尽管在试验中力求一致，但不可能绝对一致所造成11.偶然误差：由于试验动物的初始条件相差较大，实验条件、实验仪器以及实验记录等引起的误差12.连续性变异资料：各个观测值之间的变异是连续性的资料13.离散（不连续）型资料：各个观测值只能以整数表示，它们之间是不连续的资料14.算术平均数：资料中各观测值的总和除以观测值个数所得的商，简称平均数15.标准差：标准差指统计上用于衡量一组数值中某一数值与其平均值差异程度的指标。
标准差被用来评估价格可能的变化或波动程度。
16.方差：方差是各变量值与其均值离差平方的平均数，它是测算数值型数据离散程度的最重要的方法。
17.离均差平方和：就是一个数列中的每个数和平均值的差的平方的和18.变异系数：标准差与平均数的比较可以消除单位和平均数不同对两个或多个资料变异程度比较的影响 c.v19.试验：根据某一研究目的，在一定条件下对自然现象所进行的观察或试验20.随机事件：随机试验的每一种可能结果，在一定条件下可能发生，也可能不发生称为随机事件21.概率：在相同条件下进行n次重复试验，当试验重复数n逐渐增大时，某随机事件发生的次数与n之比越来越稳定地接近的某一数值22.小概率原理：在统计学上，把小概率事件在一次试验中看成是实际不可能发生的事情23.正态分布：连续性随机变量x的概率分布密度函数为…….的分布24.标准正态分布：N～(0,1)的正态分布，即概率密度分布函数……的连续型随机变量x的分布25.双侧（两尾）概率：随机变量x落在平均数u加减不同倍数标准差σ区间之外的概率26.单侧（一尾）概率：随机变量x落在小于u-kσ或大于u+kσ的概率27.二项分布：设随机变量x所有可能取的值为零和正整数：0，1，2n且有Pn（k）=Cnk p k q n-k k=0，1..n则称随机变量x服从参数为n和p的二项分布28.标准误：即样本均数的标准差，是描述均数抽样分布地离散程度及衡量均数抽样误差大小的尺度。
生物统计名词解释
生物统计名词解释一、田间试验1.田间试验：是指在田间土壤、自然气候等环境条件下栽培作物，并进行与作物有关的各种科学研究的试验。
4.准确性：也称准确度，指某一试验指标或性状的观测值与该实验指标或性状观测值总体平均数接近的程度（实验的系统误差影响准确性大小）。
5.精确性：也称精确度，指同一试验指标或性状的重复观测值彼此接近程度（实验的随机误差影响精确性大小）。
6.试验指标：用来衡量实验结果好坏或处理效应高低、在试验中具有测定的性状或观测的项目称为试验指标。
7.试验因素：试验中人为控制的、影响试验指标的原因或条件称为试验因素。
8.试验水平：对试验因素所设定的质的不同状态或量的不同级别称为试验水平，简称水平。
9.试验处理：事先设计好的实施在试验单位上的具体项目称为实验处理简称处理。
10.实验小区：实施一个实验处理的一小块长方形土地称为实验小区，简称小区。
11.试验单位：实施试验处理的材料单位称为试验单位，亦称试验单元。
12.总体与个体：根据研究目的确定的研究对象的全体称为总体，其中的一个研究对象称为个体。
13.样本：从总体中抽取的一部分个体组成的集合。
14.样本容量：样本所包含的个体数目，常记为n。
15.试验误差：由于受到试验因素以外各种内在的、外在的非试验因素的影响使观测值与试验处理观测值总体平均数之间产生的差异，简称误差。
16.系统误差：在一定试验条件下，由某种原因所引起的使观测值发生方向性的误差，又称偏性。
17.随机误差：由多种偶然的、无法控制的因素引起的误差。
21.边际效应：指小区两边或两端植株的生长环境与小区中间植株的生长环境不一致而表现出的差异。
22.小区形状：指小区长宽比例。
（小区形状一般为长方形，狭长小区使各小区更紧密相邻，减少了小区之间的土壤差异）23.区组：将一个重复全部小区安排与土壤非礼等环境条件相对均匀一致的小块土地上，成为一个区组（田间试验一般设置3-4次重复，即设置3-4个区组。
生物统计学·名词解释 复习重点
1.生物统计：是应用数理统计的原理和方法研究数量变异规律的学科，也是一门应用数学。
2.总体：根据研究目的确定的研究对象的全体称为总体。
3.个体：总体其中的一个研究单位称为个体。
4.样本：总体的一部分称为样本。
5.有限总体：包含有限个个体的总体称为个体。
6.无限总体：包含无限多个个体的总体叫无限总体。
7.样本容量或大小：样本中所包含的个体数目称为样本容量或大小，常记为n，通常n≤30为小样本，n＞30为大样本。
8.参数：总体计算的特征数称为参数，通常用希腊字母表示，如用μ表示总体平均数，σ表示总体标准差。
9.统计数：由样本计算的特征数，称为统计数，通常用拉丁字母表示，如用x表均数，用s表示样本标准差。
10.准确性：也叫准确度，指在试验或调查中同一试验指标或性状的观测值与其真值接近的程度。
11.精确性：也叫精确度，指在试验或调查中同一试验指标或性状的重复观测值彼此接近的程度。
12.正确性：试验或调查的准确性，精确性，合称正确性。
13.随机误差：也叫抽样误差，这是由于偶然因素所造成的，随机误差影响试验的精确性。
特点：偶然性和随机波动性难以消除。
14.系统误差：也叫片面误差，这是由于试验动物的初始条件相同，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。
系统误差影响试验的准确性。
特点：定向性，可消除。
15.必然事件（Ω）：在一定条件下必然发生的现象。
16.不可能事件（Φ）：在一定条件下不可能发生的现象。
17.事件：在一定条件下可能发生也可能不发生的事件，简称事件。
用A，B表示。
18.概率：在相同条件下进行n次重复试验，如果随机事件A发生的次数为m，则把m/n称为随机事件A的频率，把试验重复数n逐渐增大时，如果随机事件A的频率越来越稳定的接近某一数值p，则我们把数值p称为随机事件A的概率。
这样定义的概率称为统计概率或者称为后验概率。
19.古典概率：设样本空间由n个等可能的基本事件所构成，其中事件A包含有m个基本事件，则事件A的概率为m/n，即P(A)=m/n。
生物统计学名词解释大全
1.样本:样本从总体中抽出的若干个体所构成的集合称为样本。
2.总体: 总体指具有相同性质的个体所组成的集合称为总体。
3.连续变量：表示在不变量范围内可抽出某一范围的所有值。
4.非连续变量:也称为离散型变量，表示在变量数列中，仅能取得固定数值，并且通常是整数。
5.准确性:指在调查或实验中某一试验指标或形状的观测值与真值接近的程度。
6.精确性：指调查或实验中同一试验指标或形状的重复观测值彼此接近程度大小。
7.资料：指在一定条件下，在生物学实验和调查中，能够获得大量原始数据，对某种具体事务或现象观察的结果。
8.数量性状资料：指一般是由计数和测量或度量得到的。
9.质量性状资料：是指对某种现象只能观察而不能测量的资料，也称属性资料。
10.计数资料;指由计数得到的数据。
11.计量资料：有测量或度量得到的数据。
12.普查：指对研究对象的每一个个体都进行测量或度量的一种全面调查。
13.抽样调查：是一种非全面调查，它是根据一定的原则对研究对象抽取一部分个体进行测量或度量，把得到抽样调查的数据资料作为样本进行统计处理，然后利用样本特征数对总体进行推断。
14.全距（极差）：是指样本数据资料中最大观测值与最小观测值的差值。
组中值：是指两个组限下线和上限的中间值。
15.算数平均数：是指总体或样本资料中哥哥给观测值的总和除以观测值的个数所得的商。
16.中位数：是指将试验或调查资料中所有观测值以大小顺序排列，居中位置的观测值。
17.众数：资料中出现次数最多的那个观测值或次数最多一组的中点值。
18.几何平均数：指资料中有几个观测值，其乘积开几次方所得的数值。
19.方差：指用样本容量 n 来除离均差平方和，得到平均的平方和。
20.标准差：指方差的平方根和。
21.变异系数:指将样本标准差除以样本平均数得出的百分比。
22.概率:指某事件 A 在 n 次重复试验中，发生了几次，当试验次数 n 不断增大时，事件 A发生的频率 W（A）概率就越来越接近某一确定值 P，于是则定 P 为事件 A 发生的概率.23.和事件：指事件 A 和事件 B 至少有一件发生而构成的新事件称为事件 A 和事件 B 的事件。
生物统计名词解释和简答
名词解释1、总体：指我们研究的全部对象，指性质相同的所有个体的集合，包括有限总体和无限总体。
2、样本：总体的一部分，样本内包含的个体数目称为样本含量。
3、随机抽样：随机抽样要求总体中的任何个体都有同等机会被抽到和抽样时不受任何主观因素的影响。
4、随机变量：在随机试验中，被测定的量是可取不同值的变量，而且它究竟取何值具有随机性，这样的量为随机变量。
5、统计量：由样本计算的数，是总体参数的估计值，受抽样变动的影响。
6、参数：由总体计算的数。
是一个真值，没有抽样变动的影响。
7、数学期望：所谓X或X的函数的数学期望，即它们的理论平均值。
8、中心极限定理：假设被研究的随机变量X，可以表示为许多相互独立的随机变量Xi的和。
那么，如果Xi的数量很大，而且每一个别的Xi对于X所起的作用很小，则可以被认为X 服从或近似地服从正态分布。
9、统计假设检验：先对所估计的总体做一假设，然后通过样本数据推断这个假设是否接受，这种途径称为统计假设检验。
10、小概率原理：在一次试验中几乎是不会发生的。
若根据一定的假设条件计算出来的该事件发生的概率很小，而在一次试验中它竟然发生了，则可认为原假设条件不正确，给予否定。
11、点估计：用由样本数据所计算出来的单个数值,对总体参数所作的估计称为点估计。
12、区间估计：对总体平均数更合理的估计，是在一定概率保证下，给出总体平均数和标准差的可能范围，这种估计方法叫区间估计。
13、置信区间：区间估计中所给出的可能范围叫置信区间。
14、拟合优度检验：是用来检验实际观测数与依照某种假设或模型计算出来的理论数之间的一致性，以便判断该假设或模型是否与观测数相配合。
15、方差分析：是一类特定情况下的统计假设检验，是平均数差异显著性检验—成组数据t 检验的一种引伸。
t检验可以判断两组数据平均数间的差异显著性，而方差分析则可以同时判断多组数据平均数之间的差异显著性。
16、抽样分布：从一个已知的总体中，独立随机的抽取含量为n的样本，研究所得的样本的各种统计量的概率分布，称为抽样分布。
生物统计学名词解释
1.生物统计学：是数理统计在生物学研究中的应用，它是应用数理统计的原理和方法来分析和解释生物界各种现象和试验调查资料的一门学科2.参数：对总体特征的度量，常用希腊字母表示。
3.统计数：由样本计算所得的样本特征的数值，它是描述样本特征的数量，常用英文字母表示。
4.实验误差：实验误差是实验测量值(包括直接和间接测量值)与真值(客观存在的准确值)之差。
5.随机误差：由于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。
6.系统误差:由于试验处理以外的其他条件明显不一致所产生的带有倾向性或定向性的偏差。
7.准确性：在试验或调查中某一试验指标或性状的观测值与其真值接近的程度。
8.精确性：在试验或调查中同一试验指标或性状的重复观测值彼此接近的程度。
9.全距（极差）：是指样本数据资料中最大观测值与最小观测值的差值。
组中值：是指两个组限下线和上限的中间值。
10.算数平均数：是指总体或样本资料中哥哥给观测值的总和除以观测值的个数所得的商。
特性：（1）样本中各观测值与平均数之差－离均差－的总和等于零（2）样本中各观测值与其平均数之差平方的总和，比各观测值与任一数值离均差的平方和小，即离均差平方和最小11.中位数：是指将试验或调查资料中所有观测值以大小顺序排列，居中位置的观测值。
12.众数：资料中出现次数最多的那个观测值或次数最多一组的中点值。
13.方差：指用样本容量 n 来除离均差平方和，得到平均的平方和。
14.标准差：指方差的平方根和。
15.变异系数：指将样本标准差除以样本平均数得出的百分比。
16.概率:指某事件 A 在 n 次重复试验中，发生了几次，当试验次数 n 不断增大时，事件 A 发生的频率 W（A）概率就越来越接近某一确定值 P，于是则定 P 为事件 A 发生的概率.17.中心极限定律：是概率论中讨论随机变量序列部分和的分布渐近于正态分布的一类定理。
这组定理是数理统计学和误差分析的理论基础，指出了大量随机变量近似服从正态分布的条件。
生物统计名词解释
配对比较：先将参加试验的个体两两配对，再将每一个对子内的两个个体独立随机的接受两个处理中的一种。
交互作用：指同时研究两个试验因子时，其中一个因子的作用影响另一个因子的作用。
准确性：是指观测值或估计值与真值的接近程度。
技术资料：是用计数的方式得到的数据资料，它们必须用整数来表示。
无限总体：总体中所含观察值的个数是无限的。
试验因素：指在试验中所研究的影响试验指标的因素。
观察值：对变量的表现进行观察或测量所获得的数值，又称变数
离散性资料：指在一定范围内只取有限种可能值得数据资料。
因素水平：指试验因素所处的某种特定状态，或数量等级，简称“水平”。
参数的点估计：是以某个样本统计量作为该参数的一个估计值。
样本容量：样本中所含的个体数目或样本内观察值得个数称为样本容量。
参数估计：是指用样本统计量估计总体参数。
随机抽样：总体中每个个体均有相等的机会抽作样本的这种抽样方法称为随机抽样，随机抽样可以避免主观和偏见。
标准误：样本平均数的标准差σ 称标准误，它表示了平均数抽样误差的大小。
区间估计：在一定概率保证（置信度）下，估计出总体变数的可能范围（置信区间）
统计量：是计算样本所得的用来描述样本特征的量。
样本：从总体中按一定方法抽取部分具有代表性的个体，这部分个体称为样本。
否定区：即否定域，是指在检验统计量的抽样分布中的一个取值区域，一切检验统计量的计算落入了这个区域，就否定原假设接受备择假设。
有限总体：总体中所含个体的数目是有限的，称为有限总体。
差异显著：实得的差异由抽样误差造成的概率0.01＜P＜0.05说明比较的总体平均数之间存在显著差异。
生物统计学名词解释
样本: 样本从总体中抽出的若干个体所构成的集合称为样本。
总体: 总体指具有相同性质的个体所组成的集合称为总体。
连续变量：表示在不变量范围内可抽出某一范围的所有值。
非连续变量:也称为离散型变量，表示在变量数列中，仅能取得固定数值，并且通常是整数。
准确性:指在调查或实验中某一试验指标或形状的观测值与真值接近的程度。
精确性：指调查或实验中同一试验指标或形状的重复观测值彼此接近程度大小。
资料：指在一定条件下，在生物学实验和调查中，能够获得大量原始数据，对某种具体事务或现象观察的结果。
数量性状资料：指一般是由计数和测量或度量得到的。
质量性状资料：是指对某种现象只能观察而不能测量的资料，也称属性资料。
计数资料;指由计数得到的数据。
计量资料：有测量或度量得到的数据。
普查：指对研究对象的每一个个体都进行测量或度量的一种全面调查。
抽样调查：是一种非全面调查，它是根据一定的原则对研究对象抽取一部分个体进行测量或度量，把得到抽样调查的数据资料作为样本进行统计处理，然后利用样本特征数对总体进行推断。
全距（极差）：是指样本数据资料中最大观测值与最小观测值的差值。
组中值：是指两个组限下线和上限的中间值。
算数平均数：是指总体或样本资料中哥哥给观测值的总和除以观测值的个数所得的商。
中位数：是指将试验或调查资料中所有观测值以大小顺序排列，居中位置的观测值。
众数：资料中出现次数最多的那个观测值或次数最多一组的中点值。
几何平均数：指资料中有几个观测值，其乘积开几次方所得的数值。
方差：指用样本容量 n 来除离均差平方和，得到平均的平方和。
标准差：指方差的平方根和。
变异系数:指将样本标准差除以样本平均数得出的百分比。
概率:指某事件 A 在 n 次重复试验中，发生了几次，当试验次数 n 不断增大时，事件 A 发生的频率 W（A）概率就越来越接近某一确定值 P，于是则定 P 为事件 A 发生的概率.和事件：指事件 A 和事件 B 至少有一件发生而构成的新事件称为事件 A 和事件 B 的事件。
生物统计学名词解释
1. 总体（population）：研究对象的全体，由具有共同性质的个体所组成。
2. 样本（sample）：从总体中抽取一部分个体所组成的集团。
3. 参数（parameter）：由总体全部观察值计算得到的用来描述总体特征的数。
4. 统计数（statistic）：由样本全部观察值计算得到的用来描述样本特征和估计总体特征的数5. 平均数（average）：根据统计方法求得的一种常用特征数，作为一个资料集中性的代表值，反映资料中各观察值集中较多的中心位置。
6. 变异数（variant）：反映资料的变异性的代表值，常用的变异数有极差、方差、标准差、标准误和变异系数。
7. 概率的古典定义：在随机试验中，如果基本事件的总数n为有限多个，且每个基本事件的发生是等可能的，时间A 由其中m个基本事件所组成，则事件A的概率为(P)=A中包含的基本事件数/基本事件数=m/n8. 概率的统计定义:在相同条件下，重复某一试验n次，事件A发生的频率随着n的不断增大而在某个常数值p附近摆动，则称频率的稳定值p为事件A发生的频率，记为P(A) =p≈m/n9. 随机变量（random variant）：设E为一随机试验，Ω为样本空间。
如果对于Ω中的每个样本点ш，都有一个确定的实数X（ш）与之对应，则称X（ш）为随机变量，简称为X10. 伯努利试验（Bernoulli trials）：随机变量X只有两个可能结果的实验11. 统计推断（statistical inference）：利用研究获得的样本信息和假定的模型对总体特征做出概率性的推断。
12. 假设检验（test of hypothesis）：根据样本信息判断总体是否具有制定的特征13. 参数估计（parametric estimation）：用样本统计数估计总体参数。
14. 抽样分布（sampling distribution）：统计量g（X1,X2,…,Xn）作为随机变量，也有自己的概率分布，则统计量的概率分布则称为抽样分布15. 零假设（null hypothesis）和备择假设（alternative hypothesis）零假设：指进行统计检验时预先建立的假设。
生物统计学名词解释完整版
生物统计学名词解释 HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】1.样本:样本从总体中抽出的若干个体所构成的集合称为样本。
2.总体: 总体指具有相同性质的个体所组成的集合称为总体。
3.连续变量：表示在不变量范围内可抽出某一范围的所有值。
4.非连续变量:也称为离散型变量，表示在变量数列中，仅能取得固定数值，并且通常是整数。
5.准确性:指在调查或实验中某一试验指标或形状的观测值与真值接近的程度。
6.精确性：指调查或实验中同一试验指标或形状的重复观测值彼此接近程度大小。
7.资料：指在一定条件下，在生物学实验和调查中，能够获得大量原始数据，对某种具体事务或现象观察的结果。
8.数量性状资料：指一般是由计数和测量或度量得到的。
9.质量性状资料：是指对某种现象只能观察而不能测量的资料，也称属性资料。
10.计数资料;指由计数得到的数据。
11.计量资料：有测量或度量得到的数据。
12.普查：指对研究对象的每一个个体都进行测量或度量的一种全面调查。
13.抽样调查：是一种非全面调查，它是根据一定的原则对研究对象抽取一部分个体进行测量或度量，把得到抽样调查的数据资料作为样本进行统计处理，然后利用样本特征数对总体进行推断。
14.全距（极差）：是指样本数据资料中最大观测值与最小观测值的差值。
组中值：是指两个组限下线和上限的中间值。
15.算数平均数：是指总体或样本资料中哥哥给观测值的总和除以观测值的个数所得的商。
16.中位数：是指将试验或调查资料中所有观测值以大小顺序排列，居中位置的观测值。
17.众数：资料中出现次数最多的那个观测值或次数最多一组的中点值。
18.几何平均数：指资料中有几个观测值，其乘积开几次方所得的数值。
19.方差：指用样本容量 n 来除离均差平方和，得到平均的平方和。
20.标准差：指方差的平方根和。
21.变异系数:指将样本标准差除以样本平均数得出的百分比。
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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叫样本容量或大小5.随机样本：总体中随机抽取的个体所构成的样本6.参数：由总体计算的特征数叫参数 u …总体平均数7.统计量：由样本计算的特征数叫统计量S…样本标准差8.准确性：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9.精确性：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10.系统误差：由于许多无法控制的内在或外在的偶然因素，如试验动物的初始条件、饲养条件、管理措施等尽管在试验中力求一致，但不可能绝对一致所造成11.偶然误差：由于试验动物的初始条件相差较大，实验条件、实验仪器以及实验记录等引起的误差12.连续性变异资料：各个观测值之间的变异是连续性的资料13.离散（不连续）型资料：各个观测值只能以整数表示，它们之间是不连续的资料14.算术平均数：资料中各观测值的总和除以观测值个数所得的商，简称平均数15.标准差：标准差指统计上用于衡量一组数值中某一数值与其平均值差异程度的指标。
标准差被用来评估价格可能的变化或波动程度。
16.方差：方差是各变量值与其均值离差平方的平均数，它是测算数值型数据离散程度的最重要的方法。
17.离均差平方和：就是一个数列中的每个数和平均值的差的平方的和18.变异系数：标准差与平均数的比较可以消除单位和平均数不同对两个或多个资料变异程度比较的影响 c.v19.试验：根据某一研究目的，在一定条件下对自然现象所进行的观察或试验20.随机事件：随机试验的每一种可能结果，在一定条件下可能发生，也可能不发生称为随机事件21.概率：在相同条件下进行n次重复试验，当试验重复数n逐渐增大时，某随机事件发生的次数与n之比越来越稳定地接近的某一数值22.小概率原理：在统计学上，把小概率事件在一次试验中看成是实际不可能发生的事情23.正态分布：连续性随机变量x的概率分布密度函数为…….的分布24.标准正态分布：N～(0,1)的正态分布，即概率密度分布函数……的连续型随机变量x的分布25.双侧（两尾）概率：随机变量x落在平均数u加减不同倍数标准差σ区间之外的概率26.单侧（一尾）概率：随机变量x落在小于u-kσ或大于u+kσ的概率27.二项分布：设随机变量x所有可能取的值为零和正整数：0，1，2n且有Pnk p k q n-k k=0，1..n则称随机变量x服从参数为n和p的二项分布（k）=Cn28.标准误：即样本均数的标准差，是描述均数抽样分布地离散程度及衡量均数σ抽样误差大小的尺度。
n/29.t分布：当总体标准差σ未知时，以样本标准差S代替σ所得到的统计量Sux/)(-x概率分布密度为…..的分布假设检验30.假设检验（显著性检验）：假设检验是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。
具体作法是：根据问题的需要对所研究的总体作某种假设，记作H0；选取合适的统计量，这个统计量的选取要使得在假设H成立时，其分布为已知；由实测的样本，计算出统计量的值，并根据预先给定的显著性水平进行检验，作出拒绝或接受假设H的判断。
常用的假设检验方法有u—检验法、t—检验法、X2检验法、F—检验法等。
31.t检验：检验是对各回归系数的显著性所进行的检验，是用于小样本（样本容量小于30）的两个平均值差异程度的检验方法32.无效假设：是对研究总体提出一个假想目标，所谓“无效”是指处理效应与假设值之间没有真实差异，试验结果所得的差异乃误差所致33.备择假设：亦称研究假设，统计学的基本概念之一。
假设检验中需要证实的有关总体分布的假设，它包含关于总体分布的一切使原假设不成立的命题。
常记为Ha，或记为H1。
例如，原假设H0：μ=μ0，则备择假设为Ha：μ≠μ0。
又如，原假设H0:μ1<μ2。
34.显著水平：用来确定否定或接受无效假设的概率标准叫显著水平，记做α35.Ⅰ型错误：是真实情况为H成立，却否定了它，犯了“弃真”错误36.Ⅱ型错误：是H不成立，却接受它，犯了“纳伪”错误37.双侧检验（双尾检验）：利用两尾概率进行的检验P7438.单侧检验（单尾检验）：利用两尾概率进行的检验P7439.否定区：在α水平上，对称分配在t分布曲线的两侧尾部，两侧的概率为α/2的区域40.接受区：不在否定区的其他区域41.分位数：又称百分位点。
若概率0<p<1，随机变量X或它的概率分布的分位数Zα。
是指满足条件p(X>Zα)=α的实数42.配对设计：指先根据配对的要求将试验单位两两配对，然后将配成对子的两个试验单位随机地分配到两个处理组中（自身配对和同源配对）43.区间估计：是在一定概率保证下指出总体参数的可能范围，所给出的可能范围叫置信区间，给出的概率保证叫置信度（置信概率）44.方差分析：将k个处理的观察值作为一个整体看待，把观测值总变异的平方和及自由度分解为相应于不同变异来源的平方和及自由度，进而获得不同变异来源总体方差估计值；通过计算这些总体方差的估计值的适当比值，就能检验各样本所属总体平均数是否相等45.试验指标：为衡量试验结果的好坏或处理效应的高低，在试验中具体测定的性状或观察的项目称为试验指标46.试验因素：试验中所研究的影响试验指标的因素叫试验因素47.因素水平：试验因素所处的某种特定状态或数量等级称为因素水平48.试验处理：事先设计好的实施在试验单位上的具体项目叫试验处理49.试验单位：在试验中能接受不同试验处理的独立的试验载体叫试验单位50.多重比较：F值显著或极显著时，有必要进行两两处理平均数间的比较，以具体判断两两处理平均数间的差异显著性，统计上把多个平均数两两间的相互比较称为多重比较51.简单效应：在某因素同一水平上，另一因素不同水平对试验指标的影响52.主效应：由于因素水平的改变而引起的平均数的改变量称为主效应53.交互作用：在多因素水平试验中，一个因素的作用要受到另一个因素的影响，表现为某一因素的在另一因素的不同水平上所产生的效应不同，这种现象称为该两因素存在交互作用54.适合性检验：判断实际观察的属性类别分配是否符合已知属性类别分配理论或学说的假设检验称为适合性检验55.独立性检验：根据次数资料判断两类因子彼此相关或相互独立的假设检验就是独立性检验56.相关变量：变量间关系不存在完全的确定性关系，不能用精确的数学公式来表示，像这样一类关系在生物界是大量存在的，统计学中把这些变量间的关系称为相关关系，把存在相关关系的变量称为相关变量57.回归分析：统计学上研究呈因果关系的相互变量间的关系的方法（一元和多元回归分析）58.相关分析：统计学上研究呈平行关系的相关变量间的关系的方法（简单和复相关分析）59.直线回归分析：回归曲线P17760.直线相关分析：相关系数的显著性检验P18861.决定系数：表示了回归方程估测可靠程度的高低，或回归直线拟合度的高低r262.相关系数：表示了两个互为因果关系的相关变量间直线相关的程度，0<r<1，r P18763.试验方案：指根据试验目的与要求而拟定的进行的一组试验处理的总和64.唯一差异原则：指在进行处理间比较时，除了试验处理不同外，其他所有条件应当尽量一致或相同，使其具有可比性，才能使处理间的比较结果可靠65.重复：是指试验中同一处理实施在两个或两个以上的试验单位上66.随机：是指在对试验动物进行分组时必须使用随机的方法，使供试动物进入各试验组的机会相等，以避免供试动物分组时试验人员主观倾向的影响67.局部条件一致原则：是指在试验时采取一定的技术措施或方法来控制或降低非试验因素对试验结果的影响68.完全随机设计：是根据试验处理数将全部供试动物随机地分成若干组，然后再按组实施不同处理的设计69.随机单位组设计：是根据局部控制的原则，如将同性别、同窝的动物划归一个单位组，每一单位组内的动物数等于处理数，并将各单位组的试验动物随机分配到各处理组，这种设计称为随机单位组设计70.阿拉丁方设计：是从横行和直列两个方向进行双重局部控制，使得横行和直列两向皆成单位组，是比随机单位组设计多一个单位组的设计1、田间试验误差来源及控制途径：答：试验误差来源：①实验材料的不一致性。
②田间操作管理水平的差异。
③外界条件的影响。
试验误差控制途径：①选择同质一致的材料。
②不断改善田间操作管理水平。
③优化外界条件。
2、田间试验设计的基本原则和作用：原则：①重复。
②随机排列。
③局部控制。
作用：降低试验误差，提高试验正确性。
3、简述方差分析步骤：①分解总变异的平方和和自由度。
②根据平方和和自由度求出各项变异的均方。
③进行方差的干测验，以及平均数差异显著性检验，做出统计推断。
4、多重比较的方法有哪几种？比较其显著尺度的高低，在什么情况下应用？①最小显著差数法，复极差法和新复极差法②LSD法最低，SSR法其次，q法最高。
对于试验结论事关重大或有严格要求的，宜用q测验，一般试验可采用SSR测验，也有统计学家近期认为最小显著差数法已由F测验保护，可采用LSD法。