2.1试验资料的收集与整理

小题教学计

2.1试验资料的收集与整理

在试验中通过观测、测量获得大量的数据，如何获得大量的数据，

如何从这些数据中获得有价值的信息，就要对其进行初步整理，找出内在规律、特征，这对于做好试验结果的统计分析有重要的意义。

一、常用的统计术语

资料：在试验中，通过调查和记载得到的数据称为资料。

观察值：每一个体的某一性状的测定数值叫观察值。

变数：组成总体或样本的一群观察值称为变数。又叫做随机变数。

参数：由总体的全部观察值计算得到的总体特征数称为参数。它是该总体的真

正的值。是固定不变的。

统计数：由样本观察值计算得到的样本特征数叫做统计数。

总体的参数不易获得，通常用统计数估计参数，一般的参数用希腊字母表示，统计数用拉丁字母表示。

如总体平均数用μ表示。样本平均数用X表示

用X估计μ。

二、资料的整理

（一）试验资料的类别

根据试验资料性质可分为数量性状资料、质量性状的资料。

1、数量性状资料

指能够测量、称量、度量或计数的方法所获得的资料，这类资料有两种

（1）连续性变数资料

是指由称量、度量、或测量等方法得到的资料，各个观察值不限于整数，在两个相邻数之间，可以有小数的存在。例如：株高、产量、千粒重等。

（2）非连续性变数资料

也称间断性变数资料，指用计数的方法得到的资料，各个观察值必须是整数，如株数、籽粒数、叶片数、单株结果数等。

2、质量性状资料

指能观察不能测量的性状，又称属性性状，如花色、叶色、品种的抗病性等。从这类性状获得资料，可采用两种方法统计。

（1）统计次数的方法

在总体内，统计具有某性状的个体数目及具有不同性状的个体数目，按类别统计其次数或相对次数。例如在929株豌豆中，705株开红花，224株开白花。红花占75.89%，白花占24.11%。这类资料称为次数资料。

（2）给予每类性状相当数量的方法

如苹果越冬伤害调查记载

∑（冻害级株数☓代表级值）

冻害指数= ☓100

调查总株数☓受冻害最高一级的代表值

可以将受冻情况分为5个等级，0、1、2、3、4级，

抗病性可用病情指数表示：

可按病叶多少、病斑大小将植株分成4个级别，其代表值分别为0、1、3、5，不发病为0级，少数叶上有病为1级，部分叶有小斑或中斑，病叶数不超过全株的1/2，为3级，病斑大病叶数超过全株的1/2，为5级。

∑（病级株数☓病级代表值）

病情指数= ☓100

调查总株数☓病情最重级代表值

果实着色指数等。

（二）资料的整理

1、次数分布表

1.1连续性变数资料的整理

将观察值按大小进行分组统计次数，编制成表格形式即为次数分

布表。

例题：调查某园金冠苹果盛果期树的新梢长度，所得资料如下表：表1 金冠盛果期数100个新梢长度记载表（cm）

整理的方法步骤如下：

第一步：整列，将表中的100个观察值由小到大依次排列，作成依次表

第二步：求极差（R）。极差又称全距或范围是资料中最大值与最小值之差。

表2 金冠盛果期树100个新稍长度依次表（单位：c m）

本例R=64-21=43（cm）

第三步：分组

（1）确定组数分组数能充分揭示变数分布和变异的特点。不能过多，也不能过少。大样本资料分6—20个为宜。

表3 样本大小与分组数

（2）确定组距（i ）

i R/组数

组距应取整数以便于计算。本例 i=43/9=4.8

经过调整，组距可确定为5。 （3）确定组限和组中值（m ）

组限是各组数值的起止范围，分为 上限（U ）也称高限，是组内最大值。 下限（L ）也称低限，是组内最小值。

组中值（m ）也称组值，是各组上限和下限的平均值，即 m=

2

1

（L+U ） 首先，确定第一组（数值最小的组）的组限和组中值。一般取比资料中变量略小的数为第一组的下限。本例最小观察值为21，故取

19.5为下限。于是，其上限U=L+i=19.5+5=24.5，其组中值

m=

21（L+U ）=2

1

（19.5+24.5）=22。 依次类推，确定各组的组中值、组限。

第四步：列次数分布表，统计各组观察值出现的次数、频率和累积频率。

表4 次数分布表

组 限 组中值 划号计数 次数 频率 累积频率 （m ） （f ） （%） （%） 19.5~24.5 22 正=- 8 8 8

24.5~29.5 27 正正一

11 11

19

29.5~34.5 32 正正== 13 13 32

34.5~39.5 37 正正正= 17 17 49

39.5~44.5 42 正正正== 19 19