田间试验与统计方法(专)

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试验统计方法：田间试验和统计方法

试验统计方法：田间试验和统计方法
田间试验和统计方法是农业科学中重要的研究手段，它可以帮助研究人员更清楚的掌握施
工用肥和新品种的绩效，从而改善农作物的生产绩效。

首先，田间试验是检测施工用肥和新品种效果的重要方法，因为它可以直接反映品种类型、施用肥料量和农业生产状况之间的关系。

在田间试验中，研究人员可以进行小规模实地研究，比较多个研究实验地和不同品种的产量，用此方法计算出不同施用水平肥料所产生的
产量差异，并对不同施肥水平的绩效进行评价。

统计方法则是将田间试验的数据进行统计分析，用抽样法取样，用统计学方法统计分析，
得出所需要的结果，可以得出施用水平和新品种的产量的关系，以及不同品种之间的绩效
优劣，从而更有针对性和科学性地掌握施工用肥和新品种的效果。

因此，田间试验和统计方法在农业科学研究中都有重要的地位。

不仅可以为研究者形成客观、准确的数据，而且更重要的是，它可以帮助我们更好地把握施用发和品种的绩效，从
而提高农业生产绩效。

田间试验与统计方法

全国高等教育自学考试田间试验与统计方法自学考试大纲全国高等教育自学考试指导委员会制订Ⅰ课程性质与设置目的要求“田间试验与统计方法”是一门研究科学试验的设计、实施、数据处理和分析的科学。

它是农学、植保等专业的一门应用技术课程,也是农学专业(独立本科段)的一门专业基础课程。

设置本课程目的和要求:使自学应考者比较全面系统地了解田间试验和其他农业技术研究的设计、实施,以及数据的收集、整理和统计分析的基本原理;掌握实施试验的技术和常用试验的统计方法,能对试验结果作出科学的解释。

通过本课程的学习,要努力培养自学应考者从事科学研究和分析问题、解决问题的能力,以便毕业后能比较好地适应我国农业生产和农业科学发展的实际需要。

课程内容与考核目标第一章绪论一、学习目的和要求通过本章学习,了解学习田间试验与统计方法的意义,掌握生物统计与试验设计的主要内容;懂得本课程的学习方法,以及它与其他学科的关系;使自学应考者能够学好这门课程,并把它应用到农业生产和科学实验中去。

二、课程内容第一节学习生物统计与试验设计的意义(一)试验资料收集、整理和分析的意义(二)生物统计与试验设计的概念(三)生物统计与试验设计的关系第二节生物统计与试验设计的主要内容(一)生物统计学的主要内容（二)试验设计的主要内容（三)生物统计和试验设计与其他学科的关系（四)学习生物统计与试验设计的方法和要求三、考核知识点(一)生物统计与试验设计的意义l.生物统计与试验设计的概念2.生物统计与试验设计的功用3.生物统计与试验设计的关系(二)生物统计与试验设计的主要内容1.生物统计的主要内容2.试验设计的主要内容四、考核要求1.识记:生物统计与试验设计的概念;生物统计与试验设计的功用;生物统计与试验设计的主要内容。

2.领会:学习生物统计与试验设计的方法和要求;生物统计与试验设计和其他学科的关系。

第二章田间试验概述一、学习目的和要求通过本章的学习,了解有关田间试验的基本概念、原理和方法,以及实施试验的技术与一般田间试验的程序。

田间试验和统计方法

田间试验和统计方法
田间试验就像一场农业大冒险！咱先说说步骤哈，那可得精心规划。

首先得确定试验目的，你想想，要是不知道为啥做试验，那不就瞎忙活嘛！然后选好试验地，这地儿就好比战士的战场，得合适才行。

接着设计试验方案，就像建筑师设计大楼一样，得考虑周全。

再就是播种啦、管理啦，这过程可得细心，就跟照顾宝贝似的。

注意事项也不少呢！试验地的选择不能马虎，要是选个乱七八糟的地，那结果能准吗？播种的密度也得把握好，太密了不行，太稀了也不行，这就跟做饭放盐似的，得恰到好处。

还有管理过程中，病虫害防治可不能掉以轻心，不然试验就毁啦！
说到安全性，那可是重中之重。

在田间试验中，可不能让自己受伤呀！比如使用农具的时候，得小心再小心。

稳定性也很关键，试验过程中不能一会儿这样一会儿那样，得保持稳定，这样得出的结果才可靠。

田间试验的应用场景那可多了去了。

可以用来研究新品种的适应性，你说要是不做试验，直接种一大片，万一不行咋办？还能研究不同施肥方法的效果，这就像给庄稼找最合适的营养品。

优势也很明显呀，能直接在实际环境中进行，得出的结果更有说服力。

给你举个实际案例吧！有个地方想种一种新的小麦品种，就进行了田间试验。

他们按照科学的方法设计试验，认真管理。

最后发现这个新品种产量高、抗病虫害能力强，效果那叫一个棒！
总之，田间试验和统计方法是农业发展的好帮手，能让我们更好地了解庄稼的生长规律，找到更好的种植方法。

咱可得重视起来，让农业发展得越来越好！。

田间试验与统计分析教学大纲

田间试验与统计分析教学大纲（农学类专业专科学生）第一部分课程的性质和任务田间试验与统计分析，是运用数理统计理论与方法研究农业科学研究和技术工作中，所需的田间试验设计、实施和试验资料统计分析方法的一门应用学科，是农学类专业的专业基础课。

本课程在高等数学、线性代数、概率论初步等课程的基础上，介绍数理统计的基本概念和基本原理，讲解田间试验的基本要求、设计实施和试验资料统计分析方法。

本课程既涉及一些严谨的数学理论和方法，又紧密结合农业生产和科学研究实践。

通过学习为进一步学习遗传学、作物栽培学、作物育种学等专业基础课和专业课打下坚实的基础，同时学会如何利用这一工具进行农业科学研究和技术工作方法。

第二部分基本要求通过本课程的学习，学生应达到以下要求：1. 有关试验数据分析的基本技能，如整理数据和计算平均数、变异数等，对试验结果有一个数量概念。

2.有关从试验数据进行归纳的统计推断原理和程序。

3. 掌握试验设计的基本原则和各种设计的要点及特点。

4.能根据所给试验条件,能够正确选用试验设计方法,并做出试验设计。

5.掌握EXCEL常见函数主要功能和数据分析工具。

第三部分教学说明及学时分配本课程总共60学时，讲授44学时，实验8个计16学时。

本课程以概率论、数理统计为基础，介绍田间试验与统计分析的基本概念、基本知识和基本方法，着重讲解农学类专业常用田间试验的设计、实施和统计分析方法。

本课程概念较多、理论抽象、系统严密、实践性强、公式复杂、符号繁多、计算量大，除课堂讲授外，要求学生认真完成习题作业，并结合农业生产和科学研究实践，有针对性的安排上机实习和田间实习，注意培养学生运用所学知识和技能分析问题和解决问题的能力。

（一）教学环节1、课堂讲授着重讲解基本概念、基本原理和基本方法，突出重点和难点。

各种统计分析方法的介绍主要结合例题来讲解。

2、实验及习题实验对于帮助学生巩固和加深理解教学的基本内容是很有作用的。

本课程拟安排八个实验，利用EXCEL所提供函数和数据分析工具实现所授统计方法计算。

田间试验与统计方法课程设计 (2)

田间试验与统计方法课程设计
课程设计背景
农业是一个重要产业，在实际生产过程中，田间试验和统计方法是必不可少的
工具。

田间试验可以帮助农民对主产区进行考察，确定适当的品种、肥料、农药、播种密度等，从而提高农产品产量和质量。

统计方法则可以对采集的数据进行分析，多角度探究存在问题及其根本原因，为农民提供决策依据。

设计目的
本课程设计旨在帮助学生了解田间试验的方法和步骤，以及统计分析的方法和
技巧，提高其对农业生产的理论和实践能力。

设计对象
本课程设计适合学习农业专业的本科生、研究生，以及从事田间实践和统计工
作的专业人士。

课程内容
第一章田间试验
1.1 田间试验的定义和意义
1.2 田间试验的原则和步骤
1.3 试验设计的要点和方法
1.4 试验数据的记录和分析
第二章统计方法
2.1 统计学概述
1。

田间试验统计方法

田间试验统计方法
田间试验统计方法是在农田或田间进行的实验中，采用统计学原理和方法对数据进行分析和推断的一种方法。

它可以帮助农业科研人员或农田经营者评估不同农业实践、品种、肥料、农药等对农作物产量和质量的影响。

田间试验统计方法通常包括以下几个步骤：
1. 设计试验：选择合适的试验设计，如完全随机设计、区组设计、分组区组设计等，确保试验能够提供可靠的结果。

2. 样本选择：根据试验设计和样本容量计算方法，确定需要监测或采集的样本数量，并随机选择样本。

3. 数据采集：在试验期间或收获时，采集或记录相关数据，如生长状况、产量、植株高度、籽粒重量等。

4. 数据处理：对采集的数据进行整理和处理，计算平均值、标准差、方差等统计量，并进行适当的数据转换或修正。

5. 假设检验：根据试验目的和假设，选择合适的统计检验方法，如t检验、方差分析、回归分析等，判断不同条件下的差异是否显著。

6. 结果解释：根据统计分析的结果，得出结论并解释试验结果的意义，评估不同处理或因素对农作物生长和产量的影响。

田间试验统计方法可以帮助农业科研人员或农田经营者了解农作物的生长规律、评估不同管理措施的效果、优化农田管理方案，从而提高农业生产效益和可持续发展能力。

田间试验与统计方法第二章田间试验讲解

C K
1
2
3
4
C K
5
6
7
8
C K
9
1 0
1 1
1 2
C K
1 3
1 4
1 5
1 6
C K
1
2
3
4
C K
5
6
7
8
C K
Ⅰ→
Ⅱ→
E
C1 K6
1 5
1 4
1 3
C K
1 2
1 1
1 0
9
C K
8
7
6
5
C K
4
3
2
1
C K
1 6
1 5
1 4
1 3
C K
1 2
1 1
1 0
9
x. C
K
←Ⅲ
←
图2.7 16个品种3次重复的间比排列，两行排3重复及Ex. CK的设置（Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ代表重复；1、2、3…代表品种；CK代表对照；Ex. CK代表额外对照）
• 小区的长宽比可为(3-10):1甚至 20:1，依试验地的形状、面积大小和小区多少大小而定。
• 考虑播种工具，播种机等
• 在边际效应值得重视的试验中，方形小区是有利的。
• 进行肥料试验，如采用狭长形小区，处理效应往往会扩及邻区，采用方形或近方形的小区就较好。
• 土壤差异表现的形式确实不知时，用方形小区较妥。因为虽不如用狭长小区那样获得较高的精确度，但亦不会产生最大的误差。
二、随机排列的试验设计
(一) 完全随机设计(completely random design) (二) 随机区组设计(randomized blocks design) (三) 拉丁方设计(latin square design) (四) 裂区设计(split-plot design)

田间试验与统计方法第一章绪论

ˆ 值，根据
ˆ y
68.27%
可计算出100个误差值。
95.45%
-3 -2 -1
0
1
2
3
正态分布
图随机误差的分布模式
四、随机误差的层次性仍以大豆品种蛋白质含量测定为例，取样误差，随机取样存在取样的随机误差 y
测定误差，测定过程中的随机因素导致存在随机误差 y
P4
简单效应(simple effect)：
P4
主要效应(main effect)，简称主效：
P4
P4
交互作用效应(interaction effect)，简称互作：
三、制订试验方案的要点 1. 目的明确
2. 确定供试因素及其水平
数目间距要适当预备试验简单
3. 对照 (check，符号CK) 4. 唯一差异原则 5. 正确处理试验因素及试验条件间的关系引种试验
教学目的要求
目的要求：掌握生物统计学的基本原理和方法，
能正确设计科学试验，正确处理试验结果，从中得出较为客观的结论，从而解决在生产与科研实践中诸多单纯依靠生物学知识所不能解决的问题。
教学的重点：
• 各项统计分析方法的理论依据和适用范围。
• 常用试验设计统计方法的实际应用。
教科书及参考书
• 《试验统计方法》
一、试验因素与水平
概念
试验方案 (treatment)：P3 因素或因子(factor)： P4 水平(level)： P4
按供试因子数的多少可以区分为：
(1)单因素试验(single-factor experiment) (2) 多因素试验(multiple-factor or factorial experiment) (3) 综合性试验(comprehensive experiment)

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田间试验与统计方法作业题（一）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：2χ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2χ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）。

2、试验方案中的各处理间应遵循（唯一差异原则）原则才能正确地进行处理效应的比较。

3、统计假设测验中是根据（小概率实际不可能）原理来确定无效假设能否成立。

4、A 、B 二因素试验结果分析中处理平方和可以分解为（A 因素的平方和）、（B 因素的平方和）和（A ×B 互作的平方和）3部分。

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s =（1)(2--=∑n x x s ），样本均数标准差s x =（5453.0107244.1===n ss x ）。

8、次数资料的χ2测验中，χ2=（∑-=k E E O 122)(χ），当自由度为（1），χ2c =（ ∑=--=k i ii i CE E O 122)21(χ）。

9、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。

11、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2∑-=)y y ˆ(U 占y 总平方和2∑-=)y ˆy (SS y）的比例。

三、简答（15分）1 简述试验设计的基本原则及作用。

田间试验的设计要遵循3个原则。

1）. 重复试验中同一处理种植多个小区或种植多次称为重复，种植的小区数目称为重复次数。

重复最主要的作用是估计试验误差，同时也能降低试验误差。

2）. 随机排列随机排列指试验方案所规定的每一个处理安排在试验地的哪一个小区上要排除主观因素的影响，采取随机的方式来确定。

随机排列的作用是使试验结果得到无偏的估计。

3）. 局部控制局部控制是分范围分地段地控制非处理因素，使非处理因素对各处理的影响趋向最大程度的一致。

局部控制的作用是减少试验误差。

2 简述试验误差来源及其控制。

田间试验的误差有以下几种来源： 1）．试验材料固有的差异 2）．试验过程中田间操作质量不一致所引起的差异 3）．进行试验的外界条件的差异试验误差的控制： 1）．选择同质、一致的试验材料 2）．改进农事操作和管理技术，使之标准化 3）．控制引起差异的外界主要因素 3 简述方差分析的基本假定。

方差分析的合理性和所得结果的可靠性是建立在以下三个基本假定之上的。

即：（1）对试验所考察性状有影响的各变异来源的效应（包括环境效应）应满足“可加性”；（2）试验误差应是随机的、彼此独立的，而且作正态分布，即满足“正态性”；（3）所有试验处理必须具有共同的误差方差，即满足误差的“同质性”。

四、计算（53分）1、有一大豆品种在A 、B 两地种植，A 地在8个点取样，测定蛋白质含量如下：41.5、42.0、41.9、41.6、41.8、41.7、41.8、41.3，B 地在6个点取样，测定蛋白质含量如下：40.5、41.0、40.8、40.7、39.9、40.4。

试测验两地点的蛋白质含量差异是否显著。

(t 0.05,12=2.179)（1）H 0：μ 1 = μ2（即该大豆品种在A 、B 两地种植，蛋白质含量无显著差异），对H A ：μ 1 ≠ μ2。

（2）α =0.05。

（3）测验计算(%)74.121=x 41.7 (%)03.132=x 40.55 36.088.3363.410.425.41)(2222221=-+++=∑-∑= n x x SS735.063.2434.400.415.40)(2222222=-+++=∑-∑= n x x SS故09125.057735.036.021212=++=++=v v SS SS s e1631.0)6181(09125.0)11(21221=+⨯=+=-n n s s e 05.71631.055.407.412121=-=-=-x x s x x t （4）推断：根据t 0.05,12=2.179，实得|t |＞t 0.05，故否定H 0，即该大豆品种在甲、乙两地种植，蛋白质含量显著差异。

2、有一大豆品种比较试验，k = 6，采取随机区组设计，n = 3，产量结果如下表，试作方差分析。

(F 0.05，5，10=3.33) 处理ⅠⅡⅢA 2.3 2.5 2.6B 1.9 1.8 1.7C 2.5 2.6 2.7D 2.8 2.9 2.8E 2.5 2.8 2.6 F1.6 1.7 1.6表9-19 大豆品比试验（随机区组）的结果区组品种ⅠⅡⅢ i Ti xA 2.3 2.5 2.6 7.4 2.47B 1.9 1.8 1.7 5.4 1.80C 2.5 2.6 2.7 7.8 2.6D 2.8 2.9 2.8 8.5 2.83E 2.5 2.8 2.6 7.9 2.63F 1.6 1.7 1.6 4.9 1.63 j T13.6 14.314.041.9（T ）2.33（x ）1.自由度和平方和的分解（1）自由度的分解总变异 171)63(1=-⨯=-=nk DF T区组 2131=-=-=n DF r 品种 5161=-=-=k DF t误差 )16()13()1)(1(-⨯-=--=k n DF e105217=--=--=t r T DF DF DF （2）平方和的分解矫正数 534.97639.4122=⨯==nk T C总∑=-=-∑∑=-=nkknT C x x x SS 12112756.3534.9729.101)(区组C kT x x k SS j nj r -∑=∑-=212)(041.0534.97645.585=-=品种C nTx xnSS ikit -=-=∑∑221)(609.3534.97343.303=-=误差=∑∑+--=211)(knijex x x x x SS 总t r T SS SS SS 品种区组--106.0609.3041.0756.3=--=2.方差分析表—F 测验表9-20 表9-19结果的方差分析变异来源 DF SS MS F05.0F区组间 2 0.401 0.20 20.0*4.10 品种间 5 3.609 0.72 72.0*3.33 误差 10 0.106 0.01 总变异 17 3.756F 测验结果表明，区组间和品种间的F 值都显著。

3.品种间比较新复极差测验（LSR ）ns SE e 2=0578.0301.0==SE 资料新复极差测验的最小显著极差 P 23 4 5 6 14,05.0SSR 3.15 3.30 3.37 3.43 3.46 14,05.0LSR 0.1820.191 0.195 0.198 0.2004.试验结论资料的新复极差测验品种产量)(i x5%差异显著性D 8.5 aE 7.9 b C 7.8 bc A 7.4 c B 5.4 dF 4.9 e结果表明：D 品种显著高于其他品种，E 品种显著高于A ，B ，F 品种，C ，A 品种显著高于B ，F 品种，B 品种显著高于F 品种。

3、7个大豆品种的生育日数与收获指数数据如下，试建立生育日数与收获指数的回归方程并测验其显著性（r 0.05,5=0.754）。

生育日数 108 109 112 115 121 121 123 收获指数50494743414340回归分析所必须的6个一级数据（即由观察值直接算得的数据）；7=n∑=∑=∑=313937258092y x x ∑=140892y ∑=36034xy由一级数据算得5个二级数据：714.2277)809(93725)(222=∑-=∑-=n x x SS x429.937)313(14089)(222=-=∑∑-=n y y SS y714.44571.115357.139731380936034=∑==∑=∑-=⨯-=∑∑-=ny y n xx n yx xy SP 因而有4.25)571.115611.0(714.44611.0714.227357.139-=⨯-=-==-==x b y a SS SP b x故回归方程为x y•611.04.25ˆ+-=955.0429.93714.227357.139-=⨯-=⋅=SS SS SP r yx因r r 05.0955.0>=，所以回归方程有意义，a 的意义为生育日数为0时，大豆收获指数为-25.4；b 为生育日数每增加1 天时，大豆收获指数增加0.611。

田间试验与统计方法作业（二）一、名词解释（5×2）1 离回归平方和2 总体 3次数资料 4. 否定区域 5. 连续性矫正1 离回归平方和：满足2)ˆ(∑-=yy Q 为最小的直线回归方程和实测的观察点并不重合，表明该回归方程仍然存在随机误差。

Q 就是误差的一种度量，称之为离回归平方和或剩余平方和。

2 总体：具有共同性质的个体所组成的集团，称为总体，总体也就是研究对象的全体。

3次数资料：凡是试验结果用某种类型出现的次数表示的，都叫做次数资料或计数资料。

4. 否定区域：x 的抽样分布落在（x ≤x σμ96.1-和x ≥)96.1x σμ+区间，则为否定假设的区域，简称否区域。

5. 连续性矫正：连续性矫正：2χ分布是连续性变数的分布，而次数资料属间断性变数资料。