生物统计—名词解释
生物统计学名词解释
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: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）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：P(A)=P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。
积事件:指事件A和事件B同时发生而构成的新事件，称为事件A和事件B的积事件。
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。
生物统计名词解释
生物统计名词解释生物统计是一种应用数学于生物学研究的方法，通过收集，整理和分析生物学数据，来解释和揭示生物学现象和问题。
以下是一些常见的生物统计学名词和概念的解释：1. 总体（Population）：指研究对象的全体个体。
2. 样本（Sample）：指从总体中选出的部分个体。
3. 参数（Parameter）：指总体的某一特征的度量。
4. 统计量（Statistic）：指样本的某一特征的度量。
5. 随机变量（Random Variable）：指用数字来表示随机试验的结果的变量。
6. 数据（Data）：指研究中获得的实际观测结果或测量值。
7. 描述统计学（Descriptive Statistics）：指对数据进行总结、描述和分析的方法。
8. 推论统计学（Inferential Statistics）：指基于样本数据对总体进行推断和判断的方法。
9. 假设检验（Hypothesis Testing）：指对某一假设进行验证的统计推断方法。
10. 显著性水平（Significance Level）：指在假设检验中，拒绝零假设的标准。
11. P值（P-value）：指在假设检验中，观察到的数据或更极端情况下出现的概率。
12. 置信区间（Confidence Interval）：指对参数的估计范围。
13. 误差（Error）：指由于采样误差、测量误差等原因造成的数据与真实值之间的差异。
14. 偏差（Bias）：指由于研究设计或收集方法的不准确性引起的系统误差。
15. 方差（Variance）：指数据的分散程度，反映了各个观测值与平均值之间的差异。
16. 标准差（Standard Deviation）：指方差的平方根，用来描述数据的离散程度。
17. 正态分布（Normal Distribution）：指符合正态分布模式的概率分布，常用于表示随机变量的分布。
18. T检验（Student's t-test）：指用于比较两个样本均值是否有显著差异的假设检验方法。
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
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。
生物统计学-名词解释
第一章绪论与第二章概率论基础1总体：指研究对象的全体，它是由研究对象中的所有单元组成的。
总体中包含单元的数目称作总体容量（或大小）用N表示。
2个体：3样本：是指按照抽样规则所抽中的那部分单元所组成的集合。
4样本含量：样本所包含的单位数用 n表示，称为样本含量。
5随机样本：总体是唯一的、确定的，而样本是不确定的、可变的、随机的。
6参数：反映总体数量特征的综合指标称为总体参数。
常见的总体参数主要有：总体总和；总体均值；总体比率；总体比例等。
7统计量：反映样本数量特征的综合指标称之为统计量。
统计量是n元样本的一个实值函数，是一个随机变量，统计量的一个具体取值即为统计值。
主要样本统计量有：样本总和、样本均值、样本比率、样本比例等。
8准确性9精确性10必然现象11随机现象:带有随机性、偶然性的现象.12随机试验:如果每次试验的可能结果不止一个，且事先不能肯定会出现哪一个结果，这样的试验称为随机试验.13随机事件:在一次试验中可能发生也可能不发生的事件称为随机事件，简称事件.14概率的统计定义:验后概率,在相同条件下随机试验n次，某事件A出现m次（m<n）,则比值称为事件A发生频率。
15小概率原理16随机变量:在随机试验中所得到的取值具有随机性的量，称为随机变量。
17 离散型随机变量:所有取值可以逐个一一列举18连续型随机变量：全部可能取值不仅无穷多，而且还不能一一列举，而是充满一个区间. 19标准正态分布: μ=0，σ=0的正态分布20标准正态变量21双侧概率（两尾概率）：把随机变量X落在平均数μ加减不同倍数标准差σ区间之外的概率称为两尾概率，记做α。
22单侧概率（一尾概率）：随机变量X小于μ-kσ或者大于μ+kσ的概率，称为一尾概率，记做α/2.23贝努利试验：二项试验，满足下列条件：一次试验只有两个可能结果，即“成功”和“失败”，“成功”是指我们感兴趣的某种特征；试验是相互独立的，并可以重复进行n次，在n 次试验中，“成功”的次数对应一个离散型随机变量X。
生物统计名词解释
生物统计名词解释1、变量：是指某种特殊，它的表现在不同个体间或不同组间存在变异性。
2、观测值：是指对变量的表现进行观察或测量所获得的数值。
3、总体：又叫“统计总体”，是指一个统计问题研究对象的全体，它是具有某种（或某些）共同特征的元素的集合。
4、参数：是描述总体特征的数，如反映数据的集中趋势的总体平均数、反映数据的变异程度的总体方差等。
5、统计量：是描述样本特征的量，如样本平均数、样本方差、样本相关系数等。
6、准确性：是指观测值或估计值与真值的接近程度。
7、精确值：是对同一物体的重复观察值或估计值彼此之间的接近程度。
8、显著性水平：是指我们误判的概率的大小。
9、百分位数：将一组N个数的数据由小到大排序，如果小于某数值的数据个数为全体数据个数的X%，则称该数为第X百分位数。
10、区间估计：是以一定的置信度对参数真值的可能取值范围进行估计。
11、置信度：是我们接受某一实验值与真值接近的概率。
例如：我们接受假设H0的置信度是1-a。
12、置信区间：我们以一定的置信度接受实验值的范围。
例如：（X1,X2）就是一个置信区间。
13、假设：是指对总体的某些未知的或不完全知道的性质所提出的待考察的命题。
14、假设检验：是指根据样本资料对假设的成立与否进行判断。
15、双尾概率：如果假设检验的否定域分别位于检验统计量抽样分布的两个尾部。
16、单侧检验：由于在这个检验中，否定域在检验统计量抽样分布的一侧。
17、第一类错误：将正确的假设认为是错误的，我们将这种“以真为假”的错误成为弃真错误，习惯叫它第一类错误。
18、第二类错误：将错误的假设误认为是正确的，我们将这种“以假为真”的错误叫做纳伪错误，习惯叫它第二类错误。
19、方差分析：分析数据间的变异性的数学方法。
20、单向分类：是指资料是以一个标志来分类或分组的。
21、交叉分组：是指每一因子的每一水平都与所有其他因子的各个水平发生交叉组合，每一水平组合就是一个组。
22、嵌套分组：是指一个因子的不同水平分别与另一因子的不同水平发生组合。
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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.v
19.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）=C
n
k 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。
n
/
σ
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
S
u
x/)
(-x概率分布密度为…..的分布假设检验
30.假设检验（显着性检验）：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H
0；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着性水平进行检验，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着性所进行的检验，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.显着水平：用来确定否定或接受无效假设的概率标准叫显着水平，记做α
35.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P
74
38.单侧检验（单尾检验）：利用两尾概率进行的检验P
74
39.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0<p<1， X或它的的Zα。
是指满足条件p(X>Zα)=
α的
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值显着或极显着时，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着性，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P
177
60.直线相关分析：相关系数的显着性检验P
188
61.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r2
62.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 P
187
63.试验设计：指试验单位（畜、禽）的选取、重复数目的确定及试验单位的分
组
64.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
65.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
66.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
67.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
68.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
69.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
70.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
71.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。