田间统计实验
田间试验与统计分析教案
一、田间试验设计与实施1.1 田间试验的目的解释田间试验在植物育种和农业研究中的重要性。
强调实验设计对获取可靠和可重复结果的重要性。
1.2 试验设计的基本原则介绍完全随机设计、随机区组设计和拉丁方设计等试验设计方法。
解释对照组和处理组的概念，并说明如何设置。
1.3 试验实施步骤讲解试验地的选择与准备，包括土壤处理和施肥。
详细说明如何进行种子或幼苗的种植、管理与观测。
1.4 数据收集与记录强调数据准确性对结果影响的重要性。
教授如何系统地收集和记录田间数据，包括植株高度、产量等指标。
二、统计分析基础2.1 统计分析的作用阐述统计分析在田间试验中的应用，以解读实验数据。
讨论统计分析如何帮助科学家做出有效的结论和决策。
2.2 描述性统计介绍平均数、中位数、标准差等描述性统计量。
教授如何使用图表（如直方图、箱线图）来展示数据分布和离群情况。
2.3 推断性统计解释推断统计的基本概念，包括置信区间和假设检验。
展示如何应用t检验和方差分析（ANOVA）来比较处理间的差异。
2.4 回归分析与预测介绍线性回归分析的基本原理和应用。
展示如何利用回归模型进行数据拟合和预测。
三、田间试验与统计软件应用3.1 田间试验数据管理讲解如何使用Excel或专门的农业统计软件（如SAS、SPSS、R语言）来管理田间数据。
教授数据输入的注意事项，以及如何进行数据清洗和整理。
3.2 统计软件操作实例提供统计软件操作的实例教学，展示如何进行描述性统计分析。
通过案例演示如何进行ANOVA和回归分析，并解释输出结果。
教授如何解释统计软件输出的结果，并将其转化为可理解的信息。
3.4 数据可视化强调数据可视化在结果展示中的重要性。
教授如何使用图表和图形来清晰表达数据分析的结果。
四、案例研究：田间试验与统计分析应用4.1 案例一：作物产量试验分析提供一个具体的田间试验案例，分析不同施肥处理对作物产量的影响。
展示如何应用统计方法比较各处理间的产量差异。
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。
田间实验设计统计分析试验计划书
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田间统计实验_试验三 四 五
实验三单因素资料的方差分析进行5种除草剂药效试验，每处理设4个小区，每小区保持相同的稗草数，施药一周后调查稗草残存株数如下表，试做方差分析。
药剂种类重复1 重复2 重复3 重复4 总和平均丁草胺30 32 31 30 123 30.75扑草净35 35 38 35 143 35.75丁甲33 31 31 30 125 31.25丁二甲34 37 33 31 135 33.75杀草丹32 35 32 34 133 33.25除草醚31 32 32 35 130 32.5总和T 789 总平均：32.875解：由上表可知，扑草净与除草醚处理在5%水平上显著差异，与丁甲、丁草胺处理在1%水平上有极显著差异；扑草净与丁二甲、杀草丹在1%水平上无显著差异。
丁二甲与杀草丹、除草醚、丁甲在1%水平上无极显著差异；与丁草胺在1%水平上无极显著差异，但在5%水平上有显著差异。
杀草丹、除草醚、丁甲、丁草胺在5%水平上有显著差异。
实验四统计软件DPS简介及其应用1．多胺处理后，某昆虫体内激素的含量如下表，检验多胺处理前后体内激素含量差异是否显著？解：两处理方差齐性检验结果 F=2.1804 p=0.2349如两处理方差齐性,其均值差异显著性检验结果：t=2.1336 p=0.0455如两处理方差不等,其均值差异显著性检验结果：t=2.1336 p=0.0472两处理各个样本数据配对时,其均值差异显著性检验结果：t=4.1334 p=0.0020P<0.05 所以多胺处理前后体内激素含量差异显著2．研究甲、乙两药对某植病的防治效果，甲药防治70株，治愈53；乙药75，治愈62，问两药的防治是否有显著差异？解：处理Ⅰ53/70=0.757处理Ⅱ62/75=0.827T值=1.0400 p=0.30010 P<0.05 差异不显著3．进行除草剂药效和施药方法的预备试验，每种组合设一个小区，每小区保持相同的稗草数，施药一周后调查稗草残存株数如下表，试做差异性测验。
田间试验与统计分析
田间试验与统计分析1. 介绍田间试验是农业科学研究中常用的一种实验方法，它充分考虑到实际农田环境，通过在田间设置试验区域，对不同处理进行比较和观察，以获取与农业相关的各种数据。
为了合理地利用田间试验数据，进行统计分析是至关重要的。
在本文档中，我们将介绍田间试验的基本概念和设计原则，讨论统计分析在田间试验中的重要性，并介绍一些常用的统计分析方法。
2. 田间试验的基本概念和设计原则田间试验是农业科学研究中常用的一种实验方法，它是通过在实际农田环境中设置试验区域，对不同处理进行比较和观察，以获取与农业相关的各种数据。
田间试验的基本概念和设计原则如下：•随机化：试验区域的选择和处理的分配应该是完全随机的，以避免偏倚的结果。
随机化可以通过使用随机数字表或计算机程序来实现。
•重复性：每个处理应该在多个试验区域中重复进行，以提高实验结果的可靠性。
重复试验区域的数量应根据实际情况合理确定。
•均质性：试验区域应该在土壤类型、气候条件等方面尽可能保持均质，以减少干扰因素对实验结果的影响。
•对照处理：应该设置一个对照处理，以便与其他处理进行比较。
对照处理可以是无处理或者是一个已知的标准处理。
3. 统计分析在田间试验中的重要性统计分析在田间试验中起着至关重要的作用。
通过对试验数据进行统计分析，可以从大量的观测数据中提取有用的信息，得出科学有效的结论。
以下是统计分析在田间试验中的重要性：•检验假设：在田间试验中，我们通常有一些研究假设需要验证。
统计分析可以帮助我们根据观测数据，对这些假设进行检验，并判断其是否成立。
•比较处理：田间试验的目的之一是比较不同处理的效果。
通过统计分析，我们可以得出不同处理之间的差异是否显著，以及这些差异的大小。
•确定样本大小：统计分析可以帮助我们确定合适的样本大小，以保证实验结果的可靠性。
通过进行样本大小的估计，可以避免样本过小导致结果不可靠，也可以避免样本过大导致浪费资源。
•数据可视化：统计分析可以帮助我们将试验数据可视化，以便更好地理解和解释数据。
【精品】田间试验与统计实验报告
【精品】田间试验与统计实验报告今年来，我们在我们的果园进行了一次田间实验报告和统计实验，以明确某种水果的产量情况，评估水果产量的发展态势，并为今后的种植投入提供科学的指导。
该实验的果园里设置了10块小地块，每块大小相同，其中７块为统计实验区，３块为控制区，在１０块地都种植了同种水果，以水果数量作为本次实验评估标准。
实验进行过程中，我们每周对果园里７块统计实验区小地块进行检查，注重实验条件的均一性，确保实验室内外设备的稳定性，在实验结束后，对7个实验小块的数据进行统计，得出以下结论：针对每块小地块耕地，其可产水果量呈现从第1块到第7块依次递增的趋势，而比照组的3块小地块的水果量未达到相应的程度，可以认定所用投入存在某种效益。
另外，从本次实验成果来看，水果种植还受到大气湿度、温度、土壤湿度、月夜光照等自然条件影响，其对水果产量的影响也不容忽视。
此次实验，可以提高我们的农作物种植品质，有助于我们的农业的发展，并研究和分析农业生产，种植技术以及质量检测，以提高今后农作物的产量。
This year, we have carried out a field experiment report and statistical experiment in our orchard to determine the output of certain fruits, evaluate the development trend of fruit output, and provide scientific guidance for future planting inputs. There are 10 small plots in the orchard, all the same size, 7 of which are statistical test areas and 3 are control areas. The same fruits are planted in 10 plots, and the number of fruits is taken as the evaluation standard for this experiment.。
田间统计实习报告
为了更好地将所学理论知识与实践相结合，提升自身统计调查和分析能力，我在暑假期间参加了为期两周的田间统计实习。
此次实习地点位于我国某农业示范园区，主要任务是进行农作物产量统计、生长状况调查以及土壤肥力测试。
二、实习内容1. 农作物产量统计在实习的第一周，我主要负责对示范园区内不同品种的农作物进行产量统计。
具体操作包括：- 跟随技术人员学习如何使用测产工具，如测产尺、测产仪等；- 按照作物品种、种植面积、生长周期等因素，将园区内的农作物划分为多个调查单元；- 对每个调查单元进行实地测量，记录产量数据；- 利用统计软件对产量数据进行整理和分析，得出平均产量、方差等指标。
2. 生长状况调查在实习的第二周，我参与了农作物生长状况的调查工作。
主要内容包括：- 学习农作物生长发育规律，掌握不同生长阶段的特征；- 定期观察农作物生长情况，记录植株高度、叶片数量、病虫害发生情况等数据；- 分析数据，判断农作物生长状况，为后续施肥、灌溉等管理工作提供依据。
3. 土壤肥力测试在实习的最后阶段，我协助技术人员进行土壤肥力测试。
主要步骤如下：- 学习土壤样品采集、制备方法；- 按照规范操作，采集土壤样品；- 将样品送至实验室进行检测，分析土壤肥力指标，如pH值、有机质含量、氮、磷、钾等元素含量。
通过此次田间统计实习，我收获颇丰：1. 提升了统计调查和分析能力：在实习过程中，我学会了如何运用统计方法对田间数据进行收集、整理和分析，为农业生产管理提供科学依据。
2. 增强了实践操作能力：通过实地参与农作物产量统计、生长状况调查和土壤肥力测试，我掌握了相关技术操作方法，为今后从事农业相关工作奠定了基础。
3. 培养了团队合作精神：在实习过程中，我与团队成员相互协作，共同完成任务，锻炼了团队协作能力。
4. 加深了对农业的认识：通过实习，我更加深入地了解了农业生产的实际情况，认识到农业统计工作的重要性，增强了为农业服务的社会责任感。
总之，此次田间统计实习让我受益匪浅，为我今后的学习和工作打下了坚实基础。
田间试验设计与统计实验报告、实验五
贵州大学实验报告学院：农学院专业：植物保护班级：091下面是余秋雨经典励志语录，欢迎阅读。
不需要的朋友可以编辑删除！！关于年龄1.一个横贯终生的品德基本上都是在青年时代形成的，可惜在那个至关重要的时代，青年人受到的正面的鼓动永远是为成功而搏斗，而一般所谓的成功总是带有排他性、自私性的印记。
结果，脸颊上还没有皱纹的他们，却在品德上挖下了一个个看不见的黑洞。
2.我不赞成太多地歌颂青年，而坚持认为那是一个充满陷阱的年代。
陷阱一生都会遇到，但青年时代的陷阱最多、最大、最险。
3.历史上也有一些深刻的哲人，以歌颂青年来弘扬社会的生命力。
但这里显然横亘着一种二律背反：越是坚固的对象越需要鼓动青年去对付，但他们恰恰因为年轻，无法与真正的坚持相斡旋。
4.青年时代的正常状态是什么，我想一切还是从真诚的谦虚开始。
青年人应该懂得，在我们出生之前，这个世界已经精精彩彩、复复杂杂地存在过无数年，我们什么也不懂，能够站正脚下的一角建设一点什么，已是万幸。
5.中年是对青年的延伸，又是对青年的告别。
这种告别不仅仅是一系列观念的变异，而是一个终于自立的成熟者对于能够随心所欲处置各种问题的自信。
6.中年人的当家体验是最后一次精神断奶。
你突然感觉到终于摆脱了父母、兄长、老师的某种依赖，而这种依赖在青年时代总是依稀犹在的;对于领导和组织，似乎更贴近了，却又显示出自己的独立存在，你成了社会结构网络中不可缺少的一个点;因此你在热闹中品尝了有生以来真正的孤立无援，空前的脆弱和空前的强大集于一身。
7.中年人一旦有了当家体验，就会明白教科书式的人生教条十分可笑。
当家管着这么一个大摊子，每个角落每时每刻都在涌现着新问题，除了敏锐而又细致地体察实际情况，实事求是地解开每一个症结，简直没有高谈阔论、把玩概念的余地。
这时人生变得很空灵，除了隐隐然几条人生大原则，再也记不得更多的条令。
8.中年人的坚守，已从观点上升到人格，而人格难以言表，他们变得似乎已经没有顶在脑门上的观点。
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南京农业大学实验报告纸2010—2011 学年2 学期课程类型：必修课程生物统计与田间试验实验班级学号姓名成绩一、次数分布某罐头厂随机抽取100听桃汁罐头，并测量其单听的净重，经整理得到如下次数分布表，得到其次数分布直方图并计算其平均数，标准差和变异系数。
[数据来源：《试验设计与数据处理》，潘丽军，陈锦权主编，2008, 东南大学出版社，P54]data guangtou_zhong;input y@@;cards;347.5 341.6 342.6 337.7 343.0343.2 357.0 339.9 341.6 337.3350.1 338.9 341.5 340.3 339.6337.3 345.8 343.3 353.8 342.6342.8 340.0 330.0 336.9 337.9346.1 341.4 343.8 339.4 337.9338.4 331.7 340.2 343.4 350.8350.5 343.6 339.9 332.8 339.6338.9 338.7 347.1 343.9 336.5345.5 349.4 341.2 348.9 341.7338.6 341.0 339.5 336.0 346.3340.9 334.1 345.9 340.5 339.7342.4 340.3 341.8 343.9 347.7349.9 342.6 334.6 340.7 337.1339.5 337.8 347.8 349.4 345.1345.8 343.7 342.7 341.9 334.1340.7 346.9 334.8 349.8 344.0346.1 343.1 341.9 337.6 342.7340.9 334.5 344.4 343.3 337.8342.5 345.2 337.8 341.0 344.7;proc format;value guangtou_zhong 328.5-< 331.5=' 328.5~ 331.5' 331.5-< 334.5=' 331.5~ 334.5' 334.5-<337.5=' 334.5~337.5' 337.5-<340.5='337.5~340.5'340.5-<343.5='340.5~343.5' 343.5-<346.5='343.5~346.5'346.5-<349.5='346.5~349.5' 349.5-<352.5='349.5~352.5'352.5-<355.5='352.5~355.5' 355.5-<358.5='355.5~358.5';run;proc freq;table y;format y guangtou_zhong.;run;proc gchart ;vbar y/midpoints=330.0 to 357.0 by 3 space=0 outside=freq;run;proc means n mean max min range var std cv;run;FREQ 过程y 频数百分比累积频数累积百分比----------------------------------------------------------328.5~331.5 1 1.00 1 1.00331.5~334.5 4 4.00 5 5.00334.5~337.5 9 9.00 14 14.00337.5~340.5 24 24.00 38 38.00340.5~343.5 30 30.00 68 68.00343.5~346.5 17 17.00 85 85.00346.5~349.5 8 8.00 93 93.00349.5~352.5 5 5.00 98 98.00352.5~355.5 1 1.00 99 99.00355.5~358.5 1 1.00 100 100.00MEANS 过程分析变量：yN 均值最大值最小值极差方差标准差变异系数------------------------------------------------------------------------------------- 100 341.9450000 357.0000000 330.0000000 27.0000000 22.3326010 4.7257381 1.3820170 --------------------------------------------------------------------------------------【结果说明】从次数分布表和方柱形图中可以看出，半数多的桃汁罐头的单听的净重在337.5~346.5g之间，大部分罐头的单听净重在334.5~349.5g之间，但也有少数的单听净重轻到328.5~ 331.5g，重到355.5~358.5g 的。
桃汁罐头的单听净重平均在341.945g，极差达到27，方差达到22.3326010，两者的数值都比较大，所有平均数的代表性比较差，但是根据变异系数来看，其是衡量试验质量即试验误差控制得好坏的指标，此试验中变异系数为1.382017℅，小于5℅，说明试验质量还是比较高的。
二、统计假设测验两个小麦品种从播种到抽穗所需天数如下：第一个品种：101，100，99，99，98，100，98，99，99，99第二个品种：100，98，100，99，98，99，98，98，99，100[数据来源：《试验统计引论》，韩汉鹏主编，2006年，中国林业出版社， P19]【SAS程序】data wheat;do n=1 to 10;do trt=' 品种1','品种2';input y@@;output;end;end;cards;101 100100 9899 10099 9998 98100 9998 9899 9899 9999 100;proc ttest h0=0 alpha=0.05;class trt;var y;run;【SAS输出】The TTEST ProcedureStatisticsLower CL Upper CL Lower CL Upper CLVariable trt N Mean Mean Mean Std Dev Std Dev Std Dev Std Err y 品种1 10 98.543 99.2 99.857 0.6321 0.9189 1.6776 0.2906 y 品种2 10 98.274 98.9 99.526 0.6023 0.8756 1.5985 0.2769 y Diff (1-2) -0.543 0.3 1.1433 0.6782 0.8975 1.3273 0.4014T-TestsVariable Method Variances DF t Value Pr > |t| y Pooled Equal 18 0.75 0.4645 y Satterthwaite Unequal 18 0.75 0.4645Equality of VariancesVariable Method Num DF Den DF F Value Pr > F y Folded F 9 9 1.10 0.8879【结果说明】测验假设H 0：12μμ=（两个小麦品种从播种到抽穗所需天数无显著差异），H A ：12μμ≠（两个小麦品种从播种到抽穗所需天数有显著差异）。
由SAS 输出可见：先进行方差同质性检验，用F 测验得到p-value =0.8879（Pr > |F| =0.8879）,若取显著水平为05.0=α，有p-value>α,则选用近似t 测验来进行判断。
198.543y =，298.274y =（Mean=98.543，98.274）, 10.2906y s ≈，20.2769y s ≈，120.4014y y s -≈（Std Err=0.2906，0.2769，0.4014），0.75t =（t Value=0.75），p-value=0.4645（Pr > t =0.4645）。
若取显著水平0.01α=，则有p-value>α，所以接受H 0假设，即两个小麦品种从播种到抽穗所需天数无显著差异。
三、方差分析对A 、B 、C 、D 等4个小麦品种各抽取5个样本，统计其黑穗病率，结果如下表所示，试对表中数据作方差分析。
[数据来源：《试验设计与数据处理》，潘立军 陈锦权主编，2008，东南大学出版社，P75 ]【SAS 程序】data wheat;do n=1 to 4;do kind="A","B","C","D"; do pot=1 to 3; input y@@; output; end; end;end;cards;0.8 3.8 0.0 6.0 1.74.0 1.9 0.7 3.5 3.29.8 56.2 66.0 10.3 9.26.0 79.87.0 84.6 2.8;proc glm;class kind pot;model y=kind pot(kind);test h=kind e=pot(kind);means kind / duncan e=pot(kind);means kind / duncan e=pot(kind) alpha=0.01;random pot(kind)/test;run;proc sort;by kind pot n;run;proc nested;class kind pot;var y;run;quit;【SAS输出】Dependent Variable: ySum ofSource DF Squares Mean Square F Value Pr > FModel 11 6467.52550 587.95686 0.54 0.8285Error 8 8665.12000 1083.14000Corrected Total 19 15132.64550R-Square Coeff Var Root MSE y Mean0.427389 184.2211 32.91109 17.86500Source DF Type I SS Mean Square F Value Pr > Fkind 3 134.542167 44.847389 0.04 0.9879pot(kind) 8 6332.983333 791.622917 0.73 0.6660Source DF Type III SS Mean Square F Value Pr > Fkind 3 136.873846 45.624615 0.04 0.9876pot(kind) 8 6332.983333 791.622917 0.73 0.6660Tests of Hypotheses Using the Type III MS for pot(kind) as an Error Term Source DF Type III SS Mean Square F Value Pr > Fkind 3 136.8738462 45.6246154 0.06 0.9806The GLM ProcedureDuncan's Multiple Range Test for y Alpha 0.01 Error Degrees of Freedom 8 Error Mean Square 791.6229 Harmonic Mean of Cell Sizes 4.615385Number of Means 2 3 4 Critical Range 62.14 64.68 66.22Duncan Grouping Mean N kind A 23.07 3 D A 18.70 5 C A 17.42 6 B A 15.02 6 A【结果说明】测验假设H 0：1234μμμμ===（4个小麦品种患黑穗病率没有显著差异），H A ：1234μμμμ≠≠≠（4个小麦品种患黑穗病率差异显著）。