田间试验与统计分析
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。
田间试验与统计分析第三版教学大纲
田间试验与统计分析第三版教学大纲一、课程简介《田间试验与统计分析》是农学、植物保护等相关专业本科生专业必修课程，也是研究生选修课程。
本课程通过理论讲授和实验操作结合，旨在培养学生从事农业科学研究所需要的实验设计、数据分析和结果解释等实际操作技能和方法。
二、教材1.主教材：《田间试验与统计分析》，第三版，张文锋，张大勇，苏纪光，高等教育出版社，2019年。
2.辅助教材：•《SPSS数据分析教程》，李可易，北京邮电大学出版社，2015年。
•《农学实验指导》，曹玉英，张大勇，李琼，中国农业大学出版社，2016年。
三、教学目标本课程旨在让学生掌握以下技能和知识：1.掌握田间试验的基本原理和方法，能够设计合理的田间试验；2.掌握常用的统计方法和分析工具，能够对实验数据进行处理和分析；3.能够熟练使用SPSS软件进行实验数据的分析和展示；4.能够编写实验报告，准确地阐述实验设计、数据分析及结果解释。
四、教学内容第一章课程介绍1.课程简介；2.教材介绍；3.教学目标和要求。
第二章实验设计原则1.实验设计原则；2.常见因素的选择和控制；3.实验的重复和随机化。
第三章田间试验设计1.田间试验设计的概念和分类；2.完全随机设计；3.区组随机设计；4.阻遏随机设计；5.块设计。
第四章数据的收集和处理1.数据的收集和录入；2.数据的预处理；3.数据质量的检查和剔除。
第五章数据的描述和分析1.描述性统计；2.参数检验方法；3.非参数检验方法。
第六章方差分析1.单因素方差分析；2.两因素方差分析；3.无重复测量的多因素方差分析。
第七章相关分析和回归分析1.相关分析；2.线性回归分析；3.非线性回归分析。
第八章实验报告1.实验报告的组成部分；2.内容要点；3.报告格式和样例的讲解。
五、实验教学安排1.每周两节课，每周一次实验操作；2.实验操作内容和教学进度同步安排；3.提供实验操作指导书和数据文件；4.建议组成3人小组进行实验操作。
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。
试验设计和统计分析 第三章 田间试验技术
九、设置保护行
指在试验地的周围设置保护行。小区与小区之间一般不设保护行，重复区之间一般也不设保护行。保护行的树种一般逸捧以不影响甙硷地树木生 长为壹。例如：杉木成發，用柳衫作保护行。
5. 进行区组及小区的区划；6. 试验材料的准备、编号；7. 根据设计图将各个处理对号安排到试验地里；8. 绘制田间栽植图，并且与设计图对照，查看是
否有错误，如果发现错误，要及时纠正;9.栽植保护行，并作地标。
试验布置中要注意以下几点：
1）设计一定要根据试验的要求和试验地的实际
进行选择；2） 试验材料一定要编号（处理号和区组号）， 并且要反复校对，不要出现错误；3） 对试验地的面积计算要根据小区的面积和重
十、设置地标
田间试验在野外较长时间，为了观察管理方便，
便于查找，设置地标是必要的。特别是造林试验，一般在试验范围的四周的每 个角埋上水泥桩。并要钉一个牌子，写明试验用地， 以示警示。
十一、田间试验的步骤
1. 拟定试验计划2. 确定试验因素、处理数、重复数、小区面 积，计算区组面积。3. 选择一个适宜的设计方案（设计方案在下 一章介绍）4. 选择试验用地
试验因素和处理（水平）数的确定1、试验因素的确定：试验因素是根据试验目的来提出的，那么根据试验目的来确定试验因素的类型及多少。同时也要考虑试验的条件、人力、财力、技术水平。
2、试验处理（水平）数的确定1） 处理数的多少依据试验的实际和别人的经验确定。2） 各处理间的效应要有明显的差异3） 各处理间的间距尽量相等
8、试验孑旨标(experiment indicator):指试验中用来判断试验处理效果的性状或标准。
【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.。
田间试验与统计分析复习名词解释及问答
复习思考题第一章绪论1．田间试验的两个主要特点是什么？2．田间试验的四点基本要求是什么？3．统计分析方法有哪些基本功用？4．田间试验从开始到获得试验结论一般要经过哪些过程？第Ⅰ部分田间试验部分第二章田间试验设计1．解释名词：因素，水平，处理2．制订试验方案时需考虑哪些要点？3．举例说明简单效应、平均效应和互作效应的概念和计算方法？4．田间试验主要有哪三方面的误差来源？如何控制？5．环境设计的三原则是什么？分别有什么作用？6．对比法、间比法、完全随机、随机区组、拉丁方、裂区、条区等7种环境设计方法分别应用了环境设计三原则（重复，随机和局部控制）中的哪些原则？这些设计方法各有什么特点？各适合于什么情况下使用？7．控制土壤差异的小区技术有哪些方面？第三章田间试验实施1．田间试验的布置与管理有哪些主要环节？2．常用的抽样方法有哪些？第Ⅱ部分统计分析部分第四章基本统计概念1．解释名词：总体，样本，观测值、变数、参数、统计数，抽样分布2．各举1-2个例子说明田间试验资料有哪些主要类型？3．举例说明如何计算一个样本的算术平均数、方差、标准差和变异系数？4．常见的统计分布有哪些？其中哪些是抽样分布？第五章统计假设测验1．解释名词：无效假设，备择假设，两尾测验，一尾测验，α错误，β错误肯定区间，否定区间，显著水平2．统计假设测验的基本原理和过程是什么？3．各举1个例子说明如何进行以下类型的假设测验：总体方差未知时单个样本平均数的t测验，总体方差未知时两个成组样本平均数的假设测验，两个成对样本平均数的假设测验，单个二项样本百分数的假设测验，两个二项样本百分数的假设测验，单个样本方差的假设测验，两个样本方差的假设测验，适合性测验，独立性测验第六章总体参数的区间估计1．解释名词：置信区间，置信度2．举例说明如何根据一个样本的平均数和方差估计总体的平均数和方差？第七章方差分析及其应用1．方差分析的基本过程有哪些？2．多重比较时如何进行字母标记？3．方差分析对数据有哪些基本假定？在不符合这些假定时通常进行数据转换的方法有哪些？4．各举1个例子说明如何进行以下试验资料的方差分析：单因素完全随机试验，单因素随机区组试验，二因素随机区组试验，裂区试验，多年多点试验，组内又分亚组的单向分组资料第八章直线回归和相关1．以一数据实例说明如何进行相关分析和回归分析？2．直线回归和相关在应用时需注意哪些要点？。
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。
田间试验与统计分析课后答案
田间试验与统计分析课后答案【篇一：田间试验与统计方法作业题参考答案】=txt>作业题（一）参考答案一、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：?2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?2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）。
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ss=（?(x?)n?12），样本均数标准差sx=x2s1.72440.5453。
n1012(?e?)iikk(o?e)222228、次数资料的?测验中，??=（），当自由度为（1），?c= ?）。
（?ci?11eei9、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。
211、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u??(?y?)占y总平方和ssy??(y??y)）的比例。
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田间试验与统计分析概论：1．生物统计的内容包括哪三个方面？①统计原理②统计方法③试验设计2．生物统计的作用是什么？①提供试验或调查的方法②提供整理或分析资料的方法3．通常把样本容量小于或等于30的样本称为小样本。
样本容量大于30的样本称为大样本。
4．生物统计：应用概率论和数据统计原理方法来确定生物界数量变化的学科。
根据研究目的确定的研究对象的全体称为总体。
总体的一部分称为样本。
由总体计算的特征数称为参数。
是真值，不受抽样变动的影响。
由样本计算的特征数称为统计量，是参数的估计值，受抽样变动的影响。
准确性：也叫准确度，指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。
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。
随机误差也叫抽样误差，这是由于许多无法控制的内在和外在的偶然因素所造成。
系统误差也叫片面误差，这是由于试验的初始条件相差较大，其条件未控制相同，测量的仪器不准，操作错误等所引起。
(影响准确性)第一章1．田间试验：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试验。
试验指标：在试验中具体测定的性状或观测项目称为试验指标。
试验因素：指试验中人为控制的、影响试验指标的原因。
因素水平：对试验因素所设定的量的不同级别或质的不同状态称为因素水平。
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。
试验小区：安排一个试验处理的小块地段称为试验小区。
试验单位：指施加试验处理的材料单位，也称为试验单元。
2．田间试验的特点？要求？特点：①田间试验研究的对象和材料是农作物，以农作物生长发育的反应作为试验指标研究其生长发育规律、各项栽培技术或条件的效果。
②田间试验具有严格的地区性和季节性。
田间试验普遍存在试验误差。
要求：①试验目的要明确②试验要有代表性和先进性③试验结果要正确可靠④试验结果要具有重演性3．土壤差异的表现形式：梯度变化斑块状变化4．田间试验对照的设置形式：空白对照互为对照标准对照试验对照自身对照肥底对照5．田间试验设计？常用的田间试验设计方法有哪几种？田间试验设计：按照试验的目的要求和试验地的具体情况，将各试验小区在试验地上作最合理的设置和排列，称为田间试验设计。
常用方法：顺序排列设计随机排列设计6．田间试验设计的三条基本原则及其它们之间的关系。
①重复—②随机排列—（无偏估计试验误差）③局部控制—（降低试验误差）7．掌握裂区设计图（26页10图）ＩПШA1 A3 A2 A3 A2 A1 A2 A1第二章1．田间试验资料按性质分：数量性状资料质量性状资料2．检查与校核目的是确保原始资料的完整性与正确性3．计量资料的整理的基本步骤：求全距—确定组数和组距—确定组限—求组中值—归组、划线计数、作次数分布表4．常用统计图有：直方图、多边形图、条形图、折线图、圆图5．平均数是统计学中最常用的统计数常用的有：算术平均数、中位数、众数、几何平均数、调和平均数6．算术平均数：指资料中各个观测值的总和除以观测值的个数所得的商，称为算术平均数。
特性：离均差之和为零离均差平方和最小7．度量资料变异程度的指标有：极差、标准差、方差、变异系数8熟练掌握平均数、中位数、标准差以及变异系数的计算。
如9，8,7,10,12,10,11,14,8，9的计算。
平均数=（9+8+7+10+12+10+11+14+8+9）/10=9.8中位数：依小到大的顺序排列得：7,8,8,9,910,10,11,12,14 由于n=10为偶数所以中位数=（x5+x6）/2=（9+10）/2=9.5标准差：2.098变异系数：CV=s/x×100%=2.098/9.8×100%=21.41%第三章1．事件的概率具有哪些基本性质？①对于任何事件A，有0≤P（A）≤1②必然事件的概率为1，即P(Ω)=1③不可能事件的概率为0，即P(φ)=02．正态分布：标准正态分布：平均数µ=0、σ²=1的正态分布称为标准正态分布。
3．随机变量x在平均数µ左右一倍、二倍、三倍、1.96倍、2.58倍标准范围内取值的概率各是：0.6826/、0.9545、0.9973、0.95、0.99。
4．双侧概率：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双侧概率。
单侧概率：用双侧概率可以求得随机变量x小于µ-kσ或大于µ+kσ的概率，称为单侧概率。
掌握这两种概率的图上表示。
第四章1.显著性检验的目的与对象分别是：目的在于判明，表面差异主要是由真实差异造成的，还是由抽样误差造成的，从而得到可靠的结论。
对象：（x1-x2）2．小概率事件实际不可能性原理：若随机事件的概率很小，如小于0.05,0.01,0.001，称为小概率事件。
小概率事件虽然不是不可能事件，但在一次试验中出现的可能性很小，不出现的可能性很大，以致实际上可以看成是实际不可能发生的。
小概率事件在一次试验中看成是实际不可能发生的事件称为小概率事件实际不可能性原理。
小概率事件实际不可能性原理的应用：①当t<t0.05(df),p>0.05时，差异不显著，不能否定H0.②当t0.05(df),≤t<t0.01(df),即0.01<p≤0.05时，差异显著，应否定H0：µ=µ0，接受HA: µ≠µ0③当t≥t0.01(df),即p≤0.01时，差异极显著，应否定H0：µ=µ0，接受HA: µ≠µ04.计算：掌握样本均数与总体均数的差异显著性检验（t检验），正太总体平均数µ的置信区间，了解两样均数的差异显著性检验。
5. 38.7、39.0、38.9、39.6、39.1、39.8、38.5、39.7、39.2、38.4，总体平均数为39.5，试检验该样本是否存在显著差异。
该题为原总体σ²未知，且为小样本，采用t检验法①提出假设：H0: µ=µ0=39.5，HA：µ≠39.5②计算t值：t=(x-µ0)/Sx df=n-1 x=( 38.7+9.0+…+38.4)/10=39.09 µ0=39.5S=0.4370 Sx=0.1382 ∴t=(x-µ0)/Sx=|39.09-39.5|/0.1382=2.967③统计推断由df=n-1=10-1=9查临界t值，得t0.05(9)=2.262，t0.01(9)=3.250，计算所得的t=2.967在t0.05(9)=2.262，t0.01(9)=3.250之间。
即0.01<p≤0.05，差异显著。
5．计算下列资料总体平均数的95%，99%置信区间：119/22/104/32/53/31/118/57/30/101/50/48/68/70.平均数x=64.5 s=33.53 ∴标准误Sx=8.961∴95%的置信区间为：x- t0.05（13）×Sx≤µ≤x- t0.05（13）×Sx 查表3得t0.05（13）=2.160即64.5-2.160×8.961≤µ≤64.5+2.160×8.961 ∴45.14≤µ≤83.8699%的置信区间为：x- t0.01（13）×Sx≤µ≤x- t0.01（13）×Sx 查表3得t0.01（13）=3.012即64.5-3.012×8.961≤µ≤64.5+3.012×8.961 ∴37.51≤µ≤91.49第五章1．方差分析：是一种在若干能相互比较的资料组中，把产生变异的原因加以区分开来的方法与技术。
多重比较：对差异显著的的处理平均数进行多个平均数两两间的相互比较称为多重比较。
2．单因素试验资料方差分析的数学模型：Xij=µ+αi+εij 在这个模型中Xij表示为试验全部观测值总体平均数µ、处理效应αi、试验误差εij之和。
3．统计资料在处理间差异（极）显著情况下需进行多重比较。
多重比较有：最小显著差数法（LSDα）、最小显著极差法（LSR）包括：q法、新复极差法（SSR 法）它们三者的关系为：LSD法≤SSR法≤q法。
当秩次距k=2时，取等号。
4．掌握模式表、方差分析表、平均数相互比较表以及LSD值计算表的计算。
（作业题）第六章1．Χ²检验分：适合性检验与独立性检验。
在df=1时常进行Χ²的连续性矫正。
当实际观察次数与理论次数经Χ²检验差异显著或极显著时，需进行Χ²检验的再分割。
2．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假说的假设检验称为适合性检验。
独立性检验：根据次数资料判断两类因子相互独立或彼此相关的假设检验就是独立性检验。
3．独立性检验的类型：2×2，2×c，r×c。
4．掌握适合性检验的计算，独立性检验中的2×2列联表检验方法的计算（155页7/8题）第七章1．相关分析：用数学式表达生物现象中非确定的关系之间联系的性质和程度，此过程称为相关分析。
回归分析：用回归方程来揭示生物现象中相关变量之间联系的形式。
回归截距：回归系数：相关系数：2．相关系数的取值范围：[-1、1]，决定系数的取值范围：[0、1]。
3．相关系数与回归系数的数学关系式：4．掌握回归方程建立的六个步骤以及相关系数的计算。
①作散点图②计算回归系数b，回归截距a，建立直线回归方程③写出直线回归方程④进行误差估计⑤直线回归的显著性检验⑥绘制回归直线图相关分析：5.173页第6题。