田间试验与统计方法 第五章假设检验

第5章 假设检验思考与练习参考答案一、最佳选择题1. 样本均数比较作t 检验时，分别取以下检验水准，以（ E ）所取Ⅱ类错误最小。

A.0.01α=B. 0.05α=C. 0.10α=D. 0.20α=E. 0.30α=2. 在单组样本均数与一个已知的总体均数比较的假设检验中，结果t =3.24，t 0.05,v =2.086， t 0.01,v =2.845。

正确的结论是（ E ）。

A. 此样本均数与该已知总体均数不同B. 此样本均数与该已知总体均数差异很大C. 此样本均数所对应的总体均数与该已知总体均数差异很大D. 此样本均数所对应的总体均数与该已知总体均数相同E. 此样本均数所对应的总体均数与该已知总体均数不同3. 假设检验的步骤是（ A ）。

A. 建立假设，选择和计算统计量，确定P 值和判断结果B. 建立无效假设，建立备择假设，确定检验水准C. 确定单侧检验或双侧检验，选择t 检验或Z 检验，估计Ⅰ类错误和Ⅱ类错误D. 计算统计量，确定P 值，作出推断结论E. 以上都不对4. 作单组样本均数与一个已知的总体均数比较的t 检验时，正确的理解是（ C ）。

A. 统计量t 越大，说明两总体均数差别越大B. 统计量t 越大，说明两总体均数差别越小C. 统计量t 越大，越有理由认为两总体均数不相等D. P 值就是αE. P 值不是α，且总是比α小5. 下列（ E ）不是检验功效的影响因素的是：A. 总体标准差σB. 容许误差δC. 样本含量nD. Ⅰ类错误αE. Ⅱ类错误β二、思考题1．试述假设检验中α与P 的联系与区别。

答：α值是决策者事先确定的一个小的概率值。

P 值是在0H 成立的条件下，出现当前检验统计量以及更极端状况的概率。

P ≤α时，拒绝0H 假设。

2. 试述假设检验与置信区间的联系与区别。

答：区间估计与假设检验是由样本数据对总体参数作出统计学推断的两种主要方法。

置信区间用于说明量的大小，即推断总体参数的置信范围；而假设检验用于推断质的不同，即判断两总体参数是否不等。

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。

田间试验与统计分析复习第一章田间试验概述田间试验: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。

田间试验的特点:①田间试验研究的对象和材料是作物，以作物生长发育的反应作为试验指标研究其生长发育规律、探索其高产栽培技术或条件的效果。

②具有严格的地区性和季节性。

③普遍存在试验误差。

田间试验的要求: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。

⑤体现唯一差异原则。

准确性:又称准确度，是指某一试验指标或性状的观测值与该试验指标或性状观测值总体平均数接近的程度。

精准性:也称精确度，是指同一试验指标或性状的重复观测值彼此接近的程度。

试验指标:用来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测的项目。

试验因素:试验中人为控制的、影响试验指标的原因或条件。

因素水平:对试验因素所设定的质的不同状态或量的不同级别。

试验处理:事先设计好的实施在试验单位上的具体项目。

试验小区:实施一个试验处理的一小块长方形土地。

试验单位:实施试验处理的材料单位。

总体:根据研究目的确定的研究对象的全体。

个体:一个研究对象。

有限总体:包含有限个个体的总体。

无限总体:包含无限多个个体的总体。

样本:从总体中抽取的一部分个体组成的集合。

样本容量:样本所包含的个体数目。

试验误差:由于受到试验因素以外的各种内在的、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。

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。

随机误差:由多种偶然的、无法控制的因素所引起的误差。

田间试验误差的来源:①试验材料的差异。

②试验操作和田间管理技术的差异。

③外界环境条件的差异。

田间试验误差的控制途径:①选择同质一致的试验材料。

②采用标准化的操作管理技术。

③控制土壤差异对试验结果的影响。

（主要措施:①选择土壤质地和肥力均匀的试验地②采用适当的小区技术③应用正确的试验设计和相应的统计分析方法）田间试验设计基本原则:①重复（指将同一试验处理设置在两个或两个以上的试验单位上，作用是估计试验误差，降低试验误差，提高精准度）。

第四章1、什么是假设检验？假设检验的步骤是什么？假设检验有什么注意事项？答：假设检验是根据样本的统计数对样本所属的总体参数提出的假设是否被否定所进行的检验。

假设检验的步骤是1、提出假设；2、计算概率；3、统计推断；4、得出结论假设检验的注意事项有：注意两类错误：（1）要有合理的实验设计和准确的实验操作，避免系统误差，降低误差，提高实验的准确性和精确性。

（2）选用的假设检验方法要符合其应用条件。

（3）选用合理的统计假设。

（4）正确理解假设检验结论的统计意义。

（5）统计分析结论的而应用，还要与经济效益相结合起来综合考虑。

2、什么是一尾检验和两尾检验？各自在什么条件下应用？他们的无效假设与备选假设是怎样确定的？答：一尾假设：利用一尾概率进行假设检验称为一尾检验两尾检验：利用一尾概率进行假设检验称为一尾检验一般在不能通过已知条件或专业知识排除一种情况的话,是要做双尾检验的;但如果可以排除一种情况(例如已知统计量不会偏大),则可以做上单尾或下单尾检验,这样做可以提高检验的精度,因为知道了更多的信息。

值得提一句,方差分析都是做上单尾检验.3、什么是显著性水平？它与假设检验结果有什么关系？怎样选择显著性水平？答：显著水平用来推断无效假设否定与否的概率标准称为显著水平。

是指当原假设为正确时人们却把它拒绝了的概率或风险。

它是公认的小概率事件的概率值，必须在每一次统计检验之前确定，通常取α=0.05或α=0.01。

这表明，当作出接受原假设的决定时，其正确的可能性（概率）为95%或99%。

选你用哪种显著水平，应根据实验要求或者实验结论的重要性而定。

如果实验过程中难以控制的因素较多，实验误差较大，则显著水平可选取低一点，反之则选择高一点。

4、假设检验的两类错误是什么？如何降低犯这两类错误的概率？答：Ⅰ型错误（α错误）--把非真实差异当做真实差异；Ⅱ型错误（β错误）--把真实差异当做非真实差异；为了降低反两类错误的概率，一般选取适当的显著水平和增加实验的重复次数5、什么是参数的点估计和区间估计？答：点估计是利用样本数据对未知参数进行估计得到的是一个具体的数据；区间估计是通过样本数据估计未知参数在置信度下的最可能的存在区间得到的结果是一个区间6、已知普通的水稻单株产量服从正态分布，平均单株产量μ0=250gg ，标准差σ0=2.78gg 。

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。

第五章理论分布为了便于读者理解统计分析的基本原理，正确掌握和应用以后各章所介绍的统计分析方法，本章在介绍概率论中最基本的两个概念——事件、概率的基础上，重点介绍生物科学研究中常用的几种随机变量的概率分布——正态分布、二项分布、及样本平均数的抽样分布和t 分布。

第一节事件与概率一、事件（一）必然现象与随机现象在自然界与生产实践和科学试验中，人们会观察到各种各样的现象，把它们归纳起来，大体上分为两大类：一类是可预言其结果的，即在保持条件不变的情况下，重复进行试验，其结果总是确定的，必然发生（或必然不发生）。

这类现象称为必然现象（inevitable phenomena）或确定性现象（definite phenomena）。

另一类是事前不可预言其结果的，即在保持条件不变的情况下，重复进行试验，其结果未必相同。

这类在个别试验中其结果呈现偶然性、不确定性现象，称为随机现象（random phenomena ）或不确定性现象（indefinite phenomena）。

随机现象或不确定性现象，有如下特点：在一定的条件实现时，有多种可能的结果发生，事前人们不能预言将出现哪种结果；对一次或少数几次观察或试验而言，其结果呈现偶然性、不确定性；但在相同条件下进行大量重复试验时，其试验结果却呈现出某种固有的特定的规律性——频率的稳定性，通常称之为随机现象的统计规律性。

（二）随机试验与随机事件1、随机试验:通常我们把根据某一研究目的，在一定条件下对自然现象所进行的观察或试验统称为试验（trial）。

而一个试验如果满足下述三个特性，则称其为一个随机试验（random trial），简称试验：（1）试验可以在相同条件下多次重复进行；（2）每次试验的可能结果不止一个，并且事先知道会有哪些可能的结果；（3）每次试验总是恰好出现这些可能结果中的一个，但在一次试验之前却不能肯定这次试验会出现哪一个结果。

例如：在一定孵化条件下，孵化6枚种蛋，观察其出雏情况，它们都具有随机试验的三个特征，因此都是随机试验。