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田间试验与统计分析(第四版) 版权信息
- ISBN：9787030640673
- 条形码：9787030640673 ; 978-7-03-064067-3
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
田间试验与统计分析(第四版) 内容简介
本书包含田间试验的设计与实施、资料的整理与描述、常用概率分布、t检验和u检验、方差分析、正交设计、χ2检验、直线回归分析、直线相关分析、多元线性回归分析、复相关分析、偏相关分析、协方差分析、常用试验设计与统计分析的SAS程序、常用试验设计与统计分析的R脚本、课程实验、常用数理统计表等内容；内容广度、深度选择恰当，具有科学性、系统性、针对性、实用性，基本概念、基本原理、基本方法叙述正确，条理清晰、简明扼要、深入浅出，实例丰富、过程详细、步骤完整。
田间试验与统计分析(第四版) 目录
目录
**章 田间试验 1
**节 田间试验概述 1
一、田间试验的意义、任务与要求 1
二、田间试验常用术语 3
第二节 田间试验的误差及其控制 5
一、试验误差及其控制 5
二、试验地的土壤差异与试验地的选择 7
三、田间试验设计的基本原则 8
四、控制土壤差异的小区技术 9
第三节 田间试验方案 12
一、田间试验的种类 12
二、拟定试验方案的基本要求 13
三、拟定试验方案的方法 15
第四节 田间试验的设计方法 16
一、顺序排列设计 16
二、随机排列设计 21
第五节 田间试验的实施步骤 26
一、田间试验计划的制订 26
二、试验地准备与区划 28
三、种子准备 29
四、播种或移栽 29
五、栽培管理 30
六、田间观察记载和测定 31
七、收获、脱粒和室内考种 31
第六节 田间试验的抽样方法 32
一、典型抽样 33
二、顺序抽样 33
三、随机抽样 34
四、成片抽样 35
第二章 资料的整理与描述 37
**节 资料的整理 37
一、资料的分类 37
二、资料的检查与核对 38
三、资料整理的方法 38
四、常用统计表与统计图 41
第二节 资料的描述 45
一、资料的集中性描述——平均数 45
二、资料的离散性描述——变异数 49
第三章 常用概率分布 54
**节 事件与概率 54
一、事件 54
二、概率 55
三、小概率事件实际不可能性原理 57
第二节 概率分布 57
一、随机变量 57
二、离散型随机变量的概率分布 58
三、连续型随机变量的概率分布 58
第三节 二项分布 59
一、伯努利试验及其概率公式 59
二、二项分布的定义及性质 59
三、二项分布的概率计算及应用条件 60
四、二项分布的平均数与标准差 61
第四节 正态分布 62
一、正态分布的定义与特征 62
二、标准正态分布 63
三、正态分布的概率计算 63
第五节 样本平均数抽样分布与标准误 67
一、样本平均数抽样分布 68
二、标准误 70
第六节 t分布、χ2分布和F分布 70
一、t分布 70
二、χ2分布 72
三、F分布 72
第四章 假设检验 75
**节 假设检验的基本原理 75
一、假设检验的意义 75
二、假设检验的步骤 76
三、显著水平与两种类型的错误 77
四、两尾检验与一尾检验 79
五、假设检验的注意事项 80
第二节 单个样本平均数的假设检验 81
第三节 两个样本平均数的假设检验 82
一、非配对设计两个样本平均数的假设检验 82
二、配对设计两个样本平均数的假设检验 85
第四节 百分率资料的假设检验 86
一、单个样本百分率的假设检验 87
二、两个样本百分率的假设检验 87
三、百分率资料假设检验的连续性矫正 89
第五节 参数的区间估计 90
一、正态总体平均数μ的置信区间 90
二、二项总体百分率p的置信区间 91
第五章 方差分析的基本原理与步骤 93
**节 方差分析的基本步骤 93
一、数学模型与基本假定 94
二、平方和与自由度的分解 95
三、F检验 98
四、多重比较 100
*五、单一自由度的正交比较 107
第二节 单因素完全随机设计试验资料的方差分析 110
一、各处理重复数相等的单因素完全随机设计试验资料的方差分析 110
二、各处理重复数不等的单因素完全随机设计试验资料的方差分析 112
第三节 两因素完全随机设计试验资料的方差分析 114
一、两因素交叉分组完全随机设计试验资料的方差分析 114
二、两因素系统分组完全随机设计试验资料的方差分析 130
*第四节 方差分析模型分类与期望均方 134
一、处理效应分类 134
二、方差分析模型分类 134
三、期望均方 135
四、方差分量估计 137
第五节 数据转换 138
第六章 方差分析的实际应用 144
**节 单因素随机区组设计试验资料的方差分析 144
一、数学模型与期望均方 144
二、分析实例 145
第二节 两因素随机区组设计试验资料的方差分析 148
一、数学模型与期望均方 148
二、分析实例 149
第三节 单因素拉丁方设计试验资料的方差分析 154
一、数学模型与期望均方 154
二、分析实例 155
第四节 两因素裂区设计试验资料的方差分析 158
一、数学模型与期望均方 158
二、分析实例 160
第五节 多环境试验资料的方差分析 167
一、数学模型与期望均方 167
二、分析实例 168
*第七章 正交设计 174
**节 正交设计原理和方法 174
一、正交设计原理 174
二、正交表及其特性和类别 175
三、正交设计方法 177
第二节 正交设计试验资料的方差分析 179
一、单个观测值正交试验资料的方差分析 179
二、有重复观测值正交试验资料的方差分析 185
第三节 因素间有交互作用的正交设计与试验资料分析 190
第八章 x2检验 197
**节 统计数x2 197
一、统计数x2的意义 197
二、x2的连续性矫正 198
第二节 适合性检验 199
一、适合性检验的意义 199
二、适合性检验的方法 199
*三、资料分布类型的适合性检验 201
第三节 独立性检验 203
一、独立性检验的意义 203
二、独立性检验的方法 203
*第四节 方差同质性检验 207
第九章 直线回归与相关分析 212
**节 直线回归分析 213
一、直线回归方程的建立 213
二、直线回归的假设检验 216
*三、直线回归的区间估计 219
第二节 直线相关分析 221
一、决定系数和相关系数 221
二、相关系数的假设检验 222
三、直线回归分析与直线相关分析的关系 223
四、直线回归分析与相关分析的注意事项 224
*第三节 可直线化的曲线回归分析 224
一、曲线回归分析的意义 224
二、曲线函数的直线化 225
*第十章 多元线性回归与相关分析 230
**节 多元线性回归分析 230
一、多元线性回归方程的建立 230
二、多元线性回归的假设检验 235
三、剔除偏回归系数不显著的自变量 239
第二节 复相关分析 242
一、复相关系数的意义及计算 242
二、复相关系数的假设检验 244
第三节 偏相关分析 244
一、偏相关系数的意义及计算 244
二、偏相关系数的假设检验 246
第十一章 协方差分析 250
**节 协方差与协方差分析 250
一、协方差的意义 250
二、协方差分析的意义与功用 250
第二节 单因素完全随机设计试验资料的协方差分析 251
第三节 单因素随机区组设计试验资料的协方差分析 258
第四节 协方差分量的估计 263
主要参考文献 267
附录一 常用试验设计与统计分析的SAS程序 269
一、SAS系统简介 269
二、SAS for Windows的启动与退出 269
三、SAS程序结构、程序的输入、修改调试和运行 270
四、常用试验设计及统计分析的SAS程序 270
附录二 常用试验设计与统计分析的R脚本 290
一、R简介 290
二、R的安装、启动与退出 290
三、R程序包的安装与载入 291
四、常用田间试验设计与统计分析方法的R脚本 292
附录三课程实验 303
实验1试验设计 303
实验2试验资料的整理与描述 304
实验3平均数的假设检验 305
实验4百分率或次数资料的假设检验 306
实验5试验资料的方差分析 307
实验6直线回归与相关分析 309
附录四常用数理统计表 311
附表1 标准正态分布表 311
附表2 标准正态分布的两尾分位数μa值表 313
附表3 t值表（两尾） 313
附表4 F值表（右尾，方差分析用） 314
附表5 F值表（方差一致性检验用，两尾，a＝0.05） 318
附表6 q值表 319
附表7 SSR值表 320
附表8 x2值表（右尾） 322
附表9 r与R临界值表 323
附表10 常用正交表 324
**章 田间试验 1
**节 田间试验概述 1
一、田间试验的意义、任务与要求 1
二、田间试验常用术语 3
第二节 田间试验的误差及其控制 5
一、试验误差及其控制 5
二、试验地的土壤差异与试验地的选择 7
三、田间试验设计的基本原则 8
四、控制土壤差异的小区技术 9
第三节 田间试验方案 12
一、田间试验的种类 12
二、拟定试验方案的基本要求 13
三、拟定试验方案的方法 15
第四节 田间试验的设计方法 16
一、顺序排列设计 16
二、随机排列设计 21
第五节 田间试验的实施步骤 26
一、田间试验计划的制订 26
二、试验地准备与区划 28
三、种子准备 29
四、播种或移栽 29
五、栽培管理 30
六、田间观察记载和测定 31
七、收获、脱粒和室内考种 31
第六节 田间试验的抽样方法 32
一、典型抽样 33
二、顺序抽样 33
三、随机抽样 34
四、成片抽样 35
第二章 资料的整理与描述 37
**节 资料的整理 37
一、资料的分类 37
二、资料的检查与核对 38
三、资料整理的方法 38
四、常用统计表与统计图 41
第二节 资料的描述 45
一、资料的集中性描述——平均数 45
二、资料的离散性描述——变异数 49
第三章 常用概率分布 54
**节 事件与概率 54
一、事件 54
二、概率 55
三、小概率事件实际不可能性原理 57
第二节 概率分布 57
一、随机变量 57
二、离散型随机变量的概率分布 58
三、连续型随机变量的概率分布 58
第三节 二项分布 59
一、伯努利试验及其概率公式 59
二、二项分布的定义及性质 59
三、二项分布的概率计算及应用条件 60
四、二项分布的平均数与标准差 61
第四节 正态分布 62
一、正态分布的定义与特征 62
二、标准正态分布 63
三、正态分布的概率计算 63
第五节 样本平均数抽样分布与标准误 67
一、样本平均数抽样分布 68
二、标准误 70
第六节 t分布、χ2分布和F分布 70
一、t分布 70
二、χ2分布 72
三、F分布 72
第四章 假设检验 75
**节 假设检验的基本原理 75
一、假设检验的意义 75
二、假设检验的步骤 76
三、显著水平与两种类型的错误 77
四、两尾检验与一尾检验 79
五、假设检验的注意事项 80
第二节 单个样本平均数的假设检验 81
第三节 两个样本平均数的假设检验 82
一、非配对设计两个样本平均数的假设检验 82
二、配对设计两个样本平均数的假设检验 85
第四节 百分率资料的假设检验 86
一、单个样本百分率的假设检验 87
二、两个样本百分率的假设检验 87
三、百分率资料假设检验的连续性矫正 89
第五节 参数的区间估计 90
一、正态总体平均数μ的置信区间 90
二、二项总体百分率p的置信区间 91
第五章 方差分析的基本原理与步骤 93
**节 方差分析的基本步骤 93
一、数学模型与基本假定 94
二、平方和与自由度的分解 95
三、F检验 98
四、多重比较 100
*五、单一自由度的正交比较 107
第二节 单因素完全随机设计试验资料的方差分析 110
一、各处理重复数相等的单因素完全随机设计试验资料的方差分析 110
二、各处理重复数不等的单因素完全随机设计试验资料的方差分析 112
第三节 两因素完全随机设计试验资料的方差分析 114
一、两因素交叉分组完全随机设计试验资料的方差分析 114
二、两因素系统分组完全随机设计试验资料的方差分析 130
*第四节 方差分析模型分类与期望均方 134
一、处理效应分类 134
二、方差分析模型分类 134
三、期望均方 135
四、方差分量估计 137
第五节 数据转换 138
第六章 方差分析的实际应用 144
**节 单因素随机区组设计试验资料的方差分析 144
一、数学模型与期望均方 144
二、分析实例 145
第二节 两因素随机区组设计试验资料的方差分析 148
一、数学模型与期望均方 148
二、分析实例 149
第三节 单因素拉丁方设计试验资料的方差分析 154
一、数学模型与期望均方 154
二、分析实例 155
第四节 两因素裂区设计试验资料的方差分析 158
一、数学模型与期望均方 158
二、分析实例 160
第五节 多环境试验资料的方差分析 167
一、数学模型与期望均方 167
二、分析实例 168
*第七章 正交设计 174
**节 正交设计原理和方法 174
一、正交设计原理 174
二、正交表及其特性和类别 175
三、正交设计方法 177
第二节 正交设计试验资料的方差分析 179
一、单个观测值正交试验资料的方差分析 179
二、有重复观测值正交试验资料的方差分析 185
第三节 因素间有交互作用的正交设计与试验资料分析 190
第八章 x2检验 197
**节 统计数x2 197
一、统计数x2的意义 197
二、x2的连续性矫正 198
第二节 适合性检验 199
一、适合性检验的意义 199
二、适合性检验的方法 199
*三、资料分布类型的适合性检验 201
第三节 独立性检验 203
一、独立性检验的意义 203
二、独立性检验的方法 203
*第四节 方差同质性检验 207
第九章 直线回归与相关分析 212
**节 直线回归分析 213
一、直线回归方程的建立 213
二、直线回归的假设检验 216
*三、直线回归的区间估计 219
第二节 直线相关分析 221
一、决定系数和相关系数 221
二、相关系数的假设检验 222
三、直线回归分析与直线相关分析的关系 223
四、直线回归分析与相关分析的注意事项 224
*第三节 可直线化的曲线回归分析 224
一、曲线回归分析的意义 224
二、曲线函数的直线化 225
*第十章 多元线性回归与相关分析 230
**节 多元线性回归分析 230
一、多元线性回归方程的建立 230
二、多元线性回归的假设检验 235
三、剔除偏回归系数不显著的自变量 239
第二节 复相关分析 242
一、复相关系数的意义及计算 242
二、复相关系数的假设检验 244
第三节 偏相关分析 244
一、偏相关系数的意义及计算 244
二、偏相关系数的假设检验 246
第十一章 协方差分析 250
**节 协方差与协方差分析 250
一、协方差的意义 250
二、协方差分析的意义与功用 250
第二节 单因素完全随机设计试验资料的协方差分析 251
第三节 单因素随机区组设计试验资料的协方差分析 258
第四节 协方差分量的估计 263
主要参考文献 267
附录一 常用试验设计与统计分析的SAS程序 269
一、SAS系统简介 269
二、SAS for Windows的启动与退出 269
三、SAS程序结构、程序的输入、修改调试和运行 270
四、常用试验设计及统计分析的SAS程序 270
附录二 常用试验设计与统计分析的R脚本 290
一、R简介 290
二、R的安装、启动与退出 290
三、R程序包的安装与载入 291
四、常用田间试验设计与统计分析方法的R脚本 292
附录三课程实验 303
实验1试验设计 303
实验2试验资料的整理与描述 304
实验3平均数的假设检验 305
实验4百分率或次数资料的假设检验 306
实验5试验资料的方差分析 307
实验6直线回归与相关分析 309
附录四常用数理统计表 311
附表1 标准正态分布表 311
附表2 标准正态分布的两尾分位数μa值表 313
附表3 t值表（两尾） 313
附表4 F值表（右尾，方差分析用） 314
附表5 F值表（方差一致性检验用，两尾，a＝0.05） 318
附表6 q值表 319
附表7 SSR值表 320
附表8 x2值表（右尾） 322
附表9 r与R临界值表 323
附表10 常用正交表 324
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田间试验与统计分析(第四版) 节选
**章 田间试验 **节 田间试验概述 一、田间试验的意义、任务与要求 （一）田间试验的意义与特点 田间试验（field experiment）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。 作物生产是在田间进行的，田间是各种农作物的基本生活环境，作物的产量、品质及特性的表现，是田间各种自然环境条件综合作用的结果。选育新的高产优质品种、认识作物的生长发育规律、探索新的增产技术措施等，都须在田间条件下进行试验。新的农业科研成果、从外地引进的新品种和新技术是否增产等，也必须在田间条件下进行比较试验，以确定其推广应用价值。因此，在解决农业生产实际问题而进行的农业科学研究中，田间试验占有重要的地位。 由于农业科学试验的材料和内容具有的多样性及复杂性，除田间试验外，还要采用多种其他试验方式予以配合，如实验室试验、温室试验、人工气候箱（室）试验等。实验室或温室试验能较严格地控制在田间条件下难以控制的某些试验条件（如温度、光照、土壤水分等），简化试验条件和过程，有助于揭示作物生长发育规律；利用人工气候箱（室）进行试验，可对温度、湿度、日照和光强等同时调节，模拟某种自然气候条件，对于研究农业生产的理论问题具有重大意义。但这些试验研究结果能不能在大田生产中推广应用，都必须经过田间试验的检验。因此，田间试验是大面积推广农业科技成果的准备阶段，是农业科学试验的重要形式。 田间试验的环境条件就是或接近大面积生产时的有代表性的条件，其研究成果应用到实际生产中容易获得预期的效果，实现大面积推广。因此，田间试验获得的科技成果，可很快转化为现实生产力。 田间试验与环境条件、农业生产条件密切相关，概括起来具有以下几个主要特点。 （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作物生长发育规律、探索作物高产栽培技术或条件。不同作物有不同的遗传特性，同一作物的不同品种也有其自身的生长发育规律，对外界环境条件各有不同的反应，要求一定的适宜条件才能满足其正常生长发育的需要。田间试验是在自然条件下进行的试验，自然条件是多变的，要保证田间试验结果可靠，必须在不同环境条件下进行一系列的田间试验，才能确定作物品种及其相应栽培技术的适宜区域。 （2）田间试验具有严格的地区性和季节性。农业生产的*大特点之一是地区性很强。任何优良品种、栽培技术、病虫害防治措施等，都会因时间、地点和条件的不同而表现出不同的效果。在一个地区进行田间试验获得的研究成果，*适宜在当地推广应用；从外地引进的新品种、新技术都必须在当地进行田间试验，以确定其推广应用价值。由于作物生长发育受到气候条件的影响和限制，因此田间试验的季节性也很强。而且，田间试验的周期长，从试验开始到结束，常常需要历时作物的整个生长季节，有的一年只能进行一次，有的试验要继续进行若干年，才能获得可靠结果。 （3）田间试验普遍存在试验误差。由于田间试验受到试验因素以外各种内在的、外在的非试验因素的影响，特别是受到客观存在的土壤差异的影响，使田间试验结果常常包含不同来源的试验误差。因此，在进行田间试验的过程中，应采取各种措施尽量减少试验误差，采用相应的统计分析方法分析试验资料，以正确估计试验误差，得到可靠的结论。 （二）田间试验的任务与作用 田间试验的根本任务是在自然大田生产条件下，选育新的作物品种和改良农业生产技术，客观地评定优良品种及其适应区城，研究各项增产技术措施及其应用范围，使科研成果能够合理地应用和推广，尽快转化为生产力。 田间试验有下述两个主要作用。 （1）田间试验是联系农业科学与生产实践的桥梁。农业科学的成果和理论，必须通过田间试验才能被广泛地应用到农业生产实践中去；生产实践的经验也须通过田间试验才能上升为理论，以便更有效地指导农业生产。 （2）田间试验研究成果能推动农业生产和农业科学向前发展。通过田间试验探索农作物的生长发育规律及其与自然环境和栽培条件的关系，制订出合理、有效的技术措施，以实现农业的高产、高效、优质、生态和安全。田间试验还可以做出示范，推动大面积生产；同时推广、传授先进技术，培养农技人员，促进农业技术革命，提高农业科学水平。 （三）田间试验的要求 作物生长在自然环境的土壤中，其生长发育过程始终受到各种外界环境因素的综合影响。各地的自然环境条件不同，对作物的生长发育具有不同的影响，在不同环境条件下的试验结果也不尽相同。由于田间试验的环境条件难以精确控制，增加了进行试验的复杂性，试验结果一般都存在或大或小的试验误差。为了有效地做好试验，使试验结果能够在提高农业生产和农业科学水平上发挥应有的作用，对田间试验有以下基本要求。 （1）试验目的要明确。为了提高农业生产的水平和效益，推动农业科学发展，在深入生产实际调查和阅读大量农业科技文献的基础上，选择有科学性、创新性、针对性、现实性、预见性的研究课题进行研究，以解决当前生产中的实际问题，选育出新的作物品种，研究出新的农业生产技术或综合配套措施。对试验的预期结果要心中有数，试验前*好能对试验结果提出符合科学理论的假说。 （2）试验要有代表性和先进性。试验的代表性是指进行田间试验的条件要能够代表其研究结果将要推广应用地区的自然条件和生产水平，这决定了试验结果的可推广利用程度和研究成果的应用价值。否则由于农业生产的地区性，研究成果的推广应用可能受到限制。试验的先进性是指农业研究除了结合当前实际外，还要考虑到农业生产的发展前景，试验条件既 要代表目前生产水平，还要注意将来可能被广泛采用的条件，也要考虑到其他学科的发展对农业生产的影响，使试验结果既能满足当前需要，有推广应用价值，又有一定前瞻性，从而推动农业生产和农业科学发展。 （3）试验结果要正确可靠。田间试验的结果是用来指导大田生产的，其研究结果必须正确可靠，才能保证研究结果的推广应用会对农业生产产生应有效益。由于田间试验过程中各种条件的变化和差异，常常不可避免地产生或大或小的试验误差，试验误差影响研究结果的正确性和可靠性。这就要求在进行田间试验的过程中，必须严格控制试验条件，尽可能减少试验误差，要努力提高试验的准确性和精确性，使试验结果正确、可靠。 准确性（accuracy）也叫准确度，指在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。设某一试验指标或性状的真值为μ，观测值为x，若x与μ相差的绝对值|x－μ|小，则观测值x的准确性高；反之则低。精确性（precision）也叫精确度，指试验中同一试验指标或性状的重复观测值之间彼此接近的程度。若重复观测值彼此接近，即任意两个观测值xi、xj相差的绝对值|xi－xj|小，则观测值精确性高；反之则低。试验的准确性、精确性合称为试验的正确性。由于实际试验中的真值μ常常未知，所以准确性不易度量，但是利用统计方法可度量精确性。 要保证试验结果具有较高的准确性和精确性，必须保证试验条件的一致性，除了设置的试验处理的差异外，其他所有管理措施和条件要尽可能相同；要准确地执行各项试验技术，避免发生人为的错误；还必须做到观察记载标准要明确、一致，同一项目或性状的观察记载*好由相同人员完成。 （4）试验结果要具有重演性。试验结果的重演性是指在相同的条件下再次进行同一试验，应能获得与原试验相同的结果。只有试验结果符合客观规律、能够重演，才有推广应用的价值。试验结果的重演性取决于试验条件的代表性和试验的正确性。一般说来，只要试验条件的代表性好，试验结果正确，试验结果是能够重演的。田间试验结果的重演与实验室里精确控制试验条件的化学、物理试验结果可准确地重复不完全一样。田间试验中不仅作物本身具有变异性，在作物生长发育的过程中，更是受到各种环境条件变化的影响，在相同条件下再次进行同一试验可允许试验结果略有出入（如产量略高或略低一点），但试验结果表现出来的规律和变化趋势应一致。为了避免环境条件特殊变化影响试验结果的正确性，保证试验结果能够重演，可将试验在多种试验条件下重复进行多次，如品种区域试验常常在多个地点进行2～3年，以对各供试品种进行全面正确的评价。 二、田间试验常用术语 1．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称为试验指标（experimental index）。由于试验目的不同，选择的试验指标也不尽相同。田间试验中农作物的许多农艺性状、品质性状、生理生化指标，如产量、株高、穗长、穗数、每穗粒数、千粒重、饱满度、结实率、发芽率、蛋白质含量、纤维长度和强度、酶活性等都可以作为试验指标。 2．试验因素试验中人为能控制的、研究者拟研究的、影响试验指标的原因或条件称为试验因素（experimental factor）。例如，小麦高产栽培技术研究中，品种、密度、播种期、施氮量等都对产量有影响，均可作为试验因素予以研究。只研究一个因素对试验指标影响的试验称为单因素试验；同时研究两个或两个以上因素对试验指标影响的试验称为多因素试验。试验因素常用大写英文字母 A、B、C 表示。 3．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称为因素水平（factor level），简称水平。例如，比较5个小麦品种产量的高低，这5个小麦品种（质的不同状态）就是品种这个试验因素的5个水平；研究4种施氮量对水稻产量的影响，这4种施氮量（量的不同级别）就是施氮量这个试验因素的4个水平。因素水平一般用代表该因素的英文字母添加数字下标1、2 表示，如 A1、A2 ；B1、B2 等。 4．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试验处理（experimental treatment），简称处理。在单因素试验时，实施在试验单位上的具体项目就是试验因素的某一水平。例如，进行小麦品种比较试验，实施在试验单位上的具体项目就是种植某品种小麦。进行多因素试验时，实施在试验单位上的具体项目是各因素的某一水平组合。例如，进行3个小麦品种（A）和4种播种密度（B）的两因素试验，共有3×4＝12个水平组合，实施在试验单位上的具体项目就是某小麦品种与某播种密度的组合。又如，进行3个施氮量（A）、3个施磷量（B）和3个施钾量（C）的三因素试验，共有3×3×3＝27个水平组合，实施在试验单位上的具体项目就是某一施氮量、某一施磷量、某一施钾量的组合。 5．试验小区实施一个处理的一小块长方形土地称为试验小区（experimental plot），简称小区。 6．试验单位实施处理的材料单位称为试验单位（experimental unit），亦称试验单元。试验单位可以是田间试验的一个小区，盆栽试验的一个盆钵，微生物培养基配方试验的一个培养皿，也可以是一穴、一株、一穗、一个器官等。 7．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（population），其中的一个研究对象称为个体（individual）。个体是统计研究中*基本的单位，根据田间试验的研究目的，它可以是某品种水稻的一个小区产量、某品种小麦一个麦穗的小穗数、某品种玉米的一个百粒重等。也就是说，统计研究的个体就是对农作物的某一性状或试验指标通过观察、测量所获得的一个观测值。相应的总体是某品种水稻小区产量观测值的全体，某品种小麦麦穗小穗数观测值的全体，某品种玉米百粒重观测值的全体等。根据总体全部个体计算所得的总体特征数称为参数（parameter），总体参数通常用希腊字母表示，如总体平均数.、总体标准差.等。 8．有限总体与无限总体包含有限个个体的总体称为有限总体（finite population），其个体数目常记为 N。例如，某品种小麦麦穗的小穗数观测值总体虽然包含的个体数目很多，但仍为有限总体。包含无限多个个体的总体称为无限总体（infinite population）。例如，在统计学理论研究上服从正态分布的总体、服从t分布的总体，包含一切实数，属于无限总体。在实际研究中还有一类假设总体。例如，进行几个小麦品种比较试验获得
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