试验统计方法名词解释问答题目精选

试验因素：被变动并设有待比较的一组处理的因子。

试验因素的量的不同级别或质的不同状态称为水平。

单因素试验：指整个试验中只变更、比较一个试验因素的不同水平，其他作为试验条件的因素均严格控制一致的试验。

多因素试验：指在同一试验方案中包含两个或两个以上的试验因素，各个因素都分为不同水平，其他试验条件均应严格控制一直的试验。各因素不同水平的组合成为处理组合。处理组合数是各供试因素水平数的乘积。

试验指标：用于衡量试验效果的指示性状。

试验效应：试验因素对试验指标所起的增加或减少的作用。

简单效应：在同一因素内两种水平间试验指标的相差。

平均效应（主要效应、主效）：一个因素内各简单效应的平均数。

交互作用效应（互作）：两个因素简单效应间的水平差异。

对照：试验方案中应包括有对照水平或处理。

唯一差异原则：处理要比较的试验因素的水平变更外，其余都要保持一致。

小区：在田间实验中，安排一个处理的小块地段。

边际效应：指小区两边或两端的支柱，因占较大空间而表现的差异。

小区的方向必须是使长的一边与肥力变化最大的方向萍乡，使区组方向与肥力地图方向垂直。

对比法设计：特点：每一供试品质均直接排列于对照区旁边，使每一小区可与其邻旁的对照区直接比较，常用于少数品质的比较试验及示范试验。

间比法设计：在一条地上，排列的第一个小区和末尾的小区一定是对照区，每二对照区之间排列相同数目的处理小区，通常是4-9个，重复2-4次。  有点：精确度高，有利于设置与观察。  缺点：对照区占较多的实验田面积，重复不能多，一般2-4次。

完全随机设计：将各处理随机分配到各个实验单元中，每一处理的重复数科院相等或不相等。  有点：1.这种设计对实验单元的安排灵活机动，单因素或多因素皆可英语2.设计分析简便 缺点：实验的环境因素相当均匀，一般用于实验室培养及网、温室的盆钵实验。 原则：随机排列、重复。

随机区组设计：将试验地按肥力程度划分为等于重读次数的区组，一区组安排一重复，去组内各处理都能地随机排列。  优点：1.设计简单，容易掌握2.富于伸缩性，单因素、多因素以及中和性的实验都可应用3.能提供无偏的误差估计，并有效地减少单向的肥力差异，降低无哈4.对试验地的地形要求不严，必要时，不同区组亦可分散设置在不同地段上。  缺点：该种设计不允许处理数太多，一般不超过20个。因为处理多，区组必然增大，局部控制的效率降低，而且只能控制一个方向的土壤差异。   原则：重复、随机排列、局部控制 。

总体：具有共同性质的个体所组成的集团。

样本：从总体中抽取若干个个体的总称。

数量性状：具有连续变异的性状。它的度量有计数（不连续性或间断性变数）和量测（连续性变数）。

质量性状：能观察而不能量测的性状（统计次数法、给分法）。

自由度：指样本内而能自由变动的离均差个数。

正态分布：连续性变数的理论分布。

多重比较：一个实验中k个处理平均数间可能有k(k+1)/2个比较，这种比较是复式比较又称多重比较。

卡方：相互的多个正态离差平方值的总和。

自变数、因变数、因果关系：两个变数间的关系若具有原因和反应的性质，则称这两个变数间存在因果关系，并定义原因变数为自变数，结果变数为依变数。

相关分析：将计算回归方程为基础的统计方法成为回归分析，将计算相关系数为基础的统计分析方法称为相关分析。

空白试验：在整个试验地上种植单一品种的作物

生长竞争：相邻小区种植不同品种或施用不同肥料时，由于株高、分蘖力或生长期的不同，通常有一行或更多行受到影响

1.完全区组：重复与区组相等，每一区组或重复包含有全套处理。

2.不完全区组：一个重复安排在几个区组上，每个区组只安排部分处理。

3.主区：在裂区设计中，按主处理划分的小区。也称整区。

4.副区：裂区设计中，主区内按各副处理划分的小区。也称裂区。

5.观察值：每一个体的某一性状、特性的测定数值。

6.变数：观察值的集合。

7.变量：观察值中的每个成员。也称随机变数。

8.参数：由总体的全部观察值算得的总体特征数。

9.样本：从总体中抽出的若干个个体的集合。

10.统计数：测定样本中的各个个体而得的样本特征数。

11.随机样本：从总体中随机抽取的样本。

12.样本容量：样本所包含的个体数。

13.随机事件：某特定事件只是可能发生的几种事件中的一种。

14.互斥事件：两事件不可能同时发生。

15.对立事件：两事件不可能同时发生，但必发生其一。

16.统计概率：通过大量实验而估计的概率。

17.抽样分布：从总体中随机抽样得到样本，获得样本观察值后可以计算一些统计数，统计数的分布称为抽样分布。

18.假设测验：先作无效假设，再依据该假设概率大小来判断接受或否定该假设的过程。

19.显著水平：用来测验假设的概率标准。

20.一尾测验：备择假设只有一种可能性，统计假设只有一个否定区域，这类测验叫一尾测验。

21.假设测验的第一类错误：无效假设是正确的，测验结果否定了无效假设的错误。

22.u测验：用标准化的正态分布N（0，1）进行的测验。

23.t测验：用t分布进行的测验。

24.成对数据：若试验设计是将性质相同的两个供试单位配成一对，并设有多个配对，然后对每一配对的两个供试单位分别随即地给予不同处理，所得观察值为成对数据。

25.回归截距：回归直线在y轴上的截距。通常以a表示。

26.回归系数：x每增加一个单位数，平均地要增加或减少的单位数。通常以b表示。

27.（相关系数：表示x和y相关密切程度及其性质的统计数。）

28.相关系数：表示两变数相关密切程度的统计数在两个变数为直线相关时的称法。

29.回归分析：以计算回归方程为基础的统计分析方法。

30.相关分析：以计算相关系数为基础的统计分析方法。

31.具有一定原因的成为偏差或系统误差，影响了数据的准确性，准确性是指观测值与其理论真值将的符合程度；完全偶然的，找不出确切原因的，称为偶然性误差，影响了数据的精确性，精确性是指观测值间的符合程度。

32.田间试验的基本要求：1.试验目的要明确：在大量的阅读调查后，明确选题，制定合理的是试验方案。对试验的预期结果及其对农业的作用要心中有数。2.试验条件要有代表性：试验条件应能代表将来准备推广实验结果的地区的自然条件与农业条件。3.实验结果要可靠：在进行实验的全过程中，特别要注意田间实验的惟一差异原则。4.实验结果要能够重演：在相同条件下，再次进行实验或试验，应能获得与原试验相同的结果。

33.田间试验的误差来源：1.试验材料固有的差异2.试验时农事操作和管理技术的不一致所引起的差异3.进行试验时外界条件的差异

34.控制田间实验误差的途径：1.选择同质一致的试验材料2.改进操作和管理技术，使之标准化：除操作要仔细，一丝不苟，把各种操作尽可能做到完全一样外，一切管理操作、观察测量和数据收集都应以去租为单位进行，减少可能发生的差异 3.控制引起差异的外界主要因素，如土壤因素，通常采用以下三种措施：1.选择肥力均匀的试验地；2.试验中采用适当的小区技术；3.应用良好的试验设计和相应的统计分析。

35.田间试验设计的原则：1.重复：试验中同一处理种植的小区数称为重复次数。重复的作用是估计实验误差、降低实验误差，以提高实验的精确度、也能更准确地估计处理效应2.随机排列：指一个区组中每一处理都有同等的机会设置在任何一个实验小区上，避免任何主观成见，随机排列与重复相结合，就能提供无偏的实验误差估计值3.局部控制：局部控制就是将整个实验环境分成若干个相对最为一致的小环境，再在小环境内设置成套处理，即在田间分范围分地段地控制土壤差异等非处理因素，使之对各实验处理小区的影响达到最大程度的一致。因为在较小地段内，实验环境条件容易控制一致。这是降低误差的重要手段之一。

36.保护行的作用：1.保护实验材料不受外来因素如人、畜等的践踏和损害 2.防治靠近试验田四周的小区受到空旷地的特耳熟环境相信即边际效应，使处理间能有正确的比较。

37.算数平均数的两个特性;1.样本观察值与其平均数的差数（离均差）的总和等于0  2样本各观察值与其平均数的差数平方的总和，较各个观察值与任意其他数值的差数平方的总和为小，亦即离均差平方的总和最小。

38.多重比较的选择方法： 1.实验事先确定比较的标准，凡与对照相比较，或与预定要比较的对象比较，一般可选用最小显著差异法2.根据否定一个正确H0和接受一个不正确的H0的相对重要性来决定。对于实验结论事关重大或有严格要求的，宜用q测验；一般实验课采用SSR测验。

39.统计假设测验：首先对样本所属的总体剔除统计假设，然后计算样本在无效假设的总体中出现的概率，若概率大则接受该概率；若概率小则否定该假设，从而接受另一个相反的备择假设。  基本原理：小概率不可能事件原理和抽样分布原理

40.正态分布曲线的特性：

41.（1）是以为对称轴向左右两侧对称分布的曲线。（2）是以参数和的不同而表现为一系列曲线，是一个曲线簇而不是一条曲线。

42.（3）多数次数集中于附近，离越远，次数越少；在范围内次数相等，在以上次数极少。（4）在处有“拐点”。（5）曲线与横轴之间总面积为1。

43.t测验与测验的异同。

44.（1）相同之处：①都是根据抽样平均数进行的统计测验；②分布曲线都是以向左右两侧延伸；③当时，分布曲线与分布的正态曲线“合二为一”。

45.（2）不同之处：①两者标准差不同：；②适用条件不同，不同，分布是自由度；③概率密度函数不同；④正态曲线是一个曲线簇，分布曲线是一条与自由度相关的曲线。

46.假设测验的两类错误的概念与控制。

47.假设测验的第一类错误：无效假设正确，可是由于假设测验结果否定了无效假设。

48.假设测验的第二类错误：无效假设错误，备择假设正确，可是由于假设测验结果接受了无效假设。

49.控制途径：（1）采用一个较低的显著水平；同时适当增加样本容量，或适当减小总体方差，或两者兼之。

50.（2）若显著水平已定，则可通过改进试验技术和增加样本容量来降低犯第二类错误的概率。

51.一尾测验与两尾测验的异同

52.（1）相同之处：测验的方法相同。

53.（2）不同之处：①两尾测验考虑的概率为正态曲线左边一尾概率和右边一尾概率的总和，它有两个否定区域；一尾测验的统计假设只有一个否定区域，即正态曲线的左边一尾或右边一尾。

54.②一尾测验的临界正态离差小于两尾测验的正态离差，所以一尾测验容易否定假设。

55.对比法与间比法的异同。

56.（1）相同之处：①都是顺序排列的试验设计；②都设有对照区。

57.（2）不同之处：对比法设计的特点是每一供试品种均直接排列于对照区旁边，每一小区可与邻旁的对照区直接比较；间比法设计的特点是一条地上，排列的第一个小区和末尾的小区一定是对照区，每二对照区之间排列相同数目的处理小区。

58.方差分析的基本假定

59.（1）处理效应与环境效应等应具有“可加性”。

60.（2）试验误差是随机的、彼此的，具有平均数为零的正态分布，即“正态性”。

61.（3）所有试验处理必须具有共同的误差方差，即误差同质性。

62.假设测验的步骤与原理

63.（1）原理：小概率事件实际不可能发生。

.（2）步骤：①对样本所属的总体提出统计假设；②规定测验的显著水平；③在假定为正确的前提下，根据统计数的抽样分布计算离差值；④将规定的值和算得的离差值比较，作出接受或否定的推断。

65.直线回归分析与直线相关分析的异同

66.（1）相同之处：①都是分析两个变数X和Y之间的相关密切程度，并测定其显著性；

67.②两者含有交叉信息。

68.（2）不同之处：①回归分析一计算回归方程为基础，相关分析一计算相关系数为基础；

69.②当Y含有试验误差而X不含试验误差时用回归分析，当X合Y均含有试验误差时用相关分析。