農(nóng)業(yè)試驗統(tǒng)計與田間設(shè)計

1、第一節(jié) 科學(xué)研究與科學(xué)試驗,一、農(nóng)業(yè)和生物學(xué)領(lǐng)域的科學(xué)研究,二、科學(xué)研究的基本過程和方法,(一) 科學(xué)研究的基本過程,(1)根據(jù)本人的觀察(了解)或前人的觀察(通過文獻)對所研究的命題形成一種認識或假說； (2)根據(jù)假說所涉及的內(nèi)容安排相斥性的試驗或抽樣調(diào)查； (3)根據(jù)試驗或調(diào)查所獲的資料進行推理，肯定或否定或修改假說，從而形成結(jié)論，或開始新一輪的試驗以驗證修改完善后的假說，如此循環(huán)發(fā)展，使所獲得的認識

2、或理論逐步發(fā)展、深化。,(二) 科學(xué)研究的基本方法,選題2. 文獻3. 假說 4. 假說的檢驗 5. 試驗的規(guī)劃與設(shè)計,第二節(jié) 試驗方案,一、試驗因素與水平二、試驗指標與效應(yīng)三、制訂試驗方案的要點,一、試驗因素與水平,試驗方案是根據(jù)試驗?zāi)康暮鸵笏鶖M進行比較的一組試驗處理(treatment)的總稱。 被變動并設(shè)有待比較的一組處理的因子稱為試驗因素，簡稱因素或因子(factor)，試驗因素的量

3、的不同級別或質(zhì)的不同狀態(tài)稱為水平(level)。,試驗方案按其供試因子數(shù)的多少可以區(qū)分為以下3類：,單因素試驗(single-factor experiment) 單因素試驗是指整個試驗中只變更、比較一個試驗因素的不同水平，其他作為試驗條件的因素均嚴格控制一致的試驗。 (2) 多因素試驗(multiple-factor or factorial experiment) 多因素試驗是指在同一試驗方案中包含2個或2個以上的試驗因素，各

4、個因素都分為不同水平，其他試驗條件均應(yīng)嚴格控制一致的試驗。 (3) 綜合性試驗(comprehensive experiment) 綜合性試驗中各因素的各水平不構(gòu)成平衡的處理組合，而是將若干因素的某些水平結(jié)合在一起形成少數(shù)幾個處理組合。,二、試驗指標與效應(yīng),用于衡量試驗效果的指示性狀稱試驗指標。 試驗因素對試驗指標所起的增加或減少的作用稱為試驗效應(yīng)(experimental effect)。 在同一因素內(nèi)

5、兩種水平間試驗指標的相差屬簡單效應(yīng)(simple effect)。 一個因素內(nèi)各簡單效應(yīng)的平均數(shù)稱平均效應(yīng)，亦稱主要效應(yīng)(main effect)，簡稱主效。 兩個因素簡單效應(yīng)間的平均差異稱為交互作用效應(yīng)(interaction effect)，簡稱互作。,三、制訂試驗方案的要點,1. 擬訂試驗方案前應(yīng)通過回顧以往研究的進展、調(diào)查交流、文獻探索等。 2. 根據(jù)試驗?zāi)康拇_定供試因素及其水平

6、。 3. 試驗方案中應(yīng)包括有對照水平或處理，簡稱對照(check，符號CK)。,4. 試驗方案中應(yīng)注意比較間的唯一差異原則，以便正確地解析出試驗因素的效應(yīng)。 5. 擬訂試驗方案時必須正確處理試驗因素及試驗條件間的關(guān)系。 6. 多因素試驗提供了比單因素試驗更多的效應(yīng)估計，具有單因素試驗無可比擬的優(yōu)越性。,第三節(jié) 試驗誤差及其控制,一、試驗數(shù)據(jù)的誤差和精確性二、試驗誤差的來源三、隨機誤差的規(guī)

7、律性四、隨機誤差的層次性五、試驗誤差的控制,一、試驗數(shù)據(jù)的誤差和精確性,將每次所取樣品測定的結(jié)果稱為一個觀察值，以y表示。理論值或真值，以 表示，則 ，即觀察值=真值+誤差，每一觀察值都有一誤差 ，可正，可負， 。,,,,,觀察值間存在的變異可歸結(jié)為兩種情況: 一種是完全偶然性的，找不出確切原因的，稱為偶然性誤差(spontaneous

8、 error)或隨機誤差(random error)； 另一種是有一定原因的稱為偏差(bias)或系統(tǒng)誤差(systematic error)。 系統(tǒng)誤差影響了數(shù)據(jù)的準確性，準確性是指觀測值與其理論真值間的符合程度； 而偶然誤差影響了數(shù)據(jù)的精確性，精確性是指觀測值間的符合程度。,,二、試驗誤差的來源,一般講，隨機誤差是偶然性的。整個試驗過程中涉及的隨機波動因素愈多，試驗的環(huán)節(jié)愈多，時間愈長，

9、隨機誤差發(fā)生的可能性及波動程度便愈大。 理論上，系統(tǒng)誤差是可以通過試驗條件及試驗過程的仔細操作而控制的。實際上一些主要的系統(tǒng)性偏差較易控制，而有些細微偏差則較難控制。,三、隨機誤差的規(guī)律性,,以大豆品種蛋白質(zhì)含量的測定為例，若從一批種子中抽取100份樣品，分別進行蛋白質(zhì)含量的測定，若無系統(tǒng)偏差的干擾，則所獲100個數(shù)據(jù)，將其平均數(shù)當作理論真值 ，根據(jù),,,可計算出100個誤差值。這100個誤差值有“＋”有“－”，平

10、均起來正負相抵消等于0。若將其畫成坐標圖，接近于一個對稱的鐘形圖(圖1.3），在靠近0的＋、－范圍內(nèi)出現(xiàn)的誤差次數(shù)多，越遠離0出現(xiàn)的次數(shù)越少。,四、隨機誤差的層次性,仍以大豆品種蛋白質(zhì)含量測定為例，可以看到大豆蛋白質(zhì)測定中抽取樣品時，因為取樣過程的隨機性存在取樣的隨機誤差，對于同一份樣品，由于測定過程中的隨機因素導(dǎo)致存在隨機誤差，兩者雖都是隨機誤差，但發(fā)生的時段或?qū)哟尾灰粯?，因此，隨機誤差具有層次性。這里前一階段的是取樣誤差，后一階段的

11、是測定過程誤差。此時，觀測值可表示為：,,五、試驗誤差的控制,根據(jù)以上關(guān)于試驗誤差來源的分析，研究工作者為保證試驗結(jié)果的正確性，必須針對各種可能的系統(tǒng)偏差原因預(yù)防多種多樣的系統(tǒng)誤差；同時針對不同階段、不同層次偶然性因素造成的隨機誤差分別盡量控制這種不同階段、不同層次上發(fā)生的隨機誤差，使之盡量縮小。,第四節(jié) 試驗統(tǒng)計學(xué)的發(fā)展和本課程的主要內(nèi)容,一、試驗統(tǒng)計學(xué)的發(fā)展二、本課程的主要內(nèi)容,17世紀Pascal 和Fermat的概率論；1

12、8世紀De Moivre、Laplace和Gauss的正態(tài)分布理論；19世紀達爾文應(yīng)用統(tǒng)計方法研究生物界的連續(xù)性變異；孟德爾應(yīng)用統(tǒng)計方法發(fā)現(xiàn)顯性、分離、獨立分配等遺傳 定律；Karl Pearson用統(tǒng)計方法研究進化問題，并創(chuàng)建了 Biometrika雜志；Galton研究了親子身高的回歸問題；20世紀以來Gosset用實驗方法發(fā)現(xiàn)了t分布；,一、試驗統(tǒng)計學(xué)的發(fā)展,Fisher提出了方差分析，建立了試驗設(shè)計的三大原

13、理，并提出了隨機區(qū)組、拉丁方等試驗設(shè)計，還將統(tǒng)計方法用之于研究數(shù)量性狀的基因效應(yīng)；Yates、Yule等發(fā)展了一系列的試驗設(shè)計包括后來的混雜設(shè)計和不完全區(qū)組設(shè)計等；英國Rothamsted試驗場在生物統(tǒng)計和田間試驗設(shè)計方面卓有貢獻；Neyman和E.S. Pearson建立了統(tǒng)計推斷的理論；,Snedecor建立了統(tǒng)計實驗室并出版了“Statistical Methods Applied to Experiment in A

14、griculture and Biology”；Wald建立序貫分析和統(tǒng)計決策函數(shù)的理論；Cochran和Cox系統(tǒng)地歸納了試驗設(shè)計和抽樣方法研究 的進展，出版了“Experimental Design”和“Sampling Technique”二書；Kempthorne將統(tǒng)計方法應(yīng)用于數(shù)量性狀的遺傳研究， 出版了“An Introduction to Genetic Statistics”；而Mather

15、則出版了“Biometrical Genetics”。,二、本課程的主要內(nèi)容,本課程包括7個單元15章。第一單元在介紹科學(xué)研究基本過程、試驗方案制訂和試驗誤差及其控制的基礎(chǔ)上進一步講述田間試驗的誤差來源、土壤差異和控制誤差的小區(qū)技術(shù)、試驗設(shè)計、實施規(guī)則以及試驗數(shù)據(jù)的獲取。第二單元從樣本試驗數(shù)據(jù)最基本的描述統(tǒng)計開始，進而介紹研究對象總體的理論分布、統(tǒng)計數(shù)的抽樣分布及其概率計算。,第三單元在誤差理論的基礎(chǔ)上引入通過假設(shè)測驗進行統(tǒng)計推斷的

16、基本方法，介紹平均數(shù)比較的u測驗、t測驗和F測驗，以及計數(shù)資料的 測驗及其應(yīng)用等。 第四單元承上啟下介紹參數(shù)估計方法包括矩法、最小二乘法和極大似然法等。 第五單元進入2個及2個以上變數(shù)間的回歸與相關(guān)分析，包括一元、多元線性回歸與相關(guān)，以及曲線回歸。第六單元為方差分析的進一步應(yīng)用，介紹單因素、多因素及不完全區(qū)組試驗結(jié)果的統(tǒng)計分析。 第七單元介紹應(yīng)用于調(diào)查研究的抽樣調(diào)查方法、抽樣結(jié)果的統(tǒng)計分