《田间试验统计》 绪论

绪论 试验与统计,从名称上可以看出本课程分成两部分内容,这两者既有很 大不同又紧密相联 科学研究与田间试验 社会生产力的发展和进步,首先依靠的是科学。自然科学中有两大类科 学,一类是理论科学,一类是实验科学。理论科学研究主要运用推理,包括演 绎和归纳的方法。农业和生物学领域中的一些专业,如农学、园艺、植物保 护、草业科学、生物技术、农业资源与环境等,所涉及的学科大多数是实验科 学。这些科学领域的研究方法主要又可分为两类,一类是事先人为设计出某些 条件的试验研究,另一类是没有事先设计条件的调查研究。 本课程所述的试验,主要是指农学专业的田间试验。然而需要指出,尽管 在具体试验研究方法上,生物学等领域各专业有所不同,但在试验方案的制 定、试验误差及控制,以及一些试验设计原理还基本是一致的。田间试验是农 业科学实验研究的一种最主要手段,在一、二章田间试验的部分中,除了介绍 了上述各专业试验研究共有的内容外,还叙述了田间试验的任务和要求、田间 试验的误差来源、田间试验的设计与实施等。田间试验部分的内容,虽然在全 课程中占的比重较少,且与统计部分比较而言也较容易,但初学者绝不应产生 对这一部分内容重要性的不正确理解,由于这一部分具有更强的实践性,学习 者应利用各种专业实习的机会付之实践,加深理解。 二、试验数据与统计分析 科学研究一个重要方向是对研究对象的数量方面研究,这在农业和生物领 域研究中占有尤为重要的地位,如试验某作物不同品种的产量,了解某些气象 因子与某种病害发生的相关程度等,进行这类试验会得到试验数据,这就需要 对试验数据进行统计分析,以去伪存真达到获得可靠试验结果的目的。这里的 统计不仅只是归纳、总括含义的描述性统计,其更主要的功能是根据研究对象 的全部数字资料的一部分资料,去推断全部对象的数量特征和规律性的推理性 统计,而把统计分析的对象是生物的称生物统计。生物统计是用数理统计的原 理和方法,来解释生物界各种现象表现在数量方面的科学 包括农业在内的生物领域学科试验研究中,应用生物统计学方法进行统计 分析,其意义一般主要可以概括为先后联系的两个内容: 1、首先是对所研究试验数据,提供科学的搜集和资料整理方法,尤其是 计算出反映试验结果在数量方面的某种统计特征数,如平均数、标准差、相关 系数等(或建立反映数量关系的方程) 2、然后是对这些统计特征数的可靠性作出推断,即对试验结果的可靠程 度作出判断。 这两个内容前者属描述统计,后者属推理统计,现举例说明。 若有A、B两个小麦品种的小区比较试验结果,其中A品种折成平均亩 产550斤,B品种折成平均亩产500斤,我们是否就此认定A品种产量高于

绪 论 试验与统计，从名称上可以看出本课程分成两部分内容，这两者既有很 大不同又紧密相联。 一．科学研究与田间试验 社会生产力的发展和进步，首先依靠的是科学。自然科学中有两大类科 学，一类是理论科学，一类是实验科学。理论科学研究主要运用推理，包括演 绎和归纳的方法。农业和生物学领域中的一些专业，如农学、园艺、植物保 护、草业科学、生物技术、农业资源与环境等，所涉及的学科大多数是实验科 学。这些科学领域的研究方法主要又可分为两类，一类是事先人为设计出某些 条件的试验研究，另一类是没有事先设计条件的调查研究。 本课程所述的试验，主要是指农学专业的田间试验。然而需要指出，尽管 在具体试验研究方法上，生物学等领域各专业有所不同，但在试验方案的制 定、试验误差及控制，以及一些试验设计原理还基本是一致的。田间试验是农 业科学实验研究的一种最主要手段，在一、二章田间试验的部分中，除了介绍 了上述各专业试验研究共有的内容外，还叙述了田间试验的任务和要求、田间 试验的误差来源、田间试验的设计与实施等。田间试验部分的内容，虽然在全 课程中占的比重较少，且与统计部分比较而言也较容易，但初学者绝不应产生 对这一部分内容重要性的不正确理解，由于这一部分具有更强的实践性，学习 者应利用各种专业实习的机会付之实践，加深理解。 二、试验数据与统计分析 科学研究一个重要方向是对研究对象的数量方面研究，这在农业和生物领 域研究中占有尤为重要的地位，如试验某作物不同品种的产量，了解某些气象 因子与某种病害发生的相关程度等，进行这类试验会得到试验数据，这就需要 对试验数据进行统计分析，以去伪存真达到获得可靠试验结果的目的。这里的 统计不仅只是归纳、总括含义的描述性统计，其更主要的功能是根据研究对象 的全部数字资料的一部分资料，去推断全部对象的数量特征和规律性的推理性 统计，而把统计分析的对象是生物的称生物统计。生物统计是用数理统计的原 理和方法，来解释生物界各种现象表现在数量方面的科学。 包括农业在内的生物领域学科试验研究中，应用生物统计学方法进行统计 分析，其意义一般主要可以概括为先后联系的两个内容： 1、首先是对所研究试验数据，提供科学的搜集和资料整理方法，尤其是 计算出反映试验结果在数量方面的某种统计特征数，如平均数、标准差、相关 系数等（或建立反映数量关系的方程）。 2、然后是对这些统计特征数的可靠性作出推断，即对试验结果的可靠程 度作出判断。 这两个内容前者属描述统计，后者属推理统计，现举例说明。 若有 A、B 两个小麦品种的小区比较试验结果，其中 A 品种折成平均亩 产 550 斤，B 品种折成平均亩产 500 斤，我们是否就此认定 A 品种产量高于

B品种?回答是:不一定。因为这个试验研究对象只是A、B两个品种的各一 小部分,而客观规律告诉我们,凡事物在次数少或数量小的情况下,出现的某 种现象有时不一定反映事物的本质。据此,该试验结果有两种可能性:一是 A、B两品种确有本质差异,A产量高于B;二是两品种没有本质差别,试验 结果表现的不同,主要是由各种偶然因素所造成的误差。显然,这就需要对试 验结果,即反映这两个品种产量的特征数一—平均数间差异的可靠性作出判 断,从而对试验结果作出正确结论。显而易见,在许多科学试验和调查硏究中 都要遇到和解决这类问题。统计学上对试验(或调査)得到的某种特征数,进 行可靠性判断叫假设测验也叫显著性测验,具体对两个特征数间差异的可靠性 判断,主要所用的统计分析方法叫t(或u)测验:对多个特征数间差异可靠性 判断,所用的统计分析方法叫方差分析。无论是t(或u测验还是方差分析 都可称为差异显著性测验。本书中还述及的计数资料,其所用的x2测验和百 分数假设测验也属此类。 再例如:在生物领域和农业生产中,有许多现象、事物之间存在相互关系 或影响,如气象因素与某种作物病虫害的发生、施肥量与作物产量等。若要硏 究温度与某种作物病害发生的关系,也是先计算出反映两者关系有否特征数 (或两者互变量方程),然后对这个特征数的可靠性进行显著性测验,从而确 定该相关特征数的真实与否。 另外,在农业试验中,生物统计学还能提供试验设计方法,这包括试验 方案设计和试验环境设计。由于田间试验内容的多样性和试验条件的复杂性 对试验处理的设置、重复次数、试验区的形状、大小和排列方法等都要运用 生物统计的有关理论来安排,只有这样才能以较小的投入,获取较多的试验信 息,更好地完成试验目的 以上内容涉及的专业术语将在后续各章中详细介绍

B 品种 ？回答是：不一定。因为这个试验研究对象只是 A、B 两个品种的各一 小部分，而客观规律告诉我们，凡事物在次数少或数量小的情况下，出现的某 种现象有时不一定反映事物的本质。据此,该试验结果有两种可能性：一是 A、B 两品种确有本质差异，A 产量高于 B；二是两品种没有本质差别，试验 结果表现的不同，主要是由各种偶然因素所造成的误差。显然，这就需要对试 验结果，即反映这两个品种产量的特征数 —— 平均数间差异的可靠性作出判 断，从而对试验结果作出正确结论。显而易见，在许多科学试验和调查研究中 都要遇到和解决这类问题。统计学上对试验（或调查）得到的某种特征数，进 行可靠性判断叫假设测验也叫显著性测验，具体对两个特征数间差异的可靠性 判断，主要所用的统计分析方法叫 t (或 u)测验；对多个特征数间差异可靠性 判断，所用的统计分析方法叫方差分析。无论是 t (或 u)测验还是方差分析， 都可称为差异显著性测验。本书中还述及的计数资料，其所用的  ２测验和百 分数假设测验也属此类 。 再例如：在生物领域和农业生产中，有许多现象、事物之间存在相互关系 或影响，如气象因素与某种作物病虫害的发生、施肥量与作物产量等。若要研 究温度与某种作物病害发生的关系，也是先计算出反映两者关系有否特征数 （或两者互变量方程），然后对这个特征数的可靠性进行显著性测验，从而确 定该相关特征数的真实与否。 另外，在农业试验中，生物统计学还能提供试验设计方法，这包括试验 方案设计和试验环境设计。由于田间试验内容的多样性和试验条件的复杂性， 对试验处理的设置、重复次数、试验区的形状、大小和排列方法等都要运用 生物统计的有关理论来安排，只有这样才能以较小的投入，获取较多的试验信 息，更好地完成试验目的。 以上内容涉及的专业术语将在后续各章中详细介绍