试验统计方法名词解释

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1、试验统计方法名词解释试验因素：被变动并设有待比较的一组处理的因子称为试验因子。试验水平：试验因素的量的不同等级或质的不同状态称为试验水平。简单效应：同一因素内两种水平间的试验指标的相差。主效：一个因素内各简单效应的平均数。互作：两个因素简单效应间的平均差异。试验方案：根据试验目的和要求所拟进行比较的一组试验处理的总称。试验指标：用于衡量试验效果的指示性状。试验误差：试验观测值与观测对象真值间之差。唯一差异原则：在试验中，除了要研究的因素设置不同的水平外，其余因素均应保持相对一致，以排除非试验因素的干扰。局部控制：在田间分范围分地段地控制土

2、壤差异等非处理因素，使之对各试验处理小区的影响达到最大程度的一致。对比法：每隔2个供试处理设一个对照区，使每一个小区与其相邻的对照直接比较。间比法：在一条地上，排列的第一个小区和最末尾的小区一定时对照区，每两个对照区之间排列相同数目的处理小区。完全随机设计：完全随机设计是将各处理随机分配到各个试验单元（或小区）中，每一处理的重复数可以相等或不相等的一种灵活的设计方式。随机区组设计：根据“局部控制”的原则，将试验地按肥力程度划分为等于重复次数的区组，一区组安排一重复，区组内各处理都独立的随机排列的一种设计。第3页共3页试验统计方法名词解释拉

3、丁方设计：拉丁方设计是将处理从纵横两个方向排列为区组（或重复），使每个处理在每一列和每一行中出现的次数相等（通常一次），所以它是比随机区组多一个方向进行局部控制的随机排列的设计。裂区设计：试验因素分级后，将小区按次级因数的水平数分裂成面积更小的副区，再应用设置重复、局部控制和随机排列三项原则设计的多因子试验。条区设计：如果所研究的两个因素都需要较大的小区面积，且为了便于管理和观察记载，可将每个区组先划分为若干纵向长条形小区，安排第一因素的各个处理；再将各区组划分为若干横向长条形小区，安排第二因素的各个处理，这种设计方式成为条区设计。参数：

4、由总体的全部观察值而算得的总体特征数。统计数：测定样本中的各个体而得的样本特征数。间断性数据：用计数方法获得的数据，其各个观察值必须以整数表示，两个相邻的整数间不容许带小数的数值存在。连续性数据：指称量、度量或测量方法所得到的数据，其各个观察值并不限于整数，在两个数值之间可以有微量数值差异的第三个数值存在。众数：资料中最常见的一数，或次数最多一组的中点值。Mo中数：将资料内所有观察值从大到小排序，居中间位置的观察值。Md算数平均数：一个数量资料中各个观察值的总和除以观察值个数所得的商。y几何平均数：如果n个观察值，其相乘积开n次方，即为几

5、何平均数。G极差：指资料中最大观察值和最小观察值的差数。R方差：由于各个样本所包含的观察值数目不同，为便于比较起见，用观察值数目来除平方和，得到平均的离均差平方。第3页共3页试验统计方法名词解释标准差：为方差的正平方根值，用以表示资料的变异度其单位与观察值的度量单位相同。变异系数：样本标准差对均数的百分数。自由度：指样本内独立而能自由变动的离均差个数。复置式抽样：指抽样时将抽得的个体放回总体后再继续抽样的方法。非复置式抽样：抽样时抽得的个体不放回总体而继续进行抽样的方法。统计推断：把试验的表面效应与误差大小相比较并由表面效应可能属误差的概

6、率而作出推论的方法。统计假设：指有关某一总体参数的假设。备择假设：和无效假设相对应的一个统计假设。无效假设：假设总体参数与某一指定值相等或假设两个总体参数相等，即假设其没有效应差异。第一类错误：指不同总体的参数间本来没有差异，而测验结果认为有差异，这种错误称为第一类错误第二类错误：指参数间本来有差异，而测验结果认为参数间无差异，这种错误称为第二类错误。置信区间（置信限）：在一定的概率保证下，估计出一个范围或区间以能够覆盖参数u，这个区间称为置信区间，区间的上、下限称为置信限。置信系数（置信度）：保证区间能覆盖参数的概率，以P=（1-a）表

7、示。第3页共3页