试验资料的整理.doc

第三章试验资料的整理
田间试验的观察、测量和记载而得到的试验数据一般称为试验资料。
用编制次数分布表、绘制次数分布图等形式,对资料进行科学的整理,从而初步揭示试验研究对象的本质及规律。
然后,概括出反映试验资料特征的数量指标,为试验资料的统计分析提供基础。
第一节统计学的几个基本概念
为学习从本章开始的生物统计内容,首先要了解统计学的几个基本名词术语。
1、总体:具有共同性质的个体所组成的集团,称为总体。
总体又分无限总体和有限总体。无限总体所含个体多得无所计数。有限总体包有限的。
一般构成总体的所有个体数目以N表示,称为总体容量。
2、样本:。
样本内个体的数目以n表示,称为样本容量。试验所取得的数据也是样本。
在统计上,把样本容量n>30者,称为大样本;把样本容量n≤30者,称为小样本。
3、参数:由总体的全部观察值而算得的描述总体特征的数值,称为参数(如总体平均数等)。
4、统计数:由样本的全部观察值算得的描述样本特征的数值,称为统计数,(如样本平均数等)。样本统计数是总体相应参数的估计值。
5、观察值:每一个体的某一性状测定值叫做观察值。
6、变数: 若干有变异的观察值叫随机变数或简称变数。
观察值是一个具体的数值,而变数则是一群具有变异性的观察值的总称。
第二节试验资料的分类
田间试验中所得的试验资料,因性状不同一般可分为如下两大类:
一、数量性状资料
数量性状是指可用测量和计数方法表示的性状。这类性状资料又可分为两种:
: 指由度量、称量或测量方法所获得的数据,其观察值不一定是整数,在任何两个相邻的观察值之间可以有微小差异的其它数值存在。例如称重水稻每穗粒重时,在2g至3g之间,。如株高、产量、穗长、粒重等均为连续性变数。
: 指由计数方法获得的数据,每个观察值必须以整数表示。如苗数、分蘖数、荚数、果穗数、昆虫头数等,只能以整数表示,,。由于两个相邻整数间是不连续的,故称为间断性变数。
二、质量性状资料
质量性状是指能观察而不能测量的性状,即属性性状。如芒的有无、籽粒颜色、荚的开裂性、茸毛的有无等。要从这类性状获得数量资料,可采用下列两种方法:
。在一定群体内,根据某种质量性状的表现对全部个体进行分组,分别统计归入每组的个体数。例如在320株水稻植株中其柱头颜色有紫、黄两种,经计数其中有240株为紫色柱头,另80株为黄色柱头。这类资料也称次数资料。
(给予每类质量性状以相当的数量方法)。例如小麦子粒颜色有红有白,可令是红色的数量为0,是白色的数量为1。则在这个小麦子粒群中只有“0”、“1”两种数量,然后,统计“0”、“1”的出现次数,即可得到和数量性状相似的资料。
第三节次数分布
我们在田间试验所得到的试验资料,不论是连续性变数还是间断性变数,它们的出现都是有一定的数量范围的。如果我们将其可能出现的整个范围分成若干个互斥的区间,再统计出各个区间内的观察值个数(次数),则可发现,表面上杂乱无章的变数,是有一定的分布规律的。这种由不同区间内观察值出现的次数组成的分布,就叫做变数的次数分布,简称次数分布。通过次数分布,可以初步了解变数的分布特点,也便于进一步的计算和分析。
一、次数分布表
将次数分布做成表格形式,叫做次数分布表。编制次数分布表的方法,因变数种类不同而有所差异。

,试编制次数分布表。
(1)求极差:最大观察值—最小观察值=极差,以R表示,R为整个样本资料的变异幅度。,最小观察值为78cm,极差为R=106-78=28cm。
(2)确定组数和组距根据极差的大小把资料分为若干个组。组与组之间的距离,称为组距,用i表示。组数和组距是相互决定的,在确定组数和组距时应考虑:①观察值个数的多少;②极差的大小;③便于计算;④能反映出资料的真实面貌。。
,~16组,决定分为10组。这样其组距便是:
,选用较接近的整数3。此结果比较理想,否则可另定组数。
(3)确定各组的组限组限即为每一组范围的上、下两个界限值,有了上、下两个界限后,才能使各个观察值划归到一定的组内。确定组限首先是确定第一组下限,有了第一组下限后,把下限加上组距,则为第一组的上限;第一组的上限也是第二组的下限,第二组的下限加组距,即为第二组的上限;以下各组依此类推。
第一组下限