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第一节 试验资料的整理和特征数的计算 一、试验资料的类型、收集与审核 1、试验资料的类型： 正确地进行资料分类是资料整理的前提。 （1）数量性状资料 (quantitative data) 连续性变异资料 (continuous variable data)指用量测方式获得的数量性状资料。它们之间的变异是连续性的。 不连续性变异资料 (discontinuous or discrete variable) 指用计数方式获得的数量性状资料，也称间断性资料。 如水稻的分裂数、每穗粒数等。 （2）质量性状资料（qualitative data） 统计次数法 在一定的总体或样本中，根据某一质量性状的类别统计其次数，以次数作为质量性状的数据。 评分法 用数字级别表示某一质量性状表现程度的差异。 小结:资料的类型 （1）资料的搜集方法 调查搜集： 普查 抽样调查-----随机抽样 二、试验资料的整理 原始资料进行科学的分类和汇总。 （1）质量性状主要是做分类整理。分类数等于组数。 （2）按类别统计次数和频率。 （3）图表显示。 例、水稻杂种二代植株米粒性状整理结果 两对基因/性状（红/白，糯/非糯）的分离 水稻杂种二代植株米粒性状的分离情况 属性分组 次数 红米非糯 96 红米糯稻 37 白米非糯 31 白米糯稻 15 合 计 179 2、不连续性数量资料的整理 观察值较多，变异范围较大.如玉米每穗粒数，一般从100—500粒。 3、连续性数量性状资料的整理 该类资料一般数据较多，常采用组距分组的方法进行整理。 （2）确定组数和组距： 分组数可参考书中P38“表3.5” 50 5-10 100 8-16 200 10-20 300 12-24 500 15-30 组距=全距/组数(组距常取近似整数） (3)确定组限及组中值 各组的最大值与最小值称为组限。最小值称为下限， 最大值称为上限。每一组的中点值称为组中值，它是该组的代表值。 组距确定后， 首先要选定第一组的组中值。在分组时为了避免第一组中观察值过多，一般第一组的组中值以接近或等于资料中的最小值为好。 (1) 求全距 全距R=最大值-最小值 =254-75=179（g） (2) 确定组数和组距 组数：N＝140，初步确定组数为11组。 第一组的组中值: 为避免第一组中观察值过多，一般第一组的组中值接近或等于资料中的最小值。 (4)分组统计，编制次数分布表 多指标：折线图(broken-line chart)  散点图(scatter plot) 三、试验资料特征数的计算 (一)、平均数 1、算术平均数（arithmetic mean) (1)算术平均数的计算 计算公式为: （2）算术平均数的基本性质 样本各观测值与平均数之差的平方和为最小，即离均差平方和为最小。 2、中数(median) 例如： 原始数据: 24 22 21 26 20 排 序: 20 21 22 24 26 Md=22 当观测值的个数是偶数时，则以中间两个观测值的平均数作为中位数。 原始数据: 10 5 9 12 6 8 排 序: 5 6 8 9 10 12 3、众 数（mode）