田间试验统计第二章资料整理与描述.ppt

第二章 资料的整理与描述 ; 在试验研究中，通过观察、测量和记载，可获得大量的原始数据资料。这些资料往往是零乱的，无规律性可循。 通过对资料的整理，才能发现其内部联系和规律性； 利用平均数、标准差和变异系数三个统计数来描述资料的特征特性，以便对资料作进一步的统计分析。 ;第一节 资料的整理 一、资料的分类 在田间试验中，由观察、测量所得的资料，按其性质的不同，一般可分为两大类: （一）数量性状资料 （二）质量性状资料; （一）数量性状资料 数量性状是指能够以量测或计数的方式表示其特征的性状。观察测定数量性状而获得的数据就是数量性状资料。 数量性状资料的获得有量测和计数两种方式，因而数量性状资料又分为以下两种: 1、计量资料 2、计数资料; 1、计量资料 指用量测方式获得的数量性状资料，即用度、量、衡等计量工具直接测定而获得的数量性状资料。其数据是用长度、重量、容积等来表示。 计量资料的观测值不一定是整数，两个相邻整数间允许有带小数的任何数值出现，其小数位数多少由度量工具的精度而定。数据间的变异是连续的。因此，计量资料也称为连续性变异资料。; 2、计数资料 指用计数方法获得的数量性状资料。计数资料的观察值只能以整数表示，在两个相邻整数间不允许有任何带小数的数值出现。 这些观察值只能以整数来表示，各个观察值是不连续的。因此，计数资料也称为不连续性变量资料或间断性变量资料。; （二）质量性状资料 质量性状又称属性性状，是指能观察到而不能直接测量的性状。 这类性状本身不能直接用数值表示，要获得这类性状的数据资料，须对其观察结果作数量化处理，方法有以下两种： 1、统计次数法 2、评分法 ; 1、统计次数法 在一定的总体或样本内，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。 例如，红花豌豆与白花豌豆杂交，统计F2不同花色的植株时，在1000株植株中，有红花266株、紫花494株、白花240株。 这种利用统计次数法对质量性状数量化得来的资料又叫次数资料。 ; 2、评分法 这种方法是用数字级别表示某种现象在表现程度上的差别。 例如，小麦感染锈病的严重程度可划分为0（免疫）、1（高度抵抗）、2（中度抵抗）、3（感染）级。又如，观察施用某种农药后害虫的死亡情况，记“死”为0，记“活”为1等。 ;二、资料的检查与核对 ; 要特别注意特大、特小的异常数据（结合专业知识判断）。对重复、异常或遗漏的资料，应予以删除或补齐；对错误、相互矛盾的资料应更正，必要时复查或重新试验。 ;三、资料整理的方法 试验资料经检查核对后，根据样本大小确定是否分组。 对小样本（n≤30）资料不必分组，直接进行统计分析。 当样本较大（n＞30）时，宜将观测值分成若干组，制成次数分布表，以了解资料集中与分散的情况。 不同类型的资料，整理方法不同。 ; 1、计数资料的整理 对于观察值不多、变异范围不大的计数资料，以每一观察值为一组进行分组，然后制成次数分布表。 例如，随机调查100个麦穗，计数每穗小穗数，原始数据列于表2-1。 ;表2-1 100个麦穗的每穗小穗数; 上述 100 个麦穗的每穗小穗数在15—20范围内变动，变异范围不大。以每一个观察值为一组，共分为6组。把所有观察值按每穗小穗数予以归组，可得表2-2形式的次数分布表。 ; ; 有些计数资料，观察值较多，变异范围较大，若以每一观察值为一组，则组数太多而每组所包含的观察值太少，资料的规律性显示不出来。 对于这样的资料，可扩大为几个相邻的观察值为一组 ， 适当减少组数，分组后，资料的规律性就较明显。 ; 如：研究某早稻品种的每穗粒数，共观察200个稻穗，每穗粒数的变异幅度为27 — 83 粒。 如果按每一观察值分为一组，需要分57组，每组所包含的观察值太少，资料的规律性显示不出来 ； 如以5粒为一组，共分为12组，则资料的规律性较明显，如表2-3所示。 ; 每穗粒数（x） 次数（?） 26—30 1 31—35 3 36—40