生物试验设计与统计方法.ppt

生物试验设计与统计方法 主 讲： 李 志 新 2007.3 本课程的目的和任务 本门课程为农学、作物遗传育种学、植物保护学、生物技术专 业的专业基础课，是数理统计原理和方法在生物学中的应用。 其主要目的是培养学生具有生物科学试验设计的能力和对试验 资料进行统计分析处理的能力。主要任务是： 1、培养学生初步掌握开展生物及农业科学试验的方法。 2、培养学生掌握常用的生物及农业科学试验设计方法和进行 科学试验设计的能力。 3、培养学生掌握正确收集、整理试验资料的方法。 4、培养学生掌握生物统计基本理论、基本技术和常用方法 ， 能够使用生物统计方法和技术对试验资料进行正确的统计分析。 5、培养学生掌握必要的计算技术，包括使用电子计算器及统 计分析软件的方法。 本课程的基本要求 学生学完本课程后，应达到如下要求： 1、掌握正确收集试验数据的方法以及数据资料的整理方法。 2、掌握数据资料的基本统计分析方法。 3、掌握显著性检验的基本理论和常用方法，能对不同的试验 资料应用显著性检验方法进行统计分析和处理。 4、掌握相关分析和回归分析的常用统计分析方法。 5、掌握常用抽样调查技术和方法。 6、具备生物及农业科学试验设计的能力，能正确应用试验设 计方法进行生物及农业科学试验的设计，以及对试验资料进行 正确的统计分析。 第一章 绪 论 第一节 科学研究与科学试验 一、农业和生物学领域的科学研究 科学研究是人类认识自然、改造自然、服务社会的原动力。农业和生物学领域的科学研究推动了人们认识生物界的各种规律，促进人们发掘出新的农业技术和措施。从而不断提高农业生产水平，改进人类生存环境。 二、科学研究的基本方法 （一）科学研究的基本过程 　　 基础性或应用基础性研究在于揭示新的知识、理论和方法； 应用性研究在于获得某种新的技术或产品。 农业科学领域的研究包括3个环节：（1）对所研究的命题形成认识或假说；（2）安排相斥性的试验或抽样调查；（3）根据资料推理，肯定或否定或修改假说，形成结论或开始新一轮试验以验证修改完善后的假说。 二、科学研究的基本方法 　　（二）科学研究的基本方法 　　　1、选题　明确意义及重要性 　　　2、文献　大厦顶层 　　　3、假说　对象和预期结果之间形成某种见解或想法。 　　　4、假说的检验　直接或间接检验 　　　5、试验的规划与设计　比较试验；试验结果的代表性和重演性；唯一差异原则；系统误差和偶然误差。 　　 第二节 试验方案 一、试验因素和水平 　　　试验方案（experimental scheme）：是指根据试验目的与要求而拟定的进行比较的一组试验处理的总称。 可变的并设有待比较的一组处理因子称为试验因素， 简称因素或因子。 试验因素的量的不同级别或质的不同状态称为水平。 质量水平：供试材料具有质的区别，试验因素水平是 定性的。 数量水平：供试材料具有量的不同，试验因素水平是 定量的。 试验方案按供试因素的多少可区分为单因素试验方案、 多因素试验等方案。 1、单因素试验 单因素试验（single factor experiment）是指整个试验中只比较一个试验因素的不同水平的试验。单因素试验方案由该试验因素的所有水平构成。这是最基本、最简单的试验方案。例如品种比较试验，几个品种就是几个水平，也即是几个处理。又如施肥量试验，几种施肥量就是几个水平。几个水平就构成了试验方案。 2、多因素试验方案 多因素试验 （multiple factors experiment）是指在同一试验中同时研究两个或两个以上试验因素的试验。 多因素试验方案由该试验的所有试验因素的水平组合（即处理）构成。多因素试验方案分为完全方案和不完全方案两类。 （1）完全方案 在列出因素水平组合（即处理）时 ，要求每一个因素的每个水平都要碰见一次，这时，水平组合（即处理）数等于各个因素水平数的乘积。 例如以3种施肥量对3个品种进行试验。两个因素分别为施肥量（A）、品种（B）。施肥量（A）分为 A1、 A2、 A3水平， 品种（B）分为B1、B2、B3水平 。共有 A1B1、A1B2、A1B3、 A2B1、 A2B2、 A2B3、 A3B1、 A3B2、A3B3 共3×3=9 个水平组合（处理）。这 9个水平组合（处理）就构成了这两个因素的试验方案。 　　根据完全试验方案进行的试验称为全面试验。全面试验既能考察试验因素对试验指标的影响，也能考察因素间的交互作用，并能选出最优水平组合，从而能充分揭示事物的