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1、生物统计附试验设计 复习(第16章),1、基础知识,平均数、标准差和变异系数的概念、性质及计算； 概率的定义、概率的计算，小概率事件实际不可能性原理 概率分布：正态分布、二项分布、泊松分布、 t 分布、X2分布、F分布 样本平均数的分布x-N(u, ) x1-x2-N(u1-u2, V(x1+x2)=Vx1+Vx2+2COV(x1,x2) V(x1-x2)= Vx1+Vx2-2COV(x1,x2),2、假设检验方法,掌握 t 检验主要用于检验样本平均数（百分数）与总体平均数（百分数）或者两个处理平均数（百分数）差异是否显著； 掌握X2检验主要用于由质量性状得来的次数资料的显著性检验（当只有两个
2、组时或22列联表时，也可用t检验）； 掌握 方差分析主要用于检验多个处理平均数间差异是否显著（当只有两个组时，也可用t检验，这时，t2=F） ；,t检验,非配对资料：,配对资料：,一个样本：,t检验,百分数资料：,区间估计：,F检验,单因素（重复数相等）,单因素（重复数不等）,二因素（系统分组）-重复相等,二因素（交叉分组）-有重复,二因素（交叉分组）无重复,二因素（系统分组）-重复不等,F检验,多重比较： LSD法 SSR法 q法,数学模型： 固定模型 随机模型 混合模型,F检验,多重比较： LSD法 SSR法 q法,数学模型： 固定模型 随机模型 混合模型,X2检验,总体具有相同性质的个体
3、所组成的集合 样本从总体中抽出的若干个个体所构成的集合 变量相同性质的事物间表现差异性或差异特征的数据 常数代表事物特征和性质的数值 参数总体特征的度量 统计数从样本中计算所得的数值 效应引起试验差异的作用称为效应 随机误差试验中由于无法控制的随机因素所引起的差异 系统误差由于试验动物的初始条件如年龄、初始重、性别、健康状况等相差较大，饲料种类、品质、数量、饲养条件未控制相同，测量的仪器不准、标准试剂未经校正等的错误所引起。 错误在试验过程中，人为的作用所引起的差错 准确性观测值与其真值接近的程度 精确性重复观测值彼此接近的程度,概 念,数量性状：连续变异 质量性状：非连续变异 算术平均数、加
4、权平均数、几何平均数、调和平均数 方差(总体， )、均方(样本，S2、MS) 标准差(总体 、样本S) 变异系数C.V 型错误就是把非真实差异错判为真实差异 型错误就是把真实差异错判为非真实差异,试验指标experimental index 用于衡量试验效果的指示性状。 试验因素experimental factor试验中所研究的影响试验指标的因素 因素水平level of factor试验因素所处的某种特定状态或数量等级称为因素水平，简称水平。 试验处理experimental treat 事先设计好的实施在试验单位上的具体项目叫试验处理，简称处理。 试验指标用于衡量试验效果的指示性状称试验指标 试验单位(experimental unit) 在试验中能接受不同试验处理的独立的试验载体叫试验单位。 重复(repetition) 在试验中，将一个处理实施在两个或两个以上的试验单位上，称为处理有重复；一处理实施的试验单位数称为处理的重复数。,试验指标与效应,用于衡量试验效果的指示性状称试验指标。 试验因素对试验指标所起的增加或减少的作用称为试验效应。 在同一因素内两种水平间试验指标的相差属简单效应。 一个因素内各简单效应的平均数称平均效应，亦称主要效应。 两个因素简单效应间的平均差异称为交互作用效应，简称互作。,
