【正文】 驗(yàn)資料的整理，分析等內(nèi)容；而狹義的試驗(yàn)設(shè)計(jì)則僅是指試驗(yàn)單位的選擇、分組與排列方法。生物統(tǒng)計(jì)學(xué)中的試驗(yàn)設(shè)計(jì)主要指狹義的試驗(yàn)設(shè)計(jì)。 (2)生物學(xué)試驗(yàn)的基本要求是：①試驗(yàn)?zāi)康囊鞔_；②試驗(yàn)條件要有代表性；③試驗(yàn)結(jié)果要可靠；④試驗(yàn)結(jié)果要能重演。 試解釋什么是處理、處理效應(yīng)、主效應(yīng)、互作？答：(1)處理(treatment)是指對(duì)受試對(duì)象給予的某種外部干預(yù)，是試驗(yàn)中實(shí)施的因子水平的一個(gè)組合，又稱為處理因素(treatment factor)。(2)處理效應(yīng)(treatment effect)是指處理因素作用于受試對(duì)象的反應(yīng)，是研究結(jié)果的最終體現(xiàn)。(3)主效應(yīng)(main effect)是指由于因素水平的改變而造成因素效應(yīng)的改變。(4)互作(interaction)是指兩個(gè)或兩個(gè)以上處理因素間的相互作用產(chǎn)生的效應(yīng)。 簡(jiǎn)述試驗(yàn)誤差的來源及其控制途徑。答：(1)試驗(yàn)誤差的來源主要有：①試驗(yàn)材料固有的差異；②試驗(yàn)條件不一致；③操作技術(shù)不一致；④偶然性因素的影響。(2)針對(duì)試驗(yàn)誤差來源，控制試驗(yàn)誤差的途徑主要有：①選擇純合一致的試驗(yàn)材料；②改進(jìn)操作管理制度，使之標(biāo)準(zhǔn)化；③精心選擇試驗(yàn)單位；④采用合適的試驗(yàn)設(shè)計(jì)。 試驗(yàn)設(shè)計(jì)的基本原理和作用是什么？答：(1)試驗(yàn)設(shè)計(jì)有3項(xiàng)基本原則：重復(fù)，隨機(jī)和局部控制。(2)重復(fù)原則的主要作用是估計(jì)試驗(yàn)誤差，降低試驗(yàn)誤差；隨機(jī)原則的主要作用是提供無偏的試驗(yàn)誤差估計(jì)；局部控制原則的主要作用是降低試驗(yàn)誤差?？傊挥凶裱貜?fù)、隨機(jī)、局部控制3項(xiàng)基本原則的試驗(yàn)設(shè)計(jì)，才能由試驗(yàn)獲得真實(shí)的處理效應(yīng)和無偏的、最小的試驗(yàn)誤差估計(jì)，從而對(duì)各處理間的比較得出可靠的結(jié)論來。 本章講述的常用試驗(yàn)設(shè)計(jì)有哪幾種？這些方法各適宜在什么情況下使用？答：(1)對(duì)比設(shè)計(jì)(parison design)是一種最簡(jiǎn)單的試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法，適用于單因素試驗(yàn)。對(duì)比設(shè)計(jì)分為鄰比設(shè)計(jì)(neighbour parison design)和間比設(shè)計(jì)(interphase parison design)。①鄰比設(shè)計(jì)的優(yōu)點(diǎn)是簡(jiǎn)單易行，精度較高，便于田間觀察評(píng)比，缺點(diǎn)是對(duì)照小區(qū)太多，一般要占試驗(yàn)地面積的三分之一，一般處理數(shù)為10以內(nèi)而不宜過多。②間比設(shè)計(jì)的精度不夠高，但在一個(gè)實(shí)驗(yàn)中可以包括較多的處理。(2)隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)(randomized blocks design)既適用于單因素試驗(yàn)也適用于多因素試驗(yàn)。該設(shè)計(jì)不允許處理數(shù)太多或太少，太多導(dǎo)致區(qū)組增大，局部控制效率降低，太少誤差的自由度太小，降低假設(shè)檢驗(yàn)的靈敏度，因此最好在10個(gè)左右。(3)平衡不完全區(qū)組設(shè)計(jì)(balanced inplete block design, BIB)適用于區(qū)組沒有均一性的時(shí)候。平衡不完全區(qū)組設(shè)計(jì)的優(yōu)點(diǎn)是利用不完全區(qū)組安排試驗(yàn)處理，而仍可作出各處理間的正確比較。其主要缺點(diǎn)是區(qū)組數(shù)必須嚴(yán)格按照規(guī)定數(shù)目設(shè)置，否則各處理間的比較會(huì)失去均衡，所以不完全區(qū)組實(shí)際的總小區(qū)數(shù)較多，即同類試驗(yàn)的規(guī)模往往比隨機(jī)區(qū)組大，因而只有當(dāng)難以進(jìn)行隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)時(shí)才采用平衡不完全區(qū)組試驗(yàn)。解：計(jì)算各品種對(duì)相鄰CK的百分?jǐn)?shù)品種各小區(qū)重復(fù)產(chǎn)量Kg/100m2Ti對(duì)臨近CK的%Ⅰ ⅡⅢCK %A %B %CK %C %D %CK %E %F %CK %由上表可見：B、C、D三個(gè)品種的大豆產(chǎn)量超過對(duì)照10%以上，大體上可以認(rèn)為這三個(gè)品種優(yōu)于對(duì)照，其他品種A、E、F未超過對(duì)照或超過不明顯，即與對(duì)照無異。解：分析見下表：解：分析見下表：第十章 直線回歸與相關(guān)分析(P204) 什么叫回歸分析？回歸截距和回歸系數(shù)的統(tǒng)計(jì)意義是什么？答：(1)回歸分析(regression analysis)是用來研究呈因果關(guān)系的相關(guān)變量間的關(guān)系的統(tǒng)計(jì)分析方法，其中表示原因的變量為自變量，表示結(jié)果的變量為因變量。(2)回歸截距是當(dāng)自變量為零時(shí)，因變量的取值，即回歸線在y軸上的截距；回歸系數(shù)是回歸直線的斜率，其含義是自變量改變一個(gè)單位，因變量y平均增加或減少的單位數(shù)。 直線回歸中總變異可以分解為哪幾部分？每一部分的平方和如何計(jì)算？答：直線回歸中，依變量y是隨機(jī)變量，y的總變異（）可以分解為兩部分，即由變異引起的變異（）和誤差所引起的變異（）。(1)SSy=yy2，為依變量的平方和，稱為離均差平方和或者總平方和，記作SSy或SS總。它是的離均差平方和，表示未考慮與的回歸關(guān)系時(shí)y的變異。(2)，為因變異引起的變異的平方和，稱為回歸平方和(regression sum of squares)，記作U 或SS回歸。它反映在的總變異中由于與的直線關(guān)系而使變異減小的部分，也就是在總平方和中可以用解釋的部分，即由的變異引起變異的平方和。U越大，說明回歸效果越好。(3) 為誤差因素引起的平方和，稱為離回歸平方和或殘差平方和（剩余平方和）(residual sum of squares)，記作Q、SS離回歸或者SS剩余。它放映了除去與的直線回歸關(guān)系外的其余因素引起變化的大小，即反映對(duì)的線性影響之外的一切因素對(duì)的變異的作用，也就是在總平方和中無法用解釋的部分，即是由誤差因素引起的平方和。 什么叫相關(guān)分析？相關(guān)系數(shù)和決定系數(shù)各具有什么意義？答：(1)相關(guān)分析是用來研究呈平行關(guān)系的相關(guān)變量之間的關(guān)系的統(tǒng)計(jì)方法。(2)相關(guān)系數(shù)(correlation coefficient)表示變量x與變量y相關(guān)的程度和性質(zhì)；決定系數(shù)(coefficient of determination)是相關(guān)系數(shù)的平方，表示變量x引起y變異的回歸平方和和占y變異總平方和的比率，它只能表示相關(guān)的程度而不能表示相關(guān)的性質(zhì)。解：(1) 根據(jù)題目所給信息，通過SPSS回歸分析得到如下結(jié)果：所以建立的直線回歸方程為：y=+(2)回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)由上表可知，t=，查t值表，當(dāng)df=n2=122=10時(shí)，(10)= 即t= t()10=,應(yīng)否定H0：β=0，接受HA：β≠0，即認(rèn)為該回歸系數(shù)達(dá)極顯著水平。(3)該地區(qū)4月份下旬均溫為18℃時(shí)，5月上旬50株棉蚜蟲預(yù)期頭數(shù)。當(dāng)x=18時(shí)，有：y=+= +=≈42，即當(dāng)該地區(qū)4月份下旬均溫為18℃時(shí)，5月上旬50株棉蚜蟲預(yù)期頭數(shù)為42頭。解：根據(jù)題目所給信息，通過SPSS回歸分析得到如下結(jié)果（如下表所示）(1)所以建立的直線回歸方程為：y=+（2）對(duì)所建立的直線回歸方程進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)假設(shè)H0：大白鼠進(jìn)食量x與體重增加量y之間無線性關(guān)系；HA：二者之間存在線性關(guān)系將F檢驗(yàn)結(jié)果列于表：由上表可知，P=，說明大白鼠進(jìn)食量與體重增加量之間有極顯著的直線回歸關(guān)系。（3） 進(jìn)食量為900時(shí)，大白鼠的體重95%置信區(qū)間。當(dāng)x=900時(shí), y=95% 置信區(qū)間： ( ， )解：根據(jù)題目所給信息，通過SPSS相關(guān)分析得到如下統(tǒng)計(jì)結(jié)果：相關(guān)分析結(jié)果表明，相關(guān)系數(shù)肩標(biāo)“*”即為P，差異是顯著的。 第十二章 協(xié)方差分析(P235) 什么是協(xié)方差分析？協(xié)方差分析的主要作用是什么？答：(1)協(xié)方差分析(analysis of covariance)是將乘積和與平方和同時(shí)按照變異來源進(jìn)行分解，從而將直線回歸與方差分析結(jié)合應(yīng)用的一種統(tǒng)計(jì)方法。它用于比較一個(gè)變量y在一個(gè)或幾個(gè)因素不同水平上的差異，但y在受這些因素影響的同時(shí)，還受到另一個(gè)變量x的影響，而且x變量的取值難以人為控制，不能作為方差分析中的一個(gè)因素處理。此時(shí)，如果x與y之間可以建立回歸關(guān)系，則可以用回歸分析的方法對(duì)y值進(jìn)行矯正，在排除x對(duì)y的影響后用方差分析的方法對(duì)各因素的影響作出統(tǒng)計(jì)推斷。(2)協(xié)方差分析的主要作用表現(xiàn)在3個(gè)方面：①利用協(xié)變量可以降低試驗(yàn)誤差，矯正處理平均數(shù)，實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)控制；②分析不同變異來源的相關(guān)關(guān)系；③對(duì)缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì)。注：第九章、第十二章、第十三章、十四章、十五章、十六章內(nèi)容沒有上，未做。 43 / 44