总体：根据研究目的确定的研究对象的全体个体：总体中的一个研究单位样本：实际研究中的一类假象总体样本含量：样本中所包含的个体数目称为样本含量或大小随机样本：一类从总体中随机抽得到的具有代表性的样本统计量：由样本计算的特征数参数：由总体计算的特征数精确性：指在试验或调查中某一试验指标或性状的重复观察值彼此接近的程度系统误差：系统误差又叫做片面误差。

它是在一定的测量条件下，对同一个被测尺寸进行多次重复测量时，误差值的大小和符号（正值或负值）保持不变；或者在条件变化时，按一定规律变化的误差。

偶然误差：一类由于偶然的或不确定的因素所造成的每一次测量值的无规则变化（涨落），叫做偶然误差，或随机误差。

连续性变数资料：指用量测方式获得的数量性状资料离散型变数资料：指用计数方式获得的数量性状资料算术平均数：指资料中的各观测值的总和除以观测值个数所得的商，简称平均数或均数平均数：资料或代表数，主要包括算术平均数，中位数，众数，几何平均数及调和平均数标准差：是各数据偏离平均数的距离的平均数，它是离均差平方和平均后的方根，用σ表示。

方差：度量总体(或样本)各变量间变异程度的参数(总体)或统计量(样本)。

离均差平方和：样本各观测值变异程度大小的另一个统计数试验：在一定条件下对自然现象所进行的观察或试验统称为试验随机事件：随机试验的每一种可能结果概率：事件本身所固有的数量指标，不随人的主观意志而改变，人们称之为概率小概率原理:小概率事件在一次试验中看成是实际不可能发生的事件称为小概率事件实际不可能原理正态分布：若连续性随机变量X的概率分布密度函数，则X服从正态分布标准正态分布：我们把平均数u=0,σ2 ＝1时，称为标准正态分布，记为N（0，1）双侧概率：我们把随机变量X在平均数u加减不同倍数标准差σ区间（u-kσ,u+kσ）之外，取值的概率称为双侧概率单侧概率：对应于两尾概率可以求得随机变量x小于小于u-kσ或大于u+kσ的概率二项分布：设随机变量x所有可能取得的值为0或正整数，且有P(ξ=K)=Cn(k)P(k)q(n-k)，k=0,1,2….n,则称随机变量x服从n和p的二项分布标准误：反映样本平均数的抽样误差的大小的一种指标t分布：由于在实际工作中，往往σ是未知的，常用s作为σ的估计值，为了与u变换区别，称为t变换t=，统计量t 值的分布称为t分布。

假设检验（显著性检验）：假设检验是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。

t检验：两总体方差未知但相同，用以两平均数之间差异显著性的检验。

无效假设:被检验的假设，通过检验可能被否定，也可能未被否定。

备择假设：是在无效假设被否定时准备接受的假设。

显著水平：用来确定无效假设是否被否定的概率标准。

Ⅰ型错误：把非真实差异错判为真实差异。

Ⅱ型错误：把真实差异错判为非真实差异。

双侧检验（双尾检验）：利用两侧尾部的概率进行的检验。

单侧检验（单尾检验）：利用一侧尾部的概率进行的检验。

否定区：接受区：分位数：又称百分位点。

若概率0<p<1，随机变量X或它的概率分布的分位数Za。

是指满足条件p(X>Za)=α的实数配对设计：是指先根据配对的要求将试验单位两两配对，然后将配对成子的两个实验单位随机分配到两个处理组中。

区间估计：是指在一定概率保证下指出总体参数的可能范围。

置信区间：是指在进行区间估计时所给出的可能范围。

置信度（置信概率）：是指在进行区间估计时所给出的概率保证。

方差分析：实质上是关于观测值变异原因的数量分析。

试验指标：用来衡量试验结果的好坏或处理效应的高低，在试验中具有测定的性状或观测的项目。

试验因素：实验中所研究的影响试验指标的因素。

因素水平：试验因素所处的某种特定状态或数量等级。

试验处理：率先设计好的实施在试验单位上的具体项目。

试验单位：在试验中能够接受不同试验处理的独立的试验载体。

多重比较:统计学上指多个平均数两两之间的相互比较称为多重比较。

主效应：由于因素水平的改变而引起试验指标观测值平均数的改变量称为主效应。

简单效应：在某因素同一水平上，另一因素不同水平试验指标观测值之差称为简单效应。

交互作用：在多因素试验中，一个因素的作用要受到另一个因素的影响，表现为某一因素在另一因素的不同水平上的简单效应不同。

适合性检验：判断实际观察的属性类别分配是否符合已知属性类别分配理论或学说的假设检验。

独立性检验：根据次数资料判断两类因子彼此相关或相互独立的假设检验。

相关变量：存在相关关系的变量叫做相关变量。

回归分析：是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。

相关分析：研究随机变量之间相关性的统计分析方法。

直线回归分析：如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为直线回归分析直线相关分析：对两个相关变量间的直线关系进行相关分析称为直线相关分析决定系数：在Y的总平方和中，由X引起的平方和所占的比例，记为r2(r的平方)相关系数：统计学上把决定系数r2的平方根称为x与y的相关系数试验设计：以概率论和数理统计为理论基础，经济地，科学地安排试验的一项技术。

试验方案：叙述试验的背景、理论基础和目的，试验设计、方法和组织，包括统计学考虑、试验执行和完成的条件。

方案必须由参加试验的主要研究者、研究机构和申办者签章并注明日期。

唯一差异原则：指除了试验处理不同外，其他所有条件应相同，以保证试验处理具有可比性随机：使用随机方法对试验动物分组，使参试动物分入各试验处理组的机会相等，以避免试验动物分组事试验人员主观倾向的影响重复：试验的每一个处理都实施在两个或两个以上的试验单位上局部条件一致原则：在试验环境或试验差异较大的情况下，将试验环境或试验单位分成若干个小组，在小组内是非处理因素尽可能一致，实现试验条件的局部一致性完全随机设计：根据试验处理将全部试验动物随机分成若干组，然后再按组实施不同处理的设计随机单位组设计：同一单位组内各头试验动物的初始条件尽可能一致，不同单位组间试验动物的初始条件允许有差异拉丁方设计：从横行和直列两个方向进行局部控制，比随机单位组设计多一个单位租的设计二、填空1、生物统计分描述性统计和分析性统计。

描述性统计是指运用分类、制表、图形以及计算概括性数据（平均数、标准差等）来描述数据特征的各项活动。

分析性统计是进行数据观察、数据分析以及从中得出统计推断的各项活动。

2、统计分析的基本过程就是由样本推断总体的过程。

该样本是该总体的一部分。

28、试验误差既影响样本观测值的准确性，又影响假设检验的可靠性，因而试验之前应采用合理的方法设计试验尽量减少或降低试验误差。

试验设计的基本原理是随机、重复、局部条件一致。

29、常采用的试验设计方法有：完全随机试验设计、配对或随机单位组设计、拉丁方设计、交叉设计和正交试验设计。

30、完全随机试验设计只用随机和重复两个原理，适合样本变异不大时应用。

配对或随机单位组设计应用了试验设计的随机、重复和局部条件一致三个原理，可以降低试验误差，当样本变异较大时应用。

但组对和组单位组要求严格，不能勉强组对和组单位组。

31、正交试验设计适合多因子多水平试验设计。

32、试验计划的核心内容是试验方案、试验方法、样本含量的确定。

33、试验方案中各因素水平的设置常采用等差、等比和随机法确定。

34、多个处理（处理数为三或三以上时）比较试验中，各处理的重复数按误差自由度为12以上的原则来估计，因这以后临界F值减小的幅度已很小。

35、随机单位组单因素试验设计，试验结果的统计分析时，应将单位组看作一试验因子，采用两因素无重复观察值的方差分析。

36、两因素试验设计中，为了估计互作效应，降低误差效应，各处理组必须设立重复。

三、单项选择题1、反映抽样误差的统计量是（）A、标准差 B、变异系数C、标准误 D、均方2、算术平均数的重要特性之一是离均差平方和（）。

A、最小B、最大C、等于零D、接近零3、在一个平均数和方差均为10的正态总体N(10, 10)中，以样本容量10进行抽样，其样本平均数服从（）分布。

A. N(10, 1) B. N(0, 10) C. N(0, 1) D. N(10, 10)4、F检验后的最小显著差数多重比较检验法又可记为（）。

A、LSD法B、PLSD法C、SSR法D、DLSD5、正态分布不具有下列（）之特征。

A、左右对称B、单峰分布C、中间高、两头低D、概率处处相等6、两个样本方差的差异显著性一般用（）测验。

A、tB、FC、uD、2 测验7、一批种子的发芽率为75%，每穴播5粒，出苗数为4的概率（）。

A、0.3955B、0.0146C、0.3087D、0.16818、方差分析基本假定中除可加性、正态性外，尚有（）假定。

否则要对数据资料进行数据转换。

A、无偏性B、无互作C、同质性D、重演性H，则（）。

9、若否定A、犯α错误B、犯β错误C、犯α错误或不犯错误D、犯β错误或不犯错误10、系统误差与随机误差的区别在于。

（）A、系统误差主要是由测量仪器或方法偏差所造成的；而随机误差则是由偶然不可控的因素造成的B、系统误差是不可以控制的，随机误差是可以避免的C、在相同条件下，重复测量一动物体高的结果不尽一致的原因是由系统误差造成的D、系统误差是不定向的，随机误差是定向的11、科技论文中，如果同行两个平均数右上角有相同的大写字母，有不同的小写字母，表示两个平均数（）。

A、差异不显著B、差异极显著C、差异显著D、不清楚五、简答题：1、假设检验的基本原理？可从试验的表面差异与实验误差与试验误差（或抽样误差）的权衡比较中间接地推断试验的真实差异是否存在，这就是假设检验的基本思想k≥个样本平均数，能否利用u或t测验进行两两独立比较？为什么？2、对于k()3不能一，检验工作量大二，无统一的试验误差，误差估计的精确性和检验的灵敏性低三，推断的可靠性低，检验的I型错误率大3、推导离均差之和等于0，离均差平方和最小？4、如何提高试验的准确性与精确性？5、如何控制、降低随机误差，避免系统误差？答：进行多次平行试验能控制和降低随机误差，虽然单次测量的随机误差没有规律，但多次测量的总体却服从统计规律，通过对测量数据的统计处理，能在理论上估计起对测量结果的影响。

只要试验工作做得精细，系统误差容易克服。

6、统计表与统计图有何用途？常用统计图、统计表有哪些？三线表的意义？答：统计表使用表格形式来表示数量关系，统计图是用几何图形来表示数量关系，可以把研究对象的特征、内部构成、相互关系等简明、形象的表达出来，便于比较分析统计表：简单表、复合表统计图：长条图、圆图、线图、直方图、折线图7、为什么变异系数要与平均数、标准差配合使用？答：因为变异系数的大小，同时受到平均数和标准差两个统计数的影响，因而在利用变异系数表示资料的变异程度时，最好将平均数和标准差也列出8、标准误与标准差有何联系与区别?答：标准差和标准误都是变异指标，但它们之间有区别，也有联系。