试验设计与数据处理精选文档.ppt
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1、试验设计与数据处理本讲稿第一页,共一百五十三页内 容基本统计分析基本统计分析差异显著性分析差异显著性分析试验设计试验设计方差分析方差分析回归分析与相关分析回归分析与相关分析多元统计分析多元统计分析本讲稿第二页,共一百五十三页 未整理的数据资料为原始资料,是零星未整理的数据资料为原始资料,是零星的、孤立的和杂乱无章,无规律可循,的、孤立的和杂乱无章,无规律可循,只有通过科学的整理和分析,可发现其只有通过科学的整理和分析,可发现其规律性,揭示内在的本质。规律性,揭示内在的本质。描述统计分析是最基本的数据处理方法,描述统计分析是最基本的数据处理方法,包括包括次数分布、统计量次数分布、统计量计算等等。
2、计算等等。一、基本统计分析一、基本统计分析本讲稿第三页,共一百五十三页总体或样本中观察值或某区间的观察值出现的次数总体或样本中观察值或某区间的观察值出现的次数在整个区间的分布情况,在整个区间的分布情况,了解数据的分布规律。了解数据的分布规律。1.1 1.1 试验资料的分类试验资料的分类(1 1)数量资料)数量资料 以测量、计量或计数的方式而获得的以测量、计量或计数的方式而获得的数据。如小麦蛋白质、容重、植株数等。数据。如小麦蛋白质、容重、植株数等。(2 2)质量资料)质量资料 指能观察到而不能直接测量的,只能指能观察到而不能直接测量的,只能用文字来描述其特征而获得的资料。如食品颜色、用文字来描
3、述其特征而获得的资料。如食品颜色、风风味,芒的有无、绒毛的有无等。味,芒的有无、绒毛的有无等。1 1、次数分布、次数分布本讲稿第四页,共一百五十三页(1 1)间断性数据间断性数据资料的整理资料的整理例例1 1:以某小麦品种的每穗小穗数为例来分析。随机采取以某小麦品种的每穗小穗数为例来分析。随机采取100个麦穗,计数每穗小穗数,数据资料见个麦穗,计数每穗小穗数,数据资料见表表1-1。1.2 1.2 次数分布表次数分布表表表1-1 1001-1 100个麦穗的每穗小穗数个麦穗的每穗小穗数18151719161520181917171817161820191716181716171918181717
4、171818151618181817201918171915171717161718181719191719171816181717191616171717151716181918181919201716191817182019161819171615161817181717161917本讲稿第五页,共一百五十三页每穗小穗数每穗小穗数(y)次数次数(f)1561615173218251917205总总次数次数(n)100表表1-2 100个麦穗每穗小个麦穗每穗小穗数的次数分布表穗数的次数分布表本讲稿第六页,共一百五十三页(2 2)连续性数据连续性数据资料的整理资料的整理例例例例2 2 2 2:
5、为了分析某食品生产厂的罐头质量,现随机抽取为了分析某食品生产厂的罐头质量,现随机抽取为了分析某食品生产厂的罐头质量,现随机抽取为了分析某食品生产厂的罐头质量,现随机抽取100100100100听罐头听罐头听罐头听罐头样品,分别称其净重,数据资料见样品,分别称其净重,数据资料见样品,分别称其净重,数据资料见样品,分别称其净重,数据资料见表表表表1-31-31-31-3 。表表1-31-3 100100100100听罐头样品的净重听罐头样品的净重听罐头样品的净重听罐头样品的净重 g g g g342.1342.1340.7340.7348.4348.4346.0346.0343.4343.4342
6、.7342.7346.0346.0341.1341.1344.0344.0348.0348.0346.3346.3346.0346.0340.3340.3344.2344.2342.2342.2344.1344.1345.0345.0340.5340.5344.2344.2344.0344.0343.5343.5344.2344.2342.6342.6343.7343.7345.5345.5339.3339.3350.2350.2337.3337.3345.3345.3358.2358.2344.2344.2345.8345.8331.2331.2342.1342.1342.4342.4340
7、.5340.5350.0350.0343.2343.2347.0347.0340.2340.2344.0344.0353.3353.3340.2340.2336.3336.3348.9348.9340.2340.2356.1356.1346.0346.0345.6345.6346.2346.2340.6340.6339.7339.7342.3342.3352.8352.8342.6342.6350.3350.3348.5348.5344.0344.0350.0350.0335.1335.1340.3340.3338.2338.2345.5345.5345.6345.6349.0349.0336
8、.7336.7342.0342.0338.4338.4343.9343.9343.7343.7341.1341.1347.1347.1342.5342.5350.0350.0343.5343.5345.6345.6345.0345.0348.6348.6344.2344.2341.1341.1346.8346.8350.2350.2339.9339.9346.6346.6339.9339.9344.3344.3346.2346.2338.0338.0341.1341.1347.3347.3347.2347.2339.8339.8344.4344.4347.2347.2341.0341.0341
9、.0341.0343.3343.3342.3342.3339.5339.5343.0343.0本讲稿第七页,共一百五十三页表表1-4 100听罐头净重的次数分布听罐头净重的次数分布组限组限组中值(组中值(x)次数(次数(f)329.5 331.0 1332.5 334.0 1335.5 337.0 6338.5 340.0 21341.5 343.0 32344.5 346.0 23347.5 349.0 12350.5 352.0 2353.5 355.0 1356.5 358.0 1由次数分布表可以看由次数分布表可以看由次数分布表可以看由次数分布表可以看出,每听罐头净重小出,每听罐头净重小
10、出,每听罐头净重小出,每听罐头净重小于于于于332.5g332.5g332.5g332.5g及大于及大于及大于及大于356.5g356.5g356.5g356.5g的为极少数。的为极少数。的为极少数。的为极少数。100100100100听罐头净重分布听罐头净重分布听罐头净重分布听罐头净重分布基本以基本以基本以基本以343.0g343.0g343.0g343.0g为中为中为中为中心,向两边做递减心,向两边做递减心,向两边做递减心,向两边做递减对称分布。对称分布。对称分布。对称分布。本讲稿第八页,共一百五十三页(3 3)质量数据质量数据资料的整理资料的整理质量(属性)数据资料,也可以用类似次质量(
11、属性)数据资料,也可以用类似次数分布的方法来整理。数分布的方法来整理。在整理前,把资料按各种质量性状进行在整理前,把资料按各种质量性状进行分类,分类数等于组数;分类,分类数等于组数;然后根据各个体在质量属性上的具然后根据各个体在质量属性上的具体表现,分别归入相应的组中,体表现,分别归入相应的组中,即可得到属性分布的规律性认识。即可得到属性分布的规律性认识。例例3 3:某水稻杂种第二代植株某水稻杂种第二代植株米粒性状情况,归于米粒性状情况,归于表表1-5。表1-5 水稻杂种二代植株 米粒性状情况属性分组属性分组(y y )次数次数(f f)红米非糯红米非糯9696红米糯稻红米糯稻3737白米非糯
12、白米非糯3131白米糯稻白米糯稻1515合计合计(n n )179179本讲稿第九页,共一百五十三页(1 1)方柱形图直方图)方柱形图直方图方柱形图适用于表示连续性数据的次数分布。方柱形图适用于表示连续性数据的次数分布。1.3 1.3 次数分布图次数分布图图图1-1 1001-1 100听罐头净重量次数分布直方图听罐头净重量次数分布直方图本讲稿第十页,共一百五十三页(2 2)折线图折线图 折线图折线图也是表示连续性变数资料的一种普通的方法,且也是表示连续性变数资料的一种普通的方法,且在同一图上可比较两组以上的资料。在同一图上可比较两组以上的资料。图图1-2 100听罐头净重量次数分布折线图听罐
13、头净重量次数分布折线图本讲稿第十一页,共一百五十三页(3 3)条形图)条形图 条形图适用于间断性数据和属性数据资料,用以表示这些变数的次数条形图适用于间断性数据和属性数据资料,用以表示这些变数的次数分布状况。一般其横轴标出间断的中点值或分类性状,纵轴标出次数。分布状况。一般其横轴标出间断的中点值或分类性状,纵轴标出次数。图图1-3 1-3 水稻水稻F F2 2代米粒性状性状条形图代米粒性状性状条形图本讲稿第十二页,共一百五十三页度量度量集中性集中性的特征数。平均数是一组数据的的特征数。平均数是一组数据的代表值代表值,表示资料中,表示资料中观察值的中心位置,可作为作为样本性状的代表,可与另一同质
14、观察值的中心位置,可作为作为样本性状的代表,可与另一同质样本进行比较。样本进行比较。包括包括算术平均数、中位数、众数算术平均数、中位数、众数等。常用的是算等。常用的是算术平均数,简称平均数。术平均数,简称平均数。2 2、平均数、平均数 单用平均数不足以很好地表达一组数据的主要特征。单用平均数不足以很好地表达一组数据的主要特征。如如4 4:第一组数据第一组数据2424、2525、2626 第二组数据第二组数据1 1、2525、4949本讲稿第十三页,共一百五十三页例例5 5:调查两个小麦品种的每穗小穗数,每品种计数调查两个小麦品种的每穗小穗数,每品种计数10个麦穗,经整个麦穗,经整理后见表。理后
15、见表。3 3、变异数、变异数 度量数据资料变异程度大小的特征数度量数据资料变异程度大小的特征数 3.1 3.1 极差极差 R=Max(x)Min(x)品种品种每穗小穗数每穗小穗数总和总和平均平均极差极差R R甲甲131314141515171718181818191921212222232318018018181010乙乙161616161717181818181818181819192020202018018018184 4两品种的平均数均为两品种的平均数均为18个,但甲品种的极差较大,其变异范围个,但甲品种的极差较大,其变异范围较大,平均数的代表性较差;乙品种的极差较小,其变异幅较大,平均
16、数的代表性较差;乙品种的极差较小,其变异幅度较小,其平均数代表性较好。度较小,其平均数代表性较好。本讲稿第十四页,共一百五十三页 3.2 3.2 方差方差3.3 3.3 标准差标准差SD本讲稿第十五页,共一百五十三页例例6 6:设某一水稻单株粒重的样本有设某一水稻单株粒重的样本有5 5个观察值,以克为单位,其个观察值,以克为单位,其数为数为2、8、7、5、4(用用y代表代表)。水稻单株粒重的标准差为水稻单株粒重的标准差为2.39g。本讲稿第十六页,共一百五十三页 在比较两组平均数相差很大或数据单位不同的资料的在比较两组平均数相差很大或数据单位不同的资料的变异程度时,则需要用变异系数。变异系数(
17、变异程度时,则需要用变异系数。变异系数(Coefficient of Variation,记为记为CV)是指资料的标准差与平均数之比:是指资料的标准差与平均数之比:3.4 3.4 变异系数变异系数 变异系数是一个不带单位的数值,可用于比较变异系数是一个不带单位的数值,可用于比较二个事物的变异度大小。二个事物的变异度大小。本讲稿第十七页,共一百五十三页例例7 7:表表1-6为两个小麦品种主茎高度的为两个小麦品种主茎高度的平均数、标准差和变异系平均数、标准差和变异系数数。如从标准差看,甲品种比乙的变异大些;但因两者的均数不。如从标准差看,甲品种比乙的变异大些;但因两者的均数不同,标准差间不宜直接比
18、较。如果计算出变异系数,就可以相互同,标准差间不宜直接比较。如果计算出变异系数,就可以相互比较,乙品种的变异系数为比较,乙品种的变异系数为11.3%,甲品种为,甲品种为9.5%,可见,可见乙品种乙品种的相对变异程度的相对变异程度较大。较大。品种品种 (cm)s(cm)变异系数变异系数CV(%)甲甲95.09.02 9.5乙乙75.08.5011.3表表1-6 1-6 两个小麦品种主茎高度的测量结果两个小麦品种主茎高度的测量结果本讲稿第十八页,共一百五十三页20082008年关中地区年关中地区3 3市区小麦大田样品的蛋白质品质性状市区小麦大田样品的蛋白质品质性状区域区域指标指标籽粒蛋白含量籽粒蛋
19、白含量(%)沉淀值(沉淀值(mLmL)湿面筋含量(湿面筋含量(%)面筋指数(面筋指数(%)渭南渭南n n3030平均值平均值14.0914.091.051.05b b34.1934.198.328.32a a35.7035.704.174.17a a72.6872.689.319.31a a变异系数变异系数CV%CV%7.477.4724.3324.3311.6711.6712.8112.81咸阳咸阳n n3131平均值平均值14.3214.321.071.07b b29.1229.127.027.02b b33.9833.984.604.60a a70.0770.0712.9912.99ab
20、ab变异系数变异系数CV%CV%7.467.4624.1124.1113.5313.5318.5518.55宝鸡宝鸡n n3131平均值平均值14.9714.970.330.33a a29.8429.844.984.98b b34.6834.683.673.67a a63.2563.2514.5114.51b b变异系数变异系数CV%CV%2.182.1816.6916.6910.5910.5922.9522.95陕西省陕西省n n9292平均值平均值14.4614.460.950.9531.0231.027.187.1834.7834.784.184.1868.6268.6212.9912.
21、99变异系数变异系数CV%CV%6.576.5723.1423.1412.0112.0118.9318.93陕西关中小麦大田样品的籽粒陕西关中小麦大田样品的籽粒蛋白质平均含量蛋白质平均含量为为14.460.95%,沉淀值沉淀值为为31.027.18 mL,湿面筋含量湿面筋含量为为34.784.18%,面筋指数为,面筋指数为68.6212.99%。沉淀值、湿面筋含量及面筋指。沉淀值、湿面筋含量及面筋指数在品种间的数在品种间的变异系数较高变异系数较高,分别为,分别为23.14%、12.01%、18.93%。宝鸡地区小麦籽粒蛋宝鸡地区小麦籽粒蛋宝鸡地区小麦籽粒蛋宝鸡地区小麦籽粒蛋白质含量显著高于渭南
22、和咸阳地区(白质含量显著高于渭南和咸阳地区(白质含量显著高于渭南和咸阳地区(白质含量显著高于渭南和咸阳地区(p0.05p0.05),沉淀值和面筋指数显著低于渭南地区),沉淀值和面筋指数显著低于渭南地区),沉淀值和面筋指数显著低于渭南地区),沉淀值和面筋指数显著低于渭南地区(p0.05pu0.05=1.96,P(概率概率)界于界于0.01和和0.05之间,小概率事之间,小概率事件,有显著差异。件,有显著差异。1 1、单个样本平均数的假设测验、单个样本平均数的假设测验本讲稿第二十二页,共一百五十三页 已已知知大大田田小小麦麦生生长长后后期期不不喷喷磷磷,千千粒粒重重0=36.0g,2=6.4 g2
23、;试试验验表表明明,喷喷磷磷:千千粒粒重重 =37.9 g,n=10。问问:小小麦麦生生长长后后期叶面喷施磷对千粒重是否有作用?期叶面喷施磷对千粒重是否有作用?例例9 9:在在5%的的显显著著水水平平上上否否定定 H0:=0=36.0 g,接接受受HA,两两者者差差异异达达显显著著水水平平,小小麦麦生生长长后后期期叶叶面面喷喷施施磷磷能能显显著著增增加加千粒重。千粒重。由于,由于,本讲稿第二十三页,共一百五十三页例例10:某春小麦良种的千粒重某春小麦良种的千粒重 34g,现由外地引入一,现由外地引入一高产品种,在高产品种,在8个小区种植,得其千粒重个小区种植,得其千粒重(g)为:为:35.6、
24、37.6、33.4、35.1、32.7、36.8、35.9、34.6,问新引入品种的千粒,问新引入品种的千粒重与当地良种有无显著差异?重与当地良种有无显著差异?总体总体 为未知,又是小样本,故需用为未知,又是小样本,故需用t 测验。测验。df=7,t0.05=2.365。|t|0.05。表明即新引入品种。表明即新引入品种千粒重与当地良种千粒重指定值没有显著差异千粒重与当地良种千粒重指定值没有显著差异本讲稿第二十四页,共一百五十三页例例11:已已知知某某水水稻稻品品种种的的千千粒粒重重为为 28 g。施施钾钾试试验验表表明明,10个个小小区区的的千千粒粒重重分分别别为为:29.3,29.8,30
25、.5,31.0,30.0,30.7,29.0,29.5,30.1,29.4 g。问问:施施钾钾对对水水稻稻千千粒粒重重是是否有作用?否有作用?自自由由度度df=10-1=9时时,t0.05=2.262,t0.01=3.250,由由于于 t 3.250,所所以以可可在在1%的的显显著著水水平平上上否否定定H0:=0=28 g,接接受受HA,两两者者差差异达极显著水平,异达极显著水平,施钾能极显著地增加水稻千粒重。施钾能极显著地增加水稻千粒重。本讲稿第二十五页,共一百五十三页2 2、两个样本平均数的假设测验、两个样本平均数的假设测验成组试验数据检验成组试验数据检验 成对试验数据检验成对试验数据检验
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