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试验统计方法名词解释试验因素：被变动并设有待比较的一组处理的因子称为试验因子。试验水平：试验因素的量的不同等级或质的不同状态称为试验水平。简单效应：同一因素内两种水平间的试验指标的相差。 主效：一个因素内各简单效应的平均数。互作：两个因素简单效应间的平均差异。试验方案：根据试验目的和要求所拟进行比较的一组试验处理的总称。试验指标：用于衡量试验效果的指示性状。试验误差：试验观测值与观测对象真值间之差。唯一差异原则：在试验中，除了要研究的因素设置不同的水平外，其余因素均应 保持相对一致，以排除非试验因素的干扰。局部控制：在田间分范围分地段地控制土壤差异等非处理因素，使之对各试验处理小区的影响达到最大程度的一致。对比法：每隔2个供试处理设一个对照区，使每一个小区与其相邻的对照直接比较。间比法：在一条地上，排列的第一个小区和最末尾的小区一定时对照区，每两个对照区之间排列相同数目的处理小区。完全随机设计：完全随机设计是将各处理随机分配到各个试验单元（或小区）中，每一处理的重复数可以相等或不相等的一种灵活的设计方式。随机区组设计：根据“局部控制”的原则，将试验地按肥力程度划分为等于重复次数的区组，一区组安排一重复，区组内各处理都独立的随机排列的一种设计。拉丁方设计：拉丁方设计是将处理从纵横两个方向排列为区组（或重复），使每个处理在每一列和每一行中出现的次数相等（通常一次），所以它是比随机区组多一个方向进行局部控制的随机排列的设计。裂区设计：试验因素分级后，将小区按次级因数的水平数分裂成面积更小的副区，再应用设置重复、局部控制和随机排列三项原则设计的多因子试验。 条区设计：如果所研究的两个因素都需要较大的小区面积，且为了便于管理和观察记载，可将每个区组先划分为若干纵向长条形小区，安排第一因素的各个处理；再将各区组划分为若干横向长条形小区，安排第二因素的各个处理，这种设计方式成为条区设计。参数：由总体的全部观察值而算得的总体特征数。统计数：测定样本中的各个体而得的样本特征数。间断性数据：用计数方法获得的数据，其各个观察值必须以整数表示，两个相邻的整数间不容许带小数的数值存在。连续性数据：指称量、度量或测量方法所得到的数据，其各个观察值并不限于整数，在两个数值之间可以有微量数值差异的第三个数值存在。众数：资料中最常见的一数，或次数最多一组的中点值。Mo中数：将资料内所有观察值从大到小排序，居中间位置的观察值。Md算数平均数：一个数量资料中各个观察值的总和除以观察值个数所得的商。y几何平均数：如果n个观察值，其相乘积开n次方，即为几何平均数。G极差：指资料中最大观察值和最小观察值的差数。R方差：由于各个样本所包含的观察值数目不同，为便于比较起见，用观察值数目来除平方和，得到平均的离均差平方。标准差：为方差的正平方根值，用以表示资料的变异度其单位与观察值的度量单位相同。变异系数：样本标准差对均数的百分数。自由度：指样本内独立而能自由变动的离均差个数。复置式抽样：指抽样时将抽得的个体放回总体后再继续抽样的方法。非复置式抽样：抽样时抽得的个体不放回总体而继续进行抽样的方法。统计推断：把试验的表面效应与误差大小相比较并由表面效应可能属误差的概率而作出推论的方法。统计假设：指有关某一总体参数的假设。备择假设：和无效假设相对应的一个统计假设。无效假设：假设总体参数与某一指定值相等或假设两个总体参数相等，即假设其没有效应差异。第一类错误：指不同总体的参数间本来没有差异，而测验结果认为有差异，这种错误称为第一类错误第二类错误：指参数间本来有差异，而测验结果认为参数间无差异，这种错误称为第二类错误。置信区间（置信限）：在一定的概率保证下，估计出一个范围或