试验设计与统计分析教案(西南大学)

试验设计与统计分析课程计划课程名称测试设计和统计分析学术点数3总时数：54讲座：42小时实验班：12小时课程类型必修课()选修课()理论()实验()教师标题副教授教学对象12林业基础教材和主要参考资料教科书：1。朱明哲主编。实验设计和统计分析。中国农业出版社，1992。2.盖俊义主编。实验统计方法。中国农业出版社，2000参考书：1。李春喜主编。生物统计学(第三版)。科学出版社，20052.盖俊义主编。实验统计方法。中国农业出版社，20003.袁志发、周靖宇主编。实验设计和分析。高等教育出版社，2000年4.杜荣谦主编。生物统计学。高等教育出版社，20035.于鸿雁。统计分析和决策。高等教育出版社，2001年6.王文忠编辑。EXCEL在统计分析中的应用。中国铁路出版社，2003教学目标和要求实验设计与统计分析是运用数理统计理论和方法，研究农业科研和技术工作所需实验数据的实验设计、实施和统计分析方法的一门应用学科。它是农学和植物保护专业的专业基础课。本课程以高等数学、概率论和数理统计为基础，介绍数理统计的基本概念和原理，并阐述实验设计的基本要求、实验数据的设计实现和统计分析方法。它不仅涉及到一些严密的数学理论和方法，而且与农业生产和科研实践紧密结合。作为农学与植物保护专业的必修基础课，其教学目的是为进一步学习遗传学、作物栽培学、作物育种学等基础课和专业课打下必要的基础。为农业科研和技术工作提供统计分析工具，培养学生分析和解决问题的能力。要求学生掌握常用的统计分析方法、基本实验设计方法和Excel的统计分析功能。教学的重点和难点本课程从样本测试数据的基本描述统计开始，逐步介绍统计理论的分布，然后介绍这些统计理论在农业科学实验中的应用。本课程的重点是实验设计的设计方法和常用的统计分析方法，但也注意到了Excel统计分析功能在实验室中的应用。由于课程内容涉及一些严密的数学理论和方法，教学难点如下：概念多、符号多、公式多、计算量大、理论抽象、系统性强。本课程的另一个特点是农业生产与科研实践紧密结合，因此教学的另一个难点是实践性强，这就要求学习者具备良好的专业背景知识。教学过程第一课理论课讲座和章节学习时间注意第一章是绪论、科学实验和误差控制第二章田间试验的设计与实施第三章数量分布、平均数和方差第四章统计假设检验第五章差异分析第六章单向方差分析第七章多元方差分析第八章线性回归和相关性第九章多元回归和相关性第十章曲线回归和相关第十一章聚类分析第十二章主成分分析组合仪表33336363333342本课程采用多媒体课件教学，理论课安排在多媒体教室。实验班安排在微型计算机房里。第一课实践课的课堂内容学习时间12345实验1数据整理和特征数计算实验二统计假设检验实验三中常见实验设计结果的统计分析实验4线性回归和相关组合仪表333312试验设计与统计分析课程计划(课程准备章节)章节第一章引言、科学实验和误差控制(3小时)教学目的和要求通过讲解，学生可以初步了解难点要点：1。实验设计和统计分析的研究对象和内容2.实验设计与统计分析及其他学科的关系3.测试误差及其控制4.测试计划教学方法多媒体课件教学教学习进入成新课程介绍：对于我们这些学习农业的人来说，无论是农学、中药、信息技术、园艺还是植物保护，实验研究都是必不可少的。研究对象是复杂的生物有机体(农作物、中药、蔬菜、果树、昆虫等)。)，许多农业试验都是在田间进行的。生物有机体的生长发育、生理活动、生长变化以及外部环境因素(光、温度、水、土壤条件等)的影响。)使生物研究的试验结果有很大的差异，这往往掩盖了有机体本身的特殊规律。同时，我们得到的结果往往是一堆杂乱的数据。如何通过这些混沌数据找出测试数据的内在规律性？生物学研究实践证明，只有正确运用生物统计学的原理和分析方法，合理设计实验，客观分析数据，才能得出科学结论。那么如何进行合理的实验设计和科学客观的统计分析呢？这就是试验设计与统计分析要向你介绍的。新讲座：一、试验设计与统计分析的主要内容试验设计与统计分析是一门使用数理统计的理论和方法来研究实验设计的设计和实施以及数据的统计分析方法的科学。二。试验设计与统计分析的基本功能1.为分类和描述数据提供科学的方法2.判断测试结果的可靠性教学习进入成3.提供一种从样本推断总体的方法4.为测试设计提供一些重要的原则三。试验设计与统计分析的特点、要求和学习方法特点：概念多、符号多、公式多、计算量大、理论抽象、系统性强、实用性强。重点是介绍基本概念和方法，有选择地介绍基本公式及其推导过程，并从应用的角度加深理解。要求：1。精通几种基本的测试设计方法，能够独立正确地进行测试设计；2.掌握几种基本的生物统计方法，能够独立进行测试结果的统计分析；3.培养严谨细致的研究态度，培养独立刻苦的研究能力。四、科学实验与误差控制1.科学研究和科学实验2.测试计划3.测试误差及其控制建议的学习方法：1.了解基本原理和公式，了解其含义和应用条件2.仔细做作业，加深你对公式和统计步骤的理解。3.培养科学的统计思维方法4.结合实践和专业，了解统计方法的实际应用。总沉降量通过介绍，学生了解了试验设计与统计分析的主要内容及其基本功能。同时，我也了解课程的特点和老师对每个人的要求。我希望学生在以后的学习过程中能够认真听课，按照要求和建议的学习方法独立刻苦地学习，真正做到学有所成。工作1.简要描述几种控制测试错误的方法。试验设计与统计分析课程计划(课程准备章节)章节第二章田间试验的设计与实施(3小时)教学目的和要求了解现场测试的意义、要求和功能；了解田间试验的类型和效果、相互作用的估计以及安排和管理田间试验的要求和技术。了解测试误差及其与准确度和精密度的关系，比较的可靠性与误差大小的关系，误差的来源和减小误差的方法。粗黑点难点要点：现场测试的安排和管理，测试误差的概念，准确度和精密度的概念难点：测试误差及其控制方法教学方法直接讲陈法、例法、问题法、启迪法、多媒体课件的主要用途是展示，重要内容采用板书教L田间试验任务、田间试验实验室试验、盆栽试验等之间的关系。现场试验的要求：(1)试验的目的应明确；(二)检测结果应当可靠；(三)试验条件应具有代表性；(4)测试结果应可重复。第二部分测试计划(1课时)测试计划的概念、现场测试的类型单因素测试、多因素测试和综合测试。测试因素的影响和相互作用决定了测试计划的要点。第三节现场试验的安排和管理(1课时)制定现场测试计划。试验场地准备和田间划分、种子准备、播种或移栽、栽培管理、观察和记录、收获和脱粒。第四节测试误差及其控制方法(1课时)测试误差的概念和测试误差的来源分为：(1)测试材料的固有差异；(2)耕作操作和管理技术不一致；(三)土壤差异和不均匀肥力、虫害等控制错误的方法思考本章中的问题1.举例说明现场测试的特点和要求；2.分析试验场地土壤差异的特点，以及如何通过小区技术和试验设计来控制土壤差异？3.采用四次重复随机区组设计，在长江中下游地区进行棉花品种试验，共10个品种，面积10平方米，并绘制了田间种植图。试验设计与统计分析课程计划(课程准备章节)章节第三章数量分布、平均数和方差(3小时)教学目的和要求1.理解常用统计术语的概念，如总体和样本、参数和统计以及测试数据的分类；2.掌握数字分布表和数字分布图的制作方法；3.掌握均值和方差的含义和计算方法。粗黑点难点要点：各种数据的数分布表和数分布图的方法，以及步长、平均值和方差的计算困难：均值和方差的应用教学方法直接讲陈法、例法、问题法、启迪法、多媒体课件的主要用途是展示，重要内容采用板书教学习进入成新课介绍：实验数据的收集和整理是数据处理的第一步。数据收集是统计分析的第一步，是所有统计工作的基础。如果基础工作做得不好，后续的统计分析就无法进行。通过调查或测试可以获得大量的测试数据。这些数据通常是分散的、分散的和孤立的，在整理之前是一堆无序的数字。直接使用它不能反映任何问题。只有对数据进行分类、分析、归类和系统化，才能挖掘出数据中包含的客观规律。新讲座：第一次数据收集(1个课时)一、几个常见的统计术语总体，有限总剩余，无限总体，观察值，变量，统计，参数二。数据收集间接来源：使用他人调查或测试的数据直接来源：直接调查和科学实验统计调查方法：1.人口普查2.统计报表3.抽样调查(1)机械抽样(2)典型抽样(3)随机抽样三。数据检查和验证数据本身是否有误差，抽样是否有误差，不合理数据的修正；以确保数据的完整性、真实性和可靠性。第二节数据安排(1课时)一、测试数据的分类(连续数据、离散数据)(1)数量性状数据：(1)通过计数方法获得的不连续或间歇变量；(2)通过测量获得的连续变量。(2)品质性状数据：(1)计数法获得的数据；(2)给每种类型的字符以等效等级法获得的数据。教学习进入成二、分配表的数量：制作频率分布表的意义；整理间歇变量的数据，整理连续变量；将确定组数、组距、组限、组中点值和数据分组的方法制成一个数分布表。属性变量数据的排序规则。第三，分布图的数量：方形柱形图和多边形图适用于表示连续变量的数分布数据。条形图适用于间歇变量和属性变量的数据。绘图的三种方法。第三节平均(1课时)我算术平均(一)算术平均计算方法1.直接方法2.加权方法(2)算术平均值的主要特征：1.平均偏差之和等于零；2.偏离平均值的平方和小于观察值和任意值之间差值的平方和。第二，几何平均三。中位数四.方式第4节变化(1课时)一、极度贫困(也叫全距离)两个极端观测值之间的差异被用来估计数据的可变性。r=最大-最小变化样本的平均数量被作为共同的比较标准，并且数据的方差通过所有观察值和平均数量之间的差的平方和来测量，然后商除以自由度。三。标准偏差：方差的平方根(a)自由的意义；(2)标准差计算方法：1.直接计算法=2.加权方法=四.变异系数：样本的标准差与其平均值的百分比，用来比较两个样本的变异程度。总沉降量数据收集、整理和分析是实验工作的重要组成部分。常用的数据收集方法包括调查和测试。数据的整理通常需要通过检查和核对原始数据并制作频率分布表和频率分布图来完成。为了定量描述数据的分布特征，需要计算其特征数。平均数是反映浓度的特征数，主要包括算术平均数、几何平均数、中位数和模式数。反映离散性的方差主要包括极差、方差、标准差和变异系数。思考本章中的问题1.什么是总体、样本、随机样本、样本大小、参数和统计数据？2.为什么随机样本通常具有代表性？从随机数表中获取随机样本的基本方法是什么？3.测试数据可以分为哪些类型？4.编译频率分布表的优点是什么？5.常用统计图的特点是什么？6.衡量集中趋势和离散趋势的指标是什么？7.均值