实验设计与数据处理-考试题

11.实验设计与数据分析包括哪些内容？它在科学研究中有何作用？包括合理的试验研究设计和科学整理、分析具有变异的数据资料，揭示隐藏在其内部的规律性。合理的试验设计可以控制和降低试验误差，提高试验的精确性，并为后续的数据处理提供必要的数据。数据分析主要是差异显著性检验及相关分析、回归分析，是揭示数据间的内部规律。2.什么是总体、个体、样本、样本含量、随机样本？统计分析的两个特点是什么？总体：根据研究目的确定研究对象的全体。个体：总体中的每一个研究单位。样本：依据一定方法由总体中抽取部分个体所组成的集合。样本容量：样本中所包含的个体数目。随即样本：从每一个个体都有同等机会被抽取的总体中随即抽取的个体集合。特点：有很大的可靠性但有一定的错误率3.什么是参数、统计量？二者有何关系？参数：由总体计算的特征数。统计量：由样本计算的特征数。总体参数由相应的样本统计量来估计4.什么是试验的准确性与精确性？如何提高试验的准确性与精确性？准确性：指观测值与其真值的接近程度。精确性：指同一试验指标的重复观测值彼此接近的程度。减少随即误差可以提高精确性，减少系统误差可以提高准确性5.什么是随机误差与系统误差？如何控制、降低随机误差，避免系统误差？随即误差：由许多无法控制的内在或外在的偶然因素所造成的。系统误差：由实验设计中系统内在的因素造成的。随机误差不可避免，但可减少。系统误差可以通过改进方法、正确试验设计来避免、消除1.资料可以分为哪几类？它们有何区别与联系？数量性状，质量性状，半定量。性质不同，但是根据研究的目的和统计方法的要求可以将一种类型资料转化成另一种类型的资料。2.统计表与统计图有何用途？常用统计图有哪些？常用统计表有哪些？列统计表、绘统计图时，应注意什么？用来记录并比较直观的表示数据。统计表分为简单表和复合表。统计图分为散点图，长条图，圆饼图，线图，直方图，折线图。注意内容安排合理，层次清晰，重点突出，数据准确3.生物统计中常用的平均数有几种？如何用软件计算？算数平均数：各观测值的总和除以观测值个数所得的商。中位数：将观测值从小到大排列，位于中间的观测值。众数：出现次数最多的观测值或观测组。几何平均数：n个观测值的乘积开n次方所得的方根。调和平均数：各观测值倒数的算数平均值的倒数4.何谓标准差？如何用软件计算？标准差有哪些特性？√∑̅样本方差S2的平方根STDEV方差的特性：（1）标准差的大小，受资料中每个观测值的影响，如观测值间变异大，求得的标准差也大，反之则小。2）计算标准差时，在各观测值加上或减去一个常数，其数值不变（3）每个观测值乘以或除以一个常数a，则所得的标准差是原来标准差的a倍或1/a倍。5.何谓变异系数？为什么变异系数要与平均数、标准差配合使用？变异系数：标准差与平均值的比值。变异系数可以消除单位和平均数的影响，但同时受标准差和平均值的影响1.什么是随机试验？它具有那三个特征？随机试验：满足下列三个特征的即为随机试验。特征：（1）试验可以在相同条件下多次重复进行；（2）每次试验的可能结果不止一个，并且事先知道会有哪些可能的结果；（3）每次试验总是恰好出现这些可能结果中的一个，但在一次试验之前却不能肯定这次试验会出现哪一个结果。2.什么是必然事件、不可能事件、随机事件?必然事件：在一定条件下必然会发生的事件。不可能事件：在一定条件下不可能发生的事件。随机事件：随机试验的每一种可能结果，在一定条件下可能发生，也可能不发生的事件3.概率的统计定义是什么?事件的概率具有那些基本性质？在相同条件下进行n次重复试验，如果随机事件A发生的次数为m，那么m/n称为随机事件A的频率；当试验重复数n逐渐增大时，随机事件A的频率越来越稳定地接近某一数值p，那么就把p称为随机事件A的概率。性质：（1）对于任何事件A，有0≤P（A）≤1;（2）必然事件的概率为1，即P（Ω）=1；（3）不可能事件的概率为0，即P（ф）=0。4.什么是小概率事件实际不可能性原理？把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性原理，亦称为小概率原理5.什么是正态分布?标准正态分布?正态分布的密度曲线有何特点?若连续型随机变量x的概率分布密度函数为√其中μ为平均数，σ2为方差，则称随机变量x服从正态分布，记为x～N(μ,σ2).正态分布密度曲线是单峰、对称的悬钟形曲线，对称轴为x=μ6.什么是标准误?标准误与标准差有何联系与区别?样本平均数抽样总体的标准差，简称标准误，它表示平均数抽样误差的大小。样本标准差是反应样本中各观测值变异程度大小的指标，而样本标准误是抽样误差的估计值，反应样本间变异程度的大小。7.样本平均数抽样总体与原始总体的两个参数间有何联系？前者是对后者所取样品的平均数的集合。8.什么是t分布，t分布与标准正态分布有何区别与联系？以样本标准差S代替σ所得到的统计量̅̅⁄记为t。t分布曲线顶部略低，两尾部稍高而平。df越小这种趋势越明显。df越大，t分布越趋近于标准正态分布。当n30时，t分布与标准正态分布的区别很小；n100时，t分布基本与标准正态分布相同；n→∞时，t分布与标准正态分布完全一致。9.什么是F分布，F分布与标准正态分布有何区别与联系？设x1,x2,xn为来自正态总体N(a1,σ12)的一个随机样本，样本方差为S12，z1,z2,zn为来自正态总体N(a2,σ22)的一个随机样本，样本方差为S22，且这两个样本相互独立，则统计量⁄⁄服从第一自由度为df1=n1-1，第二自由度为df2＝n2-1的F分布。⁄⁄～F（n1-1,n2-1）1.为什么在分析试验结果时需要进行显著性检验？检验的目的是什么？来判断数据差异、分布差异是由处理引起，还是由于随机误差引起的。2.什么是统计假设？统计假设有哪几种？各有何含义？根据研究目的，对研究对象提出假设。分为原假设和备择假设。原假设是被检验的假设，通过检验可能被接受，也可能被否定。备择假设是只有是在原假设被否定后才可接受的假设。无充分理由是不能轻率接受的。3.显著性检验的基本步骤是什么？什么是显著水平？根据什么确定显著水平？（1）建立假设。对样本所属总体提出假设，包括无效假设H0和备择假设HA；（2）确定显著水平α。常用的显著水平α＝0.05和α＝0.01；（3）从无效假设H0出发，根据样本提供信息构造适宜统计量，并计算统计量值或概率；（4）由附表查出相应的统计量临界值，比较样本统计量值与临界值大小，根据小概率原理做出统计推断（或由概率大小做出判断）。用来确定否定或接受无效假设的概率标准叫显著水平应根据试验的要求或试验结论的重要性而定4.什么是统计推断？为什么统计推断的结论有可能发生错误？有哪两类错误？如何降低两类错误？统计推断是根据样本分布规律和概率理论，由样本结果去推断总体特征。统计假设检验的是根据“小概率事件实际不可能性原理”来否定或接受无效假设的，所以不论是接受还是否定无效假设，都没有100%的把握。第一类错误：H0本身是成立，但通过检验却否定了它，犯了“弃真”错误，也叫Ⅰ型错误、а错误。第二类错误：H0本身不成立，但通过检验却接受了它，犯了“纳伪”错误，也叫Ⅱ型错误、β错误。改进试验技术和增加样本容量5.什么是双侧检验、单侧检验？各在什么条件下应用？二者有何关系？利用两尾概率进行的检验叫双侧检验，也叫双尾检验。利用一尾概率进行的检验叫单侧检验，也叫单尾检验。利用双侧检验：假设检验的目的在于判断μ与μ0有无差异，而不考虑谁大谁小。利用单侧检验：只有一个否定域时双侧检验显著，则单侧检验必定显著，单侧检验显著，双侧检验未必显著6.进行显著性检验应注意什么问题？如何理解显著性检验结论中的“差异不显著”、“差异显著”、“差异极显著”？1要有严密的试验设计和正确的试验技术。2选用的显著性检验方法应符合其应用条件。3要正确理解差异显著或极显著的统计意义。4合理建立统计假设，正确计算检验统计量。5结论不能绝对化。“显著”或“极显著”是指表面上如此差别的不同样本来自同一总体的可能性小于0.05或0.01，已达到了可以认为它们有实质性差异的显著水平。显著水平的高低只表示下结论的可靠程度的高低“差异不显著”是指表面上的这种差异在同一总体中出现的可能性大于统计上公认的概率水平0.05，不能理解为试验结果间没有差异。7.什么是配对试验设计、非配对试验设计？两种设计有何区别？配对设计是指先根据配对的要求将试验单元两两配对，然后将配成对子的两个试验单元随机地分配到两个处理组中。非配对设计：当一个试验只有两个处理的时，可将试验单元完全随机地分成两组，然后对两组试验单元各自独立地随机施加一个处理。在这种设计中两组的试验单元相互独立，所得的两个样本相互独立，其含量不一定相等。两种设计的分组不一样8.多个处理平均数间的相互比较为什么不宜用t检验法?1、检验过程烦琐2、无统一的试验误差，试验误差估计的精确性和检验的灵敏性低3、推断的可靠性低，犯I型错误的概率增大9.什么是方差分析?方差分析在科学研究中有何意义?方差分析是将k个处理的观测值作为一个整体看待，把观测值总变异的偏差平方和及自由度分解为相应于不同变异来源的偏差平方和及自由度，进而获得不同变异来源的总体方差估计值10.举例说明试验指标、试验因素、因素水平、试验处理、试验单位、重复等常用名词的含义?试验因素：在科学试验中，被变动的并设有待比较的一组处理的因子称为试验因素，简称因素或因子水平。试验因素的量的不同级别或质的不同状态称为水平。试验指标：用于衡量试验效果的指标性状称为试验指标。11.单因素和两因素试验资料方差分析的数学模型有何区别?方差分析的基本假定是什么?两因素相较单因素，有可能出现交互作用。效应的可加性、分布的正态性、方差的同质性12.进行方差分析的基本步骤为何?1资料总偏差平方和与自由度的分解；2列出方差分析表，计算各项均方和F值，进行F检验，以判断各变异因素的影响大小；3若F检验显著，则进行多重比较13.什么叫多重比较?多个平均数相互比较时，LSD法与一般t检验法相比有何优点?还存在什么问题?如何决定选用哪种多重比较法?统计上把多个平均数两两间的相互比较称为多重比较。优点在于方法比较简便，克服一般检验法所具有的某些缺点，但是由于没有考虑相互比较的处理平均数依数值大小排列上的秩次，故仍有推断可靠性低、犯I型错误概率增大的问题。在多重比较中，LSD法的尺度最小，q检验法尺度最大，新复极差法尺度居中。一般地讲，一个试验资料，究竟采用哪一种多重比较方法，主要应根据否定一个正确的H0和接受一个不正确的H0的相对重要性来决定。14.什么是主效应、简单效应与交互作用?为什么说两因素交叉分组单独观测值的试验设计是不完善的试验设计?在多因素试验时，如何选取最优水平组合?在某因素同一水平上，另一因素不同水平对试验指标的影响称为简单效应。由于因素水平的改变而引起的平均数发生改变的量称为主效应。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所产生的效应不同，这种现象称为该两因素存在交互作用。15.什么是试验方案？如何拟定一个正确的试验方案？试验方案：是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。1、明确试验目的2、根据试验目的确定恰2当的供试因素及水平3、试验方案中应包括对照水平或处理4、注意比较间的唯一差异性原则，才能正确解析出试验因素的效应。5、正确处理试验因素与试验条件间的关系6、尽量用多因素试验。16.试验设计应遵循哪三条基本原则？这三条基本原则的相互关系与作用为何？1重复2随机3局部控制17.常用的试验设计方法有哪几种？各有何优缺点？各在什么情况下应用？完全随机设计：1、特点：使用了试验设计三个原则中的两个（重复、随机），能够得到无偏的误差估计值，但控制试验环境误差的能力不强。随机区组设计：1、特点：使用了田间试验设计三个原则，并根据“局部控制”的原则，将试验地按肥力程度或者某个主要影响条件，划分为等于重复数的区组，一区组安排一重复，区组内各处理独立地随机排列。是最常用的设计。2