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第一章 绪论 1

第一节 科学试验的意义 1

一、农业和生物学领域的科学研究 1

二、科学研究的基本过程和方法 1

第二节 科学试验的基本概念和基本要求 3

一、科学试验中的因素及其水平的概念 3

二、农业科学试验的基本要求 4

第三节 试验误差及其控制 4

一、系统误差与随机误差 4

二、试验误差的来源 5

三、试验误差的控制 6

第四节 科学试验的一些基本类型和特点 7

一、田间试验和非田间试验 7

二、单因素试验和多因素试验 8

三、初级试验、高级试验和生产性试验 12

第五节 制订试验方案的要点 12

练习题 13

第二章 常用的试验设计 15

第一节 试验设计的基本原则 15

一、重复 15

三、随机排列 16

二、局部控制 16

四、三项基本原则之间的关系 17

第二节 常用的试验设计 17

一、成对法设计 17

二、完全随机设计 18

三、随机区组设计 19

四、拉丁方设计 19

五、裂区设计 22

六、条区设计 24

练习题 24

一、总体 26

第三章 试验数据的整理 26

第一节 总体与样本的概念 26

二、样本 27

第二节 次数分布 27

一、试验数据的性质及其分类 27

二、次数分布表 28

三、次数分布图 31

第三节 衡量资料中心位置的特征数——平均数 32

一、平均数的意义和种类 32

二、算术平均数 33

一、极差 35

二、方差 35

第四节 衡量资料分散程度的特征数——变异数 35

三、标准差 37

四、变异系数 37

第五节 用计算机和科学型计算器计算各种特征数 38

一、用Excel处理本章介绍的内容 38

二、科学型计算器的使用 39

练习题 42

第四章 概率论与数理统计学基础知识 44

第一节 概率论的一些基本概念 44

一、事件与事件之间的关系 44

二、随机事件发生的可能性——概率 45

三、事件概率的一些计算法则 46

第二节 随机变量的概率及概率分布 48

一、用随机变量来表示试验的结果 48

二、离散型随机变量数据资料的概率计算方法及概率分布 48

三、连续型随机变量数据资料的概率计算方法及概率分布 49

第三节 二项总体的理论分布 50

第四节 正态总体的理论分布 51

一、正态分布的密度函数和概率分布函数 51

二、正态分布曲线及其特性 51

三、利用正态分布计算概率 52

一、学生氏t分布 55

第五节 其他几种常用的理论分布 55

二、卡平方（x2）分布 56

三、费雪氏F分布 57

第六节 抽样总体的分布 57

一、从二项总体中抽样 58

二、从正态总体中抽样 63

练习题 68

第五章 参数区间估计 69

第一节 总体平均数的置信区间 69

一、单个总体平均数的置信区间 69

二、成对法试验资料中，两处理观察值差数平均数的置信区间 71

三、两个独立样本平均数之差的置信区间 73

第二节 二项总体百分数的置信区间 76

一、单个二项总体百分数的置信区间 76

二、两个二项总体百分数之差的置信区间 77

第三节 正态总体方差的置信区间 78

一、单个总体方差的置信区间 78

二、两总体方差之比的置信区间 79

练习题 80

第六章 统计假设测验 82

第一节 统计假设测验的基本原理 82

一、统计假设的意义和步骤 82

二、两尾测验和一尾测验 83

三、假设测验的两种错误 84

一、关于一个总体方差的假设测验 85

第二节 关于总体方差的假设测验 85

二、关于两个总体方差的假设测验 86

三、关于多个总体方差的假设测验 86

第三节 关于总体平均数的假设测验 87

一、单个样本平均数与已知总体平均数之间的差异显著性测验 88

二、成对法试验资料中，两处理观察值差数平均数的假设测验 89

三、两独立样本所来自的两总体平均数之间的差异显著性测验 90

第四节 关于二项资料百分数的假设测验 92

一、单个二项总体百分数的假设测验 92

二、两个二项总体百分数之差的假设测验 93

一、资料分为两组的情况 95

第五节 计数资料理论比率的适合性测验 95

二、资料分为多组的情况 97

三、总体概率分布的适合性测验 99

第六节 计数资料两属性间的独立性测验 101

一、2×2联列表的独立性测验 102

二、r×2或2×c联列表的独立性测验 103

三、r×c联列表的独立性测验 104

第七节 参数区间估计与统计假设测验的比较 104

练习题 105

第一节 方差分析的基本原理 108

一、方差分析的数学模型和基本的计算过程 108

第七章 方差分析 108

二、方差分析的基本假定 112

三、处理效应的固定模型和随机模型 113

四、期望均方 114

第二节 处理平均数间的多重比较 115

一、最小差数显著法（LSD法或t测验法） 115

二、最小显著极差法之一（复极差法或q测验法） 116

三、最小显著极差法之二（新复极差法或Duncan法） 117

四、选择多重比较方法的原则 118

五、其他多重比较结果的表示方法 118

第三节 方差分量的估计 119

一、组内观察值数目相等的单向分类资料 120

第四节 单向分类资料的方差分析 120

二、组内观察值数目不等的单向分类资料 122

第五节 两向分类资料的方差分析 123

一、每处理组合内只有一个观察值的两向分类资料 124

二、每处理组合内有多于一个观察值的两向分类资料 126

第六节 系统分组资料的方差分析 133

第七节 方差分析的基本假定和数据变换 138

练习题 141

第八章 常用试验设计的资料分析 143

第一节 完全随机设计试验资料的分析 143

一、单因素完全随机试验资料的统计分析 143

二、多因素完全随机试验资料的统计分析 143

第二节 随机区组设计试验的资料分析 148

一、单因素随机区组试验资料的统计分析 149

二、多因素随机区组试验资料的统计分析 149

第三节 拉丁方设计试验的资料分析 154

一、单因素拉丁方试验资料的统计分析 154

二、多因素拉丁方试验资料的统计分析 156

第四节 裂区设计试验的资料分析 159

一、主副处理都按随机区组安排的裂区设计试验资料的分析 159

二、主处理按拉丁方，副处理按随机区组安排的裂区设计试验资料的分析 164

第五节 条区试验设计的资料分析 165

练习题 169

一、两变量间的离均差乘积和和协方差 170

第一节 两随机变量之间的线性关系 170

第九章 直线相关与回归 170

二、相关系数和决定系数 172

三、相关系数的假设测验 173

第二节 直线回归方程 175

一、直线回归方程的拟合 176

二、直线回归的显著性测验 177

三、直线回归的区间估计 180

四、两条回归直线的比较 181

练习题 184

一、相关模型的协方差分析 186

第二节 单向分类资料的协方差分析 186

第一节 协方差分析的意义和作用 186

第十章 协方差分析 186

二、回归模型的协方差分析 188

第三节 两向分类资料的协方差分析 191

一、相关模型的协方差分析 191

二、回归模型的协方差分析 192

练习题 194

附表 195

附表1标准正态分布累计概率表 196

附表2正态离差uα值表（两尾） 198

附表3九种常用显著水准α下的t值表（两尾） 199

附表4二项分布参数P的95％和99％置信区间的上限和下限 200

附表5十三种常用显著水准α下的x2值表（单尾） 204

附表6四种常用显著水准α下的F值表（单尾） 205

附表7两种常用显著水准α下的Duncan氏SSR值表（两尾） 217

附表8两种常用显著水准α下的SNK全距q值表（两尾） 218

附表9二项百分数资料反正弦变换表 219

附表10相关系数r与正态变量z的转换 221

附录 222

附录1希腊字母表 222

附录2常用的统计符号 222

索引 225

参考文献 231