1、 2016年3月 海南大學農學院第三章試驗資料的整理及特征數第三章試驗資料的整理及特征數&3.1 常用的統計術語常用的統計術語&3.2 試驗資料的性質與分類試驗資料的性質與分類&3.3 試驗資料的整理試驗資料的整理&3.4 試驗資料的特征數試驗資料的特征數補講：補講：計算器統計相關功能的使用計算器統計相關功能的使用 2016年3月 海南大學農學院&3.1 常用的統計術語常用的統計術語一、總體一、總體(population)和樣本和樣本(sample)1.總體：具有共同性質的個體所組成的集團總體：具有共同性質的個體所組成的集團，也即據研究，也即據研究目的確

2、定的研究對象的全體。目的確定的研究對象的全體。總體往往是根據事物的屬性總體往往是根據事物的屬性人為規定的。人為規定的。個體個體：總體中的一個研究單位稱個體：總體中的一個研究單位稱個體(individual)。總體分：有限總體和無限總體。總體分：有限總體和無限總體。.樣本：總體的一部分稱為樣本。樣本：總體的一部分稱為樣本。 樣本容量：樣本中所包含的個體數目叫樣本容量樣本容量：樣本中所包含的個體數目叫樣本容量(sample size)，常記為，常記為n。3.3.為什么要隨機抽樣？為什么要隨機抽樣？隨機樣本隨機樣本(random sample)(random sample)非隨機樣本非隨機樣本(no

3、n-random sample)(non-random sample)n30n30的樣本叫小樣本，的樣本叫小樣本，n n3030的樣本叫大樣本。的樣本叫大樣本。（1 1）總體個體數多或無限）總體個體數多或無限（2 2）有些是破壞性的試驗）有些是破壞性的試驗4.4.總體與樣本的關系總體與樣本的關系樣本是總體的縮影，但不等于總體，抽樣是一種樣本是總體的縮影，但不等于總體，抽樣是一種手段。手段。看圖看圖統計分析的核心統計分析的核心在于由樣本的情況推斷總體的在于由樣本的情況推斷總體的信息，保證一定精確度、可靠度。信息，保證一定精確度、可靠度。 由樣本推斷總體雖然有很大可靠性，也有一由樣本推斷總體雖然有

4、很大可靠性，也有一定錯誤率。俗語說定錯誤率。俗語說“不可不信，不可全信不可不信，不可全信”，這是我們對待統計推斷的正確態度。這是我們對待統計推斷的正確態度。 圖總體與樣本圖總體與樣本二、變數與變量二、變數與變量n每個個體的某一性狀、特性的測定數值叫做每個個體的某一性狀、特性的測定數值叫做觀察觀察值值(observation)。n 觀察值集合起來，稱為總體的一項觀察值集合起來，稱為總體的一項變數變數(variable)n 變數中的每一成員稱為變數中的每一成員稱為變量變量(variate)n 隨機變數隨機變數(random variable) ：總體內個體間盡管屬性總體內個體間盡管屬性相同但仍受一

5、些隨機因素的影響造成觀察值或表現上的變異。相同但仍受一些隨機因素的影響造成觀察值或表現上的變異。隨機變量隨機變量是用來代表是用來代表總體的任意數值總體的任意數值；隨機變數隨機變數是是隨機變量的一組隨機變量的一組數據，代表數據，代表總體的隨機樣本資料總體的隨機樣本資料，它可用來估計總體的參數，它可用來估計總體的參數 。三、參數與統計數三、參數與統計數1.參數參數(parameter): 由總體的全部觀察值而算由總體的全部觀察值而算得的、描述總體的特征數稱為參數。得的、描述總體的特征數稱為參數。 參數是反映總體規律性的數值。是總體真正的值，是固參數是反映總體規律性的數值。是總體真正的值，是固定不變

6、的。定不變的。如：總體平均數如：總體平均數 -總體方差總體方差-22.統計數統計數(statistics):由樣本的全部觀察值由樣本的全部觀察值算得的、描述樣本的特征數算得的、描述樣本的特征數。它因樣本不同它因樣本不同而不同，它是估計值。而不同，它是估計值。如：樣本平均數如：樣本平均數-樣本均方樣本均方- 統計上，通常由樣本統計數估計或推斷總體相應參數。x2s 2016年3月 海南大學農學院&3.2 試驗資料的性質與分類試驗資料的性質與分類1、數量性狀資料、數量性狀資料 凡是能夠以量測或計數的方法表示其特征的性凡是能夠以量測或計數的方法表示其特征的性狀統稱為數量性狀。狀統稱為數量性狀。

7、 觀察測定數量性狀而獲得的數據就是數量性觀察測定數量性狀而獲得的數據就是數量性狀資料，分為狀資料，分為(1)計量資料計量資料 (2)計數資料計數資料 。試驗資料分兩大類：數量性狀資料和質量性狀資料試驗資料分兩大類：數量性狀資料和質量性狀資料l 各個觀察值不一定是整數，兩個相鄰的整數各個觀察值不一定是整數，兩個相鄰的整數間可有帶小數的任何數值出現；計量資料也稱之間可有帶小數的任何數值出現；計量資料也稱之為為連續性變異資料。連續性變異資料。l 凡用稱量、測量等量測手段得到的數量性狀資凡用稱量、測量等量測手段得到的數量性狀資料。料。(1)計量資料計量資料 它的各個觀察值須以它的各個觀察值須以整數整數

8、表示，兩個相鄰整數表示，兩個相鄰整數間不容許任何帶有小數的值存在。因此，該類資間不容許任何帶有小數的值存在。因此，該類資料也稱料也稱非連續性變異資料非連續性變異資料或稱或稱間斷性資料。間斷性資料。 指用計數方式得到的數據資料指用計數方式得到的數據資料.(2)計數資料計數資料質量性狀是指只能觀察而不能測量的性狀。質量性狀是指只能觀察而不能測量的性狀。 花藥、莖、種子、果實、葉片的顏色、籽粒的花藥、莖、種子、果實、葉片的顏色、籽粒的飽滿度、芒的有無等飽滿度、芒的有無等。 質量性狀本身不能用數值表示，要獲得這類性質量性狀本身不能用數值表示，要獲得這類性狀的資料，須對其觀察結果作數量化處理。狀的資料，

9、須對其觀察結果作數量化處理。數量化方法可分兩種：數量化方法可分兩種： （1）統計次數法）統計次數法 （2）分級法）分級法 2、質量性狀資料、質量性狀資料 在一個樣本內，分別統計具有某種性狀、不具在一個樣本內，分別統計具有某種性狀、不具有該性狀的個體數，這種數量化的資料又叫次有該性狀的個體數，這種數量化的資料又叫次數資料。數資料。例如例如 1. 1.調查國光蘋果的裂果情況調查國光蘋果的裂果情況; ; 2. 2.一個玉米果穗上甜粒與非甜粒的比率。一個玉米果穗上甜粒與非甜粒的比率。（1）統計次數法）統計次數法先根據性狀的變異情況分級，給每級分別賦先根據性狀的變異情況分級，給每級分別賦予一個適當的數值

10、作代表值，然后統計樣本中屬予一個適當的數值作代表值，然后統計樣本中屬于各個級別的個體數。于各個級別的個體數。例如例如 調查作物受某種病蟲害危害情況，調查作物受某種病蟲害危害情況，將作物性狀分為高抗、抗、中抗、中感、感病將作物性狀分為高抗、抗、中抗、中感、感病5 5個級別，分別用個級別，分別用1 1，2 2，3 3，4 4，5 5表示，統計表示，統計樣本內各種級別的植株數。樣本內各種級別的植株數。（2）分級法）分級法 2016年3月 海南大學農學院&3.3 試驗資料的整理試驗資料的整理試驗資料整理為次數分布。試驗資料整理為次數分布。次數分布：次數分布：由不同區間內變量的次數組成的分布。由

11、不同區間內變量的次數組成的分布。將次數分布作成表格形式叫將次數分布作成表格形式叫次數分布表次數分布表次數分布以圖來表示叫次數分布以圖來表示叫次數分布圖。次數分布圖。次數分布功用：次數分布功用：整理資料、化繁為簡；初步了解整理資料、化繁為簡；初步了解變數的分布特點；便于進一步的計算和分析。變數的分布特點；便于進一步的計算和分析。( (一一) )計量資料的次數分布表計量資料的次數分布表一、次數分布表一、次數分布表書例書例p37 以表以表34的的140行水稻試驗的產量為行水稻試驗的產量為例，說明整理方法。例，說明整理方法。表表3.4 140行水稻產量行水稻產量(單位：克單位：克) 177215197

12、 97123159245119119131149152167104161214125175219118192176175 95136199116165214 9515883137 80138151187126196134206137 98 97129143179174159165136108101141148168163176102194145173 75130149150161155111158131189 91142140154152163123205149155131209183 971191811491871312151111861181501551971162542391601721

13、791511981241791351841681691731811882111971751221511711661751431902131922311631591581591771471942271411691241591. 數據排序數據排序(sort)2. 求極差求極差(range) ：R=254-75=179g。3. 確定組數和組距確定組數和組距(class interval)應考慮：應考慮：(1)觀察值個數的多少（觀察值個數的多少（n=140) (2)能反映出資料的真實面貌等方面。能反映出資料的真實面貌等方面。表表3.53.5樣本容量與組數多少的關系樣本容量與組數多少的關系樣本容量樣本容

14、量分組時的組數分組時的組數5050 5 51010100100 8 816162002001010202030030012122424500500151530301000100020204040 本例本例R179，分為，分為12組組. 為了便于計算，組距一般取整數。為了便于計算，組距一般取整數。組距：組距： C=R/組數組數=179/12=14.915(g)4. 確定組中值與組限確定組中值與組限 第一組組中值接近等于資料中最小值、取整為好。第一組組中值接近等于資料中最小值、取整為好。第一組第一組 下限下限 組中值組中值 上限上限 67.5=c/2- 67.5=c/2- 7575 +c/2=82

15、.5 +c/2=82.5 +c +c +c+c +c+c第二組第二組 82.582.5 9090 97.597.5類推類推5.原始資料歸組原始資料歸組表表 140140行水稻的次數分布行水稻的次數分布組組 限限 中點值中點值( ( y ) )次數次數( ( f ) ) 67.5 67.5 82.5 82.575752 2 82.5 82.5 97.5 97.590907 7 97.5 97.5112.5112.51051057 7112.5112.5127.5127.51201201313127.5127.5142.5142.51351351717142.5142.5157.5157.5150

16、1502020157.5157.5172.5172.51651652525172.5172.5187.5187.51801802121187.5187.5202.5202.51951951313202.5202.5217.5217.52102109 9217.5217.5232.5232.52252253 3232.5232.5247.5247.52402402 2247.5247.5262.5262.52552551 1合計合計( ( n ) )140140變異較小的資料，可按觀察值分組。變異較小的資料，可按觀察值分組。例如例如p36:某小麥品種的每穗小穗數的次數分布某小麥品種的每穗小穗數的

17、次數分布（n=100原始資料表原始資料表3.1略）略）每穗小穗數每穗小穗數記數符號記數符號次數次數151617181920正一正一正正正正正正正正正正正正正正正正正正T正正正正正正正正正正正正正正正正T正正6153225175變異較大的計數資料，可按一定幅度的方變異較大的計數資料，可按一定幅度的方法制作次數分布表。法制作次數分布表。以以5粒為一組，作次數分布表粒為一組，作次數分布表3.3【例如例如】研究水稻品種的每穗粒數，共測研究水稻品種的每穗粒數，共測200個穗，每穗粒數的變幅在個穗，每穗粒數的變幅在27-83，極差達，極差達56。表表3.3 200個稻穗每穗粒數的次數分布表個稻穗每穗粒數的

18、次數分布表每穗粒數每穗粒數( y )次數次數(即穗數即穗數f)2630131353364010414521465032515541566038616525667016717587680381852合計合計200(三三)質量性狀資料的次數分布表質量性狀資料的次數分布表n例如，用某微肥處理后，紅星蘋果果實著色情例如，用某微肥處理后，紅星蘋果果實著色情況調查，見下表。況調查，見下表。果實著色分級果實著色分級代表值代表值果實數果實數全紅全紅2/3果面紅色果面紅色1/3-2/3果面紅色果面紅色 屏幕上數字轉為內存變換鍵屏幕上數字轉為內存變換鍵 寄存器讀出鍵寄存器讀出鍵屏幕出現屏幕出現 輸入后，按輸入后，

19、按- 清除內存的數字清除內存的數字4 4統計專用鍵統計專用鍵 ( (或或) 與、與、2 2 、 、等。等。注意選擇狀態注意選擇狀態 熟練用熟練用或鍵或鍵 2016年3月 海南大學農學院好能通HT-880科學計算器 2016年3月 海南大學農學院練習：練習：35.6 37.6 33.4 35.1 32.7 36.8 35.9 34.6，計算各種統計量。，計算各種統計量。nnSxSVCSSSSxSx64. 1%,100.83.1869. 264. 12 .352隨機樣本1 234無窮個樣本總體 2016年3月 海南大學農學院課堂測驗1某地區城市和鄉村人均居住面積分別為某地區城市和鄉村人均居住面積分別為7.3和和18平方米，平方米，標準差分別為標準差分別為2.8和和6平方米，人均居住面積的變異程度平方米，人均居住面積的變異程度（）。（）。A城市大城市大B鄉村大鄉村大C城市和鄉村一樣大城市和鄉村一樣大D城市和鄉村人均居住面積的變異程度不能比較城市和