普通高等教育“十二五”规划教材：田间试验与统计方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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宁海龙 编

图书标签:

• 农业
• 统计
• 试验设计
• 田间试验
• 数据分析
• 高等教育
• 教材
• 科研方法
• 生物统计
• 农学

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030332820

版次：1

商品编码：10931312

包装：平装

开本：16开

出版时间：2012-01-01

用纸：胶版纸

页数：307

字数：500000

内容简介

《普通高等教育“十二五”规划教材：田间试验与统计方法》以培养实践动手能力强的高素质农业人才为目标，吸纳试验设计和统计新方法，同时加强统计方法与计算机科学相结合。全书共14章，内容包括田间试验概述、试验资料的整理与描述分析、概率分布、统计推断、x2测验、方差分析、单因素试验资料的统计分析、多因素试验的统计分析、品种区域试验资料的统计分析、正交设计资料的统计分析、直线相关与回归分析、多元线性回归与相关分析、非线性回归分析、正交回归设计等，每章结尾都配有习题。
《普通高等教育“十二五”规划教材：田间试验与统计方法》可作为全国高等农业院校植物生产类专业本科生教材，也可作为广大农业科技工作者、农业生产管理人员和其他专业人员的工具性参考书。

目录

前言
第一章 田间试验概述
第一节 田间试验的任务和要求
一、田问试验的任务与来源
二、田间试验的基本要求
三、田间试验的种类
第二节 试验方案的制订
一、试验因素与水平
二、试验处理效应
三、制订试验方案的要点
四、正确处理试验因素与试验条件的交互作用
第三节 试验误差及其控制
一、试验误差的概念
二、试验误差的来源
三、试验误差的控制
第四节 试验地的土壤差异与小区技术
一、试验地的土壤差异及选择
二、小区技术
第五节 常用的试验设计
一、试验设计原则
二、顺序排列的试验设计
三、随机排列的试验设计
第六节 试验的实施
一、试验计划的制订
二、试验地的准备
三、种子准备
四、播种
五、田问管理
六、试验观察记载
七、收获与测产
八、试验结果的审核与初步整理
习题

第二章 试验资料的整理与描述分析
第一节 统计的基本概念
一、总体与样本
二、变量与观察值
三、参数与统计数
第二节 数据的类型与次数分布
一、数据的类型
二、次数分布表
三、次数分布图
第三节 样本的描述性分析
一、平均数
二、变异数
习题

第三章 概率分布
第一节 事件与概率
一、事件
二、概率
三、概率的计算法则
第二节 二项分布及其抽样分布
一、二项总体分布
二、二项分布的概率函数及计算
三、二项总体的抽样分布
第三节 正态分布及其抽样分布
一、正态总体分布
二、正态分布的标准化
三、正态分布的概率计算
四、正态总体的抽样分布
五、中心极限定理
习题

第四章 统计推断
第一节 统计假设测验的基本原理
一、统计假设测验的意义和原理
二、统计假设测验的基本步骤
三、两尾测验与一尾测验
四、统计假设测验的两类错误
第二节 平均数的假设测验
一、单个样本平均数的假设测验
二、两个样本平均数相比较的假设测验
第三节 二项分布资料百分数的假设测验
一、单个样本百分数的假设测验
二、两个样本百分数相比较的假设测验
……
第五章 x2测验
第六章 方差分析
第七章 单因素试验资料的统计分析
第八章 多因素试验的方差分析
第九章 品种区域试验资料的统计分析
第十章 正交设计资料的统计分析
第十一章 直线相关与回归分析
第十二章 多无线性回归与相关分析
第十三章 非线性回归分析
第十四章 正交回归设计
参考文献
附录

前言/序言

田间试验的智慧：科学决策与精准农业的基石 在现代农业追求效率、效益与可持续发展的浪潮中，科学的田间试验与严谨的统计分析已成为不可或缺的导航仪。它们不仅是揭示作物生长奥秘、优化种植模式的利器，更是驱动农业技术创新、保障粮食安全、实现精准化管理的关键。本书旨在深入浅出地阐释田间试验的设计原则、实施要领以及统计分析的核心方法，为农业科研人员、技术推广者、涉农企业以及致力于农业现代化发展的学子们，提供一套全面、系统、实用的知识体系。 第一章：田间试验概论——为何而试？ 本章将引导读者认识田间试验在农业科学研究中的重要地位。我们将探讨农业研究的演进，从经验积累到科学探索的转变，强调田间试验作为连接理论与实践的桥梁，是验证新理论、新技术、新品种的最终战场。我们会阐释田间试验的根本目的：回答“是什么”、“为什么”、“怎么样”等一系列农业生产中的核心问题，例如：某种新肥料是否能提高产量？某个品种是否更抗病？最佳的播种密度是多少？不同的灌溉方式对水分利用效率有何影响？通过解答这些问题，我们才能做出科学、有效的决策，避免盲目投入和资源浪费。 我们将深入剖析田间试验的核心要素：处理（treatment）——即研究者有意施加于试验单位的不同因素，例如不同的肥料类型、不同品种、不同的栽培措施等；试验单位（experimental unit）——例如一块试验田、一株作物，是接受处理并进行观察测定的基本单元；重复（replication）——同一处理在不同试验单位上的重复设置，旨在减少随机误差的影响，提高试验结果的可靠性；以及区组（block）——将试验田划分为若干个具有相似环境条件的区域，目的是控制环境异质性，使比较更公平。理解这些基本概念，是设计和实施有效田间试验的基础。 第二章：试验设计——构建科学的蓝图 本章将详细介绍田间试验设计的核心原则与常用方法。一个好的试验设计，是获得可靠研究结果的前提。我们将首先强调随机化（randomization）的重要性，即通过随机分配处理到试验单位，以避免系统误差的产生，确保各处理之间的可比性。我们会讲解不同程度的随机化应用，以及其背后的统计学意义。 接下来，我们将重点介绍几种经典且广泛应用的试验设计方案： 完全随机设计（Completely Randomized Design, CRD）：这是最简单的一种设计，适用于试验单位环境条件差异很小的情况。我们将详细讲解其原理、适用范围、优缺点以及如何进行数据分析。 随机区组设计（Randomized Complete Block Design, RCBD）：当试验田存在一定的环境异质性时，RCBD是更优的选择。本章将深入阐述如何根据环境梯度划分区组，如何在区组内进行随机化，以及RCBD在控制异质性方面的优势。我们会通过实例说明，RCBD如何能够更有效地分离处理效应与区组效应。 拉丁方设计（Latin Square Design, LSD）：当试验田存在两个独立的环境梯度时，LSD可以同时控制这两个梯度。我们将解释拉丁方设计的结构，如何设置拉丁方，以及其在减少试验单位数量方面的优势。 裂区设计（Split-Plot Design）：在实际生产中，有些处理因素的设置（如灌溉、耕作）往往比其他处理因素（如品种）更难大范围地改变。裂区设计正适用于此类情况，能够有效地处理不同“可控性”水平的处理因素。本章将详细讲解裂区设计的原理、优缺点以及其在农业研究中的具体应用案例。 析因设计（Factorial Design）：当我们需要同时研究两个或两个以上因素及其交互作用时，析因设计是不可或缺的工具。我们将深入探讨主效应（main effect）和交互效应（interaction effect）的概念，理解不同因素组合产生的协同或拮抗效应，这对于揭示复杂的生物学过程至关重要。我们将展示如何构建不同阶的析因设计，以及如何解读交互作用的图示。 除了这些经典设计，我们还将简要介绍一些更复杂的设计，如拉丁方裂区设计、重复测量设计（Repeated Measures Design）等，并探讨在实际操作中，如何根据研究目的、资源条件和环境特点，选择最合适的设计方案。 第三章：试验实施——精益求精的实践 再精妙的设计，也需要严谨的实施来落地。本章将聚焦于田间试验实施过程中的关键环节，强调细节决定成败。 我们将首先讨论试验田的选择与准备。一个理想的试验田应具有代表性，能够反映目标生产环境。我们需要考虑土壤类型、肥力水平、地形地貌、灌溉条件等因素，并进行必要的土壤改良和耕作准备。 接着，我们将详细讲解播种/移栽与田间管理。播种深度、密度、成活率的控制，移栽时的伤苗处理，以及生长过程中病虫草害的防治、水肥管理等，都是影响试验结果准确性的关键。我们将强调标准化操作的重要性，确保所有试验单位在同一管理强度下，仅由研究的因素（处理）而产生差异。 试验材料的准备与施用也是至关重要的一环。无论是种子、肥料、农药还是其他农机具，其质量的稳定性和准确性直接关系到试验结果的可靠性。我们将强调准确称量、均匀施用，以及如何处理不同处理之间的潜在交叉污染。 数据采集是田间试验的灵魂。本章将详细介绍不同类型数据的采集方法，例如： 产量数据：如何精确地测定单位面积产量，如何处理边界行、边角地块的效应。 生长发育指标：如株高、叶面积、分枝数、穗数、果实数量、茎粗等，我们将讲解测量的时间点、部位和工具。 生理生化指标：如叶绿素含量、光合速率、蒸腾速率、养分含量等，我们将介绍常用的测量技术和仪器。 抗性鉴定：如病虫害发生率、病情指数、抗性等级的评定标准与方法。 品质指标：如籽粒饱满度、蛋白质含量、脂肪含量、糖度等，我们将介绍相应的测定方法。 在本章中，我们还将强调试验记录的重要性。详尽、准确、规范的试验记录，不仅是数据分析的基础，更是试验过程的追溯和总结。我们将指导读者如何建立统一的记录格式，包括试验基本信息、日常管理、观测数据、异常情况等。 第四章：统计分析基础——从数据到洞见 数据本身并不能直接说话，需要通过统计学这门语言来解读。本章将为读者构建扎实的统计分析基础，帮助他们理解数据背后的规律。 我们将从描述性统计入手，讲解如何使用均值、中位数、众位数、标准差、方差、变异系数等指标来概括数据的集中趋势和离散程度。我们将学习如何绘制直方图、箱线图、散点图等图形，直观地展示数据的分布特征和变量间的关系。 接着，我们将重点讲解推断性统计的核心工具——假设检验（hypothesis testing）。我们将解释原假设（null hypothesis）和备择假设（alternative hypothesis）的概念，以及P值（P-value）在判断统计显著性中的作用。我们会详细介绍t检验（t-test），用于比较两组数据的均值差异，以及F检验（F-test），在方差分析（ANOVA）中用于比较多组数据的均值差异。 方差分析（Analysis of Variance, ANOVA）将是本章的重头戏。我们将深入讲解ANOVA的原理，如何将总变异分解为处理效应、区组效应和随机误差，以及如何通过ANOVA表来判断不同因素对试验结果的影响是否显著。我们会详细介绍单因素方差分析和多因素方差分析，并重点阐述交互作用的分析。 此外，我们还将引入回归分析（regression analysis），用于研究变量之间的定量关系，预测一个变量如何随着另一个或多个变量的变化而变化。我们将介绍简单线性回归和多元线性回归，并讲解如何解读回归系数和判定系数。 最后，本章还将简要介绍相关分析（correlation analysis），用于衡量变量之间线性相关的紧密程度，以及多重比较（multiple comparison）方法（如Tukey, LSD, Duncan等），在ANOVA结果显著后，用于进一步比较具体哪些处理之间存在显著差异。 第五章：高级统计方法在田间试验中的应用 在掌握了基础统计方法后，本章将带领读者探索更高级、更精密的统计技术，以应对复杂多变的农业研究问题。 我们将重点探讨混合效应模型（Mixed-Effects Models）。在实际试验中，很多因素（如重复、地点、批次）可能不是我们感兴趣的核心处理，但对结果有影响，并且其效应可能表现为随机变异。混合效应模型能够更灵活地处理这类随机效应，提高模型的拟合度和结果的准确性。 协方差分析（Analysis of Covariance, ANCOVA）也将是本章的亮点。当我们需要控制某个与处理无关但可能影响结果的变量（称为协变量，如试验初期的某种测量值）的影响时，ANCOVA能够更有效地分离处理效应。我们将讲解如何选择合适的协变量，以及ANCOVA如何提高试验的统计功效。 多变量统计方法的应用也将被介绍。当研究同时涉及多个响应变量时（例如，评估新品种的产量、抗病性、品质等），主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）和因子分析（Factor Analysis）可以帮助我们识别数据中的潜在结构，减少变量维度。聚类分析（Cluster Analysis）则有助于将相似的试验单元或处理进行分组。 此外，本章还将简要介绍非参数统计方法（Non-parametric Methods），例如Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验等，这些方法在数据不满足参数检验的假设（如正态性）时，提供了重要的替代方案。 第六章：试验结果的解读与报告——将数据转化为知识 再严谨的分析，最终也需要清晰地呈现和准确地解读。本章将指导读者如何有效地将试验结果转化为有价值的知识。 我们将首先强调结果的统计显著性与实际意义的结合。P值小于0.05并不意味着所有差异都有实际意义。我们需要结合生物学背景、经济效益和生产可行性，来全面评价试验结果。 图表的可视化在结果呈现中扮演着至关重要的角色。我们将指导读者如何选择最恰当的图表类型（如柱状图、折线图、散点图、雷达图等），如何规范地制作图表，使其清晰、准确、具有信息量，能够直观地传达关键信息。 撰写科学的试验报告是最终输出的关键环节。我们将提供详细的报告撰写框架，包括： 引言（Introduction）：阐述研究背景、目的、意义以及前人的研究成果。 材料与方法（Materials and Methods）：详细描述试验设计、试验材料、田间管理、数据采集方法以及统计分析方法，要求具有可重复性。 结果（Results）：清晰、客观地呈现试验数据，辅以图表，重点突出关键发现。 讨论（Discussion）：解释试验结果，与前人研究进行比较，分析结果的生物学机制，提出局限性，并展望未来研究方向。 结论（Conclusion）：总结主要研究发现，强调其科学价值和实际意义。 参考文献（References）：列出所有引用的文献。 此外，本章还将探讨试验结果的推广与应用，包括如何将科学的田间试验成果转化为面向农民的技术指导，如何为农业政策制定提供科学依据，以及如何在农业生产中实现精准化管理和智能化决策。 结语： 本书的目标是点燃读者探索农业科学奥秘的热情，提供一套坚实的理论基础和实用的操作指南。通过掌握田间试验的设计精髓和统计分析的强大工具，我们能够更加科学、高效地认识和改造农业生产，为构建可持续、高产、优质的现代农业贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

这本书的厚度本身就说明了其内容的广博，阅读体验上，它更像是一部工具书而不是一本可以轻松翻阅的入门读物。我特别欣赏其中关于试验误差来源的系统性分析，作者不仅仅停留在误差的数学定义上，而是深入探讨了土壤异质性、光照梯度、灌溉不均等田间实际因素如何系统性地放大或引入误差。这种深入基层的洞察力，对于设计长期定位试验的学者来说，价值无可估量。然而，当我试图将其应用于我的基因型×环境互作（G×E）研究时，立刻感到了局限性。虽然提及了AMMI模型等经典方法，但对于如何利用混合线性模型（LMMs）来处理具有复杂时空相关性的面板数据，书中几乎没有涉猎。这让我感觉这本书的编写年代可能更侧重于经典的完全随机化、裂区设计等传统领域，对于现代农业生物统计学中越来越重要的模型选择和计算效率问题，着墨不多。它是一把非常锋利的瑞士军刀的传统刀片，功能强大且可靠，但缺少了现代电子设备的诸多智能接口。

评分☆☆☆☆☆

这本封面设计得相当朴实，蓝白相间的配色，很符合教材的定位，但拿到手上的时候，我还是对它寄予了很高的期望，毕竟是“十二五”规划教材，想来内容定然是经过精心打磨的。翻开目录，那一串串专业术语如同密集的麦穗，预示着接下来的学习不会轻松。我尤其关注了关于实验设计原理的那几个章节，那些关于随机化、重复和区组化的论述，读起来就像在搭建一座精密的科学迷宫。书里图表的绘制规范得让人惊叹，每一个方框、每一个箭头都精准地指向了某种统计学上的必然性。然而，在实际操作层面，我感觉书本在衔接理论与田间实践时，似乎少了一点“泥土的温度”。比如，关于异常值处理的描述，虽然给出了详尽的数学公式，但对于一个初次面对真实农田数据——那些因为天气突变或人为失误造成的“丑陋”数据——的研究生来说，如何平衡统计上的严谨性和田间管理的灵活性，书中提供的经验性指导似乎略显单薄。总而言之，它像一本高精度的仪器说明书，严谨、全面，但缺少了些许现场教学的灵活变通，适合已经有一定基础，追求扎实理论深度的学习者。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的最深刻印象是其严谨的学术规范和对试验设计的“教条式”坚持。它几乎是以一种近乎“圣经”的态度，来强调试验设计的规范性——你必须有足够的重复，你必须确保随机化是彻底的。这对于培养初学者的科学态度是至关重要的，它在读者心中树立了一个不可逾越的“理想试验”的标准。我曾因为一个小小的分块设计问题在书中反复查阅，直到彻底理解了区组的意义所在。然而，在现实的农业科研中，尤其是在面对大型跨区域试验或预算极其有限的小型课题时，完全理想化的设计往往难以实现。书中对于非正交设计或不完全区组设计的讨论，虽然存在，但其处理策略和案例相对较少，往往需要读者自行脑补如何将这些理论应用到那些“不完美”的田间情境中。所以，这本书更像是为你建造一座完美的“理论温室”，但当你走出温室，面对风吹雨打的真实田地时，你需要更多的经验和变通技巧来补充书中相对保守的指导方针。

评分☆☆☆☆☆

初次接触统计学时，我对那些希腊字母和冗长的公式感到头皮发麻，但《田间试验与统计方法》以一种近乎循序渐进的叙事方式，将复杂的统计概念包裹在农学研究的场景里进行讲解，大大降低了我的畏难情绪。例如，在解释显著性水平（α）与功效（Power）的关系时，作者没有直接抛出公式，而是先描述了一个“我们希望检测到真实效果，但又不希望误报”的实际困境，再引出统计决策的权衡。这种教学策略非常高明，使得统计思维的建立过程非常自然。不过，这种侧重于“如何做”的描述，在软件操作层面的指导上显得有些力不从心。尽管教材提到了SAS和Excel的应用，但其截图和步骤的详尽程度，完全无法与当下任何一个主流统计软件的官方教程相比拟。当需要进行复杂的残差诊断或模型拟合时，我往往需要对照着屏幕上的软件界面，在书中寻找对应的解释，这种脱节感在需要快速解决实际计算问题的紧要关头，尤其令人沮丧。

评分☆☆☆☆☆

我是在一个非常紧张的课题结题节点接触到这本书的，当时急需快速掌握一套行之有效的统计分析流程，所以这本书的实用性是我最看重的指标。坦白说，它在方差分析（ANOVA）部分的阐述，简直是教科书级别的清晰。作者似乎深谙“化繁为简”的艺术，将多重比较的复杂步骤，拆解成了可以一步步跟随的流程图。我记得有一次，我的作物产量数据出现了显著的组间差异，但在到底该用LSD还是Tukey's HSD进行事后检验时犹豫不决，书里关于选择标准的详细对比和应用案例，直接帮我敲定了方向。不过，这本书在数据可视化这块，给我的感觉稍显滞后了。在这个大数据和可视化工具飞速发展的时代，书中提供的图表示例多是传统的条形图和柱状图，对于如何利用R语言或SPSS的高级模块来生成更具说服力的散点图矩阵或者交互式图表，鲜有提及。这使得我在撰写研究报告时，不得不翻阅其他更现代的统计图形学书籍来补充这方面的视觉冲击力。对于追求前沿报告风格的年轻研究人员来说，这方面的内容略显保守，但若仅论基础统计框架的构建，它无疑是一座坚固的堡垒。

评分☆☆☆☆☆

不错，就是书皮有破损。

评分☆☆☆☆☆

不错不错

评分☆☆☆☆☆

写的还行，此类书都差不多

评分☆☆☆☆☆

不错不错

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购买方便，送货上门。

评分☆☆☆☆☆

好

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写的还行，此类书都差不多

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不错

评分☆☆☆☆☆

不错不错