普通高等教育“十二五”規劃教材：田間試驗與統計方法 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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寜海龍 編

圖書標籤:

• 農業
• 統計
• 試驗設計
• 田間試驗
• 數據分析
• 高等教育
• 教材
• 科研方法
• 生物統計
• 農學

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030332820

版次：1

商品編碼：10931312

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2012-01-01

用紙：膠版紙

頁數：307

字數：500000

內容簡介

《普通高等教育“十二五”規劃教材：田間試驗與統計方法》以培養實踐動手能力強的高素質農業人纔為目標，吸納試驗設計和統計新方法，同時加強統計方法與計算機科學相結閤。全書共14章，內容包括田間試驗概述、試驗資料的整理與描述分析、概率分布、統計推斷、x2測驗、方差分析、單因素試驗資料的統計分析、多因素試驗的統計分析、品種區域試驗資料的統計分析、正交設計資料的統計分析、直綫相關與迴歸分析、多元綫性迴歸與相關分析、非綫性迴歸分析、正交迴歸設計等，每章結尾都配有習題。
《普通高等教育“十二五”規劃教材：田間試驗與統計方法》可作為全國高等農業院校植物生産類專業本科生教材，也可作為廣大農業科技工作者、農業生産管理人員和其他專業人員的工具性參考書。

目錄

前言
第一章 田間試驗概述
第一節 田間試驗的任務和要求
一、田問試驗的任務與來源
二、田間試驗的基本要求
三、田間試驗的種類
第二節 試驗方案的製訂
一、試驗因素與水平
二、試驗處理效應
三、製訂試驗方案的要點
四、正確處理試驗因素與試驗條件的交互作用
第三節 試驗誤差及其控製
一、試驗誤差的概念
二、試驗誤差的來源
三、試驗誤差的控製
第四節 試驗地的土壤差異與小區技術
一、試驗地的土壤差異及選擇
二、小區技術
第五節 常用的試驗設計
一、試驗設計原則
二、順序排列的試驗設計
三、隨機排列的試驗設計
第六節 試驗的實施
一、試驗計劃的製訂
二、試驗地的準備
三、種子準備
四、播種
五、田問管理
六、試驗觀察記載
七、收獲與測産
八、試驗結果的審核與初步整理
習題

第二章 試驗資料的整理與描述分析
第一節 統計的基本概念
一、總體與樣本
二、變量與觀察值
三、參數與統計數
第二節 數據的類型與次數分布
一、數據的類型
二、次數分布錶
三、次數分布圖
第三節 樣本的描述性分析
一、平均數
二、變異數
習題

第三章 概率分布
第一節 事件與概率
一、事件
二、概率
三、概率的計算法則
第二節 二項分布及其抽樣分布
一、二項總體分布
二、二項分布的概率函數及計算
三、二項總體的抽樣分布
第三節 正態分布及其抽樣分布
一、正態總體分布
二、正態分布的標準化
三、正態分布的概率計算
四、正態總體的抽樣分布
五、中心極限定理
習題

第四章 統計推斷
第一節 統計假設測驗的基本原理
一、統計假設測驗的意義和原理
二、統計假設測驗的基本步驟
三、兩尾測驗與一尾測驗
四、統計假設測驗的兩類錯誤
第二節 平均數的假設測驗
一、單個樣本平均數的假設測驗
二、兩個樣本平均數相比較的假設測驗
第三節 二項分布資料百分數的假設測驗
一、單個樣本百分數的假設測驗
二、兩個樣本百分數相比較的假設測驗
……
第五章 x2測驗
第六章 方差分析
第七章 單因素試驗資料的統計分析
第八章 多因素試驗的方差分析
第九章 品種區域試驗資料的統計分析
第十章 正交設計資料的統計分析
第十一章 直綫相關與迴歸分析
第十二章 多無綫性迴歸與相關分析
第十三章 非綫性迴歸分析
第十四章 正交迴歸設計
參考文獻
附錄

前言/序言

田間試驗的智慧：科學決策與精準農業的基石 在現代農業追求效率、效益與可持續發展的浪潮中，科學的田間試驗與嚴謹的統計分析已成為不可或缺的導航儀。它們不僅是揭示作物生長奧秘、優化種植模式的利器，更是驅動農業技術創新、保障糧食安全、實現精準化管理的關鍵。本書旨在深入淺齣地闡釋田間試驗的設計原則、實施要領以及統計分析的核心方法，為農業科研人員、技術推廣者、涉農企業以及緻力於農業現代化發展的學子們，提供一套全麵、係統、實用的知識體係。 第一章：田間試驗概論——為何而試？ 本章將引導讀者認識田間試驗在農業科學研究中的重要地位。我們將探討農業研究的演進，從經驗積纍到科學探索的轉變，強調田間試驗作為連接理論與實踐的橋梁，是驗證新理論、新技術、新品種的最終戰場。我們會闡釋田間試驗的根本目的：迴答“是什麼”、“為什麼”、“怎麼樣”等一係列農業生産中的核心問題，例如：某種新肥料是否能提高産量？某個品種是否更抗病？最佳的播種密度是多少？不同的灌溉方式對水分利用效率有何影響？通過解答這些問題，我們纔能做齣科學、有效的決策，避免盲目投入和資源浪費。 我們將深入剖析田間試驗的核心要素：處理（treatment）——即研究者有意施加於試驗單位的不同因素，例如不同的肥料類型、不同品種、不同的栽培措施等；試驗單位（experimental unit）——例如一塊試驗田、一株作物，是接受處理並進行觀察測定的基本單元；重復（replication）——同一處理在不同試驗單位上的重復設置，旨在減少隨機誤差的影響，提高試驗結果的可靠性；以及區組（block）——將試驗田劃分為若乾個具有相似環境條件的區域，目的是控製環境異質性，使比較更公平。理解這些基本概念，是設計和實施有效田間試驗的基礎。 第二章：試驗設計——構建科學的藍圖 本章將詳細介紹田間試驗設計的核心原則與常用方法。一個好的試驗設計，是獲得可靠研究結果的前提。我們將首先強調隨機化（randomization）的重要性，即通過隨機分配處理到試驗單位，以避免係統誤差的産生，確保各處理之間的可比性。我們會講解不同程度的隨機化應用，以及其背後的統計學意義。 接下來，我們將重點介紹幾種經典且廣泛應用的試驗設計方案： 完全隨機設計（Completely Randomized Design, CRD）：這是最簡單的一種設計，適用於試驗單位環境條件差異很小的情況。我們將詳細講解其原理、適用範圍、優缺點以及如何進行數據分析。 隨機區組設計（Randomized Complete Block Design, RCBD）：當試驗田存在一定的環境異質性時，RCBD是更優的選擇。本章將深入闡述如何根據環境梯度劃分區組，如何在區組內進行隨機化，以及RCBD在控製異質性方麵的優勢。我們會通過實例說明，RCBD如何能夠更有效地分離處理效應與區組效應。 拉丁方設計（Latin Square Design, LSD）：當試驗田存在兩個獨立的環境梯度時，LSD可以同時控製這兩個梯度。我們將解釋拉丁方設計的結構，如何設置拉丁方，以及其在減少試驗單位數量方麵的優勢。 裂區設計（Split-Plot Design）：在實際生産中，有些處理因素的設置（如灌溉、耕作）往往比其他處理因素（如品種）更難大範圍地改變。裂區設計正適用於此類情況，能夠有效地處理不同“可控性”水平的處理因素。本章將詳細講解裂區設計的原理、優缺點以及其在農業研究中的具體應用案例。 析因設計（Factorial Design）：當我們需要同時研究兩個或兩個以上因素及其交互作用時，析因設計是不可或缺的工具。我們將深入探討主效應（main effect）和交互效應（interaction effect）的概念，理解不同因素組閤産生的協同或拮抗效應，這對於揭示復雜的生物學過程至關重要。我們將展示如何構建不同階的析因設計，以及如何解讀交互作用的圖示。 除瞭這些經典設計，我們還將簡要介紹一些更復雜的設計，如拉丁方裂區設計、重復測量設計（Repeated Measures Design）等，並探討在實際操作中，如何根據研究目的、資源條件和環境特點，選擇最閤適的設計方案。 第三章：試驗實施——精益求精的實踐 再精妙的設計，也需要嚴謹的實施來落地。本章將聚焦於田間試驗實施過程中的關鍵環節，強調細節決定成敗。 我們將首先討論試驗田的選擇與準備。一個理想的試驗田應具有代錶性，能夠反映目標生産環境。我們需要考慮土壤類型、肥力水平、地形地貌、灌溉條件等因素，並進行必要的土壤改良和耕作準備。 接著，我們將詳細講解播種/移栽與田間管理。播種深度、密度、成活率的控製，移栽時的傷苗處理，以及生長過程中病蟲草害的防治、水肥管理等，都是影響試驗結果準確性的關鍵。我們將強調標準化操作的重要性，確保所有試驗單位在同一管理強度下，僅由研究的因素（處理）而産生差異。 試驗材料的準備與施用也是至關重要的一環。無論是種子、肥料、農藥還是其他農機具，其質量的穩定性和準確性直接關係到試驗結果的可靠性。我們將強調準確稱量、均勻施用，以及如何處理不同處理之間的潛在交叉汙染。 數據采集是田間試驗的靈魂。本章將詳細介紹不同類型數據的采集方法，例如： 産量數據：如何精確地測定單位麵積産量，如何處理邊界行、邊角地塊的效應。 生長發育指標：如株高、葉麵積、分枝數、穗數、果實數量、莖粗等，我們將講解測量的時間點、部位和工具。 生理生化指標：如葉綠素含量、光閤速率、蒸騰速率、養分含量等，我們將介紹常用的測量技術和儀器。 抗性鑒定：如病蟲害發生率、病情指數、抗性等級的評定標準與方法。 品質指標：如籽粒飽滿度、蛋白質含量、脂肪含量、糖度等，我們將介紹相應的測定方法。 在本章中，我們還將強調試驗記錄的重要性。詳盡、準確、規範的試驗記錄，不僅是數據分析的基礎，更是試驗過程的追溯和總結。我們將指導讀者如何建立統一的記錄格式，包括試驗基本信息、日常管理、觀測數據、異常情況等。 第四章：統計分析基礎——從數據到洞見 數據本身並不能直接說話，需要通過統計學這門語言來解讀。本章將為讀者構建紮實的統計分析基礎，幫助他們理解數據背後的規律。 我們將從描述性統計入手，講解如何使用均值、中位數、眾位數、標準差、方差、變異係數等指標來概括數據的集中趨勢和離散程度。我們將學習如何繪製直方圖、箱綫圖、散點圖等圖形，直觀地展示數據的分布特徵和變量間的關係。 接著，我們將重點講解推斷性統計的核心工具——假設檢驗（hypothesis testing）。我們將解釋原假設（null hypothesis）和備擇假設（alternative hypothesis）的概念，以及P值（P-value）在判斷統計顯著性中的作用。我們會詳細介紹t檢驗（t-test），用於比較兩組數據的均值差異，以及F檢驗（F-test），在方差分析（ANOVA）中用於比較多組數據的均值差異。 方差分析（Analysis of Variance, ANOVA）將是本章的重頭戲。我們將深入講解ANOVA的原理，如何將總變異分解為處理效應、區組效應和隨機誤差，以及如何通過ANOVA錶來判斷不同因素對試驗結果的影響是否顯著。我們會詳細介紹單因素方差分析和多因素方差分析，並重點闡述交互作用的分析。 此外，我們還將引入迴歸分析（regression analysis），用於研究變量之間的定量關係，預測一個變量如何隨著另一個或多個變量的變化而變化。我們將介紹簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸，並講解如何解讀迴歸係數和判定係數。 最後，本章還將簡要介紹相關分析（correlation analysis），用於衡量變量之間綫性相關的緊密程度，以及多重比較（multiple comparison）方法（如Tukey, LSD, Duncan等），在ANOVA結果顯著後，用於進一步比較具體哪些處理之間存在顯著差異。 第五章：高級統計方法在田間試驗中的應用 在掌握瞭基礎統計方法後，本章將帶領讀者探索更高級、更精密的統計技術，以應對復雜多變的農業研究問題。 我們將重點探討混閤效應模型（Mixed-Effects Models）。在實際試驗中，很多因素（如重復、地點、批次）可能不是我們感興趣的核心處理，但對結果有影響，並且其效應可能錶現為隨機變異。混閤效應模型能夠更靈活地處理這類隨機效應，提高模型的擬閤度和結果的準確性。 協方差分析（Analysis of Covariance, ANCOVA）也將是本章的亮點。當我們需要控製某個與處理無關但可能影響結果的變量（稱為協變量，如試驗初期的某種測量值）的影響時，ANCOVA能夠更有效地分離處理效應。我們將講解如何選擇閤適的協變量，以及ANCOVA如何提高試驗的統計功效。 多變量統計方法的應用也將被介紹。當研究同時涉及多個響應變量時（例如，評估新品種的産量、抗病性、品質等），主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）和因子分析（Factor Analysis）可以幫助我們識彆數據中的潛在結構，減少變量維度。聚類分析（Cluster Analysis）則有助於將相似的試驗單元或處理進行分組。 此外，本章還將簡要介紹非參數統計方法（Non-parametric Methods），例如Wilcoxon秩和檢驗、Kruskal-Wallis檢驗等，這些方法在數據不滿足參數檢驗的假設（如正態性）時，提供瞭重要的替代方案。 第六章：試驗結果的解讀與報告——將數據轉化為知識 再嚴謹的分析，最終也需要清晰地呈現和準確地解讀。本章將指導讀者如何有效地將試驗結果轉化為有價值的知識。 我們將首先強調結果的統計顯著性與實際意義的結閤。P值小於0.05並不意味著所有差異都有實際意義。我們需要結閤生物學背景、經濟效益和生産可行性，來全麵評價試驗結果。 圖錶的可視化在結果呈現中扮演著至關重要的角色。我們將指導讀者如何選擇最恰當的圖錶類型（如柱狀圖、摺綫圖、散點圖、雷達圖等），如何規範地製作圖錶，使其清晰、準確、具有信息量，能夠直觀地傳達關鍵信息。 撰寫科學的試驗報告是最終輸齣的關鍵環節。我們將提供詳細的報告撰寫框架，包括： 引言（Introduction）：闡述研究背景、目的、意義以及前人的研究成果。 材料與方法（Materials and Methods）：詳細描述試驗設計、試驗材料、田間管理、數據采集方法以及統計分析方法，要求具有可重復性。 結果（Results）：清晰、客觀地呈現試驗數據，輔以圖錶，重點突齣關鍵發現。 討論（Discussion）：解釋試驗結果，與前人研究進行比較，分析結果的生物學機製，提齣局限性，並展望未來研究方嚮。 結論（Conclusion）：總結主要研究發現，強調其科學價值和實際意義。 參考文獻（References）：列齣所有引用的文獻。 此外，本章還將探討試驗結果的推廣與應用，包括如何將科學的田間試驗成果轉化為麵嚮農民的技術指導，如何為農業政策製定提供科學依據，以及如何在農業生産中實現精準化管理和智能化決策。 結語： 本書的目標是點燃讀者探索農業科學奧秘的熱情，提供一套堅實的理論基礎和實用的操作指南。通過掌握田間試驗的設計精髓和統計分析的強大工具，我們能夠更加科學、高效地認識和改造農業生産，為構建可持續、高産、優質的現代農業貢獻力量。

評分☆☆☆☆☆

這本書的厚度本身就說明瞭其內容的廣博，閱讀體驗上，它更像是一部工具書而不是一本可以輕鬆翻閱的入門讀物。我特彆欣賞其中關於試驗誤差來源的係統性分析，作者不僅僅停留在誤差的數學定義上，而是深入探討瞭土壤異質性、光照梯度、灌溉不均等田間實際因素如何係統性地放大或引入誤差。這種深入基層的洞察力，對於設計長期定位試驗的學者來說，價值無可估量。然而，當我試圖將其應用於我的基因型×環境互作（G×E）研究時，立刻感到瞭局限性。雖然提及瞭AMMI模型等經典方法，但對於如何利用混閤綫性模型（LMMs）來處理具有復雜時空相關性的麵闆數據，書中幾乎沒有涉獵。這讓我感覺這本書的編寫年代可能更側重於經典的完全隨機化、裂區設計等傳統領域，對於現代農業生物統計學中越來越重要的模型選擇和計算效率問題，著墨不多。它是一把非常鋒利的瑞士軍刀的傳統刀片，功能強大且可靠，但缺少瞭現代電子設備的諸多智能接口。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的最深刻印象是其嚴謹的學術規範和對試驗設計的“教條式”堅持。它幾乎是以一種近乎“聖經”的態度，來強調試驗設計的規範性——你必須有足夠的重復，你必須確保隨機化是徹底的。這對於培養初學者的科學態度是至關重要的，它在讀者心中樹立瞭一個不可逾越的“理想試驗”的標準。我曾因為一個小小的分塊設計問題在書中反復查閱，直到徹底理解瞭區組的意義所在。然而，在現實的農業科研中，尤其是在麵對大型跨區域試驗或預算極其有限的小型課題時，完全理想化的設計往往難以實現。書中對於非正交設計或不完全區組設計的討論，雖然存在，但其處理策略和案例相對較少，往往需要讀者自行腦補如何將這些理論應用到那些“不完美”的田間情境中。所以，這本書更像是為你建造一座完美的“理論溫室”，但當你走齣溫室，麵對風吹雨打的真實田地時，你需要更多的經驗和變通技巧來補充書中相對保守的指導方針。

評分☆☆☆☆☆

初次接觸統計學時，我對那些希臘字母和冗長的公式感到頭皮發麻，但《田間試驗與統計方法》以一種近乎循序漸進的敘事方式，將復雜的統計概念包裹在農學研究的場景裏進行講解，大大降低瞭我的畏難情緒。例如，在解釋顯著性水平（α）與功效（Power）的關係時，作者沒有直接拋齣公式，而是先描述瞭一個“我們希望檢測到真實效果，但又不希望誤報”的實際睏境，再引齣統計決策的權衡。這種教學策略非常高明，使得統計思維的建立過程非常自然。不過，這種側重於“如何做”的描述，在軟件操作層麵的指導上顯得有些力不從心。盡管教材提到瞭SAS和Excel的應用，但其截圖和步驟的詳盡程度，完全無法與當下任何一個主流統計軟件的官方教程相比擬。當需要進行復雜的殘差診斷或模型擬閤時，我往往需要對照著屏幕上的軟件界麵，在書中尋找對應的解釋，這種脫節感在需要快速解決實際計算問題的緊要關頭，尤其令人沮喪。

評分☆☆☆☆☆

我是在一個非常緊張的課題結題節點接觸到這本書的，當時急需快速掌握一套行之有效的統計分析流程，所以這本書的實用性是我最看重的指標。坦白說，它在方差分析（ANOVA）部分的闡述，簡直是教科書級彆的清晰。作者似乎深諳“化繁為簡”的藝術，將多重比較的復雜步驟，拆解成瞭可以一步步跟隨的流程圖。我記得有一次，我的作物産量數據齣現瞭顯著的組間差異，但在到底該用LSD還是Tukey's HSD進行事後檢驗時猶豫不決，書裏關於選擇標準的詳細對比和應用案例，直接幫我敲定瞭方嚮。不過，這本書在數據可視化這塊，給我的感覺稍顯滯後瞭。在這個大數據和可視化工具飛速發展的時代，書中提供的圖錶示例多是傳統的條形圖和柱狀圖，對於如何利用R語言或SPSS的高級模塊來生成更具說服力的散點圖矩陣或者交互式圖錶，鮮有提及。這使得我在撰寫研究報告時，不得不翻閱其他更現代的統計圖形學書籍來補充這方麵的視覺衝擊力。對於追求前沿報告風格的年輕研究人員來說，這方麵的內容略顯保守，但若僅論基礎統計框架的構建，它無疑是一座堅固的堡壘。

評分☆☆☆☆☆

這本封麵設計得相當樸實，藍白相間的配色，很符閤教材的定位，但拿到手上的時候，我還是對它寄予瞭很高的期望，畢竟是“十二五”規劃教材，想來內容定然是經過精心打磨的。翻開目錄，那一串串專業術語如同密集的麥穗，預示著接下來的學習不會輕鬆。我尤其關注瞭關於實驗設計原理的那幾個章節，那些關於隨機化、重復和區組化的論述，讀起來就像在搭建一座精密的科學迷宮。書裏圖錶的繪製規範得讓人驚嘆，每一個方框、每一個箭頭都精準地指嚮瞭某種統計學上的必然性。然而，在實際操作層麵，我感覺書本在銜接理論與田間實踐時，似乎少瞭一點“泥土的溫度”。比如，關於異常值處理的描述，雖然給齣瞭詳盡的數學公式，但對於一個初次麵對真實農田數據——那些因為天氣突變或人為失誤造成的“醜陋”數據——的研究生來說，如何平衡統計上的嚴謹性和田間管理的靈活性，書中提供的經驗性指導似乎略顯單薄。總而言之，它像一本高精度的儀器說明書，嚴謹、全麵，但缺少瞭些許現場教學的靈活變通，適閤已經有一定基礎，追求紮實理論深度的學習者。

評分☆☆☆☆☆

發貨速度超快，很好~~~~

評分☆☆☆☆☆

寫的還行，此類書都差不多

評分☆☆☆☆☆

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好！好！好！盡在不言中。

評分☆☆☆☆☆

不錯

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

不錯，就是書皮有破損。