第2章_资料的整理与描述

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1、第二章资料的整理与描述在试验研究中，通过观察、测量和记载，可获得大量的原始数据资料。这些资料往往是零乱的，无规律性可循。只有通过对资料的整理，才能发现其内部联系和规律性；并利用平均数（mean）、标准差（standarddeviation）和变异系数（variationcoefficient）三个统计数来描述资料的特征特性，以便对资料作进一步的统计分析。本章首先介绍资料整理的方法，然后介绍平均数、标准差、变异系数的意义和计算方法。一、资料的分类正确地进行资料的分类是资料整理的前提。在田间试验中，由观察、测量所得的资料，按其性质的不同，一般可分为两大类

2、。即：（一）数量性状资料（二）质量性状资料第一节资料的整理数量性状(quantitativecharacter)是指能够以量测或计数的方式表示其特征的性状。观察测定数量性状而获得的数据就是数量性状资料(dataofquantitativecharacteristics)。数量性状资料的获得有量测和计数两种方式，因而数量性状资料又分为以下两种。1、计量资料2、计数资料（一）、数量性状资料指用量测方式获得的数量性状资料，即用度、量、衡等计量工具直接测定而获得的数量性状资料。其数据是用长度、重量、容积等来表示，如小麦的株高、千粒重等。计量资料的观测值不一定

3、是整数，两个相邻整数间允许有带小数的任何数值出现，其小数位数多少由度量工具的精度而定。如小麦的株高为80—100cm，可以是92cm、93cm，也可以是93.5cm或93.56cm。数据间的变异是连续的。因此，计量资料也称为连续性变异资料。1、计量资料指用计数方法获得的数量性状资料。计数资料的观察值只能以整数表示，在两个相邻整数间不允许有任何带小数的数值出现。如水稻的分蘖数、单位面积的害虫数、单位叶面积的病斑数等，这些观察值只能以整数来表示，各个观察值是不连续的。因此，计数资料也称为不连续性变量资料或间断性变量资料。2、计数资料质量性状(qualit

4、ativecharacter)又称属性性状，是指能观察到而不能直接测量的性状。如花药、子粒、颖壳等器官的颜色、芒的有无、绒毛的有无等。这类性状本身不能直接用数值表示，要获得这类性状的数据资料，须对其观察结果作数量化处理，方法有以下两种：1、统计次数法2、评分法（二）、质量性状资料在一定的总体或样本内，根据某一质量性状的类别统计其次数，以次数作为质量性状的数据。例如，红花豌豆与白花豌豆杂交，统计F2代不同花色的植株时，在1000株植株中，有红花266株、紫花494株、白花240株（可进一步计算出三种花色植株出现的百分率分别为：26.6%、49.4%和2

5、4.0%）。这种利用统计次数法对质量性状数量化得来的资料又叫次数资料。1、统计次数法这种方法是用数字级别表示某种现象在表现程度上的差别。例如，小麦感染锈病的严重程度可划分为0（免疫）、1（高度抵抗）、2（中度抵抗）、3（感染）级。又如，观察施用某种农药后害虫的死亡情况，记“死”为0，记“活”为1等。2、评分法二、资料的检查与核对检查、核对原始资料是为了确保原始资料的完整性和正确性。所谓完整性，是指原始资料无缺失或重复。正确性，是指原始资料的测量和记载无差错，或未进行不合理的归并。要特别注意特大、特小的异常数据（结合专业知识判断）。对重复、异常或遗漏的

6、资料，应予以删除或补齐；对错误、相互矛盾的资料应更正，必要时复查或重新试验。只有完整、正确的资料，才能真实反映试验的客观情况，保证统计分析结论的可靠性。试验资料经检查核对后，根据样本大小确定是否分组。对小样本（n≤30）资料不必分组，直接进行统计分析。当样本较大（n＞30）时，宜将观测值分成若干组，制成次数分布表，以了解资料集中与分散的情况。不同类型的资料，整理方法不同。三、资料整理的方法1、计数资料的整理对于观察值不多、变异范围不大的计数资料，以每一观察值为一组进行分组，然后制成次数分布表。引例随机调查100个麦穗，计数每穗小穗数，原始数据列于表2

7、-1。上述100个麦穗的每穗小穗数在15—20范围内变动，变异范围不大。以每一个观察值为一组，共分为6组。把所有观察值按每穗小穗数予以归组，可得表2-2形式的次数分布表。从表看到，原始资料整理后，数据特征较清晰：每穗小穗数为17个的麦穗最多，每穗小穗数为15个和20个的最少，大部分麦穗的小穗数为17和18个。有些计数资料，观察值较多，变异范围较大，若以每一观察值为一组，则组数太多而每组所包含的观察值太少，资料的规律性显示不出来。对于这样的资料，可扩大为几个相邻的观察值为一组，适当减少组数，分组后，资料的规律性就较明显。引例研究某早稻品种的每穗粒数，共

8、观察200个稻穗，每穗粒数的变异幅度为27—83粒。如果按每一观察值分为一组，需要分57组，每组所包含的观察