田间试验与统计分析（第三版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

明道绪 编

图书标签:

• 农业统计
• 试验设计
• 田间试验
• 统计分析
• 数据分析
• 农业科学
• 实验研究
• 方差分析
• R统计
• SAS统计

出版社： 科学出版社有限责任公司

ISBN：9787030370631

版次：2

商品编码：11840879

包装：平装

丛书名： 普通高等教育“十二五”规划教材

开本：16开

出版时间：2015-12-01

页数：324

正文语种：中文

内容简介

本书是根据作物生产类(包括农学、林学、茶学、草学、园艺、生物技术等)本科专业培养目标的要求及课程的学时，选取目前科学研究中常用的、基本的、重要的田间试验设计与统计分析方法，经多所高校著名教师编写而成。全书共11章，包括田间试验资料整理与描述、常用概率分析、t检验、方差分析、X2检验、直线回归与相关分析、多元线性回归与相关分析、协方差分析、正交设计试验资料的方差分析等内容，书末附有常用生物统计方法的SAS程序、统计数学用表及汉英名词对照表。本书内容循序渐进、由浅入深，每种设计和分析方法都安排有步骤完整、过程详细的实例予以说明，各章后都配备习题供读者练习。本书可作为全国高等农业院校作物生产类本科生教材，也可供教师及科研人员参考使用。

前言/序言

田间试验与统计分析（第三版） 内容简介 《田间试验与统计分析（第三版）》是一本面向农业科学、植物保护、土壤肥料、园艺以及相关领域的科研人员、研究生和高级技术人员的专业著作。本书深入浅出地阐述了田间试验设计、数据收集、整理以及运用统计学方法进行科学分析的全过程。第三版在继承前两版扎实理论基础和丰富实践经验的基础上，根据当前科研前沿、统计软件发展以及农业生产的实际需求，进行了全面的更新和修订，力求为读者提供最前沿、最实用、最权威的田间试验与统计分析指南。 一、 田间试验设计：科学严谨的基石 本书的起点是田间试验设计。作者强调，任何科学研究的有效性和可靠性都取决于试验设计的科学性。本版在这一部分做了详细的拓展，不仅回顾了经典的试验设计原理，如随机化、区组化、重复等，更着重于探讨如何根据具体的科研问题和研究对象，选择最合适的试验设计方案。 试验设计的分类与选择： 详细介绍了各种试验设计类型的特点、适用范围及其优缺点，包括： 完全随机设计（CRD）： 适用于处理间差异不大，环境均匀的场合。 随机区组设计（RCBD）： 适用于存在梯度或已知异质性区块的场合，有效控制区组内变异。 拉丁方设计（LSD）： 适用于需要同时控制两个方向的异质性，如土壤坡度和方向的场合。 析因设计（Factorial Design）： 用于研究两个或多个因子及其交互作用的影响，是研究因子间协同效应的有力工具。本版对多因素析因设计的原理和分析方法进行了深入讲解，并增加了大量实例。 裂区设计（Split-Plot Design）： 适用于主区因子难以实施完全随机化，而裂区因子相对容易的场合，如大规模田间管理措施的研究。 格子设计（Lattice Design）： 用于处理大量处理，提高试验效率，本版详细介绍了简单格子、双重格子等的设计与分析。 不完全区组设计（Incomplete Block Design）： 当处理数过多，无法在同一区组内完成时使用，本版重点介绍了连接图与连接度在不完全区组设计中的应用。 试验设计的关键要素： 详细阐述了如何准确界定研究对象、明确研究目的、设置对照（包括阳性对照、阴性对照、标准对照等）、确定处理水平、设置重复次数，以及如何进行小区划分和随机化排列。 考虑实际应用的优化设计： 针对农业生产中经常遇到的复杂情况，如场地限制、资源不足、病虫害爆发风险等，本书提供了实用的建议，例如如何利用田间自然条件进行分区，如何根据资源分配优化试验布局，以及如何进行临时调整和补救措施。 多点试验与多年试验设计： 现代农业研究越来越重视环境的 G × E 互作（基因型与环境互作）研究。本版专门辟章节详细论述了多点试验和多年试验的设计原则、数据整合分析方法，以及如何评估品种的稳定性。 二、 数据收集与整理：真实可靠的原始信息 试验设计之后，高质量的数据是进行科学分析的基础。本书在数据收集和整理方面提供了详尽的指导。 关键测量指标的确定与标准化： 详细列举了不同农作物、不同研究内容（产量、品质、抗性、生长发育指标等）下的典型测量指标，并强调了测量方法的标准化，以消除人为误差。例如，在产量测定时，如何精确划定小区，如何统一收获、脱粒、称量等流程。 数据记录与管理： 提供了多种数据记录方式的建议，从传统的纸质记录本到现代的电子表格和专业数据库。强调了数据录入时的准确性、完整性，并介绍了数据校验和缺失值处理的初步方法。 数据分类与编码： 讲解了如何对定性数据（如病虫害等级、形态描述）进行有效的分类和编码，以便于后续的统计分析。 变量的转换与计算： 介绍了常用的数据转换方法，如对数转换、平方根转换等，以满足统计模型的要求。同时，指导读者如何根据原始数据计算Derived Variables（派生变量），例如生物量、产量构成因素、生长速率等。 数据可视化初步： 在数据整理阶段，也初步介绍了数据可视化的重要性，例如通过散点图、直方图等初步检查数据的分布特征和潜在异常值。 三、 统计分析方法：科学结论的推论依据 本书的核心内容之一是统计分析。本版在统计方法上做了大量的更新，涵盖了从基础到进阶的各种常用和前沿的统计技术。 描述性统计： 详细讲解了均值、中位数、众数、方差、标准差、变异系数、百分位数等描述性统计量的计算和解释。强调了描述性统计在初步了解数据特征、发现异常值方面的作用。 推断性统计： 假设检验（Hypothesis Testing）： 详细介绍了t检验（单样本t检验、配对t检验、独立样本t检验）、F检验（方差分析）、卡方检验（χ²检验）等基本假设检验方法，并着重讲解了如何根据研究问题选择合适的检验方法，以及如何正确解释检验结果（p值、置信区间）。 方差分析（Analysis of Variance, ANOVA）： 这是田间试验数据分析中最核心和最常用的方法。本书对单因素方差分析、双因素及多因素方差分析（包括有交互作用和无交互作用）进行了深入的讲解。特别强调了如何进行多重比较（如LSD、Tukey's HSD、Duncan's Multiple Range Test等），以确定具体哪些处理之间存在显著差异。 回归分析（Regression Analysis）： 讲解了简单线性回归、多元线性回归，以及如何进行模型选择、诊断（残差分析、共线性诊断）和方程解释。本版增加了非线性回归的介绍，以及如何拟合常用的生长曲线模型。 相关分析（Correlation Analysis）： 讲解了Pearson相关系数、Spearman秩相关系数的计算与解释，以及如何检验相关性的显著性。 协方差分析（Analysis of Covariance, ANCOVA）： 讲解了ANCOVA在控制了某个连续变量（协变量）的影响后，分析其他处理效应的方法，在田间试验中常用于校正初始水平的差异。 高级统计分析技术： 混合效应模型（Mixed-Effects Models）： 随着数据结构日益复杂，尤其是在多点、多年、重复测量等试验设计中，混合效应模型成为必然选择。本版详细介绍了随机效应和固定效应的概念，如何构建和拟合混合效应模型，以及如何解释其结果，尤其是在G×E互作分析中的应用。 多元统计分析： 介绍了主成分分析（PCA）、因子分析（Factor Analysis）等降维技术，以及聚类分析（Cluster Analysis）等对多个变量进行综合分析的方法。 贝叶斯统计方法初步： 介绍了贝叶斯统计的基本思想和在农业研究中的潜在应用，为读者提供新的统计分析视角。 时间序列分析初步： 针对连续监测数据，介绍了时间序列分析的基本概念和方法。 统计软件的应用： 本书强调统计分析的实践性，重点介绍了如何使用目前主流的统计软件进行数据分析，如R语言、SAS、SPSS、STATISTICA等。书中穿插了大量软件操作的截图和代码示例，帮助读者快速上手。本版对R语言在统计分析中的应用进行了重点加强，提供了大量可执行的代码示例。 四、 结果解释与报告撰写：科研成果的呈现 统计分析的最终目的是得出科学可靠的结论，并有效地传达给他人。《田间试验与统计分析（第三版）》在结果解释和报告撰写方面也提供了指导。 科学地解释统计结果： 强调了区分统计显著性与实际显著性的重要性。指导读者如何结合生物学背景，深入理解统计模型的输出，避免机械地套用统计结论。 图表数据的规范绘制： 详细介绍了如何根据统计分析结果，绘制科学、清晰、信息量丰富的图表，如均值±标准误的柱状图、散点图、回归拟合图等。强调图表的标题、坐标轴标签、图例等要素的规范性。 撰写科学的研究报告： 提供了撰写田间试验研究报告的结构和要点，包括引言、材料与方法（详细描述试验设计、数据收集）、结果（呈现统计分析结果）、讨论（解释结果、与前人研究对比、提出未来研究方向）和结论。 避免常见的统计误区： 总结了田间试验数据分析中常见的误区，如P值 hacking、过度拟合、忽略数据分布假设等，并提供了避免这些误区的建议。 五、 行业前沿与未来展望 作为一本与时俱进的专业书籍，第三版也关注了行业前沿的发展。 大数据与人工智能在农业中的应用： 简要介绍了大数据分析、机器学习、深度学习等技术在农业领域的潜力，以及它们与传统统计分析方法的结合。 精准农业与智能决策： 探讨了如何利用多源数据（遥感、传感器、气象等）进行精准农业管理，以及统计模型在智能决策支持系统中的作用。 开源统计软件的优势与发展： 强调了R语言等开源统计软件的灵活性、可扩展性和成本效益，鼓励读者掌握这些工具。 《田间试验与统计分析（第三版）》力求为读者提供一个完整、系统、实用的知识体系。通过学习本书，读者将能够独立完成高质量的田间试验设计、规范地收集和整理数据，并运用恰当的统计方法进行科学分析，最终得出具有说服力的研究结论，为推动农业科学研究和产业发展贡献力量。本书的语言风格力求严谨而不失生动，理论讲解与实践案例相结合，旨在帮助不同层次的读者掌握田间试验与统计分析的关键技能，成为一名优秀的农业科研工作者。

评分☆☆☆☆☆

作为一名有多年经验的科研人员，我最看重的是教材能否跟上最新的研究前沿和统计方法的发展。这本书的第三版在这方面体现出了显著的进步。我注意到它不仅巩固了经典的随机区组、裂区设计等内容，还引入了近年来在精准农业和表型组学研究中越来越流行的混合模型（Mixed Models）和贝叶斯统计方法的初步探讨。虽然这些高级主题的篇幅相对有限，但作者的切入点非常巧妙，它没有试图让读者成为专家，而是提供了理解这些新工具的“思维框架”，指出了它们在解决传统试验设计无法处理的复杂随机效应问题时的应用潜力。这对于希望将研究提升到新水平的读者来说，无疑是极大的鼓舞。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的排版和图表质量印象尤为深刻。在处理那些涉及多因子试验设计和复杂数据可视化的部分时，图表的清晰度和准确性至关重要。这本书在这方面做得非常出色。很多统计模型的结果，如果仅仅用文字描述，很容易让人感到晦涩难懂，但书中配备的那些经过精心设计的流程图和数据分布图，几乎可以做到“一图胜千言”。尤其值得称赞的是，作者似乎很理解不同读者的需求，对于一些基础概念的图示非常直观，而对于高级统计模型的图示，则加入了足够的细节标注，保证了专业性。这使得即便是需要反复查阅的难点，也能快速定位并理解其内在逻辑。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计初看起来有些朴实无华，但一翻开内页，那种严谨的学术气息扑面而来，让我这个初涉统计学领域的学生感到既敬畏又兴奋。内容组织上，作者显然花费了大量心血来构建一个逻辑清晰的知识体系。它不像某些教材那样堆砌公式和术语，而是更注重概念的引入和实际应用的衔接。例如，在介绍方差分析的章节，作者并没有直接抛出复杂的F检验公式，而是先通过几个生动的田间案例，解释了为什么要进行方差分析，以及它在农业科研中的核心价值。这种“先知其所以，后知其所以然”的教学方式，极大地降低了学习曲线的陡峭程度。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格，说实话，一开始有点让我感到意外。它并没有那种典型的、冷冰冰的教科书腔调。相反，作者在阐述一些计算细节和注意事项时，流露出一种务实和同理心。例如，在讨论如何处理试验中的缺失数据或异常值时，书中给出的建议非常“接地气”，不只是给出理论上的最优解，还会结合实际操作中可能遇到的设备故障、天气突变等非理想情况，提供可行的、具有操作性的补救措施。这种叙述方式让人感觉像是在向一位经验丰富的导师请教，而不是在啃一本冰冷的参考书，极大地增强了阅读的连贯性和亲切感。

评分☆☆☆☆☆

从工具应用的角度来看，这本书的价值也远超理论阐述本身。它似乎非常注重理论与实践的无缝对接。我注意到书中许多案例分析后面，都附带了详细的步骤说明，这些步骤很明显是基于主流统计软件（比如R语言或SAS）的操作流程编写的。这对于我们这些需要立刻将学到的知识转化为试验报告的实践者来说，是至关重要的。它有效地弥补了许多纯理论教材中“知其然不知其所以然”的缺陷，让读者在掌握了统计原理后，能够迅速地在自己的数据上复现和应用这些分析方法，大大缩短了从学习到应用之间的过渡时间。

评分☆☆☆☆☆

没啥

评分☆☆☆☆☆

东西不错

评分☆☆☆☆☆

还不错

评分☆☆☆☆☆

好

评分☆☆☆☆☆

正版

评分☆☆☆☆☆

没啥

评分☆☆☆☆☆

不错

评分☆☆☆☆☆

没啥

评分☆☆☆☆☆

正版