田間試驗與統計分析（第三版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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明道緒 編

圖書標籤:

• 農業統計
• 試驗設計
• 田間試驗
• 統計分析
• 數據分析
• 農業科學
• 實驗研究
• 方差分析
• R統計
• SAS統計

齣版社： 科學齣版社有限責任公司

ISBN：9787030370631

版次：2

商品編碼：11840879

包裝：平裝

叢書名： 普通高等教育“十二五”規劃教材

開本：16開

齣版時間：2015-12-01

頁數：324

正文語種：中文

內容簡介

本書是根據作物生産類(包括農學、林學、茶學、草學、園藝、生物技術等)本科專業培養目標的要求及課程的學時，選取目前科學研究中常用的、基本的、重要的田間試驗設計與統計分析方法，經多所高校著名教師編寫而成。全書共11章，包括田間試驗資料整理與描述、常用概率分析、t檢驗、方差分析、X2檢驗、直綫迴歸與相關分析、多元綫性迴歸與相關分析、協方差分析、正交設計試驗資料的方差分析等內容，書末附有常用生物統計方法的SAS程序、統計數學用錶及漢英名詞對照錶。本書內容循序漸進、由淺入深，每種設計和分析方法都安排有步驟完整、過程詳細的實例予以說明，各章後都配備習題供讀者練習。本書可作為全國高等農業院校作物生産類本科生教材，也可供教師及科研人員參考使用。

前言/序言

田間試驗與統計分析（第三版） 內容簡介 《田間試驗與統計分析（第三版）》是一本麵嚮農業科學、植物保護、土壤肥料、園藝以及相關領域的科研人員、研究生和高級技術人員的專業著作。本書深入淺齣地闡述瞭田間試驗設計、數據收集、整理以及運用統計學方法進行科學分析的全過程。第三版在繼承前兩版紮實理論基礎和豐富實踐經驗的基礎上，根據當前科研前沿、統計軟件發展以及農業生産的實際需求，進行瞭全麵的更新和修訂，力求為讀者提供最前沿、最實用、最權威的田間試驗與統計分析指南。 一、 田間試驗設計：科學嚴謹的基石 本書的起點是田間試驗設計。作者強調，任何科學研究的有效性和可靠性都取決於試驗設計的科學性。本版在這一部分做瞭詳細的拓展，不僅迴顧瞭經典的試驗設計原理，如隨機化、區組化、重復等，更著重於探討如何根據具體的科研問題和研究對象，選擇最閤適的試驗設計方案。 試驗設計的分類與選擇： 詳細介紹瞭各種試驗設計類型的特點、適用範圍及其優缺點，包括： 完全隨機設計（CRD）： 適用於處理間差異不大，環境均勻的場閤。 隨機區組設計（RCBD）： 適用於存在梯度或已知異質性區塊的場閤，有效控製區組內變異。 拉丁方設計（LSD）： 適用於需要同時控製兩個方嚮的異質性，如土壤坡度和方嚮的場閤。 析因設計（Factorial Design）： 用於研究兩個或多個因子及其交互作用的影響，是研究因子間協同效應的有力工具。本版對多因素析因設計的原理和分析方法進行瞭深入講解，並增加瞭大量實例。 裂區設計（Split-Plot Design）： 適用於主區因子難以實施完全隨機化，而裂區因子相對容易的場閤，如大規模田間管理措施的研究。 格子設計（Lattice Design）： 用於處理大量處理，提高試驗效率，本版詳細介紹瞭簡單格子、雙重格子等的設計與分析。 不完全區組設計（Incomplete Block Design）： 當處理數過多，無法在同一區組內完成時使用，本版重點介紹瞭連接圖與連接度在不完全區組設計中的應用。 試驗設計的關鍵要素： 詳細闡述瞭如何準確界定研究對象、明確研究目的、設置對照（包括陽性對照、陰性對照、標準對照等）、確定處理水平、設置重復次數，以及如何進行小區劃分和隨機化排列。 考慮實際應用的優化設計： 針對農業生産中經常遇到的復雜情況，如場地限製、資源不足、病蟲害爆發風險等，本書提供瞭實用的建議，例如如何利用田間自然條件進行分區，如何根據資源分配優化試驗布局，以及如何進行臨時調整和補救措施。 多點試驗與多年試驗設計： 現代農業研究越來越重視環境的 G × E 互作（基因型與環境互作）研究。本版專門闢章節詳細論述瞭多點試驗和多年試驗的設計原則、數據整閤分析方法，以及如何評估品種的穩定性。 二、 數據收集與整理：真實可靠的原始信息 試驗設計之後，高質量的數據是進行科學分析的基礎。本書在數據收集和整理方麵提供瞭詳盡的指導。 關鍵測量指標的確定與標準化： 詳細列舉瞭不同農作物、不同研究內容（産量、品質、抗性、生長發育指標等）下的典型測量指標，並強調瞭測量方法的標準化，以消除人為誤差。例如，在産量測定時，如何精確劃定小區，如何統一收獲、脫粒、稱量等流程。 數據記錄與管理： 提供瞭多種數據記錄方式的建議，從傳統的紙質記錄本到現代的電子錶格和專業數據庫。強調瞭數據錄入時的準確性、完整性，並介紹瞭數據校驗和缺失值處理的初步方法。 數據分類與編碼： 講解瞭如何對定性數據（如病蟲害等級、形態描述）進行有效的分類和編碼，以便於後續的統計分析。 變量的轉換與計算： 介紹瞭常用的數據轉換方法，如對數轉換、平方根轉換等，以滿足統計模型的要求。同時，指導讀者如何根據原始數據計算Derived Variables（派生變量），例如生物量、産量構成因素、生長速率等。 數據可視化初步： 在數據整理階段，也初步介紹瞭數據可視化的重要性，例如通過散點圖、直方圖等初步檢查數據的分布特徵和潛在異常值。 三、 統計分析方法：科學結論的推論依據 本書的核心內容之一是統計分析。本版在統計方法上做瞭大量的更新，涵蓋瞭從基礎到進階的各種常用和前沿的統計技術。 描述性統計： 詳細講解瞭均值、中位數、眾數、方差、標準差、變異係數、百分位數等描述性統計量的計算和解釋。強調瞭描述性統計在初步瞭解數據特徵、發現異常值方麵的作用。 推斷性統計： 假設檢驗（Hypothesis Testing）： 詳細介紹瞭t檢驗（單樣本t檢驗、配對t檢驗、獨立樣本t檢驗）、F檢驗（方差分析）、卡方檢驗（χ²檢驗）等基本假設檢驗方法，並著重講解瞭如何根據研究問題選擇閤適的檢驗方法，以及如何正確解釋檢驗結果（p值、置信區間）。 方差分析（Analysis of Variance, ANOVA）： 這是田間試驗數據分析中最核心和最常用的方法。本書對單因素方差分析、雙因素及多因素方差分析（包括有交互作用和無交互作用）進行瞭深入的講解。特彆強調瞭如何進行多重比較（如LSD、Tukey's HSD、Duncan's Multiple Range Test等），以確定具體哪些處理之間存在顯著差異。 迴歸分析（Regression Analysis）： 講解瞭簡單綫性迴歸、多元綫性迴歸，以及如何進行模型選擇、診斷（殘差分析、共綫性診斷）和方程解釋。本版增加瞭非綫性迴歸的介紹，以及如何擬閤常用的生長麯綫模型。 相關分析（Correlation Analysis）： 講解瞭Pearson相關係數、Spearman秩相關係數的計算與解釋，以及如何檢驗相關性的顯著性。 協方差分析（Analysis of Covariance, ANCOVA）： 講解瞭ANCOVA在控製瞭某個連續變量（協變量）的影響後，分析其他處理效應的方法，在田間試驗中常用於校正初始水平的差異。 高級統計分析技術： 混閤效應模型（Mixed-Effects Models）： 隨著數據結構日益復雜，尤其是在多點、多年、重復測量等試驗設計中，混閤效應模型成為必然選擇。本版詳細介紹瞭隨機效應和固定效應的概念，如何構建和擬閤混閤效應模型，以及如何解釋其結果，尤其是在G×E互作分析中的應用。 多元統計分析： 介紹瞭主成分分析（PCA）、因子分析（Factor Analysis）等降維技術，以及聚類分析（Cluster Analysis）等對多個變量進行綜閤分析的方法。 貝葉斯統計方法初步： 介紹瞭貝葉斯統計的基本思想和在農業研究中的潛在應用，為讀者提供新的統計分析視角。 時間序列分析初步： 針對連續監測數據，介紹瞭時間序列分析的基本概念和方法。 統計軟件的應用： 本書強調統計分析的實踐性，重點介紹瞭如何使用目前主流的統計軟件進行數據分析，如R語言、SAS、SPSS、STATISTICA等。書中穿插瞭大量軟件操作的截圖和代碼示例，幫助讀者快速上手。本版對R語言在統計分析中的應用進行瞭重點加強，提供瞭大量可執行的代碼示例。 四、 結果解釋與報告撰寫：科研成果的呈現 統計分析的最終目的是得齣科學可靠的結論，並有效地傳達給他人。《田間試驗與統計分析（第三版）》在結果解釋和報告撰寫方麵也提供瞭指導。 科學地解釋統計結果： 強調瞭區分統計顯著性與實際顯著性的重要性。指導讀者如何結閤生物學背景，深入理解統計模型的輸齣，避免機械地套用統計結論。 圖錶數據的規範繪製： 詳細介紹瞭如何根據統計分析結果，繪製科學、清晰、信息量豐富的圖錶，如均值±標準誤的柱狀圖、散點圖、迴歸擬閤圖等。強調圖錶的標題、坐標軸標簽、圖例等要素的規範性。 撰寫科學的研究報告： 提供瞭撰寫田間試驗研究報告的結構和要點，包括引言、材料與方法（詳細描述試驗設計、數據收集）、結果（呈現統計分析結果）、討論（解釋結果、與前人研究對比、提齣未來研究方嚮）和結論。 避免常見的統計誤區： 總結瞭田間試驗數據分析中常見的誤區，如P值 hacking、過度擬閤、忽略數據分布假設等，並提供瞭避免這些誤區的建議。 五、 行業前沿與未來展望 作為一本與時俱進的專業書籍，第三版也關注瞭行業前沿的發展。 大數據與人工智能在農業中的應用： 簡要介紹瞭大數據分析、機器學習、深度學習等技術在農業領域的潛力，以及它們與傳統統計分析方法的結閤。 精準農業與智能決策： 探討瞭如何利用多源數據（遙感、傳感器、氣象等）進行精準農業管理，以及統計模型在智能決策支持係統中的作用。 開源統計軟件的優勢與發展： 強調瞭R語言等開源統計軟件的靈活性、可擴展性和成本效益，鼓勵讀者掌握這些工具。 《田間試驗與統計分析（第三版）》力求為讀者提供一個完整、係統、實用的知識體係。通過學習本書，讀者將能夠獨立完成高質量的田間試驗設計、規範地收集和整理數據，並運用恰當的統計方法進行科學分析，最終得齣具有說服力的研究結論，為推動農業科學研究和産業發展貢獻力量。本書的語言風格力求嚴謹而不失生動，理論講解與實踐案例相結閤，旨在幫助不同層次的讀者掌握田間試驗與統計分析的關鍵技能，成為一名優秀的農業科研工作者。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的排版和圖錶質量印象尤為深刻。在處理那些涉及多因子試驗設計和復雜數據可視化的部分時，圖錶的清晰度和準確性至關重要。這本書在這方麵做得非常齣色。很多統計模型的結果，如果僅僅用文字描述，很容易讓人感到晦澀難懂，但書中配備的那些經過精心設計的流程圖和數據分布圖，幾乎可以做到“一圖勝韆言”。尤其值得稱贊的是，作者似乎很理解不同讀者的需求，對於一些基礎概念的圖示非常直觀，而對於高級統計模型的圖示，則加入瞭足夠的細節標注，保證瞭專業性。這使得即便是需要反復查閱的難點，也能快速定位並理解其內在邏輯。

評分☆☆☆☆☆

從工具應用的角度來看，這本書的價值也遠超理論闡述本身。它似乎非常注重理論與實踐的無縫對接。我注意到書中許多案例分析後麵，都附帶瞭詳細的步驟說明，這些步驟很明顯是基於主流統計軟件（比如R語言或SAS）的操作流程編寫的。這對於我們這些需要立刻將學到的知識轉化為試驗報告的實踐者來說，是至關重要的。它有效地彌補瞭許多純理論教材中“知其然不知其所以然”的缺陷，讓讀者在掌握瞭統計原理後，能夠迅速地在自己的數據上復現和應用這些分析方法，大大縮短瞭從學習到應用之間的過渡時間。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格，說實話，一開始有點讓我感到意外。它並沒有那種典型的、冷冰冰的教科書腔調。相反，作者在闡述一些計算細節和注意事項時，流露齣一種務實和同理心。例如，在討論如何處理試驗中的缺失數據或異常值時，書中給齣的建議非常“接地氣”，不隻是給齣理論上的最優解，還會結閤實際操作中可能遇到的設備故障、天氣突變等非理想情況，提供可行的、具有操作性的補救措施。這種敘述方式讓人感覺像是在嚮一位經驗豐富的導師請教，而不是在啃一本冰冷的參考書，極大地增強瞭閱讀的連貫性和親切感。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計初看起來有些樸實無華，但一翻開內頁，那種嚴謹的學術氣息撲麵而來，讓我這個初涉統計學領域的學生感到既敬畏又興奮。內容組織上，作者顯然花費瞭大量心血來構建一個邏輯清晰的知識體係。它不像某些教材那樣堆砌公式和術語，而是更注重概念的引入和實際應用的銜接。例如，在介紹方差分析的章節，作者並沒有直接拋齣復雜的F檢驗公式，而是先通過幾個生動的田間案例，解釋瞭為什麼要進行方差分析，以及它在農業科研中的核心價值。這種“先知其所以，後知其所以然”的教學方式，極大地降低瞭學習麯綫的陡峭程度。

評分☆☆☆☆☆

作為一名有多年經驗的科研人員，我最看重的是教材能否跟上最新的研究前沿和統計方法的發展。這本書的第三版在這方麵體現齣瞭顯著的進步。我注意到它不僅鞏固瞭經典的隨機區組、裂區設計等內容，還引入瞭近年來在精準農業和錶型組學研究中越來越流行的混閤模型（Mixed Models）和貝葉斯統計方法的初步探討。雖然這些高級主題的篇幅相對有限，但作者的切入點非常巧妙，它沒有試圖讓讀者成為專傢，而是提供瞭理解這些新工具的“思維框架”，指齣瞭它們在解決傳統試驗設計無法處理的復雜隨機效應問題時的應用潛力。這對於希望將研究提升到新水平的讀者來說，無疑是極大的鼓舞。

評分☆☆☆☆☆

東西不錯

評分☆☆☆☆☆

沒啥

評分☆☆☆☆☆

不錯，

評分☆☆☆☆☆

沒啥

評分☆☆☆☆☆

挺好的，內容不錯

評分☆☆☆☆☆

東西不錯

評分☆☆☆☆☆

挺好的，內容不錯

評分☆☆☆☆☆

不錯

評分☆☆☆☆☆

還不錯