B品种?回答是:不一定。因为这个试验研究对象只是A、B两个品种的各一 小部分,而客观规律告诉我们,凡事物在次数少或数量小的情况下,出现的某 种现象有时不一定反映事物的本质。据此,该试验结果有两种可能性:一是 A、B两品种确有本质差异,A产量高于B;二是两品种没有本质差别,试验 结果表现的不同,主要是由各种偶然因素所造成的误差。显然,这就需要对试 验结果,即反映这两个品种产量的特征数一—平均数间差异的可靠性作出判 断,从而对试验结果作出正确结论。显而易见,在许多科学试验和调查硏究中 都要遇到和解决这类问题。统计学上对试验(或调査)得到的某种特征数,进 行可靠性判断叫假设测验也叫显著性测验,具体对两个特征数间差异的可靠性 判断,主要所用的统计分析方法叫t(或u)测验:对多个特征数间差异可靠性 判断,所用的统计分析方法叫方差分析。无论是t(或u测验还是方差分析 都可称为差异显著性测验。本书中还述及的计数资料,其所用的x2测验和百 分数假设测验也属此类。 再例如:在生物领域和农业生产中,有许多现象、事物之间存在相互关系 或影响,如气象因素与某种作物病虫害的发生、施肥量与作物产量等。若要硏 究温度与某种作物病害发生的关系,也是先计算出反映两者关系有否特征数 (或两者互变量方程),然后对这个特征数的可靠性进行显著性测验,从而确 定该相关特征数的真实与否。 另外,在农业试验中,生物统计学还能提供试验设计方法,这包括试验 方案设计和试验环境设计。由于田间试验内容的多样性和试验条件的复杂性 对试验处理的设置、重复次数、试验区的形状、大小和排列方法等都要运用 生物统计的有关理论来安排,只有这样才能以较小的投入,获取较多的试验信 息,更好地完成试验目的 以上内容涉及的专业术语将在后续各章中详细介绍B 品种 ？回答是：不一定。因为这个试验研究对象只是 A、B 两个品种的各一 小部分，而客观规律告诉我们，凡事物在次数少或数量小的情况下，出现的某 种现象有时不一定反映事物的本质。据此,该试验结果有两种可能性：一是 A、B 两品种确有本质差异，A 产量高于 B；二是两品种没有本质差别，试验 结果表现的不同，主要是由各种偶然因素所造成的误差。显然，这就需要对试 验结果，即反映这两个品种产量的特征数 —— 平均数间差异的可靠性作出判 断，从而对试验结果作出正确结论。显而易见，在许多科学试验和调查研究中 都要遇到和解决这类问题。统计学上对试验（或调查）得到的某种特征数，进 行可靠性判断叫假设测验也叫显著性测验，具体对两个特征数间差异的可靠性 判断，主要所用的统计分析方法叫 t (或 u)测验；对多个特征数间差异可靠性 判断，所用的统计分析方法叫方差分析。无论是 t (或 u)测验还是方差分析， 都可称为差异显著性测验。本书中还述及的计数资料，其所用的  ２测验和百 分数假设测验也属此类 。 再例如：在生物领域和农业生产中，有许多现象、事物之间存在相互关系 或影响，如气象因素与某种作物病虫害的发生、施肥量与作物产量等。若要研 究温度与某种作物病害发生的关系，也是先计算出反映两者关系有否特征数 （或两者互变量方程），然后对这个特征数的可靠性进行显著性测验，从而确 定该相关特征数的真实与否。 另外，在农业试验中，生物统计学还能提供试验设计方法，这包括试验 方案设计和试验环境设计。由于田间试验内容的多样性和试验条件的复杂性， 对试验处理的设置、重复次数、试验区的形状、大小和排列方法等都要运用 生物统计的有关理论来安排，只有这样才能以较小的投入，获取较多的试验信 息，更好地完成试验目的。 以上内容涉及的专业术语将在后续各章中详细介绍