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比如，人身高、动物体重、植株生育期、果实大小，
产量高低等。
经过对表现型变异分析推断群体遗传变异借助数量统计分析方法，能够有效地分析数量性状遗传规律。
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数量性状类别：
①.严格连续变异：如人身高；株高、粒重、产量；棉花纤维长度、细度、强度等；
②.准连续变异(Quasi continuous variation)：
如分蘖数(穗数)、产蛋量、每穗粒数等，但大量值时，
每个数值均可能出现，不会出现有小数点数字。
但有性状即有质量亦有数量性状特点，所以有些人提出
质量－数量性状概念。
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第一节 群体变异
第二节 数量性状特征
第三节 数量性状遗传研究基本统计方法
第四节 遗传参数估算及其应用
第五节 数量性状基因定位
第六节 近亲繁殖与杂种优势
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生物群体变异表现型变异+遗传变异。
数量性状遗传变异群体内各个体间遗传组成差异。
当基因表示不因环境改变而异：
个体表现型值（P)是基因型值(G)和随机机误(e)总和，
其中：随机机误(e)是个体生长发育过程所处小环境中随机效应。
P=G+e
第一节 群体变异
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在数理统计分析中，通常采取方差(variance)度量某个性状变异程度。
∴遗传群体表现型方差(phenotypic variance，Vp ) 基因型方差(genotypic variance, VG )+机误方差(error variance, Ve ) 。
VP =VG + Ve
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控制数量性状基因含有各种效应，主要包含：
加性效应(additive effect，A )：基因座(locus)内等位基因(allele)累加效应；
显性效应(dominance effect，D )：基因座内等位基因之
间互作效应。
基因型值是各种基因效应总和。
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群体表现型方差 分解为加性方差、显性方差和机误方差。
表现型方差：
基因型值：G=A+D
表现型值：P =G+e =A+D+e
1、加性－显性模型：
VP=VA+VD+Ve
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对于一些性状，不一样基因座非等位基因之间可能存在相互作用，即上位性效应(epitasis effect，I)。
基因型值: G=A+D+I
表现型值: P=A+D+I+e
群体表现型变异(方差）：VP=VA+VD+VI+Ve
－显性－上位性模型：
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假设只存在基因加性效应(G=A )，4种基因数目标F2群体
表现型值频率分布列于下列图。
当机误效应不存在时：如性状受少数基因(如1-5对)控制，表现经典质量性状；但基因数目较多时(如10对)则有类似数量性状表现。
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∴多基因(polygenes)控制性状普通均表现数量遗传特征。
不过一些由少数主基因(major gene)控制性状仍可能因为存在较强环境机误而归属于数量性状。
当存在机误效应时：
表现型呈连续变异，当受少数基因(如1-5对)控制时，可对分离个体进行分组；
但基因数目较多(如10对)则呈经典数量性状表现。
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