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统计学名词解释
一、名词解释
总体：指在同一组条件下所有接受了它，即犯了一个接受不真实的的错误。这种错误就叫错误。（接受一个不真实假设时所犯的错误。接受一个错误时所犯的错误。）
α错误（Ⅰ型错误，第一类错误）：否定真实假设的错误。（否定正确的H0所犯的错误。）
无效假设：是对研究总体提出一个假想目标，所谓“无效”是指处理效应与假设值之间没有真实差异，试验结果所得的差异乃误差所致。
备择假设（Alternative hypothesis）：与无效假设相反，记作HA；认为试验结果所得的差异是由总体参数不同引起的。统计假设测验中，接受H0，就否定HA；接受HA，就否定H0。
参数估计：由样本统计数对总体参数做出点估计和区间估计。
两尾测验（Two-tailed test）：有两个否定区，分别位于分布的两尾的测验。（否定区在两尾的测验。）
单尾测验（一尾检验，One-tailed test）：否定区位于分布的一尾的测验。（只有一个否定区的假设测验。）
显著水平：否定无效假设H0的概率标准。
Very significant：极显著。若试验结果由误差造成的概率，则称样本统计数的差异为极显著。
否定区：否定无效假设H0的区间。
接受区：接受无效假设H0的区间。
置信区间：在一定概率保证下，估计总体平均数可能存在的范围。（若使参数在中的概率为，即：，则区间叫做参数的的置信区间。）
置信度：总体平均数出现于置信区间的概率称为置信度。（若使总体参数在区间中的概率为，即：，则称为参数在区间的置信概率和置信度。）（保证一定区间能覆盖参数的概率。）（06B）
成对比较：如果两组样本的观察值可以根据某种联系而一一配对，则以之进行的两个样本平均数的比较称为成对比较。
非配对设计、配对设计、点估计、区间估计
合并均方：将具有同质的均方合并。。
适合性检验
适合性测验：是测验中观察的实际次数和根据于某种理论或需要预期的理论次数是否相符合。所作的假设是H0：相符；HA：不相符。
独立性检验
次数资料的独立性测验：这是测验两个因素的列联次数彼此独立还是相关的一种测验
试验因素（因素）：将作为试验研究对象的因素称试验因素。
精确度：指调查或试验中同一试验指标或性状的重复观测值彼此接近的程度。（重复同一试验各次试验结果之间相接近的程度；观察值之间的接近程度。）
边际效应：因边际环境条件引起的作物生长发育上的差异称边际效应。
因素水平（水平）：将一个因素从质量方面和数量方面划分成的不同等级或状态。
水平：某一因素的不同数量或质量等级。
单因素试验：只研究一个因素的试验。
多因素试验：在一个试验中同时研究二个或两个以上的因素的试验叫多因素试验。
准确度：指在调查或试验中某一试验指标或性状的观测值与其真值接近的程度。（是指试验结果与真值相接近的程度。）
真值：试验处理的真实效果。
试验方案：根据试验目的与要求所拟订的要进行比较的一组试验处理的总称。
试验小区（小区）：一个处理在田间所占有的地段或地块。
全面试验：对所有可能的处理组合都进行试验的多因素试验，称全面试验。
部分试验：根据生物统计原理选取一部分处理组合进行的多因素试验，称部分试验。
综合试验：根据试验目的和以往经验只对少数特定处理组合进行试验的多因素试验，称综合试验。
田间试验：就是在田间进行的试验。
交互作用效应：不同因素的不同水平搭配组合在一起时还将产生一些额外的效应，这种效应称交互作用效应，简称互作。
唯一差异原则：在试验中进行比较的各个处理，除了被研究的因素（处理因素）具有的不同水平外，其余各种环境因素均应保持在某一特定的水平上，即环境一致的条件下研究处理的效应。
（试验）处理：水平和水平的组合。（在试验小区上所实施的试验措施。）
处理效应：试验处理对所研究的性状所起到的增进或减少的作用称为处理效应。
重复：试验中同一处理种植的小区数或种植次数称为重复。
局部控制：是分范围分地段地控制非处理因素，使非处理因素对各处理的影响趋向最大程度的一致。
生长竞争：不同处理的相邻小区之间的影响。
随机排列：在一个重复内，试验方案所规定的每个处理安排在哪一个小区上要排除主观因素的影响，采取随机的方式来确定。
小区技术：一个试验处理所占据小区的面积、形状和提供试验处理较为均匀的环境的一些措施。
统计控制：利用统计方法对试验因素进行控制。
试验指标、样本容量
方差分析、多重比较
交叉分组、系统分组
主效应、简单效应、交互作用
自由度：在统计上指