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97. 两向分组有重复资料方差分析时数据总变异原因可以分解为：A因素，B因素，A*B和误差 98. 方差分析的基本假定：1.效应的可加性 2.分布的正态性 3.方差的同质性 99. 参数统计：限定分布的估计或检验。 100. 101. 102. 103. 104. 105. 106.

适应性检验：判断实际观察次数属性分配是否依循已知属性分配理论或学说的一种假设检验方法。 独立性检验：用x检验来探求两因子间是否彼此独立还是关联的检验。 相关系数的回归系数的符号：无法判断

线性回归分析中的假设检验：检验变量x和y是否有线性相关关系。

2

非参数统计：对总体分布的具体形式不必作任何限制性假定和不以总体参数具体数值估计或检验为目的非参数统计检验：非参数统计主要用于对某种判断或假设进行检验。 x检验

2

的推断统计。

第八章

107. 108.

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试验指标：根据研究目的而选定的用来衡量或考核试验效果的质量特性。（如：考察加热对果 胶酶活性的影试验因素：凡对试验指标可能产生影响的原因或要素。（如：酱油质量受原料、曲种、发酵时 间等的影响，这

响，果胶酶活性是试验指标）

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些都是影响酱油质量的因素。）

109. 110. 111. 112. 113. 114. 115. 116.

因素水平：试验因素所处的某种特定状态或数量等级。（如：比较3个大豆品种蛋白质含量高 低，这3个品种试验处理：事先设计好的实施在实验单位上的一种具体措施或项目。（如：单因素试验中， 试验因素的一个试验单位：在试验中能接受不同实验处理的独立的试验载体。

重复：在一个试验中，将一个处理实施在两个或两个以上的试验单位上。 处理：是指事先设计好的实施在试验单位上的一种具体措施。

全面试验：试验中，对所选取的试验因素的所有水平组合全部给予实施的试验。 部分实施（部分试验）：从全部试验处理中选取部分有代表性的处理进行试验。 试验设计的三原则：重复，随机化，局部控制

就是大豆品种这个试验因素的三个水平）

水平就是一个处理）

第十一章 117. 118. 119. 120. 121.

正交表的性质： 1.任何一列中各水平都出现，且出现次数相等。 正交设计的基本步骤：

2.任意两列间各种不同水平的所有可能组合都出现，且出现次数相等。 1) 明确实验目的，确定实验目标

2) 挑因素，选水平 （水平2~4个，不超过6个）

3) 选择合适的正交表 （在能够安排下试验因素和交互作用的前提下，因素的个数不大于正交表记号中括号内的指数，

要考虑的因素及交互作用的自由度总和小于所选正交表的总自由度）

正交设计：利用正交表来安排与分析多因素试验的一种设计方法。

正交设计的基本特点：用部分试验来代替全面试验，通过对部分试验结果的分析，了解全面试验的情况。

q正交表Ln(t)： L表示正交表，n表示试验点数，即正交表行数，t表示因素的水平数，q为最多能安

排的因素数，即正交表列数。

4) 进行表头的设计 1.只考察主效应，不考虑互作效应的表头设计。 2.只考虑互作效应的表头设计。 5) 确定试验方案，实施试验 6) 试验结果分析 122. 123. 124.

表头设计：将试验因素安排到所选正交表的各列中去的过程。 交互作用：指因素间的联合搭配而产生的对试验指标的影响作用。 相关系数：是表示两个变量间线性相关的程度和性质的统计量。

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