实验一 Excel 统计功能的应用
一．目的
1. 掌握Excel 的基本操作。
2. 掌握Excel 的各种统计函数的调用。 3. 掌握次数分布表的制作。 4. 掌握各种次数分布图的制作。
二．实验内容和步骤
1. 输入数据：
新建一个空白的工作薄，输入如下数据（如A1：J10所示）:
[***********]415161718
A 1817
[**************]519.5
B [***********][1**********]5
C [***********]18
D [***********]1719.5>20.5E [***********][1**********]750
F 152018
[1**********]617G [***********]17H [***********]16I [***********]19J 17
[***********]
L
=COUNT(A1:J10)=SUM(A1:J10)=SUMSQ(A1:J10)=L2^2/L1
=AVERAGE(A1:J10)=L3-L4=VARP(A1:J10)
=VAR(A1:J10)=STDEVP(A1:J10)=STDEV(A1:J10)CV =L10/L5
15.5=FREQUENCY(A1:J10,K12:K16)16.517.518.519.5
K
M 100.0001747.00030675.00030520.09017.470154.9101.5491.5651.2451.2510.[1**********]75
2. 输入或调用统计函数：
（1）选定要存放计算结果的单元格（如L1）；
（2）输入 =COUNT（A1：J10）后按ENTER 键，或在工具栏内依次单击：插入、函数、统
计、COUNT 、确定、A1：J10 和确定，便可得到A1：J10样本容量n 的统计结果（如M1所示）；
（3）类似的操作（如L2：L11所示），可得到其它统计数的计算结果（如M2：M11所示）； 3. 制作次数分布表:
（1）在一连续的单元格内（如K12：K16）内输入各组的分界限（如15.5，16.5，…）； （2） 在第1组旁的单元格内（如L12）输入或调用统计函数 =FREQUENCY(A1:J10,K12:K16) （3）选定以L12开始的另一连续的单元格（如L12：L17，注意应比K12：K16多1个单元
格），先按F2，然后同时按下CTRL+SHIFT+ENTER，便可得到A1：J10样本的次数统计结果（如M12：M17所示）。 4. 制作次数分布图: （1）条形图
a. 分别在两列中输入x 轴分类数据（注意第1个单元格必须是非数字形式）和y 轴次数数据（如A12：A17和B12：B17所示）；
b. 选定这两列数据，依次单击工具栏内插入、图表、柱形图、第1个子图类型、下一
步；
c. 单击标题，依次输入图表标题、分类x 轴的名称、数值y 轴名称，单击下一步、完
成，便可得到次数分布的条形图（如图1所示）。 （2）柱形图
a. 单击条形图内的任一竖条；
b. 依次单击工具栏内格式、数据系列、选项，将分类间距（W ）调为0，单击确定，便可得到次数分布的柱形图；
c. 单击图表标题，将条形改为方柱形（如图2所示）即可。
（3）多边形图
a. 分别在两列中输入x 轴分类数据（注意比柱形图两端各多1组，次数均为0）和y 轴次数数据（如D11：D18和E11：E18所示）；
b. 选定这两列数据，依次单击工具栏内插入、图表、折线图、第4个子图类型、下一
步；
c. 单击标题，依次输入图表标题、分类x 轴的名称、数值y 轴名称，单击下一步、完成，便可得到次数分布的多边形图；
d. 删除两端所增加组的数据，则可得到所需多边形图（如图3所示）。 （4）饼图
a. 分别在两列中输入x 轴分类数据和y 轴次数数据（如A12：A17和B12：B17所示）；
b. 选定这两列数据，依次单击工具栏内插入、图表、饼图、第1个子图类型、下一步；
c. 单击标题，输入图表标题；单击数据标志，选定百分比，单击下一步、完成，便可得到次数分布的饼图（如图4所示）。
三．作业
1. 输入100个数据，计算其平均数、方差、标准差和变异系数 2. 对这100个数据作次数分布表。
3. 将次数分布表作成条形图、柱形图、多边形图和饼图。
实验二 统计软件SAS 程序的编写
一．目的
1. 了解SAS 的基本统计功能。 2. 掌握SAS 基本统计方法程序的编写。 3. 掌握SAS 程序运行结果的处理。
二．实验内容和步骤 （一）SAS 简介
美国SAS 研究所经十年研制于1976年推出的大型国际统计分析系统SAS(Statistical Analysis System), 是一个用来整理数据、对数据进行统计分析和打印报告的大型组合式软件包。SAS 软件包功能齐全、使用灵活方便，可用于自然科学、社会科学的各个领域，属当前国际上最流行、并具有权威性的统计分析软件。
SAS 软件系统由多个模块组成，可实现不同的统计功能。每个模块都是由可执行的文件组成，因而称之为SAS 过程（SAS PROCEDURE）。SAS 过程由两步构成：数据步（DATA STEP）和过程步（PROC STEP），分别为SAS 过程建立数据集和提供分析函数。因此用SAS 处理数据只需编写几个简单语句组成的短程序即可完成分析任务。
常用的SAS 过程主要有：（1）MEANS 过程：计算平均数等；（2）FREQ 过程：频数统计及卡方测验等；（3）TTEST 过程：t 测验；（4）ANOVA 过程：方差分析；（5）GLM 过程：方差分析、回归分析和协方差分析等；（6）REG 过程：线性回归分析；（7）CORR 过程：相关分析；（8）PLAN 过程：试验设计。 （二）SAS 范例程序
1. 创建SAS 数据集
data fitness; 数据集名
input name $& age sex $ high weight @@; 5个变量；$ 单字符串变量；$& 多
字符串变量; @@ 行保持符
cards; 数据集开始标识 Zhang Sa 28 m 1.78 60 数据集 Li Si 27 f 1.72 58
Wang Wu 31 f 1.80 65 Chen Yan 20 m 1.75 65 Xiao Li 30 m 1.60 45 Liu Gui 42 f 1.55 40 Xao Hua 45 m 1.68 42
； 数据集结束标识 proc print; 打印数据集 title ‘background data’; 数据集标题 run; 运行程序 2. 描述统计量
在上述数据步程序后键入下述过程步：
（1）proc univariate; 描述统计量 var high; 限定变量 title ‘data summary’; 数据描述标题
run;
（2）proc means; 描述统计量 var high; 限定变量
title ‘data summary’; 数据描述标题 run; 3. 频数表
在上述数据步程序后键入下述过程步：
proc freq; 频数表 tables sex; 限定变量
title ‘frequency table’; 频数表标题 run; 4. 次数图
在上述数据步程序后键入下述过程步：
（1）proc chart; 纵向条形图 vbar sex; 限定变量 title ‘frequency bar chart’; 频数图标题
run;
（2）proc chart; 横向条形图 hbar sex; 限定变量 title ‘frequency bar chart’; 频数图标题
run;
（3）proc chart; 频率条形图 vbar sex/type=percent; 限定变量 title ‘frequency bar chart’; 频率图标题
run;
（4）options ps=30 ls=60; 选择行列数
proc chart data=fitness lpi=5; 饼图，lpi 定义圆度 pie sex; 限定变量 title ‘frequency bar chart’; 饼图标题
run;
三．作业
有一份单位职工情况数据如下。
编程 (1) 计算平均年龄，平均工资及其变异； (2) 按性别制次数表； (3) 按工资制条形图。上机验证所编程序的正确性。
实验三 统计软件SAS 的应用
一．目的
1. 掌握主要SAS 过程程序的编写。 2. 掌握主要SAS 过程程序运行结果的处理。
二．实验内容和步骤
1. 简单统计分析过程MEANS
data means; input name $& age sex $ high weight @@; cards; Zhang Sa 28 m 1.78 60 Li Si 27 f 1.72 58 Wang Wu 31 f 1.80 65 Chen Yan 20 m 1.75 65 Xiao Li 30 m 1.60 45 Liu Gui 42 f 1.55 40 Xao Hua 45 m 1.68 42
； proc means mean std min max range sum var uss css cv stderr t prt; run;
2. 成对数据比较过程MEANS data ttest1;
input group $ x1 x2 @@; x3=x2-x1; cards;
1 10 25 2 13 12 3 8 14 4 3 15
5 5 12 6 20 27 7 6 18 ;
proc means mean stderr t prt; var x3; run;
3. 两组数据均值比较过程TTEST data ttest2; input no $ x @@; cards;
x1 800 x2 900 x1 840 x2 880 x1 870 x2 890 x1 920 x2 890 x1 850 x2 840 ;
proc ttest;
class no; (按变量no 分组) var x; run;
4. 方差分析过程ANOVA (1) 单向分组资料
data ANOVA1;
input treat nitrogen @@; cards;
1 2.9 2 4.0 3 2.6 4 0.5 5 4.6 6 4.0 1 2.3 2 3.8 3 3.2 4 0.8 5 4.6 6 3.3 1 2.2 2 3.8 3 3.4 4 0.7 5 4.4 6 3.7 1 2.5 2 3.6 3 3.4 4 0.8 5 4.4 6 3.5 1 2.7 2 3.6 3 3.0 4 0.5 5 4.4 6 3.7 ;
proc ANOVA; class treat;
model nitrogen=treat; (试验指标=因素) means treat/DUNCAN; （指定多重比较方法） run;
(2) 两向分组资料(无重复观察值)
data ANOVA2;
do treat = 1 to 6; （第1个因素） do block = 1 to 4; （第2个因素） input y @; output; （赋值） end; end; cards;
60 62 61 60 65 65 68 65 63 61 61 60 64 67 63 61 62 65 62 64 61 62 62 65 ;
proc ANOVA;
class treat block; model y = treat block;
means treat/DUNCAN;
run;
(3) 两向分组资料(有重复观察值)
data ANOVA3;
do fert = 1 to 3; （第1个因素） do rep = 1 to 3; （重复） do soil = 1 to 3; （第2个因素） input y @; output; （赋值） end; end; end;
cards;
21.4 19.6 17.6 21.2 18.8 16.6 20.1 16.4 17.5 12.0 13.0 13.3 14.2 13.7 14.0 12.1 12.0 13.9 12.8 14.2 12.0 13.8 13.6 14.6 13.7 13.3 14.0 ；
proc ANOVA; class fert soil;
model y = fert soil fert*soil; means fert soil fert*soil/DUNCAN; run; (4) 拉丁方试验资料
data ANOVA4; do L = 1 to 5; do c =1 to 5;
input variety $ yield @; output; end; end; cards;
D 37 A 38 C 38 B 44 E 38 B 48 E 40 D 36 C 32 A 35 C 27 B 32 A 32 E 30 D 26 E 28 D 37 B 43 A 38 C 41 A 34 C 30 E 27 D 30 B 41 ;
proc ANOVA;
class L C variety; model yield = L C variety; means variety/LSD DUNCAN; run; (5) 裂区试验资料
i. 主区分析
data ANOVA51;
do A = 1 to 3; （主因素）
do G = 1 to 3; （区组）
x=0;
do B = 1 to 4; （副因素）
input y @@;
x=x+y;
end;
x=x/4;
output; （赋值）
end;
end;
cards;
29 37 18 17 28 32 14 16 32 31 17 15
28 31 13 13 29 28 13 12 25 29 10 12
30 31 15 16 27 28 14 15 26 31 11 13
;
proc ANOVA;
class G A;
model x = G A;
means A/LSD;
run;
ii. 副区分析
data ANOVA52;
do A = 1 to 3;
do G = 1 to 3;
do B = 1 to 4;
input yield @@; output;
end;
end;
end;
cards;
29 37 18 17 28 32 14 16 32 31 17 15
28 31 13 13 29 28 13 12 25 29 10 12
30 31 15 16 27 28 14 15 26 31 11 13
;
proc ANOVA;
class G A B;
model yield = G A G*A B A*B;
means B A*B/LSD;
run;
5. 相关分析过程CORR
data REG;
input x y @@;
cards;
5 1.0029 10 1.0013 15 1.0001 25 0.9981 30 0.9979
35 0.9978 40 0.9981 45 0.9987 50 0.9996
;
proc corr;
run;
6. 回归分析过程REG
data REG;
input x y @@;
cards;
5 1.0029 10 1.0013 15 1.0001 25 0.9981 30 0.9979
35 0.9978 40 0.9981 45 0.9987 50 0.9996
;
proc REG;
model y=x;
print cli; (打印各点的上下限)
run;
三．作业
有一早稻试验，A 因素为品种，B 因素为密度，各有3个水平，共有9个处理，重复3次。各小区田间排列和产量如下图所示。试作方差分析。
区组I
区组II
区组III
试验统计学课程实习
一、目的与任务
试验统计学是一门应用性很强的专业基础课。学习这门课程，除了课堂教学和课后练习外，到生产实践和科学实验的第一线设计试验、采集数据和分析结果，有助于加深对所学知识的理解，缩短理论与应用的距离，是非常有必要的。
通过课程实习，学生应掌握试验数据的测定、整理和平均数、变异数等的计算，从而对试验结果有一个数量概念；掌握统计推断的基本方法，并能正确地应用Excel 和SAS 统计软件分析试验数据，从而得出科学的推论。
二、时间和地点
实习时间为第七周的下半周（10月13~15日，星期三~五），实习地点为（1）本院教学实习农场；（2）本院电脑室。
三、材料和工具
实习用材料为水稻野生稻种，共计1998份，编号为y1~y2221，由卢永根院士课题组提供；实习用工具为米尺，由本院教学实习农场提供；记录纸由卢永根院士课题组提供；铅笔等自备。
四、内容与安排
（1）水稻野生稻性状的测定
按学号顺序每2人一组，田间测定60份水稻野生稻种的株高、穗数、穗长、剑叶长和剑叶宽共5个性状，每份稻种、每个性状随机测量3个单株，做好记录。
（2）数据整理
每人整理30份稻种所得5个性状3个单株的数据，用Excel 计算各个性状的平均数、极差、方差、标准差和变异系数等，并做成次数分布表。
（3）方差分析
每人将各自的30份稻种数据，按完全随机试验设计对其中的1个性状作方差分析，并用DUNCAN 法作多重比较。要求用SAS 软件进行。
（4）相关分析
每人根据各自的30份稻种数据，对其中的2个性状作相关分析，用Excel 或SAS 软件计算它们之间的相关系数。
五、撰写实习报告
报告内容应包括：实习（1）目的；（2）内容；（3）数据整理、方差分析和相关分析的结果；（4）以上统计分析的结论等。要求用实验报告纸撰写，附性状考察的原始记录。
六、成绩考核
根据学生实习期间的表现和实习报告的质量等评定成绩。成绩分为优、良、中、及格和不及格五级，及格或及格以上者记0.5学分。
实验一 Excel 统计功能的应用
一．目的
1. 掌握Excel 的基本操作。
2. 掌握Excel 的各种统计函数的调用。 3. 掌握次数分布表的制作。 4. 掌握各种次数分布图的制作。
二．实验内容和步骤
1. 输入数据：
新建一个空白的工作薄，输入如下数据（如A1：J10所示）:
[***********]415161718
A 1817
[**************]519.5
B [***********][1**********]5
C [***********]18
D [***********]1719.5>20.5E [***********][1**********]750
F 152018
[1**********]617G [***********]17H [***********]16I [***********]19J 17
[***********]
L
=COUNT(A1:J10)=SUM(A1:J10)=SUMSQ(A1:J10)=L2^2/L1
=AVERAGE(A1:J10)=L3-L4=VARP(A1:J10)
=VAR(A1:J10)=STDEVP(A1:J10)=STDEV(A1:J10)CV =L10/L5
15.5=FREQUENCY(A1:J10,K12:K16)16.517.518.519.5
K
M 100.0001747.00030675.00030520.09017.470154.9101.5491.5651.2451.2510.[1**********]75
2. 输入或调用统计函数：
（1）选定要存放计算结果的单元格（如L1）；
（2）输入 =COUNT（A1：J10）后按ENTER 键，或在工具栏内依次单击：插入、函数、统
计、COUNT 、确定、A1：J10 和确定，便可得到A1：J10样本容量n 的统计结果（如M1所示）；
（3）类似的操作（如L2：L11所示），可得到其它统计数的计算结果（如M2：M11所示）； 3. 制作次数分布表:
（1）在一连续的单元格内（如K12：K16）内输入各组的分界限（如15.5，16.5，…）； （2） 在第1组旁的单元格内（如L12）输入或调用统计函数 =FREQUENCY(A1:J10,K12:K16) （3）选定以L12开始的另一连续的单元格（如L12：L17，注意应比K12：K16多1个单元
格），先按F2，然后同时按下CTRL+SHIFT+ENTER，便可得到A1：J10样本的次数统计结果（如M12：M17所示）。 4. 制作次数分布图: （1）条形图
a. 分别在两列中输入x 轴分类数据（注意第1个单元格必须是非数字形式）和y 轴次数数据（如A12：A17和B12：B17所示）；
b. 选定这两列数据，依次单击工具栏内插入、图表、柱形图、第1个子图类型、下一
步；
c. 单击标题，依次输入图表标题、分类x 轴的名称、数值y 轴名称，单击下一步、完
成，便可得到次数分布的条形图（如图1所示）。 （2）柱形图
a. 单击条形图内的任一竖条；
b. 依次单击工具栏内格式、数据系列、选项，将分类间距（W ）调为0，单击确定，便可得到次数分布的柱形图；
c. 单击图表标题，将条形改为方柱形（如图2所示）即可。
（3）多边形图
a. 分别在两列中输入x 轴分类数据（注意比柱形图两端各多1组，次数均为0）和y 轴次数数据（如D11：D18和E11：E18所示）；
b. 选定这两列数据，依次单击工具栏内插入、图表、折线图、第4个子图类型、下一
步；
c. 单击标题，依次输入图表标题、分类x 轴的名称、数值y 轴名称，单击下一步、完成，便可得到次数分布的多边形图；
d. 删除两端所增加组的数据，则可得到所需多边形图（如图3所示）。 （4）饼图
a. 分别在两列中输入x 轴分类数据和y 轴次数数据（如A12：A17和B12：B17所示）；
b. 选定这两列数据，依次单击工具栏内插入、图表、饼图、第1个子图类型、下一步；
c. 单击标题，输入图表标题；单击数据标志，选定百分比，单击下一步、完成，便可得到次数分布的饼图（如图4所示）。
三．作业
1. 输入100个数据，计算其平均数、方差、标准差和变异系数 2. 对这100个数据作次数分布表。
3. 将次数分布表作成条形图、柱形图、多边形图和饼图。
实验二 统计软件SAS 程序的编写
一．目的
1. 了解SAS 的基本统计功能。 2. 掌握SAS 基本统计方法程序的编写。 3. 掌握SAS 程序运行结果的处理。
二．实验内容和步骤 （一）SAS 简介
美国SAS 研究所经十年研制于1976年推出的大型国际统计分析系统SAS(Statistical Analysis System), 是一个用来整理数据、对数据进行统计分析和打印报告的大型组合式软件包。SAS 软件包功能齐全、使用灵活方便，可用于自然科学、社会科学的各个领域，属当前国际上最流行、并具有权威性的统计分析软件。
SAS 软件系统由多个模块组成，可实现不同的统计功能。每个模块都是由可执行的文件组成，因而称之为SAS 过程（SAS PROCEDURE）。SAS 过程由两步构成：数据步（DATA STEP）和过程步（PROC STEP），分别为SAS 过程建立数据集和提供分析函数。因此用SAS 处理数据只需编写几个简单语句组成的短程序即可完成分析任务。
常用的SAS 过程主要有：（1）MEANS 过程：计算平均数等；（2）FREQ 过程：频数统计及卡方测验等；（3）TTEST 过程：t 测验；（4）ANOVA 过程：方差分析；（5）GLM 过程：方差分析、回归分析和协方差分析等；（6）REG 过程：线性回归分析；（7）CORR 过程：相关分析；（8）PLAN 过程：试验设计。 （二）SAS 范例程序
1. 创建SAS 数据集
data fitness; 数据集名
input name $& age sex $ high weight @@; 5个变量；$ 单字符串变量；$& 多
字符串变量; @@ 行保持符
cards; 数据集开始标识 Zhang Sa 28 m 1.78 60 数据集 Li Si 27 f 1.72 58
Wang Wu 31 f 1.80 65 Chen Yan 20 m 1.75 65 Xiao Li 30 m 1.60 45 Liu Gui 42 f 1.55 40 Xao Hua 45 m 1.68 42
； 数据集结束标识 proc print; 打印数据集 title ‘background data’; 数据集标题 run; 运行程序 2. 描述统计量
在上述数据步程序后键入下述过程步：
（1）proc univariate; 描述统计量 var high; 限定变量 title ‘data summary’; 数据描述标题
run;
（2）proc means; 描述统计量 var high; 限定变量
title ‘data summary’; 数据描述标题 run; 3. 频数表
在上述数据步程序后键入下述过程步：
proc freq; 频数表 tables sex; 限定变量
title ‘frequency table’; 频数表标题 run; 4. 次数图
在上述数据步程序后键入下述过程步：
（1）proc chart; 纵向条形图 vbar sex; 限定变量 title ‘frequency bar chart’; 频数图标题
run;
（2）proc chart; 横向条形图 hbar sex; 限定变量 title ‘frequency bar chart’; 频数图标题
run;
（3）proc chart; 频率条形图 vbar sex/type=percent; 限定变量 title ‘frequency bar chart’; 频率图标题
run;
（4）options ps=30 ls=60; 选择行列数
proc chart data=fitness lpi=5; 饼图，lpi 定义圆度 pie sex; 限定变量 title ‘frequency bar chart’; 饼图标题
run;
三．作业
有一份单位职工情况数据如下。
编程 (1) 计算平均年龄，平均工资及其变异； (2) 按性别制次数表； (3) 按工资制条形图。上机验证所编程序的正确性。
实验三 统计软件SAS 的应用
一．目的
1. 掌握主要SAS 过程程序的编写。 2. 掌握主要SAS 过程程序运行结果的处理。
二．实验内容和步骤
1. 简单统计分析过程MEANS
data means; input name $& age sex $ high weight @@; cards; Zhang Sa 28 m 1.78 60 Li Si 27 f 1.72 58 Wang Wu 31 f 1.80 65 Chen Yan 20 m 1.75 65 Xiao Li 30 m 1.60 45 Liu Gui 42 f 1.55 40 Xao Hua 45 m 1.68 42
； proc means mean std min max range sum var uss css cv stderr t prt; run;
2. 成对数据比较过程MEANS data ttest1;
input group $ x1 x2 @@; x3=x2-x1; cards;
1 10 25 2 13 12 3 8 14 4 3 15
5 5 12 6 20 27 7 6 18 ;
proc means mean stderr t prt; var x3; run;
3. 两组数据均值比较过程TTEST data ttest2; input no $ x @@; cards;
x1 800 x2 900 x1 840 x2 880 x1 870 x2 890 x1 920 x2 890 x1 850 x2 840 ;
proc ttest;
class no; (按变量no 分组) var x; run;
4. 方差分析过程ANOVA (1) 单向分组资料
data ANOVA1;
input treat nitrogen @@; cards;
1 2.9 2 4.0 3 2.6 4 0.5 5 4.6 6 4.0 1 2.3 2 3.8 3 3.2 4 0.8 5 4.6 6 3.3 1 2.2 2 3.8 3 3.4 4 0.7 5 4.4 6 3.7 1 2.5 2 3.6 3 3.4 4 0.8 5 4.4 6 3.5 1 2.7 2 3.6 3 3.0 4 0.5 5 4.4 6 3.7 ;
proc ANOVA; class treat;
model nitrogen=treat; (试验指标=因素) means treat/DUNCAN; （指定多重比较方法） run;
(2) 两向分组资料(无重复观察值)
data ANOVA2;
do treat = 1 to 6; （第1个因素） do block = 1 to 4; （第2个因素） input y @; output; （赋值） end; end; cards;
60 62 61 60 65 65 68 65 63 61 61 60 64 67 63 61 62 65 62 64 61 62 62 65 ;
proc ANOVA;
class treat block; model y = treat block;
means treat/DUNCAN;
run;
(3) 两向分组资料(有重复观察值)
data ANOVA3;
do fert = 1 to 3; （第1个因素） do rep = 1 to 3; （重复） do soil = 1 to 3; （第2个因素） input y @; output; （赋值） end; end; end;
cards;
21.4 19.6 17.6 21.2 18.8 16.6 20.1 16.4 17.5 12.0 13.0 13.3 14.2 13.7 14.0 12.1 12.0 13.9 12.8 14.2 12.0 13.8 13.6 14.6 13.7 13.3 14.0 ；
proc ANOVA; class fert soil;
model y = fert soil fert*soil; means fert soil fert*soil/DUNCAN; run; (4) 拉丁方试验资料
data ANOVA4; do L = 1 to 5; do c =1 to 5;
input variety $ yield @; output; end; end; cards;
D 37 A 38 C 38 B 44 E 38 B 48 E 40 D 36 C 32 A 35 C 27 B 32 A 32 E 30 D 26 E 28 D 37 B 43 A 38 C 41 A 34 C 30 E 27 D 30 B 41 ;
proc ANOVA;
class L C variety; model yield = L C variety; means variety/LSD DUNCAN; run; (5) 裂区试验资料
i. 主区分析
data ANOVA51;
do A = 1 to 3; （主因素）
do G = 1 to 3; （区组）
x=0;
do B = 1 to 4; （副因素）
input y @@;
x=x+y;
end;
x=x/4;
output; （赋值）
end;
end;
cards;
29 37 18 17 28 32 14 16 32 31 17 15
28 31 13 13 29 28 13 12 25 29 10 12
30 31 15 16 27 28 14 15 26 31 11 13
;
proc ANOVA;
class G A;
model x = G A;
means A/LSD;
run;
ii. 副区分析
data ANOVA52;
do A = 1 to 3;
do G = 1 to 3;
do B = 1 to 4;
input yield @@; output;
end;
end;
end;
cards;
29 37 18 17 28 32 14 16 32 31 17 15
28 31 13 13 29 28 13 12 25 29 10 12
30 31 15 16 27 28 14 15 26 31 11 13
;
proc ANOVA;
class G A B;
model yield = G A G*A B A*B;
means B A*B/LSD;
run;
5. 相关分析过程CORR
data REG;
input x y @@;
cards;
5 1.0029 10 1.0013 15 1.0001 25 0.9981 30 0.9979
35 0.9978 40 0.9981 45 0.9987 50 0.9996
;
proc corr;
run;
6. 回归分析过程REG
data REG;
input x y @@;
cards;
5 1.0029 10 1.0013 15 1.0001 25 0.9981 30 0.9979
35 0.9978 40 0.9981 45 0.9987 50 0.9996
;
proc REG;
model y=x;
print cli; (打印各点的上下限)
run;
三．作业
有一早稻试验，A 因素为品种，B 因素为密度，各有3个水平，共有9个处理，重复3次。各小区田间排列和产量如下图所示。试作方差分析。
区组I
区组II
区组III
试验统计学课程实习
一、目的与任务
试验统计学是一门应用性很强的专业基础课。学习这门课程，除了课堂教学和课后练习外，到生产实践和科学实验的第一线设计试验、采集数据和分析结果，有助于加深对所学知识的理解，缩短理论与应用的距离，是非常有必要的。
通过课程实习，学生应掌握试验数据的测定、整理和平均数、变异数等的计算，从而对试验结果有一个数量概念；掌握统计推断的基本方法，并能正确地应用Excel 和SAS 统计软件分析试验数据，从而得出科学的推论。
二、时间和地点
实习时间为第七周的下半周（10月13~15日，星期三~五），实习地点为（1）本院教学实习农场；（2）本院电脑室。
三、材料和工具
实习用材料为水稻野生稻种，共计1998份，编号为y1~y2221，由卢永根院士课题组提供；实习用工具为米尺，由本院教学实习农场提供；记录纸由卢永根院士课题组提供；铅笔等自备。
四、内容与安排
（1）水稻野生稻性状的测定
按学号顺序每2人一组，田间测定60份水稻野生稻种的株高、穗数、穗长、剑叶长和剑叶宽共5个性状，每份稻种、每个性状随机测量3个单株，做好记录。
（2）数据整理
每人整理30份稻种所得5个性状3个单株的数据，用Excel 计算各个性状的平均数、极差、方差、标准差和变异系数等，并做成次数分布表。
（3）方差分析
每人将各自的30份稻种数据，按完全随机试验设计对其中的1个性状作方差分析，并用DUNCAN 法作多重比较。要求用SAS 软件进行。
（4）相关分析
每人根据各自的30份稻种数据，对其中的2个性状作相关分析，用Excel 或SAS 软件计算它们之间的相关系数。
五、撰写实习报告
报告内容应包括：实习（1）目的；（2）内容；（3）数据整理、方差分析和相关分析的结果；（4）以上统计分析的结论等。要求用实验报告纸撰写，附性状考察的原始记录。
六、成绩考核
根据学生实习期间的表现和实习报告的质量等评定成绩。成绩分为优、良、中、及格和不及格五级，及格或及格以上者记0.5学分。