自考14228试验设计与生物统计考试大纲（2025年版）
湖南 省高 等教 育自 学考 试课 程考 试大 纲试验设计与生物统计 （课程代码：14228） 湖南省教育考试院组编 2025 年 6 月高等教育自学考试课程考试大纲课程名称：试验设计与生物统计课程代码：14228
第一部分
课程性质与目标
一、课程性质与特点
试验设计与生物统计是高等教育自学考试农学专业的选考课程，是一门集理论、 方法和应用于一体的专业基础课程。该课程系统地介绍了农学试验类型、试验误差、 试验设计、试验实施、试验抽样、资料整理、资料描述等过程的基本原则与方法， 并讲解了数据统计的基本原理、主要方法及分析过程，为推动农学试验开展，促进基本统计技能的推广提供理论和技术指导。作为一门工具类课程，搭建了从基础理论到试验实践，从研究假设到统计推断的桥梁，解决了农业科学理论合理落地的问题。该课程具有理论性、实践性和应用性强的特点。
二、课程目标与基本
要求通过本课程的学习，要求考生了解农学试验开展的基本理论、资料整理的基本原则，熟识农学试验的基本术语，掌握试验设计方法、误差控制原理与方法、资料整理和描述方法；理解统计学相关概念、基本原理与方法，能熟练地运用合理的统计方法进行科学和准确的统计分析，最终达到独立开展农学试验研究与数据统计分析的目标。
三、与本专业其他课程的关系
本课程作为农学专业的基础课程，要求先修课程包括高等数学、概率论、计算机应用基础等，为本课程基本知识概念、内涵和方法等的理解打下基础。
第二部分考核内容与考核目标
通过本章的学习，了解田间试验的意义、任务与要求；熟识田间试验的常用术语、土壤差异控制的小区技术和田间试验的实施步骤；理解试验误差的来源与控制途径、试验设计的基本原则；掌握田间试验设计方法、试验方案的制定以及田间试验的布置和取样。本章的难点内容是试验设计的基本原则和试验方案的制定。
（一）田间试验概述（次重点）识记：1.准确性、精确性的概念
2.田间试验常用术语理解：1.田间试验的任务与作用
2.田间试验的意义与特点
3.田间试验的要求
应用：能判断试验中准确性与精确性的区别（二）田间试验的误差及其控制（重点）识记：1.试验误差、系统误差、随机误差的概念
2.重复、随机排列和局部控制的定义理解：1.系统误差、随机误差产生的原因
2.试验地土壤差异的来源
3.田间试验设计三个基本原则的作用及相互间的关系应用：1.能说明试验误差的来源，提出控制和减少田间试验误差的措施
2.能根据试验目的和试验田块条件，利用合理的小区技术，制定田间试验方案（三）田间试验方案（重点）识记：1.田间试验的种类以及各类试验的概念与特点
2.试验方案的概念与试验方案的内容理解：试验方案设计的基本要求应用：1.结合实际，分别制定一个单因素试验方案和一个多因素试验方案
2.利用等差法、等比法和优选法的确定试验因素的不同水平（四）田间试验的设计方法（重点）识记：1.对比设计、间比设计的定义
2.完全随机设计、随机区组设计、拉丁方设计、裂区设计的概念理解：1.对比设计、间比设计的方法和特点
2.完全随机设计、随机区组设计、拉丁方设计、裂区设计的方法与特点应用：1.比较 4 种随机排列设计方法的应用场景
2.结合研究实际，选择合适的随机排列设计方法进行试验设计（五）田间试验的实施步骤（一般）识记：1.田间试验的实施步骤
2.种植计划书的概念
3.田间种植图的概念理解：播种量的计算方法应用：根据实施步骤进行田间试验的布置、管理和收获（六）田间试验的抽样方法（次重点）识记：1.典型抽样、顺序抽样的概念与特点
2.随机抽样的类型与概念
3.成片抽样的概念
理解：1.随机抽样的原理与方法
2.随机抽样优缺点
应用：根据研究目的，能采用合适的抽样方法对研究对象进行抽样通过本章的学习，了解资料整理的方法与原则；熟识数量性状资料、质量性状资料的类别及概念；理解资料集中性描述和离散性描述的相关指标；掌握资料的分组与图表展示方法。本章的难点内容是资料的集中性和离散性描述。
（一）资料的整理（次重点）识记：1.数量性状资料、质量性状资料的类别及概念
2.资料完整性和正确性的概念和检查理解：制作统计表和统计图的一般要求应用：1.掌握资料整理的过程与方法
2.能对给定资料进行分组，并计算组数、组距、组限和组中值
3.根据数据类型的特征，选择合适的表或图对数据进行展示（二）资料的描述（重点）识记：1.平均数的种类及其概念
2.变异数的种类及其概念理解：1.资料的集中性描述指标
2.资料的离散性描述指标应用：1.针对不同类型的数据计算相应的平均数和变异数
2.对多组数据的集中性和离散性进行比较通过本章的学习，了解随机试验与随机事件、概率和概率分布的定义；熟识离散型随机变量与连续性随机变量的区别，以及二项分布、正态分布、t 分布的特点；
理解小概率事件实际不可能性原理，以及典型的概率分布的特征和性质；掌握二项分布、正态分布、t 分布等典型分布概率的计算。本章的难点是对概率密度分布函数的理解和概率的计算。
（一）事件与概率（次重点）识记：1.必然现象与随机现象
2.随机试验与随机事件理解：1.概率的特征和性质
2.统计概率的计算和古典概率的计算
3.小概率事件实际不可能性原理应用：对随机试验概率进行计算（二）概率分布（重点）识记：1.概率分布的定义
2.随机变量、离散型随机变量、连续性随机变量的概念理解：1.离散型随机变量、连续性随机变量的区别
2.离散型随机变量概率分布及性质
3.连续型随机变量概率分布及性质
4.概率密度函数
应用：1.能用图表展示随机变量的概率分布
2.计算离散型随机变量的概率
3.计算连续型随机变量的概率（三）二项分布（重点）识记：1.伯努利试验及其概率公式
2.二项分布的定义
理解：1.二项分布的性质
2.二项分布的特征
应用：1.二项分布概率的计算
2.二项分布平均数和标准差的计算（四）正态分布（重点）识记：1.正态分布的定义
2.标准正态分布的定义
3.标准正态分布在±1、±2、±3、±1.96、±
2.58 区间的概率值理解
：1.正态分布的特征
2.正态分布与标准正态分布的区别与联系应用：1.标准正态分布的概率计算
2.一般正态分布的概率计算（五）样本平均数据抽样分布与标准误（次重点）识记：1.抽样分布与统计推断的概念
2.标准误的概念及其计算理解：1.中心极限定理
2.标准误的作用与意义应用：1.计算 t 分布给定样本的标准误
2.利用样本的平均数和标准差计算抽样分布的平均数与标准差（六）t 分布、χ2 分布和 F 分布（次重点）识记：1.t 分布、χ2 分布和 F 分布的定义
2.自由度的定义与计算理解：1. t 分布概率密度曲线的特征
2. t 分布、χ2 分布和 F 分布的概率密度分布曲线及特征应用：计算给定区间内 t 分布、χ2 分布、F 分布的概率通过本章的学习，了解假设检验及其作用和意义；熟识无效假设、备择假设、 显著水平、α错误、β错误等基本概念；理解假设检验的基本思想、假设检验的基本过程、区间估计基本原理；掌握假设检验的步骤和方法，并对检验结果进行解析。
本章的难点是假设检验的方法与步骤。
（一）假设检验的基本原理（重点）识记：1.假设检验的定义及方法类别
2.无效假设（零假设）和备择假设的定义与表示
3.两尾检验、一尾检验的定义理解：1.假设检验的作用与意义
2.假设检验的基本思想
3.两类错误的判断
4.假设检验的注意事项应用：1.根据假设检验的方法与步骤对给定案例进行假设检验
2.选择不同的显著水平进行假设检验，并比较不同显著水平的差异
3.能对给定案例进行两尾检验或一尾检验（二）单个样本平均数的假设检验（重点）
理解：1.单个样本平均数的假设形式
2.单个样本平均数的假设检验的方法（t 检验）
应用：1.对给定的单样本试验进行假设检验
2.对单个样本平均数假设检验结果进行分析和推断（三）两个样本平均数的假设检验（重点）识记：非配对设计和配对设计的定义理解：1.非配对设计两个样本平均数假设检验的方法
2.配对设计两个样本平均数假设检验的方法应用：对给定的两个样本平均数的试验进行假设检验，并解释检验结果（四）百分率资料的假设检验（不作考核要求）
（五）参数的区间估计（一般）识记：1.参数估计、点估计和区间估计的定义
2.置信区间、置信度的定义理解：正态总体平均数置信区间的推导过程应用：根据 95%或 99%的置信度，计算给定正态总体平均数的置信区间通过本章的学习，了解方差分析基本概念与作用，方差分析的基本假定；熟识处理效应、F 检验、多重比较、字母标记法等概念；理解方差分析原理与数学模型、 数据转换的意义；掌握方差分析和 F 检验的方法与步骤，以及多个处理平均数间差异的显著性检验方法。本章的难点是方差分析中平方和与自由度的分解，多重比较及结果的表示。
（一）方差分析的基本步骤（重点）识记：1.方差分析的概念与作用
2.处理效应的概念
3.秩次距的概念
理解：1.单因素完全随机设计试验的数学模型
2.方差分析的基本假定
3.F 检验的原理、计算方法以及作用
4.多重比较的意义与方法
5.最小显著差数法和最小显著极差法应用：1.单因素完全随机设计试验总平方和以及总自由度的分解
2.掌握多重比较结果的几种表示方法
3.根据方差分析结果制作方差分析表（二）单因素完全随机设计试验资料的方差分析（重点）
理解：1.各处理重复数相等的单因素完全随机设计试验资料方差分析的过程与结果解析
2.各处理重复数不等的单因素完全随机设计试验资料方差分析的过程与结果解析应用：能对给定的单因素完全随机设计试验资料进行方差分析和多重比较，并将结果用字母标记法展示出来，并对结果进行解析（三）两因素完全随机设计试验资料的方差分析（重点）识记：1.交叉分组的定义
2.简单效应、主效应、互作效应的定义
3.套设计和套效应的定义理解：1.两因素交叉分组完全随机设计无重复观测值试验资料的数学模型以
2.两因素交叉分组完全随机设计有重复观测值试验资料的数学模型以
3.两因素系统分组完全随机设计试验资料的数学模型及方差分析过程应用根据两因素试验资料选择适当的方法进行方差分析，并对结果进行展示和解析（四）方差分析模型分类与期望均方（不作考核要求）
（五）数据转换（次重点）识记：1.方差分析的三个基本假定
2.平方根转换、对数转换、反正弦转换的概念理解：1.平方根转换、对数转换、反正弦转换的应用场景
2.平方根转换、对数转换、反正弦转换的计算方法应用：针对不符合方差分析三个基本假定资源进行适宜的数据转换后再进行方差分析，并对结果进行解析通过本章的学习，了解单因素随机区组设计、两因素随机区组设计、两因素裂区设计、单因素拉丁方设计等试验的数学模型；理解方差分析检验统计量的选择原因；掌握试验设计资料的方差分析、多重比较，并能对结果进行解析。本章的难点是两因素随机区组设计和两因素裂区设计、拉丁方设计试验资料的方差分析。
（一）单因素随机区组设计试验资料的方差分析（次重点）
理解：1.单因素随机区组设计试验资料的数学模型
2.单因素随机区组设计试验实例的方差分析过程
3.单因素随机区组设计试验实例的多重比较及结果解析应用：以常见的农学单因素随机区组设计试验为资料，进行方差分析和多重比较，并对结果进行展示和解析（二）两因素随机区组设计试验资料的方差分析（重点）
理解：两因素随机区组设计试验资料的数学模型应用：1.根据给定资料进行两因素随机区组设计试验的方差分析
2.根据给定资料进行两因素随机区组设计试验的多重比较及结果解析（三）单因素拉丁方设计试验资料的方差分析（一般）
理解：单因素拉丁方设计试验资料的数学模型应用：根据给定的单因素拉丁方设计试验资料，进行方差分析和多重比较，并对结果进行展示和解析（四）两因素裂区设计试验资料的方差分析（重点）
理解：1.两因素裂区设计试验资料的数学模型
2.两因素裂区设计试验实例的方差分析过程
3.两因素裂区设计试验实例的多重比较及结果解析应用根据给定的单因素拉丁方设计试验资料，进行方差分析和多重比较，并对结果进行展示和解析（五）多环境试验资料的方差分析（不作考核要求）
通过本章的学习，了解χ2 统计数的含义；熟识适合性检验、独立性检验的概念；
理解适合性检验和独立性检验的应用场景；掌握χ2 检验的具体应用。本章的难点是试验资料的独立性检验。
（一）统计数χ2（次重点）识记：χ2 统计数的由来理解：1.χ2 统计数的意义
2. χ2 的连续性矫正应用：根据给定案例，计算其χ2 值（二）适合性检验（重点）识记：1.适合性检验的概念
2.适合性检验的无效假设和备择假设理解：1.适合性检验自由度的计算
2.适合性检验的应用场景
3.适合性检验结果的解析应用：根据已有分配理论或学说，对生物学中常见的实例进行χ2 检验，并对结果进行解析（三）独立性检验（重点）识记：独立性检验的概念理解：1.独立性检验与适合性检验区别
2.对 2×2 列联表的独立性检验
3.对 r×2 列联表的独立性检验
4.对 r×c 列联表的独立性检验应用：根据给定试验资料，对生物学中常见的实例进行独立性检验，并对结果进行解析（四）方差同质性检验（不作考核要求）
通过本章的学习，了解直线回归和相关分析的作用及意义；熟识自变量、依变量、回归系数、决定系数、相关系数的概念；理解回归分析与相关分析的区别与联系，掌握直线回归和相关分析方法的应用。本章的难点是直线回归方程的建立以及回归系数的假设检验。
（一）直线回归分析（重点）识记：1.相关变量的定义
2.因果关系与平行关系的定义
3.自变量和依变量（因变量）的定义
4.直线相关分析、复相关分析、偏相关分析的定义
5.回归截距、回归系数的定义理解：1.回归分析与相关分析的区别与联系
2.散点图及其作用
3.直线回归关系的假设检验
4.回归系数假设检验应用：1.结合给定的试验资料建立直线回归方程
2.对直线回归方程的回归关系进行判定与分析，并对结果进行解析（二）直线相关分析（重点）识记：1.决定系数、相关系数的定义
2.决定系数与相关系数的变化范围理解：1.相关系数的由来及计算
2.双因素相关关系的判定
3.相关系数的假设检验
4.直线回归分析与直线相关分析的关系应用：1.根据给定试验资料进行相关分析，并对相关关系进行检验和解析
2.掌握直线回归分析与相关分析的注意事项（三）可直线化的曲线回归分析（不做考核要求）
第三部分
有关说明与实施要求
一、考核的能力层次表述
本大纲在考核目标中，按照“识记”“理解应用”三个能力层次规定其应达到的能力层次要求。各能力层次为递进等级关系，后者必须建立在前者的基础上，其含义是：识记：能知道有关的名词、概念、知识的含义，并能正确认识和表述，是低层次的要求。
理解：在识记的基础上，能全面把握基本概念、基本原理、基本方法，能掌握有关概念、原理、方法的区别与联系，是较高层次的要求。
应用：在理解的基础上，能运用基本概念、基本原理、基本方法联系学过的多个知识点分析和解决有关的理论问题和实际问题，是最高层次的要求。
二、教材
1．指定教材：《田间试验与统计分析》，刘永建、明道绪，科学出版社，2020年第 4 版
2．参考教材：《生物统计学》，李春喜、姜丽娜、邵云、张黛静、马建辉，科学出版社，2023 年版
三、
自学方法指导
1．在开始阅读指定教材某一章之前，先翻阅大纲中有关这一章的考核知识点及对知识点的能力层次要求和考核目标，以便在阅读教材时做到心中有数，有的放矢。
2．阅读教材时，要逐段细读，逐句推敲，集中精力，吃透每一个知识点，对基本概念必须深刻理解，对基本理论必须彻底弄清，对基本方法必须牢固掌握。
3．在自学过程中，既要思考问题，也要做好阅读笔记，把教材中的基本概念、原理、方法等加以整理，这可从中加深对问题的认知、理解和记忆，以利于突出重点，并涵盖整个内容，可以不断提高自学能力。
4．完成书后作业和适当的辅导练习是理解、消化和巩固所学知识，培养分析问题、解决问题及提高能力的重要环节，在做练习之前，应认真阅读教材，按考核目标所要求的不同层次，掌握教材内容，在练习过程中对所学知识进行合理的回顾与发挥，注重理论联系实际和具体问题具体分析，解题时应注意培养逻辑性，针对问题围绕相关知识点进行层次（步骤）分明的论述或推导，明确各层次（步骤）间的逻辑关系。
四、对社会助学的要求
1．应熟知考试大纲对课程提出的总要求和各章的知识点。
2．应掌握各知识点要求达到的能力层次，并深刻理解对各知识点的考核目标。
3．辅导时，应以考试大纲为依据，指定的教材为基础，不要随意增删内容，以免与大纲脱节。
4．辅导时，应对学习方法进行指导，宜提倡“认真阅读教材，刻苦钻研教材，主动争取帮助，依靠自己学通”的方法。
5．辅导时，要注意突出重点，对考生提出的问题，不要有问即答，要积极启发引导。
6．注意对考生能力的培养，特别是自学能力的培养，要引导考生逐步学会独立学习，在自学过程中善于提出问题，分析问题，做出判断，解决问题。
7．要使考生了解试题的难易与能力层次高低两者不完全是一回事，在各个能力层次中会存在着不同难度的试题。
8．助学学时：本课程共 5 学分，建议总课时 90 学时，其中助学课时分配如下：
章次章节名称学时合计
五、关于命题考试的若干规定
1．本大纲各章所提到的内容和考核目标都是考试内容。试题覆盖到章，适当突出重点。
2．试卷中对不同能力层次的试题比例大致是：“识记”为 30 %、“理解”为40%、“应用”为 30 %。
3．试题难易程度应合理：容易、中等、难比例为 3：4：3。
4．每份试卷中，各类考核点所占比例约为：重点占 60%，次重点占 30%，一般占 10%。
5．试题类型一般分为：单项选择题、多项选择题、填空题、名词解释题、简答题、计算题。
6．考试采用闭卷笔试，考试时间 150 分钟，采用百分制评分，60 分合格。
六、题型示例（样题）
一、单项选择题
（本大题共 12 小题，每小题 1 分，共 12 分）在每小题列出的四个备选项中只有一个是符合题目要求的，请将其选出并将“答题卡”上的相应字母涂黑。错涂、多涂或未涂均无分。
1．平均数反映了总体分布的A．集中趋势 B．离中趋势 C．离散趋势 D．变化趋势
二、多项选择题
（本大题共 5 小题，每小题 2 分，共 10 分）在每小题列出的五个备选项中至少有两个是符合题目要求的，请将其选出并将 “答题卡”上的相应字母涂黑。错涂、多涂、少涂或未涂均无分。
13．田间试验设计的基本原则有A．重复 B．局部控制 C．小区技术 D．随机 E．唯一变异
三、填空题
（本大题共 5 小题，每小题 2 分，共 10 分）
18．依据 直线 回归 方程 ： y=16.67+7.63x ， 在该 回归 方程 中 ， 回归 截距为 ，回归系数为 。
四、名词解释题
（本大题共 6 小题，每小题 3 分，共 18 分）
23．标准差
五、简答题
（本大题共 5 小题，每小题 6 分，共 30 分）
29．简述田间试验误差的来源和控制途径。
六、计算题
（本大题共 2 小题，每小题 10 分，共 20 分）
34．分别计算下表中两个玉米品种的 10 个果穗长度的标准差和变异系数。
品种果穗长度（cm） 湘农 20 号金丰 1 号
