企业人力资源管理师二级(08-10)历年真题2010年5月真题-选择题(含答案解析)_百度文库
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企业人力资源管理师二级(08-10)历年真题2010年5月真题-选择题(含答案解析)|企​业​人​力​资​源​管​理​师​二​级​(8​-0​)​历​年​真​题00​年月​真​题​-​选​择​题​(​含​答​案​解​析​)
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　　统计分析目的是区分出品种因素（品种）对目标性状的影响。在科学试验中，试验结果往往是变化的，这种变化主要由两类因素引起。一类是受随机因素影响而产生的波动，这类影响在试验中常常是不能控制的，因而是不可避免的。另一类是人为控制因素的影响使试验结果产生变化。当这类因素对试验结果有显著影响时，必然会明显地改变试验结果，并同随机因素的影响一起出现。反之，当这类因素对试验结果无显著影响时，则相应的变化就不会明显表现出来，从而使试验结果的变化基本上归结于随机因素的影响。科学试验的目的常常是为了判断这类受人们控制的因素对试验结果的影响是否确实存在。
　　通过对试验结果数据变动的分析，对上述问题作出判断。因为它可以将随机变动和非随机变动从混杂状态下分离开来，帮助我们发现起主导作用的变异来源，从而抓住主要矛盾或关键因素及措施。
　　区域试验中需要研究的主要效应有：(1) 品种效应, 即品种的产量或品质效应, 因区域试验中供试品种是一定的, 故品种效应是固定型效应；(2) 地区效应, 即地区之间诸土壤类型、耕作制度、生产水平和管理方法等可以预见的环境差异对品种的影响效应, 一般亦属固定型效应；(3) 年际效应, 即不同年份的温度、雨量、偶然性灾害等难以预知的随机性环境差异对品种的影响效应，一般属随机型效应；(4) 品种与地区的互作效应，即研究品种对于可预知的环境差异是否具有特殊的适应性，若品种与地区互作效应显著，说明品种对地区有特殊适应性，反之则说明适应性广泛，故该互作效应一般亦属固定型效应；(5) 品种与年份的互作效应， 反映品种对难以预测的环境差异是否有特殊适应性，一般属随机型效应；(6) 品种&地点&年份的互作效应，反映品种与地点的互作效应是否随难以预知的环境变化而改变，因此该效应属于随机型效应。
　　评定一个品种的应用价值，主要考虑以下三个效应值：(1) 品种效应；(2) 品种&地点的互作效应及方差；(3) 品种&年份的互作效应及方差。 品种效应显著而互作效应小的品种是具有广泛适应性的丰产型品种，适于大面积推广；而互作效应显著的品种具有特殊适应性(如对环境条件有特殊要求)，只能在特定地区推广才能发挥增产作用。下面就一年一点、一年多点、多年多点作简单介绍。
　　一、一年一点试验统计分析
　　1、& 方差分析
　　设有a个品种（品种），每品种有m（3）个区组（重复），试验随机区组设计，数据资料整理如表1。
表1&& 一年一点试验资料整理表
区组(重复)
x11& x12& . x1j.. x1m
x21& x22& x2j... x2m
xi1& xi2& xij... xim
xa1& xa2& xaj... xam
T1&&& T2& &Tj&& Tm
　　线性模型：
　　根据这一模型，每一观察值xij含有总体平均值m、品种效应ti (=mi.-m)、区组效应rj (=m.j-m)以及随机误差 ，且受条件限制：(1) 效应ti和rj是可加的，其间不存在交互作用；(2) 和 ；(3) 随机误差服从N (0, s2e)正态分布。
　　计算公式：
　　总变异的平方和可分解为品种间平方和、区组间平方和及试验误差平方和，即：
　　总平方和： SST = ，自由度：dfT =am-1；
　　品种间平方和： SSt = ，自由度：dft =a-1；
　　区组间平方和： SSr = ，自由度：dfr =m-1；
　　误差平方和：& SSe =
　　=SST－SSt－SSr, 自由度 dfe =(a-1)(m-1)。
　　根据上述平方和与相应的自由度，可计算出相应的均方，并列出方差分析表2。
表2 &&方差分析表
MSt=SSt /dft
MSr=SSr /dfr
MSe=SSe /dfe
　　统计推断：F检验
　　如果F=MSt/MSe﹥Fa (a=0.05) &&&说明品种间达到显著水平，A=＊
　　如果F=MSt/MSe﹥Fa (a=0.01) &&&说明品种间达到极显著水平，A=＊＊
Fa (a=0.05)表（3）
&Fa (a=0.01)表（4）
　　2. 品种间比较（多重比较）
　　当方差分析F检验得出的结论为各品种间的差异达到显著时，一般地说并不能断言各品种两两之间都有显著的差异。这是因为某些品种间的差异十分突出，而掩盖了某些品种之间不显著的差异，而使总的结论为差异显著。因此，为考查各个品种两两之间差异的显著情况，就要进行多重比较。
多重比较方法很多，其中Duncan&s新复极差测定方法，又称为最短显著极差法(Shortest significant range, 简记为SSR)使用较多。该方法的特点是依平均数的秩次距的不同而采用一系列不同的显著值，这些显著值叫做多重极差。
　　例如，如果有10个平均数需要相互比较，则将这10个平均数从大到小进行排序。若从大到小10个平均数分别是 ，那么排序后的两个极端平均数的差数(极差)的显著性，由( )是否大于a=10时的Ra决定(大于为显著，否则不显著)；而其余9个平均数的极差即 和 的显著性，则由这两个极差是否大于a=9时的Ra决定；依次类推。这样逐次下降，直至任何两个相邻平均数的差数如 、 、 的显著性，由这些差数是否大于a=2时的Ra决定为止。因此，如果有a个平均数要相互比较，就需要计算a-1个Ra，以作为各秩次距平均数的极差是否显著的标准。Ra的定义为Ra=SSRa* 。式中SSRa.是保护水平，其机率p=(1-a)a-1、显著水平为a时，以平均数的标准误为单位的标准化最短极差； 为平均数的标准误， 。
　　烟草良种区域试验的品种效应多重比较也是采用SSR测定方法。
　　计算显著差异临界值：Ra=SSRa*
　　：表示平均数的标准误& 。
　　最短极差SSRa：表示为给水平a（0.05，0.01）时，以平均数的标准误 为单位的标准化最短极差。
　a=0.05时的SSR值（表5）
a=0.01时的SSR值（表6）
品种主效比较：（表7）
显著水平5%
显著水平1%
P＞Q＞R＞S＞T＞U＞V＞W＞X
　　3、示例
　　假设该试验的供试品种为：NC82、K326、中烟98、中烟99、CF965、CF978，对照品种（CK）为NC89，共计7个品种。采用随机区组设计，重复3次，小区面积66.7㎡，各品种各重复的烟叶产量如下：
表8&&&&& Ⅰ
　　这个试验只涉及品种一个因素，但由于实行局部控制原则，用划分区组来提高试验精确度，因此，又把区组（即重复）作为一个分组因素。于是，可把本试验数据的变异来源分成：（1）品种（处理）；（2）区组（重复）；（3）试验误差。其方差分析的程序如下：
　　A、试验数据的整理&&& 首先，将上述资料整理成品种和区组两向表，然后，计算出品种和数（Tk）、区组和数（Tr）、全试验总和（T）和品种平均数、区组平均数、试验总平均数，如表9。
表9& 烤烟品种比较试验产量数据结果表
NC89（CK）
　　平方和（SS）与自由度（df）
　　为叙述方便，用x表示各品种各重复的试验数据；用K表示品种数目（本试验K=7）；用r表示区组数目（本试验r=3）；用n表示全试验的观察值项数（本试验n=21）。
&&& a、SS的计算：
&& （1）计算校正项（C）
&&& C=总和数平方/品种数&区组数= T2/ K&R=343.02/7&3==5602.33
　　（2）计算总平方和（SST）
　　&&& SST=&x2－ T 2 = K&r&x2－C
& 　　=(14.52＋15.42＋15.52＋&&＋16.12＋16.02)－
　　（3）计算品种间平方和（SSk）
　　&SSk=&TK2/R－C =(45.42＋46.72＋&&＋48.02) / 3－.8867
　　（4）计算区组间平方和（SSr）
　　SSr=&Tr2/ K－C =(113.42＋114.52＋115.12) / 7－.2124
　　（5）计算试验误差平方和（SSE）
　　SSE = SST－SSk－SSr=16.7－0.6
　　b、自由度（df）的计算：
　　（1）&&& 总df=n－1=21－1=20
　　（2）&&& 区组df=r－1=3－1=2
　　（3）&&& 品种df=K－1=7－1=6
　　（4）&&& 误差df=总df－区组df－品种df=20－2－6=12
　　C、列方差分析结果表，作F值测验
表10 &烤烟品种烟叶产量比较试验的方差分析
　　D、品种平均数间的多重比较&&&& [新复极差法（LSR法）
　　a、计算平均数标准差（SR）
　　SR= = =0.203306
　　b、查SSR表，计算LSR值
　　本例有7个品种，故极差内的平均数个数（K）分别为2、3、4、5、6、7，误差项自由度为12，查得各SSR和计算得出的LSR值如表4。
　　LSR(K)=SSR(K)&SR
表11.& SSR(K)与LSR(K)值
极差内平均数个数（K）
　　c、计算各品种间平均数的差数，并列表进行相互比较和显著性测定。
表12& &烤烟品种平均产量相互比较表
平均产量（㎏/66.7㎡）
　　二、一年多点试验的统计分析
　　1、方差分析
　　设有v个品种，在u个地点做比较试验。每个地点皆设r个完全区组(重复)，按随机区组设计进行试验，则第i个品种(i=1, 2, &, v)在第j个地点(j=1, 2, &, u) ，第k区组(k=1, 2, &, r)的观测值为xijk.，如下表：
表13& &一年多点试验数据表
重复（区组）
　　它的线性模型为：
　　xijk＝m＋ti＋nj＋(tn)ij＋rjk＋eijk
　　式中&为群体的平均值，ti为品种i的效应值，vj为地点j的效应，(t v)ij 为品种&地点互作效应，rjk为地点内的区组效应，eijk为随机误差。由此，可以得到一年多点区域试验的方差分析表(表14)。
表14& &一年多点试验的方差分析
地点内区组
(u-1)(v-1)
u(r-1)(v-1)
　　表中的平方和SS计算如下
　　总变异的平方和可分解为品种间平方和、区组间平方和及试验误差平方和，即：
　　总平方和： SSt = ，自由度：dft= ruv-1；
　　区组间平方和： SSr = ，自由度：dfr = u(r-1)；
　　品种间平方和： SSv= ，自由度：dfv= v-1；
　　地点间平方和：SSu= ，自由度：dfu= u-1；
　　品种&地点互作平方和：SSvu =&& 自由度：dfvu=(v-1) ( u-1)；
　　误差平方和：SSe ==SSt－SSv－Ssu－SSvu－SSr&& 自由度 dfe = u(r-1)(v-1)。
　　根据上述平方和与相应的自由度，用平方和SS分别除以相应的自由度df，可计算出相应的均方ms。如品种间的均方：msv= ssv/( v-1)
F测验同前，用相应的自由度查F检验的临界值（Fa）表，如品种间的F0.05的f1= v-1 f2= u(r-1)(v-1)。
　　若F测验达到显著，就可进一步进行多重比较，以检查不同品种间或不同地区间的各效应是否存在差异。
　　2、品种丰产性分析（效应值的多重比较）
　　效应值的多重比较仍采用Duncan`s新复极差方法，
　　（1）计算效应值
　　A、首先列出平均值表
表15& &&2002年北方区各品种在各试验点的亩产量平均值
地点平均值
　　B、计算效应值
　　品种效应值：
　　地点效应值：
　　品种&地点互作效应值：
表16& &&2002年北方区产量互作效应值
地点效应值
　　（2）、计算各效应差数的标准误及LSR值临界值
　　品种效应差数的标准误：&&&
　　地点效应差数的标准误：
　　品种&地点互作效应差数的标准误：
　　同一地点不同品种之间的品种&地点互作效应差数的标准误：
　　同一品种在不同地点之间的品种&地点互作效应
　　差数的标准误：
　　自由度均为误差项的自由度：df= u(r-1)(v-1)
　　（3）计算效应值的LSR临界值
　　如：品种间效应值的LSR临界值：LSRa=SSRa *
　　其它效应值的LSR临界值类推。主要结果列于表：
　　结果意义：品种效应值 反映品种的丰产性；地点效应值 反映不同地区的丰产性；互作效应值 反映i品种在j地点的适应性。
　　地点效应值： &0，则说明i品种适合在j地点种植，反之， &0，则说明i品种不适合在j地点种植。
　　3、稳定性分析：
　　方差分析可以反映出品种对不同地点的适应性，但还不能直观反映品种的稳定性。我们可以定义另外两个参数，即某一品种与地点的互作方差及其相对变异系数。对于第i个品种(或品系)，可以算出在u个地区的品种&地点互作效应值，若计算出这些离差平方和，就能评价某品种在u个地点的稳定性。
　　各品种与地区的互作方差的大小反映该品种在这些地区的稳定性。互作方差小, 说明品种具有广泛适应性，属稳定类型。但仅比较不同品种的互作方差还不足以对各品种稳定性的好坏作出评价，因为若两品种的互作方差相同，而产量水平不同，那么产量较大的品种的相对变异较小，而产量较小的品种的相对变异变较大。因此，要引入相对变异系数来评价品种的稳定性。
　　（1）互作方差
　　品种i与各地点的互作效应方差：
　　（2）变异系数：
表17& &&2002年北方区亩产量品种比较
差异显著性
互作方差( )
变异系数( )
　　三、多年多点品种区域试验的统计分析
　　方法简介
　　品种区域试验常常需要在多个地点连续进行数年, 以便为品种的评定和应用提供更广泛的信息, 尤其是品种对不同年份随机变化的气候条件的适应性信息。
　　设v个品种在u个地点连续进行w年试验，每年每地设r个区组，按完全随机区组设计进行试验。第i个品种在第j地点、第k年份、第l区组的观测值xijkl 的线性模型为：
　　xijkl ＝m＋ti ＋uj＋(tu)ij＋wk＋(tw)ik＋(uw)jk＋(tuw)ijk＋rjkl＋eijkl
　　(i=1, 2, &, j=1, 2, &, k=1, 2, &, l=1, 2, &, r)
　　式中 m为群体的平均值，ti为品种i的效应值，uj为地点j的效应，( tu)ij 为品种&地点互作效应，(tw)ik 为品种&年份的互作效应(随机效应)，(uw)jk 为地点&年份的互作效应(随机效应)， (tuw)ijk 为品种&地点&年份的互作效应(随机效应)，rjkl 为品种&地点&年份的互作效应(随机效应)，eijkl为随机误差。根据该线性模型，可以对多年多地品种区域试验资料的变异来源给予分解，从而列出方差分析表(表3-3-36)。
　表18&&&& 多年多地区域试验方差分析表
EMS(vu固定,w随机)
点内年内区组
s2e+ruvs2w
s2e+rvs2uw+rvw
(u-1)(w-1)
s2e+rus2vw
s2e+rus2vw+ruw
(v-1)(w-1)
(v-1)(u-1)
品种&年份&地点
(v-1)(u-1)(w-1)
s2e+rus2vuw+rw
uw(r-1)(v-1)
　　若方差分析显示各效应的差异显著，可进一步进行多重比较，以检查不同品种间或不同地点间的效应是否存在差异。多重比较采用Duncan&s新复极差方法，为此要计算出各效应差数的标准误。方差分析可以反映品种在不同地区的适应性，但还不能直观反映品种的稳定性，因此可另外定义两个参数，即一个品种与地区的互作方差及其相对变异系数。
　　对于第i个品种(或品系)，可以算出在u个地区的品种&地点互作效应值，若计算出这些离差平方和，就能评价该品种在u个地区的稳定性。品种&地点互作方差的大小反映了该品种在各地区的稳定性。互作方差小说明品种具有广泛适应性，属稳定类型。反之亦反。但是，仅比较不同品种的互作方差还不足以对各品种稳定性的好坏作出准确评价，还要考虑品种的相对变异性。两品种的互作方差可能完全相同，但产量水平却不同。显然，产量较大品种的相对变异性较小，稳定性较强；而产量较小品种的相对变异性可能较大，稳定性可能较差。
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