數(shù)量性狀的分布適合性測驗(yàn)，要通過試驗(yàn)設(shè)計(jì)精心誤差隨機(jī)大樣本數(shù)據(jù)采集。

方差分析中，處理的效應(yīng)是一種相對效應(yīng)，一般是指相等于平均數(shù)的效應(yīng)。

農(nóng)業(yè)和生物學(xué)試驗(yàn)中，所得到的實(shí)際數(shù)據(jù)總是有誤差的。

回歸分析中，比較兩個(gè)回歸系數(shù)的理論是建立在誤差同質(zhì)性的假定基礎(chǔ)上的。

兩個(gè)位點(diǎn)遺傳分離的遺傳分析時(shí)，不需要應(yīng)用卡方測驗(yàn)，來測驗(yàn)兩個(gè)位點(diǎn)的組成的基因型是否符合理論的分離比例。

不同的方差分析資料類型，具有不同的線性模型，如果每個(gè)觀察值的線性模型為（），則該試驗(yàn)應(yīng)為資料。

建立回歸模型的過程中，要通過預(yù)備試驗(yàn)，形成關(guān)于恰當(dāng)模型的認(rèn)識。

下面幾種多重比較方法哪一個(gè)更容易犯第一類錯(cuò)誤（）

進(jìn)行大豆品種蛋白質(zhì)含量測定時(shí)，若抽取100個(gè)30g的樣品進(jìn)行測定，但是這100個(gè)抽樣測定數(shù)據(jù)有所不同，這表明存在隨機(jī)誤差。

獨(dú)立性測驗(yàn)時(shí)，卡方值與相關(guān)性在概念上有等價(jià)性，卡方值顯著，可能說明相關(guān)顯著，研究者應(yīng)該搞清楚其內(nèi)在的科學(xué)機(jī)理。