條形圖適用于間斷性變數(shù)和屬性變數(shù)資料的次數(shù)分布狀況。

小麥品種A每穗小穗數(shù)的平均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差值為18和3（厘米），品種B為30和4.5（厘米），根據(jù)變異系數(shù)，品種B的該性狀變異大于品種A。

對(duì)各種遺傳分離比例進(jìn)行適合性測(cè)驗(yàn)時(shí)，無效假設(shè)為實(shí)際試驗(yàn)結(jié)果與理論預(yù)測(cè)相符合，備擇假設(shè)為實(shí)際試驗(yàn)結(jié)果與理論預(yù)測(cè)不相符合，該測(cè)驗(yàn)為一尾測(cè)驗(yàn)。

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

建立有用的直線回歸方程，一方面要求有較好決定系數(shù)，另一方面要求有比較大的樣本容量。

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(shí)。

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

固定模型和隨機(jī)模型在試驗(yàn)設(shè)計(jì)上不同，后者要求處理來自特定研究群體，通過隨機(jī)抽樣得到。

兩個(gè)位點(diǎn)遺傳分離的遺傳分析時(shí)，要應(yīng)用卡方測(cè)驗(yàn)，以便測(cè)驗(yàn)兩個(gè)位點(diǎn)是否連鎖。

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。