農(nóng)業(yè)和生物學(xué)的試驗(yàn)中，常將排除系統(tǒng)偏差和控制偶然性誤差的試驗(yàn)設(shè)置稱為試驗(yàn)設(shè)計(jì)。

直線回歸中，自變數(shù)是人為設(shè)置的數(shù)值，而依變數(shù)的是試驗(yàn)中的響應(yīng)指標(biāo)。

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。

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。

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。

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。

下面幾種多重比較方法哪一個(gè)更容易犯第一類錯(cuò)誤（）

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。

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。

討論有限總體的抽樣分布時(shí)，一般采用不復(fù)置抽樣。