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第二章 资料的整理 50枚种蛋孵化出雏鸡的天数 126头母羊的体重资料 单位：kg 第一节 资料的分类 正确地进行资料的分类是资料整理的前提。 一般可以 分为数量性状资料 、质量性状资料和半定量（等级）资料三大类。 一、数量性状资料 是指能够以量测或计数的方式观察测定数量性状而获得的数据就是数量性状资料 ( data of quantitative characteristics)。 数量性状资料又分为计量资料和计数资料两种。 （一）计量资料 指用度、量、衡等计量工具直接测定获得的数量性状资料。其数据是用长度、容积、重量等来表示。 各个观测值不一定是整数，有带小数，小数位数由度量工具的精度而定 ，它们之间的变异是连续性的。 计量资料也称为连续性变异资料。 （二）计数资料 指用计数方式获得的数量性状资料。 各个观察值只能以整数表示，带小数。各观察值是不连续的，称为不连续性变异资料或间断性变异资料。 二、质量性状资料 质量性状(qualitative character)是指能观察到而不能直接测量的性状，如颜色、 性别、生死等。 这类性状主要采用统计次数法。 统计次数法 根据性状的属性类别统计其次数，以次数作为质量性状的数据。 例如，在研究猪的毛色遗传时，白猪与黑猪杂交，子二代中白猪、黑猪和花猪的头数分类统计如下表。 表2-1 白猪和黑猪子二代的毛色分离情况 质量性状数量化 对某一质量性状，因其类别不同，分别给予评分。 例如，在研究猪的肉色遗传时，是将屠宰后 2小时的猪眼肌横切面与标准图谱对比，由浅到深分别给予 1?5 分的评分，以便统计分析。 第二节 资料的整理 一、资料的检查与核对 检查和核对原始资料的目的在于确保原始资料的完整性和正确性。 所谓完整性是指原始资料无遗缺或重复。 所谓正确性是指原始资料的测量和记载无差错或未进行不合理的归并。检查中要特别注意特大、特小和异常数据（可结合专业知识作出判断）。对于有重复、异常或遗漏的资料 ，应予以删除或补齐 ；对有错误、相互矛盾的资料应进行更正，必要时进行复查或重新试验。 二、资料的整理方法 当观测值不多(n≤30)时，不必分组，由大到小排列进行统计分析。 当观测值较多(n30)时，宜将分成若干组，制成次数分布表，即可看到资料的集中和变异情况。 （一）计数资料的整理 现以50枚受精种蛋孵化出雏鸡的天数为例，说明计数料的整理。 表2-2 50枚受精种蛋孵化出雏鸡的天数 天数在19─24天变动 ，有6个不同的观察值分组，共分为6组，可得表2-3形式的次数分布表。 表2-3 50枚受精种蛋出雏天数的次数分布表 有些观察值较多的资料，可以几个相邻观察值为一组，适当减少组数，这样资料的规律性就较明显。例如观测某品种100只蛋鸡每年每只鸡产蛋数， 其变异范围为200?299枚。见表2-4。 表2-4 100只蛋鸡每年产蛋数的次数分布表 (二)计量资料的整理 计量资料在分组前需要确定全距、组数、组距、组中值及组限，然后将全部观测值划线计数归组。 【例2.1】 将126头基础母羊的体重资料(见表2-5)整理成次数分布表。 1、求全距 全距是资料中最大值与最小值之差，又称为极差(range)，用R表示，即 R=Max(x)-Min(x) 本例 R=65.0-37.0=28.0（kg） 2、确定组数 组数的多少视样本含量及资料的变动范围大小而定，一般以达到既简化资料又不影响反映资料的规律性为原则。 分组越多所求得的统计量越精确，但增大了运算量；若分组过少，资料的规律性就反映不出来，计算出的统计量的精确性也较差。一般组数的确定，可参考表2-6。 表2-5 126头基础母羊的体重资料 单位：kg 表2-6 样本含量与组数 本例中，n＝126，根据表2-6，初步确定组数为10组。 3、确定组距 每组最大值与最小值之差称为组距，记为 i。分组时要求各组的组距相等。