试验方案：根据试验目的和要求而设计进行比较与鉴定的全部试验处理的总称。总体：研究对象的某种数量性质的一个数值的集合，或简称为研究对象的总体。
二项总体：在实际观测数据中，往往涉及一种计数的数据，是根据总体中各个个体对某一性状的有无决定的。其中每一个体只能产生两种对立的结果：非此即彼。这种由“非此即彼”的事件构成的总体称为二项总体。
第一类错误：若客观上认为H0为真，我们的结论却是“拒绝H0”，就会犯第一类错误。犯第一类错误的概率为α。
第二类错误：若客观上认为H0为假，我们的结论却是“不拒绝H0”，就会犯第二类错误，由β表示。 凡是有利于做出“拒绝H0”结论的准确，都能降低β。
显著水平：用来检验假设正确与否的概率标准。
固定模型：指实验结果只想比较每一自变项之特定类目或类别间的差异及其与其他自变项之特定类目或类别间交互作用效果，而不想依此推论到同一自变项未包含在内的其他类目或类别的实验设计。
随机模型：是经典的线性模型的一种推广，就是把原来（固定）的回归系数看作是随机变量，一般都是假设是来自正态分布。
混合模型：如果模型里一部分系数是随机的，另外一些是固定的，一般就叫做混合模型。回归系数：回归分析中度量依变量对自变量的相依程度的指标，它反映当自变量每变化一个单位时，依变量所期望的变化量。
偏回归系数： 在多元回归分析中，随机因变量对各个自变量的回归系数，表示各自变量对随机变量的影响程度。
互作效应：两个因素简单效应间的平均差异称为交互作用效应，简称互作。
单因素试验：在同一试验中只研究一个因素的若干水平，每一水平构成一个试验处理。我们把这些试验称为单因素试验。
多因素试验：在同一试验中研究两个或两个以上因素不同水平按照一定的组合方式构成的若干处理。
生物统计学：是运用书里统计的原理和方法研究生物现象的数量特征及其变异规律的一门学科。生物统计学既是应用数学的分支，也是数量生物学的分支。
试验指标：试验观察中用来反映研究对象（处理）特征的标志，也叫观察项目。
定性指标：指观察对象的属性，是质的规定。从定性指标观察所获得的资料叫做定性资料（计数资料），无计量单位。
定量指标：指观察对象的量，是量的规定。从定量指标观察所获得的资料叫做定量资料（计量资料，测量资料），有计量单位。一般来说计量资料要比技术资料精确。
试验因素：在影响试验的因素中，被固定的因子在试验中保持一致，称为试验条件；被变动并设有待比较的一组处理的因子称为试验因素，简称因素、因子，；试验因素量的不同级别或质的不同状态称为水平；试验因素的水平可以是固定的，如不同品种，具有质的区别称为质量水平，也可以使定量的如喷施生长素的不同浓度，具有量的差异，称为数量水平。试验因素效应：由于试验因素的作用对试验指标起的增加或减少的影响称为试验因素效应。简单效应：指在同一因素不同水平下统一试验指标的差异。
主效应：一个因素内各简单效应的平均数称平均效应或叫主效应，简称主效 个体：组成总体的每个单元（元素）称为个体。 误差：试验误差是指试验中观察值与真值之差。真值：指观察次数无限多时求得的平均值，即总体平均值。
系统误差：在相同条件下，多次测量同一量时，误差的绝对值和符号保持恒定，在条件改变时，则按某一确定的规律变化的误差。
随机误差：在相同条件下，多次测量同一量时，误差的绝对值和符号的变化，时大时小，时
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