F检验是从（）和与（）的剖分开始，将总变异剖分为组间变异和组内变异。因为组间变异由处理效应和误差效应共同引起，组内变异由误差效应引起。因而，将计算出的组间方差和组内方差进行比较，就可判断（）效应是否存在。

F检验也叫（）分析。通常适合（）样本（）随机变量资料的假设检验。顾名思义，F检验是用方差的变异规律（即F分布）来检验处理效应是否存在。

t检验通常适合两样本（）随机变量资料的假设检验，当二项分布逼近正态分布时，百分数资料也可用（）检验。

判断无效假设是否成立的依据是小概率事件实际不可能原理，即假设检验的基本依据。用来肯定和否定无效假设的小概率，我们称之为（），通常记为（）。

t检验是通过样本平均数差值的大小来检验处理效应是否存在，两样本平均数的差值代表了试验的表观效应，它可能由处理效应（真实效应）和误差效应引起，要检验处理效应是否存在，常采用反证法。此法先建立（）假设：即假设处理效应不存在，样本平均数差值是由误差引起，根据差异在误差分布里出现的（）（即可能性大小的衡量）来判断无效假设是否成立。

置信区间指在一定（）保证下总体平均数的可能范围。

样本推断总体分假设检验和区间估计两大内容。常用的检验方法有（）、（）和卡方检验。

系统误差（条件误差）可以控制，可通过合理的（）降低或消除。（）误差（偶然误差）不可控制，可通过理论分布来研究其变异规律，或相对比较其出现的概率的大小。

试验误差按来源分为（）误差（条件误差）和（）误差（偶然误差）。

只有降低抽样误差才能提高试验结果的正确性。试验结果的正确性包括准确性和（）。