生态学研究试验设计

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生态学中的尺度问题内涵与分析方法

生态学中的尺度问题内涵与分析方法

生态学中的尺度问题内涵与分析方法一、本文概述生态学作为一门研究生物与其环境之间相互关系的科学,其研究领域广泛且复杂,尺度问题在其中扮演着至关重要的角色。

尺度问题,即生态学研究中不同空间和时间尺度上的变异和规律,是理解生态系统功能和动态的核心。

本文旨在深入探讨生态学中的尺度问题内涵,分析不同尺度下的生态学现象及其相互关系,并介绍常用的尺度分析方法,以期为生态学研究和实践提供有益的参考。

本文将对尺度问题的内涵进行详细阐述,包括空间尺度、时间尺度以及它们之间的交互作用。

空间尺度涵盖了从微观到宏观的各个层面,如细胞、个体、种群、群落、生态系统和生物圈等;时间尺度则从瞬间到长期演变,涉及生物的生长、发育、季节变化、生命周期以及生态系统的演替等。

尺度问题的内涵在于,不同尺度下的生态学现象具有不同的特征和规律,而这些现象又相互影响、相互制约,共同构成了一个复杂而有序的生态系统。

本文将分析不同尺度下的生态学现象及其相互关系。

通过案例分析和实证研究,揭示不同尺度生态学现象之间的内在联系和相互影响机制,为理解生态系统功能和动态提供新的视角。

本文将介绍常用的尺度分析方法,包括统计分析、模型模拟和遥感技术等。

这些方法在生态学尺度问题的研究中具有广泛的应用前景,能够帮助我们更好地理解和分析生态系统在不同尺度下的变异和规律。

本文将从多个角度深入探讨生态学中的尺度问题内涵与分析方法,旨在提高我们对生态系统功能和动态的认识和理解,为生态学研究和实践提供有益的启示和指导。

二、尺度问题的内涵尺度问题在生态学中具有深远且复杂的内涵。

尺度,简单来说,可以理解为观察或研究对象的空间范围和时间跨度。

在生态学中,尺度问题主要关注的是生物与其所处环境之间的相互作用如何随着空间和时间尺度的变化而变化。

这种变化可能表现为物种分布、种群动态、群落结构、生态系统功能以及生物多样性等多个方面。

尺度问题的内涵包括多个方面。

尺度问题涉及到生态学研究中的尺度依赖性,即某些生态现象或过程在特定的尺度下表现明显,而在其他尺度下则可能被忽略或难以察觉。

生态学简答、论述与实验设计

生态学简答、论述与实验设计

1.生态系统的组成、结构与功能。

答:(1)完整的生态系统由生产者、消费者、分解者和非生物环境四部分组成。

组成生态系统的各成分,通过能流、物流和信息流,彼此联系起来形成一个功能体系。

(2)生态系统的结构包括形态结构和功能结构。

形态结构即群落结构,功能结构主要是指系统内的生物成分之间通过食物链或食物网构成的网络结构或营养位级。

(3)生态系统的功能包括能量流动、物质循环和信息传递。

能量是生态系统的基础,是生态系统运转、做功的动力,没有能量的流动,就没有生命,就没有生态系统。

生态系统能量的来源,是绿色植物的光合作用所固定的太阳能,太阳能被转化为化学能,化学能在细胞代谢中又转化为机械能和热能。

2.生态系统的组成成分及如何组成生态系统任何一个生态系统都是由生物成分和非生物成分组成的。

生态系统包括以下4种主要组成成分:非生物环境、生产者、消费者和分解者(2分)。

生产者通过光合作用不仅为本身的生存、生长和繁殖提供营养物质和能量,而且它制造的有机物也是消费者和分解者唯一的能量来源(2分)。

生产者是生态系统中最基本最重要的生物成分。

消费者摄食植物已制造好的有机物质,通过消化、吸收并合成自身所需的有机物质(2分)。

分解者的主要功能与光合作用相反,把复杂的有机物质分解为简单的无机物(2分)。

生产者、消费者和分解者三个亚系统,以及无机的环境系统,都是生态系统维持其生命活动必不可少的成分。

由生产者、消费者和分解者与非生物环境之间通过能流、物流(物质循环)和讯息传递而形成的一个物种间、生物与环境间协调共生,能维持持续生存和相对稳定的系统(2分)。

3.生态系统的功能,及不同功能之间的关系生态系统的功能包括能量流动、物质循环和信息传递。

能量是生态系统的基础,是生态系统运转、做功的动力,没有能量的流动,就没有生命,就没有生态系统。

生态系统能量的来源,是绿色植物的光合作用所固定的太阳能,太阳能被转化为化学能,化学能在细胞代谢中又转化为机械能和热能。

生态学试验设计

生态学试验设计
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3.实验安排的反作用效果 • 在实验研究过程中,如果被试了解了实验的安排或因参加实验而受刺激,
那么他们就可能会产生霍桑效应。即在实验中接受实验刺激的被试在实验 中的表现与平时大大不同。参加实验的被试往往可能为投实验者所好,而 改变正常的行为方式,努力表现实验者所期望的行为。 4.多重实验处理的干扰 • 同一组被试在短期内接受两种或两种以上的实验处理时,前一实验处理往 往会对后一实验处理产生积极或消极的影响,使被试产生练习效应或疲劳 效应,因此用这种实验设计得到的结果就不能适用于单因素实验处理的情 境。
2
实验法的基本要素
• 一个完整的实验,需要具备自变量与因变量、实验组与控制组、实验 环境、实验操作环节和实验结果五个因素。
1.自变量与因变量 • 自变量:指不受其他研究变量影响而自身变化的变量。 • 因变量:指随着研究变量变化而变化的变量。 • 在实验研究中,自变量是我们做实验控制的变量,而因变量是因为自
4.测量工具的使用 • 在实验过程中,测量工具不同,控制方式的不一致都会影响实验处
理的效应。 5.统计回归效应 • 统计回归现象指被试的测量分数在第二次测量时,有向团体平均数
回归(趋近)的倾向。 6.差异的选择 • 在实验过程中,由于没有采用随机化的方法选择和分配被试,因而
造成在实验处理前实验组与控制组之间被试在能力和特质方面存在 着较大的差异,实验结果中出现的差异就有可能是由原来研究组之 间所存在的差异所造成的,而非实验处理的结果。
• 要使一项实验达到较高的内部效度,首先必须明确影响实验 内部效度的各种因素,然后采取各种有效措施,控制这些影 响因素。
• 美国学者坎贝尔和斯坦利认为以下八种因素是影响实验内部 效度的主要因素:
1.历史因素 • 假定研究者所用研究实验设计为:O1XO2。即在给予实验处理(X)之前进

《农业生态学》实验实习指导

《农业生态学》实验实习指导
五.作业
1.以 7 天为一周期,记录不同作物株高的变化,分析不同作物间的竞争力动态变化; 2.将最终实验结果绘制为表格,进行统计分析,此后进行文字分析。
5
实验三 农业生态系统的能流分析*
一、目的意义
1.学会农业生态系统投入能结构和产出能效率分析和计算,分析各种能量流之间的关系; 2.从能量角度评价系统的基本情况,为改善系统投入能结构和建立新的农业生态系统提 供依据; 3.了解常用的能流分析方法:统计分析法、输入—输出法和过程分析法等。
四、实习资料
黄土高原某地张家山村年降水量 660mm,除川道外的农田无灌溉条件,长期以来种植小 麦、玉米为主,生产结构单一,加之山区缺乏燃料砍树毁草现象较为严重,生产水平低而不 稳。2001 某科技项目选择农户 20 个,进行生态农业模式示范。示范涉及土地面积 200 亩, 奶牛 20 头,猪 94 头,人口 89 人。生态农业示范包含的具体要素是:户均 8m3的沼气池一个、 一头奶牛、4—5 头猪、一个温室大棚(0.8 亩/个,20 个共占地 20 亩),1.0 亩青贮玉米,1.0 亩辣椒、1.5 亩苹果园,2.5 亩小麦田,1 亩草地(旱地)、2 亩林地。2001 年起在大棚栽植矮 化油桃,果园种植三叶草,旱地种草栽树。由于引入沼气系统,强化了农牧结合,加强了物 质循环,不断培肥地力,提高了自然资源的转化效率,农产品品质持续提高,取得了较好的 经济、生态和社会效益。
注:本实验引自西北农林科技大学农业生态学实习指导 6
(2)在组分确立后,分别确定各亚系统的输入和输出项目 对于生产者亚系统的输入,包括太阳辐射能和燃油、电力、农业机械、化肥、农药、除
草剂等各种工业辅助能以及人畜力、秸秆、有机肥料等可再生生物能;输出则包括主要目的 产品—粮食和收获的秸杆等。

动物学、生态学、行为学设计型实验 (杨海明 湖南师范大学生命科学

动物学、生态学、行为学设计型实验 (杨海明 湖南师范大学生命科学

动物学、生态学、行为学设计型实验(杨海明湖南师范大学生命科学学院)实验设计一题:植物在异质和均匀性土壤中的生长1.条件:植物:豚草,美洲商陆。

花盆:若干牛粪:若干黄壤土:若干2.分别从:实验方案、实施方案、结果三方面设计一实验来证明该2种植物在异质和均匀性土壤中、在有竞争和无竞争条件下苗和根的生物量的结果,并分析引起结果的原因。

实验设计一标准答案题:植物在异质和均匀性土壤中的生长实验方案:1.以肥的均匀分布为均匀性2.以肥的集中分布为异质性3.以一盆栽1种1株植物为无竞争者4.以一盆栽2种各1株植物为有竞争者(种间竞争)5.各设1重复实验6.各实验水、光条件一致实施方案及记录结果(1.同质性土壤:绘图,牛粪75克均匀分布于花盆土壤中,分别栽种2种植物各1株,为无竞争者;各栽种2种植物各1株,为有竞争者。

2.异质性土壤:绘图,牛粪75克离中心5厘米、直径15厘米的洞的花盆土壤中,分别栽种2种植物各1株,为无竞争者;各栽种2 种植物各1株,为有竞争者。

3.重复对照组4.生长9周后,分别按实验收割苗(叶、茎)、根(土壤过滤),分别称重。

实验结果及原因分析1.均匀性土壤中2种植物的苗(无竞争者):生物量均低;肥均匀分布,根的摄取效率反而低。

2.异质性土壤中2种植物的苗(无竞争者):生物量均高;肥异质分布,根的密度大,摄取效率高。

3.异质性土壤中2种植物的苗(有竞争者):生物量均较低;肥异质分布,2植物同时进入同一斑块,划分了营养物,引起营养物水平下降到生长阈限。

4.异质性土壤中2种植物的根(与均匀性相比):密度大。

实验设计二根据以下的文字材料,设计一个试验:锦带花是一种非自花受粉植物;其花粉活力在开花的当天为70%,第3天下降,开花96小时其活力基本丧失;其柱头过氧化物酶在开花3小时才明显具活性,5天过氧化物酶活性完全丧失;这些数据是通过实验生化测定获得的。

你应根据这些数据,不从生化测定角度,从实验目的、实验材料、实验方法和过程、实验结果等方面设计一个野外实验来证明上述生化数据是正确的。

微生物生态学的研究方法

微生物生态学的研究方法

微生物生态学的研究方法
第25页
• 其主要步骤是:(1)提取细菌基因组DNA; (2)用PCR扩增16SrDNA或16S-23SrDNA间 隔区片段;(3)将特异PCR扩增产物变性, 而后快速复性,使之成为含有一定空间结 构单链DNA分子;(4)该单链DNA分子进 行非变性聚丙烯酰胺凝胶电泳;(5)银 染或放射自显影;(6)分析得到特异指 纹图谱,与标准菌株图谱相比较,即可分 析菌群,对菌株进行判定。亦可对特异条 带回收、测序,进行菌种判定和分类。
微生物生态学的研究方法
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4.数学模型法
研究微生物生态学过程中惯用方法,是以感官观 察为基础,经过一些试验将搜集资料加以分析和解释, 并深入归纳、假设和推理。在这过程中,其结果大多 数是描述性,数据基本是孤立。将数学研究应用于微 生物生态学研究中,以统计数据和建立生态模型来定 量描述微生物生态学问题。
微生物生态学的研究方法
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• AFLP 技术与其它DNA 指纹技术相比有其独特优点: (1)AFLP 标识含有比RFLP 、RAPD标识更为可靠、 有效揭示物种多态性水平能力,为研究原核生物属 以下物种之间亲缘关系,乃至菌株之间关系提供了 一个有效伎俩;(2)含有一定灵活性,可经过特 异性PCR 引物设计和内切酶组合选择,来调整AFLP 图谱中限制性片段适宜数目;(3)因为使用了严 格PCR条件和高分辨率聚丙烯酰胺凝胶电泳,因而 重复性好,分辨率高。
图83dgge工作流程示意图提取dnapcrdgge自然环境直接对带谱进行分析已有的探针对条带进行分析探针设计系统发育分析有目的的富集分离原位杂交dgge对原水及活性污泥分析水原水as出水水原水as出水原水测序结果dggebandaccessionnumberidentitymostcloselyrelatedbacterialsequence1dq10563997unculturedbacterium2dq20530991unculturedepsilonproteobacteria4dq10564097epistylissp5dq10564198unculturedbacterium6dq10564298unculturedbacterium7dq20531086unculturedbacterium9dq10564394unculturedbetaproteobacteria10dq18163085unculturedferribacteriumsp11dq18163187thermalspringbacterium12dq181629noresult13dq18163285dechloromonasaromaticrcb多数为非培养细菌微生物生态学迷惑?pcrdgge?定量pcr?fish?呼吸醌?克隆涌现出大量新技术得到信息仍然十分零碎而不确定噬菌体病毒古细菌细菌原生动物酵母霉菌藻后生动物多种技术特点?pcrdgge

动物的生态学实验

动物的生态学实验

实验局限性和改进方向
探讨实验的局限性和不足之处,提出改进方向和未来研究展望。
THANKS
感谢观看
数据处理和转换
对原始数据进行必要的处理和转换,以便更好地展示数据特征和 规律。
图表美化和优化
通过调整图表颜色、字体、标注等,使图表更加美观和易于理解 。
结果分析和解读方法介绍
01
描述性统计分析
对数据进行描述性统计分析,包括均值、标准差、最大值、最小值等指
标,以初步了解数据分布和特征。
02
假设检验和方差分析
出可能的改进建议。
03
动物栖息地选择与利用
不同类型栖息地特点
水生栖息地
包括淡水、咸水和沿海 等水域,提供丰富的食
物来源和避难所。
森林栖息地
具有多层植被结构,提 供丰富的食物、庇护所
和繁殖场所。
草原栖息地
开阔地区,食物来源相 对稀少但易于获取,有 利于动物观察和逃避天
敌。
沙漠栖息地
极端环境,食物和水源 稀缺,但部分动物已适
动物的生态学实验
汇报人:XX
2024-01-12
• 实验目的与背景 • 实验方法与步骤 • 动物栖息地选择与利用 • 动物食物链与营养关系 • 动物繁殖与种群动态变化 • 动物行为观察与记录方法 • 实验结果展示与讨论
01
实验目的与背景
研究动物生态行为
观察动物行为模式
记录动物在不同环境中的行为表现, 如觅食、繁殖、迁徙等。
营养关系对动物生存影响
营养来源
动物通过食物链获取所需的营养物质,如蛋白质、脂肪、碳水化合物、维生素和 矿物质等。
生存影响
营养关系直接影响动物的生长发育、繁殖和生存。如果食物链受到破坏或营养来 源不足,动物可能会面临饥饿、生长缓慢、繁殖力下降等问题,甚至导致种群灭 绝。因此,保护食物链的完整性和多样性对动物生存至关重要。

生态试验 假重复 相关内容

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假重复
1 简单伪重复(Smiple pseudoreplication)
简单伪重复是Hurlbert指出的若干种伪重复情形中的最简单的一种,但是在中国生态学试验中也是最常见的一种。

例如:为了研究某种施肥对土壤微生物生物量的影响而设置了两个试验小区,其中一个施加施肥处理而另一块对照处理;一段时间以后分别在两个样地各取样n个;认为这是有n个重复的试验而对两个区的调查结果进行统计检验。

这个例子就是一个简单伪重复的试验设计。

这个试验设计在基本逻辑上存在漏洞:任何两个试验小区——即使在不进行任何处理的情况下——土壤微生物生物量就一定是不同的,而且只要取样量(n)足够大这种差异就一定能达到统计上显著的水平[2]。

如果任何两个小区之间本来就是显著不同的,又怎么能说是处理导致了这两个小区的差异呢?
2。

生态学的研究方法

生态学的研究方法

生态学的研究方法摘要:本文就生态学研究的方法论进行了浅括。

任何科学研究都包括两个层面,即如何思考和如何做。

生态学研究需要先对自然界或实验室中的生态现象进行观察记载、测计度量和实验,再对资料数据进行分析综合,然后用数学模型找出生态学规律。

最后本文就当前生态学研究的发展趋势进行了展望。

关键词:生态学,研究方法,展望ABSTRACTInthispaper,生态学是研究有机体及其周围环境相互关系的科学。

任何科学研究都包括四个环节,首先根据已有理论,提出科学问题。

然和通过观察记载、测计度量和实验收集数据,通过归纳法予以系统分析。

再根据研究结果,演绎新的推论,最后通过实验验证,判断这一过程成功与否。

从50年代开始,生态学研究方法一方面趋向专门化,针对不同对象和问题,设计了各种专用的方法技术;另一方面是强调系统化,表现是为各类生物系统制定出生态综合方法程序。

生态学研究的专门化与系统化同时并进,彼此汇合,是学科方法体系日趋成熟的标志。

下面就生态学研究的方法论进行阐述。

一生态学研究的方法论1基本逻辑:归纳与演绎前提与结论之间存在或然关系(即非确定性的相互关系)的推论过程。

亚里斯多德最早提到归纳法,但英国唯物主义哲学家FrancisBacon是归纳逻辑的奠基人的《新工具论》(1620)。

他提倡通过归纳事实,产生低级的理论,再由低级的理论上升到高级的理论,最后形成公理,从而遵循从特殊到一般的过程。

他的逻辑方法是对中世纪欧洲神学欺人自欺的演绎逻辑的反动,并且是近代实验科学的方法论。

归纳法在现代数学中的代表是概率统计。

归纳推理所得到的结论是超出其前提的。

通常经验主义重视归纳法,前提与结论之间存在必然联系的推论过程。

由亚里斯多德提出的三段论是最早总结出来的一种演绎推理。

而古希腊时代的欧几里德《几何原本》代表了演绎逻辑的典范。

演绎是根据已有的前提假设,确定性地推演出新的结论的过程。

从而遵循从一般到一般或一般到特殊的过程。

演绎法在现代数学方法中代表是代数。

生态学研究方法01

生态学研究方法01

生态学研究方法第一章绪论第一节生态学及其学科特性化一、生态学的概念生态学从科学的角度来看,生态学是运用层次观和系统论的方法,是研究生物与生物之间、生物与环境之间的相互关系的科学。

这些相互关系会从生物分子、个体、种群、群落、生态系统、区域景观、全球等不同层次上对生物的和环境系统的结构和功能产生各种影响。

因此,生态学是研究这些相互关系的产生方式、影响途径和作用后果有关规律的学科。

二、研究层次及其学科现代生态学在研究层次上相宏观与微观两极发展。

由于生态学研究对象的极其复杂性,它现已发展成为一个庞大的学科体系根据研究性质分,生态学可概分为理论生态学和应用生态学两大体系。

从研究对象的水平和层次来看,生态学可分为:分子、个体、种群、群落、生态系统、景观、区域、全球生态学。

(分辨率和空间尺度增加)三、生态学的实验科学属性科学的发展与研究方法和技术设备有关。

在传统的生态学研究中,生态学侧重于研究对象的描述,所采用的研究方法(如直观描述,调查分析,数理统计,单项实验等)都很简单。

设备也很简单。

因此,生态学被误认为是一门描述性的、近似于思维方法论的和社会科学的一门学科。

特别是近十几年来,随着生态学向经济科学和人文社会学科的渗透,使人们感觉到生态学似乎越来越偏离自然科学,而向社会科学靠近了。

然而,生态学来源于生物学,其研究对象是生物与环境之间的相互关系。

它始终围绕着生物与环境之间的物质循环、能量流动、信息传递(乃至资金流动)开展研究,就必然要与生物学实验、环境学实验、物理、化学实验等打交道,就需要通过实地观测与调查研究,获取实验数据来认识和回答各种种样的生态学过程及其内在机理。

因此,总体上讲,生态学必然是一门实验科学,它的天然实验室就是自然界(或人类社会)。

生态学实验的特点:1)生态学是一门与空间、时间相关的科学,因此,其实验必然涉及空间位置与时间的测定,与地理学密切相关;2)生态学是研究生物与环境相互关系的科学,那么,其实验必然涉及生物学与环境学;3)生态学的综合性与系统性,决定了解到其实验必然是多元化的,并与其他学科具有交叉渗透性;4)生态学的不同尺度,决定了其不同实验方法的巨大差异性,如宏观生态学的研究方法与微观生态学研究方法。

研究生态系统的物种相互关系实验设计

研究生态系统的物种相互关系实验设计

研究生态系统的物种相互关系实验设计引言:生态学是研究生物与环境之间相互关系的科学,而研究生态系统中物种之间的相互关系是生态学领域中关注的重点之一。

本实验旨在探究生态系统中不同物种之间的相互作用以及它们对环境的影响,为深入理解物种相互关系提供实验数据和依据。

实验设计:实验主题: 探究生态系统的物种相互关系及其环境影响实验目的: 研究生态系统中物种之间的相互作用,分析物种对环境的影响,揭示生态系统的稳定性及其恢复能力。

实验材料与设备:1. 实验室宽阔的生态箱(可调整光照、温度和湿度等环境参数)2. 不同物种的植物(如短草、高草、低矮灌木等)3. 不同物种的动物(如食草动物、食肉动物等)4. 环境监测仪器(如温湿度计、光照计、二氧化碳测定仪等)5. 测量工具(如尺子、天平等)6. 数据记录表格实验步骤:1. 确定实验参数:- 设定生态箱的初始环境参数,如光照、温度和湿度等,以模拟特定生态环境。

- 确定实验时长,以保证观察到物种相互关系的变化。

2. 选择物种:- 选取不同的植物种类,确保它们具有不同的生长特点和生态习性。

可选植物包括短草、高草、低矮灌木等。

- 选择不同的动物种类,包括食草动物、食肉动物等。

3. 实验组设置:- 将不同的植物物种组成实验组,如仅由短草组成的群落、仅由高草组成的群落等。

- 设置不同的动物物种组成实验组,如仅包含食草动物的群落、仅包含食肉动物的群落等。

4. 数据记录与分析:- 在实验开始前,记录每个实验组的起始数量和初始环境参数。

- 定期观察并记录各实验组中物种的数量和生长情况,同时监测环境参数的变化。

- 根据实验结果,分析各物种之间的相互作用以及它们对环境的影响。

实验结果与讨论:通过实验观察和数据分析,可以得到以下结果:1. 物种之间的相互作用:不同植物物种之间存在竞争与合作关系,动物物种与植物物种之间存在捕食和被捕食关系。

2. 物种对环境的影响:植物物种的生长状况对环境因素如土壤湿度、阳光利用等有影响。

生态学区组试验设计的方差分析及P值探讨

生态学区组试验设计的方差分析及P值探讨

第32卷 第4期草 原 与 草 业2020年12月V o l .32 N o .4G r a s s l a n d a n d P r a t a c u l t u r e D e c .2020生态学区组试验设计的方差分析及P 值探讨吕世杰1,闫宝龙1,2,王忠武1,李治国*,1,康萨如拉1,刘红梅3(1.内蒙古农业大学草原与资源环境学院/草地资源教育部重点实验室/农业农村部饲草栽培㊁加工与高效利用重点实验室/内蒙古自治区草地管理与利用重点实验室,呼和浩特010019;2.内蒙古民族大学农学院,通辽028043;3.内蒙古自治区林业科学研究院,呼和浩特010010) 摘要:为保证生态学区组试验设计数据分析的科学性,对区组试验设计的方差分析进行了比较全面的阐述,并对P 值进行了初步探讨㊂认为单因素区组试验设计的方差分析模型应该是双因素固定效应方差分析模型,且不能考虑试验处理效应与区组效应的交互作用;在方差分析过程中,如果存在区组效应干扰时,可调整为单因素方差分析模型;这一过程均需要对指标数据进行正态性㊁方差同质性检验,结合样本容量和线性拟合率综合分析方差分析的可靠性和科学性㊂在进行多重比较时,需要给定具体的P 值,对应的方差分析模型㊁处理效应检验可以根据研究情况对P 值做出合理的调整;建议方差分析模型㊁处理效应检验和多重比较检验的P 值最好一致㊂关键词:生态学;单因素区组设计;方差分析运用;P 值选用中图分类号:Q 141 文献标识码:A 文章编号:2095-5952(2020)04-0040-06在生态学野外或田间试验中,我们常用到区组试验设计[1~3],原因是区组试验设计操作相对简单,数据分析相对容易掌握,研究者更愿意接受并用于揭示研究对象的变化特征和变化规律[4~6]㊂然而,事实上试验设计的操作简单不等于数据分析的科学运用㊂尽管有什么样的试验设计就会有什么样的数据分析方法,但数据分析方法受试验设计种类㊁样本容量㊁取样方法和模型参数等多方面的影响[4,5,7]㊂区组试验设计的数据分析方法首先考虑到的就是方差分析[4,5]㊂然而,方差分析模型的选取并不是单因素和双因素这么简单,也不是固定模型和随机模型这么容易,而是一个综合考量过程[5,6]㊂方差分析结果判断出显著差异之后,需要进一步做多重比较[5,6]㊂可是,我们在文献中经常会看到多重比较结果等同于方差分析[1~3]㊂因此,方差分析模型选取以及其与多重比较的关系有必要详细阐明㊂特别值得注意的是,近些年对于P值问题的争论引起了统计学界高度重视,对其他学科的影响也具有深远的意义[8~10]㊂本研究立足于生态学单因素区组试验设计,采用实例解析的方法对方差分析模型选取㊁多重比较㊁差异显著性(P值)逐一探讨,为生态学区组试验设计的数据分析提供科学合理的解决途径,也为生态学科学问题的阐释给予比较全面的理论支撑㊂1 材料和方法试验数据来源于内蒙古农业大学草原与资源环境学院四子王旗放牧试验基地,放牧试验基地采用区组试验设计[11]㊂2016年8月份,在每一个试验处理区随机选择10个50c mˑ50c m 的样方,测定短花针茅植物种群的高度㊁盖度㊁密度和地上现存量以及植物群落地上现存量,并以该试验设计下的取样数据(高度㊁密度)展开方差分析相关问题的讨论㊂数据分析采用S A S9.2软件,其中正态性检验调用U N I V A R I A T E 过程,方差分析调用G L M 过程,多重比较选用D U N C A N 关键字,方差同质性选用HO V T E S T 关键字㊂2 方差分析相关问题探讨2.1 样本容量如何确定从表1看出,每一载畜率下样本容量为27或30个观测数据,这一样本指的是观测样本容量,而04 收稿日期:2020-10-13基金项目:国家自然科学基金项目(32060384);教育部草地资源可持续管理科技创新项目(I R T _17R 59) 作者简介:吕世杰(1978-),男,内蒙古赤峰人,博士研究生,从事草地生态与管理研究;*为通讯作者,E -m a i l :n m n d l z g@163.c o m .不是试验设计样本容量㊂试验设计的样本容量由4个载畜率和3个区组构成,也就是总样本容量为12个数据㊂这一点可以从单因素区组试验设计的模型[4]中可以看到:x i j =μ+αi +βj +εi j (1)式中,x i j 为观测数据(每一载畜率每一区组内短花针茅种群高度或密度);μ为总体(短花针茅种群高度或密度)均值;αi 为载畜率导致短花针茅种群高度或密度的差异;βj 为区组试验设计中区组导致短花针茅种群高度或密度的差异㊂因此,每一载畜率每一区组内10个观测样方的观测数据不能直接用于方差分析,原因是违背了单因素区组试验设计数据分析的统计模型㊂那么每一载畜率每一区组内短花针茅种群高度或密度观测数据(表1中7或10个样本容量)还有没有意义,原因是生态学野外或田间试验空间异质性大,观测数据波动性大,需要增加观测重复来弥补数据的波动性,从而使获得的观测数据均值更稳定,更具有代表每一载畜率每一区组内短花针茅植物种群高度或密度指标的集中情况㊂表1 不同载畜率下短花针茅植物种群高度和密度样本数据描述载畜率区组高 度样本容量最小值最大值平均值标准偏差密 度样本容量最小值最大值平均值标准偏差对照(围封区)11010.0018.0013.452.44101189.505.1321012.6024.5017.504.481041711.303.773105.0027.0018.156.69102125.603.31轻度放牧11011.5022.0018.453.291013113.2010.062711.0022.2015.464.3376169.433.743107.0026.3014.765.00102179.205.33中度放牧1109.1031.2016.257.161023921.4010.592105.0016.7013.233.471082514.605.9531013.0018.0015.451.771052312.404.67重度放牧1106.5017.1013.092.881013118.508.052105.5012.0010.002.1710113216.706.113108.0015.0010.702.18103.83418.5810.992.2 正态性检验确定了样本对象和样本容量,我们才能进入正态性检验环节,这是方差分析的前提条件之一㊂在荒漠草原,短花针茅高度属于数量性状数据(连续型变量),而密度属于质量性状数据(非连续性变量),所以有必要先假设荒漠草原短花针茅这一总体的高度㊁密度服从正态分布[5]㊂短花针茅高度㊁密度数据的样本容量均为12个,高度经S h a pi r o -w i l k 检验[4,6]统计量W=0.9524,P =0.6730;K o l -m o go r o v -s m i r n o v 检验[4,6]结果显示,D =0.1098,P >0.1500;所以高度属于正态分布数据㊂密度经S h a pi r o-w i l k 检验统计量W =0.9679,P =0.8872;K o l m o g o r o v-s m i r n o v 检验结果显示,D=0.1275,P>0.1500;所以密度也属于正态分布数据㊂因此,高度和密度指标可以进行下一步数据分析过程㊂2.3 方差同质性检验方差同质性检验调用S A S 的G L M 过程,一般在M E A N S 关键字后的待比较变量进行指定,格式为 M E A N S C H L /HO V T E S T D U N C A NA L P H A=0.05,其中C H L 代表载畜率变量,其余属于S A S 系统关键字[12]㊂在这里需要明白一点,当进行多重比较时不管因素变量存在几个,只是针对其中的一个因素变量进行比较,其余因素变量均变为重复㊂所以,多因素变量的方差分析在进行方差同质性检验时模型只能指定一个因素变量㊂在本研究中,多重比较的因素变量为载畜率,相应的区组变量成为重复变量㊂也就是说,当进行方差同质性检验时,涉及的待比较因素只有一个,那就是C H L ,即载畜率变量㊂当方差同质性检验通过时(一般要求P >0.05),说明不同载畜率下3个区组的观测数据来自同一总体,即荒漠草原不同载畜率下短花针茅高度㊁密度来源于同一总体,其差异仅是由载畜率和区组差异引起㊂经检验发现,短花针茅高度F =0.80,P =0.5294;密度F =2.26,P =0.1587;P 值均大于0.05,认为不同载畜率下的高14 吕世杰 闫宝龙 王忠武等生态学区组试验设计的方差分析及P 值探讨度㊁密度指标没有因载畜率不同而产生差异,也就是说不同载畜率下高度㊁密度数据具有方差同质性,来源于同一个总体㊂2.4 线性可加性检验获得的样本数据,正态性和方差同质性检验通过后还需要进行线性可加性检验[5],即公式(1)的模型检验㊂在进行线性模型线性可加性检验时,研究者往往过于看重F 值和P r >F 值㊂看重F 值的原因是根据相对大小进行变量取舍,以便在多因素模型中进行模型优化;看重P r >F 值的原因是判断是否继续进行多重比较的标准㊂然而,这种做法是欠妥当的,因我们线性可加模型是基于试验设计对观测数据的数学表述,所以拟合率的大小也是影响线性可加模型是否成立的关键指标[6]㊂本研究案例线性可加模型检验结果显示,高度F =2.36,P=0.1633,R 2=0.6625;密度F =6.67,P =0.0194,R 2=0.8475;所以高度方差分析检验没有通过,拟合率也比较低;而密度方差分析检验通过(P <0.05),拟合率高达84.75%㊂2.5 区组效应算不算一个因素区组效应是不是一个因子,不同研究者具有不同的理解㊂茆诗松等[4]在编著的‘试验设计“中指出,在进行线性可加模型检验时,观察区组效应是否显著大于误差效应是进行判别的依据,如果区组效应显著大于误差效应(P <0.05),就要考虑区组效应的价值,当区组效应与误差效应无显著差异,则可直接划归为误差效应㊂然而,盖钧镒[7]在主编的‘试验统计方法“中指出,区组效应可以看成另一个因素㊂本研究认为,区组试验设计前提要求区组内不同试验处理的基本条件尽可能一致,不同区组间的差异可以大一些,同时在野外或田间生态学实验中经常涉及山坡大小㊁水文条件甚至植被状况等自然条件限制,在安排试验时就应该尽可能考虑区组间差异,可以采用区组试验设计进行单向控制[7]㊂如果没有考虑,也不能进行补救的情况下,区组效应属于随机效应,如果进行单向控制,区组效应属于固定效应,这时无论是随机效应还是固定效应,方差分析线性模型不会改变,均属于双因素方差分析模型,对于试验处理的检验不再是简单的取舍问题,而是固定模型㊁随机模型和混合模型的问题[5]㊂这样随之而来会带来另外的问题,单因素区组设计当考虑区组设计为因素时,不能考虑交互作用(没有重复,缺少自由度),所以也就不能判断处理因素强弱;进而考虑区组因素为随机因素时,不能对处理因素进行有效的检验(缺少自由度)㊂因此,这也成了单因素区组试验设计的缺点㊂3 方差分析结果的呈现3.1 方差分析表呈现在方差分析结果呈现时,研究者对方差分析结果进行了精简(只有F 值和P r >F 值),我们只能看到因素的方差效应是否大于误差效应,难以看到因素效应的方差贡献,更看不到线性可加模型对原始数据的拟合效果,所以对于数据分析结果的科学性和可信性存在质疑㊂同时,对于存在随机因素的多因素方差分析模型,我们也无法判断采用的是固定模型㊁随机模型或混合模型中的哪一类㊂因此,综合来说方差分析结果应该采用表2的样式㊂对于单因素随机区组试验设计,其方差分析模型应该是双因素无交互作用方差分析模型(表2)㊂对于高度数据,其更符合单因素方差分析模型,此时区组效应属于随机效应,且对因素载畜率(C H L )具有干扰作用,因此采用单因素方差分析模型更为合适(此时区组效应成为随机误差效应)㊂尽管模型选择是以损失拟合率为代价,但是拟合率下降幅度不大,且能够表征载畜率因素对短花针茅高度的影响,所以结合多重比较结果(图1),单因素方差分析模型更为准确㊂对于密度指标,采用双因素固定效应方差分析模型更为合理,此时具有较高的拟合率(R 2=84.75%,即0.8475),且载畜率对密度的影响也能够得到真实体现㊂所以,单因素区组试验设计的方差分析本质是双因素方差分析模型,而且处理效应与区组效应划归为固定效应,模型为固定效应模型,即全称应该为双因素固定效应方差分析模型㊂然而,在分析数据时受区组效应的影响,究竟是采用单因素方差分析模型还是双因素固定效应模型,需要通过检验结果进行判定㊂3.2 多重比较结果呈现在进行方差分析时,当方差分析检验结果显著时(P <0.05)需要对样本均值进行多重比较,且在概率水平下(一般P =0.0500或P=0.0100)进行差异显著性标记[5]㊂从多重比较结果来看,高度指标在不同载畜率下存在显著性差异(重牧的H G 处理区短花针茅种群的高度显著低于C K 和L G ,P <0.05),且伴随载畜率增大具有下降的变化趋势,因此多重比较结果印证了单因素方差分析模型24 草原与草业 2020年 第32卷 第4期的合理性(表2)㊂从密度比较结果来看,C K 和L G 处理区短花针茅密度显著低于MG 和H G 处理区(P<0.05),结合拟合率,所以选用双因素固定效应模型更适合㊂表2 荒漠草原短花针茅高度和密度方差分析表模型分类指标变异来源自由度方差均方F 值显著性拟合率单因素模型高度模 型350.9616.994.410.04140.6233处 理350.9616.994.410.0414误 差830.803.85总变异1181.76密度模 型3170.7156.906.210.01750.6994处 理3170.7156.906.210.0175误 差873.369.17总变异11244.06双因素模型高度模 型554.1610.832.360.16330.6625处 理350.9616.993.690.0813误 差23.211.600.350.7190总变异627.594.60模 型1181.76密度处 理5206.8541.376.670.01940.8475误 差3170.7156.909.170.0117总变异236.1418.072.910.1306模 型637.216.20处 理11244.06图1 不同载畜率下短花针茅高度和密度对比4 讨论4.1 方差分析和多重比较的合理性选择多数情况下,研究者认为方差分析最简单,其最善于利用方差分析解决问题㊂然而,事实上方差分析最不简单,主要体现在以下几个方面:首先,方差分析3个前提假设(正态性㊁同质性和线性可加性均)需要进行严格的检验[5];其次,方差分析的线性可加模型依赖于试验设计,有什么样的试验设计就会有什么样的数据分析方法,主要针对的就是方差分析[4];第三,方差分析模型[5]存在单因素模型㊁双因素模型(又分有重复模型和无重复模型)和多因素模型(也分为有重复模型和无重复模型);第四,按照因素是否为固定效应和随机效应,方差分析模型又分为固定模型㊁随机模型和混合模型[5];第五,综合前四项条件,选择合理的方差分析模型并对数据进行科学分析是很困难的,甚至有时候方差分析这一方法不能应用㊂综上所述,方差分析需要考察样本容量对象㊁前提假设检验㊁试验设计种类㊁试验因素类别判定㊁线性可加模型及其拟合效果等诸多因素,期待在以后的研究中能够看到基于多方面考量的方差分析运用过程,进而保证数据分析佐证科学问题的可靠性和科学性㊂4.2 方差分析结果呈现的发展趋势方差分析结果更多的是以多重比较结果呈现[13~15],但随着数据可视化理念的提倡,表格呈现方式逐渐被图形呈现方式替代㊂图形呈现方式伴随着计算机技术的提高,也存在发展趋势,即柱形图ң柱形图+误差线ң箱线图㊂目前,柱形图+误差线表示方法最多,但是值得注意的是误差线究竟是用标准偏差还是用标准误差,不同的研究者具有不同标注方法[16]㊂在统计学中,如果误差线采用的是标准偏差,表示获得样本数据为大样本数据(样本容量n ȡ30),此时代表的统计学意义为样本容量中有95%或99%的样本观测数据在此区间;如果误差线采用的是标准误差,此时代表的统计学34 吕世杰 闫宝龙 王忠武等生态学区组试验设计的方差分析及P 值探讨意义为样本均值有95%或99%的概率下在此区间内波动㊂由于是样本均值的多重比较,且在野外或田间区组试验设计中大样本数据很难获得,所以标注标准误差更为合理[16]㊂除了多重比较结果,还有方差分析结果,这一结果最初研究者是采用全表放置[17~19],但是随着国际交流与合作的发展,简表形式出现;原因是在生态学领域不是研究统计学结果,而是利用统计学表征生态学专业研究结果㊂这一想法或说法并没有错,但是读者很难在多重比较结果和简表中读到数据拟合信息㊁模型选用信息,从而导致研究者在数据分析相互借鉴中产生偏差㊂因此,如果能交代清楚数据分析方法,建议尽可能交代清楚,比如单因素方差分析㊁简单的双因素方差分析;如果交代不清楚,建议将方差分析全表放上(如表2),以便为读者提供更为全面的数据分析信息,也方便研究者之间的相互借鉴㊂4.3 关于P 值的界定和使用在进行方差分析和多重比较时,均涉及P 值的界定,且近几年关于P 值的争论比较激烈[8,20~23];首先是P=0.0490和P=0.0500的问题,其次P 值是否合理的问题,最终可以归结为一个问题:P 值究竟该怎么用,有没有必要用㊂这一争论最终以美国统计协会2019年给出的建议逐渐平息[9]:其认为在涉及概率统计的时候,标注P 值的具体数值,不要过于强调是P =0.0500还是P =0.0100㊂本研究认为,P 值是概率统计下的产物,是小样本推测总体特征的保障,因此不能因P=0.0490和P =0.0500区别否定整个概率统计;其次,P 值显著临界点的定义是根据小概率事件是否发生定义的[5],所以P=0.0500和P=0.0100仍然可以沿用;第三,临界点的定义从来都不是一成不变的,比如方差分析采用的临界点是P =0.0500和P =0.0100,而回归分析引入变量的临界点一般是P =0.1500,所以临界点的使用可以根据研究的专业内容进行合理的调整,比如张金屯[24]就有过相关的尝试和实例㊂综合来看,P 值是进行概率检验的保障,不同的分析方法可以有不同的概率水平进行界定㊂比如方差分析,常用的临界点P=0.0500和P =0.0100仍可沿用,视具体情况也可适当调整,比如P=0.1000;但也不可能无限制的增大临界值,否则统计学的弃真和纳伪错误发生概率就会发生变化,毕竟增大了概率临界值也就增加了弃真错误的概率区间[5]㊂在S A S 等统计软件中,P 值并不是固定的,数据分析者可以根据研究内容进行指定,也就是说统计软件或统计学家也认为P 值是可以调整的,从而适合不同研究专业和不同研究方向㊂结合美国统计学会针对P 值的建议,方差分析还是要强调临界值选用的具体数值(毕竟多重比较结果是在特定临界值下计算的结果),其他分析方法可以标注P 值,然后根据自己的研究内容具体情况具体分析㊂此外,以后的数据分析,贝叶斯统计越来越受到统计学家的支持,生态学领域的数据分析也应该倾向于此㊂5 结语单因素区组试验设计的方差分析模型应该是双因素固定效应方差分析模型,且不能考虑试验处理效应与区组效应的交互作用;在方差分析过程中,如果存在区组效应干扰时,可调整为单因素方差分析模型;这个过程均需要对指标数据进行正态性㊁方差同质性检验,结合样本容量和线性拟合率综合探讨方差分析的可靠性和科学性㊂在进行多重比较时,需要给定具体的P 值;对应的方差分析模型㊁处理效应检验可以根据研究情况,对P 值可做出合理的调整;建议方差分析模型㊁处理效应检验和多重比较检验的P 值最好一致㊂参考文献:[1] 唐佐芯,赵静,孙筱璐,等.氮添加和凋落物处理对油松-辽东栎混交林土壤氮的影响[J ].生态学杂志,2018,37(1):75-81.[2] 王磊,董树亭,刘鹏,等.水氮互作对冬小麦田氨挥发损失和产量的影响[J ].2018,29(6):1919-1927.[3] 吕昊峰,王亚芳,李国元,等.施氮量和土壤灭菌对根结线虫侵染番茄根系的影响[J ].生态学杂志,2019,38(8):2450-2455.[4] 茆诗松,周纪芗,陈颖.试验设计[M ].第2版,北京:中国统计出版社,2012.[5] 李春喜,姜丽娜,邵云,等.生物统计学[M ].第5版,北京:科学出版社,2013.[6] 吕世杰,运向军,刘红梅,等.数量研究方法实证解析[M ].北京:科学出版社,2019.[7] 盖钧镒.试验统计方法[M ].北京:中国农业出版社,2012.[8] W a s s e r s t e i nR L ,L a z a rN A .T h eA S As t a t e m e n to n p -v a l u e s :C o n t e x t ,p r o c e s s ,a n d p u r po s e [J ].T h eAm e r i c a 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a 1,L i uH o n gm e i 3(1.C o l l e g e o fG r a s s l a n d ,R e s o u r c e s a n dE n v i r o n m e n t /K e y L a b o r a t o r y ofG r a s s l a n dR e s o u r c e s o f t h eM i n i s t r y o fE d u c a t i o n /K e y L a b o r a t o r y o f F o r a g eC u l t i v a t i o n ,P r o c e s s i n g a n dH i ghE f f i c i e n t U t i l i z a t i o no f t h eM i n i s t r y o fA g r i c u l t u r e a n dR u r a lA f f a i r s /I n n e rM o n g o l i aK e y L a b o r a t o r y of G r a s s l a n d M a n ag e m e n t a n dU t i l i z a t i o n ,I n n e rM o n g o l i aA g r i c u l t u r a lU n i v e r s i t y,H o h h o t 010019;2.C o l l e g e o fA g r i c u l t u r e ,I n n e rM o n g o l i aU n i v e r s i t y f o rN a t i o n a l i t i e s ,T o n g l i a o 028043;3.I n n e rM o n g o l i aA c a d e m y o fF o r e s t r y Sc i e n c e ,H o h h o t 010010,C h i n a ) A b s t r a c t :I no rde r t o e n s u r e t h e s c i e n t if i c v a l i d i t y o f d a t a a n a l y s i s o f b l o c k e x p e r i m e n t a l d e s i gn i n e -c o l o g y ,t h i s s t u d y e l a b o r a t e dac o m p r e h e n s i v e m e t h o df o rv a r i a n c ea n a l y s i s i nb l o c ke x p e r i m e n t a ld e -s i g n ,a n d p r o v i d e d a p r e l i m i n a r y d i s c u s s i o no n t h eP -v a l u e .I t i s c o n s i d e r e d t h a t t h ea n a l y s i so f v a r i -a n c em o d e l f o r s i n g l e -f a c t o r b l o c k t e s t d e s i g n s s h o u l db e a t w o -f a c t o r f i x e d -e f f e c t s a n a l ys i s o f v a r i -a n c em o d e l ,a n d t h e i n t e r a c t i o nb e t w e e n t h e t e s t t r e a t m e n t e f f e c t a n db l o c k e f f e c t c a nb e i g n o r e d .I n t h e p r o c e s s o f a n a l y s i s o f v a r i a n c e ,i f t h e r e i s b l o c k e f f e c t i n t e r f e r e n c e ,i t c a n b e a d j u s t e d t o a s i n g l e f a c t o r a -n a l y s i so f v a r i a n c em o d e l .T h i s p r o c e s s r e q u i r e s n o r m a l i t y a n d v a r i a n c e h o m o g e n e i t y t e s t s o n t h e i n d i c a -t o r d a t a ,c o m b i n e dw i t ha n a l y s i s o f s a m p l e s i z e a n d l i n e a r f i t r a t e ,t o c o m p r e h e n s i v e l y a s s e s s t h e r e l i a -b i l i t y a n d s c i e n t i f i c v a l i d i t y o f a n a l y s i s o f v a r i a n c e .W h e n p e r f o r m i n g m u l t i p l e c o m p a r i s o n s ,s pe c if i c P -v a l u e s n e e d e d t ob eg i v e n .Th e c o r r e s p o n di n g a n a l y s i so f v a r i a n c em o d e l a n d p r o c e s s i n g ef f e c t t e s t c a n m a k e r e a s o n a b l e a d j u s t m e n t s t o t h e P -v a l u e a c c o r d i n gt o t h e r e s e a r c h s i t u a t i o n .I t i s r e c o mm e n d e d t h a t t h e a n a l y s i s o f v a r i a n c em o d e l ,t r e a t m e n t e f f e c t t e s t a n dm u l t i p l e c o m p a r i s o n t e s t s s h o u l dh a v e t h e s a m e P -v a l u e .K e y wo r d s :E c o l o g y ;S i n g l e f a c t o r b l o c kd e s i g n ;A n a l y s i s o f v a r i a n c e ;S e l e c t i o no f P -v a l u e54 吕世杰 闫宝龙 王忠武等生态学区组试验设计的方差分析及P 值探讨。

生态趋势研究实验报告

生态趋势研究实验报告

生态趋势研究实验报告引言生态趋势研究是生态学中重要的领域之一,用于了解和预测生态系统中的演替和变化。

本实验旨在通过模拟环境中的生物群落变化,探讨不同条件下生态系统的稳定性和演替规律。

材料与方法实验设备和材料- 8个透明玻璃容器(高度10cm,直径15cm)- 植物种子(草种、树种各两种)- 土壤(共6000g)- 水(共6000ml)- 光照设备实验流程1. 准备土壤和水,保证每个玻璃容器的土壤湿润。

2. 在每个容器中均匀撒播4个不同的植物种子。

3. 设置四组实验条件,分别为高温低湿、高温高湿、低温低湿和低温高湿,每组两个重复。

4. 定期测量和记录每个容器中的植物个体数量和生物体积。

5. 维持适宜的光照和温湿度条件。

结果与讨论初始阶段在实验开始时,我们观察到各组实验中的植物个体数量和生物体积差异不大。

这可能是由于实验初期,植物的生长处于同步状态,尚未出现明显的竞争。

高温低湿组在高温低湿条件下,我们发现植物个体数量和生物体积都显著减少。

高温和低湿对植物的生长产生了负面影响,导致植物生长缓慢,甚至死亡。

这表明高温和低湿对生态系统的稳定性构成了威胁。

高温高湿组在高温高湿条件下,植物个体数量和生物体积相对较多。

高温和高湿可能提供了适宜的生长环境,促进了植物的繁殖和生长。

然而,在实验持续一段时间后,我们观察到植物个体数量开始下降,可能是过高的温度和湿度导致植物生长受到限制。

低温低湿组在低温低湿条件下,植物个体数量和生物体积也较少。

低温和低湿度可能限制了植物的光合作用和生长。

这一结果与高温低湿组的现象相似,说明温度和湿度是影响生态系统稳定性的重要因素。

低温高湿组在低温高湿条件下,植物个体数量相对较多,但生物体积较小。

低温和高湿度可能抑制了植物的生长,导致植物个体数量增加而生物体积减小。

这可能是由于湿度过高阻碍了植物的水分吸收和营养元素吸取。

结论通过这个模拟实验,我们得出了一些关于生态系统稳定性的结论。

首先,高温和低湿度对生态系统稳定性产生了负面影响。

生态学试验设计

生态学试验设计

第十三章生态学实验设计生态学测量不仅必须具备足够的精度和准确性,而且应该在一个好的一般性实验设计框架下进行。

因为随着野外实验的增加,工作中的困难和陷井也开始出现。

第一节、生态学实验与实验设计1、生态学实验的3个阶段●实验设计●实验的实施●实验结果分析2、概念:实验与实验设计2.1 实验:实验是对一个假设的检验。

2.2 假设:就生态学来讲,假设是对生态格局与过程的一种解释。

2.3 实验设计实验设计是对实验的逻辑结构的描述。

以概率论与数理统计为基础,经济、科学地安排实验的一项技术,主要内容是讨论如何合理地安排实验和正确地分析数据,从而尽快获得优化方案。

2.4实验单元:实验单元是生态学实验设计中的基本操作单元。

它是实验材料的最小划分,因而不同的单元可能采取不同的处理,但实验单元不同于研究单元。

下列研究实例中实验单元是什么?●在一个火生态研究中,一块10ha的草地将被火烧,而另一块10ha的草地不加处理。

生态学家将在两块草地中分别测量50个1m2的样方。

因此在该实验中,实验单元是?●在一个植物种植实验中,要在上述两块草地中对50个1m2的小样方随机进行4种施肥处理(无, N, N+P, N+P+K)。

●为了检验树木的生长速度是否随海拔而降低,生态学家设计了一项沿海拔高度监测树木生长的实验。

2.5 重复重复即指在每一种处理中的实验单元数。

实验统计中出现的假重复是指实验测量之间不独立,往往就是没有正确地确定实验单元所至。

2.6 实验指标一组被测量用来反映实验单元状态特征的等级或定量指标。

2.7 实验因素——对实验指标值可能有影响的因素,包括以下几类:●可控因素:实验研究主要的调查对象;●标示因素:一般不能轻易改变或选择的因素,即维持环境与使用条件的水平,但不能选择水平的因素。

对这些因素的研究主要着眼于它们与可控因素交互作用的关系。

包括不同的时间、品种、设备、人员等;●区组因素:影响实验结果的几个方面,每个方面都可设置几个水平的因素;●信号因素:对实验目标的取值具有控制作用的可调整水平的关键因素;误差因素:包括系统误差和随机误差2.8 水平实验中采用对实验因素变化采用的各种状态和条件,各水平之间通常是等间隔的。

第三章 准实验设计与单被试研究设计

第三章 准实验设计与单被试研究设计

或撤销一个处理,是否使被试的行为产生了显著改变。具体来说,就
是单元转换前后被试的行为模式是否有显著性差异。
2. 单元转换的时机
是否开始一个新的单元,主要取决于先前单元是否有清晰、明确
的模式。当然,其他因素也能影响何时和是否转换单元,比如:如果
基线单元的数据趋势已经表明病人的行为正在改善时,研究者不宜采 用新的处理单元对之进行干预;当基线数据显示出行为方面的严重危
方法学习50个生字,同时检测第四周学习的效果,依此类推,第五到第 八周都采用新的识字教学法。则八周识字教学的效果记录如下:
时间序列设计是对一组被试或个体进行一系列周期性测 量,在测量的时间序列中引进实验处理(X),然后观测引 进实验处理前后测量结果的变化趋势,从而推断实验处理是 否产生效果。
它的设计模式如下:
中位数检验的具体做法是:首先将两组数据合并成一个容量为N=n1+n2的样本,
再找出这个样本的中位数m。然后统计出X样本中大于m的数据个数a,小于或等于 m的数据个数b;Y样本中大于m的数据个数c,小于或等于m的数据个数d,再进行 χ 2检验。现在我们就以上述数据为例说明这一检验过程。
第一步:计算实验组X的后测与前测的差异量、控制组Y的后测与前测的差异量:
第三章
准实验设计与单被试研究设计
生态化运动不只是发生在心理学中,而是几乎所有的人文学 科中。许多人文学科过分追随自然科学的研究取向,采用分解还 原的方法,导致了对整体人研究的忽视,更忽视了社会文化及生 活情境对人的精神的影响。这种研究取向受到人本主义和后现代 哲学思潮的严厉批评,引发人文科学研究中两种文化的分裂及尖
三单被试研究设计17研究结果不能提供一系列被试组分方差和进行统计显著性检验单被试实验结果的呈现与解释常常依靠图示比如右图所显示的资料是来自于一项考察班级不团结行为矫治效果的研究这是其中一个学生的行为表现用直线将各个数据点连接起来有助于对比处理前后行为模式的改研究结果不能提供一系列被试组分数无法计算平均数方差和进行统计显著性检验

生态学主要研究法

生态学主要研究法
7.3 群落生态研究方法 7.3.1 群落一般特征研究 7.3.2 群落多样性研究 7.3.3 群落动态研究 7.3.1 群落一般特征研究 (1)物种组成研究 种-面积曲线法 也叫巢氏小区法 起始样方面积 草本1*1 灌木2*2 乔木5*5或10*10 (2)群落组成种的数量特征 样地法、样带法、无样地法 样地大小:用群落最小面积或通用标准地 临时样地、永久样地 样带法适合环境因子具有梯度变化的群落
要注意破坏性采样,如测定不同时期的生物量就需要整个植株采样,这样的话, 每个小区重复数一定要足够多,设计的时候要考虑总共采样多少次,每次采样多 少株,再加上成活率等意外影响
每个植株或者器官采样之后进行生长、生理生化指标的测定,每个指标的测定也 需要重复
以水分胁迫对银杏幼苗的生理特性的影响研究为例 如果因子少,如单一研究不同水分胁迫水平的影响,一般采用单因素随机区组设
测定目标个体与其最近个体的距离 继续寻找离目标个体次近个体,测定目标个体与次近个体间的距离 点-四分法 以群落中一个个体作为中心点,画出坐标图 在四个坐标象限中将其他个体进行定位,测定各个个体与中心点的距离
无样方法种群分布格局的判断 集群系数 7.2.2 种群的动态研究 (1)传统的方法: 种群生命表 种群存活曲线 以生命表为常见 适合小尺度的种群动态研究 植物种群一般采用静态生命表 即:用一次调查的该种群的种子、一年生幼苗、幼树、成年大树、衰老大树的数量
作为基本数据,计算各个年龄段的死亡率和存活率得到的结果 是一种空间代时间的方法
棕榈的静态生命表 对于一、二年生植物可以采用动态生命表的方式 即:跟踪一批同时出生的新个体,间隔一定的时间统计存活数,直至这些个体全部
死亡为止 (2)基于GIS的种群动态研究方法 以农业害虫的种群动态为例 获取研究区域的土地利用图或者分类后的卫星影像图和遥感影像图 建立各种土地利用类型的基本属性数据库,包括自然气候土壤特征、作物品种、
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t =
d S n
B 2 B B
− d
A 2 A A
S + n
A:处理后 B:处理前
• 自由度的校正(要求处理前后的方差相 等)
S S ( + ) nB n A df = 2 2 SB 2 SA 2 (nB − 1)( ) + (n A − 1)( ) nA nB
• 查自由度为df,P=0.05水平的t值,如果计 算的t值大于查表所得t值,则处理前后存在显 著差异。
第七章 生态学研究试验设计
• 试验设计的基本原则 • 试验设计的主要类型 • 环境干扰排除的试验设计 解决如何设计试验的问题。
第一节 试验设计的基本原则
• 广义上的生态学试验有两类 – 测定性试验 测定性试验mensurative experiments: : 对研究对象的真实特性进行测定。 对研究对象的真实特性进行测定。如进 行同一种群在两种栖境下的大小测定。 行同一种群在两种栖境下的大小测定。 – 处理性试验 处理性试验manipulative experiments: : 是对研究对象进行处理的试验。 是对研究对象进行处理的试验。处理一 般有多个。 般有多个。
• 试验单元experimental unit:试验材料中 可划分的最小单位。即能进行试验处理 的最小对象。 • 试验单元要与亚样方相区分。 – 事例 :研究火灾对草原物种多样性的 事例1: 影响,分别选取了两个10ha的草原, 的草原, 影响,分别选取了两个 的草原 一个进行火烧,一个没被火烧。分别 一个进行火烧,一个没被火烧。 在两草原中调查10m2的样方各 个。 的样方各50个 在两草原中调查 则该处理的试验单元为多少个? 则该处理的试验单元为多少个?
第二节 试验设计类型
一、直线加性模型 Linear additive models
• 处理效应和试验单元效应属于加性关系。 • 即测定值大小由三部分组成:依赖于试验 单元的值+依赖于处理的值+误差。 • 处理效应在所有试验单元中均是一个恒定 值。
例,六个火烧区和非火烧区椰树的密度为: 小区号 非火烧区 小区号 火烧区 1 6 7 1 2 9 8 2 3 5 9 2 4 8 10 1 5 11 11 4 6 9 12 2
– 事例 :在肥料影响植物生长的研究中, 事例2:在肥料影响植物生长的研究中, 在两个区域中分别选取50个小区, 50个小区 在两个区域中分别选取50个小区,随 机地进行四种肥料的处理。 机地进行四种肥料的处理。该处理的 试验单元为多少? 试验单元为多少? – 事例 :为明确纬度对树木生长速率的 事例3: 影响,分别测定了100 100棵树及其所处的 影响,分别测定了100棵树及其所处的 纬度。 纬度。该测定试验中的试验单元为多 少?
BACI法 法
• 采用处理前后对照区和处理区同一时间测量值 的变化情况来排除环境对处理的影响。 • 同时,也可采用多地点的重复。 • 用Zar(1996)等提出的t测验方法来检验处理与对 照区有无显著差异。
• 差异显著性检测方法 – 计算不同时间处理区和对照区测量值 的差值d 的差值 t=Ct-It – 分别计算处理前和处理后各时间差值 t 分别计算处理前和处理后各时间差值d 的平均值及方差。 的平均值及方差。 – 计算处理前和处理后的 值 计算处理前和处理后的t值
• 问题:随机选取9株Bt棉,研究三种盐分 胁迫(高盐、中等、低等盐分)对棉株生长 的影响。请说出本试验的试验单元及数 量?
• 生态学研究应遵守的总原则: – 每个试验必须设有对照 CK。 。 – 设重复。 设重复。 • 对照是指没进行处理的试验单元。 对照是指没进行处理的试验单元。 • 问题:要测定黑麦草对紫茎泽兰生 问题: 长的影响,你觉得是否要设定对照? 长的影响,你觉得是否要设定对照? 如果需要,如何设对照? 如果需要,如何设对照?
• 非火烧处理效应=非火烧区密度-所有区密度 =8-5=3
• 对火烧3号区的密度2进行直线加性模型 分解为: – 测定值 =总平均密度 测定值(2)=总平均密度(5)+火烧处理 火烧处理 效应(-3)+误差 误差(2-2) 效应 误差
二、因子设计
• 单因子试验设计较为简单。 • 多因子(一般为两因子)时较为复杂。 • 多因子试验时要求:每一处理的各水平 要与另一处理的各水平一一匹配。 –实例:两种温度和三种盐分组合对鱼 实例: 实例 产卵量的影响, 产卵量的影响,必须是每种温度下均 做三种盐分处理,即有6 做三种盐分处理,即有6个温度和盐分 的组合。 的组合。
• 时空控制研究对照的设置 – 进行处理前后的比较
• 降低试验偏差的方法 – 试验的随机化 – 设置重复 – 设置对照
一、随机化Randomizaion
• 随机是一切统计分析的基石,是为了获 得无偏的试验误差。 • 生态学试验中要时时做到尽可能的随机 – 随机抽样 – 对试验单元进行随机处理
• 完全随机设计(Completely randomized design) – 试验单元在时间或空间上的分布严格地 随机 • 随机区组设计(Randomized block design) – 试验区划分出区组,区组内部的理化特 试验区划分出区组, 性等相对一致,而区组间有较大差异。 性等相对一致,而区组间有较大差异。 – 试验单元分散地安排在各区组中。 试验单元分散地安排在各区组中。
2 B
2 A 2
t
年份 上方 下方 差值dt 2 2 S B S A • 为研究纸浆排出对 1988 14 17 -3 + 摇蚊丰度有无影响, 1989 nB n A 12 14 -2 测定了开工前和开 1990 15 17 -3 2 2 工后不同年份排出 SB S A 2 口上方(对照区) ) 1991 ( + 21 -5 nB nA 及下方(处理区) (排浆) 16 df = 2 2 摇蚊的数量,试确 SB 2 S A 2 13 24 1992 -11 (nB −1)( ) + (nA −1)( ) 定排浆对摇蚊丰定 nB nA 1993 12 20 -8 度有无影响? 1994 15 21 -6 t=5.59 t> t6,0.05。排浆能显著的影响排 -9 1995 17 26 df=6.19 浆口摇蚊的丰度。 1996 14 23 -9 t6,0.05=2.447
两因子互作效应: A-X =50-60-55+65.777=0.78 B-X =55-67.33-55+65.777=-1.56
ABij = x ij − Ai − B j + x
• 各处理下的测定值可分解为:
Yijk = µ + Ai + B j + ABij + eijk
第三节 环境影响的排除方法
– AB两素 水平的互作效应 两素ij水平的互作效应 两素
ABij = x ij − Ai − B j + x
A 树 X 种 Y B C 平均 55 60 55 67 60 62.33 80 90 80 67.33 70 65.777
主效应: A=60-65.777=-5.78 B=67.33-65.777=1.56 C=70-65.777=4.22 X=55-65.777=-10.78
• 顺序设计(systematic design) – 将处理顺序地安排到各个小区内。试 将处理顺序地安排到各个小区内。 验结果难以排除时间和空间因子的影 响。
二、重复Replication
• Replications:多次进行基本试验。
–研究高盐对Bt棉生长的影响时,同样 研究高盐对Bt棉生长的影响时, 研究高盐对Bt棉生长的影响时 的盐浓度选用了3株生育期相同的棉苗。 的盐浓度选用了3株生育期相同的棉苗。 –研究高温对棉蚜体形大小影响时,在 研究高温对棉蚜体形大小影响时, 研究高温对棉蚜体形大小影响时 同样高温下测定了30头棉蚜的体长。 30头棉蚜的体长 同样高温下测定了30头棉蚜的体长。 • 重复间是相互独立的。 • 每种试验的重复至少需要2次及以上。
d 实例 B =
− d
A
讨论与作业
• 如何设计试验来探明工厂排污对周围水系 中水体动物多样性的影响? –处理:污水 处理: 处理 –试验单元:一条河流 试验单元: 试验单元 –调查项目:排污前后上下游单位样方中 调查项目: 调查项目 动物种类和数量 –重复:排出的污水质、量及时间基本相 重复: 重复 排出的污水质、 似的3 似的3条河 • 作业:P128 T1,3
CK
A
B
• 采用多个不同处理来判断哪个处理最理 想的试验,可不要独立设置对照。因为 每个处理就是另外处理的对照。 – 实例:研究温度对棉蚜繁殖的影响时, 实例:研究温度对棉蚜繁殖的影响时, 设立了20、 、 、 ℃ 设立了 、24、28、32℃四个温度则 可,而不必另外设对照 。 – 请问只设两个温度,一个为对照可以 请问只设两个温度, 吗?
•多因子试验可分 析因子间的互作 interact。 •因子间存在互作 时,数据变化线 会出现分叉或交 叉,无互作时则 为平行线。
季节
区域
• 因素主效应分析 – A因素 水平的主效应 因素i水平的主效应 因素 – B因素 水平的主效应 因素j水平的主效应 因素
Ai = x i − x
Bj = x j − x
假重复(pseudoreplication)
• 不是真正意义上的重复 • 简单的假重复:在一个重复中抽取许多 样方进行调查。 • 牺牲性假重复:在数据的统计分析之前, 已把重复数据统到了一起。 • 时间型假重复:对同一重复进行不同时 间调查。
重复的均衡和集中
• 其目的是让试验结果更精确 • 选用更为同质性的试验单元。 • 使用能在每个试验单元中均可测定的相关 变量来进行分析,获取信息。 • 使用更多的重复。 • 使用一个有效的试验设计(重复数与对照)。 • 均衡设计就是在不同处理中平均设计重复。
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