单因素结果的统计分析
单因素实验设计及结果分析
单因素实验设计及结果分析实验设计是科学研究中至关重要的一部分，它帮助研究者确定实验的目的、方法和结果的解释。
在本文中，我们将探讨单因素实验设计及其结果分析方法。
单因素实验设计在科学研究和统计分析中被广泛应用，它可以帮助我们了解一个因素对实验结果的影响。
单因素实验设计是指在一个实验中，研究者只改变一个因素（独立变量），并观察这个因素对实验结果（依赖变量）的影响。
这种实验设计有助于我们分析变量之间的因果关系。
下面将介绍一些常见的单因素实验设计及其结果分析方法。
1. 随机分组设计：这是一种常见的单因素实验设计方法。
研究者通过随机将被试分为实验组和对照组，实验组接受独立变量的处理，而对照组则不接受处理。
比较两组的实验结果，可以得出独立变量对实验结果的影响。
2. 重复测量设计：这种设计方法适用于需要连续观察同一组被试的实验。
研究者在不同时间点对被试进行多次测量，比较测量结果的差异，以确定独立变量对实验结果的影响。
3. 配对设计：配对设计适用于需要考虑个体差异的实验。
在这种设计中，被试会与其他被试进行配对，以使每对配对中的两个被试在某些重要特征上相似。
然后，每对配对中的一名被试接受独立变量的处理，而另一名被试作为对照。
结果的分析是单因素实验中不可或缺的一部分。
下面将介绍一些常见的对实验结果进行分析的统计方法。
1. 描述统计分析：描述统计分析是对数据进行总结和描述的方法。
通过计算均值、标准差、百分位数等参数，我们可以对实验结果的整体特征进行描述。
2. 方差分析：方差分析是一种用于比较不同组之间差异的方法。
通过计算组间方差和组内方差之间的比值，我们可以确定独立变量对实验结果是否有显著影响。
3. T检验：T检验是一种用于比较两组均值差异是否显著的方法。
在单因素实验中，可以使用独立样本T检验（用于比较不同组）或配对样本T检验（用于比较同一组在不同条件下的均值）。
4. 相关分析：当我们需要研究两个变量之间的关系时，可以使用相关分析。
单因素方差的结果分析
单因素方差的结果分析
单因素方差分析是一种用于比较两个或更多个样本均值之间差异的方法。
在进行单因素方差分析时，需要进行以下几个步骤：
1. 建立假设：首先需要建立原假设和备择假设。
原假设通常是认为各组样本的均值之间没有显著差异，备择假设则认为各组样本的均值之间存在显著差异。
2. 计算平方和：计算总平方和（SST）和组内平方和（SSE）。
总平方和表示了所有样本值与总均值之间的差异总和，组内平方和表示了各组样本值与组均值之间的差异总和。
3. 计算均方：计算总均方（MST）和组内均方（MSE）。
总均方是总平方和与自由度之间的比值，组内均方是组内平方和与自由度之间的比值。
4. 计算统计量：计算F统计量。
F统计量是组间均方与组内均方之比。
5. 判断显著性：根据F统计量的值与临界值进行比较，判断差异是否显著。
如果F统计量大于临界值，则可以拒绝原假设，认为各组样本的均值之间存在显著差异。
6. 进行事后比较：如果F统计量的结果显著，通常需要进行事后比较来确定哪些组之间存在显著差异。
常用的事后比较方法包括Tukey的HSD测试和
Bonferroni校正等。
通过以上步骤可以对单因素方差分析的结果进行分析，确定各组样本均值之间是否存在显著差异。
logistic单因素多因素结果解读
Logistic回归是一种统计方法，用于研究分类变量与一系列解释变量之间的关系。
单因素和多因素logistic回归是该方法的两种常见类型。
在单因素logistic回归中，研究者一次只考虑一个解释变量对因变量的影响。
这种方法主要用于初步探索哪些变量可能对因变量有影响，但结果可能受到混杂因素的影响，因此可能不是非常可靠。
在多因素logistic回归中，研究者考虑所有可能的影响因素。
这种方法能够校正各种混杂因素的影响，因此结果更加可信。
多因素分析通常在单因素分析的基础上进行，以全面了解各因素对因变量的综合影响。
解读结果时，应注意模型的拟合度、变量的显著性等指标。
对于单因素分析，应关注该变量对因变量的影响是否显著。
对于多因素分析，应关注该变量在控制其他因素后对因变量的影响，以及该变量与其他变量的交互作用。
总之，单因素和多因素logistic回归是研究分类变量与解释变量之间关系的常用方法。
在解读结果时，应注意模型的拟合度和变量的显著性等指标，以全面了解各因素对因变量的影响。
临床试验常用统计分析方法单因素分析
临床试验常用统计分析方法单因素分析临床试验是评估新药、新疗法或新诊断方法的有效性和安全性的重要手段。
在临床试验的设计和分析过程中，统计分析方法起着关键作用。
本文将重点介绍临床试验中常用的统计分析方法之一——单因素分析。
一、什么是单因素分析单因素分析，又称为单因素方差分析或单因素变异分析，是一种用于比较两个或两个以上独立样本组之间差异性的统计方法。
它能够帮助研究人员确定不同处理组间的差异是否显著，从而验证实验假设或研究问题。
二、单因素分析的基本原理和步骤1. 基本原理单因素分析基于总体均值之间的方差差异进行推断。
简单来说，它通过比较不同处理组（例如：不同药物治疗组或不同剂量组）的观察结果的变异程度，来判断这些组之间的差异是否有统计学意义。
2. 步骤（1）数据收集：首先，研究人员需要收集与研究问题相关的数据。
这些数据可能包括各组的实验结果、人口统计学信息以及其他相关变量。
（2）数据摘要：在进行单因素分析之前，研究人员需要对数据进行描述性统计分析，例如计算各组的均值、标准差等，以了解数据的分布情况和差异。
（3）建立假设：在进行单因素分析时，研究人员需要建立明确的研究假设。
例如，假设不同药物治疗组的效果存在差异。
（4）方差分解：单因素分析主要通过方差分解来评估组间差异是否显著。
通过计算组间方差、组内方差以及总体方差，可以得出F值。
（5）假设检验：在进行方差分解后，根据统计检验的原理，可以计算得出F值，并通过比较F值与临界值来判断组间差异是否显著。
三、单因素分析的应用和局限性1. 应用单因素分析广泛应用于临床试验和研究中。
它可以用于比较不同药物或治疗方法的疗效、评估不同剂量的药物效果、检验不同组织样本的生物学差异等。
2. 局限性单因素分析虽然在某些情况下能够提供有用的信息，但它也存在一些局限性。
首先，单因素分析只能用于比较两个或两个以上独立样本组之间的差异，无法考虑到其他可能的影响因素。
其次，如果样本容量较小或变异较大，单因素分析的效果可能会受到影响。
第8章-单因素试验结果分析
100
9
36.6 33.3 109.9
6
B 39.8 42.0 36.8 41.4 28.9 188.9 37.8 33.3 113.5
2
C 38.2 39.9 25.4 33.1 28.9 165.5 33.1 33.3
99.4
10
D 37.3 43.2 39.1 34.9 34.0 188.5 37.7 33.3 113.2
111.0
6
K 43.0 34.2 41.2 39.9 36.2 194.5 38.9 33.7 115.4
1
L 29.4 23.0 30.8 34.1 32.9 150.5 30.1 33.7
89.4
13
CK4 35.2 38.7 27.4 32.5 28.2 162.0 32.4
§2 随机排列设计的试验结果统计分析
1、方差分析
区组 品种
Ⅰ
A 10.9
1）求和：Tk；Tr ；T B 10.8 C 11.1
2）平方和的分解
D 9.1
E 11.8
ST S
xi2j
xij 2 F
G
n
10.1 10.0
H 9.3
计算校正系数C:
Tr 83.1
Ⅱ
Ⅲ
Tk
9.1 12.2 32.2 10.7
12.3 14.0 37.1 12.4
x2
x
n
按 SHIFT S-VAR 1 EXE 按 SHIFT S-VAR 2 EXE 按 SHIFT S-VAR 3 EXE
x
σn (大样本）
σn-1 (小样本）
品种
苗高观察值
A
18
21
单因素试验的统计分析
10.6
11.5 10.4 91.0 11.4
11.8
14.1 14.4 103.9
32.5
35.6 34.1 T=278.0
10.8
11.9 11.4
yi
Tr
y 11.6
13.0
《试验统计方法》
第三节 随机区组试验的统计分析
方差分析
1、平方和与自由度的分解
T2 278.02 C 3220.17 rk 3 8
《试验统计方法》
第三节 随机区组试验的统计分析
一、单因素随机区组试验设计
B
D
H
A
E
C
G
F
肥 力 方 向
B
A
C
G
D
F
E
H
G
C
A
E
F
B
H
D
《试验统计方法》
第三节 随机区组试验的统计分析
二、单因素随机区组试验的线性模型
一个随机区组的试验结果，若以 i 代横行（处理），则 i ＝ 1 ， 2，…，k;以j代纵行（区组），则j=1，2，…，n，整个资料共有k行n 列。所以，在第i行j列的方格可以ij表示之（参见表12.3）。如果每一 方格仅有一个观察值 yij，则其线性模型为：
109.5
91.8 102.5 97.3 91.2 77.8 88.6
36.5
30.6 34.2 32.4 30.4 25.9 29.5
119.3
100.0 111.7 106.7 100.0 85.3 90.4
ＣＫ
３５．２
３２．３
３０．５
98.0
32.7
100.0
《试验统计方法》
单因素两水平统计方法
单因素两水平统计方法
在单因素两水平统计方法中，我们首先收集两组数据，然后使
用适当的统计测试来比较这两组数据。
其中最常用的方法是独立样
本 t 检验。
该检验可以帮助我们确定两组数据的均值是否存在显著
差异。
另一种方法是配对样本 t 检验，适用于在两个时间点或条件
下对同一组个体进行观察的情况。
除了 t 检验之外，我们还可以使用方差分析（ANOVA）来比较
两个处理之间的差异。
方差分析可以帮助我们确定处理之间的差异
是否显著，并且可以同时比较多个处理的差异，不仅仅局限于两个
水平的比较。
除了上述方法外，还有一些非参数方法，如Mann-Whitney U
检验和Wilcoxon符号秩检验，适用于数据不满足正态分布或者方差
齐性的情况。
总之，单因素两水平统计方法是一种简单但有效的统计分析方法，适用于比较两个处理或条件之间的差异。
通过选择合适的统计
方法，我们可以得出结论，从而对实验结果进行科学的解释和推断。
单因素方差分析结果解读
单因素方差分析结果解读在实际研究中，单因素方差分析是检验研究假设的重要统计分析方法。
它不仅能够检验一个因素分组对研究目的的影响，还能够评估不同因素的权重。
单因素方差分析的结果能够提供重要的统计证据支持研究结论。
本文就从统计学的角度，讨论单因素方差分析结果的解读。
Ⅱ、基本概念单因素方差分析是检验因素在不同分组之间的差异程度。
本文以因变量为被解释变量，因子为解释变量，通过计算组间方差和组内方差来评价因子分组对因变量的影响。
组内方差是指不同分组内样本因变量的数值异常程度；组间方差是指因变量在不同分组之间的差异程度。
如果组间方差大于组内方差，则表明因子具有较大的影响力，反之，则表明因子对因变量的影响较小。
Ⅲ、单因素方差分析结果解读1、单因素方差分析结果中，F值表示因子对因变量的影响力。
即组间方差与组内方差的比值。
如果F值越大，则表明因子具有越大的影响力；反之，则表明因子对因变量的影响越小。
2、单因素方差分析结果中，P值表示检验结果的有效性。
P值越小，则表明检验结果的可信性越大；反之，则表明检验结果的可信性越小。
3、单因素方差分析结果中，R2表示因子对因变量的解释程度。
R2越大，则表明因子对因变量的解释程度越高；反之，则表明因子对因变量的解释程度越低。
4、单因素方差分析结果中，有效概率和存在概率是用于验证单因素方差分析结果的信度和效度。
有效概率表示单因素方差分析结果的信度，即模型能够准确表达群体状态的概率。
存在概率表示单因素方差分析结果的效度，即模型能够反映单个研究者的状态的概率。
Ⅳ、总结单因素方差分析是实际研究中用来衡量因变量的变化程度的重要方法。
它的结果通常由F值、P值、R2值和有效概率与存在概率来表示，从而可以准确反应因子对因变量的影响程度和解释程度。
当分析结果表明组间方差大于组内方差时，即因子有显著的影响时，可以肯定研究结论的正确性。
单因素及双因素方差分析及检验的原理及统计应用
单因素及双因素方差分析及检验的原理及统计应用一、本文概述本文将全面探讨单因素及双因素方差分析及检验的原理及其在统计中的应用。
方差分析是一种在多个样本均数间进行比较的统计方法，其基本原理是通过分析不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果的影响。
单因素方差分析适用于只有一个独立变量影响研究结果的情况，而双因素方差分析则适用于存在两个独立变量的情况。
这两种方法在科学研究、经济分析、医学实验等众多领域具有广泛的应用价值。
本文将首先介绍单因素及双因素方差分析的基本概念和原理，包括方差分析的前提假设、模型的构建以及检验的步骤。
随后，通过实例演示如何进行单因素及双因素方差分析，并解释分析结果的意义。
本文还将讨论方差分析的局限性，以及在实际应用中需要注意的问题。
通过本文的学习，读者将能够掌握单因素及双因素方差分析及检验的基本原理和方法，了解其在不同领域的统计应用，提高数据分析和处理的能力。
本文还将为研究者提供有益的参考，帮助他们在实践中更好地运用方差分析解决实际问题。
二、单因素方差分析（One-Way ANOVA）单因素方差分析（One-Way ANOVA）是一种统计方法，用于比较三个或更多独立组之间的均值差异。
这种方法的前提假设是各组间的方差相等，且数据服从正态分布。
在进行单因素方差分析时，首先需要对数据进行正态性和方差齐性的检验。
如果数据满足这些前提条件，那么可以进行单因素方差分析。
该分析的基本思想是，如果各组之间的均值没有显著差异，那么各组内的变异应该主要来自随机误差。
如果有显著差异，那么各组间的变异将大于组内的变异。
单因素方差分析通过计算F统计量来检验各组均值是否相等。
F 统计量是组间均方误差与组内均方误差的比值。
如果F统计量的值大于某个显著性水平（如05）下的临界值，那么我们可以拒绝零假设，认为各组间的均值存在显著差异。
单因素方差分析在许多领域都有广泛的应用，如医学、生物学、社会科学等。
第八章单因素试验结果的统计分析[实践]
![第八章单因素试验结果的统计分析[实践]](https://img.taocdn.com/s3/m/8b715158842458fb770bf78a6529647d272834ed.png)
第八章单因素试验结果的统计分析•单因素试验指仅研究一个供试因素若干处理间的效应是否有显著差异的试验.•按试验设计的类型单因素试验可分为：•顺序排列试验•单因素完全随机试验•单因素随机区组试验•拉丁方试验第一节对比和间比试验的统计分析(自学)第二节完全随机试验设计的统计分析完全随机设计：是所有的处理和重复小区在整个试验空间完全随机排列的设计方法。
只满足试验设计三项基本原则中的重复和随机排列两项原则。
•如：k = 5，n = 3的完全随机排列示意图主要优点：对各处理的重复次数没有限制，可以相等也可以不相等不足之处：没有遵循局部控制原则，所以要求试验地较为均匀一致，不存在有明显方向性的肥力差异，一般不用于田间试验。
•根据每一处理的重复次数或重复的设计方法不同, 又分为：①组内观察值数目相等；②组内观察值数目不等的完全随机试验；③组内又可分为亚组的完全随机试验一、组内观察值数目相等的完全随机试验设计的统计分析组内观察值数目相等的完全随机试验是各处理重复次数相等的试验。
设有k个处理，每处理均有n个重复观察值，共设kn个观察值；其资料的数据结构模式类型见第7章表7.1。
其试验结果的方差分析方法列于表8.1。
表7.1 k个处理每处理n个重复观察值的完全随机试验数据符号表表7.1 nk个观察值的单向分组资料模式表8.1 组内观察值数目相等的完全随机试验的方差分析•〔例8.1〕研究6种棉花种子包衣剂对棉花生长的影响，设TW1为对照。
采用盆栽试验，各种子包衣剂处理播种5盆，完全随机设计。
出苗一定时期后测定棉花苗高（cm），其结果如下。
试检验各种子包衣剂与对照的棉花平均苗高差异显著性及各种子包衣剂棉花平均苗高间的差异显著性。
表8.2 6种棉花种子包衣剂的棉花苗高结果(cm)•解：已知：处理数k=6，重复次数n=5，共有kn=6×5=30个观察值。
•1、自由度及平方和的分解•总自由度df T = nk– 1 =6 × 5 – 1 =30 – 1 =29•处理自由度df t = k– 1 =6 – 1 =6 – 1 =5•误差自由度df e = df T–df t =29 – 5 =24或df e = n(k– 1) =6 ×( 5 – 1) =24 – 1 =23•矫正数总平方和SS T =Σx2－C=22.92+22.32+……+23.72-C=45.763处理平方和误差平方和SS e=SS T－SS t=45.763－44.463=1.3002、F 检验和列方差分析表统计假设H O：μ1= μ2=…= μ6；H A：μi不“全相等”(即至少有一个不等号)将上述计算的各项自由度、平方和、均方结果,按变异来源列出方差分析表(表8.5)。
单因素回归结果
单因素回归结果
单因素回归结果是一种统计分析方法，它通过建立一个自变量和一个因变量之间的线性关系模型，来探索一个自变量对因变量的影响。
以下是单因素回归分析的一般步骤：
1.确定研究因素：选择一个自变量作为研究因素，并确定一个因变量作为研
究对象。
2.数据收集：收集相关数据，包括自变量和因变量的观察值。
3.数据筛选和处理：对数据进行筛选和处理，去除异常值和缺失值，并对数
据进行必要的转换和处理。
4.建立回归模型：根据自变量和因变量的关系，建立一个合适的回归模型。
通常采用最小二乘法或其他适合的方法来拟合模型。
5.模型评估：对回归模型进行评估，包括模型的拟合度、显著性检验和变量
显著性检验等方面。
通过计算相关系数、判定系数、F检验值和P值等指标来评估模型的拟合度和显著性。
6.结果解释和结论：根据回归分析的结果，解释自变量对因变量的影响程度
和方向，并得出结论。
如果必要，可以进一步探讨其他可能的因素对因变量的影响。
需要注意的是，单因素回归分析仅考虑一个自变量对因变量的影响，而实际应用中，多个因素可能会同时影响一个因变量。
在这种情况下，需要采用多元回归分析等方法来综合考虑多个因素的影响。
单因素分析
单因素分析单因素分析是一种常用的统计方法，用于研究单个因素对于研究对象的影响。
通过分析和比较不同水平的因素对应的观测结果，可以对因素的影响进行量化和评估。
本文将探讨单因素分析的应用以及其在实践中的一些注意事项。
在进行单因素分析之前，首先需要确定研究对象和研究的目的。
研究对象可以是人群、实验室动物或者其他感兴趣的群体，而研究的目的可以是了解因素对其行为、特征或者其他相关变量的影响。
确定研究对象和目的后，我们就可以进行具体的实验设计和数据收集了。
在进行数据收集时，需要注意样本的选择和取样方法。
样本的选择要具有代表性，即能够反映整个研究对象群体的特征。
取样方法可以是随机取样或者分层取样，具体选择方法要根据研究的具体情况来确定。
在数据收集过程中，需要严格遵守实验室规定的伦理和道德准则，保护研究对象的权益。
在数据收集完成后，就可以开始进行单因素分析了。
首先，我们需要对数据进行整理和清洗，包括检查数据是否有缺失值、异常值和离群点等。
然后，根据研究的目的，选择合适的统计方法进行分析。
常用的统计方法包括t检验、方差分析等，具体选择方法要根据不同情况来确定。
在进行单因素分析时，需要对结果进行解读和分析。
比较不同水平的因素对应的观测结果，可以得出因素对研究对象的影响程度和方向。
此外，还需要考虑统计显著性的问题，即结果是否具有统计学意义。
通常会使用显著性水平来进行判断，如p值小于0.05则认为结果具有统计学意义。
除了进行单因素分析，我们还可以进行多因素分析。
多因素分析可以用来探究多个因素对于研究对象的联合影响，进一步提高模型的解释力。
多因素分析可以采用方差分析、回归分析等统计方法，具体选择方法要根据研究的目的和数据的特点来确定。
在进行单因素分析时，还需要注意一些实践中的问题。
首先，样本量要足够大，以确保结果的可靠性。
其次，需要进行适当的控制变量，排除其他可能的干扰因素。
此外，还需要进行结果的验证和复现，以确保结果的可信性和可重复性。
单因素试验的数据怎么看
单因素试验的数据怎么看
在单因素试验中，我们研究一个因素对某个感兴趣的变量的影响。
为了了解数据，可以采取以下步骤：
1. 数据收集：收集试验所需的数据。
确保数据是准确、完整的。
2. 描述性统计：对数据进行描述性统计分析，以了解数据的基本特征。
可以计算均值、中位数、标准差等。
3. 绘制图表：绘制适当的图表来展示数据。
常见的图表包括直方图、箱线图、散点图等。
4. 探索异常值：检查是否存在异常值或离群点。
异常值可能会对结果产生影响，需要进行特殊处理。
5. 方差分析：使用方差分析（ANOVA）来评估因素对变量的影响是否显著。
ANOVA可以帮助确定是否有统计显著性。
6. 解释结果：根据数据分析的结果，解释因素对变量的影响程度和统计显著性。
以上是一般的步骤，具体分析方法可能会根据试验设计和数据类型的不同而有所差异。
如果您有具体的数据和问题，我可以为您提供更详细的分析建议。
单因素cox的统计量-概述说明以及解释
单因素cox的统计量-概述说明以及解释1.引言1.1 概述在生存分析中，Cox比例风险模型是一种常用的统计方法，用于研究影响某一事件发生时间的多个因素。
而单因素Cox统计量则是在考虑单个因素对事件发生时间影响时的统计量。
单因素Cox统计量的概念并不复杂，但它对于研究者来说具有重要的意义。
通过对单个因素的影响进行分析，我们可以更深入地了解这个因素对事件发生时间的影响程度，以及如何将其纳入综合的多因素模型中。
本文将对单因素Cox统计量的概念、计算方法以及应用进行详细阐述，希望能为读者提供一些基础知识和实践指导。
通过深入了解和研究单因素Cox统计量，我们可以更加全面地认识生存分析和风险模型，为进一步的研究工作奠定基础。
1.2 文章结构本文将分为三个主要部分：引言、正文和结论。
在引言部分，将对单因素Cox统计量进行简要概述，介绍文章的结构和目的。
正文部分将详细介绍单因素Cox统计量的概念、计算方法和应用，帮助读者深入了解这一统计量的相关知识。
在结论部分，将对本文进行总结，展望未来可能的研究方向，并给出结论，为读者提供一个全面的认识和理解单因素Cox统计量的依据。
1.3 目的本文旨在深入探讨单因素Cox统计量的相关概念、计算方法以及应用，并对其在生存分析中的重要性进行剖析。
通过对单因素Cox统计量的研究和应用，旨在为读者提供更深入的理解和认识，促进其在实际研究中的应用和实践。
同时，通过对单因素Cox统计量的讨论，也可以帮助读者更好地理解生存分析的基本原理和方法，提高其对生存数据的分析和解释能力。
通过本文的阐述，希望能够激发读者的兴趣，促进学术交流，推动生存分析领域的进一步发展和应用。
2.正文2.1 单因素Cox统计量的概念在生存分析中，Cox比例风险模型是一种常用的方法，它可以用来分析导致事件发生的因素与该事件的风险之间的关系。
而单因素Cox统计量则是在考虑单个因素对事件发生风险的影响时所使用的统计量。
单因素Cox统计量考虑的是在控制其他因素不变的情况下，某个特定因素对事件发生风险的影响。
单因素试验统计分析自动运算表(最多可分析处理数扩展到30个)
制作人: 张明刚 二○○二年五月
折合单产
ⅠⅡⅢⅣT 平均值T=
自由度方差F 值F 0.05
Se 2=
t 0.05=LSD 0.05=Sx
1－x 2=t 0.01=LSD 0.01= LSD 0.05F 0.01
处理差异显著性LSD法 附注
处理间
重复间
误差
总和差异显著性排序位次 LSR 0.05变异来源
处理表2：试验结果分析—F 测验
LSR 0.01
处理单产
（）平方和小区面积：
小区测收数据LSD 0.01
请在“试验数据输入表”中填入数据（或复制粘贴：采用"选择性粘贴→数值"）及计量单
位，本表即可自动完成对试验结果的“数据统计、F测验、多重比较”，应用表1、表2、表3
对你的试验结果进行总结。
“小区结果值”与“小区面积”的计量单位请自定。
最少只要有
两个重复的数据即可得到分析结果。
其中之一个因子最多可设15项。
敬请反馈意见，欢迎采用！制作人张明刚,帮助电话139********
表1-1：试验结果分析--各处理组合试验数据统计
处理
Tr 处理排位排序位次小区平均值。
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组合内只有单个观察值的两向分组资料
A因素
B因 素
总计Ti. 平均
B1 B2 — Bnxi.A1源自X11 x12 — X1n
T1.
x1.
A2
X21 x22 — X2n
T2.
x2.
：
︱ ︱ ︱︱ ︱
Ak
xk1 xk2 — xkn
Tk.
xk .
总和T.j T.1 T.2 — T.k
T.. x..
平均 x. j
xij x ti bj eij
并满足
ti 0, bj 0,
eij 0
x
其中， 为样本平均数；
ti 为第i处理效应（i=1,2, … , k );
b j 为第j区组效应（j=1,2, … , n)； eij 为随机误差，且相互独立，遵从 N (0, 2 ) 分布。
表7.1 单因素随机区组资料的方差分析和期望均方
EC AF D B 13.7 16.6 15.3 17.0 16.4 18.0
Ⅰ
A BF DE C 16.2 18.3 17.5 17.8 14.0 17.8
Ⅳ
AD 14.9 17.3
EB 13.6 17.6
Ⅱ
CF 17.8 17.6
FC 18.2 17.6
AE
16.2 13.9
Ⅲ
BD 18.6 17.3
4、品种间的多重比较 (1) 最小显著差数法(LSD)
※以小区平均数为比较标准
sd
2MSe n
(2 0.13) 0.25(kg / 60m2 ) 4
查附表3 ，当df=15时，t0.05=2.131, t0.01=2.947
LSD0.05=Sd ×t0.05=0.53 (kg/60m2)
LSD0.01=Sd ×t0.01=0.74 (kg/60m2)
52.38
SSe=SST-SSb-SSt=57.05-2.68-52.38=1.99
3、方差分析及F测验
表7.3 表7.2资料的方差分析及F测验
变异来源 DF SS MS F
F0.05 F0.01
区组
3 2.68 0.89 6.85** 3.29 5.42
品种
5 52.38 10.48 80.62** 2.90 4.56
※以亩产量为比较标准 将试验小区的平均产量折算成亩产量， 通常需扩大cf倍
cf = 6000/试验小区的计产面积 (以平方尺为单位）
cf = 666.67/试验小区的计产面积 （以平方米为单位）
因本试验的小区面积为60m2， 故:cf=666.67/60=11.1倍， 差数标准误也应扩大11.1倍，即：
▲单因素随机区组试验：
试验因素： A因素( k个处理） 区组因素： B因素( n个区组）
由于这类试验往往只研究因素A的 处理效应，而划分区组是为提高试验 精确度而采用的局部控制手段，它不 是一个真正的试验因素，故属单因素 试验。
一、单因素随机区组的线性模型和期望均方
对于k个处理、n个区组的单因素随机区组试验（数据结构见 表） ，样本中每一个观察值的线性模型为：
68.8 17.20
E 13.7 13.6 13.9 14.0
55.2 13.80
F 17.0 17.6 18.2 17.5
70.3 17.58
亩产
173.87 201.42 193.87 191.09 152.32 195.31
Tb. 97.0 98.8 101.8 101.6
T=399.2 x 16.63
因而得到各品种与对照品种（D）的差数及其显著性于下表：
表7.4 考烟品种小区平均产量与差异显著性(LSD)
品种
小区平均产量 与对照的差数
及其显著性
B
18.13
0.93**
F
17.58
0.38
C
17.45
0.25
D(CK)
17.20
-
A
15.65
-1.55**
E
13.80
-3.40**
推论：以上比较表明，只有B品 种的产量极显著地高于对照种D，F、 C品种皆与对照种无显著差异， A 、 E品种极显著地低于对照种。
误差
15 1.99 0.13
总变异 23 57.05
◆区组间的方差分析与F测验
对于区组项的变异在一般情况下，试验 只需将他从误差中分离出来，并不一定要作 F测验。应该指出，如果区组间的F值达到了 显著水平，并不意味着试验的可靠性差，而 正好说明由于采用了区组设计 （局部控 制），把区组间的变异从误差中排除，从而 降低了误差，提高了试验的精确度。
变异来源
区组间 处理间 试验误差 总变异
期望均方
DF
SS MS 固定模型 随机模型
n-1
SSb MSb
k-1
SSt MSt
(n-1)(k-1) SSe MSe
nk-1
SST
2 e
k
2
2 e
n
2
2 e
2 e
k
2
2 e
n
2
2 e
二、单因素随机区组试验结果分析示例
【例7.1】有一烤烟品种产量比较试验，供试品种有A、 B、C、D、E、F共六个品种，其中D为对照，采用随机 区组设计，四次重复，小区计产面积60㎡其田间排列 和小区产量如下图，试作分析。
1、试验数据的整理
表7.2 品种和区组两向表
区组 Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ 品种
Tt. x.
A 15.3 14.9 16.2 16.2
62.6 15.56
B 18.0 17.6 18.0 18.3
72.5 18.13
C 16.6 17.8 17.6 17.8
69.8 17.45
D 16.4 17.3 17.3 17.8
ssT xi2j C (15.32 18.02 17.52) 6640.03 57.05
ssb
Tb2 k
C
(97.02
98.82 101 .82
101 .62 ) 6
6640 .03 2.68
sst
Tt 2 n
C
(62.62
72.52
70.32 ) 4
6640 .03
第七章 单因素试验结果的统计分析
• 单因素随机区组试验结果的方差分析 • 单因素拉丁方试验结果的统计分析 • 缺区估计原理及方法
§7.1 单因素随机区组试验结果的方差分析
设有A和B两个因素，A因素有k个处理， B因素有n个处理，每一组合仅有1个观 察值，则全试验共有nk个观察值，其 资料类型如下表：
2、自由度与平方和的分解
﹟ 自由度的分解： 总自由度 dfT=nk-1=4×6-1=23 区组自由度 dfb=n-1=4-1=3 处理自由度 dft=k-1=6-1=5 误差自由度 dfe=(n-1)(k-1)=(4-1)(6-1)=15
﹟平方和的分解：
矫正数 C=T2/nk=(399.2)2/(4 × 6)=6640.03