随机区组设计的方差分析
随机区组设计资料的方差分析
Stata提供了三种两两比较的方法 ,在相应命 令中下如下三种选项中的任一种
bonferroni(b) /* Bonferroni法
scheffe(sch) /* Scheffe法
sidak(sid)
/* Sidak法
10
H0:任两对比组的总体均数相等
H1:任两对比组的总体均数不 相等
先按均数由大到小排列
高剂量 低剂量 对照
组别 9.1952 5.8000 5.43000
组次 1
2
3
3
对比各 组
A与B
1与3
两组均 数差 xA xB
3.7652
差的标 准误
S xA xB
0.8827
q=
xA xB / SxA xB
不因为样本量增大而降低对方差齐性的要求。
8
数据变换
改善资料的正态性和方差齐性 对数变换 X ln X
适用于对数正态资料;标准差和均数成比例
平方根变换 X X p sin1 p
方差和均数成比例如poisson分布
平方根反正弦变换
百分比资料
9
Stata软件的两两比较方法
两两t检验的误用
m组样本,需进行m(m-1)/2次比较 各次比较均正确接受H0的概率为(1 )m(m1)/2 犯I类错误的概率为 1 (1 )m(m1)/2 如m=3,则进行3次比较,如 0.05,各次比较均
正确接受H0的概率为0.857,实际 0.143 而不 是0.05,实际犯I类错误的概率比0.05要大 要控制总的 不变
m
,当P< ,则拒绝H0。
特别对于k组的两两比较,
研究生医学统计学-随机区组设计和析因设计资料的方差分析
Yi
∑Y
j
2 ij
32783.4
变异分解
总变异: (1) 总变异: 所有观察值之间的变异
处理间变异:处理因素+ (2) 处理间变异:处理因素+随机误差 区组间变异:区组因素+ (3) 区组间变异:区组因素+随机误差 (4) 误差变异: 误差变异: 随机误差
SS总 = SS处理 + SS区组 + SS误差
A2
A3
随机区组的两因素3 随机区组的两因素3×2析因设计
15
析因设计的特点
2个或以上(处理)因素(factor)(分类变量 个或以上(处理)因素( 分类变量) 个或以上 ) 分类变量 本节只考虑两个因素) (本节只考虑两个因素) 每个因素有2个或以上水平 个或以上水平( 每个因素有 个或以上水平(level) ) 每一组合涉及全部因素, 每一组合涉及全部因素,每一因素只有一个水平 参与 几个因素的组合中至少有 2个或以上的观察值 个或以上的观察值 观测值为定量数据(需满足随机、独立、正态、 观测值为定量数据(需满足随机、独立、正态、 等方差的ANOVA条件) 条件) 等方差的 条件
n
a
n
SS处理 = ∑
i=1
a
(∑Yij )
j =1
2
n
n
1 − C = (500.72 + 523.42 + 567.02 ) −1591.12 /24 = 283.83 8
(∑Yij )
i =1 a 2
SS区组 = ∑
j=1
a
1 − C = (197.82 +196.12 + 208.12 + 222.22 3
配伍组编号 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 日注射量A A1 注射次数B B1(少) B2(多) 33.6 33.0 37.1 30.5 34.1 33.3 34.6 34.4 33.0 28.5 29.5 31.8 29.2 29.9 30.7 28.3 31.4 30.7 28.3 28.2 28.9 28.4 28.6 30.6
(精编资料推荐)随机区组设计
(精编资料推荐)随机区组设计随机区组设计方差分析概述随机区组设计又称为配伍设计,该方法属于两因素方差分析(Two-WayANOVA),用于多个样本均数间的比较,比如动物按体重、窝别等性质配伍,然后随机地分配到各个处理组中,即保证每一个区组内的观察对象的特征尽可能相近。
同一受试对象在不同时间点上观察,或同一样品分成多份,每一份给予不同处理的比较也可用随机区组设计进行分析。
随机区组设计分组原则:在某些研究中,先将受试对象按可能影响试验结果的属性分组(非随机组),分组的原则是将属性相同或相近的受试对象分在同一组内,如将病人按年龄/性别/职业或病情分组,或者将动物按性别/体重分组,然后采取随机化的方法对每个组内的受试对象分配各种处理。
如此以来,可使得区组内的观察单位同质性好,使各比较组的可比性强,使组间均衡性好,处理因素的效应更容易检测处理。
随机区组设计方差分析用于分析两个或两个以上因素是否对不同水平下样本的均值产生显著的影响;检验多个因素取值水平的不同组合之间,因变量的均值是否存在显著性差异。
其既可以分析单个因素的作用(主效应),也可以分析因素之间的交互作用(交互效应),还可以进行协方差分析,以及各因素变量与协变量之间的交互作用。
若有两个因素A与B,因素A与B间不存在交互作用,那么可以对因素A和B各自进行独立分析,在后续分析中去除不显著的因素。
如果方差分析结果显示因素A和B间存在交互作用,则需对数据进行进一步分析,具体包括:在因素A的某个水平下,因素B对响应变量的作用在因素B的某个水平下,因素A对响应变量的作用在所有因素(A/B)的组合中,哪两组的差异最大SPSS实现随机区组设计方差分析示例:研究3种不同的避孕药A/B/C在体内的半衰期,考虑到窝别对结果的影响,采用随机区组设计方案。
将同一窝别的3只雌性大白鼠随机分配到A/B/C3组,测定该药在血液中的半衰期(小时),试分析3种药物的半衰期有无不同?1.示例分析:目的:确认3种药物的半衰期有无不同;不同窝别对半衰期有所影响,考虑该该问题,按照窝别进行配伍设计,在同一配伍内随机分配A/B/C三种药物。
随机区组方差分析
计方法相结合的方法,以便更全面地分析具有区组设计的数据。这有助
于更深入地理解数据结构和处理复杂的研究问题。
感谢您的观看
THANKS
统计和心理学等。研究可以探索该方法在不同数据特征和不同实验设计
下的适用性和局限性。
02
改进分析方法
可以考虑开发更先进的随机区组方差分析方法,以更好地处理复杂的区
组设计数据。例如,可以研究如何处理非正态分布数据、缺失数据和异
常值等问题。
03
与其他方法的整合
探索将随机区组方差分析与混合效应模型、广义线性模型和其他高级统
随机区组方差分析
目录
• 引言 • 随机区组方差分析的基本概念 • 随机区组方差分析的步骤 • 随机区组方差分析的实例 • 随机区组方差分析的局限性 • 结论与展望
01
引言
定义与目的
定义
随机区组方差分析是一种统计分 析方法,用于比较不同组之间的 平均值是否存在显著差异。
目的
通过比较不同组之间的方差,判 断各组之间的差异是否由随机误 差引起,还是由于某种处理或条 件差异所导致。
04
随机区组方差分析的实例
实例一:教育水平对工资的影响
研究目的
数据收集
探讨不同教育水平对工资的影响,以了解 教育程度与工资水平之间的关系。
收集不同教育水平(如小学、中学、大学 等)的工资数据,同时记录被试者的年龄 、性别、工作经验等作为控制变量。
数据分析
结果解释
使用随机区组方差分析方法,将教育水平 作为自变量,工资作为因变量,分析不同 教育水平对工资的差异。
区组设计
区组设计的定义
01
区组设计是一种实验设计方法,它将总体分成若干个区组,每
随机区组设计的方差分析
SS区组=[S]-[Y]=25.875
SS残差=SS总变异-SSA-SS区组=52.875
单因素随机区组实验的方差分析表
变异来源
1.处理间 2.A(生字 密度)
平方和
190.125 190.125
自由度
df=p-1=3 df=p-1=3
均方
F
63.375
25.17**
3.处理内
4.区组(智力) 5.残差 6.合计
27 22 202
2.各种基本统计量的计算
∑∑Yij =3+6+…+11=202
;
(∑∑Yij)2 /np=[Y]=2022/(8)(4)=1275.125
∑∑Yij2=[AS]=32+62+…+112=1544
j 1
p
( Yij) 2
i 1
n
=[A]=352/8+312/8+…+802/8=1465.25
1.单因素随机区组设计
2.两因素随机区组设计
单因素随机区组设计
适用条件 : 研究中有一个自变量,自变量有2个或多个水平,还有一个 无关变量,也有2个或多个水平,并且自变量的水平与无关变量 的水平之间没有交互作用。当无关变量是被试变量时,一般将被 试在这个无关变量上进行匹配,然后将它们随机的分配给不同的 实验处理。这样区组内的被试在此无关变量上更加同质,他们接 受不同的处理水平时可看作不受无关变量的影响,主要受处理的 影响,而区组之间的变异反映了无关变量的影响,用方差分析区 分出这一部分变异,以减少误差变异,获得对处理效应的更精确 的估计。
随机ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ组设计的优缺点
• 随机区组设计的优点是在许多情景中比完全随机试验设计更加有 效。这是由于研究者从总变异中分离出了一个无关变量的效应, 从而减小了实验误差可获得对处效应的更加精确的估计。可以使 用于含任何处理水平数的实验中,并且区组的数量也不受限制, 具有较好的灵活性。 • 缺点:实验中含有多种处理水平会给形成同质区组、寻找同质被 试带来困难,且限制条件比较多,如,使用随机区组设计的前提 假设是实验中的自变量与无关变量之间无交互作用。如果交互作 用是存在的,设计是不合适的。这也限制了它的应用。
随机区组方差分析
适用条件:
各样本是相互独立的随机样本; 各样本来自正态分布;
各样本方差相等(方差齐性检验) 。
21名要求持续镇痛的病人被随机分到四组,接受同剂量的 吗啡,6小时后测量血中游离吗啡水平(u mol/L),问四 组之间有无差别?
均数
静脉点滴 12 10
7 8 9 14 10
问题:如何用前面方法解决?
方差分析
45
方差分析
46
原理:在医学研究中,有时尽管只考察一个处
理因素的作用,但常控制一个非处理因素,以使 各处理组间的基本条件更相近,减少/分析个体间 差异对研究结果的影响,比成组设计更容易检验 出处理因素间的差别,提高了研究效率。这种研 究设计也称配伍组设计或随机区组设计 (randomized block design)
95% Confidence Interval for M ea n
Lower Bound Upper Bound
7.2634
12.7366
10.4683
17.13223
11.4777
8.9115
11.6599
M in i mu m 7.00
10.00 6.00 8.00 6.00
肌肉注射 12 16 15 10 16
13.8
皮下注射 9 7 6 11 7
8
口服 12
8 8 10 9
9.4 10.3
列举存在的变异及意义
1、总变异:全部的21个数据之间大小不等,与总体 均数也不同,这种变异称为总变异。
2、组间变异:四个组均数不等,与总体均数也不相 同,存在变异:反映不同给药方式的效果和随机 误差。
N 6 5 5 5
21
Descriptiv es
第03节 随机区组设计的方差分析
SST = SSA + SSB + SSe (10.10)
为因素A 其中校正项 C = (∑ X )2 / N 。c为因素 为因素 的水平数, 为因素 的水平数。 为因素B的水平数 的水平数,r为因素 的水平数。在 随机区组设计中因素A每个水平观察 随机区组设计中因素 每个水平观察
1)建立检验假设 ) ⑴ H0:1=2=3 H1:i(i=1,2,3)不全相等 , , ) … ⑵ H0:τ1=τ2=…=τ12 H1:τi(i=1,…,12)不全相等 不全相等 α=0.05 2)计算统计量 )
3) 查表及统计推断 ) 对关于不同产地石棉毒性的检验假设, 对关于不同产地石棉毒性的检验假设 , 查附表4( 界值表 界值表) 按 ν1=2,ν2=22查附表 (F界值表) , , 查附表 F0.01 ( 2 , 22 ) =5.72 , 知 P<0.01 。 按 α=0.05水平拒绝 0 , 接受 1 。 可以 水平拒绝H 接受H 水平拒绝 认为不同产地石棉导致的PAM存活 存活 认为不同产地石棉导致的 率不同。 率不同。
对关于动物区组的检验假设, 对关于动物区组的检验假设,按 查附表, ν1=11,ν2=22查附表,F0.05(11,22) , 查附表 ( , ) =2.26,知P>0.05。按α=0.05水平 , 。 水平 不能拒绝H0,尚不能认为动物区组 不能拒绝 存活率不同。 间PAM存活率不同。 存活率不同
。c
的例数恰好等于因素B的水平数 ; 的例数恰好等于因素 的水平数r; 的水平数 而因素B每个水平观察的例数恰好为 而因素 每个水平观察的例数恰好为 因素A的水平数 。 因素 的水平数c。 的水平数
近来关于随机区组和被试内实验设计以及对应的方差分析的问题
一、随机区组的被试分配:a1 a2区组 b1 b2 b1 b21 1 4 7 102 2 5 8 113 3 6 9 12是个2*2随机区组设计,3个区组。
如何分配被试?首先,随机区组的每个区组的被试应该是有差异的,否则就不需要分区组了,直接完全随机就可以了。
因此随机区组的前提是:区组间异质,而区组内的被试尽可能同质。
被试有以下几个情况:第一分配方式:假设该实验的被试总个数为24个,每个区组的被试为8个。
他可以有两种分配方式1、将每组中的任意每2个被试随机接受一种处理,2*4=82、8人同时接受所有的处理,1*8=8需要注意的三个问题:1、一般都用第一种情况,第二种不用,因为区组内的这8个人本来就是理论上的同质的,所以只要把他们分开,随机接受不同的处理就能说明问题,这样可以省时,省钱,还能避免每个人由于重复测量导致的额外变量的增加。
2、它强调了区组内的被试随机接受不同的实验处理,也因此叫随机区组。
3、它要求每个区组的被试单位应该是实验处理水平的整数倍。
如8/4=2第二种分配方式:假设该实验的被试一共是3个,就是说,一个被试为一个区组。
那么每个区组的这个被试全部接受实验的4个不同水平的处理。
这个时候就需要平衡实验的顺序,防止一个人不短的被实验而出现的顺序效应,如何平衡,一般用“ABBA”或所谓的“拉丁方”。
第三种分配方式:当一个大团体(如学校)为一个区组的时候,而大团体中又有小团体的时候(如学校中的班级),通常让一个小团体接受一种处理。
例如:ABC分别是不同的三个学校,他们各自为一个区组,那么A学校是区组一,A学校就要抽四个班级出来,每个班级随机接受一种实验处理。
注意:传统的观点认为上述“第二种方式”----一个被试为一个区组的情况不叫区组,叫被试内设计,就是因为每个被试都接受了不同的实验处理,因此没有随机可言。
其具体的方差分析和随机区组的方差分析也有所差别。
表现在SS残差的是否细分。
具体往下看。
随机区组设计的方差分析
随机区组设计的基本原则
随机化原则
确保每个受试对象被随机分配到不同的处理组中, 减少系统误差。
区组同质性原则
确保区组内的对象具有较高的同质性,以减少区 组间的变异。
平衡原则
尽量平衡不同处理组中的区组数量和对象数量, 以提高实验的准确性和可靠性。
02
方差分析原理
方差分析的定义与意义
方差分析(ANOVA)是一种统计技术,用于比较两个或多个组之间的平均值差异是否显著。它通过分析 数据的变异源,将数据变异分解为组内变异和组间变异两部分,从而评估不同组之内变异的差异, 可以判断处理因素或实验条件对总体 平均值的影响是否显著。如果组间变 异显著大于组内变异,则说明处理因 素或实验条件对总体平均值产生了显 著影响。
方差分析的适用条件
数据的分布 方差分析要求数据呈正态分布或 近似正态分布。如果数据不符合 正态分布,可能会导致错误的结 论。
样本量确定
根据实验目的和研究问题,确定适当 的样本量,以确保实验结果具有足够 的代表性和可靠性。
实验单位选择
根据实验目的和实验因素的性质,选 择适当的实验单位,如个体、群体或 组织等。
实验设计的随机化与重复性
随机化原则
在实验过程中,应遵循随机化原则,确保每个实验单位被随机分配到不同的处理组,以减少系统误差和偏倚。
随机区组设计的特点包括:能够控制和减少 实验误差、提高实验效率、适用于小样本实
验等。
生物统计中随机区组设计的实例分析
以植物生长实验为例,将不同品种的植物分成若干组,每组内的植物接受不同的肥料处理,通过方差分析等方法比较不同处 理对植物生长的影响。
在动物实验中,可以将不同年龄、性别或体重的动物分成若干组,每组内的动物接受不同的药物处理,通过方差分析等方法 比较不同药物对动物生理指标的影响。
单因素随机区组试验设计的方差分析
N-K法,也称q检验
q
(X X )
1
2
MS e
(
1
1
)
2nn
1
2
q值表的自由度为误差项的自由度
LSD法—最小有意义差法
H : H :
0
i
j
1
i
j
Y Y
i
j
~t
11
( df3 )
MS ( )
en n
i
j
自由度为误差项自由度
适用情况 研究中有两个试验变量,变量有两个或
多个水平 研究中还有一无关变量,也有两个或多
个水平 并且试验变量的水平和无关变量的水平
之间没有交互作用。
数据结构
A1 B1 A1 B2 A1 B3
区组一 X111… X121… …
X11r
X12r
A2 B1
A2 B2
A2 B3
X161… X16r
是不同的区组。
数据结构
A1
A2
A3
A4
区组一 x11
x12
x13
x14
区组二 x21
x22
x23
x24
区组三 x31
x32
x33
X34
区组四 x41
x42
x43
x44
研究假设H :1. 00j2. 0 为区组效应
i
i
H : , 不全为零
1
ji
x
ij
j
i
ij
双因素随机区组试验设计的方 差分析
多重比较法有许多种
几种常用多重比较方法
N-K法,也称q检验,由Newman-Keul提 出
LSD法—最小有意义差法 Bonfenomi不等式—a large number of
第8章2随机区组设计和析因设计资料的方差分析
平均 a1-a2 0.156 0.060 0.132 0.034 0.144 0.047 0.024
单独效应是指其他因素水平固定时,同一因素不同水平的效应之差 主效应是指某一因素单独效应的平均值。 交互作用是指两个或多个因素间的效应互不独立的情形。如果A因 素的水平变化时,B因素的单独效应也发生变化,则认为AB两个因 素存在交互作用。
j k
2 S i Yijk j k
(40~ ) 24 28 24 25 30 131 39 42 36 42 40 199 41 45 40 40 35 201 24 25 30 26 23 128
1.心 脏 病
2.肿 瘤
3.脑 血 管 意 外
4.结 核 病
20 25 22 27 21 115 30 45 30 35 36 176 31 30 40 35 30 166 20 21 20 20 19 100 按 B 水 平 合 计
11
析因设计的4个实例
实例1:甲乙两药治疗高胆固醇血症的疗效(胆固 醇降低值mg%),问①甲乙两药是否有降低胆固 醇的作用(主效应)?②两种药间有无交互作用
甲药 用 用 64 78 80 28 31 23 乙药 不用 56 44 42 16 25 18
不用
完全随机的两因素2×2析因设计
12
实例2:白血病患儿的淋巴细胞转化率(%),问 ①不同缓解程度、不同化疗时期淋转率是否相同? ②两者间有无交互作用?
变异分解11111ssssssssssababn????????????????????????abab总误差abab总误差误差222111111111abnabnabnijkijkijkijkijkijkssyyabnyc????????????????????????????总21111banijkjikssycan???????????????b21111abnijkijkssycbn???????????????aababssssssssss????总误差21111abnijkabijkssycssssn????????????????ab19表993间护士进行家庭访视所花费的时间钟分钟因素bb组
随机区组设计方差分析
3.1733
3
3.7167
3
3.0133
3
2.9300
3
3.1133
3
3.4100
3
3.2933
3
3.1433
3
3.5033
30
(N )
3.2420 ( X )
0.6565 ( S 2 )
一、离均差平方和自由度的分解
从表9-6大白兔血中白蛋白减少量的数据中可以
看出,随机区组设计资料的变异除了总变异(即不考
随机区组设计方差分析
变异间的关系 变异之间的关系:
➢SS总= SS误差+ SS组间+ SS区组间 ➢总= 误差+ 组间+ 区组间
随机区组设计方差分析
二、随机区组设计资料方差分析的基本步骤
1.建立检验假设,确定检验水准
对于处理组:
H
:三个总体均数全相等,即A、B、C三种方案效果相同
0
H 1 :三个总体均数不全相等,即A、B、C三种方案的效果不全相同
随机区组设计方差分析
end
按随机区组设计方案,以窝别作为区组标志,给断 奶后小鼠喂以三种不同营养素A、B、C,问营养素对 小鼠所增体重有无差别。
表 8个区组小鼠按随机区组设计的分配结果
区组
1
2
3
4
56
7
8
编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
随机区组设计方差分析
(3)确定P值,做出推断结论
分别以求F值时分子的自由度 v处理和v区组、分母的自 由度 v 误 差 查附表3的F界值表得处理效应的F值和区组 效应的P值。
第三节随机区组设计资料的方差分析
例17-2 将3种中药复方降脂制剂与降血脂药安妥明作疗效比较,分 别为4组,安妥明为A组,中药甲复方为B组,中药复乙方为C组, 中药丙复方为D组,取品种相同健康的雄性家兔16只,按体重 不同分成4个配伍组(区组),各组动物都同样饲以高脂饮食, 并每日灌以不同药物,第45天后处死动物,观察其冠状动脉 根部动脉粥样硬化斑块大小,其结果如表17-3所示. 试求不同药物对动脉粥样硬化斑块形成大小有无影响,试求 动物不同体重对药物疗效有无影响?
第三节 随机区组设计资料的方差分析
方差分析基本思路
(1)从总变异中分出组间变异和组内变异。 (2)将组间变异和组内变异进行比较,若组间变异 大于组内变异,且超过一定界值范围,可认为多组样 本均数的差异是由处理因素造成的,若两者差异不大, 或组间变异小于组内变异,可认为多组样本均数的差 异是由抽样误差造成的,处理因素不起多大作用。 (3)F检验只能说明4组总的有无差别,欲知每两 组之间差别用q检验.
一 多个样本平均数间每两个比较
(一)概念 :
q 检验(SNK法)——多个样本均数每两个之间比较.
_
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
_
/ 公式q=( xA xB )
MS误差 ( 1 1 ) 2 nA nB
_
_
x A xB 两个对比组均数
MS误差 误差均方(组内均方)
nA、 nB 两对比组的例数.
1 建立假设, 确定检验水准
处理组间: H0:不同药物对冠状动脉硬化斑块面积影响相同. H1:不同药物对冠状动脉硬化斑块面积影响不同或不全相同.
区组间: H0:4个区组(动物体重不同)对冠状动脉硬化斑块面积影响相同; H1:动物体重不同对冠状动脉硬化斑块面积影响不同或不全相同. α=0.05
随机区组设计方差分析
2 X ij ni k k k j 1 2 SS组间 ni ( X i X ) X ij N ni i 1 i 1 i 1 j 1 组间=k 1
ni
2
SS处理 10 2.5800 3.2420 10 2.9760 3.2420
具体做法:将受试对象按性质(如性别、年龄、病 情等,这些性质是非处理因素,可能影响试验结果) 相同或相近者组成b个区组(配伍组),每个区组 中有k个受试对象,分别随机地分配到k个处理组。 这样,各个处理组不仅样本含量相同,生物学 特点也较均衡。比完全随机设计更容易察觉处理间 的差别 。
双因素方差分析的特点:
4.25 4.56 4.33 3.89 3.78 4.62 4.71 3.56 3.77 4.23 10 4.1700
0.1605
ni Xi Si2
(N )
(X ) (S 2 )
1.建立检验假设,确定检验水准 对于处理组:
H 0 :三个总体均数全相等,即A、B、C三种方案效果相同
H1:三个总体均数不全相等,即A、B、C三种方案的效果不全相同
表 区组( j) 1 2 3 4 5 6 7 8
三种营养素喂养四周后各小鼠所增体重( g) 营养素分组 (i) 1 (A) 2 (B) 5 5 6 7 8 4 7 5 7 5 2 4 6 2 1 1 8 . . . . . . . . 0 0 1 5 7 0 9 5 6 6 6 6 9 5 6 4 4 6 9 1 1 1 9 8 . . . . . . . . 8 6 5 1 8 8 2 6 按区组求和 3 (C) 7 7 7 8 9 4 6 5 6 4 6 6 4 3 1 4 8 5 67. 0 7 0.9 4 220 5.0 . . . . . . . . 0 5 5 6 7 2 1 4
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MS 6.22916667 72.56250000
3.00694444
F Pr>F 2.07 0.1744 24.13 0.0001
(四)处理平均数比较
4种修剪方式之单株产量的PLSD检验结果
修剪方式 B A C D
平均产量 29.00 25.25 20.50 20.00
5%显著水平 a b c c
(二)分解平方和与自由度
1)分解平方和
由式(9.3)及其相关公式得出:
C = 379 2 8977 .56
44
SST = (252 + 232 + ... + 212 - C = 263.44
982 90 2 912 100 2
SSr =
C 18.69 4
SSt =
1012 116 2 82 2 80 2 C 217 .69
再计算区组项及处理项的F值。由式(9.7)等,有
Fr =
6.23 2.07 3.01
Ft = 72.56 24.13
3.01
表9.3 表9.2资料的方差分析
变异来源 df 区组 3 处理 3
误差 9 总变异 15
SS 18.68750000 217.6875000 0 27.06250000 263.4375000 0
均的,不同区组间 差异大。 (3)在每个区组内,每个处理必须出现一次,而且
只能出现一次
二、什 么 情 况 下 用
非处理条件不一致,而且有规律可循。
三、设 计 步 骤
(1)试验单元分组,一个组=一个区组。原则: 同一组内坚持唯一差异原则。 (2)每项个区组单独地进行处理的随机化安排
第二节 单因素试验结果的分析
生物统计学
主讲教师:郭平毅
第八章 随机区组设计的方差分析
☺ 试验设计 ☺ 单因素试验结果的方差分析 ☺ 二因素试验结果的方差分析 ☺ 试验结果的缺失数据问题
第一节 试 验 设 计
☺ 什么叫随机完全区组设计? ☺ 什么情况下用 ☺ 设计步骤
一、什么叫完全随机区组设计
(1)n1=n2=n3=nk=n (2)区组数重复数;非处理条件在同一区组内是平
二、缺失数据的估计
一般采用公式法进行估计
对于一个含有k个处理n次重复的随机完全区组设计,
其估计公式为y' = yr ' yt ' y'
式中,y‘为缺失数据的估计值,yr ' 为所在区组的实
际平均数, yt ' 为 y' 所在处理的实际平均数,y ' 为全
部实际数据中与 y' 既不在同一区组也不在同一处理者
80
籽粒产量(x100公斤/公顷)
70
60
50
40
30
灌溉一次
20
灌溉二次
10
0
0
10
20
30
氮肥用量(kg/mu)
含有8个处理,重复3次的随机区组设计的试验,已知M Se=1.64,MSt=4.87, MSr=13.73,进行处理间多重比较时, 算得最小显著差数如下表
P LSR0.05 LSR0.01
AB总和数的两向表
灌溉次数
一次 二次 总和
N0 70.8 78.9 149.7
N6 98.6 114.5 213.1
氮肥用量
N12 117.4
N18 116.7
135.2
146.4
252.6
263.1
N24 107.2 142.9 250.1
总和 510.7 617.9 T=1128.6
灌溉次数 一次
N0 35.4
二次
39.5
平均
37.4
AB平均数的两向表
N6 49.3 57.2 53.3
氮肥用量
N12 58.7
N18 58.3
67.6
73.2
63.2
65.8
N24 53.6 71.4 62.5
平均 51.1 61.8 56.43
二因素随机区组设计冬小麦栽培实验方差分析表
变异来源 区组
灌溉次数 氮肥用量
修剪方式 1
A(对照)
25
B
32
C
21
D
20
总和Tr
98
区组
2
3
23
27
27
26
19
20
21
18
90
91
总和
平均
4
26
101
25.3
31
116
29.0
22
82
20.5
21
80
20.0
100
T=379 23.69Fra bibliotek单因素试验结果的方差分析
(一)整理资料 计算各处理总和数(Tt)及其平均数(t),各区组总和数(Tr),
AB 误差 总变异
DF
SS
MS
F
1
12500000
1.2500000
0.15
1
574.5920000 574.5920000 68.65*
4
2163.1220000 540.7805000 64.61*
4
123.3680000 30.8420000 3.68*
9
75.3300000 8.3700000
任山西农业大学学位委员,农学院副院长,院系党总 支委员,农业化学调控中心(研究所)主任。先后兼 任山西省九届、十届政协委员,山西省委联系的高级 专家,中国作物学会理事,全国作物栽培专业委员会 委员,中国杂草学会常务委员,中国耕作制度研究会 理事,山西省作物学会副理事长,山西省农学会理事, 山西省统计学会常务理事。[1]
品种
Ⅰ
Ⅱ
Ⅲ
A
10.9
9.1
12.2
B
10.8
12.3
14.0
C
11.1
12.5
10.5
D
9.1
10.7
10.1
E
11.8
13.9
16.8
F
10.1
10.6
11.8
G
10.0
11.5
14.1
H
9.3
10.4
14.4
郭平毅(1956.10—),男,山西省寿阳县人。中共党 员,博士,山西农业大学作物学学科(博士后流动站) 教授,博士生导师,实验设备管理处处长。1979年毕 业于山西农业大学农学系,后留校任教,一直从事农 学专业教学科研与科技开发工作。先后定职助教、讲 师、副教授、教授及博士生导师。在职攻读,获山西 农业大学硕士学位和浙江大学博士学位。多次到美国、 澳大利亚等大学做访问学者和高级访问学者。 曾
4
SSe = SST - SSr - SSt = 263.44 - 18.69 - 217.69 = 27.06
将上述结果填入表9.3。请注意,表内实际数字为计算机计 算结果,其保留的小数位数较多(以后相同,不再重复)。
2)分解自由度 由式(9.5)及相关公式得出: dfT = 4 4 - 1 = 15 dfr = 4 - 1 = 3 dft = 4 - 1 = 3 dfe = (4 - 1)(4 - 1) = 9
A因素主效存在,即A因素两个水平间产量差异在5%水平上显著。
3)B主效F检验:
F = 540.78 = 64.61 > F0.05(4, 9) = 3.63,故推断,B因素主效存 8.37
在,即B因素5个水平间产量差异在5%水平上显著。
AB互作F检验:
F=
60.84
= 3.68 > F0.05(4,
19
2937.6620000
Pr>F 0.7081 0.0001 0.0001 0.0483
1)区组效应的F检验:
1.25
F=
= 0.15 < 1,故推断区组间产量差异在5%水平上不显
8.37
著。
2)A主效F检验:
F = 574.59 = 68.65 > F0.05(1, 9) = 5.12(附表查表值),故推断, 8.37
2
k
s y1 y2
MSe[ n
n(n
1)(k
] 1)
sy
MSe [ 2
k
]
2 n n(n 1)(k 1)
练习
有一小麦品比试验,共有A、B、C、D、E、F、G、H8个品种 (k=8),其中A是标准品种,采用随机区组设计,重复3次(n=3), 小区计产面积200平方尺,其中产量(千克)结果于下表,试作分析。
一、缺失数据的原因
在田间实验中,造成缺失数据的常见原因有以下几个方面。 第一,处理不当。实验有一个或若干个实验单元(小区)未按计划实 施处理,诸如,未实施处理、处理剂量不正确、处理实施时间有误 等等。 第二,实验材料遭受损坏。几乎所有的田间实验都是要求全部小区 的植株完好无损,但事实并非总是如此。栽培管理中的机械损害、 虫鸟兽等常造成植株生长异常甚至死亡。 第三,样品丢失。有些实验指标必须从田间取样后在室内进行测量, 如蛋白质含量,百粒(果)重等。 第四,异常数据。与上述情形相反,异常数据不是在数据收集记录 之前发生的,而是在记录和转抄之后被发现的。异常数据是指数据 值超出实验材料正常反应的合理范围,只有真正由于失误造成的异 常数据才可以视为缺失数据。比如,读数错误、抄写错误、抽样技 术不当或者仪器仪表使用不当等。
2
3
4
5
6
7
8
2.24 2.35 2.42 2.46 2.49 2.51 2.52
3.12 3.27 3.37 3.47 3.48 3.54 3.57