随机化区组设计

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05随机单位组设计

05随机单位组设计

第五节随机单位组设计随机单位组设计(randomized block design)也称为随机区组(或窝组)设计(随机化完全区组设计)。

它是根据局部控制的原则,如将同窝、同性别、体重基本相同的动物划归一个单位组,每一单位组内的动物数等于处理数,并将各单位组的试验动物随机分配到各处理组,这种设计称为随机单位组设计。

随机单位组设计要求同一单位组内各头(只)试验动物尽可能一致,不同单位组间的试验动物允许存在差异,但每一单位组内试验动物的随机分组要独立进行,每种处理在一个单位组内只能出现一次。

例如,为了比较5种不同中草药饲料添加剂对猪增重的效果,从4头母猪所产的仔猪中,每窝选出性别相同、体重相近的仔猪各5头,共20头,组成4个单位组,设计时每一单位组有仔猪5头,每头仔猪随机地喂给不同的饲料添加剂。

这就是处理数为5,单位组数为4的随机单位组设计。

一、随机单位组设计方法(一)随机单位组设计(随机化完全区组设计)的分组方法在畜牧、水产等动物试验中,除把初始条件相同的动物如同窝仔畜划为同一单位组外,还可根据实际情况,把不同试验场、同一场内不同畜舍、不同池塘等划分为单位组。

下面结合例子说明分组的方法。

【例12.3】前面提到的5种中草药饲料添加剂分别以A1、A2、A3、A4、A5表示,供试4窝仔猪分别按体重依次编号为:1-5号为第Ⅰ组,6-10号为第Ⅱ组,11-15号为第Ⅲ组,16-20为第Ⅳ组。

试按随机单位组设计将试验仔猪分组。

分组:先从随机数字表(Ⅱ)第15行、第11列15开始,向下依次抄下16个随机数字(舍弃00),每抄4个数字留一空位,见表12-2第2行。

再将同一单位组内前4个随机数字依次除以5、4、3、2(最大数5为处理数),根据余数(余数为0者,以除数代之)确定每一单位组内各供试仔猪喂给的添加剂种类。

如第一单位组中,第一个余数是5,则将第1号仔猪喂给5种添加剂列于第5位的A5添加剂;第二个余数是2,则将第2号仔猪喂给剩下的4种添加剂A1、A2、A3、A4列于第二位的A2添加剂;第三个余数是3,则将第3号仔猪喂给剩下的3种添加剂A1、A3、A4列于第三位的A4添加剂;第四个余数是1,则将第4号仔猪喂给剩下的2种添加剂A1、A3列于第1位的A1添加剂;第5号仔猪只能喂给剩下的A 3添加剂。

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第一节 实验法的内涵与特点
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 • 自变量是指不受其他研究变量影响而自身变化的变量。 • 因变量是指随着其他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,而因变量是因为自变量改
• 所谓操作定义就是通过一些具体的、可测量的指标对概念所作的说明。其做 法是把抽象定义所界定的概念一步一步从抽象层次下降到经验层次,分解为 一些具体的、可测量的指标,这些指标一般都是与概念中的变量相对应的。
• 概念操作化的关键就是寻找一定的、能够明显区分的测量指标来说明概念的 属性。寻找测量指标可以综合采用经验的办法和理性的办法。
第二节 实验法的分类和操作程序
(一)选择研究课题,提出研究假设
• 必须从理论和实际的需要以及现实可行性出发,选择公 共管理研究课题。从理论方面看,课题应有助于促进当 前公共管理理论和公共管理科学的发展,最好是学科核 心领域的前沿性专题和重大公共管理理论问题。从实际 的需要看,研究课题要紧密结合公共管理发展的客观需 要,能够解决社会实际问题,对公共管理实践有较大的 促进作用。从可行性看,要选择通过公共管理实验研究 可以解答的课题;要根据研究者的主客观条件来选题。
变而发生改变的变量,也就是实验所得到的结果。 • 实验研究的基本目标是探讨变量之间的因果关系,研究自变量对因变量的影
响。
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第一节 实验法的内涵与特点
• 2.实验组与控制组 • 实验组(experimental group)是实验过程中接受实验
剌激的那一组对象。 • 控制组(controlled group)也称为对照组,它是各方面

(精编资料推荐)随机区组设计

(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。

随机区组设计

随机区组设计

生物统计学
随机区组设计
随机区组设计(randomized blocks design),亦称完全随机区组设计(random complete block design)。

这种设计的特点是根据“局部控制”的原则,在若干个“局部”完成试验。

例如,试验地按肥力程度划分为等于重复次数的区组,一区组安排一重复,区组内各处理都独立地随机排列。

这是随机排列设计中最常用、最基本的设计。

排列
随机区组设计有以下优点:
(1)设计简单,容易掌握;
(2)富于伸缩性,单因素、多因素以及综合性的试验都可应用;(3)能提供无偏的误差估计,并有效地减少单向的肥力差异,降
低误差;
(4)对试验地的地形要求不严,必要时,不同区组亦可分散设置在不同地段上。

不足之处:
这种设计不允许处理数太多,一般不超过20个。

因为处理多,区组必然增大,局部控制的效率降低,而且只能控制一个方向的土壤差异。

谢谢!。

第二节 随机完全区组设计

第二节 随机完全区组设计

表12-4 杨树激素的多重比较
激素种类A A4 平均数 1227.5 0.05显著性 0.01显著性
A3
A1 A2
1210.5
1184.5 1179.5
a a b b b
A A A A
结论:在5%的显著水平上,A4与A1、A4与A2有显著差异。
首选A4激素,其次是A3,具体选择哪种激素看其他条件。
2 苗床间的多重比较(LSD法)
i 1 j 1
二、方差分析的数 学 模 型
yij i j ij
yij : 观察值,
: 总平均数, i : Ai的主效应, j : 区组B j的效应, ij : 相互独立的观察值误差,服从N(0, 2)。
三、变异来源
数学模型:yij
i j ij
yi
4738 4718
A3
A4 区组和
1182
1184
1199
1259 4826
1336
1328 5321
1125
1139 4460
4842
4910 19208
y j
4601
计算变异来源 A、B的和与观察值总和。
第二步:计算平方和
C y 19208 23059204 ab 4 4
苗床4 — B4
A2 1092 A3 1125 A4 1139 A1 1104
每个小区栽培10株苗木。到施肥季节进行施肥。秋季苗木停止生长后, 测量每株苗木的生物量(g),各小区10株苗的平均生物量见上图。
第一步:计算各变异来源的和
表12-2 每个小区的生物量 ( g )
激素种类 A A1 A2 区组 B B1 1133 1102 B2 1182 1186 B3 1319 1338 B4 1104 1092 激素和

试验设计:区组设计

试验设计:区组设计

平衡不完全区组设计, Balanced incomplete block design, BIB设计
(3)b v, r k.
处理数超过区组数的 BIB设计是不存在的。
附表9(P401)对 4 v 10, r 10 给出了一些BIB设计表。 附表使用方法见书本P90 例3.2.1,例3.2.2
j 1 b
,v
它们之间的差异受到区组间差异的影响,故按 传统的公式计算处理平方和已经不再适合,下 面用最小二乘法来获得SA ,为此先计算误差平 方和Se。
误差平方和Se可从最小二乘的剩余平方和获得:
Se min nij ( yij i j ) 2
i 1 j 1 v b
方差分析
一、区组是试验设计的基本原则之一。
几点注释
错误结 论是因 为没有 重视区 组设计 而造成 的!
二、把区组看成另一个因子,有争议。
三、随机效应问题
• 在实际中,处理效应和区组效应可能是随机的: 1)仅仅处理效应是随机的; 2)仅仅区组效应是随机的; 3)处理效应和区组效应都是随机的 这一类问题的处理将放在下一章“两因子试 验的统计模型”详细叙述。
统计模型及其参数估计
平衡不完全区组设计只适用于处理和区组 间无交互作用的试验问题。其统计模型是:
平衡不完全区组设计和随机化完全区 组设计模型相同,差别仅在于BIB设计中 不是每个区组都包含所有处理。
考虑到BIB设计是“不完全的”,不是 对所有(i,j)做试验,关联矩阵N会起到区分 作用。 下面先求处理效应i的最小二乘估计。
假如每个区组都包含着每个处理(区组大小正好等于处 理个数a),成为随机化完全区组设计。
若区组大小小于处理个数a,这样的设计被称为随机化 不完全区组设计。

完全随机设计和随机区组设计

完全随机设计和随机区组设计
方差分析
方差分析应用条件
各样本必须是相互独立的随机样本(独立性) 各样本均来自正态总体(正态性) 相互比较的各样本的总体方差相等(方差齐性)
完全随机设计
完全随机设计属单因素研究设计,它是将随机 抽取的受试对象,随机地分配到两个或多个水 平(处理)组中,观察和比较不同处理所产生 的效应。 分组时可采用简单随机化来实现,即将随机抽 取的足够量的受试对象,按某种标识进行编号, 采用随机数字表或随机函数法等,将受试对象 分配到各组中。
编号 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26
随机数 17 24 59 18 6 56 75 44 68 12 94 78 34
R
4 6 17 5 2 16 22 14 19 3 26 23 11
组别 甲 甲 丙 甲 甲 丙 丁 丙 丙 甲 丁 丁 乙
基本思想
总变异=随机变异+处理因素导致的变异 总变异=组内变异 + 组间变异
?( xij )2
? ? SS处理 ?
n(i xi ? x)2 ?
i
j
b
?C
?( xij )2
? ? SS区组 ?
n(j x j ? x)2 ?
j
i
k
?C
随机区组设计的方差分析
b:区组数 k:处理组数
F处理=
MS处理 MS误差
=SS处理/? SS误差/?
处理 误差
F区组=
MS区组 MS误差
=SS区组/? SS误差/?
随机区组设计
随机区组设计也称配伍组设计,它是将受试对象 按一定条件划分为若干个区组(配伍组),并将 各区组内的受试对象随机地分配到各个处理组中 的一种设计类型。与配对设计原理相同。 随机区组设计的多个样本均数的比较可用无重复 数据的两因素的方差分析。两个因素是指主要的 研究因素(处理因素)和区组因素。按这两个因 素纵横排列时,每个格子中仅有一个数据,故称 无重复数据。

随机区组设计五个品种

随机区组设计五个品种

随机区组设计五个品种摘要:一、引言二、五个品种的概述1.品种12.品种23.品种34.品种45.品种5三、随机区组设计介绍四、五个品种的随机区组设计方法五、实验结果与分析六、结论正文:一、引言在农业生产和科学研究中,对不同品种的农作物进行对比实验是常见的方法,以期找出产量高、品质好、抗病性强等特性的品种。

为了提高实验的准确性和可靠性,常常采用随机区组设计来进行实验。

本文将对五个品种的农作物进行随机区组设计实验,并分析实验结果。

二、五个品种的概述1.品种1:水稻,产量高、品质好,但对某种病害较敏感。

2.品种2:小麦,耐寒性强,抗病性好,但产量较低。

3.品种3:玉米,生长速度快,适应性强,但易受虫害影响。

4.品种4:大豆,蛋白质含量高,抗逆性强,但易受土壤养分限制。

5.品种5:油菜,油脂含量高,生长期短,但对环境适应性较差。

三、随机区组设计介绍随机区组设计是一种常用的实验设计方法,它将实验对象分为若干个区组,每个区组内的实验对象分别接受不同的处理,以消除实验误差,提高实验效果。

四、五个品种的随机区组设计方法以品种1 为例,首先将品种1 分为若干个区组,每个区组分别进行不同的处理,如施肥、灌溉、病虫害防治等。

然后,在每个区组内,分别观察和记录五个品种的生长情况、产量、品质等指标。

五、实验结果与分析经过一段时间的观察和记录,得到五个品种在各区组内的实验数据。

通过分析这些数据,可以发现每个品种在不同处理下的优缺点,以及各品种之间的差异。

例如,在施肥处理下,品种1 的产量显著提高,品种2 的品质得到改善;在灌溉处理下,品种3 的生长速度加快,品种4 的抗逆性增强等。

六、结论通过对五个品种进行随机区组设计实验,可以较为准确地了解各品种在不同处理下的表现,为农业生产和品种选育提供科学依据。

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对关于不同产地石棉毒性的检验假设,按ν1=2, ν2=22 查 附 表 4 ( F 界 值 表 ) , F0.01 ( 2 , 22 ) =5.72,知P<0.01。按α=0.05水平拒绝H0,
接受H1。可以认为不同产地石棉导致的 PAM 存活率不同。
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对关于动物区组的检验假设,按ν1=11, ν2=22查附表,F0.05(11,22)=2.26,知 P>0.05。按α=0.05水平不能拒绝H0,尚不
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假设检验
1)建立检验假设 ⑴ H0:μ1=μ2=μ3
H1:μi(i=1,2,3)不全相等 ⑵ H0:τ1=τ2=…=τ12
H1:τi(i=1,…,12)不全相等 α=0.05
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假设检验
2)计算统计量
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3) 查表及统计推断
随机区组设计的方差分析
• 随机区组设计资料的总平方和可以分 解为三项: SST SS A SSB SSe
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随机区组设计方差分析
r为区组数,c为处理数, C为矫正数(=T2/cr)
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随机区组设计的方差分析
其中校正项C X 2 / N 。
c为因素A的水平数,r为因素B的水平数。 在随机区组设计: 1. 因素A每个水平观察的例数恰好等于因素B的水平
能认为动物区组间PAM存活率不同。
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方差分析表
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感谢您的观看!
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随机区组设计

随机区组设计

第十一章随机区组试验知识目标:●掌握随机区组试验田间试验设计方法;●掌握随机区组排列田间试验结果统计分析方法。

技能目标:●学会随机区组试验设计;●能够绘制随机区组设计田间布置图;●学会随机区组试验结果统计分析。

随机区组试验设计是把试验各处理随机排列在一个区组中,区组内条件基本上是一致的,区组间可以有适当的差异。

随机区组试验由于引进了局部控制原理,可以从试验的误差方差中分解出区组变异的方差(即由试验地土壤肥力、试材、操作管理等方面的非处理效应所造成的变异量),从而减少试验误差,提高F检验和多重比较的灵敏度和精确度。

随机区组试验也分为单因素和复因素两类。

本节只介绍单因素和二因素随机区组试验的方差分析方法,第一节单因素随机区组试验和统计方法一、随机区组设计随机区组设计(randomized blocks design)是根据“局部控制”和“随机排列”原理进行的,将试验地按肥力程度等性质不同划分为等于重复次数的区组,使区组内环境差异最小而区组间环境允许存在差异,每个区组即为一次完整的重复,区组内各处理都独立地随机排列。

这是随机排列设计中最常用、最基本的设计。

区组内各试验处理的排列可采用抽签法或随机数字法。

如采用随机数字法,可按照如下步骤进行:(1)当处理数为一位数时,这里以8个处理为例,首先要将处理分别给以1、2、3、4、5、6、7、8的代号,然后从随机数字表任意指定一页中的一行,去掉0和9及重复数字后,即可得8个处理的排列次序。

如在该表1页第26行数字次序为0056729559,3083877836,8444307650,7563722330,1922462930 则去掉0和9以及重复数字而得到56723841,即为8个处理在区组内的排列。

完成一个区组的排列后,再从表中查另一行随机数字按上述方法排列第二区组、第三区组……,直至完成所有区组的排列。

(2)当处理数多于9个为两位数时,同样可查随机数字表。

从随机数字表任意指定一页中的一行,去掉00和小于100且大于处理数及其最大整数倍相乘所得的数字及重复数字后,将剩余的两位数分别除以处理数,所得的各余数即为各处理在此区组内的排列。

实验设计中的区组设计

实验设计中的区组设计

实验设计中的区组设计实验是科学研究的重要手段之一,通过实验可以验证假设、检验理论,获得科学知识。

但是,实验设计不当会导致实验结果的偏差,降低实验的可信度和科学价值。

区组设计是实验设计中的一种常见方法,能够提高实验的效率和准确性,本文将介绍区组设计的原理、应用和实施步骤。

一、区组设计的原理区组设计是一种基于随机化和均衡化研究物种之间互动和影响的实验设计方法。

其原理是将实验材料分为若干个组,同一组内的材料具有相似的特征,不同组之间具有差异。

通过随机分配,将不同处理平均分配到各个组中,保证各组材料的代表性和均衡性。

区组设计的另一个特点是重复次数较多,每个组内都有较多的重复次数,能够提高实验结果的可靠性和重复性。

重复次数的增加能够减少因小样本引起的误差,增强实验结果的鲁棒性。

二、区组设计的应用区组设计能够应用于多种实验场景,如农业、医学、生态等领域。

以下是几个具体的例子:1. 农业:研究不同的化肥种类和施用量对植物生长的影响。

将同种植物分割为几个组,每组施用相同量的化肥,但化肥种类是不同的。

通过对各组植物的生长情况进行观察和分析,得出不同化肥种类和施用量对植物生长的影响。

2. 医学:研究口服药物的吸收和代谢过程。

将被试者分为几个组,每组服用相同剂量的药物,但服用方式是不同的(餐前、餐后、空腹)。

通过对各组被试者的血液、尿液等生物指标进行分析,了解不同服用方式对药物的吸收和代谢的影响。

3. 生态:研究不同植物对土壤生态系统的影响。

选取多种不同植物进行实验,将植物分为若干个组,每组包含不同种类的植物,但总植物数量相等。

通过对各组土壤生态系统的监测,在不同植物组合下,了解植物对土壤生态系统的影响和相互作用。

三、区组设计的实施步骤区组设计包含以下几个步骤:1. 研究目标和问题明确:确定实验研究的目的和问题,明确因变量和自变量的定义和测量方法。

2. 实验设计方案设计:选择适合研究目标和问题的实验设计方案,如交叉设计、区组设计、因子设计等。

第三章 区组设计

第三章 区组设计

y14
2
y22 y23 y24
3
y31 y32 y33
4
y 41
y43 y44
要求: •每个区组含有的
处理数相等,都为 3个; •每个处理在不同 区组中出现次数 相等,都为3次; •每对处理在同一 试验中相遇次数 相等,都为2次。
BIB设计的一般定义
将v个处理安排到b个区组的一个不完全区组设计称 为平衡不完全区组设计,该设计满足下列三个条件:
若区组容量=处理个数 v,这样的设计称为随机化完 全区组设计。即一般所称的随机区组设计。
若区组容量<处理个数 v,这样的设计称为随机化不 完全区组设计。
随机化区组设计的一般定义
随机化区组设计是应用最为广泛的试验 设计方法之一,贯彻了试验设计的三大原 则,试验的精确度比较高。
随机化区组设计的目的,就是把区组引 起的变异从随机误差的变异中分离出来, 降低了随机误差的大小,提高统计分析的 可靠性。
平衡不完全区组设计(BIB设计)
在随机化完全区组设计中若去掉部分试验,余下部分试验 就组成一个不完全区组设计。
表3.2.1a 完全区组设计
区组 处理
1
2
3
4
1 y11 y12 y13 y14 2 y21 y22 y23 y24 3 y31 y32 y33 y34 4 y41 y42 y43 y44
1
y11
2
y 21
v
y v1
(区组)和 B1
均值
B1
2

y12

y 22

yv2

B2

B2

b (处理)和 均值
y1b
T1

随机区组设计五个品种

随机区组设计五个品种

随机区组设计五个品种
【原创实用版】
目录
一、引言
二、五个品种的随机区组设计概述
1.实验目的
2.实验方法
3.实验品种
三、实验结果与分析
1.数据收集
2.统计分析
3.结果讨论
四、结论
五、参考文献
正文
一、引言
在农业科学研究中,随机区组设计是一种常用的实验设计方法,可以用于研究不同品种的性状差异。

本文旨在通过随机区组设计,探讨五个品种的特性,以期为农业生产提供有益参考。

二、五个品种的随机区组设计概述
1.实验目的
本实验旨在通过随机区组设计,比较五个品种的性状差异,以期为农业生产选择合适的品种提供依据。

2.实验方法
本实验采用随机区组设计方法,将五个品种分别随机分为五个区组,每个区组包含五个品种,进行对比实验。

3.实验品种
本实验选取了五个常见品种,分别为:品种 A、品种 B、品种 C、品种 D、品种 E。

三、实验结果与分析
1.数据收集
实验过程中,对五个品种的性状进行了详细观察和记录,收集了相关数据。

2.统计分析
通过对实验数据进行统计分析,得出了五个品种在各性状上的差异。

3.结果讨论
根据统计分析结果,对五个品种的性状差异进行了讨论,分析了各品种的优势和不足。

四、结论
通过随机区组设计实验,对五个品种的性状进行了比较分析,发现各品种在不同性状上存在差异,为农业生产选择合适的品种提供了参考依据。

随机区组设计

随机区组设计

4
⑶ 查随机数字表:指定从第二行第一列向右查 24个数,依次抄于各动物号下。规定每区组 数字从小到大编号为R,R=1则分入A组,为 R=2则分入B组,R=3则分入C组,R=4则分 入D组。
5
6
设计形式
一区组
动 物 号 随 机 数 1 2 3 4 5
二区组
6 7 8 9
三区组
10 11 12
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两因素方差分析的设计基本思想:
把所有观察对象之间的变异叫总变异, 分解成三部分:
处理组间变异(处理因素的影响)用MS处理表示 区组间变异(配伍因素的影响)用MS区组表示 误差变异 (个体因素的影响)用MS误差表示,
18
F处理
MS MS
处理 误差
F区组
MS 区组 MS
误差
如果处理因素确无效的话, F 1 如果处理因素确有效的话,则 F 1 F值越大,P值越 小,就越有理由认为有 差别。
Si02
Sic
Si02+Sic
1 2 3 4 5 6
10 12 18 13 19 14
55 58 60 46 52 62
45 47 50 41 46 49
52 59 60 48 45 58
14
本例T=55+58+46+52+62=273 B= 18+50+60=128 S=10+15+------+58=959 t=4 b=6
36
27
59
46
13
79
93
37
55 39 77
序 号 R
归 组
1 A
3 C
2 B
4 D

第五章--真实验设计--34单多因素随机区组

第五章--真实验设计--34单多因素随机区组

拉丁方阵:
P*P 的方格矩阵,将 P 个字母( A 、 B 、 C 、 D…..P ) 逐行或逐列放入到方格中,保证每个字母在每行中 只出现一次,每列中也只出现一次。
特点: • 第一:每种处理在每一行和每一列都出现而且只出 现一次; • 第二:要构成一个拉丁方,必须使行数等于列数, 并且两者都要等于处理种数。 • 上表显示的是拉丁方的标准块,基本特点是:每一 行与每一列的处理顺序相对应。实际上,拉丁方设 计的处理也可以随机分配,不采用标准块。
第五章 真实验设计
第三节 单因素随机区组设计
背景知识
• 区组,源于英文词汇,block,英国统计学家 R.A.Fisher最初在农业田间实验中提出来的概念。 在农田实验中,不同的地块影响实验效果,他将 接受实验处理的地块作为区组,不同地块的土质、 肥力不同。在农业实验中采用随机区组实验设计, 就是想要通过将小块的土地分类为区组,以控制 按照随机方式选择出来的小块土地之间可能存在 的某些差异,从而消除不同地块对实验处理效应 的影响。
a1
a2
a3
a4
(优)E1 (良)E2 (中)E3 (差)E4
s1 s2 s9 s10 s17 s18 s25 s26
s3 s4 s11 s12 s19 s20 s27 ss28
s5 s6 s13 s14 s21 s22 s29 s30
s7 s8 s15 s16 s23 s24 s31 s32
二、单因素随机区组设计的数据分析
• 单因素随机区组设计的数据分析可通过多因素方差 分析进行处理,也就是实验处理和区组分别作为因 素来考虑。实验处理效应是研究者关注的重点,区 组因素则作为无关变量加以控制。
• 虽然随机区组设计中假设区组因素和实验因素之间 不存在交互作用,但是研究者可以尝试分析两者之 间的交互作用。如果实验因素和区组因素的交互作 用达到统计显著性水平,研究者应该进一步考虑修 改自己的研究假设,把区组因素作为一个影响因素, 而不是无关变量来考虑。

随机区组设计

随机区组设计

06
CATALOGUE
随机区组设计案例分析
农业试验案例
总结词
农业试验中,随机区组设计常用于评估不同 处理对农作物产量的影响。
详细描述
在农业试验中,研究人员将土地划分为若干 个区组,每个区组内土地条件应相似或相同 。然后,在每个区组内部随机分配不同的处 理,如不同的种子品种、施肥方案等。通过 比较不同处理下的产量,可以评估不同处理 对农作物产量的影响。
心理学实验案例
总结词
心理学实验中,随机区组设计常用于研究不 同实验条件对被试心理和行为的影响。
详细描述
在心理学实验中,研究人员将参与者按照年 龄、性别、教育背景等相似特征划分为若干 个区组,然后在每个区组内部随机分配不同 的实验条件。通过比较不同实验条件下的被 试心理和行为表现,可以研究不同实验条件
数据收集与分析
数据收集方法
01
采用合适的方法收集数据,如问卷调查、观察法、实验法等。
数据整理与清洗
02
对收集到的数据进行整理和清洗,以确保数据的准确性和完整
性。
数据分析方法
03
根据研究目的和研究假设,选择合适的数据分析方法,如描述
性统计、方差分析、回归分析等。
05
CATALOGUE
随机区组设计的注意事项
医学研究案例
要点一
总结词
医学研究中,随机区组设计常用于评估不同治疗方案对患 者的疗效。
要点二
详细描述
在医学研究中,随机区组设计常用于比较不同治疗方案对 患者的疗效。研究人员将患者按照病情、年龄、性别等相 似特征划分为若干个区组,然后在每个区组内部随机分配 不同的治疗方案。通过比较不同治疗方案下的患者恢复情 况,可以评估不同治疗方案对患者的疗效。

(仅供参考)随机区组设计

(仅供参考)随机区组设计

常用实验设计方法(一)一、完全随机设计(c o m p l e t e l y r a n d o m d e s i g n)属于单因素实验设计,可为两或多个水平。

将受试对象按随机化方法分配到各处理组,各处理组例数可以相等或不等。

优点:简单易行缺点:①只能分析一个因素的效应;②需要足够的样本含量,使各组基线(混杂)均衡可比。

设计要点◆完全随机设计的两组比较◆完全随机设计的多组比较1.两组比较为实验“736”对肉瘤的抑制作用,将16只长出肉瘤的小鼠随机分为两组,实验组注射“736”,对照组注射同量的生理盐水,10天后解剖称瘤重,试问:①该实验为何种设计类型?②请写出相应的设计方案?③对资料进行统计分析?组别瘤重(克)给药组1.62.22.02.02.51.03.71.5对照组2.14.92.74.32.51.74.53.4随机分配方案:①动物编号1-16②分配随机数:随机排列表第6行取0-15,弃去16-19。

③规定:随机数奇数分配至“736”组,偶数为对照组1表示给药组“736”,0表示对照组(生理盐水)备注:常用的随机分配方案:①按随机数的奇偶分配至两组;②按随机数的余数分配至各组;③将随机数排序,等分成各区段,对应将研究对象分配至各组。

统计分析①数据录入(d a t a1.x l s/s h e e t1)g r o u p瘤重11.612.2121212.51113.711.502.104.902.704.302.501.704.503.4②统计分析结果解释:两组瘤重平均水平差异有统计学意义,给药组的瘤重低于对照组。

2.完全随机设计多组比较研究某药在机体内的杀虫效果,选取20只小鼠,用幼虫感染,8d后随机取15只分为三组分别给予该药的不同药量以杀灭蠕虫,另5只为对照,用药2d后,将所有的小鼠杀死计数体内成虫数。

获得资料如下:对照低剂量中剂量高剂量381279378172346338275235340334412230470198265282318303286250试问:①该实验为何种设计类型?②请写出相应的设计方案?③对资料进行统计分析?随机分配方案:①动物编号1-20②分配随机数:随机排列表第10行。

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5
随机化区组设计案例
在完全随机化实验中,工人作为随机样本被分配给每个操作系统。 但是,不同工人在面对新的操作系统时的适应能力有可能存在个体 差异,因此再考虑到变异的组内来源(MSE)时,我们必须意识到: 该变异既包括随机误差,又包括工人个人差异导致的误差。
6
随机化区组设计案例
针对这种情况,我们设计了随机化区组实验来剔除工人个体差异导 致的误差。在本实验中,随机化区组需要该工厂工人的一个单样 本,——样本中每名工人分别要使用三种操作系统。用实验设计的 术语,操作系统是影响因子,工厂工人是区组。与操作系统有关的 三个处理(或水平)对应三种操作系统方案。
8
随机化区组设计的方差分析
ANOVA方法
随机化区组设计要求我们将总离差平方和(SST) 分解成为三个部分: 处理平方和(SSTR)、区组平方和(SSBL)和误差平方和(SSE)
SST = SSTR + SSBL + SSE 其中,k代表处理的个数;b代表区组的个数;nT总代表总样本容量 (nT=kb)。自由度 nT - 1被分解成处理的自由度k - 1、区组的自由 度 b - 1和误差项的自由度(k - 1)(b - 1) 的和
现随机选择六名工人使用三种系统进行模拟生产,依照评分体系对 六名工人的表现进行打分,具体得分如下:
7
随机化区组设计案例
工人编号 1 2 3 4 5 6
均值
系统一 系统二 系统三 均值
15
15
18
16
14
14 14 14
10
11
15
12
13
12
17
14
16
13
16
15
13
13
13
13
13.5 13 15.5 14
9
计算步骤
第1步:计算总离差平方和(SST) bk
2
SST = ( xij − x )
i=1 j =1
第2步:计算处理平方和(SSTR) k
2
SSTR = b ( x. j − x )
j =1
第3步:计算区组平− x )
i =1
第4步:计算误差平方和(SSE)
3
设计方法
1.将试验单元分成条件相对一致的若干组(区 组),每一区组的单元数与实验的单元数相等
2.然后在各区组内,用随机的方法将各个处理逐 个安排于各个单元中 3. 由于同一区组的各处理单元的排列顺序是随机 而定的,故这样的区组叫做随机区组
4
随机化区组设计案例
生产操作系统使用评估 一家重型建筑设备生产公司计划为新建的工 厂引进一套生产操作系统,现有三家软件公 司的操作系统作为备选。公司为了评价不同 操作系统的生产效率,设计了一套工人评分 体系(哪种系统更容易使用,误操作频率更 低,产量更高……)。现选择工人使用三种 系统进行模拟生产,依照评分体系对工人的 表现进行评估打分。企业关注的问题是,这 三种操作系统的生产效率有无差异?
14
SSBL=3*[(16-14)2+(14-14)2+...+(13-14)2]=30 第4步:
2
14 14 14 14
3
10 11 15 12
SSE=70-21-30=19
4
13 12 17 14
5
16 13 16 15
6
13 13 13 13
均值
13.5 13 15.5 14
12
随机化区组设计案例
SSE = SST − SSTR − SSBL
10
随机化区组设计的方差分析
k个处理,b个区组的随机化区组设计的方差分析表
方差来源 离差平方和 自由度
均方
F p-值
处理 区组 误差 总计
SSTR
k-1
SSBL
b-1
SSE (k – 1)(b – 1)
MSTR = SSTR k -1
MSBL = SSBL b-1
本节我们学习一种称为随机化区组设计的实验设计方法,该方法通 过消除MSE项中来自外部的变异,达到控制变异外部来源的目的
2
随机化区组设计
随机化区组设计适用性较为广泛,既可用于单因素试验,也适用于 多因素试验 当试验的处理在两个以上时,如果存在某种对试验指标有较大影响 的干扰因素(如试验单元的差别、试验空间、时间、测试仪器、操 作人员等条件存在明显差异),根据可以通过局部控制降低试验误 差的原理,可将试验单元分成若干组(区组,block),每组试验单 元(或条件)基本一致,不同组之间在该干扰因素方面有差别 这样的实验设计称为随机化区组设计
第4节 随机化区组设计
1
随机化区组设计
上一节我们讨论了完全随机化设计,为检验处理均值之间的差异, 我们计算F值时使用了比值
F=
MSA MSE
每当外部的因素(实验中没有考虑到的因素)引起的差异使得上 式中分母MSE变大时,将会影响F值变小,于是使得我们倾向于相 信处理均值之间不存在差异
完全随机化设计不考虑外部因素的干扰,但是,事实上外部差异 却有可能存在的
操作系统使用评估的方差分析表
方差来源 平方和 自由度
均方
F
p-值
处理
21
区组
30
2
10.5 10.5 / 1.9 = 5.53 0.024
5
6
误差
19
10
1.9
总计
70
17
13
随机化区组设计案例
由于p-值<0.05,我们拒绝原假设。因此 我们得出结论:对于三个不同的生产操 作系统的生产效率是不同的。
MSTR MSE
MSE = SSE (k −1)(b −1)
SST
nT - 1
11
随机化区组设计案例
( ) ( ) b k
2
SST =
xij − x
i=1 j =1
k
SSTR = b
2
x. j − x
j =1
对于本小节中的案例,根据以下步骤得到下面的平方和。
b
2
第1步:
SSBL = k ( xi. − x )
SST=(15-14)2+(15-14)2+(18-14)2+......+(13-14)2=70 第2步:
i =1
SSE = SST − SSTR − SSBL
SSTR=6*[(13.5-14)2+(13-14)2+(15.5-14)2]=21 工人编号 系统一 系统二系统三 均值
第3步:
1
15 15 18 16
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