试验设计和统计分析

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实验设计与统计分析技术

实验设计与统计分析技术

实验设计与统计分析技术实验设计是探究事物本质的基础,好的实验设计可以提高实验的可靠性。

而统计分析则是对实验结果进行演绎和验证的重要手段。

在实验科学中,实验设计和统计分析技术的巧妙运用可以有效提高实验准确性和数据的可靠程度。

一、实验设计实验设计是指为了达到某种目的,通过有目的地干预自变量,比较受试者对干预后的因变量所产生的反应差异,从而达到推断因果关系的有效研究方案。

好的实验设计应该具备以下几个方面的要素:1.目的明确:实验设计必须要有一个明确的目的,例如验证一个假设、探索一个现象或寻找因果关系等。

2.随机性:实验设计需要随机分配受试者,以消除可能存在的干扰因素。

3.对照组设计:实验设计中需要使用对照组,以进行比较分析。

4.操作性:实验设计需要操作,即干预自变量。

5.可再现性:实验设计结果需要可再现,即能够得到可靠的结果。

二、统计分析实验数据的统计分析是实验设计后的重要环节。

以实验数据为基础,使用统计方法对实验数据进行分析,以便对实验所做的科学结论进行验证的技术就是统计技术。

统计方法的基本作用是根据样本的信息来推断总体的情况,以便得到尽可能准确的结论。

常用的统计方法有:1.描述性统计:通过对数据进行整理、分析和描述来简洁地展现数据的基本特征。

2.参数估计:从样本中得到的统计量来推断总体参数的值,如均值、方差等。

3.假设检验:通过对样本数据和总体数据的关系进行分析,判断样本数据是否可以反映总体数据的规律性。

4.回归分析:通过建立数学模型来描述因变量和自变量之间的关系,并进行相关性分析。

5.方差分析:主要用于不同组之间的比较,通过比较组内和组间的方差来推断样本或总体之间的差异。

总之,实验设计和统计分析技术的巧妙运用可以大大提高实验结果的可靠程度和准确性。

在今后的实验科研工作中,我们应该注重实验设计的合理性,并充分利用统计技术对实验数据进行分析和验证。

临床试验的研究设计与统计分析

临床试验的研究设计与统计分析

临床试验的研究设计与统计分析临床试验是评估新药、新治疗方法或医疗器械安全性和疗效的关键环节,它对于指导临床决策和提高患者治疗效果具有重要意义。

本文将重点介绍临床试验的研究设计以及统计分析的相关方法和技巧。

一、临床试验研究设计1. 研究类型选择根据研究目的和数据获取方式,临床试验研究设计可分为观察性研究和干预性研究。

观察性研究主要通过观察人群的暴露与结果之间的关系,探索潜在的危险因素和保护因素。

干预性研究则通过对人群进行干预,评估干预措施的效果。

常见的干预性研究设计包括随机对照试验、非随机对照试验和自身对照试验。

2. 样本容量计算样本容量的确定是保证试验结果的可靠性和有效性的关键步骤。

通过样本容量计算,可以估算出适当的样本规模,以减少随机误差和提高统计检验的可靠性。

样本容量计算需考虑试验的研究问题、预计的效应大小、显著性水平、统计检验的类型等因素。

3. 随机化设计随机化是临床试验中的重要原则,它能够降低实验组与对照组之间的混杂因素的影响,提高试验结果的可靠性。

常见的随机化设计包括简单随机化、分层随机化和区组随机化等。

在随机化设计中,应根据试验的目的和实际情况选择适当的随机化方法。

4. 平行设计与交叉设计在干预性临床试验中,研究设计可以采用平行设计或交叉设计。

平行设计将受试者随机分配至实验组和对照组,在不同组中接受不同的干预措施;交叉设计则是将受试者分为不同顺序接受不同干预措施,并在每个干预阶段测量结果。

二、临床试验统计分析1. 描述性统计分析试验数据的描述性统计分析是对试验数据的基本特征进行总结和描述。

如平均数、标准差、中位数、分位数等。

通过描述性统计分析,可以了解试验数据的分布情况、集中趋势和离散程度,为进一步的推断性统计分析提供基础。

2. 推断性统计分析推断性统计分析是基于样本数据对总体进行推断,判断样本间差异是否代表总体间的差异。

常见的推断性统计分析包括假设检验和置信区间估计。

假设检验用于验证研究假设是否成立,置信区间估计则用于评估参数估计的精度。

试验设计与统计分析

试验设计与统计分析

副处理的重复次数比主处理多,所以,副处理比主处理试验 精度高。
试验精度要求高的因素 副处理
副区
试验精度要求低的因素 主处理
主区
一、裂区设计
A1
A2
A3
(1) 根据试验因素的重要性,明确因素的主次; (2) 根据试验的重复数将试验场地划分成与重复数相同的若干
区组。 (3) 在一个区组中,先按主因素的水平数划分出主区,安排主处
区组 Ⅱ 13.5 15.0 22.7 18.3 69.5 18.0 24.2 24.8 26.7 93.7
163.2
Ⅲ 13.2 15.2 22.3 19.6 70.3 20.5 25.4 28.4 27.6 101.9 172.2
TAB
xt
40.5 45.7 66.0 56.8 TA1=209.0 57.8 71.8 78.5 80.2 TA2=288.3 T=497.3
A×B平方和: SSAB SSt SSA SSB 18.70
副区误差平方和:SSe b SST -SSm -SSB SSAB 7.24
(2)平方和和自由度的分解
变异来源

区组

A因素
主区误差

B因素

A×B互作
副区误差
总变异
df n-1=2 a-1=1 (a-1)(n-1)=2 b-1=3 (a-1)(b-1)=3 a(b-1)(n-1)=12 abn-1=23
第二步,将主区因素A(肥料)的3个水平(高、 中、低)独立随机地排列在每个区组的3个主区中。
第三步,将各区组的每个主区划分为6个副区。
第四步,将副区因素B(品种)的6个水平1、2、 3、4、5、6品种独立随机地排列在每个主区的6个副 区中,即得裂区设计的田间排列。

试验设计及其统计分析

试验设计及其统计分析

实验问题的合理解释(3)
• 或许会有人有疑问。 • 因为他的测量从来没有在夜间进行,甚至,在正午以外的
时间也没有进行过。 • 所以, (1)我们还不能认为这个实验已经完整地回答了问题。如
果在晚上进行测量,这个模型就被质疑了。
(2)有限的结论:天空在正午是蓝色的。
6. 如何用实验结论来描绘现实?
假设与模型
定义术语
• 实验是根据问题或假说来进行的。 • 以“天空是什么颜色的?为例来讨论如何设计实验。 • 首先需要定义术语: (1)定义颜色为“可见光” (2)定义“天空”。例如,仪器是指向正上方还是指向水 平线的?还是其它。
时间进程
• 在时间上进行多次测量叫做时间进程。可以用于了解任何 特定的点上的测量是否具有代表性,以及在不同的条件下 系统是否会发生基础性变化。
• 每5min测量一次。 • 在时间进程实施之前,科学家已对“天空是什么颜色的?”
预言了一个简单的答案。随着时间进程的发展,发现天空 不只是一个颜色;相反,它在时时变化着。因此,科学家 不能仅仅给出一个简单的结论来。而是,需要建立一个适 应这些数据的新模型。
• 连续测量7天。
重复
对照
• 首先需要有一个“仪器对照”,保证相应的波长是可以被 测量到的。需要阳性对照和阴性对照。
(1)提出一系列问题,如天空是蓝色的?绿色的?黄色的? 红色的?
(2)测量中午时所有可见光的波长。 (3)得出结论:天空是蓝色的。
实验问题的合理解释(2)
• 天空真的是蓝色吗? (1)连续测量。30天,27天是蓝色,3天是灰色的(阴天) (2)显著性检验:差异显著 (3)认为,“天空是蓝色的”正确。
例:用A1、A2 、 A3三种饲料喂鸡,每种饲料饲喂30只鸡。一 个月后称重。该如何操作?

实验设计与统计分析基础

实验设计与统计分析基础

交互式界面
统计分析报告
SPSS的界面友好,易于操作,适合初学者 快速上手。
SPSS可以生成详细的统计分析报告,方便 用户理解和解释分析结果。
R在统计分析中的应用
统计分析方法
R语言具有丰富的统计分析函数和包,可以进行各种复杂的统计分析, 如贝叶斯统计、生存分析、复杂样本设计等。
数据可视化
R语言有大量的可视化包,如ggplot2、lattice等,可以进行各种数 据可视化。
实验设计的重要性
实验设计是保证科学实验结果可靠性和准确性的关键,它能够减少误差、控制 变量、优化资源配置和提高实验效率。
实验设计的基本原则
控制单一变量原则
在实验中要控制其他变量的影响,只改变一 个变量来观察实验结果的变化。
重复性原则
实验结果需要经过多次重复验证,以提高结 果的可靠性和稳定性。
随机性原则
拉丁方设计
总结词
拉丁方设计是一种用于多因素实验的分组方法,可以有效地 控制实验误差。
详细描述
在拉丁方设计中,实验单位被分成若干行和列,形成拉丁方 阵。每个实验单位只接受一个处理,以减少实验误差的干扰 。这种方法常用于农业、环境科学等领域的研究。
裂区设计
总结词
裂区设计是一种多阶段实验设计方法,适用于处理具有多个阶段或多个处理步骤的实验。
详细描述
在裂区设计中,实验单位被分成若干阶段或区域,每个阶段或区域内的实验单位接受不 同的处理。这种方法常用于农业、工业等领域的研究,如农药效果比较、生产流程优化
等。
03
统计分析基础
统计分析的定义与重要性
统计分析的定义
统计分析是对数据资料进行收集、整 理、描述、分析和推断的科学方法, 目的是从数据中提取有用的信息和结 论。

试验设计与统计分析在食品科学研究中的作用

试验设计与统计分析在食品科学研究中的作用

判别分析
根据已知分类的数据建立判别函数,对未知 分类的数据进行预测和分类。
03
试验设计与统计分析关系
试验设计对统计分析影响
试验设计确定数据收集方式和样本量,直接影响 统计分析的准确性和可靠性。
合理的试验设计可以减少误差,提高统计分析的 精度和效率。
试验设计确定的因素和水平,为统计分析提供了 依据和解释。
加强数据分析和解读
运用适当的统计分析方法对数据进行分析和解读,挖掘数据背后的信 息,为食品科学研究提供有力支持。
强化交叉学科合作
加强与其他相关学科的交流和合作,共同推动食品科学研究的发展。
关注新技术新方法
关注新技术、新方法在试验设计和统计分析中的应用,及时将其引入 食品科学研究中,提高研究的质量和效率。
食品中包含多种成分,其相互作 用和影响难以预测,增加了研究 的难度。
消费者需求多样性
消费者对食品的需求和偏好日益 多样化,要求食品科学研究更加 精细化和个性化。
食品安全与营养问

食品安全和营养问题一直是公众 关注的焦点,对食品科学研究提 出了更高的要求。
试验设计与统计分析发展趋势
多因素试验设计
未来试验设计将更加注重多因素、多水平的 试验,以更全面地了解食品成分和加工条件 对食品品质的影响。
因素干扰的情况。
析因设计
研究多个处理因素对试验结果的 影响及其交互作用,适用于处理 因素较多且需要全面考察各因素
及其交互作用的情况。
试验设计在食品科学中应用
配方优化
感官评价
通过试验设计确定最佳原料配比和工艺参 数,优化产品配方和加工工艺,提高产品 质量和降低成本。
运用试验设计原理和方法设计和实施感官 评价试验,对食品感官属性进行客观、准 确的评价。

试验设计与统计分析中的常见问题

试验设计与统计分析中的常见问题

6.试验数据的综合分析
(1)单因素试验数据的综合分析
有了单因素试验数据,可得到以下分析结果:
①通过方差分析得到因素对指标影响的显著性。
②通过回归分析得到因素对指标的影响规律。
③利用回归方程可得到最佳的参数水平及其指标值。
三、统计分析问题
(2)双因素试验数据的综合分析 有了双因素试验数据,可得到以下分析结果: ①通过方差分析得到因素及其交互作用对指标影响的 显著性。
“试验设计与统计分析”中的常见问题 四、写论文问题 1.题目要有吸引人眼球的地方 (1)试验手段先进,如:用流化床干燥大枣 (2)研究方法先进,如:用二次通用旋转组合 设计方法进行大枣干燥的研究,或大枣干燥工 艺参数的优化等。 (3)研究内容新颖,即无人进行过研究,如: 狗对牡丹花的看法。
四、写论文问题
“试验设计与统计分析”中的常见问题 三、统计分析问题 常用的统计分析方法有:方差分析,多重比较, 极差分析,回归分析,相关分析等。能得到的 分析结果如下:
三、统计分析问题 1.方差分析
以单因素试验为例,试验结果如下表。
重复次数
因素水平
1
x11 x21 … xi1
2
x12 x22 … …

… … … …
②通过方差分析得到因素及其交互作用对指标影响的 显著性。 ③对符合条件的正交试验数据,可进行回归分析。
三、统计分析问题
(4)多指标的参数优化
即找到一组最佳参数组合,使所有指标都较好的过程。
对于正交试验数据,可采用综合平衡法或加权综合评 分法。
对于回归试验数据,可采用加权综合评分法或主目标 优化法。
二、试验设计问题 5.回归试验
回归试验的目的是为了得到好的回归方程。有用的是 得到二次回归方程,可得到最佳参数组合。常采用二 次通用旋转组合设计,其优点是:利用回归方程预报 精度高,试验次数少。因为二次通用旋转组合设计各 因素都取5个水平,且试验点在编码空间分布合理 (分布在距中心点距离不等的3个球面上,且有星号 臂r控制回归方程的精度)。而BOX法设计,各因素 都取3个水平,分布在2个球面上,且无星号臂r控制, 回归成二次方程,不是也得是。因此,若是实际应用, 建议采用二次通用旋转组合设计。

田间试验设计与统计分析试验计划书

田间试验设计与统计分析试验计划书

田间试验设计与统计分析试验计划书一、试验目的本试验旨在评估不同种植方法、肥料类型和播种密度对农作物产量的影响,为优化农业生产提供科学依据。

二、试验地点与作物试验将在本地的农田中进行,作物为小麦。

三、试验设计1. 试验设计类型:随机区组设计,包括3个处理(种植方法、肥料类型和播种密度)和3个重复。

2. 种植方法:处理A:机械播种;处理B:手工播种;处理C:机械与手工结合播种。

3. 肥料类型:处理D:常规化肥;处理E:有机肥;处理F:化肥与有机肥混合。

4. 播种密度:处理G:常规密度;处理H:增加密度;处理I:减少密度。

5. 观察与测量:观察作物生长情况,定期测量株高、叶面积、穗数、粒数等生长指标,并在成熟期采集样本进行品质分析。

6. 产量统计:收获后统计各处理的产量,并计算平均产量。

四、统计分析方法1. 数据整理:将试验数据整理成表格,便于后续分析。

2. 方差分析:使用ANOVA检验,比较各处理之间的产量差异,确定最佳种植方法、肥料类型和播种密度组合。

3. 相关性分析:通过绘制柱状图和散点图,直观展示各处理之间的差异,并分析产量与其他生长指标之间的相关性。

4. 回归分析:根据试验数据,建立产量与生长指标的回归模型,预测不同条件下的产量变化。

五、试验实施计划1. 时间表:试验开始时间-xxxx年x月xx日,结束时间-xxxx年x月xx日。

2. 人员安排:由专门的研究人员负责试验的全程跟踪和记录,确保数据的准确性和完整性。

3. 物资准备:提前准备好所需的种子、肥料、播种工具等物资,确保试验顺利进行。

4. 播种与观察:按照试验设计进行播种,并定期观察作物的生长情况,记录各项生长指标。

5. 收获与测量:在成熟期进行收获,统计各处理的产量,并测量其他品质指标。

6. 数据整理与分析:将试验数据整理成表格,并进行初步分析,得出初步结论。

7. 报告撰写:根据统计分析结果,撰写试验报告,提出优化农业生产的具体建议。

统计分析与实验设计教案

统计分析与实验设计教案

统计分析与实验设计教案一、引言统计分析与实验设计是数据科学领域中的核心概念和技能。

它们在不同领域中的应用广泛,包括社会科学、自然科学、医学和工程等。

本教案旨在介绍统计分析与实验设计的基本原理和常见方法,以及如何应用它们来解决实际问题。

二、教学目标1. 理解统计分析和实验设计的概念和重要性;2. 掌握统计学中的基本原则和方法;3. 学习如何进行实验设计,并能运用统计分析方法对实验数据进行解读;4. 培养学生的统计思维和实践能力。

三、教学内容1. 统计学基础知识1.1 统计学的定义与作用1.2 数据的类型和测量尺度1.3 描述统计学和推断统计学的区别1.4 常见统计学概念解释:总体、样本、参数和统计量2. 数据收集与整理2.1 数据收集方法:调查、观察和实验2.2 数据整理与清洗:数据的完整性和准确性的检查2.3 数据的编码和整理:使用适当的软件工具进行数据整理和管理3. 描述统计学3.1 数据可视化方法:直方图、饼图、条形图等3.2 描述统计指标:均值、中位数、众数、方差和标准差的计算和解读3.3 探索性数据分析方法:箱线图、散点图、相关分析等4. 统计推断4.1 参数估计:点估计和区间估计4.2 假设检验:原假设和备择假设的设立,显著性水平和拒绝域的确定4.3 假设检验的常见方法:t检验、方差分析、卡方检验等5. 实验设计与分析5.1 实验设计的基本原则:随机性、重复性和对照组设计5.2 实验设计的常见类型:完全随机设计、区组设计和因子设计5.3 单因素实验设计与分析:方差分析方法5.4 多因素实验设计与分析:方差分析的扩展四、教学方法1. 讲授与示范:通过讲解原理和方法,结合实际案例进行示范;2. 实践与探究:组织学生进行小组活动,设计并完成统计分析和实验设计实践任务;3. 讨论与互动:鼓励学生参与课堂讨论,提出问题并分享经验;4. 报告与展示:要求学生撰写实验报告,并进行展示和交流。

五、教学评估1. 课堂小测验:通过选择题、解答题等形式进行课后评估;2. 作业和实践任务:布置与课程内容相关的练习和实践任务,并根据完成情况评估;3. 实验报告评估:对学生的实验设计和数据分析报告进行评估;4. 期末考试:综合考察学生对统计分析和实验设计的掌握程度。

实验设计与统计分析

实验设计与统计分析

1.重复(replication)
定义:在试验中,将一个处理实施在两个或 两个以上的试验单位上,称为处理有重复。如 用某种饲料喂4头猪,就说这个处理(饲料)有4 次重复。 作用:
(1)估计误差
_
y 单个观测值是无法估计误差的大小。只有 获得多个观测值,才可以根据这些观测值之间 的差异来估计试验误差。 24
试验设计基本原则:
重复试验以降低结果的机会变异。
随机化安排指定的处理。
控制隐藏变量对反应的效应。
统计显著性(Statistical Significance)。
若观察的效果太大,在概率分布上极不可能发生,
称为该效应统计显著。
试验设计三原则的关系及作用
重复 随机化
无偏误差估计 估计误差
43
第三节 随机区组设计及其统计分析
一、 随机区组设计 二、随机区组设计试验结果的统计分析
一、随机区组设计
1.特点:使用了田间试验设计三个原则,并根据“局
部控制”的原则,将试验地按肥力程度划分为等于
重复数的区组,一区组安排一重复,区组内各处理
二是受误差影响不容易发现试验效应的规律。
16
3、试验方案中应包括对照水平或处理(check, CK)
对照是试验中比较处理效应的基准。
品种比较试验中常统一规定同生态区内使用对 照品种。
17
4、注意比较间的唯一差异性原则,才能正确
解析出试验因素的效应。唯一差异性原则:
为保证试验结果的严格可比性,除了试验因
素设置不同的水平外,其余因素或其他所有
条件均应保持一致,以排除非试验因素对试
验结果的干扰,这样的比较结果才能可靠。
如在对小麦进行叶面喷施P肥的试验中,可能
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图 施肥量与品种二因素试验的裂区设计 (施肥量为主区,品种为副区;Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ代表重复)
二、裂区设计的统计分析
A1
A2
Aa
设A和B两个试验因素, A因素为主处理,a个水平, B因素为副处理,b个水平, 设n个区组, 则试验共有abn个观测值。
每个主处理在每一区组中仅重复一次; 副处理在一个区组中重复的次数等于主处理的水平数。
一、裂区设计
主区
完全随机
副区
随机区组
随机区组 拉丁方排列
拉丁方排列
一、裂区设计
有一肥料与品种试验,共6个品种,分别用1、2、3、4、5、6表示,肥料用量有3个水平,分别 用高、中、低表示,试设计裂区试验。3次重复。
本试验目的是研究不同施肥量水平下6个品种间的差异, 因施肥量适宜于在大的区域操作和控制,而品种适宜于小面积小区处理,故而将施肥量作为主
区因素(A因素),品种作为副区因素(A因素),
每一重复的主、副处理随机皆独立进行。
第一步,将试验区划分为3个区组(重复),每个区组再划分成3个主区,以安排主处 理。
二、裂区设计的统计分析
A1
A2
Aa
A1
A2
Aa
水平数
重复数
Aa
a
n
A
A2
b
an
B
A1
ab
n
AB
因此,裂区试验的任一观测值的线性模型为:
x ij k k i i k j ( ) i j ijk
总体平均数
k 第k区组效应 主区因素A第i水平的效应
i
主区误差 ik 副区因素B第j水平的效应 j ( ) A因素i水平与B因素j水平互作效应 ij 副区误差 ijk
一、裂区设计 二因素试验:施肥(A,3个水平)、修剪(B,4个水平) 对第一个因素(施肥)要求有较大的试验面积,对第二个因素(修剪)有较小的试验面积 按因素对试验面积的要求不同分成主因素和副因素。
A因素
B因素
一、裂区设计
在一个区组上,先按第一个因素(主因素或主处理)的水平数划分主因素的试验小区,主因素的 小区称为主区或整区,用于安排主因素;
试验设计和统计分析
1
一、裂区设计 裂区设计是多因素试验的一种设计形式。 在多因素试验中,如处理组合不太多,而各个因素的效应同等重要时,采用随机区组设计。
对某一因素的要求比其它因素要求有较大的试验面积
肥水管理、耕作制度、栽培方式、种植密度等要求有较大面积, 品种、修剪、生长激素使用以及病虫害防治等需要较小面积。
第二步,将主区因素A(肥料)的3个水平(高、中、低)独立随机地排列在每个区组的3 个主区中。
第三步,将各区组的每个主区划分为6个副区。
第四步,将副区因素B(品种)的6个水平1、2、3、4、5、6品种独立随机地排列在每个 主区的6个副区中,即得裂区设计的田间排列。
1
5
2
5
4
1
2
4
3

6
3
4
3
6
2
6
5
d T fd r f d A f d e a fd B f d A fB d e b f
dm f dsfdTf dAfdBfdAfB dtf
dAfdrfdeafdm f dBfdAfB debfdsf defa defb def
平方和的计算:
校正数: 总平方和: 主区平方和: A因素平方和: 区组平方和: 主区误差平方和:
S T S S r S A S S e a S S B S S A S B S e b S
主区平方和
副区平方和
ST SS主 S区 S副 S区
区组
误差
S T S S r S A S S e a S S B S S A S B S e b S
处理
STS S区 S 组 S处 S 理 S误 S差
A1
A2
A3
在主区内再按第二个因素(副因素或副处理)的水平数划分小区,安排副因素,主区内的小区称 副区或裂区。
对第二个因素来讲,主区就是一个区组。 从整个试验所有处理组合来说,主区仅是一个不完全的区组。 这种设计将主区分裂成副区,称为裂区设计。
一、裂区设计
A1
A2
A3
主处理设在主区,副处理设在每个主区的副区,副区之间的试验条件比主区之间更为接近,局部 控制效果好;
操作不便
随机区组设计
边际效应增加试验误差
试验对因素的主效或精度要求不同
品种与施肥量两因素试验, 品种是重要因素,精确度要求较高, 施肥量是次要因素,精确度要求较低。
一、裂区设计
根据试验要求和目的不同, 将试验因素或场地按不同要求分成主区(主因素)和副区(副因素), 并根据主、副区的不同, 将试验因素分别安排在主、副区中。
二裂式裂区试验有主区部分和副区部分,因而有主区误差和副区误差,分别用于检验主区处理以 及副区处理和主、副处理互作的显著性。
df df df ea
eb
随机区组设计中误差项的自由度
e
SS SS SS ea
eb
随机区组设计中误差项的平方和
e
其余各变异项目的自由度和平方和皆与随机区组设计相同。
裂区试验和多因素随机区组试验在变异来源上的区别: 误差项的再分解
C T2 abn
ST S x2C
SSm
Tm2 C b
SSA
TA2 C bn
SSr
Tr2 C ab
Se S a Sm S-SA S-SrS
平方和的计算:
处理间平方和: B因素平方和: A×B平方和: 副区误差平方和:
SSt
Tt2 C n
SSB
TB2 C an
SA SB StS SA S SB S
Seb S ST - S Sm S -SB S SA S B
自由度的计算:
变异来源

区组


A因素
分 主区误差
总变异

B因素


A×B互作
分 副区误差
总变异
df n-1 a-1 (a-1)(n-1) an-1 b-1 (a-1)(b-1) a(b-1)(n-1) abn-1
二裂式裂区试验与二因素随机区组试验在分析上的不同
副处理的重复次数比主处理多,所以,副处理比主处理试验精度高。
试验精度要主区
一、裂区设计
A1
A2
A3
(1) 根据试验因素的重要性,明确因素的主次; (2) 根据试验的重复数将试验场地划分成与重复数相同的若干区组。
(3) 在一个区组中,先按主因素的水平数划分出主区,安排主处理;主区内再按副因素的水平数划分出 副区,安排副处理。
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