随机区组设计
随机区组设计五个品种
随机区组设计五个品种（最新版）目录一、引言二、随机区组设计的概念与意义三、五个品种的选取与分类四、随机区组设计的实施步骤五、实验结果与分析六、结论正文一、引言在农业科学研究中，对于不同品种的农作物进行对比实验，是探索其性状差异、产量及品质的重要手段。
为保证实验的科学性和准确性，常常采用随机区组设计方法。
本文以五个品种为例，介绍随机区组设计的相关知识及应用。
二、随机区组设计的概念与意义随机区组设计是一种常用的实验设计方法，主要目的是通过合理的分组和排列，减少实验误差，提高实验结果的可靠性。
在农业科学研究中，随机区组设计可以有效地消除品种间差异、环境因素等对实验结果的影响，从而得到更加真实可靠的实验数据。
三、五个品种的选取与分类本文选取了五个品种的农作物作为研究对象，分别为：水稻、小麦、玉米、大豆和棉花。
根据这五个品种的生长周期、生长环境、产量及品质等方面的不同特点，将它们分为两类：一类是粮食作物，包括水稻、小麦和玉米；另一类是经济作物，包括大豆和棉花。
四、随机区组设计的实施步骤1.首先，将五个品种分别进行分组，每组若干个品种，保证每个品种在各组中的分布均匀。
2.然后，对每个品种进行区组设计，将每个品种分为若干个小区，每个小区包含一定数量的个体。
3.接着，将各品种的小区随机排列，形成随机区组。
4.最后，在随机区组内进行实验，观察并记录各品种的生长状况、产量和品质等指标。
五、实验结果与分析经过随机区组设计实验后，得到了各品种在实验条件下的生长状况、产量和品质等数据。
通过对比实验结果，可以发现不同品种之间的差异，以及品种与环境因素的相互作用。
通过数据分析，可以得出各品种的生长优势和适宜的生长环境，为农业生产提供参考依据。
六、结论本文通过随机区组设计方法，对五个品种的农作物进行了实验研究。
实验结果表明，随机区组设计能有效地消除品种间差异和环境因素对实验结果的影响，得到可靠的实验数据。
随机区组设计名词解释
随机区组设计，亦称完全随机区组设计、配伍组设计。
是指利用分组技术实现局部控制，分组误差仅来自组内，而组间的差别与误差无关。
设计将整个试验区分成若干个区组，要求各区组内环境变异尽可能小，而各区组间的变异可以较大，可通过方差分析将误差从组间变异中分离出来。
区组数与重复数相同，区组内小区数与试验处理数相同，试验处理在区组内随机排列。
田间条件下常会遇到供试地块的某些环境因素呈现趋势性变化，如供试地块是坡地，或地力有方向性增尚或递减的趋势等，为减少这类环境变异带来的误差，常设置小区形状成长方形，并使其长边与地力变化的方向保持一致，而在设置区组时则使区组内小区的排列方向与地力或坡度变化方向保持垂直，并沿着地力或坡度方向设置各个区组，目的是使同区组内小区间的地力变异最小，而使各区组间的地力变异最大。
随机区组试验设计的步骤
随机区组试验设计的步骤随机区组试验设计就像是一场精心策划的活动，每一个步骤都有它的妙处。
咱们先来说说啥是随机区组试验设计。
这就好比是要举办一场运动会，要把不同的运动员（处理因素）安排到不同的比赛场地（区组）里去比赛，但是这个安排不是乱搞的，是有讲究的。
第一步呢，得确定区组。
这就像是给运动员们分宿舍一样。
比如说咱们这个运动会有短跑、长跑、跳远这些项目，那咱们可以按照性别来分宿舍（区组），男运动员一个区组，女运动员一个区组。
为啥要这样呢？因为性别可能会对比赛结果有影响啊，就像不同的土壤环境可能会对种的花有影响一样。
区组内的个体要尽可能相似，这样才能更好地比较不同处理因素的效果。
这一步可不能马虎，要是区组没分好，就好比宿舍里的人乱七八糟的，有的是专业运动员，有的是业余爱好者，那这个比较就不公平了。
接着呢，就是确定处理因素。
这就像是确定运动会里的比赛项目。
是增加新的项目呢，还是对现有的项目做些调整？这些处理因素得是咱们感兴趣的，想要研究它们对结果的影响的。
比如说咱们想知道不同的训练方法（处理因素）对运动员成绩的影响，那就得把这些训练方法确定好。
这时候你可能会想，这不是很简单嘛。
嘿，可别小瞧了这一步，要是处理因素没选对，就像运动会设了些没人感兴趣的项目，那整个研究就没意义了。
再之后就是随机分配处理因素到区组内的各个单元了。
这就像是给每个宿舍的运动员随机分配比赛项目一样。
不能有偏袒，完全是随机的。
你可不能说，这个宿舍的人都长得高，就都让他们去跳高项目。
这得靠抽签或者用随机数字表之类的方法来决定。
要是不随机分配，那结果就可能会偏向某些处理因素，就像运动会上有人作弊，比赛结果就不公平了。
在这个过程中，咱们还得注意样本量的大小。
这就好比运动会的参赛人数不能太少。
如果参赛人数太少，那这个比赛结果可能就不准确，不能代表整体的水平。
同样的道理，样本量太小，咱们得到的结果可能就不可靠，就像只看了几个运动员的比赛成绩就说整个运动项目的情况一样，太片面了。
随机区组实验设计
一 随机区组设计的基本原理
随机区组实验设计（randomized block design
）:将被试按某种标准分为不同的组（区组）
，每个区组的被试接受全部实验处理。
随机化区组设计，亦即重复测量设计，也称组内设计 （张厚粲，徐建平，2004）
被试内涉及也称重复测量设计（舒华，张亚旭，2008 ），（肯尼斯.S.博登斯，布鲁斯等，2008）
O11
O12
O13
O14
O21 O31
… Om1
O22 O32
… Om2
O23 O33
… Om3
O24
O34 … Om4
3
… m
A
C
B
D
BLOCK
对于能够控制的变量，利用区组来控制； 对于不能控制的变量，利用随机化来降低误差。
"Block what you can,
randomize what you cannot."
预习：第四节 多因素随机区组设计
区 1 2
组
实验处理
Ｘa1b1 Ｘa1b2 Ｘa2b1 Ｘa2b2
三 单因素随机区组设计的基本模型
只有一个自变量，自变量有两个或多个水平，研 究中还有一个无关变量，也有两个或多个水平， 且自变量水平和无关变量水平之间没有交互作用 无关变量为被试变量：将被试在这个无关变量上 进行匹配，随后分配到不同实验条件中
单因素随机区组设计的基本模型
实验变量
区 区 组 变 量 1 2 3 …
小麦品比试验（随机区组）的产量结果 （kg/40m2）
例二：生物蛋白粉、血浆蛋白粉和普通饲料饲养仔猪增重量（kg）
三种饲料增重效果的比较。 (1) 分组：将断奶仔猪配成10个区组（block）
随机化区组设计随机化区组设计.pptx
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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
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！。
随机区组设计和拉丁方设计.ppt
3. 图示和数据收集 自变量A（P=4），额外变量B和C（P=4）。
选取标准块 a1 a2 a3 a4 a2 a3 a4 a1 a3 a4 a1 a2 a4 a1 a2 a3
行随机化和列随机化
C1 C2 C3 C4 B1 a2 a1 a3 a4 B2 a4 a3 a1 a2 B3 a1 a4 a2 a3 B4 a3 a2 a4 a1
如果每个方格之内安排2个被试，那么需要 2*4*4=32个被试
C1 C2 C3 C4 B1 a2 a1 a3 a4
s1 s2
B2 a4
s3 s4
a3
s5 s6
a1
s7 s8
a2
s9 s10
B3 a1
s11 s12 s13 s14 s15 s16
a4 a2 a3
s17 s18 s19 s20 s21 s22 s23 s24
aj代表自变量A的不同水平； Sij 代表被试（Subject）； Yj代表每组被试因变量观测值的平均数
注：所有被试首先在额外变量上匹配分成了5个区 组。这里每个区组4个被试，还可以是8，12等4的 倍数。
4. 补充说明
（1）某些时候区组内的被试可以是一个人或一个团 体，让这个人或这一组人接受所有自变量水平的 处理。这实际上是组内设计或重复测量设计。
2. 设计方案
（1）确定一个P*P的拉丁方标准块。
（2）将额外变量一的P个水平依次在横向分配， 额外变量二的P个水平依次在纵向分配。
（3）方阵内的字母A、B、C ……P依次分配给自 变量的P个水平。
（4）进行拉丁方的行随机化和列随机化，形成 随机化的拉丁方阵。
（5）选定K*P2个被试（K>=1），将他们随机分派 到P*P个方格中去。
随机完全区组设计
随机完全区组设计的设计特点是每个区组的受试对象数与处理组数相等，区组内的受试对象生物学特性较均 衡，可减少实验误差，提高统计假设检验的效率，是对完全随机设计的改进，但分组较繁。其数据统计分析方法 常用随机完全区组设计方差分析或Friedman秩和检验，可分析出处理组与配伍组2因素的影响。
概念
具体做法 配组原响实验结果的属性配组（非随机），如按动物的性别、体重配组，按病 人的年龄、职业、病情配组等。
配组的原则是属性相同或相近的分在同一区组内，共形成若干个区组，再分别将各区组内的受试对象随机分 配到各处理组中。
1)把试验单位分成a个处理和b个区组，每个处理在一个区组内仅出现一次；
如从随机数字表中第6行第9列起向下读取4个随机数为39、74、00、99，排列后的序号(R)为2、3、1、4， 如规定组别A、B、C、D对应的序号(R)为1、2、3、4，则第一个区组4头动物的组别顺序为B、C、A、D。其余3个 区组的随机分组方法类推，本例各区组分组结果见表1。
如果该动物实验又分甲、乙、丙、丁4种不同的处理方法，哪种方法用哪组动物呢？仍可用随机数字表进行分 配。对应甲、乙、丙、丁分别抄录4个随机数字，将4个随机数字按大小顺序排序号(R)，再按序号规定甲、乙、 丙、丁分别对应的组别。
随机区组设计在临床观察和实验研究中是最常用的一种设计。多组实验中凡能做到划分区组的都应尽量采取 随机区组设计方法。
实例分析
例1
例2
将16头动物随机分为4组。
先将16头动物称重后，按体重由小到大依次编号为1，2，…，16，再把体重相近的每4头动物配成一个区组， 共形成4个区组。
从随机数字表中任意一行一列作起点顺序取4个两位随机数字，对应于第一个区组的4头动物，然后将随机数 字在同一区组内由小到大顺序排列得序号(R)，再按序号大小规定组别。
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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：巧妙安排实验，提升研究准确性随机区组设计：深入理解与应用在随机区组设计中，每个区组内部的实验对象尽可能相似，这样做的目的是为了确保实验结果的差异主要由处理因素引起，而非区组间的差异。
这种方法在实验心理学、教育学、医学等领域得到了广泛应用。
实施步骤1. 确定区组变量：研究者需要确定哪些因素会影响实验结果，这些因素将成为区组变量的基础。
例如，如果研究一种新药物的效果，区组变量可能是年龄、性别或疾病严重程度。
2. 划分区组：根据区组变量，将实验对象分为若干个区组。
每个区组内的对象在区组变量上是同质的，而在不同区组之间则尽可能异质。
3. 随机分配：在每个区组内，将实验对象随机分配到不同的处理组。
这种随机化过程保证了每个处理组都有相等的机会接收各种类型的实验对象，从而平衡了可能影响结果的偶然因素。
优势与应用随机区组设计的最大优势在于其能够有效控制实验误差。
由于区组内的对象相似，任何观察到的处理效应都更有可能是由于处理本身，而非区组间的差异。
这种设计提高了实验的内部效度。
在实际应用中，随机区组设计特别适合于资源有限或实验对象数量不多的研究。
例如，在一项小规模的课堂教学实验中，教师可以将学生按照学习能力分为几个区组，然后在每个区组内随机实施不同的教学方法，以评估哪种方法更有效。
注意事项确保区组变量的选择是合理的，且能够真正代表可能影响实验结果的因素。
随机分配过程必须严格遵守随机化原则，避免任何人为的偏向。
考虑到区组大小可能对结果产生影响，应尽量保持各区组的大小一致。
通过精心设计的随机区组实验，研究者能够更加自信地得出结论，为科学研究和实践应用提供坚实的依据。
随机区组设计：优化实验流程，揭示因果关系案例分析随机区组设计的有效性可以通过一个具体的案例来加以说明。
假设一项研究旨在比较两种不同的锻炼方案对老年人平衡能力的影响。
研究者可能会将年龄、性别和健康状态作为区组变量，将参与者分为若干个区组。
在每个区组内，参与者被随机分配到锻炼方案A或锻炼方案B。
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。
随机区组设计要求
随机区组设计要求1. 随机区组设计要求每个区组内的实验对象要尽量相似呀！就好比选足球队员，把水平差不多的放在一组，这样才能更好地比较不同处理的效果呢，比如研究不同肥料对同一种类蔬菜生长的影响，你说是不是？2. 一定要保证区组的划分是合理的哦！这就像是给物品分类，得准确恰当呀。
比如研究不同教学方法对学生成绩的影响，把基础差不多的学生分到一个区组里，难道不是很重要吗？3. 随机分配处理到各个区组可不能乱来呀！就如同抽奖要公平一样。
比如给一组病人随机分配不同的药物进行治疗，要做到公正公平呀，对吧？4. 随机区组设计的重复次数可不能少啊！就像多练习才能熟练掌握技能一样。
比如说研究几种饲料对动物体重的影响，多重复几次实验才能更可靠呀，你想想是不是？5. 要注意区组内的实验条件要保持一致呢！好比一场比赛在相同的场地进行。
比如在研究不同光照对植物的影响时，同一区组内光照就得一样呀，这不难理解吧？6. 每个区组都得认真对待呀！不能厚此薄彼。
就像对待每一个学生都要用心教育一样。
在研究不同温度对化学反应的影响时，每个区组都重要着呢，可不是吗？7. 别小看了随机区组设计的作用哦！它就像一把钥匙能打开知识的大门。
比如通过它来探究不同锻炼方式对身体的好处，你说重要不重要？8. 区组的选择可是个关键呀！就像选择合适的工具来完成工作一样重要。
比如研究不同环境对动物行为的影响，选对区组太重要啦，对吧？9. 随机区组设计很有讲究的哦！不认真对待可不行。
它能让我们更科学地获得结果，得到可靠的信息，所以大家一定要重视呀！我的观点结论是：随机区组设计是一种非常实用且有效的实验设计方法，只有严格按照要求去做，才能充分发挥它的作用，取得有价值的成果。
随机区组设计
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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。
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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，
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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
随机区组设计要使
随机区组设计要使随机区组设计在科学研究中扮演着重要的角色。
它是一种实验设计方法，可以有效地探究因果关系和变量之间的相互关系。
本文将详细介绍随机区组设计的概念、原理和应用。
一、概述随机区组设计是一种将实验对象随机分配到不同处理组中的设计方法。
它的主要目的是消除实验对象个体差异对结果的干扰，从而更准确地评估处理的效果。
随机区组设计由三个关键要素组成：随机分组、处理组和响应变量。
随机分组是指将实验对象随机分配到不同处理组的过程；处理组是指接受不同处理的实验对象组；响应变量是指研究者关心的实验结果指标。
二、原理随机区组设计的原理基于以下两个假设：第一，实验对象之间存在个体差异，这些差异可能影响实验结果；第二，将实验对象随机分配到不同处理组中可以使得这些个体差异在各组之间均匀分布。
通过随机分组，实验对象在各组中的分布情况趋于随机，从而消除了个体差异对结果的影响。
三、应用随机区组设计广泛应用于各个科学领域，尤其在医学研究和农业实验中被广泛采用。
在医学研究中，随机区组设计可以用来评估新药的疗效。
研究者将患者随机分配到接受不同剂量的药物治疗的组别中，然后观察各组的治疗效果。
这样可以消除患者个体差异对疗效评估的影响，提高实验结果的可靠性。
在农业实验中，随机区组设计可以用来评估不同农药对作物生长的影响。
研究者将田地划分为多个随机分组，每个分组施用不同剂量的农药，然后观察作物的生长情况。
通过随机分组，可以消除土壤差异和气候变化对实验结果的影响，提高实验的准确性。
四、实施步骤随机区组设计的实施步骤包括以下几个方面：首先，确定实验对象和处理。
然后，将实验对象随机分配到不同处理组中。
接下来，进行实验观测并记录响应变量。
最后，对实验数据进行统计分析，评估处理的效果。
五、优缺点随机区组设计的优点在于可以减少实验结果的偏倚，提高实验结果的可靠性。
通过随机分组，可以消除实验对象个体差异对结果的影响，使得实验结果更具说服力。
然而，随机区组设计也存在一些缺点。
第七章随机区组试验设计
随机区组试验数据的分析方法
随机区组试验设计应用实例
04随机区组实验设计应用实例 7.6design.rcbd()设计实验方案
04随机区组实验设计应用实例 以矩阵形式输出实验方案
04随机区组实验设计应用实例 7.7 读取Excel数据结果
04随机区组实验设计应用实例 7.8aov()函数进行方差分析
第七章 随机区组试验设计
组员：XXX
01
随机区组试验设计概述 用R语言实现随机区组 实验方案的设计 随机区组实验数据的分 析方法 随机区组实验设计应用实例
目录 CONTENTS
02
03
04
随机区组试验设计概述
01随机区组试验设计概述
含义
适用范围
特点
01 随机区组试验设计概述
随机区组试验设计的含义
02用R语言实现随机区组试验方案的设计 R语言函数实现随机区组试验方案的设计 yout()函数的应用
02用R语言实现随机区组试验方案的设计 R语言函数实现随机区组试验方案的设计 yout()函数的应用
若要将处理对象改为四组, 方法：第二行Units=3改为Units=4，rep(1:3改为rep(1:4， 第四行c("drugA","drugB","drugC"))更改为 c("drugA","drugB","drugC",”drugD"))
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02用R语言实现随机区组试验方案的设计 R语言函数实现随机区组试验方案的设计 7.3design.rcbd()函数的用法
随机区组设计和拉丁方设计
03
2.要确保每个受试对象在实验过程中受到 相同的处理措施，避免出现偏差；
04
3.要确保实验操作和数据记录的准确性和 可靠性，避免出现误差。
02
CATALOGUE
拉丁方设计
定义与特点
定义
拉丁方设计是一种实验设计方法，用于比较多个处理在两个 或更多因子水平上的效果。它通过将每个因子水平与拉丁字 母（如A、B、C等）进行配对，来安排实验单元的顺序。
随机区组设计和拉 丁方设计
目 录
• 随机区组设计 • 拉丁方设计 • 随机区组设计与拉丁方设计的比较 • 随机区组设计和拉丁方设计在实验设计中的应
用 • 实例分析 • 总结与展望
01
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随机区组设计
定义与特点
定义
随机区组设计是一种将受试对象 按照某种属性或特征进行分组， 并在每组内部随机分配处理措施 的实验设计方法。
同时，也需要加强实验设计方法的普及和应用，提高科研人员的 实验设计和数据分析能力，推动科学研究的进步和发展。
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总结词
比较分析实例
详细描述
在心理学实验中，为了比较不同刺激对被试反应的影 响，可以采用随机区组设计和拉丁方设计的结合。具 体而言，将被试随机分为若干个小组，每个小组内的 被试接受不同的刺激处理，同时每个小组内的被试按 照拉丁方阵的排列方式接受不同的实验条件和测试时 间等，以确保每个小组内的被试具有均衡的特性，从 而更准确地比较不同刺激对被试反应的影响。
实施步骤与注意事项
实施步骤 1. 确定研究目的和因子数量。 2. 选择拉丁字母作为因子水平的标识。
实施步骤与注意事项
01 3. 设计拉丁方表格，确定每个因子的水平数和实 验单元的数量。
随机区组设计
06
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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
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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
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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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且大于处理数与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。
然后按同样方法完成其他区组内的处理排列。
例如有14个处理，由于14乘以7得数为98，故100以内14的最大整数倍为7，其与处理数的乘积得数为98，所以，除了00和重复数字外，还要除掉99。
如随机选定第2页第34行，每次读两位，得73，72，53，77，40，17，74，56，30，68，95，80，95，75，41，33，29，37，76，91，55，27，17，04，89，在这些随机数字中，除了将99，00和重复数字除去外，其余凡大于14的数均被14除后得余数，将余数记录所得的随机排列为14个处理在区组内的排列，值得注意的在14个数字中最后一个，是随机查出13个数字后自动决定的。
随机区组在田间布置时，考虑到试验精确度与工作便利等方面的因素，通常采用方形区组和狭长形小区以提高试验精确度。
此外，还必须注意使区组划分要与肥力梯度垂直，而区组内小区的长边与梯度平行（图11-1）。
这样既能提高试验精确度，同时亦能满足工作便利的要求。
如处理数较多，为避免第一小区与最末小区距离过远，可将小区布置成两排（图11-2）。
随机区组设计的优点是：（1）设计简单，容易掌握；（2）富于伸缩性，单因素、复因素以及综合试验等都可应用；（3）能提供无偏的误差估计，在大区域试验中能有效地降低非处理因素等试验条件的单向差异，降低误差；（4）对试验地的地形要求不严，只对每个区组内的非处理因素等试验条件要求尽量一致。
因此，不同区组可分散设置在不同地段上。
缺点是：这种设计方法不允许处理数太多。
因为处理多，区组必然增大，局部控制的效率降低，所以，处理数一般不要超过20个，最好在10个左右。
二、单因素随机区组试验结果统计方法在单因素随机区组试验结果的统计分析时，处理看作A 因素，区组看作B 因素，其剩余 部分则为试验误差。
分析这类资料时，可应用两向分组资料的方差分析方法进行分析。
设试验有k 个处理，n 个区组（指完全区组，下同），这样，此资料共有kn 个观测值。
整理格式见表11-1。
x 表示各小区产量（或其它性状），r x 表示区组平均数，t x 表示处理平均数，x 表示全试验的平均数，T 表示全试验总和。
其平方和与自由度分解公式如下：222111111()()()()knnkknrt r t x x k xx n x x x x x x -=-+-+--+∑∑∑∑∑∑ （11-1）总平方和=区组平方和+处理平方和+试验误差平方和)1)(1()1()1(1--+-+-=-k n k n nk （11-2） 总自由度=区组自由度+处理自由度+误差自由度表11-1 单因素随机区组试验资料的整理格式和符号处理 样本 区 组 处理总和T t 处理平均t x 12… j… n1 x 11 x 12 … x 1j … x 1n T t1 1t x 2x 21x 22… x 2j… x 2nT t22t x… … …… …… …… …ix i1x i 2… x i j… x i nT titi x… … …… …… …… …kx k 1 x k 2 … x k j … x k n T tk tk xT r T r1T r2…T rj…T rnT =∑xx[例11.1]有一包括A 、B 、C 、D 、E 、F 、G 7个高蛋白大豆品种的蛋白质含量比较试验，其中E 品种为对照，随机区组设计，3次重复，蛋白质含量结果如图11-3所示，试作分析。
图11-3 大豆蛋白质含量情况示意图1．资料整理将图11-3资料按区组与处理作两向表，如表11-2。
表11-2 大豆蛋白质含量结果表处 理区 组T t t xⅠⅡ Ⅲ A 45.48 44.73 44.25 134.46 44.82 B 43.33 42.94 43.10 129.37 43.12 C 43.72 42.26 43.25 129.23 43.08 D 44.26 44.65 44.10 133.01 44.34 E 43.73 43.25 41.22 128.20 42.73 F 43.15 43.78 44.00 130.93 43.64 G 41.14 43.43 42.21 126.78 42.26T r304.81305.04302.13T =911.98x =43.432．平方和及自由度的分解根据11-1式和11-2式计算各变异来源的平方和及自由度。
平方和及自由度计算如下：矫正数22911.9839605.1237T C nk === ⨯ 总变异平方和222245.4844.7342.2123.30T SS xC C =-=+++-=∑ 区组间平方和2222304.81305.04302.130.757rr T SS C C k++=-=-=∑品种间平方和2222134.46129.37126.7814.623+++=-=-=∑ ttT SS C C n误差平方和23.300.7514.627.93e T r t SS SS SS SS =--=--=ⅠⅡⅢ总变异自由度1T DF kn =-=20173=-⨯ 区组间自由度1r DF k =-=213=-品种间（处理间）自由度1t DF n =-=617=-误差（处理内）自由度(1)(1)(31)(71)12e DF k n =--=--= 将以上结果填入表 11-3。
3．F 测验列方差分析表，算得各类变异来源的s 2值，并进行F 测验。
表11-3 表11-2 资料的方差分析变异来源 SS DF s 2 F F 0.05 F 0.01 区组间 0.75 2 0.38 0.57 3.89 6.93 处理间 14.62 6 2.44 3.68* 3.00 4.82 误差 7.93 12 0.66 总计23.3020对区组间s 2作F 测验，结果表明3个区组间的土壤肥力没有显著差异。
区组间差异与否并不是试验的目的，因此一般不作F 测验。
对肥料间s 2作F 测验，结果表明7个总体平均数间有显著的差异，需进一步作多重比较，以明了哪些处理间有显著差异，哪些处理间没有显著差异。
4．多重比较（1）最小显著差数法（LSD 法） 根据品种比较试验要求，各个供试品种应与对照品种进行比较，宜应用LSD 法。
首先应算得样本平均数差数的标准误：120.66x x s -==根据v =DF e =12，查t 值表得0.050.012.179, 3.055t t = =，故0.050.010.66 2.179 1.440.66 3.055 2.02LSD LSD =⨯==⨯=得到各品种与对照品种（E ）的差数及显著性，并列于表11-4。
表11-4 图11-3资料各品种与对照产量差异显著性测验表品 种 蛋白质含量 与E （CK ）差异A D FBC E(CK) G44.82 44.34 43.64 43.12 43.08 42.73 42.262.09** 1.61* 0.91 0.39 0.35 0.00 -0.47从表11-4可以看出，品种A 与对照品种蛋白质含量差异达到极显著水平，品种D 与对照比差异达到显著水平。
（2）最小显著极差法（LSR 法） 如果不仅要测验品种和对照相比的差异显著性，而且要测验品种间相互比较的差异显著性，则应该应用LSR 法。
用这种方法比较，首先应算得样本平均数标准误SE ：0.47SE ==查SSR 值表，当v =DF e =12时得k =2、3……7的SSR 值，并根据公式a a LSR SE LSR =⨯，算得SSR 值列于表11-5，然后用字母标记法以表11-5的LSR 衡量不同品种间产量差异显著性将比较结果列于表11-6。
表11-5 图11-3资料最小显著极差法测验值k 2 3 4 5 6 7 SSR 0.05 3.08 3.23 3.33 3.36 3.4 3.42 SSR 0.01 4.32 4.55 4.68 4.76 4.84 4.92 LSR 0.05 1.45 1.52 1.57 1.58 1.60 1.61 LSR 0.012.032.142.202.242.272.31表11-6 图11-3资料的差异显著性测验结果品种 t x差异显著性a =0.05 a =0.01 A D F B C E(CK) G44.82 44.34 43.64 43.12 43.08 42.73 42.26a ab abc bc bc c cA AB AB AB AB AB B结果表明： A 、D 品种与B 、C 、E 、G 品种间达到显著差异；A 品种与G 品种达到极显著差异，其余品种间均无显著差异。