第七章 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。
随机区组实验设计
差异不显著
差异显著
三 单因素随机区组实验设计
2.4 事后检验(事后多重比较):
应用情境: (1)自变量有三个或三个以上的水平; (2)自变量的主效应显著 应用方法: Scheffé检验法 N-K检验法
为什么不用t检验 呢?
四 两因素随机区组实验设计
27.166
6.334
9.055
21.46**
二 随机区组实验设计
表1
区组
1 2 3 4 5 6
处理水平
中清晰 低清晰
被试1 被试2 被试3 被试4 被试5 被试6
高清晰
被试1 被试1 被试2 被试分配 被试2 被试3 被试3 被试4 被试4 被试5 被试5 被试6 被试6
情况1:每个区组只有一名被试。
处理水平 表2
高清晰 中清晰 低清晰
区组
分享者:何晓燕 05级心理学专业学生
一 背景
• 实验设计的目的
F
无关变量 误差
MS组间
MS
被试内 测量误差 误差组内
• 从误差变异中分离出无关变量带来的变异,使它 不出现在 处理效应和误差变异中,提高实验的灵 敏性,增加实验结果的精确度。
一 背景
• 完全随机实验设计
F
MS组间
MS
被试内 测量误差 误差组内
情况2:区组内被试数 是实验处理的2倍。
1 2 3
被试分配 被试1 被试2 被试3 被试4 被试5 被试6 被试7 被试8 被试9 被试10 被试11 被试12 被试13 被试14 被试15 被试16 被试17 被试18
三 单因素随机区组实验设计
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。
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
a
n (
Y)2 ij
SS区 组
j1
i1
a
C1(197.82196.12208.12222.22 3
273.22137.02202.22154.52)1591.12/243990.31
S S 误 差 4 9 6 4 . 2 1 2 8 3 . 8 3 3 9 9 0 . 3 1 6 9 0 . 0 7
完全随机的三因素2×2×2析因设计
14
实例4:研究小鼠在不同注射剂量和不同注射频次下 药剂ACTH对尿总酸度的影响。问①A、B各自的主效 应如何?②二者间有无交互作用?
配伍组编号
1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4
日注射量A A1 A2 A3
注射次数B
B1( 少 ) 33.6 37.1 34.1 34.6 33.0 29.5 29.2 30.7 31.4 28.3 28.9 28.6
16
一、两因素析因设计的ANOVA
符号
两个处理因素:A、B
A、B因素各有a、b个水平,共有a×b种组合
每一组合下有n个受试对象
全部实验受试对象总数为a×b×n
i (i=1,2…,α)表示因素A的水平号, j (j=1,2,…,b)表示因素B的水平号, k (k=1,2,…,n)表示在每一组合下的受试对象号
9
四种不同处理情况下吸光度的值
煤焦油(3μg/ml)a1
煤焦油(75μg/ml)a2
时间(6小时)b1 时间(8小时)b2 时间(6小时)b1 时间(8小时)b2 合计
0.163 0.127
0.124
0.101
0.199 0.168
0.151
0.192
0.184 0.152
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。
医学统计学(高级篇)智慧树知到答案章节测试2023年山西医科大学
第一章测试1.四组均数比较的方差分析,其备择假设H1应为()。
A:至少有两个样本均数不等B:C:D:各总体均数不全相等E:任两个总体均数间有差别答案:D2.随机区组设计的方差分析中,ν配伍等于()。
A:ν总-ν处理-ν误差B:ν总-ν处理+ν误差C:ν总-ν误差D:ν总+ν处理+ν误差E:ν总-ν处理答案:A3.当自由度(ν1, ν2)及检验水准α都相同时,方差分析的界值比方差齐性检验的界值()。
A:小B:不一定C:大D:相等答案:A4.完全随机设计方差分析的检验假设是()。
A:各处理组样本均数相等B:各处理组样本均数不相等C:各处理组总体均数相等D:各处理组总体均数不相等答案:C5.关于方差分析,下列说法正确的是()。
A:只要是定量资料,均能选用方差分析B:方差分析只能用于多组定量资料均数的比较C:只要各组例数相等,定量资料均数的比较可采用随机区组设计方差分析D:方差分析的基本思想是将数据均方与自由度进行分解E:方差分析可适用于多组正态且等方差的定量资料均数比较答案:E6.当组数等于2时,对于同一资料,方差分析结果与t检验结果相比()。
A:方差分析结果更为准确B:t检验结果更为准确C:两者结果可能出现矛盾D:完全等价且答案:D7.完全随机设计、随机区组设计的SS和及自由度各分解为几部分()。
A:2,2B:2,3C:2,4D:3,3答案:B8.完全随机设计方差分析中,组间均方主要反映()。
A:处理因素的作用B:系统误差的影响C:抽样误差大小D:n个数据的离散程度E:随机误差的影响答案:A9.三组以上某实验室指标观测数据服从正态分布且满足参数检验的应用条件。
任两组分别进行多次t检验代替方差分析,将会()。
A:使均数相差更为显著B:明显增大犯I型错误的概率C:使结论更加具体D:明显增大犯II型错误的概率E:使均数的代表性更好答案:B10.在完全随机设计的方差分析中,必然有()。
A:MS组间> MS组内B:MS总 = MS组间 + MS组内C:SS总= SS组间 + SS组内D:MS组间< MS组内E:SS组内< SS组间答案:C第二章测试1.2×2析因试验设计表述正确的是()。
随机区组设计多样本资料比较
满足参数检验条件——配伍设计方差分析 不满足参数检验条件——man检验
1
一、配伍设计的方差分析
2
总变异=处理变异+区组变异+误差 处理变异=T+E 区组变异=B+E
3
4
5
6
7
H0为真,即无处理效应时,在大多数情况下
很小,所以一般情况下
较小。
H0非真时,在大多数情况下
以
会增大。
较大,所
故H0为真时F较小,H0非真时F较大。
可以证明:H0为真时
当统计量
时,拒绝H0。
8
讨论
1. 随机区组设计的方差分析和完全随机设计 的方差分析有何区别?
2. 对于随机区组设计的资料,可否用完全随 机的方差分析进行统计分析?
3. t检验和方差分析有何区别和联系?
9
5.配伍设计资料的秩和检验
例 现有6条狗服用阿司匹林不同时间(小时) 血中药浓度数据(r/ml)如下表,问服药后 不同时间血中血药浓度有无差别?
10
11
12
自由度df=k-1 P<0.05 认为服药后不同时间血中血药浓度有差别
13
Thanks!
14
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
19
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
完全随机设计、配对设计、随机区组设计、交叉设计、拉丁方
完全随机设计、配对设计、随机区组设计、交叉设计、拉丁方数据分析的策略在研究设计思路指导下进行医学科学研究,研究结果常常以数据形式呈现,这些数据提供了丰富的信息。
然而,如何从大量的看似杂乱无章的数据中萃取和提炼有用的信息,以揭示其中隐含的内在规律,帮助研究者进行判断或推理,还需要对这些纷繁复杂的数据进行分析。
数据分析是分析和处理变量间关系的理论与方法,所涉及变量常被分为解释变量和反应变量,解释变量又称分组变量、协变量等,反应变量是表示试验效应的变量或指标。
变量的观测值构成数据或资料,常有计量资料、计数资料和等级资料之分。
数据分析指的是对数据进行统计分析,就是根据抽样研究的方法,利用概率论与数理统计的原理,对样本信息进行分析和研究,从而对所研究的事物的统计规律性作出概率性的估计和推断。
具体内容包括数据的变量变换、统计量的选择策略、参数估计与假设检验方法应用策略。
第一部分数据的变量变换策略许多统计分析方法对数据有一定要求,如检验、检验,要求Ft样本独立地来自正态总体,方差齐同;又如直线回归分析要求自变量与应变量呈线性关系,每个对应的总体为正态分布,各XYXY个正态分布的总体方差相等,各次观测彼此独立。
然而,仍有大量的医学资料往往不满足上述要求,在分析过程中对资料进行变量变1换(transformation of variable)是解决问题的途径之一。
恰当的数据变换可以一定程度上使资料满足统计分析方法的要求,如使资料符合正态化、方差齐同化、曲线直线化等要求。
常用的变量变换方法有对数变换(transformation of logarithm)、平方根变换(transformation of square root)、平方根反正弦变换(transformation of inverse sine)、倒数变换(transformation of reciprocal)、概率单位变换(transformation of probability unit)、logit 变换 (transformation of logit)、反双曲正切变换(transformation of inverse hyperbolic tangent)、得分变换(transformation of score)、box-cox变换(transformation of box-cox)等。
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"))
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 agricolae扩展包的下载
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
教育研究方法第七章 自 测 题及参考答案
第七章自测题一、填空1.(实验设计)是指研究者为了解答所研究的问题,说明对实验中各种变量如何控制的一种简要的计划、结构、方法和策略等。
2.对同一个刺激,被试个体所进行的或能形成的反应种类是无限的。
如何把无限的被试个体的反应控制在主试所意想的方向上,这就是所说的(控制)问题。
3.种类自变量的有:课题方面的自变量、(环境变量)、被试变量和暂时的被试变量。
4.实验研究中的变量包括自变量、因变量、干涉变量、控制变量、(无关变量)。
5.(干涉变量)又称调节变量,是自变量的特殊类型,是研究自变量与因变量之间关系而选择的次要自变量。
6.不同的环境也可以作为自变量。
学校、地区、班级等环境因素都可作为变量,即(环境变量)变量。
7.自变量的不同水平称为(检查点)或(实验处理)。
8.(随机化和配对法)是将两组被试除自变量外其他条件尽量保持相等。
9.在实验设计阶段可以采用的一些控制无关变量的方法,这种对无关变量的控制称为(无关变量的消除、无关变量保持恒定)。
10.将被试分为两组,一组施以实验处理称作实验组,另一组不给实验处理,称作控制组,最后测定对某种刺激的反应,然后比较两组反应上的差异,这称为(配对法),11.相关设计又称(事后回溯设计)。
12.内在效度是指实验数据偏离真值的程度或(系统误差)的大小。
二、名词解释1.自变量:又称独立变量,它是由研究者选定,并进行操纵、变化的能产生所欲研究的教育现象的因素,或因素的组合。
2.环境变量:环境中可以作为自变量研究对象的环境因素。
例如,不同学校、不同地区、不同班级等不同环境因素。
3.控制变量:无关变量又称控制变量、参变量、额外变量等。
一是说:除自变量之外,一切能够影响实验结果,而实验中需要加以控制的变量;另一是说:一切与所研究的条件和行为无关,但在实验中又是影响反应变量(行为,又称实验结果)的因素。
4.组间设计:采用控制组(对照组)与实验组,或多个实验组的设计方法,又称组间设计。
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
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。
随机区组和混合设计
随机区组和混合设计
随机区组设计算是既有组内设计又有组间设计的一种混合设计。
这里要明确几个问题:
1、区组变量:实验中的因子,它对变异根源的影响不是我们想要的,如您想研究不同温度、冷却介质、冷却时间下的淬火质量,以上都是要研究的因子;但是,不同批次的材料也是因子,因为同一批次的材料可能更加一致,所以我们在这个实验中把不同批次的材料作为区组变量。
、区组:具有同质性的试验组合的集群。
同一区组内的差异就是组内差异,区组间的差异是组间差距。
完全随机设计和随机区组设计ANOVA
基本思想
SS 总=∑∑ ( xij − x) =∑ x 2 − C
i j 2
SS组间=∑ ni ( x i − x) 2=∑
2
(∑ x ij ) 2 ni
−C
SS 组内=∑∑ ( xij − x i ) = SS 总-SS组间
i j
基本思想
SS组间 MS组间= K −1
MS组内= SS 组内 N−K
完全随机设计实例编号10111213随机数7126645470303395414227841815201025121324组别编号14151617181920212223242526随机数17245918567544681294783416221419262311组别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基本思想ssms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
完全随机设计实例
编号 随机数 R 组别 1 2 1 甲 2 71 21 丁 3 26 7 乙 4 64 18 丙 5 54 15 丙 6 70 20 丁 7 30 9 乙 8 33 10 乙 9 95 25 丁 10 41 12 乙 11 42 13 丙 12 27 8 乙 13 84 24 丁
编号 随机数 R 组别
随机区组设计的方差分析
SS总 = ∑ xij − x) = ∑ x 2 − C (
C = (∑ X 处理 = ∑ ni x i − x) 2 = ∑
i j
b
−C
SS区组 = ∑ n(x j − x) 2 = ∑ j
j
(∑ xij ) 2
i
k
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第二步: 第二步实验,使每个实验单元接受一个处理水平。
六、设计所适合的假设: 设计所适合的假设: 1)处理水平的总体平均数相等 ) H0: μ•1= μ•2 = •••••• = μ•p 1 2 p 处理效应为0) 或H0:αj =0 (处理效应为 ) 2)各组的总体平均数相等 ) H0: μ1•= μ2• = •••••• = μn• 各区组因素的效应等于0) 或H0: Πi =0 (各区组因素的效应等于 )
单位组间平方和 SSB=∑y 2.j/p- C =(372+652+2252+4902)/4 -47718.063=32361.687 误差平方和 SSe=SST-SSA-SSB=905.063
总自由度 处理间自由度
dfT=pn-1=4×4-1=15 pn-1=4× dfA=p-1=4-1=3 1=4-
单位组间自由度 dfB=n-1=4-1=3 1=4误差自由度 dfe=dfT-dfA-dfB =(p-1)(n-1) =(p 1)(n =(4-1)(4-1)=9 (4-
列出方差分析表,进行F检验 检验, 第三步 列出方差分析表,进行 检验,并做出 统计推断
变异来源 1.处理间 处理间 平方和 1134.187 自由度 3 3 9 15 均 方 378.062
五、设计方法
前提:该实验是为了比较 种处理或因素 种处理或因素A的 个 前提:该实验是为了比较P种处理或因素 的p个 水平引入的区组因素B, 有 个水平 个水平。 水平引入的区组因素 ,B有n个水平。
将全部pn个实验单元按区组因素 个实验单元按区组因素n个 第一步 :将全部 个实验单元按区组因素 个 水平,分成 组 个区组。 水平,分成n组,即n个区组。 个区组
3、随机单位组试验结果的统计分析 随机单位组试验结果的统计分析采用方差 分析法。分析时将单位组也看成一个因素, 分析法。分析时将单位组也看成一个因素,连 同试验因素一起, 同试验因素一起,按两因素单独观测值的方差 分析法进行。这里需要说明的是, 分析法进行。这里需要说明的是,假定单位组 因素与试验因素不存在交互作用。 因素与试验因素不存在交互作用。 若记试验处理因素为A 若记试验处理因素为 A , 处理因素水平数 单位组因素为B 单位组数为b 为 a ; 单位组因素为 B , 单位组数为 b , 对试验 结果进行方差分析的数学模型为: 结果进行方差分析的数学模型为:
第七章
单因素随机区组实验设计与分析
第一节 随机区组设计基本理论
一、概念 依据逐步控制的原理使实验对象在 一个区组出现一次,区组数等于重复数, 一个区组出现一次,区组数等于重复数, 但各实验对象在同一区组的排列是完全 相同的,这种设计叫随机区组设计。 相同的,这种设计叫随机区组设计。
二、区组因素
指对实验分析产生影响的实验条件, 指对实验分析产生影响的实验条件,在实 际中,实验材料、实验环境、日期、地区、 际中,实验材料、实验环境、日期、地区、 操作装备、操作者、原材料、 操作装备、操作者、原材料、顺序等因素 都可作为区组因素,被称作无关变量。 都可作为区组因素,被称作无关变量。同 一区组内各对象具有较强的同质性, 一区组内各对象具有较强的同质性,区组 间各实验对象具有较大的异质性。 间各实验对象具有较大的异质性。
各项平方和与自由度的计算公式为: 各项平方和与自由度的计算公式为: 矫正数 总平方和 A因素平方和 B因素平方和
C = x /pn
2 ..
2 SST = ∑∑(yij − y.. )2 = ∑∑yij −C p n p n
1 SSA = n∑(xi. − x.. ) = ∑yi2. − C n i=1 i=1
因为 FA< F0.01(3,9) , 表明处理间不存在 显著差异, 显著差异,即广告版面的大小对销售量没有影 响。单位组间的变异,虽然F值已达到0.01 单位组间的变异,虽然F值已达到0.01 显著水平,由于我们采取的是随机单位组设计, 显著水平,由于我们采取的是随机单位组设计, 已将它从误差中分离出来,达到了局部控制的 已将它从误差中分离出来, 目的。单位组间的变异即使显著,一般也不作 目的。单位组间的变异即使显著, 单位组间的多重比较。 单位组间的多重比较。
第二节 单因素随机实验设计 与计算举例
(一)研究问题与实验设计: 研究问题与实验设计: 1.问题 问题
北京创意市场调研公司研究在报纸上登广告对其 产品销售量的影响,公司研究人员的假设是产品销售 产品销售量的影响, 量随着报纸上登广告篇幅的大小不同而明显不同,这 量随着报纸上登广告篇幅的大小不同而明显不同, 个实验只有报纸广告一个自变量,且是篇幅不同的报 个实验只有报纸广告一个自变量, 纸广告。研究人员考虑到城市大小可能对产品销售量 纸广告。 产生影响,但又不是该实验中感兴趣的因素,于是决 产生影响,但又不是该实验中感兴趣的因素, 定将城市大小作为无关变量通过实验设计将它的效应 分离出去,以更好地探讨报纸上登广告篇幅大小对产 分离出去, 品销售量的影响,因变量是四种不同大小篇幅的报纸 品销售量的影响, 广告的反应变量即销售量。 广告的反应变量即销售量。
相应均方为
MS A = SSA / df A , MSB = SSB / df B , MSe = SSe / df e
本例方差分析
表7-2 四种大小不同报纸版面处理对销售量的影响
单位kg 单位 处理平 均Xi.
处理A 处理
小型 中型 大型 特大型
单位( ) 单位(B) B1 B2 B3 5 10 10 12 10 10 25 20 40 60 65 60
xij = µ +αi + β j + εij
(i=1,2,…,a;j=1,2,…b) =1,2,… =1,2,…
式中
µ 为总体均数, 为总体均数, 为第i处理的效应, αi 为第i处理的效应,
β j 为第j单位组效应。 为第j单位组效应。
为随机误差,相互独立, ε ij 为随机误差,相互独立,且都 服从正态分布
平方和与自由度的划分式为: 平方和与自由度的划分式为: SST = SSA+SSB+Sse df T = dfA+dfB+dfe
对平方和分解与计算的解释: 对平方和分解与计算的解释 SS总变异——在随机区组实验中总平方和应首先分 在随机区组实验中总平方和应首先分 解为处理间平方和与处理内平方和。 解为处理间平方和与处理内平方和。 SS处理间——指所有由实验处理引起的变异,在单 指所有由实验处理引起的变异, 指所有由实验处理引起的变异 因素处理中仅指A因素处理效应 因素处理效应。 因素处理中仅指 因素处理效应。 SS处理内——在随机区组实验中处理内平方和可进 在随机区组实验中处理内平方和可进 一步分解为区组平方和与误差平方和 两部分 SS区组 ——指区组效应,在该实验中指总变异中 指区组效应, 指区组效应 由实验单元人口数量引起的变异 SS残差 ——指总变异中不能被实验处理和区组效 指总变异中不能被实验处理和区组效 应解释的变异。 应解释的变异。
B4 110 100 150 130
处理合 计Xi.
165 180 250 222
41.25 45 62.5 55.5
单位组 37 65 225 490 817 合计X 合计 .j 单位组 9.25 16.25 56.25 122.5 平均X 平均 .j A表示报纸版面,B表示城市规模,其中 1为小型 2为 表示报纸版面, 表示城市规模 其中B 为小型,B 表示城市规模, 表示报纸版面 中型, 为大型, 中型,B3为大型,B4为特大型
10787.229
F 3.759
107.269
2.处理内 处理内
33266.75
12 2772.229
100.562
32361.687 区组 905.063 残差 总 变 异 34400.937
取α= 0.05 , 0.01 ; 则F0.05(3 , 9)=3.86 , F0.01(3,9) =6.99 , )
2.实验设计 实验设计 该公司选择单因素随机区组实验设计安排 实验,实验处理有四种, 实验,实验处理有四种,按照在市场上的报纸 刊登广告的篇幅大小分为: 刊登广告的篇幅大小分为: 小型广告 中型广告 大型广告 特大型广告 实验16个城市即 个实验单元 然后将16 实验 个城市即16个实验单元,然后将 个城市即 个实验单元, 个城市按其人口规模分为四个组,每组4个城市 个城市按其人口规模分为四个组,每组 个城市 每一组处理进行10天 共进行4次 每一组处理进行 天,共进行 次
(二)实验数据 表7-1
广告 小型 5 10 40 110 165 41.25
单位:万件
合计 37 65 225 490 817 平均 9.25 16.25 56.25 122.5 204.25
城 市 规 模 合 平
小城市
中等城市
大城市
特大城市
计 均
水 平 (处 理) 中型 大型 特大型 10 10 12 10 25 20 60 65 60 100 150 130 180 250 222 45 62.5 55.5
2
i=1 j =1 a
i=1 j =1 p
1 n 2 SSB = p∑(x. j − x.. )2 = ∑y. j −C p j=1 j =1
b
误差平方和 总自由度 A因素自由度 B因素自由度 误差自由度
SSe=SST-SSA-SSB dfT=pn-1 =pndfA=p-1 =pdfB=n-1 =ndfe= dfT - dfA – dfB =(p-1)(n=(p-1)(n-1)
第三节
随机单位组设计的评价
一、随机区组设计的主要优点
1、设计与分析方法简单易行,可使用于含任 设计与分析方法简单易行, 何处理水平数的实验中并且区组数量也不受限 制因而有较好的灵活性。 制因而有较好的灵活性。 2、由于随机单位组设计体现了试验设计三原 在对试验结果进行分析时, 则,在对试验结果进行分析时,能将单位组间 的变异从试验误差中分离出来, 的变异从试验误差中分离出来,有效地降低了 试验误差,因而试验的精确性较高。 试验误差,因而试验的精确性较高。 3、把条件一致的供试单位分在同一单位组, 把条件一致的供试单位分在同一单位组, 再将同一区组的供试单位随机分配到不同处理 组内,加大了处理组之间的可比性。 组内,加大了处理组之间的可比性。