试验设计：区组设计
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）
第9章随机区组试验设计
对于【例 10-3】为了解5种小包装贮藏方法（A， B，C，D，E）对红星苹果果肉硬度的影响，进行了 一次随机区组试验，以贮藏室为区组，试验结果如表 10-5 。试分析各种贮藏方法的果肉硬度的差异显著 性。
第一步，整理试验资料。 首先将原始数据填入按处理与区组划分 的两项表，表10-5，（1）各处理总和及 r x xi. xij i. xi. 其均值。 （2）各区组总 j 1 r k rk r r x x 和 i. （3）全试验总和 X .. X X .i X . j
的单元组叫做区组(block)。然后分别在各区组内，用
随机的方法将各个处理逐个安排于各供试单元中。由
于同一区组内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 (randomized block)，随 机区组试验设计也由此得名。
1.2随机区组设计的特点 （一）随机区组设计的主要优点
1、由于随机单位组设计体现了试验设计三原则，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，有效地降低了试验误差，因而试验的 精确性较高。 2、设计方法机动灵活。 3、试验实施中的试验控制较易进行。 4、试验结果的统计分析方法简单易行。 5、试验的韧性较好。
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（二）随机单位组设计的主要缺点 ①本试验设计是按区组来控制试验非处理条件的， 要求区组内条件基本一致。在进行结果分析时，也只 能消除区组间差异带来的影响，而不能分辨出区组内 的差异。 ②当处理数太多时，一个区组内试验单元就多，对其 进行非处理条件控制的难度相应增大，甚至将失去控
j 为第j单位组效应。
处理效应 i通常是固定的，且有 i 0 ； i 1 单位组效应 j 通常是随机的。
试验设计与实验方法在课题研究中的应用
试验设计与实验方法在课题研究中的应用引言试验设计与实验方法是科学研究中的重要方法之一，它们在课题研究中的应用可以帮助研究者准确、有效地获取数据，从而得出可靠的结论。
本文将介绍试验设计与实验方法在课题研究中的应用，并探讨其优势和局限性。
试验设计试验设计是指在科学研究中明确研究目标和设计实验方案的过程。
良好的试验设计能够确保实验结果的可靠性和有效性。
在课题研究中，试验设计的目标是建立清晰的实验假设，确定实验因素，并控制其他干扰因素。
试验设计的常见类型包括随机化设计、区组设计、因子设计等。
随机化设计以随机分配实验对象到不同组别的方式来减少偏差，确保实验结果的可靠性。
区组设计通过将实验区分成若干均匀的区组，使得实验结果的差异主要来自于实验因素而不是区组间的变异。
因子设计则通过探究多个实验因素对实验结果的影响，并分析它们之间的交互作用。
实验方法实验方法是指在试验设计的指导下进行实验操作的方法。
实验方法的选取应根据研究目的和试验设计来确定。
常见的实验方法包括观察法、问卷调查法、实验室实验法等。
观察法是通过观察和记录现象、事件或行为来获取数据的方法。
在课题研究中，观察法可以用于收集定量数据或定性数据，以便分析研究对象的特征、变化和相互关系。
问卷调查法是通过设计问卷并向被试者发放，以获取他们的意见、态度或行为信息的方法。
问卷调查法在课题研究中可以用于收集大量的数据，对于涉及大规模样本的研究非常有用。
实验室实验法是指在实验室环境下对实验对象进行控制和干预，以获取实验数据的方法。
它可以排除其他干扰因素的影响，使实验结果更加准确可靠。
试验设计与实验方法在课题研究中的应用试验设计与实验方法在课题研究中具有广泛的应用。
它们可以帮助研究者明确研究目标，选择适当的实验设计，并进行有效的数据收集和分析。
以下是试验设计与实验方法在课题研究中的几个应用实例。
应用实例一：药物治疗效果研究研究目标：探究新药物对某种疾病的治疗效果。
试验设计：随机化对照实验设计。
单因素随机区组实验设计
结束
岗位职责三工作总结项目运维项目实施银青高速视频监控东毛隧道停车场项目全面实施ip设置贵州独平高速项目全面实施监控室机柜布线四心得体会在这段时间的学习过程中我对部门很多产品从零学起刚到公司的时候感觉压力很大经过这些时间的认真学习和实际操作调整心态现已完全能融入公司的各项岗位职责和管理制度中
单因素随机区组实验设计
数据处理方法（SPSS统计软件）
包含的统计变量：实验的自变量A，区组变量X， 实验的因变量Y。 实施的统计过程：analyze—General Linear Model—Univariate… 预期的统计结果：自变量A的主效应是否显著； 无关变量即区组变量效应是否显著；若自变量主 效应显著，则进行平均数多重检验。
应用举例及延伸
与该设计相关的名称：随机化区组实验设计；下属的设计类型：随机 化匹配组设计，随机化配对组设计。单因素随机区组设计应用举例： 研究题目：文章的生字密度对学生阅读理解的影响。 研究假设：阅读理解随着生字密度的增加而下降。 实验变量：自变量——生字密度，含有4个水平（5：1、10：1、15： 1、20：1）； 因变量——阅读测验的分数；无关变量——被试的智 力水平 实验设计：单因素随机区组实验设计 被试及程序：首先给32个学生做智力测验，并按测验分数将被试分成 8个，每组4人（智力水平相等），然后随机分配每个区组内的4个 被试阅读一种生字密度的文章。
第二章 实验设计
单因素随机区组实验设计的基本特点
适用条件：研究中有一个自变量，自变量有两个或多于两个水平；研 究中还有一个无关变量，也有两个或多个水平，并且自变量的水平与 无关变量的水平之间无交互作用。 基本方法：首先将被试在无关变量上进行匹配，然后把各匹配组的被 试随机分配给自变量的各个水平，每个被试只接受一个水平的处理。 误差控制：区组法（无关变量纳入法）。通过统计处理，分离出由无 关变量引起的变异，使它不出现在处理效应和误差变异中，从而提高 方差分析的灵敏度。 实验设计模型 总变异组成：实验处理引起的变异；区组引起的变异；误差引起的变 异。
随机区组试验设计与分析
第一节 完全随机实验设计及分析
本试验中，水平数m＝3，重复r=5，共进行35＝15次试验。 此15次试验先做哪一个呢？ 试验的先后顺序必须随机确定。随机化方法可采用抽签的方 法，也可用随机数字表确定试验顺序。 现在采用查随机数字表确定试验顺序 （1）对所有试验编号 （2）确定读取随机数字的起始点，并读取相应数目的随机数字。 （3）根据随机数字的大小确定试验的先后顺序。
然后分别在各区组内，用随机的方法将各个处理逐个安排于各供试 单元中。
第二节 随机区组试验设计方法
由于同一区组内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。 随机区组设计是一种适用性较广泛的设计方法。既可用于单因素试 验，也适用于多因素试验。
第二节 随机区组试验设计方法
随机区组试验设计方法安排单因素试验
除杂方法（Ai） 平均值 xt
差异显著性
a=0.05
a=0.01
A4
28.4
a
A
A2
27.5
ab
A
A3
27.0
b
A
A1
25.2
c
B
A5
21.3
d
C
第二节 随机区组试验设计方法
2.1 设计方法
实验设计五原则中，其中的一条就是区组的原则。 随机区组试验设计是一种随机排列的完全区组的试验设计。 其方法是： 根据局部控制的原理，将试验的所有供试单元先按重复划分成非处 理条件相对一致的若干单元组，每一组的供试单元数与试验的处理数 相等。
雌鼠编号 1 2 3 4 5 6 7 8 … 39 40
随机数字 09 47 27 96 54 49 17 46 … 03 10
余数
1 3 3 4 2 1 1 2 …3 2
实验六随机区组试验设计方法
其它试验其它试验 .B3A2 B1 B5 B4
A3 A3 B2 B5 B3 B1
A1 A1 B2 B4 B1 B3 B4
B2 B5
A3 B1 B3 B5 B2 B4 B3
A1 B1 B5 B2 B4 B5
A2 B1 B3 B2 B4
B5
A1 B3 B2
A2 B4 B1 B2 B1 B3 B5 B4 B1
A3 B3 B5 B2 B4
实验六随机区组试验设计方法
一目的:掌握常用的单因素,两因裂区组设计方法 二 设计内容: 1 有一小麦品种比较试验，参试8个品种，代号为A B C D E F G H准备重复3次，请你根据下面地形设 计一随机区组试验，划出田间种植图。
35m
40m
肥
3 5
瘦
2 有一玉米品种和中耕次数两因素试验,品种为B因素为副 区,B1,B2,B3三个水平,中耕次数A因素为主因素分A1,A2,A3,A4四 个水平,随机区组设计重复2次,请你根据上面地型设计一两因素裂 区组试验,划出田间种植图
实验七 田间试验地参观 目的:对田间试验裂区设计有一直观认识 下图为小麦两因素裂区试验设计： 主区因素为播期（A)有3个水平分别是 A1:9月25号; A2:10月10号； A3:10月25号， 副区因素为播量(B)为5水平，分别为 B1 :10万； B2 :12万； B3:15万； B4 18万. B5: 20万基本苗. 重复3次，
单因素随机区组实验设计
单因素随机区组实验设计一、单因素随机区组实验设计的基本特点心理和教育科学研究中，被试的个体差异是误差变异的重要来源。
它常常会混淆实验处理的效应，因此是无关变异。
随机区组设计使用区组方法减小误差变异，即用区组方法分离出由无关变量引起的变异，使它不出现在处理效应和误差变异中。
单因素随机区组设计适用于这样的情境：研究中有一个自变量，自变量有两个或多个水平(P ≥2)，研究中还有一个无关变量，也有两个或多个水平(n ≥2)，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，一般首先将被试在这个无关变量上进行匹配，然后将他们随机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，我们可以利用方差分析技术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价。
另外，环境因素也是潜在可考虑的区组变量，例如，每天的时间、每年的季节、地点、仪器等方面的因素也可以进行区组，以减少误差变异，时间是一个特别有效的区组变量，因为它常常还会带来一些附加的变量，如身体的生理周期、疲劳等等。
单因素随机区组实验设计适合检验的假说有两个： (1)处理水平的总体平均数相等，即：0.1.2.:P H μμμ==⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅=或处理效应等于0，即：0:0j H a =(2)区组的总体平均数相等，即：0.1.2.:n H μμμ==⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅=或区组效应等于0，即：20:0i H π=图中可以看出实验中有一个自变量，自变量有4个水平。
实验中还有一个无关变量，将16个被试在无关变量上进行匹配，分为4个区组，每个区组内4个同质被试，随机分配每个被试接受一个处理水平。
二、单因素随机区组实验设计与计算举例(一)研究的问题与实验设计我们仍然利用第一节中文章的生字密度对阅读理解影响的研究做例子。
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
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
第9章随机区组试验设计
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4、处理间的多重比较
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标准误为: 标准误为:
Sx = MSe n = 257.8 4 = 8.028
上一张 下一张 主 页 退 出
由dfe=12、秩次距k=2，3，4，5，查 =12、秩次距k=2， 附表5得临界q 附表5得临界q值：q0.05、q0.01,并与 Sx 相乘 求得LSR值 列于表12求得LSR值，列于表12-6。
Sx Sx
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上一张 下一张 主 页 退 出
xij = µ +αi + β j + εij
（i=1,2,…,a;பைடு நூலகம்=1,2,…b） =1,2,… =1,2,…
（10-2） 10-
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。
处理效应 αi通常是固定的，且有 ∑αi = 0 ； 通常是固定的， i=1 通常是随机的。 单位组效应 β j 通常是随机的。
1.3注意事项 1.3注意事项
③在进行随机区组试验设计时，各区组内的 在进行随机区组试验设计时， 随机排列应独立进行， 也即各区组应分别 随机排列应独立进行 ， 也即各区 组应分别 进行1次随机排列， 进行1次随机排列，不能所有区组都采用同 一随机顺序。 一随机顺序。
随机区组试验结果的统计分析 （一）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：
区组设计是配对设计的特例
区组设计是配对设计的特例
区组设计是为了改善实验试验的准确性而发展起来的一种随机化实验设计方法。
它是安排实验受试者或实验单位，把它们分为两个或更多的组（称为“区组”），然后比较这些组之间不同处理因素所引起的影响。
区组设计是一种随机化实验方法，实验者使用统计学方法来分组，并将受试者或对照组随机地分配到不同的实验组中。
这意味着实验者无法控制受试者选择到哪个组，以减少受试者人类误差的影响。
从而保证了实验的客观性和准确性。
配对设计是区组设计的一种特例，它的核心思想是将受试者或实验单位分成两个组，然后将每一组分成相等大小的具有相同表现特征的子组，比如智力水平、年龄、性别等。
之后再将子组交叉配对，让每组的受试者在实验中同时具备相同的基础条件。
从而将个体因素的影响降到最低，使实验结果更准确。
因此可以看出，区组设计是一种有效的随机化实验设计方法，其中配对设计作为一种特例，用于进一步改善实验结果的准确性。
在实验设计中，实验者可以根据实验需要，采用不同的区组设计方法，以分组实验单位，从而获得较为准确的实验结果。
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
常用实验设计方法
常用实验设计方法
常用实验设计方法：完全随机设计、配对设计、随机区组设计、拉丁方设计。
1、完全随机设计completely random design
定义：将受试对象随机分配到各处理组进行实验观察。
是常见的一种考察单因素两水平或多水平的实验设计方法，包括两组完全随机设计和多组完全随机设计。
2、配对设计paired design
定义：是将不同受试对象按一定条件配成对子，再将每对对子中的两个受试对象分配到不同的处理组。
该设计可以做到严格控制非处理因素(混杂因素)对实验结果的影响，同时使受试对象的均衡性增大，因而可提高实验效率。
3、随机区组设计randomized block design / 配伍设计
定义：它是组间设计在医学实验设计中的应用，是配对设计的扩大。
它是将几个受试对象按一定相同或相近的条件组成配伍组或区别组，使每个配伍组的例数等于处理组个数，再将每一配伍组的各受试者随机分配到各个处理组中去。
4、拉丁方设计Latin-square design
拉丁方设计latin-square design：分别按拉丁方的字母、行和列安排处理因素和影响因素的试验设计称为拉丁方设计。
随机区组试验设计
随机区组试验设计嘿，朋友们！今天咱来聊聊随机区组试验设计。
这玩意儿啊，就像是给科学研究搭了个特别的舞台！你看啊，随机区组试验设计就好比是一场精心安排的比赛。
每个区组就像是一个小组，里面的试验对象就像是参赛选手。
我们要保证每个小组里的选手都有差不多的实力，这样比赛才公平嘛！不然，这结果能靠谱吗？为啥要搞这么复杂呢？这可不是瞎折腾哦！它能帮我们更好地看清各种因素的影响。
比如说，我们想知道不同肥料对庄稼生长的效果，那我们就可以把一块地分成好多区组，每个区组用不同的肥料。
这样一来，我们就能清楚地知道哪种肥料最厉害啦！在这个过程中，随机可太重要啦！就像抽奖一样，不能有猫腻，得让每个处理都有平等的机会。
要是不随机，那结果不就容易跑偏嘛！这可不是我们想要的。
而且哦，随机区组试验设计还特别灵活。
它可以用在农业、医学、心理学等等好多领域呢！想象一下，在农业上，它能帮农民伯伯找到最好的种植方法，让庄稼长得更壮实；在医学上，能帮医生找到最有效的治疗方案，让病人更快康复。
这多牛啊！它就像是一把万能钥匙，能打开好多知识的大门。
我们通过它能发现很多以前不知道的秘密呢！比如说，哪种药对某种病效果最好，哪种教学方法能让学生成绩提高得更快。
做随机区组试验设计可不能马虎哦！得认真规划，仔细实施。
就跟盖房子一样，根基要打牢，每一步都不能出错。
从选择区组，到分配处理，再到收集数据，都得用心。
不然，最后得出个不靠谱的结果，那不就白忙乎啦！咱们做研究的人啊，就得像个细心的工匠，一点点雕琢出准确可靠的结果。
可不能马大哈似的随便搞搞，那可不行！总之呢，随机区组试验设计是个特别有用的工具，能帮我们在科学的道路上走得更稳、更远。
它让我们能更清楚地看到事物的本质，找到解决问题的方法。
所以啊，大家可别小瞧了它哟！。
实验六随机区组试验设计方法
一目的:掌握常用的单因素,两因裂区组设计方法 二 设计内容: 1 有一小麦品种比较试验，参试8个品种，代号为A B C D E F G H准备重复3次，请你根据下面地形设 计一随机区组试验，划出田间种植图。35m4 Nhomakorabeam肥
3 5
瘦
2 有一玉米品种和中耕次数两因素试验,品种为B因素为副 区,B1,B2,B3三个水平,中耕次数A因素为主因素分A1,A2,A3,A4四 个水平,随机区组设计重复2次,请你根据上面地型设计一两因素裂 区组试验,划出田间种植图
其它试验
其它试验 .
B3
A2 B1 B5 B4
A3 A3 B2 B5 B3 B1
A1 A1 B2 B4 B1 B3 B4
B2 B5
A3 B1 B3 B5 B2 B4 B3
A1 B1 B5 B2 B4 B5
A2 B1 B3 B2 B4
B5
A1 B3 B2
A2 B4 B1 B2 B1 B3 B5 B4 B1
A3 B3 B5 B2 B4
实验七 田间试验地参观 目的:对田间试验裂区设计有一直观认识 下图为小麦两因素裂区试验设计： 主区因素为播期（A)有3个水平分别是 A1:9月25号; A2:10月10号； A3:10月25号， 副区因素为播量(B)为5水平，分别为 B1 :10万； B2 :12万； B3:15万； B4 18万. B5: 20万基本苗. 重复3次，
试验设计方法
试验设计方法试验设计方法是一种科学研究中常用的方法，用于制定实验方案，保证实验结果的可靠性和有效性。
本文将介绍常用的试验设计方法，以及其应用。
1. 随机对照实验设计：该设计方法常用于药物研发和医学实验中。
实验对象被随机分配到两个或多个对照组和实验组中，对照组接受无效处理或安慰剂，实验组接受实际处理。
通过比较两组的实验结果，评估处理的效果。
为了控制其他变量的影响，实验组和对照组应在人口学特征、年龄、性别等方面保持平衡。
2. 区组试验设计：该设计方法常用于农业实验中。
实验地区被划分成几个区域，每个区组内的实验单位接受相同的处理，同时在不同区组之间也会有相同处理的重复。
这样可以消除地区差异的影响，提高实验的可靠性。
3. 因子设计：该设计方法常用于工业实验中。
通过将多个因素或变量引入实验设计中，分析它们对结果的影响，找到最优的组合方案。
常见的因子设计方法有完全随机设计、随机区组设计和拉丁方设计等。
对每个因子设置不同的水平，然后结合实验结果进行数据分析，确定最佳的处理方案。
4. 响应面试验设计：该设计方法是一种多因素试验和数学建模的组合。
通过收集实验数据，建立数学模型，以预测响应变量对多个因素的响应。
然后通过优化数学模型，找到能够使响应变量达到最优的因素水平组合。
5. 反向随机化试验设计：该设计方法用于减少实验中的随机偏差，提高实验的稳定性。
在传统的随机对照实验中，每个实验对象只接受一种处理。
而在反向随机化试验设计中，每个实验对象接受多个处理，以减少随机性对结果的影响。
综上所述，试验设计方法在科学研究中起着至关重要的作用。
通过合理设计和控制实验参数，可以得到可靠且有效的实验结果，为科学研究提供有力支持。
区组试验设计 思政
区组试验设计思政
思政是指思想政治教育的简称，是培养公民的思想道德素质和政治素养的一门学科。
思政的目标是使学生在思想上具有正确的世界观、人生观和价值观，具备独立思考问题、判断问题和解决问题的能力，以及拥护党的领导和社会主义制度的信念。
思政的教学内容主要包括马克思主义哲学基本原理、中国特色社会主义理论体系、中国近现代史和中国特色社会主义事业的伟大成就、发展道路，以及当前我国面临的重大问题等。
在思政课的学习中，我们不仅要学习理论知识，还要注重实践，不断提高自己的思想素质和政治素养。
我们要通过学习思政课，了解我国的历史、文化和社会主义制度，深入了解党的路线、方针和政策，树立正确的人生观、价值观，增强自己的责任感和使命感。
思政课的教学方法也非常重要。
教师要注重启发式教学，激发学生的思考和创造力，培养学生的批判思维能力和分析问题能力。
教师还要注重与学生的互动，引导学生积极参与讨论和思辨，提高学生的综合素质。
思政课的教学效果也需要进行评估。
我们可以通过问卷调查、小组讨论、个人陈述等方式，了解学生对思政课的学习效果和感受，并根据评估结果不断改进教学方法和内容，提高思政课的教学质量。
思政课是培养学生正确世界观、人生观和价值观的重要途径，是提
高学生思想道德素质和政治素养的关键环节。
我们要重视思政课的学习，注重实践，不断提高自己的思想素质和政治素养，为实现中华民族伟大复兴的中国梦做出自己的贡献。
思政课的教学也需要不断改进和创新，提高教学质量，培养更多优秀的社会主义建设者和接班人。
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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。
统计模型
自由度
fT f a f b f e N 1 ab 1 (a 1) (b 1) (a 1)(b 1)
ˆ )2 ˆ ˆi nij ( yij j
i 1 j 1 v b
v
b
1 v nij ( yij ˆi nijˆi ) 2 k k i 1 i 1 j 1
b v 1 k 2 nij yij y2j Qi2 k j 1 v i 1 i 1 j 1 v b
试验方式一：随机化设计
缺点分析：金属试件的硬度稍有不同，试验数据的 变异性就会受到很大影响。这时试验误差不仅仅是 随机误差，还有金属试件间的差异性。
试验方式二：随机化区组设计
随机化区组设计的定义：设有a个处理需要比较，若把 全部的n个试验单元分成k组（k=n/a），使每个组内的试 验单元尽可能相似，在每个组内对各试验单元以随机方 式实施不同处理。
2 i 1 j 1 i 1 j 1 v b v b
, j 分别为H 0成立下 和 j的LSE。
y j y ,j , j 1, 2, n k v b b 1 2 S0 nij yij y2j k j 1 i 1 j 1 f 0 =n - (1+b - 1) = n - b ,b
fT n 1, n bk vr
进行分解：
SB
j 1
b
y
y , y j k n
2 j
2
n
i 1
v
ij
yij ,
k
fB b 1
考虑因子A的v个处理间的平方和SA ，由于 每个处理所在的区组是有差异的，各处理和：
yi nij yij , i 1, 2,
区组设计
§1 随机化完全区组设计 §2 平衡不完全区组设计 §3 链式区组设计
§1 随机化完全区组设计
在比较因素A的a个水平的效应时，希望其它实验条件尽 可能保持不变，使得统计推断更为可信。 问题：“其它实验条件尽可能保持不变” 不太可能实现
解决办法：按某个已知的噪声因子将全部试验单元分组 ，使得每个组内的各个试验条件尽可能保持不变，这样 的组被称为区组。如何建立区组被称为区组设计。区组 设计中因子的水平称为处理，a个水平就是a个处理。
目标函数为
nij ( yij i j )2
i 1 j 1
v
b
对其求偏导数，令导数为零，得到正规 方程组
1 b Qi yi nij y j , i 1, 2, k j 1
,v
方差分析
2 v b y 2 ST nij yij , y nij yij , n i 1 j 1 i 1 j 1 v b
五、模型的适合性
方差齐性检测：缺少重近似达到齐 性”的情况： 1、数据是在相同或类似的实验条件下产生 的； 2、试验环境得到有效控制，大的误差得到 控制，试验进行的很正常。
正态性检测：仍可借助残差分析。
利用残差的正态概率图进行分析。
上机练习
y j
在,i,i=1,2,…,v,j,j=1,2, …,b这v+b+1个参数 中，共有v+b-1个自由参数，将这v+b-1个参数的 估计代入平方和中，得到Se的自由度为 n-(v+b-1)=n-v-b+1
原假设成立下的误差平方和为
S0 min nij ( yij j ) nij ( yij j ) 2
四、多重比较问题
• 在随机化完全区组设计中，若处理效应是固定 的，并且方差分析确认处理效应间有显著差异， 则不论区组效应是否是固定的，都应对处理效 应进行多重比较：以便发现哪些处理是值得重 视的。 • 所使用的方法与第二章相同，只需将重复数改 为区组数。在完全区组设计中，各处理所涉及 的区组数是相同的。
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§2 平衡不完全区组设计（BIB设计）
每一块金属试件上只能进行三支杆尖的测 试，参加试验的杆尖有四支，所以不是每支 杆尖都能在同一块试件上进行试验。 对这类问题，仍旧可以使用随机化区组设 计，只不过这时不是每个处理都在每个区组 中出现，这种设计叫随机化不完全区组设计。