第八章 常用试验设计及其统计分析(含第七章 抽样原理与方法)
生物统计学 第十章 常用试验设计及其统计分析
四、试验误差及其控制途径
可以避免
系统误差（片面误差）：由于试验处理以
试
外的其他条件明显不一致所产生的带有倾 向性的或定向性的偏差。
验
误 随机误差（偶然误差）：由于试验中许多
➢设有8个处理，我们得到随机数字，去掉0和9及 重复数字，连续取得8个随机数字，即为一个区 组内的排列。
9, 3, 9, 4, 4, 6, 0, 2, 8, 4, 6, 5, 9, 8, 4, 4, 1, 4, 9, 2, 2, 4, 8, 7 9, 3, 9, 4, 4, 6, 0, 2, 8, 4, 6, 5, 9, 8, 4, 4, 1, 4, 9, 2, 2, 4, 8, 7
应用拉丁方进行试验设计，就是在行、列两个 方向上都进行局部控制，使行、列两向皆成完 全区组或重复。 相等
处理数
重复数
行数
列数
第四节：拉丁方设计(latin square design)
当行、列间皆有明显差异时，在控制 试验误差，提高试验精度方面，应用 拉丁方试验将比随机区组试验更有效。
随机区组设计
如果设计不合理，不仅达不到试验的目的，甚至导 致整个试验的失败。
➢能否合理地进行试验设计，关系到科研工作的成 败。
(四）意义
1 节省人力、物力、财力和时间
2
减少试验误差，提高试验的精确度， 取得真实的试验资料，为统计分析
得出正确的判断和结构打下基础。
二 生物学试验的基本要求
试验目的明确 试验条件要有代表性 试验结果可靠 试验结果可重演
平均值±标准差（误）
常用试验设计及其统计分析(含共48页
26、要使整个人生都过得舒适、愉快，这是不可能的，因为人类必须具备一种能应付逆境的态度。——卢梭
▪
27、只有把抱怨环境的心情，化为上进的力量，才是成功的保证。——罗曼·罗兰
▪
28、知之者不如好之者，好之者不如乐之者。——孔子
▪
29、勇猛、大胆和坚定的决心能够抵得上武器的精良。——达·芬奇
▪
30、意志是一个强壮的盲人，倚靠在明眼的跛子肩上。——叔本华
谢谢！48Fra bibliotek常用试验设计及其统计分析(含
46、法律有权打破平静。——马·格林 47、在一千磅法律里，没有一盎司仁 爱。— —英国
48、法律一多，公正就少。——托·富 勒 49、犯罪总是以惩罚相补偿；只有处 罚才能 使犯罪 得到偿 还。— —达雷 尔
50、弱者比强者更能得到法律的保护 。—— 威·厄尔
▪
第七章 试验设计与统计分析
二级及二级以上的抽样就称为多层次抽样
多层次抽样方法适合于资源调查、传染病（寄生虫病）调查、 流行病学调查、经济学调查、遗传学试验、育种学试验， 等
（三）双重抽样法
当所研究的性状比较复杂，或所需经费较 多，或须将试验动物宰杀后才能测定，因 而不大可能进行重复性试验，或采用直接 抽样试验，或试验有较大的难度，可采用 双重抽样法
第七章 试验设计与统计分析
＆7.1 抽样原理与方法
总体 n ∞
不可行
生物统计学的特点之一是其概率归纳原理，即通过对某 一特定的、具体的样本进行分析，在一定概率保证下 进行总体的推断。
例如，对水体污染进行检查，对空气质量检查， 不需要也不可能对整个水体、整个空气逐一进行检查， 只需要抽取一小部分的水、空气进行分析
被抽取的这一小部分水、空气就是样本 抽取水和空气的这一过程就是抽样
如何抽样？ 抽样应当遵循什么原则？ 什么样的样本才能认为符合标准？
抽样需遵循的总的原则是： 样本必须来自于所研究的总体 样本必须能代表所研究的总体 抽样方法必须与抽样目的相一致
抽样认真、抽样方法正确、客观，样本就具有代 表性；反之，抽样马虎、草率、武断、主观、 弄虚作假，样本就差，就不具有代表性
容量
n
4s2 L2
4 9.72 2.52
60.22 60
又例：总体的大致标准差为 15.9，调查允许误差为
L = 10，求调查所需样本容量
暂设 t0.05 1.96 2
则
n
4 15.92 102
10
由于 n 较小，因此应重求 n 值，查 t 值表，得
t0.05,101 2.262
则
n
样本单位群的抽取既可以用随机抽样法得到， 也可以有选择地取得
生物统计学课后习题解答李春喜
生物统计学课后习题解答李春喜集团标准化工作小组 #Q8QGGQT-GX8G08Q8-GNQGJ8-MHHGN#第一章概论解释以下概念：总体、个体、样本、样本容量、变量、参数、统计数、效应、互作、随机误差、系统误差、准确性、精确性。
第二章试验资料的整理与特征数的计算习题某地 100 例 30 ～ 40 岁健康男子血清总胆固醇(mol · L -1 ) 测定结果如下：计算平均数、标准差和变异系数。
【答案】=, s=, CV = ％试计算下列两个玉米品种 10 个果穗长度 (cm) 的标准差和变异系数，并解释所得结果。
24 号： 19 ， 21 ， 20 ， 20 ， 18 ， 19 ， 22 ， 21 ， 21 ， 19 ；金皇后： 16 ， 21 ， 24 ， 15 ， 26 ， 18 ， 20 ， 19 ， 22 ， 19 。
【答案】 1 =20, s 1 =, CV 1 =% ； 2 =20, s 2 =, CV 2 =% 。
某海水养殖场进行贻贝单养和贻贝与海带混养的对比试验，收获时各随机抽取 50 绳测其毛重 (kg) ，结果分别如下：单养 50 绳重量数据： 45 ， 45 ， 33 ， 53 ， 36 ， 45 ， 42 ， 43 ， 29 ，25 ， 47 ， 50 ， 43 ， 49 ， 36 ， 30 ， 39 ， 44 ， 35 ， 38 ， 46 ，51 ， 42 ， 38 ， 51 ， 45 ， 41 ， 51 ， 50 ， 47 ， 44 ， 43 ， 46 ，55 ， 42 ， 27 ， 42 ， 35 ， 46 ， 53 ， 32 ， 41 ， 48 ， 50 ， 51 ，46 ， 41 ， 34 ， 44 ， 46 ；混养 50 绳重量数据： 51 ， 48 ， 58 ， 42 ， 55 ， 48 ， 48 ， 54 ， 39 ，58 ， 50 ， 54 ， 53 ， 44 ， 45 ， 50 ， 51 ， 57 ， 43 ， 67 ， 48 ，44 ， 58 ， 57 ， 46 ， 57 ， 50 ， 48 ， 41 ， 62 ， 51 ， 58 ， 48 ，53 ， 47 ， 57 ， 51 ， 53 ， 48 ， 64 ， 52 ， 59 ， 55 ， 57 ， 48 ，69 ， 52 ， 54 ， 53 ， 50 。
8常用试验设计及分析
第十周结束09生产设施
2、列方差分析表进行F测验 3、多重比较
SE =
Se2 K
例 今有一葡萄品种比较试验，拉丁方试验设 计，结果如下，试进行方差分析，并用字母法 标出差异显著结果。（单位：公斤/小区）
D37 A38 C38 B44 E38 B48 E40 D36 C32 A35 C27 B32 A32 E30 D26 E28 D37 B43 A38 C41 A34 C30 E27 D30 B41
二、完全随机试验设计
1、设计方法 完全随机试验设计是将各处理完全随机地安排在不同的小区
上（试验单位），每一处理的重复次数可以相等也可以不相等。 2、设计特点
完全随机设计最大限度地应用了随机和重复两个原则，其优 点是设计容易，处理数与重复次数都不受限制，统计分析也比较 简单。
完全随机设计的主要缺点是没有应用局部控制的原则，因此 只能在试验环境条件差异较小时应用，否则试验误差较大试验的 精确度较低。
3、多重比较
SEab =
Se2 n
SEa =
Se2 nb
SEb =
Se2 na
例:现有3个果树品 种进行氮肥经济用 量试验，果树品种 （A因素）有3个水 平，氮肥用量（B 因素）有4个水平， 试验共有12个处理 组合，随机区组试 验设计重复三次。 结果如右表试做方 差分析。
处理
A1B1 A1B2 A1B3 A1B4 A2B1 A2B2 A2B3 A2B4 A3B1 A3B2 A3B3 A3B4
38
108
36
A3B2
49
42
50
141
47
A3B3
64
52
60
176
58.7
高级生物统计学学习心得
高级生物统计学课程学习总结摘要：经过一学期对生物统计学的学习，我对生物统计学有了进一步的理解。
本文主要讲述了本学期学习生物统计之后，我对生物统计学的收获和体会。
关键词：生物统计学收获体会学习了黄老师讲授的《高级生物统计学》这门课程，我觉得自己又收获了不少。
经过一学期对生物统计学的学习，我对生物统计学有了进一步的理解。
虽说我的专业是课程与教学论，对生物统计学知识的运用较少，但我深信，于我自身，它将起到不可估量的作用。
下面主要谈谈我对这门课程的理解与感悟。
1.对生物统计学的认识1.1生物统计学的概念生物统计学是一门以概率理论为基础的，实际应用性非常强的综合性的学科。
它运用概率论与数理统计的原理和方法处理生物学中的各种数量资料，从而透过现象揭示生物学本质的一门科学，是科学研究与实践应用的基础工具。
它是研究如何搜集、整理、分析反映整体信息的数字资料，并以此为依据，推断总体特征，然后用生物学的语言加以描述的工具。
从生物统计学的概念我们不难看出，生物统计是要我们根据部分所反映出来的性质，推断总体的性质，在推断的过程中，不可避免的会有一定的出错概率，我们只是选择不同的分析方法将这一概率降到最低。
它不仅为我们提供了设计试验，获取资料的方法，还提供了整理资料，最后得出科学结论的方法。
因此，学好生物统计对我们以后设计试验，分析试验数据，得出科学而精简的结论有很大帮助。
1.2生物统计学的重要性统计学在生物学中的应用已有长远的历史，许多统计的理论与方法也是自生物上的应用发展而来，而且生物统计是一个极重要的跨生命科学各研究领域的平台。
随着基因组学、蛋白质组学与生物信息学的蓬勃发展，使得生物统计在这些突破性生物科技领域上扮演着不可或缺的角色。
，生物统计学在这些领域被广泛应用，并显得日益重要。
生物统计学是生物领域学生应具备的基本知识和素质，与生命活动有关的各种现象中普遍存在着随机现象，大到整个生态系统，小到核苷酸序列，均受到许多随机因素的影响，表现为各种各样的随机现象，而生物统计学正是从数量方面揭示大量随机现象中存在的必然规律的学科。
常用的试验设计及其统计分析
试验设计的意义：在研究工作进行之前，根据研究项目的需要，应用数理原理，作出周密安排，力求用较少的人力、物力和时间，最大限度地获得丰富而可靠的资料，通过分析得出正确的结论，明确回答研究项目所提出的问题。
准确度：试验中某一性状的观测值与其相应真值的接近程度，不易确定。
精确度：试验中同一性状的重复观测值彼此接近的程度，即试验误差的大小。
重演性：在相同的条件下，再进行试验或实践，应能重复获得与原试验结果相类似的结果。
试验误差：试验误差是衡量试验精确度的依据，误差小表示精确度高，误差差，则比较的可靠性较差，而要使处理间的差异达到指定的显著水平就很困难。
系统误差（片面误差）：由于试验处理以外的其他条件明显不一致所产生的带有倾向性的或定向性的偏差。
随机误差（偶然误差）：由于试验中许多无法控制的偶然因素所造成的试验结果与真实结果之间产生的误差。
绝对误差：观测值与真值之差相对误差：绝对误差与真值之比重复：试验中同一处理实施在两个或两个以上的试验单位上。
随机化：是指在对试验材料分组时必须使用随机的方法，使供试材料进入各试验组的机会是相等，以避免试验材料分组时试验人员主观倾向的影响。
局部控制：是指在试验时采取一定的技术措施或方法来控制或降低非试验因素对试验结果的影响。
试验三原则:重复、随机、局部控制三个基本原则是试验设计中必须遵循的原则简单随机抽样：简单随机抽样就是采用随机的方法直接从总体中抽选若干个抽样个体组成样本的抽样方法。
分层随机抽样：分层随机抽样是一种混合抽样。
其特点是将总体按变异原因或程度划分成若干区层，然后再用简单随机抽样方法，从各区层按一定的抽样分数抽选抽样单位。
抽样分数：一个样本所包括抽样单位数与其总体所包括的抽样单位数的比值。
整体随机抽样：整体随机抽样是把总体分成若干群，以群为单位，进行随机抽样，对抽到的样本进行全面调查。
抽样的选择：如果总体内主要变异来源明显来自不同区层间，且每一区层均较大，则应采用分层抽样；若主要变异来源明显来自区层内各单位间，且每一区层所占面积较小，则宜用整体随机抽样。
试验设计与统计分析 第七章 统计分析的基本原理
2、随机试验的特性 （1）试验可以在相同条件下多次重复进行； （2）每次试验的可能结果不止一个 ，并且事先 知道会有哪些可能的结果； （3）每次试验总是恰好出现这些可能结果中的 一个 ，但在一次试验之前却不能肯定这次试验 会出现哪一个结果。
三、概 率
1、概率的定义：
例：一批种子的发芽试验：
种子数n 10 20 50 100 200 500 1000
=0.97889
◆计算x取值所在区间的概率
例2、 x～N（10，52）求x取值为15至25的概率
解：依题意可知，变量x所在的总体的平均数 μ＝10 ，标准差 σ＝5，该总体不是服从标准的正态分布。所以必须先进行标 准化，将x变量转换成U变量 变量标准化转换：x U，变量U所在总体的 μ =0，σ =1 x 25 10 x 15 10 U 2＝ ＝ ＝3 U1＝ ＝ ＝ 1 5 5
发芽数 m
发芽率 m/n
8
0.8
17
0.85
42
0.84
79
0.79
164
082
409
0.818
816
0.816
在相同条件下进行n次重复试验，如果随机事 件A发生的次数为m，那么m/n称为随机事件A的 频率（frequency）；当试验重复数n逐渐增大时， 随机事件A的频率越来越稳定地接近某一数值 p ， 那么 就 把 p称为随机事件A的概率。
0.0729
0.0081
0.00045 0.00005
q=0.1 n=5
3
2
1
0
X
0.4 0.35 0.3 0.25 0.2 0.15 0.1 0.05 0
P(X=x)
p=q=0.5, n= 5
第八章--常用试验设计及其统计分析
二、生物学试验的基本要求
(一)试验目的要明确 (二)试验条件要有代表性
(三)试验结果要可靠
准确度是指试验中某一性状的观测值与其相应真值的接近程度;越接近,准确度越高。 精确度是指试验中同一性状的重复观测值彼此接近的程度,即试验误差的大小，它是可以计算的。试验 误差越小，则处理间的比较越精确。当试验没有系统误差时，精确度和准确度一致。
2021/2/7
7
第二节 对比设计及其统计分析
对比法试验,由于为顺序排列，不能正确地估计出无偏的试验误差，因而试验结果不能采用方差分 析的方法进行显著性检验，一般采用百分比法，即设对照(CK)为100，然后将各处理和对照相比 较，求出其百分数。
统计上一般所说的试验误差就是指这类随机误差。
2021/2/7
4
(二)试验误差的来源
试验材料固有的差异
试验中实验材料在其遗传、生理 和生长发育方面等方面的差异。
试验条件
试验单位的构成不一致和各试验单位所处的外 部环境条件不一致。在田间试验中,试验小区的 土壤肥力不匀是主要的试验误差来源。
操作技术
操作技术不一致包括各处理或处理组合的播种、 管理、接种、滴定、采样等操作在时间上和质量 上存在差别。
学试验的特点在于注意到了试验设计与统计分析的密切结合。为了
对试验资料进行显著性检验，必须计算试验误差。因此在试验的设
计与执行过程中，必须注意合理估计和降低试验误差的问题。
系统误差 系统误差,也称片面误差。它是由于试验处理以外的其他条
统计学中的抽样与实验的设计与分析
回归分析在实验数据中应用
线性回归分析
通过建立自变量和因变量之间的线性关系模型，预测因变量的取 值。
多项式回归分析
当自变量和因变量之间呈现非线性关系时，采用多项式回归模型进 行拟合。
逻辑回归分析
用于处理因变量为二分类的情况，通过逻辑函数将线性回归结果转 换为概率值。
05 抽样与实验设计案例分析
简单随机抽样案例
要点三
优点与局限
随机区组实验设计能够同时考虑多个 因素的影响，从而更全面地评估不同 处理之间的差异；但可能存在区组划 分不合理或实验条件难以控制等问题 。此外，需要更多的样本量和更复杂 的统计分析方法来处理数据。
06 质量控制与改进策略
质量控制概念及重要性
质量控制定义
质量控制是指在生产和实验过程中，通过一系列的技术和管理手段，确保产品或实验结果符合预期要 求的一系列活动。
深入理解统计学的基本概念和原 理，熟悉常用的统计方法和工具 。
02
结合实际问题进行 应用
将统计学知识应用于实际问题的 分析和解决中，提高解决实际问 题的能力。
03
不断学习和更新知 识
随着统计学理论和方法的不断发 展，需要不断学习和更新知识， 以适应新的应用场景和需求。
THANKS FOR WATCHING
设计要点
确保每个小块土地的条件尽可能一致；每种肥料处理都要 有足够多的重复次数以提高结果的可靠性；采用随机分配 的方法以消除主观偏见的影响。
优点与局限
完全随机化实验设计能够消除大部分干扰因素的影响，从 而更准确地评估不同处理之间的差异；但可能存在实验条 件难以控制或成本较高等问题。
随机区组实验设计案例
01
案例描述
某研究机构想要对某城市居民的健康状况进行研究，决定采用简单随机
实验设计及其统计分析
为乙组 。如从随机数字表（Ⅰ）第12行第7列的16开 始向右连续抄下18个随机数字填入表第二行。
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• 例：设有同品种、同性别、体重相近的健康仔猪
18头，按体重大小依次编为1、2、3、…、18 号，试用完全随机的方法，把它们等分成甲、乙、 丙三组。（三个以上处理比较的分组）
• 由随机数字表（Ⅱ）第10列第2个数94开始，向
下依次抄下18个数，填入下表第2横行。
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者分入第二组,余数为2者分入第三组。当然,也可定 出其他的分组规则,但规则必须事先确定下来,一旦 确定不应随意改动。
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• 第三步,从上述三种随机数字表中任意指定的位置开
始向后(或向前)抄录随机数字,依次写在各编号之下, 注意舍弃不符合要求的随机数字(如随机数字超过了 编号所对应的数字)。
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15
1.2完全随机实验的统计分析
• （二）处理数大于2 若获得的资料各处理
重复数相等，则采用各处理重复数相等的 单因素实验资料方差分析法分析；若在实 验中，因受到条件的限制或实验生物出现 疾病、死亡等使获得的资料各处理重复数 不等，则采用各处理重复数不等的单因素 实验资料方差分析法分析。
• 设计范例
• 有三种生长激素，分别用A、B、C代替，测定
其对小麦株高的影响，包括对照（用等量的清 水）在内，共4个处理，进行盆栽实验，每盆 小麦为一个单元，每处理用4盆（重复4次）共 16盆。
第七章常用试验设计及其统计分析ppt课件
例如通过喷施矮壮素控制玉米株高，其浓度试验 设置为50、100、150、200、250mg/L等5个水 平，其间距为50mg/L。如果将间距缩小为 10mg/L，水平数猛增到20个。
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(3)估计的处理效应的可靠性增加
单一小区所得数值易受特别高或低的肥力的影响， 多次重复所估计的处理效应（平均数）可以抵 消部分误差的影响，使处理间的比较更加可靠。
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*
25
2.随机 随机 (random)：指一个重复中每个处理都有同等
的机会设置在任何一个试验单位上，避免任何主 观成见。 作用：使估计的误差无偏。 方法： (1)抽签法 (2)随机数字表（P351） ①处理在9个以内，直接用随机数字表。 中任意指定页中的任意一行的数字次序即可。 例如：有8个处理，分别用1、2、3、4、5、6、7、 8代表。在随机数字表中得到一行随机数字为：
1、明确试验目的 通过回顾以往的研究进展、调查研究、文献探索等
明确试验的目的，形成对所研究主题及外延的设 想，使待拟订的试验方案能针对主题确切而有效 地解决问题。
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16
2、根据试验目的确定恰当的供试因素及水平
供试因素不宜过多，应该抓住1-2个或少数几个 主要因素解决关键性问题。
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*
22
7.1.6 试验设计的基本原理
进行试验设计的目的，在于降低试验误差， 无偏估计误差，提高试验的准确度与精确 度，使试验结果正确可靠。为了有效地控 制和降低误差，试验设计必须遵循下面三 条基本原则。
统计学中的抽样与实验的设计与分析方法
抽样误差的计算
抽样误差可以通过公式进行计算，通 常与样本量、总体标准差以及置信水 平等因素有关。
影响抽样误差的因素
01
样本量大小
样本量越大，抽样误差越小；反 之，样本量越小，抽样误差越大 。
02
03
总体分布情况
抽样方法
总体分布越离散，抽样误差越大 ；总体分布越集中，抽样误差越 小。
02
实验是通过人为控制条件来观 察现象的变化，以揭示事物间 的因果关系，是科学研究的重 要手段。
03
抽样与实验的设计和分析是统 计学的重要组成部分，对于提 高研究结果的可靠性和有效性 具有重要作用。
课程内容与学习目标
课程内容
本课程将介绍统计学中的基本概念、抽样与实验的设计原则和方法、数据的整 理和分析技术、统计推断的原理和方法等。
04
数据分析方法
描述性统计分析
频数分布
对数据进行分类，并统计各类别的频数，以 了解数据的分布情况。
离散程度
利用方差、标准差、极差等统计量，衡量数 据的波动程度和分散情况。
集中趋势
通过计算均值、中位数和众数等指标，描述 数据的中心位置。
图形展示
绘制直方图、饼图、折线图等，直观展示数 据的特征和规律。
02 适用于实验单位之间差异较小，且处理因素对实验单
位的影响较为均匀的情况。
优缺点
03
简单易行，但容易受到其他非处理因素的影响，导致
实验误差较大。
随机区组设计
特点
将实验单位按照某些性质（如性别、年龄、体重等）相近的原则分 成若干区组，再将各区组内的实验单位随机地分配到各个处理组中 。
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南阳黄母牛的体高 x 133cm, s 4.07cm
以９５％的可靠性进行估计，并要求估计的误差 不超过0.5cm，求n值。
4s 2
4 4.07 2
n L2
0.52
265
第二节：对比设计
对比法：一种最简单的试验设计方法 适用于单因素试验。
简单对比设计 只有一个CK
邻比设计
每一个处理相邻都有一个CK
重复
估计试验误差
重复：试验中同一处理实施在两个或两个以上 的试验单位上。
如果同一处理只实施在一个试验单位上，那么 只能得到一 个观测值，则无从看出差异，因而 无法估计试验误差的大小 。
只有当同一处理实施在两个或两个以上的试验 单位上，获得两个或两个以上的观测值时，才 能估计出试验误差。
五 试验设计的基本原理
第二节：对比设计
1 CK 2 3 CK 4 5 CK 6
3 CK 4 5 CK 6 1 CK 2
5 CK 6 1 CK 2 3 CK 4 每重复的第一个小区安排为处理区，第二个小区安排 为CK，以后每隔两个处理区安排一个对照区，同时必 须使每一重复的最后一个处理区的一侧有CK。 在同一重复内各小区顺序排列，但重复时，使相同小 区不要排在一条直线上，可采用阶梯式排列。
一 试验设计的意义
在研究工作进行之前，根据研究项目的需要，应用数 理原理，作出周密安排，力求用较少的人力、物力和 时间，最大限度地获得丰富而可靠的资料，通过分析 得出正确的结论，明确回答研究项目所提出的问题。
如果设计不合理，不仅达不到试验的目的，甚至导致 整个试验的失败。
能否合理地进行试验设计，关系到科研工作的成败。
(四）意义
一 试验设计的意义
1 节省人力、物力、财力和时间
2
减少试验误差，提高试验的精确度， 取得真实的试验资料，为统计分析
得出正确的判断和结构打下基础。
试验目的明确
二 生物学试验的基本要求
试验条件要有代表性
试验结果可靠 试验结果可重演
试验中某一性状的观测值与其
试 准确度 相应真值的接近程度，不易确
随机
重复
五 试验设计的基本原理
三
原
局部控制
则
无偏估计误差
估计误差
降低误差
统计推断
作 用
提高精确性
抽样方法的正确与否，直接关系到样本的 代表性，影响由样本所得估计值的准确性。
随机抽样
典型抽样
顺序抽样
随机抽样
简单随机抽样 分层随机抽样 整体随机抽样 双重随机抽样
１简单随机抽样
它是最简单、最常用的一种抽样方法，要求被 抽总体内每一个体，被抽取的机会完全相等。
这是在试验中排除非试验因素干扰的重要手段， 目的是为了获得无偏的误差估计量。
局部控制
五 试验设计的基本原理
局部控制是指在试验时采取一定的技术措施或方 法来控制或降低非试验因素对试验结果的影响。
在试验中，当试验环境或试验单位差异较大时， 仅根据重复和随机化两原则进行设计，不能将试 验环境或试验误差所引起的变异从试验误差中分 离出来，因而误差较大，试验的精确性与检验的 灵敏度降低。
这种抽样多用于大规模社会经济调查，而在总体相对 较小或要求估算抽样误差时，一般不采用这种方法。
样本容量的确定
x
2 2
x
n
x
n
sx
s n
s s
x
n
x t s 0.05 x
L t0.05sx t0.05
s n
Ｌ即为置信区间宽度的一半（置信半径）
4s 2 n L2
第二节：对比设计
对比法试验，由于为顺序排列，不能正确估计出无 偏的试验误差，因而试验结果不能采用方差分析的 方法进行显著性检验。
一般采用百分比法。 某处理总和数
对邻近CK的％＝ 邻近CK总和数
第三节：随机区组设计(randomized block design)
1 CK 2 3 CK 4 5 CK 6
３整体随机抽样
整体随机抽样是把总体分成若干群，以群为单位， 进行随机抽样，对抽到的样本进行全面调查。
如果总体内主要变异来源明显来自不同区层间，且 每一区层均较大，则应采用分层抽样；若主要变异 来源明显来自区层内各单位间，且每一区层所占面 积较小，则宜用整体随机抽样。
优点
１ 由于一个整体只要一个编号，因而减少了抽 样单位编号数，且因调查单位数减少，工作 方便；
必须对其具体条件做出严格 规定，保证其同质性。
三、试验设计的基本要素
试验效应
1 处理因素作用于受试对象 的反应
2 研究结果的最终体现
误差效应 处理效应
四、试验误差及其控制途径
试验误差的概念 来源 表示方法 控制途径
（一）概念
四、试验误差及其控制途径
试验效应
观测值
使观测值偏离试验处理 真值的偶然影响称为试 验误差或误差(error)。
误差效应 处理效应
不能完全一致的其他因素的偶然影响
处理的真实效应
（一）概念
四、试验误差及其控制途径
（试验）误差
影响试验的精确度和准确度。
试验误差是衡量试验精确度的依据，误差小表示 精确度高，误差差，则比较的可靠性较差，而要 使处理间的差异达到指定的显著水平就很困难。
四、试验误差及其控制途径
可以避免
第二节：对比设计
动物试验中称为配对试验设计。
把窝别、性别相同、年龄、体重相近的两个动物配 成一对，然后用随机的方法将每对的两头动物分别 安排到两组中。动物试验中称为配对试验设计。
同一对动物之间差异要尽量小些，不同对之间的动 物可以有差异。
也可进行同一只动物前后两次进行不同的处理，对 处理前后的结果进行比较。
试验单位的重复数
试验单位的分组
试验记录项目和要求
试验结果的分析方法 经济或社会效益分析
参加研究人员
已备条件
尚缺少的条件
试验时间、地点
进度安排、经费Байду номын сангаас算
成果形式
学术论文撰写
(二）目的
一 试验设计的意义
避免系统误差，控制、降低试验误差， 无偏估计处理效应，从而对样本所在 总体作出可靠、正确的推断。
(三）任务
四、试验误差及其控制途径
（三）试验误差的表示
绝对误差 观测值与真值之差 相对误差 绝对误差与真值之比 平均值±标准差
四、试验误差及其控制途径
（四）试验误差的控制
保证实验材料的均一性及实验环境的稳定性 改进操作管理制度，使之标准化 消除系统误差 精心选择试验单位 采用合理的试验设计
五 试验设计的基本原理
三、试验设计的基本要素
受试对象
处理因素
基本 要素
处理效应
三、试验设计的基本要素
概念 对受试对象给予的 特点 人为设置
某种外部干预（或措施） 处理（因素）
单因素处理 多因素处理
1 实验中注意主要因素
处
理 因
2 控制非处理因素
素
3 处理因素标准化
三、试验设计的基本要素
受试对象
处理因素的客体，即根据研 究目的而确定的观测总体。
根据各区层抽样单位数、抽样误差和抽
最优配置 样费用，确定各区层应抽取的抽样单位。
在变异范围较大的区层，抽样分数应大 一些；在抽样费用较高的区层，抽样分 数应小一些。
（１）若总体内各抽样单位间的差异比较明显， 那么就可以把总体分为几个比较同质的区层， 从而提高抽样的准确度；
（２）分层随机抽样既运用了随机原理，也运 用了局部控制原理，这样不仅可以降低抽样误 差，也可以运用统计方法来估算抽样误差；
抽样分数：一个样本所包括抽样单位数与其总体所包括 的抽样单位数的比值。
（１）将总体变异原因与程度划分成若干区层，使得区 层内变异尽可能小或变异原因相同，而区层间变异比较 大或变异原因不明。
（２）在每一个区层按一定的抽样分数独立随机抽样。
如果各区层抽样单位数相等，可采用相
相等配置 等配置
比例配置
如果各区层抽样单位数不等，可按相同 的抽样分数，将欲抽取的抽样单位总数 分配到各区层
生物学是一门实验性科学。
收集资料，确定课题 制订方案，可行性分析 进行实验，得出结论
1 物质条件，技术方法
2 仪器设备的精度要求
3 制订方案
数据分析 实验技术
精心组织操作
试验方案设计合理
统计方法进行分析
客观 理想的结果
第八章
常用试验设计 及其统计分析
常用试验设计及其统计分析 第八章
第一节 试验设计的基本原理 第二节 对比设计及其统计分析 第三节 随机区组设计及其统计分析 第四节 拉丁方设计及其统计分析 第五节 裂区设计及其统计分析 第六节 正交设计及其统计分析
简单随机抽样就是采用随机的方法直接从总体中 抽选若干个抽样个体组成样本的抽样方法。
随机数字 ４３ ６５ ７１ ０５ ８９ ０３ ６８ ４４ １０ ４２ ２５ １３ ５ １１ ０５ ２９ ０３ ８ １４ １０ １２ ２５
２分层随机抽样
分层随机抽样是一种混合抽样。其特点是将总体按变异 原因或程度划分成若干区层，然后再用简单随机抽样方 法，从各区层按一定的抽样分数抽选抽样单位。
第一节：试验设计的基本原理
试验设计(experimental design)
一、试验设计的意义 二、生物学试验的基本要求 三、试验设计的基本要素 四、试验误差及其控制途径 五、试验设计的基本原理
(一）概念
广义
一 试验设计的意义
狭义
课题的名称
试验目的
研究依据、内容
研究的预期效果
试验方案
试验单位的选取
系统误差（片面误差）：由于试验处理以