12-4-1 随机区组设计

缺点
如果处理过多， 如果处理过多，则区组动物选择有困难
15
配对试验
配对：把窝别、性别、年龄、 配对：把窝别、性别、年龄、体重相同或者 相似的动物配对一对，一对为一个试验重复。 相似的动物配对一对，一对为一个试验重复。 然后， 然后，随机地把配对的两头试验动物分到相 应的两组中 区组内只有2个试验单位 配对可以是2头动 个试验单位。 区组内只有 个试验单位。配对可以是 头动 物，或者是自身配对 为特殊的完全随机区组设计
A C
B D
BLOCK
8
第二节 随机完全区组设计
Randomized Complete Block Design (RCBD)
9
RCBD
对于RCBD来说，我们感兴趣的仍然是单一 来说，我们感兴趣的仍然是单一 对于 来说 因素效应对反应变量的影响 因素效应对反应变量的影响 如果因素水平数目和无义变量的水平数目相 则把无义变量当作区组因素(a 同，则把无义变量当作区组因素 blocking factor)。对试验数据分析时，注意力放在 。对试验数据分析时， 试验每个区组内的主因素不同水平的效应上。 试验每个区组内的主因素不同水平的效应上。
10
RCBD的原则 的原则
对于能够控制的变量，利用区组来控制； 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。 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." 利用区组来消除几个重要无义变量的效应。 利用区组来消除几个重要无义变量的效应。利 用随机来降低其它无义变量的效应 (the contaminating effects of the remaining nuisance variables)
16
第三节 例题及RCBD的结果分析 例题及 的结果分析
17
随机区组设计
配对试验： 配对试验：
P289例题 例题 分析： 分析：TTEST，MEANS ，
配对动物多于2个 配对动物多于2个
P288例题 例题 分析： 分析：方差分析 注意： 例题中的错误设计； 注意：P118~119例题中的错误设计；但分析方法 例题中的错误设计 可以借鉴
第21讲 随机完全区组设计 讲
Randomized Complete Block Design
1
第一节 区组化原理
Blocking Principle
2
The Blocking Principle
区组化(Blocking)是通过对无义因素 是通过对无义因素 区组化 (nuisance factors)的处理，进行局部控制， 的处理，进行局部控制， 减少试验误差(experimental error)的技术 减少试验误差 的技术 无义因素nuisance factors，又叫混杂因素 无义因素 ，又叫混杂因素 confounding factors
18
区组和因素存在互作时， 区组和因素存在互作时，要用其它的试验设计方 法，也可以分析因素效应
14
随机区组设计
优点： 优点：
对试验处理数和重复数没有严格限制； 对试验处理数和重复数没有严格限制；处理数 2~20，一般应该低于 ；重复数 ，一般应该低于15；重复数4~6，如果个体 ， 差异较大，或者处理较低少，可以8~10 差异较大，或者处理较低少，可以 区组间试验单位（个体）的差异可以通过方差分 区组间试验单位（个体） 析从试验误差中分离出来，因此， 析从试验误差中分离出来，因此，试验的精确性 比随机设计高 统计分析简单
协变量 covariates 分类变量 class variables 统计控制
3
Nuisance Factors
无义因素
定义：不是试验人员感兴趣的因素， 定义：不是试验人员感兴趣的因素，但却可能影 响试验单位的反应的因素 后果 1.无义因素会使试验单位的反应产生变异，影响试 无义因素会使试验单位的反应产生变异， 无义因素会使试验单位的反应产生变异 验处理效应 2.如果不对无义因素进行单独处理，则试验误差包 如果不对无义因素进行单独处理， 如果不对无义因素进行单独处理 括随机误差和由无义因素引起的变异， 括随机误差和由无义因素引起的变异，即会使误 差项增大
6
Types of Nuisance Variables
3. 已知并进行控制
通过利用区组控制无义变量， 通过利用区组控制无义变量，可以减轻它 的影响 区组：一组相对一致的试验条件，与一个 区组：一组相对一致的试验条件， 无义变量的一个水平相应
7
区组
区组(block)：同质试验单位组 区组 ： group of homogenous experimental units 区组化是一种特殊的分组， 区组化是一种特殊的分组，常见于种植业试 相邻农田分成同质的小块。 验。相邻农田分成同质的小块。每个区组内 的试验因素水平不同。 的试验因素水平不同。
RCB总结 总结
RCB只能控制一种额外的变异来源（试验单 只能控制一种额外的变异来源（ 只能控制一种额外的变异来源 位） 要求： 要求：每个区组的试验单位数不少于因素组 合数 假定： 假定：因为每种试验组合在每个区组内只能 有一个试验单位，因此， 有一个试验单位，因此，RCB适用于区组和 适用于区组和 试验因素不存在互作的情况
11
RCBD步骤 步骤
RCB设计步骤 设计步骤 1.把试验单位分组，区组内的试验单位与区组 把试验单位分组， 把试验单位分组 间的试验单位一致 2.把因素组合随机分配到区组内的试验单位。 2.把因素组合随机分配到区组内的试验单位。 把因素组合随机分配到区组内的试验单位 每个区组要用不同的随机
12
13
5ຫໍສະໝຸດ Baidu
Types of Nuisance Variables
1. 未知并未控制
潜伏) 经常叫做 “lurking”(潜伏 variables 潜伏 利用随机化， 利用随机化，使它们对试验单位反应的 影响有各个试验组相同
2. 已知但未控制
其值可以观察到，但未人工控制 其值可以观察到， 有时可以利用协方差分析
4
The Blocking Principle
无义因素
常见无义因素：原材料的批次、测定人员、 常见无义因素：原材料的批次、测定人员、测定 设备、时间(班次 天等)，试验单位的差异(品种 班次， 品种、 设备、时间 班次，天等 ，试验单位的差异 品种、 性别) 性别 在试验设计时，常会因为忽视无义因素，导致根 在试验设计时，常会因为忽视无义因素， 据这样的试验结果得出错误的结论