第一章绪论—科学试验及其误差控制(精)

第一章绪论—科学试验及其误差控制

第一节科学研究与科学试验

一、农业和生物学领域的科学研究

自然科学中有二大类科学，一类是理论科学，一类是实验科学。

理论科学研究主要运用推理，包括演绎和归纳的方法。

实验科学研究主要通过周密设计的实验来探新。

农业和生物学领域中与植物生产有关的专业包括农学、园艺、草业、植物保护、生物技术、农业资源与环境等，所涉及的学科大多数是实验科学。

这些领域中科学实验的方法主要有二类，一类是抽样调查，另一类是科学试验。生物界千差万别，变化万端，要准确地描述自然，通常必须通过抽样的方法，使所做的描述具有代表性。同理，要准确地获得试验结果，必须严格控制试验条件，使所比较的对象间尽可能少受干扰而能把差异突出地显示出来。

二、科学研究的基本过程和方法

(一) 科学研究的基本过程

科学研究的目的在于探求新的知识、理论、方法、技术和产品。基础性或应用基础性研究在于揭示新的知识、理论和方法；应用性研究则在于获得某种新的技术或产品。在农业科学领域中不论是基础性研究还是应用性研究，基本过程均包括3个环节：(1)根据本人的观察(了解)或前人的观察(通过文献)对所研究的命题形成一种认识或假说；(2)根据假说所涉及的内容安排相斥性的试验或抽样调查；(3)根据试验或调查所获的资料进行推理，肯定或否定或修改假说，从而形成结论，或开始新一轮的试验以验证修改完善后的假说，如此循环发展，使所获得的认识或理论逐步发展、深化。

(二) 科学研究的基本方法

1. 选题科学研究的基本要求是探新、创新。研究课题的选择决定了该项研究创新的潜在可能性。

科学研究不同于平常一般的工作，它需要进行独创性的思维。因此要求所选的课题使研究者具有强烈的兴趣，促进研究者心理状态保持十分敏感。反之若所选的课题并不激发研究者的兴趣，那么这项研究是难以获得新颖的见解和成果的。有些课题是资助者设定的，这时研究者必须认真体会它的确实意义并激发出对该项研究的热情和信心。

2. 文献科学的发展是累积性的，每一项研究都是在前人建筑的大厦顶层上添砖加瓦，这就首先要登上顶层，然后才能增建新的层次，文献便是把研究工作者推到顶层，掌握大厦总

体结构的通道。选题要有文献的依据，设计研究内容和方法更需文献的启示。查阅文献可以少走弯路，所花费的时间将远远能为因避免重复、避免弯路所节省的时间所补偿，绝对不要吝啬查阅文献的时间和功夫。

3. 假说在提出一项课题时，对所研究的对象总有一些初步的了解，有些来自以往观察的累积，有些来自文献的分析。因而围绕研究对象和预期结果之间的关系，研究者常已有某种见解或想法，即已构成了某种假说，而须通过进一步的研究来证实或修改已有的假说。一项研究的目的和预期结果总是和假说相关联的，没有形成假说的研究，常常是含糊的、目的性不甚明确的。即便最简单的研究，例如进行若干个外地品种与当地品种的比较试验，实际上有其假说，即“某地引入种可能优于当地对照种”，只不过说这类研究的假说比较简单而已。

4. 假说的检验对假说进行检验，可以重新对研究对象进行观察，更多的情况是进行实验或试验，这是直接的检验。有时也可对假说的推理安排试验进行验证，这是一种间接的检验，验证了所有可能的推理的正确性，也就验证了所做的假说本身，当然这种间接的检验要十分小心，防止漏洞。

5. 试验的规划与设计围绕检验假说而开展的试验，需要全面、仔细地规划与设计。试验所涉及的范围要覆盖假说涉及的各个方面，以便对待检验的假说可以作出无遗漏的判断。

农业和生物学的试验中十分重视试验结果的代表性和重演性，从而可以明确研究结果的适用范围和稳定程度。因而要求试验材料和试验的环境条件有代表性。这是因为作为试验材料的生物体是存在遗传分化的，作为应用试验结果的地点是有地理、季节、土壤等环境差异的。设计一项试验时必须考虑到试验材料和试验环境的代表性和典型性。

第二节试验方案

一、试验因素与水平

如上节所述，试验方案是根据试验目的和要求所拟进行比较的一组试验处理(treatment)的总称。

这里被固定的因子在全试验中保持一致，组成了相对一致的试验条件；被变动并设有待比较的一组处理的因子称为试验因素，简称因素或因子(factor)，试验因素的量的不同级别或质的不同状态称为水平(level)。试验因素水平可以是定性的，如供试的不同品种，具有质的区别，称为质量水平；也可以是定量的，如喷施生长素的不同浓度，具有量的差异，称为数量水平。

试验方案按其供试因子数的多少可以区分为以下3类：

(1) 单因素试验(single-factor experiment)单因素试验是指整个试验中只变更、比较一个试验因素的不同水平，其他作为试验条件的因素均严格控制一致的试验。这是一种最基本的、最简单的试验方案。

(2) 多因素试验(multiple-factor or factorial experiment)多因素试验是指在同一试验方案中包含2个或2个以上的试验因素，各个因素都分为不同水平，其他试验条件均应严格控制一致的试验。各因素不同水平的组合称为处理组合(treatment combination)。处理组合数是各供试因素水平数的乘积。这种试验的目的一般在于明确各试验因素的相对重要性和相互作用，并从中评选出1个或几个最优处理组合。

如进行甲、乙、丙3个品种与高、中、低3种施肥量的2因素试验，共有甲高、甲中、甲低、乙高、乙中、乙低、丙高、丙中、丙低等3×3=9个处理组合。这样的试验，除了可以明确2个试验因素分别的作用外，还可以检测出3个品种对各种施肥量是否有不同反应并从中选出最优处理组合。生物体生长受到许多因素的综合作用，采用多因素试验，有利于探究并明确对生物体生长有关的几个因素的效应及其相互作用，能够较全面地说明问题。多因素试验的效率常高于单因素试验。

(3) 综合性试验(comprehensive experiment)这也是一种多因素试验，但与上述多因素试验不同。综合性试验中各因素的各水平不构成平衡的处理组合，而是将若干因素的某些水平结合在一起形成少数几个处理组合。这种试验方案的目的在于探讨一系列供试因素某些处理组合的综合作用，而不在于检测因素的单独效应和相互作用。单因素试验和多因素试验常是分析性的试验；综合性试验则是在对于起主导作用的那些因素及其相互关系已基本清楚的基础上设置的试验。

二、试验指标与效应

用于衡量试验效果的指示性状称试验指标(experimental indicator)。例如农作物品种比较试验中，衡量品种的优劣、适用或不适用，围绕育种目标需要考察生育期(早熟性)、丰产性、抗病性、抗虫性、耐逆性等多种指标。在设计试验时要合理地选用试验指标，它决定了观测记载的工作量。过简则难以全面准确地评价试验结果，功亏一篑；过繁琐又增加许多不必要的浪费。试验指标较多时还要分清主次，以便抓住主要方面。

试验因素对试验指标所起的增加或减少的作用称为试验效应(experimental effect)。

例如，某水稻品种施肥量试验，每亩施氮10kg，亩产量为350kg，每亩施氮15kg，亩产量为450kg；则在每亩施氮10kg的基础上增施5kg的效应即为450-350=100(kg/亩)。这一试验属单因素试验，在同一因素内两种水平间试验指标的相差属简单效应(simple effect)。

在多因素试验中，不但可以了解各供试因素的简单效应，还可以了解各因素的平均效应和因素间的交互作用。表1.1为某豆科植物施用氮(N)、磷(P)的2×2=4种处理组合(N1P1，N1P2，N2P1，N2P2)试验结果的假定数据，用以说明各种效应。(1)一个因素的水平相同，另一因素不同水平间的产量差异仍属简单效应。如表1.1Ⅱ中18-10=8就是同一N1水平时P2与P1间的简单效应；28-16=12为在同一N2水平时P2与P1间的简单效应；16-10=6为同一P1水平时N2与N1间的简单效应；28-18=10为同一P2水平时N2与N1间的简单效应。(2)一个因素内各简单效应的平均数称平均效应，亦称主要效应(main effect)，简称主效。如表1.1Ⅱ中N的主效为(6+10)/2=8，这个值也是二个氮肥水平平均数的差数，即22-14=8；P的主效为(8+12)/2=10，也是二个磷肥水平平均数的差数，即23-13=10。(3)两个因素简单效应间的平均差异称为交互作用效应(interaction effect)，简称互作。它反映一个因素的各水平在另一因素的不同水平中反应不一致的现象。将表1.1以图1.1表示，可以明确看到，Ⅰ中的二直线平行，反应一致，表现没有互作。交互作用的具体计算为(8-8)/2=0，或(6-6)/2=0。图1.1Ⅱ中P2-P1在N2时比在N1时增产幅度大，直线上升快，表现有互作，交互作用为(12-8)/2=2，或为(10-6)/2=2，这种互作称为正互作。图1.1Ⅲ和Ⅳ中，P2-P1在N2时比在N1时增产幅度表现减少或大大减产，直线上升缓慢，甚至下落成交叉状，这是有负互作。Ⅲ中的交互作用为(4-8)/2=-2，Ⅳ中为(-2-8)/2=-5。

表1.1 2×2试验数据(解释各种效应)