10试验设计学案.ppt

第十章 试验设计 试验设计的基本原理 对比设计及其统计分析 随机区组设计及其统计分析 裂区设计及其统计分析 正交设计及其统计分析 第一节 试验设计的基本原理 一、试验设计的意义 试验设计：广义理解是指试验研究课题设计，即整个试验计划的拟定；狭义理解是试验单位的选择、分组与排列方法。 试验设计的目的是避免系统误差，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。 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）试验结果要能重演 （四）试验结果要可靠 三、试验设计的基本要素 （一）处理因素 study factor，treatment 例：药剂、手术方法、毒物 原则： 抓住主要处理因素 区分处理与非处理因素 处理因素必须标准化 （二）受试对象 study subjects 动物的选择：种类、品系、年龄、体重、窝别、营养…… 病例的选择：纳入标准、剔除标准 （三） 处理效应 experimental effect 处理因素作用于受试对象的结果，通过观察指标表达。观察指标应客观、精确、灵敏、特异。 五、试验设计的基本原则 局部控制的作用在于提高试验的精确度 第二节 对比设计 对照的形式 （一）空白对照 blank control ：对照组不加任何处理因素。 （二）实验对照 experimental control ：施加基础实验条件（非处理因素）。 （三）标准对照 standard control ：以现有的标准或正常值作对照。 （四）自身对照：实验在同一受试对象上进行 （五）相互对照 ：几个实验组互相对照 随机区组设计（randomized block design）：根据局部控制和随机原理，将试验单位按性质不同分成与重复数一样多的区组，使区组内非试验因素差异最小而区组间非试验因素差异最大，每个区组均包括全部的处理。区组内各处理随机排列，各区组独立随机排列。 （一）随机区组设计方法 （二）随机区组设计结果的统计分析 1、单因素随机区组试验结果的统计分析 随机区组试验结果的统计分析采用方差分析法。分析时将区组也看成一个因素，连同试验因素一起，按两因素单独观测值的方差分析法进行。 假定区组因素与试验因素不存在交互作用。 试验处理因素水平数为k；区组数为n，对试验结果进行方差分析的数学模型为： （i 1,2,…,k; j 1,2,…n） μ：总体均数；αi：i水平的效应；βj：j区组效应。 总自由度 dfT nk-1 组间自由度 dft k-1 区组自由度 dfr n-1 误差自由度 dfe k-1 n-1 dfT-dfr-dft 试验处理A因素水平数为a；B因素水平数为b；区组数为n，对试验结果进行方差分析的数学模型为： （i 1,2,…,a; j 1,2,…b ; k 1,2,…n） μ：总体均数；αi：A因素效应；βj：B因素效应； αβ ij：AB交互作用效应；γk：区组效应；εijk随机误差 。 dfT abn-1 dfr n-1 dft ab-1 dfA a-1 dfB b-1 dfAB a-1 b-1 dfe ab-1 n-1 第四节 裂区设计 （i 1,2,…,a； j 1,2,…b；k 1,2,…,n） 式中αi ：主处理的效应 βj ：副处理的效应 αβ ij ：主、副互作效应 γk ：区组效应 δik ：主区误差，服从N 0,σ2 εijk ：副区误差，服从N 0,σ2 裂区设计的每一主区都包括一套副处理 LSD法 第五节 正交设计 一、正交设计的概念及原理 一 正交设计的基本概念 正交设计是利用正交表来安排与分析多因素试验的一种设计方法。它利用从试验的全部水平组合中，挑选部分有代表性的水平组合进行试验，通过对这部分试验结果的分析了解全部试验的情况，找出最优的水平组合。 【例】影响某品种鸡的生产性能有3个因素： A因素是饲料配方，设A1、A2、A3 3个水平；B因素是光照，设B1、B2、B3 3个水平；C因素是温度，设C1、C2、C3 3个水平。这是一个3因素3水平的试验 ，各因素的水平之间全部可能的组合有27种 。 若试验的主要目的是 寻 求 最 优水平组合 ，则 可利用正交 设计来安排试验。 优点： 用部分试验来代替全部试验，通过对部分试验结果的分析，了解全部试验的情况。 缺点： 不对各因素效应、交互作用一一分析；当交互作用存在时，有可能出现交互作用的混杂。 如对于上述3因素3水平试验，若不考虑交互作用，可利用正交表L9 34 安排，试验方案仅包含9个水平组合，就能反映试验方案包含27个水平组合的全面试验的情况，找出最佳的生产条件。 二 正交设计的基本原理 如上例