第八章常用试验设计及其统计(讲述.ppt

A B C D E 1 C E A B D 3 D C E A B 4 E D B C A 5 1 2 3 4 5 B A D E C 2 B A D E C 2 C E A B D 3 A B C D E 1 D C E A B 4 E D B C A 5 1 2 3 4 5 A B C D E 1 E C D B A 5 B A E C D 2 D E B A C 4 C D A E B 3 2 5 1 3 4 3 1 5 4 2 4 3 2 1 5 1 2 4 5 3 5 4 3 2 1 选择标准方 列随机 行随机 处理随机 32145 25431 51342 第四节：拉丁方设计(latin square design) 总平方和 自由度 区组 处理 误差 行区组 列区组 第五节：裂区设计 裂区设计是多因素试验的一种形式。 裂区设计是先将每一区按第一因素的处理数划分为小区，称为主区（整区），在主区里随机安排主处理。 在主区内引进第二个因素的各个处理（副处理），就是主处理的小区内分设与副处理相等的更小的小区，称为副区（裂区），在副区里随机排列副处理。 第五节：裂区设计 这种设计将主区分裂为副区，称为裂区设计。 在这种试验处理中，从第二个因素来讲，主区就是一个区组; 从整个试验所有处理组合讲，主区又是一个不完全区组。 第五节：裂区设计 主处理分设在主区，副处理分设于主区内的副区，副区之间比主区之间的试验空间更为接近。 在进行统计分析时，可分别估算主区与副区的试验误差，而副区的试验误差小于前者，即副区的比较比主区的比较更为精确。 需要考虑 第五节：裂区设计 在一个因素的各处理比另一个因素的各处理需要更大区域时 需要较大区域的因素作为主处理，设在主区 需要较小区域的因素作为副处理，设在副区 应 用 随 机 重 复 局部控制 无偏估计误差 降低误差 五 试验设计的基本原理 估计误差 统计推断 提高精确性 三 原 则 作 用 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 双重随机抽样 整体随机抽样 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。 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 ６８ ６５ ２５ ７１ ４２ １０ ４４ ０３ ８９ ０５ １３ ８ ５ ２５ １１ １２ １０ １４ ０３ ２９ ０５ 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。 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。 相等配置 比例配置 最优配置 如果各区层抽样单位数相等，可采用相等配置 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 根据各区层抽样单位数、抽样误差和抽样费用，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； 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； ２ 与简单随机抽样相比较，它常提供较为准确的总体估计值。 ３ 只要各群抽选单位数相等，整体抽样也可提供总体平均数的无偏估计。 ４双重随机抽样 变量１ 变量２ 简单变量 复杂变量 顺序抽样 顺序抽样（系统抽样、机械抽样） 它是按某种既定顺序从总体（有限总体）中抽取一定数量的个体构成样本。 这种抽样方法可避免人们主观偏见的影响，且使用简便 如果总体内存在周期性变异，则可能会得到一个偏差很大的样本，这种现象在统计上称为系统误差。 由顺序抽样得到的样本不能计算抽样误差，估计总体值。 典型抽样 根据初步资料或经验判断，有意识