001农业试验设计理论.ppt

二、随机排列原则 三、局部控制原则 二、试验方案制定 （一）试验方案的内容 （二）试验因素与水平 （三）试验方案的分类 （四）试验指标与效应 三、重复次数 五、保护行的设置 第五节 常用的田间试验设计 E 16.8 H 14.4 G 14.1 B 14.0 A 12.2 F 11.8 C 10.5 D 10.1 重复3 G 11.5 A 9.1 C 12.5 F 10.6 E 13.9 H 10.4 D 10.7 B 12.3 重复2 H 9.3 G 10.0 F 10.1 E 11.8 D 9.1 C 11.1 B 10.8 A 10.9 重复1 重 复 随 机 局部控制 无偏的试验 误差估计 降低试验误差 图2.2 田间试验设计三个基本原则的关系和作用 表12.3 小麦品比试验(随机区组)的产量结果(kg) P228 =11.6 13.0 11.4 10.4 T=278.0 103.9 91.0 83.1 11.4 34.1 14.4 10.4 9.3 H 11.9 35.6 14.1 11.5 10.0 G 10.8 32.5 11.8 10.6 10.1 F 14.2 42.5 16.8 13.9 11.8 E 10.0 29.9 10.1 10.7 9.1 D 11.4 34.1 10.5 12.5 11.1 C 12.4 37.1 14.0 12.3 10.8 B 10.7 32.2 12.2 9.1 10.9 A Ⅲ Ⅱ Ⅰ 区 组 品 种 试验方案包含的内容： 试验方案：是根据试验目的与要求所拟定的进行比较的一组试验处理的总称。 ⑴ 明确试验目的（选题）； ⑵ 根据试验目的确定考察因素及其水平； ⑶ 试验中设置必要的对照处理； ⑷ 确定重复次数； ⑸ 选择合理的试验设计及小区技术； ⑹ 确定考察的试验指标，即变数。 （二）试验因素与水平 （1）试验因素(experimental factor)：指通过试验研究的对象，简称因素或因子。 如：我们研究烟草新品种的产量水平，那么参试的烟草品种就是试验因素；再比如，我们研究不同氮肥施用量对烟草产量的影响，那么，氮肥就是试验因素。 （2）试验水平(level)：试验因素按照质或量分成不同的级别，这些级别就是水平。 如：小麦新品种的产量比较试验中，参加试验的每一个品种就是一个水平（从质的方面进行划分）；再如：不同氮肥施用量对玉米产量影响试验中，每一种施氮量就是一个水平（从量的方面进行划分）。 （3）试验处理（treatment）：试验中每一个水平即为一个处理。 如：玉米品种比较试验中，参试的每一个品种为一个水平，称为一个处理。玉米密度试验中，可以从量的方面分为3000株/亩，3500株/亩，4000株/亩，4500株/亩和5000株/亩5个水平，又称5个处理。 （三）试验方案的分类 按其供试因子数的多少可以区分为以下几类： （1）单因素试验（single-factor experiment）： 单因素试验是指整个试验中只研究一个因素的试验。 例如在品种产量比较试验中，试验目的只在于比较各品种的产量水平，此时，品种是试验的唯一因素，该试验就是单因素试验。 单因素试验设计简单、目的明确，试验结果易于分析，其局限性在于不能了解几个因子的相互关系。 （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两个或两个以上的试验因素，各个因素都分为不同水平，这种试验称为多因素试验。 如：在高产栽培试验中所设计的播期播量试验，该试验的目的就在于研究某一品种的最佳播期、最佳播量和最佳的播期播量组合。 多因素试验不仅能研究各因素单独的效应，而且能研究两个或两个以上因素结合起来的交互作用。 在多因素试验中，各因素都可分为若干不同水平，各因素的不同水平相互搭配起来，就构成了多因素试验的各个处理组合。 如甲、乙、丙3个品种与高、中低3种施肥量的二因素试验中，共有甲高、甲中、甲低、乙高、乙中、乙低、丙高、丙中、丙低9种处理组合，这样的试验，除了可以明确两个试验因素的作用外，还可以找出3个品种对各种施肥量是否有不同反应，进而选出最优处理组合。多因素试验能够全面地说明问题，其效率往往高于单因素试验。 但是多因素试验中的高级的交互作用有时解释起来会很困难。 （3）综合性试验（comprehensive experiment） 一个因素的特定水平与另外一个因素的特定水平搭起来形成一些特定的处理组合。各个因素的各水平不构成平衡的处理组合。 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