5第五章-完全随机设.pptVIP

第五章 完全随机设计 完全随机设计，又称为一元配置法 所谓完全随机设计即为遵循完全随机的原则进行设计，即： 总体中任一个体都有同等的机会成为供试单位进入试验 而任一供试单位都有相同的机会进入任一组别中 任一组别都有相同的机会接受任一种处理 整个试验完全不受人为因素控制和影响 同时任何非处理因素的作用相互抵消 完全随机设计的方法 根据试验要求和条件，从总体中随机抽取具有代表性的个体，要求被抽取的个体其基本情况和条件大致相同，且最好没有血缘关系，试验规模和样本量依试验要求而定 根据试验的要求，将抽取的样本随机地分成若干个组或组合，每一组或组合内所包含的供试个体应尽可能地一样多，分组后应对每组或每组合进行检查并作适当的调整 每一组或组合进行何种处理或对照应是随机的，特别是对照的设置应与任一处理相同 试验资料的分析（以下检验均应作无效假设） 不同的设计方法其所得资料的统计分析依试验性质而定： 设计仅2个组时（一个处理，一个对照）， 可用: 其中， 配对试验的设计，即同一头动物试验前后的比较；2头相似的动物或2个独立供试单位配成一对的比较，则可用： 其中， 或 d为2个对应观测值的差， 结果为质量资料（即所得结果为率）时 当所得结果为率时，一般可用率的假设检验 一个样本率与总体率的比较： 2个样本率的比较 其中： 由于率的比较一般都是采用大样本资料，因而所采用的都是u-检验，即将所得u值与1.96或2.58相比 当试验不止2个组时，应使用方差分析法进行统计检验，建立方差分析表： 上表中： 当方差分析表中的 F 值不显著时，统计分析 到此结束；但当 F 值显著或极显著时，还应对各组的平均值进行多重比较，以显示处理间的差距，即各处理所显示的效应 多重比较： 由于比较的方法或使用的临界值表的不同而有以下几种方法：PLSD法、Duncan’s 法、 q（SNK）法、 Q法 不同的方法其显著性的宽严程度是不同的： PLSDDuncan’sqQ 习惯上，人们更喜欢q法和Duncan’s法 多重比较方法 这里主要介绍q法 首先求出SE值： 根据试验所设计的组数及误差项自由度查q表（Duncan’s法时查Duncan’s表），将表中对应的5％及1％值与SE相乘，得所需要的临界值（LSR值），任意2个平均值的差小于对应的LSR值，就表示这2个平均值差异不显著；反之，就表示这2个平均值差异显著或极显著。其中： 实例： 比较5个品系的雌性小白鼠在静脉注射巴比妥钠60mg/kg体重以后的麻醉维持时间，得如下数据： 本例的设计 本例是研究不同品系的小白鼠对巴比妥钠麻醉的维持时间，这5个品系的小白鼠有可能是专为麻醉试验而培育的；也有可能是常规培养的不同品系。因此，设计本试验时这5个品系应当是固定的，即针对这一试验我们就是比较这5个品系在麻醉方面的差异，下次作同类试验时还是这5个品系的比较 由于这是完全随机试验，我们可以在这5个品系中随机抽取若干个小白鼠进入试验，在抽样时，每一品系抽取的小白鼠原则上应当一样多，但由于种种原因，每一品系进入正式试验的实际小白鼠数会有差异，如死亡、生病、不符合要求等，但每一品系的试验小鼠应当尽可能接近，不要悬殊太大，以免影响试验的精确性 在本次试验中，我们以品系1作为对照，但在统计分析中，其他品系除与品系1进行比较外，同样需要进行相互比较 试验结束后的统计分析 试验结束后，一般总要对所得数据进行统计分析，以得出一个可靠的结论 由于本例有5个品系进行比较，因此不能用t-检验，而必须用方差分析法；如果每一品系仅需与品系1进行比较，而不进行两两比较，则可以使用t-检验法 但习惯上，我们总是要求进行两两比较的，因为作一次试验总希望得到更多的信息和结果来说明问题，因此品系之间的两两比较是必须的，因为这可以帮助我们寻找更理想的品系，或从中找到更适合某类麻醉试验所需要的小白鼠品系 至于本次试验是希望寻找麻醉维持时间长的小白鼠品系，还是要求得到麻醉维持时间短的小白鼠品系，这完全由试验者和试验目的而定 下面是常规的方差分析统计分析步骤 方差分析一般步骤 方差分析一般先应作无效假设，此处从略 建方差分析表 多重比较 方差分析表明，从整体上看，品系间差异极显著，但是不是所有的品系间都存在极显著的差异，某些品系间是否仅显著或不显著，则从方差分析表中看不出来，因而需进行多重比较。这里采用常规的 q-法（NSK法） 首先计算 SE 值： 得： 建LSR表 对照LSR表，作平均数的比较 平均数间的多重比较，可采用上三角形表示，也可用字母表示法，一般为了能在论文中使用，采用字母表示法的比较普遍。将平均数按从大到小排序，差异不显著的用相同的字母标注，差异显著的用不同