植物营养研究法2章试验设计1·PPT.ppt

第二章试验设计 ;第一节　试验研究的种类及一般程序 ;一．试验研究的种类 ;3　综合试验：通过单因素和复因素试验，可以探索出在一定条件下不同因素的最优组合，根据这个最优组合制定一整套的技术措施，再与现行生产所采用的成套技术措施相比较，研究最优组合的综合效应并检验其实用价值，这就是综合试验。 　 　所以综合试验具有检验的示范的作用。 ;农业和生物学领域的科学研究;二：科学试验研究的一般程序 ;2．作好试验计划： （1）设计试验方案； （2）确定试验方法； （3）制定管理措施； （4）确定观察、测定项目及其方法与标准。 　　拟定试验计划，一方面要根据试验的目的任务和对精确度的要求，另一方面还要考虑试验条件，把需要和可能结合起来。;3．实施： （1）作好准备工作； （2）布置试验； （3）作好试验的管理工作； （4）作好观察记载和各种测定工作 ;4．总结： （1）试验目的、设计及过程； （2）试验结果； （3）对试验结果的分析、结论和建议。 ;选题;三．试验研究的基本要求 ;第二节　试验方案设计 ;一．试验方案设计的原则 ;4．设计与统计方法的统一性：不同的试验方案要求采用不同的统计方法，而不同的统计方法又对试验设计有不同的要求。 （1）采用方差分析方法的复因素试验，方案必须均衡，必须设置重复。 （2）采用回归分析方法的复因素试验，方案可以均衡也可以不均衡；在限制因素明确，效应模式认定，有足够剩余自由度的情况下也可以不设重复。 5．要提高试验效率：试验效率是指单位人力物力的投入所获得试验信息的多少。适当减少试验因素是提高试验效率的有效途径。;二．试验方案的设计 ;　　具体的水平间距设计还取决于试验地土壤肥力变异、重复次数和统计检验的置信长。下表是国际水稻研究所的资料。从中可知，在变异系数10%，重复4次的条件下，处理差异只有大于平均数的14.5%，才能达到95%的置信度要求。;不同重复次数、不同变异系数的两个处理平均数间最低置信度值 95%可信度;(二) 复因素试验方案的设计 ;　　1．因素的简单效应(experimental effect )：在复因素试验中，一个试验因素在另一个试验因素的某???水平上的试验效应，称为这一个因素的简单效应。单因素效应则是指试验因素对试验指标所起的增加或减少的作用 　　如产量200kg/5kgN，300kg/10kgN，则在亩施氮5kg的基础上再施5kg的效应为300-200=100kg/亩。;P的主效;3．因素的交互作用效应（interaction effect）：不同因素相互作用产生的新效应称为这些因素的交互作用。 　　所谓“新效应”是指不同因素综合效应与各因素单独效应的差值，也就是A因素与B因素相互作用产生的A，B以外的C效应。 　　这种交互作用涉及多个因素。凡二个因素之间的交互作用称为一级连应，三个因素之间的交互作用称为二级连应。余者以此类推。 交互作用可为正值，也可为负值或零值。它们分别表示正、负及无交互作用。;试验;复因素试验方案可分完全和不完全实施方案;　　2．不完全实施方案：为了缩减处理数，在完全方案的基础上，根据经验和专业知识，剔除一些次要的和无意义的组合，可构成不均衡方案，即不完全方案。 ;　　3．正交设计：按正交表制定试验方案称为正交设计。当试验因素较多时，采用正交设计既可减少试验处理，又可保持方案的均衡性。（正交设计是在牺牲一些交互作用的前提下，才能减少试验处理数） ;（1）正交表的特点：正交点可用一定的符号表示，如L8（27）P380表示该表为8行、7列，有2个水平，可安排8个处理2个水平的试验，最多能分析出7个试验效应，即7个研究因素（包括交互作用）。 正交表在构造上有两个特点： A．每一列不同数字出现次数相同； B．任何2列构成的有序数出现次数相同。 所以，正交设计方案具有均衡性，即可以从任何一列单独分析出一个研究因素的效应。;　　（2）表头设计：表头设计是正交设计的关键，其实质是确定试验因素的列号位置。 　　对于4因素试验，如果不考虑交互作用，则可用表L8(27)，如果要考虑AB、BC、BD的交互作用，则选用表L8(27)不同的表头 。 　　（3）实施方案的设计：将正交表试验因素的水平赋予具体实施内容就得到了实施方案。;4．回归设计：上述设计适用于用t检验或方差分析方法分析不同试验处理或试验因素的效应。　　但在植物营养和施肥领域中，常需要研究产量等生物效应与施肥量等试验因素之间的定量关系，这类试验需要用回归分析方法进行统计，因而需要制定能够和有利于进行回归分析的设计方案;（1）回归设计的原则：A．处理数：回归分析是要建立试验因素效应方程，因此，试验处理数不能少于效应方程待估参数的个数，并要为统计检验留有足够大的剩余自由度。B．水平数：因产量和营养投