试验设计和其统计分析.ppt

5.试验结论 本试验品种主效有显著差异，以A3产量最高，与A1有显著差异，而与A2差异不显著。密度主效无显著差异。但品种与密度的互作极显著，A3品种需要用B3密度，A2品种需用B1密度，才能取得最高产量。 8.4正交设计及其统计分析 8.4.1 正交表及其特点 8.4.2 正交试验的基本方法 8.4.3 正交设计试验结果分析 正交设计是一种研究多因素试验的设计方法。在多因素试验中，随着试验因素和水平数的增加，处理组合数将急剧增加。例如，3因素3水平，就有33=27个处理组合，4因素4水平，就有44=256个处理组合。 正交试验是利用到现在一套规格化的表格—正交表，科学合理地安排试验。这种设计的特点是在试验的全部处理组合中，仅挑选部份有代表性的水平组合(处理组合)进行试验。通过部份实施了解全面试验情况，从中找出较优组合。 三个基本原则的关系和作用 重复 无偏的试验误差估计 随机 局部控制 降低试验误差 8.2完全随机设计及其统计分析 8.2.1 完全随机设计 8.2.2完全随机设计试验结果的统计分析 8.2.1 完全随机设计(completely random design) 1、特点：使用了试验设计三个原则中的两个（重复、随机），能够得到无偏的误差估计值，但控制试验环境误差的能力不强。 2、常用于试验环境因素相当均匀的场合，如实验室培养试验、网室温室的盆栽试验。 3、设计示例 有三种生长激素，分别用A、B、C代替，测定其对小麦株高的影响，包括对照（用等量的清水）在内，共4个处理，进行盆栽试验，每盆小麦为一个单元，每处理用4盆（重复4次）共16盆。 　第一步：用数字代表处理 A：1－4，B：5－8，C：9－12，CK：13－16 第二步：抽签或查随机数字表，得到随机数字 14、9、7、1、5、12、16、3、11、8、4、2、6、13、10、15 第三步：将随机数字对应的处理安排到相应的盆内。 ck C B A B C ck A C B A A B ck C ck 8.2.2完全随机设计试验结果的统计分析 第六章方差分析的例子用的就是完全随机设计，请参见教材第六章第二节等有关内容（p97），这里从略。 8.3随机区组设计及其统计分析 8.3.1 随机区组设计 8.3.2随机区组设计试验结果的统计分析 8.3.1 随机区组设计 1、特点：使用了田间试验设计三个原则，并根据“局部控制”的原则，将试验地按肥力程度划分为等于重复数的区组，一区组安排一重复，区组内各处理独立地随机排列。是田间试验最常用的设计。 2、优缺点： 优点：（1）设计简单，容易掌握；（2）富于伸缩性，单因素、多因素以及综合性试验都能用；（3）能提供无偏的误差估计，并有效减小单向的肥力差异，降低误差； （4）对试验地要求不严，必要时，不同的区组可以分散设置在不同地段上。 缺点：（1）设计不允许处理数太多，一般不超过20个；（2）只能在一个方向上控制土壤差异。 3、设计示例 (1) 8个处理，4次重复，共32个小区。 肥力梯度 I II III IV 2 5 1 4 8 3 7 6 5 1 4 2 8 6 7 3 6 4 5 3 7 2 1 8 4 5 2 4 1 3 7 8 （2）16个处理，3次重复，小区布置成两排 肥力梯度 I II III 1 3 8 10 7 15 14 9 6 13 4 16 11 2 12 5 (3)区组布置在不同的地块上 I II III 8.3.2随机区组设计试验结果的统计分析 一、单因素随机区组试验结果的方差分析 可将处理看作A因素，区组看作B因素，其余部分则为试验误差。设试验有k个处理，n个区组，则自由度与平方和的分解为： nk-1=(n-1) + (k-1) + (n-1)(k-1) 总自由度=区组自由度+处理自由度+误差自由度 总平方和=区组平方和+处理平方和 +误差平方和 [例]有一小麦品比试验，其有A、B、C、D、E、F、G、H8个品种(k=8)，其中A是标准品种(ck)，采用随机区组设计，重复3次(n=3)，小区计产面积25m2，其产量如下，试作分析。 品 种 区 组 Tt I II III A 10.9 9.1 12.2 32.2 10.7 B 10.8 12.3 14.0 37.1 12.4 C 11.1 12.5 10.5 34.1 11.4 D 9.1 10.7 10.1 29.9 10.0 E 11.8 13.9 16.8 42.5 14.2 F 10.1 10.6 11.8 32.5 10.8 G 10.0