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1、试验设计与数据处理在农林生产中的应用摘要试验设计与数据处理是以概率论、数理统计及线性代数为理论基础,结合专业知识和实践经验,研究经济、合理地安排试验方案以及系统、科学地分析处理试验结果的一项科学技术。综述了试验设计与数据处理的发展和分类,并探讨了其在农林业生产中的应用。 关键词试验设计;数据处理;农林业生产 试验设计是统计学的重要分支,它属于一般研究方法中的科学试验方法的范畴,是由试验方法与数学方法,特别是统计方法相互交叉而形成的一门科学,是与样本理论、估计理论和检验理论同时发展起来的。试验设计是为了得到试验目的和搜集到可靠的资料,制定出试验次数少、误差小、实行
2、科学控制的试验方案。解决问题的方式方法(即策略),直接影响对问题的解决过程。其现已广泛应用于各行各业,如化工、医药、微生物、军事工程、食品等诸多领域。 1试验设计的发展 试验设计最早于农业试验,可追溯到20世纪20年代。试验设计学科的奠基人Fisher在《研究工的统计方法》一书中最早提出了“试验设计”术语。《试验设计》(1935)一书标志着试验设计学科的诞生。他在书中首次系统地介绍了试验设计的原理和方法,如试验设计的3条基本原理:随机、重复、区域控制。在试验设计发展的道路上,Fisher创立的传统试验设计是第1个里程碑[1]。正交表的构造和开发是第2个里程碑,日本田
3、口式正交表设计法是突出的代表,而我国研创的正交试验设计法与田口式正交表设计法相比,程序更简单,指导理论正确合理,优化效率更高[2]。与欧美式艰深的多因素优化方法相比,更简洁易行。日本学者田口玄一开发的稳健试验设计是第3个里程碑。 在试验设计方法发展上,国内外不断提出新的试验设计方法的理论[3-6]。Yates(1933)提出重复试验中的混杂原理,提倡用不完全区组的排列方式,又提出复因子试验的混杂方案(1935),进一步提出多品种试验的格子设计和分析方法(1936—1937)。Cochran(1937—1939)提出田间长期试验设计。Bose和Nair(1939)提出部
4、分平衡不完全区组设计。Finney(1945)提出复因子试验设计的分式方法以及裂区混杂设计等。Yates(1949)提出农业轮作试验设计。Kemthorne(1952)及Cochran和Cox(1957,1992)的2本经典著作较系统全面地介绍了试验设计的原理和方法。Federer(1956)提出了增广设计。Taguchi(1957)提出稳健参数设计。Scheffe(1958)提出配方设计。Box(1958)提出反应面设计。方开泰(1980)提出均匀设计。Lin等(1983,1985)提出修饰增广设计。Patterson(1983)等提出α格子设计。 2试验设计的概况
5、 2.1试验设计的方法分类与原则 试验设计的基本工具是正交表,正交表是根据均匀分布的思想,运用组合数学理论构造的一种数学表格。试验设计的方法很多,不同的方法用于解决在实际工作中所遇到的不同的问题,应用最广泛和最具典型性的方法有区组设计、正交设计、参数设计、回归设计、均匀设计、混料设计、饱和设计与超饱和设计[7]。我们也可以根据不同的目的把试验设计中的问题大致分为五大类:处理比较,变量筛选,响应面探查,系统优化,系统稳健性。试验设计的主要作用是降低试验次数,提高试验精度,使研究人员从试验结果中获得无偏的处理效应及试验误差的估计,进行正确而有效的比较。为了控制干扰因子引
6、起的差异,降低试验误差,在试验设计中要遵循3条基本原则:重复、随机化、区域控制。 2.2试验设计的系统方法 科学试验设计可分为3个阶段:试验设计阶段、试验实施阶段、试验分析阶段。通常可以遵循以下7个步骤进行:目标阐述、选择响应、选择因子与水平、制定试验计划、实施试验、分析数据、作出结论。 2.3试验设计数据处理方法 在试验设计分析方法中,极差分析、方差分析、回归分析是3种最主要的分析方法。极差定义为最大值与最小值的差,极差分析法以极差来判断一组数的离散程度。极差分析法直观形象,通过非常简单的计算和判断就能求得试验的结果:主次因素、优水平、优搭配及最优组合。它在试
7、验误差不大、精度要求不高的场合、在筛选因素的初步试验中,在寻求最优生产条件、最佳工艺的科研生产实际中得到广泛地应用。方差分析又称变异数分析或检验,其目的是推断2组或多组资料的总体均数是否相同,检验2个或多个样本均数的差异是否有统计学意义。回归分析是研究变量之间相关关系的一种统计推断法,在试验设计回归分析中,通常研究的是因子与响应之间的相互关系。 2.4试验设计、数据处理与计算机技术 试验设计的目的之一就是提高采集数据的准确性,其数据处理能力和准确性也是我们十分关注的。而计算机技术的突破也增强了试验设计的能力和准确性。特别是传统的商业软
