15第十五章实验设计方法.ppt

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1、第十五章试验设计方法本章讨论几种常用的试验设计方法及其数据处理方法第一节完全随机设计一、方法从一个大群体中随机抽取符合试验要求的动物个体、或独立供试单位、或试验材料,数量与试验要求相符,或略多一些,组成样本将抽取到的样本随机分出若干个组或组合,使每一组和组合内的重复数相等,或基本相等,并作适当的调整每一组和组合随机接受一种处理二、特点1、随机抽样、随机分组、随机配置2、优点:方法简单限制条件少抽样比较自由在试验材料不明了的情况下也能使用这种方法统计方法明确3、缺点:精确度较低三、统计分析方法2个样本组时可采用t-test法进行显著性检验

2、多个样本组时可采用单因子方差分析法同时考虑2个因子或多个因子时可采用两因子或多因子方差分析法质量性状的资料可采用卡方检验法四、采用完全随机设计方法时应注意的事项1、对照的设置不管使用什么样的试验设计,都应当设置对照组,但完全随机设计尤应注意这一点对照组的设置应与处理组同等对待,在动物学科试验中,应当是先分组,然后在其中任取一组作为对照,而不应当先设置对照或最后设置对照即在整个试验中,对照的设置应当也是随机的2、随机化一定要遵守完全随机化的原则,不应当作任何人为的干预3、群饲的处理以群为供试单位时,应注意不能以群内个体间的差异作为误差来源

3、,而应当以群间的差异作为误差来源比较理想的设计方法是:同一处理内设置多个小群体(即独立供试单位),以每一小群体的平均值作为原始数据进行统计分析特别是个体间易相互干扰的试验或者是每一试验动物一个单独的笼舍,或者是几个试验动物一个笼舍但仅作为一个独立单位来对待第二节随机区组设计一、方法当试验规模达到一定程度后,完全随机设计就不容易做到试验条件完全一致因此可以将整个试验分成若干个相对独立、比较均匀的单元(局部)、每一单元内设置一整套完整的试验,这一个单元就称为区组一个区组可以是一个独立的空间,如:一栋畜舍、一个渔场、一个试验区、一个养殖单元、

4、一个家系、一个地区;或是一个独立的时间段,等可以用作区组的条件(或因素)有很多区组设置:区组1区组2…区组bA1A2.....AaA1A2.....AaA1A2.....Aa配对设计:A1A2A1A2A1A2对区组的要求是:区组内的供试单位(或供试动物)其各项条件应当基本一致,而区组之间应有适度的间距或差异每一区组应能容纳一整套试验同一区组内如何安排试验单位,应随机化如果一个区组内仅安排一个处理、一个对照,这样的区组就是配对试验设计因此区组试验设计可以看作是配对试验设计的扩展配对试验设计:对子内的两个动物应尽可能一致区组试验设计:区组内

5、的一套动物应尽可能一致配对试验设计:对子内的供试动物何者为处理、何者为对照应当是随机的区组试验设计:同一区组内的供试动物哪一个为对照亦应当是随机的配对试验设计:同一对子内的两个动物其非试验条件应当是一致的区组试验设计:同一区组内的一套供试动物其非试验条件亦应当是一致的二、随机区组设计的特点随机区组设计的精确度要高于完全随机设计其原因是:由于设计了区组,误差被分成了两部分一部分误差是区组内的,由于区组内的条件基本一致,这部分误差就完全是随机性的另一部分误差是区组间的,这部分误差由于设置了区组,而可以在方差分析中作为因子B而从总变异中析出,

6、从而使得区组内误差(即随机误差)变得较为单纯即随机区组设计所进行的方差分析,所得到的误差(用误差项均方进行估计)是真正的随机误差三、随机区组设计试验的统计分析配对试验设计仅有两个区组,因此所得到的数据可以用t-test进行分析随机区组设计有多个区组,因此所得到的数据应当用组合内无重复的两因子方差分析例:在5个猪场试验4种中草药添加剂配方的增重效果每一猪场内选择4群条件基本一致的猪,每一群猪随机地饲喂一种中草药添加剂这里中草药添加剂是A因子,有4个水平;猪场为B因子,有5个水平试验结束后,得如下数据:猪中草药添加剂配方场A1A2A3A4B

7、11.331.021.821.84B21.421.461.992.19B31.591.381.361.28B41.040.921.251.79B51.201.561.601.82请回答:这一数据表的结构属于哪种类型?数据的数学模型是什么?表中的数据应使用哪种统计方法进行分析?当考察两个因素时,同样可以设置区组,即设置r个区组,每一个区组内设置一套两因素的完整试验,一个区组内的整套两因素试验既可以是无重复的,也可以是有重复的统计分析时,可以将总变异剖分成A因子、B因子、A×B互作、区组C、误差e五部分四、随机区组设计的注意事项1、因子内各

8、水平的相似性被考察的因子(A)各水平在不同的区组内应有相似的反应即一个水平在某一区组内表现得较好,那么在其他区组内亦应普遍较好;一个水平在某一区组内较差,那么在其他区组内亦应普遍较差否则,就会出现互作2、A

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