74-随机区组设计试验结果统计分析

74-随机区组 设计 领导形象设计圆作业设计ao工艺污水处理厂设计附属工程施工组织设计清扫机器人结构设计 试验结果统计分析 9 随机区组试验设计是把试验各处理随机排列在一个区组中，区组内条件基本上是一致的， 区组间可以有适当的差异，它相当于一个试验因素，可以从误差中扣除出来，因而降低试验 误差以提高试验结果分析的精确性。分析这类资料时，可应用两向分组资料的方差分析方法 进行分析。在单因素随机区组试验结果分析时，处理看作A因素，区组看作B因素，其剩余部分则为试验误差。设有A个处理，n个区组，则其平方和与自由度分解 SS=+(9-1) SSrSStSS+ Te 总平方和=区组平方和+处理平方和+试验误差平方和 nk－1=（n－1）+（k－1）+（n－1）（k－1） (9-2) 总自由度=区组自由度+处理自由度+误差项自由度 [例9.1]有一包括A、B、C、D、E、F、G7个小麦品种的品种比较试验，G为对照品种， 随机区组设计，重复3次，小区计产面积30m22，其产量(kg／30m)结果见图9-1，试作分析。 1、资料整理 2、平方和及自由度的分解 根据9-1式和9-2式计算平方和及自由度。 总平方和 总自由度 df2SS,x,C=nk-1 T,T 12SS,T,C处理平方和 处理自由度 df=k-1 ,sssn 12区组平方和 区组自由度 df=n-1 bSS,T,C,bbk 误差平方和 误差自由度 dfSS,SS,SS,SS=(k-1)(n-1) eeTsb 平方和计算如下： 22C=T/nk=341.3/(3×7)=5546.94 2222总=14.0+16.1+……+17.1－C=137.5 SSxC=-åT 12区组SSrTC=- årn 222 =(103.2+112.9+125.2)/7=34.73 12品种SSTtC=- åtk 222 =(49.8+51.9+……+45.2)/3-C=66.60 1 SSSSSSrSSt,,, eT =137.5-34.73-66.60=35.92 将以上结果填入 表 关于同志近三年现实表现材料材料类招标技术评分表图表与交易pdf视力表打印pdf用图表说话 pdf 9-2，并将自由度计算结果直接填入表9-2。 表9-2 资料的方差分析表 F变异来源 自由度 平方和 方差 F值 F 0.050.01 * 2 34.73 17.37 5.81区组间 3.89 6.93 *6 66.60 11.10 品种间 3.71 3.00 4.82 12 35.92 2.99 误差 20 137.25 总和 23、F测验 列方差分析表，并算得各变异来源的s值，进而进行F测验。 对区组间MS作F测验，结果表明3个区组间的土壤肥力有显著差异，区组控制是有效的， 如果不进行区蛆设计，没有局部控制，误差就大。在试验中，区组作为减少误差的手段，一 般不作F测验。对品种间MS作F测验，结果表明7个总体平均数间有显著差异。需进一步作 多重比较，以明了哪些品种间有显著差异，哪些品种间没有显著差异。 4、多重比较 (1)最小显著差数法(LSD法) 根据品种比较试验要求，各供试品种应分别与对照 品种进行比较，宜应用LSD法。 首先应算得品种间平均数差数的 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 误。在利用LSD法进行比较时，平均数差数标准误 为：2MS22.99?eS===1.41()kg xx-12n3 从而得到各品种与对照品种(G)的差数及显著性，并列于表9-3。 表9-3 图9-1资料各品种与对照产量相比较差异显著性 品种 小区平均产量 与G(CK)差异 **E 19.8 4.7 B 17.3 2.2 A 16.6 1.5 C 15.9 0.8 F 15.1 0 15.1 0 G（CK D 13.9 -1.2 从表9-3可以看出，仅有品种正比对照品种增产极显著，其余品种与对照比较均没有显著 差异。 2 (2)最小显著相差法(LSR法) 如果不仅要测验品种和对照相比的差异显著性，而且要测验 品种间相互比较的差异显著性，则应该应用LSR法。用这种方法比较，首先应算得品种的标 准误SE。其标准误为 MS2.99eSE===kg1.00()n3 查SSR值表，当v=12时得k=2、3……7的SSR值，并根据公式LSR=SE×SSR，算得aaa LSR值列于表9-4，然后用字母标记法以表9-4的LSR衡量不同品种间产量差异显著性将比aa 较结果列于表9-5。 表9-4 图9-1资料最小显著极差法测验LSR值 a 2 3 4 5 6 7 SSR 3.08 3.23 3.33 3.36 3.40 3.42 0.05 SSR 4.32 4.55 4.68 4.76 4.84 4.92 0.01 LSR 3.08 3.23 3.33 3.36 3.40 3.42 0.05 LSR 4.32 4.55 4.68 4.76 4.84 4.92 0.01 表9-5 图9-1资料最小显著极差法测验结果 差异显著性 品种 x5% 1% *E 19.8 a A B 17.3 ab AB A 16.6 abc AB C 15.9 bc AB F 15.1 bc AB 15.1 bc AB G（CK D 13.9 c B 结果表明：E品种与C、F、G、D4个品种和B与D品种达到5％水平的显著差异；E品 种与D品种达到1％水平的显著差异，其余品种间均无显著差异。 有两个以上试验因素的试验称为多因素试验。这里重点说明两因素随机区组试验结果的 统计分析方法。 设有A和B两个因素，各具有a和b个水平，则有ab个处理组合(处理)。采用随机区组设计，重复r次，共有rab个观察值。由于处理项是由A和B两个因素不同水平的组合，因 此处理间差异又可分解为A因素水平间差异(A)、B因素水平间差异(B)和A与B的交互作用 3 (A×B)三部分。 总平方和SS=SS区组平方和+SS处理平方和+SSe误差项平方和 （9-3） Trt (rab－1)=(r－1)十(ab－1)十(r－1)(ab－1) （9-4） 总自由度DF=DF区组间自由度+DF处理自由度+DF误差自由度 Trte 其中处理项平方和及自由度可进一步分解： SS处理平方和=SS+SS+SS（9-5） tA BA×B (ab－1)= (a－1)+ (b－1)+ (a－1) (b－1) （9-6） DF处理自由度=DF+DF+DFtABA×B [例9 2]现对苹果新品种进行氮肥经济用量试验。苹果新品种为A，有3个水平，A为甲1品种，A为乙品种，A为丙品种，氮肥用量为B，有4个水平，B为不增氮肥，B低氮(增2312氮低水平)，B为中氮，B为高氮，全试验共有12个处理组合，随机区组设计，采用单株小34 区，重复3次，调查第三年果实产量(kg／株)如表9-7，试作分析。 表9-7 苹果新品种施肥试验区组与处理两向表 x ? ? ? T处理\区组 tt AB 40 41 39 120 40 11 AB 43 44 42 129 43 12 AB 46 47 44 137 45.67 13 AB 43 42 46 131 43.67 14 AB 36 36 38 110 36.67 21 AB 48 44 42 134 44.67 22 AB 44 49 49 142 47.33 23 AB 46 41 40 127 42.33 24 AB 30 34 38 102 34 31 AB 40 42 50 132 44 32 AB 64 52 60 176 58.67 33 AB 44 44 36 124 41.33 34 T 524 516 524 T=1564 rx=43.44 1、资料整理 将调查结果填入表9-7中，计算出各区组总和Tr，各处理总和Tx及平均数。然后根据tt各处理总和数作品种和施肥量两向分组整理成表9-8。 表9-8 表9-7资料品种（A)和施肥量(日)两向表 4 x B B B T B品种\施肥量 1234AA A 120 129 137 131 517 43.08 1 A 110 134 142 127 513 42.75 2 A 102 132 176 124 534 44.5 3 T 332 395 455 382 T=1564 B x36.889 43.889 50.556 42.444 B 2、平方和与自由度的分解 根据表9-6计算各变异来源的平方和及自由度，平方和计算如下： 22C=T/rab=1564/(3×3×4)=67947.11 2222总=40+41+……+36－C=1500.89 SSxC=-åT 12区组 SSrTC=-årab 222 =(524+516+524)/（3×4）=3.56 12 SSTtC=-åtr 222 =(120+129+124)/3-C=1219.56 SSSSSSrSSt=--=1500.89-3.56-1219.56=277.77 eT 将以上结果填人表9-9中，井将自由度计算直接填入表9-9。 3、F测验 列方差分析表9-9，井计算各项MS值，进而进行F测验。 表9-9 苹果品种与施氮量二因素试验的方差分析 DF SS MS F F变异来源 F 0.050.01 2 3.56 1.78 区组间 ＜1 11 1219.56 110.87 3.26 3.18 处理间 8.78＊＊ 2 20.72 10.36 3.44 5.72 品 种 ＜1 3 852.67 284.22 3.00 4.82 施肥量 22.50＊＊ 6 346.17 57.70 2.55 3.75 品种×施氮量 4.57＊＊ 22 277.77 12.63 误 差 35 1500.89 总变异 F测验结果说明：区组间、品种间差异不显著，而处理间、施氮量间、品种×施氮量间的 差异极显著。由此说明，不同的施肥用量对苹果产量影响不同，而不同苹果品种对氮肥用量 又有不同的要求，所以需进一步作氮肥用量间与品种×施氮量间差异显著性测验。处理间差异 5 体现在各个试验因素和因素的交互作用，一般不必另行对处理间进行多重比较。 4、多重比较 (1)施肥量间比较 以各施氮量的小区平均数进行最小显著极差法（LSR法）测验 MS12.63eSE===1.18 ra33? 查SSR值表，当v=22，k=2、3、4时的SSR值，并根据公式LSR=SE×SSR计算各LSR值列于表9-10。根据表9-10的LSR值，对四种氮施量间差异显著性进行测验，其结果列于表 9-11。 表9-10 不同施氮量间比较的LSR值 k 2 3 4 SSR 2．93 3．08 3．17 0.05 SSR 3．09 4．17 4．28 0.01 LSR 3．46 3．63 3．74 0.05 LSR 4．71 4．92 5．05 0.01 表9-11 不同施氮量间平均产量的差异显著性 差异显著性 施氮量 xB5% 1% B 50.56 a A 3 B 43.81 b B 2 B 42.44 b B 4 B 36.89 c C 1 表9-11说明，三种施氮量处理的品种产量均极显著高于不施氮的产量；在增施氮肥的过 程中，中氮肥的产量极显著高于低氮量和高氮量的产量，高氮量和低氮量之间的产量差异不 显著。 (2)品种×施氮量的互作 F测验说明，品种与施氮量的交互作用极显著，表明不同品种适 应不同的施氮肥量。进行这种相互比较，可以比较全部处理(水平组合)的平均数；也可将每一个品种的四种施氮肥用量之间进行比较。现将这两种比较方法分别介绍如下： ?各品种不同施氮肥量间的比较 MS12.63eSE===2.05 r3 查SSR值表，当v=22时，得k=2、3、4……的SSR值，根据公式LSR=SE×SSR计算出各LSR值，并列于表9-12，用此标准对每一个品种的四种施氮用量之间进行比较，其结果列 6 于表9-13。 表9-12 表9-7资料LSR值表 2 3 4 5 6 7 8 9 10 12 k SSR 3.24 3.29 3.32 3.35 3.37 3.39 3.42 2．93 3．08 3．17 0.05 SSR 4.36 4.42 4.48 4.53 4.57 4.60 4.65 3．09 4．17 4．28 0.01 LSR 6.01 6.13 6.50 6.64 6.74 6.81 6.87 6.91 6.95 7.01 0.05 LSR 8.18 8.55 8.77 8.94 9.06 9.18 9.29 9.37 9.43 9.53 0.01 表9-13 各品种在不同施氮量的差异显著性 A品种 品种 品种 123AA 施氮差异显著性 施氮差异显著性 施氮差异显著性 xxx ttt量 量 量 5% 1% 5% 1% 5% 1% BBB 45.67 a A 47.33 a A 58.67 a A 333BBB 43.63 a A 44.67 a A 44.00 b B 422BBBBC 43.00 a A 42.33 a A 41.33 b 244BBB 40 a A 34 B B 34 c C 111 表9-13结果表明：A品种对施氮肥量的大小不敏感，四种施氮肥量间无显著差异。A品l2 种对施氮肥量比较敏感，施氮肥量比不施增产效果极显著，但用量大小之间无显著差异。A3 品种对施氮肥量的大小很敏感，三种施氮肥量结果其产量均高于不施氮肥的产量，并且达显 著差异，中施氮肥量的苹果产量极显著高于中低、高施氮量的产量。 ?处理间比较 将各处理平均数x列入表9-14，并以表9-12的LSR值衡量全部处理平均数间差异的显著t 性。 表9-14 各处理组合闸的差异显著性测验(LSR法) 差异显著性处理 x t5% 1% AB 58.67 a A 33 AB 47.33 b B 23 AB 45.67 bc BC 13 AB 44.67 bc BC 22 AB 44.00 bc BC 32 AB 43.67 bc BC 14 7 AB 43.00 bcd BCD 12 AB 42.33 bcd BCD 24 AB 41.33 bcd BCD 34 AB 40.00 cde BCD 11 AB 36.67 de CD 21 AB 34.00 e D 31 表9-14测验结果表明，A品种(丙品种)在中施氮量水平条件下产量最高，为最优组合，3 该处理组合极显著优于其它各处理组合的产量。三个苹果品种不施氮肥产量最低，显著的低 于其它施氮肥产量。 3、试验结论 本试验品种主效无显著差异；施氮肥量主效有极显著差异，以B施氮量产量最高，与B、31 B、B达极显著差异，B、B之间无差异，但与B(不施氮肥)达极显著差异。品种与施氮肥24241量的互作极显著，以A品种与B施氮量结合，才能取得最高产量，A、A品种也需B施氮33213 量，但不如A品种产量高，3个品种以施氮肥比不施氮肥产量高。 3 在试验过程中，由于某些难以控制的因素影响，如病虫害或其它意外损失造成植物生长 不正常，甚至缺株或缺区。在这种情况下，处理和区组的均衡性遭到破坏，方差分析不能按 原定系统进行。为解决这一矛盾，可根据一定的统计原理，估算出缺区数据，并使之代替缺 值参加分析。一个试验中，在小区面积较大(或株数较多)而缺株不多的情况下，可根据该小的生长结果的植株数，折合成全小区估计数值。如果缺株过多，须将整个小区剔出而另外估计 其试验数据。缺区估计是不得已的补救办法，如果缺区较多，则缺区估计不可靠，应作试验 失败对待或者除去缺区过多的处理或区组再作分析。 在随机区组试验缺区数值，一般用下式估计： ? kTnTT+-tr? (9-7) x=nk--11()() 式中??T为缺区理论估计值，n为区组数(重复数)k为处理数，为缺区所在的不包括缺区xt ?数值在内的处理的总和，?T为缺区所在，但不包括缺区数值在内的区组总和，为缺区除外Tr 的全试验的总和。 [例9.3]某水稻品比试验，随机区组设计，缺失一区产量，其结果如表9-15，试作估计。 2表9-15 水稻品比产量(kg/20m) T品比 区组 t 8 ? ? ? 20.3 17.6 16.2 54.1冀粳8号 17.1 17.4 15.9 50.4越富 72—7 19.6 15.7 14.4 49.7 18.8 17.7 19.2 55.7涿179 ??6811 19.1 15.3 34.4+xx 21.2 21.8 19.3 62.3 中百4号 19.3 18.6 17.9 55.8花76—49 21.4 20.4 16.6 58.4花82—32 ?T 156.8? 134.8 420.8 129.2+ xr 将9-15有关数值代入公式(9-7)，求得缺区估计数值为： 834.4129.2420.08?-?xkg==17.3() 3181--()() x将?=17.3()kg填于表9—15的的位置，即可进行方差分析。 x 对于缺失对于缺失两个小区数据的资料，仍可用(9—7)公式，但需建立二元一次联立方程 才能得到估计值。 [例9.4]有一大豆栽培试验，假定缺失两个小区产量，其产量如表9-16，试进行估计。 2表9-16大豆随机区组试验缺失产量区试验结果(kg/20m) 区组 T处理 t? ? ? A 8 8 9 ?? 25+ xxAA B 9 10 10 11 40 C 11 11 13 12 47 D 13 9 12 ?? 34+ xxDD E 10 9 12 9 40 ?T 51 39 43 53 186 r ?根据公式（9—7）对有方程 xA ?525439(186)??+xD? x=A4151--()() 对?有方程 xD ?534443(186)??+xA? x=D4151--()() 9 整理成二元一次联立方程得： 禳?1295xx+=镲AD镲 睚镲?xx+=12156镲AD铪 解之得：??xx=6.88 ，=12.44 ()kg()kgDA 将??xx=6.88 ，=12.44 填入表9．16中，即可进行方差分析。 ()kg()kgDA 对于缺区资料的统计分析，与没有缺区资料分析的步骤相同，但在具体分析时其总自由 度和误差项自由度应减去缺区数目，如果缺失一个小区数值，误差项和总变异自由度比 常规的少1个，如果缺失两个小区数值，其误差项和总变异自由度比常规的少2个。在进 行处理间比较时，一般用t试验，对于非缺区处理问的比较，其标准误仍用公式b，—毛‘ 在缺失一个小区数据的资料分析时，缺区处理与非缺区处理相比较其标准误公式为： MSke （9-8） s=+[2]-xx12nnk(1)(1)-- 上式中MS为误差项均方，n为区组数，k为处理数。 e 在缺失两个小区数据的资料分析时，缺区处理与非缺区处理其标准误公式为： 11 （9-9） sMS=+[]xxe-12nn12 式中为MS为误差项均方，n和n分别表示两个相比较处理的有效重复数。其计算方法e12 是在同一区组内若两个处理都不缺区，则各记为1；若一处理缺区，另一处理不缺区，则缺区 处理记0，不缺区处理记(k—2)／(k—1)，其中k为试验处理数目。 例如在表9—16资料中，A和D比较时 52- A的有效重复数 n=+++=1012.75151- 52-D的有效重复数n=+++=1012.75 251- 故 11[]sMS=+ xxe-122.752.75 10