随机区组设计方差分析学习教案.ppt

Click to edit Master title style,Click to edit Master text styles,Second level,Third level,Fourth level,Fifth level,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,什么叫随机完全区组设计(shj)?,什么情况下用,设计(shj)步骤,第一节 试 验 设 计,第1页/共30页,第一页，共31页。,一、什么叫完全随机(su j)区组设计,（1）n1=n2=n3=nk=n,（2）区组数重复数；非处理条件在同一区组内是平均的，不同区组间 差异(chy)大。,（3）在每个区组内，每个处理必须出现一次，而且只能出现一次,第2页/共30页,第二页，共31页。,二、什 么 情 况 下 用,非处理条件不一致，而且(r qi)有规律可循。,第3页/共30页,第三页，共31页。,三、设 计 步 骤,（1）试验单元(dnyun)分组，一个组=一个区组。原则：同一组内坚持唯一差异原则。,（2）每项个区组单独地进行处理的随机化安排,第4页/共30页,第四页，共31页。,修剪方式,区组,总和,平均,A(,对照,),25,23,27,26,101,25.3,B,32,27,26,31,116,29.0,C,21,19,20,22,82,20.5,D,20,21,18,21,80,20.0,总和,T,r,98,90,91,100,T=379,23.69,第二节 单因素试验(shyn)结果的分析,第5页/共30页,第五页，共31页。,单因素试验(shyn)结果的方差分析,(一)整理资料(zlio),计算各处理总和数(Tt)及其平均数(t)，各区组总和数(Tr)，资料(zlio)总和数(T)及其总平均数()。,例如，第一区组的总和数为：,Tr=25+32+21+20=98,第二区组的总和数为：,Tr=23+27+19+21=90,以此类推，获得剩余两个区组的总和数，一并汇于表9.2。核对计算结果的公式为：,T=Tr=Tt=k n=n t,第6页/共30页,第六页，共31页。,(二)分解平方和与自由度,1)分解平方和,由式(9.3)及其相关公式得出：,C=,SST=(252+232+.+212-C=263.44,SSr=,SSt=,SSe=SST-SSr-SSt=263.44-18.69-217.69=27.06,将上述结果填入表9.3。请注意，表内实际数字为计算机计算结果，其保留的小数位数较多(以后相同(xin tn)，不再重复)。,第7页/共30页,第七页，共31页。,2)分解自由度,由式(9.5)及相关(xinggun)公式得出：,dfT=4 4-1=15,dfr=4-1=3,dft=4-1=3,dfe=(4-1)(4-1)=9,注意，误差自由度也可以采用减法获得，即,dfe=dfT-dfr-dft=15-3-3=9。,第8页/共30页,第八页，共31页。,(三)F检验(jinyn),先计算(j sun)各变异项的均方，用平方和除以相应的自由度即可。,MSr=6.23,MSt=72.56,MSe=3.01,再计算(j sun)区组项及处理项的F值。由式(9.7)等，有,Fr=,Ft=,第9页/共30页,第九页，共31页。,表9.3 表9.2资料(zlio)的方差分析,变异来源,df,SS,MS,F,PrF,区组,3,18.68750000,6.22916667,2.07,0.1744,处理,3,217.68750000,72.56250000,24.13,0.0001,误差,9,27.06250000,3.00694444,总变异,15,263.43750000,第10页/共30页,第十页，共31页。,修剪方式,平均产量,显著水平,29.00,a,25.25,b,20.50,c,20.00,c,(四)处理(chl)平均数比较,4种修剪(xijin)方式之单株产量的PLSD检验结果,第11页/共30页,第十一页，共31页。,综合F检验结果以及上述多重比较与区间估计结果，可获得本实验的基本信息如下：4种修剪方式的产量不同。除方式C与D之间的差异因实验提供的证据不充足，无法推断其是否真实存在以外，其它任两种方式之间都有存在真实差异。其中产量差异最明显(mngxin)的为B与D，方式B比方式D平均增产6.23 11.77kg/株。,第12页/共30页,第十二页，共31页。,第三节二因素试验(shyn)结果的分析,灌溉次数,氮肥用量,区组,1,2,一次,N,0,31.7,39.1,N,6,50.0,48.6,N,12,56.8,60.6,N,18,57.3,59.4,N,24,53.1,54.1,二次,N,0,38.9,40.0,N,6,61.4,53.1,N,12,68.5,66.7,N,18,73.5,72.9,N,24,70.6,72.3,总和,561.8,566.8,第13页/共30页,第十三页，共31页。,灌溉次数,氮肥用量,总和,一次,70.8,98.6,117.4,116.7,107.2,510.7,二次,78.9,114.5,135.2,146.4,142.9,617.9,总和,149.7,213.1,252.6,263.1,250.1,T=1128.6,AB总和(zngh)数的两向表,第14页/共30页,第十四页，共31页。,灌溉次数,氮肥用量,平均,一次,35.4,49.3,58.7,58.3,53.6,51.1,二次,39.5,57.2,67.6,73.2,71.4,61.8,平均,37.4,53.3,63.2,65.8,62.5,56.43,A,B,平均数的两向表,第15页/共30页,第十五页，共31页。,变异来源,r,区组,1,12500000,1.2500000,0.15,0.7081,灌溉次数,1,574.5920000,574.5920000,68.65*,0.0001,氮肥用量,4,2163.1220000,540.7805000,64.61*,0.0001,4,123.3680000,30.8420000,3.68*,0.0483,误差,9,75.3300000,8.3700000,总变异,19,2937.6620000,二因素随机区组设计冬小麦栽培(zipi)实验方差分析表,第16页/共30页,第十六页，共31页。,1)区组效应(xioyng)的F检验：,F=0.15 F0.05(1,9)=5.12(附表查表值)，故推断，A因素主效存在，即A因素两个水平间产量差异在5%水平上显著。,第17页/共30页,第十七页，共31页。,3)B主效F检验：,F=64.61 F0.05(4,9)=3.63，故推断，B因素主效存在，即B因素5个水平间产量(chnling)差异在5%水平上显著。,AB互作F检验：,F=3.68 F0.05(4,9)=3.63，故推断，AB互作存在，即A因素对产量(chnling)的作用随B因素水平变化而改变，反之亦然。或者说，AB互作效应在5%水平上显著。,第18页/共30页,第十八页，共31页。,(四)主效与互作的进一步分析,根据上述F检验结果，A主效、B主效、AB互作都存在。故应该(ynggi)对主效与互作进行深入分析，以了解产量随灌溉次数(A)、氮肥用量(B)改变而改变的具体规律。,第19页/共30页,第十九页，共31页。,第20页/共30页,第二十页，共31页。,含有(hn yu)个处理，重复次的随机区组设计的试验，已知Me=1.64，MSt=4.87,MSr=13.73,进行处理间多重比较时，算得最小显著差数如下表,P,2,3,4,5,6,7,8,LSR,0.05,2.24,2.35,2.42,2.46,2.49,2.51,2.52,LSR,0.01,3.12,3.27,3.37,3.47,3.48,3.54,3.57,第21页/共30页,第二十一页，共31页。,第四节试验结果(ji gu)的缺失数据问题,缺失数据的原因(yunyn),缺失数据的估计,估计结果的分析,第22页/共30页,第二十二页，共31页。,在实验过程中，由于意外或偶然原因造成一个或几个实验单元无法获得有效的观察值，这些缺失的观察值叫做缺失数据。缺失数据会造成两个后果，一是实验信息(xnx)损失；二是实验结果无法按常规的方法进行方差分析。为此应该了解农业实验中常见的缺失数据原因，防患于未然。还应了解一旦缺失一个或几个数据时，如何进行统计分析的方法。,第23页/共30页,第二十三页，共31页。,一、缺失数据(shj)的原因,在田间实验中，造成缺失数据的常见原因有以下几个方面。,第一，处理不当。实验有一个(y)或若干个实验单元(小区)未按计划实施处理，诸如，未实施处理、处理剂量不正确、处理实施时间有误等等。,第二，实验材料遭受损坏。几乎所有的田间实验都是要求全部小区的植株完好无损，但事实并非总是如此。栽培管理中的机械损害、虫鸟兽等常造成植株生长异常甚至死亡。,第三，样品丢失。有些实验指标必须从田间取样后在室内进行测量，如蛋白质含量，百粒(果)重等。,第四，异常数据。与上述情形相反，异常数据不是在数据收集记录之前发生的，而是在记录和转抄之后被发现的。异常数据是指数据值超出实验材料正常反应的合理范围，只有真正由于失误造成的异常数据才可以视为缺失数据。比如，读数错误、抄写错误、抽样技术不当或者仪器仪表使用不当等。,第24页/共30页,第二十四页，共31页。,二、缺失数据(shj)的估计,一般(ybn)采用公式法进行估计,对于(duy)一个含有k个处理n次重复的随机完全区组设计，,其估计公式为y=,式中，,y,为缺失数据的估计值，为所在区组的实际平均数，为所在处理的实际平均数，为全部实际数据中与既不在同一区组也不在同一处理者的平均数。,第25页/共30页,第二十五页，共31页。,三、估计(gj)结果的分析,将缺失数据(shj)的估计值填入表内，以标准的方差分析方法分析时，必须作以下三方面的校正。,(1)总自由度和误差自由度比标准方法少1。,(2)处理平方和减去偏倚校正数C，重新作F检验。,(3)处理平均数多重比较(bjio)时，若两处理平均数未缺失数据，则平均数及其差数的标准误与标准方法相同。对于含缺失数值估计的处理与其它处理的比较(bjio)，则按下式计算之。这可用于PLSD和DMR法。,第26页/共30页,第二十六页，共31页。,第27页/共30页,第二十七页，共31页。,练习,有一小麦品比试验，共有A、B、C、D、E、F、G、H8个品种（k=8），其中A是标准品种，采用随机区组设计，重复(chngf)3次（n=3），小区计产面积200平方尺，其中产量（千克）结果于下表，试作分析。,品种,A,B,C,D,E,F,G,H,10.9,10.8,11.1,9.1,11.8,10.1,10.0,9.3,9.1,12.3,12.5,10.7,13.9,10.6,11.5,10.4,12.2,14.0,10.5,10.1,16.8,11.8,14.1,14.4,第28页/共30页,第二十八页，共31页。,郭平毅（1956.10），男，山西省寿阳县人。中共党员，博士，山西农业大学(dxu)作物学学科（博士后流动站）教授，博士生导师，实验设备管理处处长。1979年毕业于山西农业大学(dxu)农学系，后留校任教，一直从事农学专业教学科研与科技开发工作。先后定职助教、讲师、副教授、教授及博士生导师。在职攻读，获山西农业大学(dxu)硕士学位和浙江大学(dxu)博士学位。多次到美国、澳大利亚等大学(dxu)做访问学者和高级访问学者。曾任山西农业大学(dxu)学位委员，农学院副院长，院系党总支委员，农业化学调控中心（研究所）主任。先后兼任山西省九届、十届政协委员，山西省委联系的高级专家，中国作物学会理事，全国作物栽培专业委员会委员，中国杂草学会常务委员，中国耕作制度研究会理事，山西省作物学会副理事长，山西省农学会理事，山西省统计学会常务理事。1,第29页/共30页,第二十九页，共31页。,感谢您的观看(gunkn)！,第30页/共30页,第三十页，共31页。,内容(nirng)总结,什么叫随机完全区组设计(shj)。第1页/共30页。（1）n1=n2=n3=nk=n。第3页/共30页。第4页/共30页。先计算各变异项的均方，用平方和除以相应的自由度即可。综合F检验结果以及上述多重比较与区间估计结果，可获得本实验的基本信息如下：4种修剪方式的产量不同。故应该对主效与互作进行深入分析，以了解产量随灌溉次数(A)、氮肥用量(B)改变而改变的具体规律。(1)总自由度和误差自由度比标准方法少1,第三十一页，共31页。,