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文檔簡介

第五章多因素試驗的方差分析主要內(nèi)容第一節(jié)二因素完全隨機(jī)設(shè)計試驗資料的方差分析第二節(jié)二因素隨機(jī)區(qū)組設(shè)計試驗資料的方差分析第一節(jié)二因素完全隨機(jī)設(shè)計

試驗資料的方差分析一、二因素完全隨機(jī)設(shè)計試驗資料的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)二、自由度和平方和分解三、應(yīng)用舉例一、二因素完全隨機(jī)設(shè)計試驗資料的

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)方差分析方法與單因素隨機(jī)區(qū)組設(shè)計試驗資料相同,均為兩向分組資料設(shè)有A和B兩個試驗因素,A因素有a個水平,B因素有b個水平,每個處理組合有n個觀察值,那么全部試驗共有abn個觀察值線性模型:

xijk=μ+αi+βj+(αβ)ij+εijk其中,μ為總體平均數(shù),αi和βj分別為因素A和B的效應(yīng),(αβ)ij為A×B的互作效應(yīng),εijk為隨機(jī)誤差。二、自由度和平方和分解變異來源dfSSMS處理組合ab-1SSt=∑TAB2/n-CMStA因素a-1SSA=∑TA2/bn-CMSAB因素b-1SSB=∑TB2/an-CMSBA×B互作(a-1)(b-1)SSAB=SSt-SSA-SSBMSAB誤差ab(n-1)SSe=SST-SStMSe總變異abn-1SST=∑x2-C三、應(yīng)用舉例把A1、A2、A33種肥料分別施在B1、B2、B33種土壤上,以小麥為指示作物,每處理組合種3盆,下表為產(chǎn)量結(jié)果(g)。試作方差分析。肥料(A)盆土壤(B)B1B2B3A1121.419.617.6221.218.816.6320.116.417.5A2112.013.013.3214.213.714.0312.112.013.9A3112.814.212.0213.813.614.6313.713.314.0肥料(A)盆土壤(B)TAB1B2B3A1169.218.8TAB62.754.851.720.918.317.2A2118.213.1TAB38.338.741.212.812.913.4A3122.013.6TAB40.341.140.613.413.713.5TB141.3134.6133.5T總=409.415.715.014.8=15.2(1)自由度分解dfT=abn-1=3×3×3-1=26dft=ab-1=3×3-1=8dfA=a-1=3-1=2dfB=b-1=3-1=2dfAB=(a-1)(b-1)=(3-1)×(3-1)=4dfAB=dft-dfA-dfB=8-2-2=4dfe=ab(n-1)=3×3×(3-1)=18dfe=dfT-dft=26-8=18(2)平方和分解對SSt進(jìn)行再分解(3)F測驗方差分析表變異來源dfSSMSFF0.05F0.01處理組合8202.5825.3227.28**2.513.71肥料2179.3889.6996.65**3.556.01土壤2

3.961.982.133.556.01肥料×土壤4

19.244.815.18**2.934.58誤差1816.70.928總變異26219.28(4)多重比較①處理組合間的比較肥料×土壤互作間的差異是顯著,說明各處理組合的效應(yīng)不是各單因素效應(yīng)的簡單相加,而是肥料效應(yīng)隨土壤而不同,或者土壤效應(yīng)隨肥料而不同。因此,要對各處理組合的平均數(shù)進(jìn)行比較,以篩選最佳處理組合。根據(jù)df=18,查得SSR0.05和SSR0.01,并計算出LSR0.05和LSR0.01列于下表:p23456789SSR0.052.973.123.213.273.323.353.373.39SSR0.014.074.274.384.464.534.594.644.68LSR0.051.651.731.781.821.851.861.871.88LSR0.012.262.372.442.482.522.552.582.60處理組合平均產(chǎn)量差異顯著性5%1%A1B120.9aAA1B218.3

b

BA1B317.2

b

BA2B313.7

c

CA3B213.7

c

CA3B313.5

c

CA3B113.4

c

CA2B212.9

c

CA2B112.8

c

C從表可以看出,處理組合A1B1的產(chǎn)量極顯著地高于其它組合;A1B2和A1B3,極顯著地高于除A1B1之外的其它處理組合。其它處理組合兩兩之間均無顯著差異。②肥料間的比較根據(jù)df=18,查得SSR0.05和SSR0.01,并計算出LSR0.05和LSR0.01列于下表:pSSR0.05SSR0.01LSR0.05LSR0.0122.974.070.951.3033.124.271.001.37肥料A1與A3、A2均有極顯著差異,但A3與A2無顯著差異。從以上分析可知,肥料A1對小麥的增產(chǎn)效果最好,土壤間無明顯差異,但肥料A1施在土壤B1上更有突出的增產(chǎn)效果。肥料平均產(chǎn)量差異顯著性5%1%A118.8aAA313.6

b

BA213.1

b

B第二節(jié)二因素隨機(jī)區(qū)組設(shè)計

試驗資料的方差分析二因素隨機(jī)區(qū)組試驗的線性模型為設(shè)有A和B兩個試驗因素,A因素有a個水平,B因素有b個水平,隨機(jī)區(qū)組設(shè)計,r次重復(fù),全部試驗共有rab個觀察值。變異來源dfSS區(qū)組r-1SSr=∑Tr2/ab-C處理組合ab-1SSt=∑TAB2/r-CA因素a-1SSA=∑TA2/rb-CB因素b-1SSB=∑TB2/ra-CA×B互作(a-1)(b-1)SSAB=SSt-SSA-SSB誤差(r-1)(ab-1)SSe=SST―SSr―SSt總變異rab-1SST=∑x2-C自由度與平方和分解應(yīng)用舉例有一早稻二因素試驗,A因素為品種,分A1(早熟)、A2(中熟)、A3(晚熟)3個水平(a=3),B因素為密度,分B1、B2、B33個水平(b=3),共3×3=9個處理,作隨機(jī)區(qū)組設(shè)計,重復(fù)3次(r=3),其田間排列和小區(qū)產(chǎn)量(kg)列于下表,試作方差分析。區(qū)組IA1B1(8)A2B2(7)A3B3(10)A2B3(8)A3B2(8)A1B3(6)A3B1(7)A1B2(7)A2B1(7)區(qū)組IIA2B3(7)A3B2(7)A1B2(7)A3B1(7)A1B3(5)A2B1(9)A2B2(9)A3B3(9)A1B1(8)區(qū)組IIIA3B1(6)A1B3(6)A2B1(8)A1B2(6)A3B3(9)A1B1(8)A2B3(6)A2B2(6)A3B2(8)(1)結(jié)果整理將所得結(jié)果按處理與區(qū)組(左)和品種與密度(右)作兩向分組整理。處理區(qū)組I區(qū)組II區(qū)組IIITABA1B1888248A1B2776206.7A1B3656175.7A2B1998268.7A2B2796227.3A2B3876217A3B1776206.7A3B2878237.7A3B31099289.3Tr706863201B1B2B3TAA1242017616.8A2262221697.7A3202328717.9TB7065662017.87.27.3(2)自由度分解dfT=abr-1=3×3×3-1=26dfr=r-1=3-1=2dft=ab-1=3×3-1=8dfA=a-1=3-1=2dfB=b-1=3-1=2dfAB=(a-1)(b-1)=(3-1)×(3-1)=4dfAB=dft-dfA-dfB=8-2-2=4dfe=(ab-1)(n-1)=(3×3-1)×(3-1)=16dfe=dfT-dfr

-dft=26-2-8=16(3)平方和分解對SSt進(jìn)行再分解(3)F測驗方差分析表變異來源dfSSMSFF0.05F0.01區(qū)組間22.891.452.963.636.23處理組合8303.757.65**2.593.89品種26.233.126.37**3.636.23密度21.560.781.593.636.23品種×密度422.215.5511.33**3.014.77誤差167.780.49總變異26(4)多重比較①處理組合間的比較由于品種×密度互作間的差異是極顯著,說明各品種所要求的最適密度可能不同。因此,要對各處理組合的平均數(shù)進(jìn)行比較,以篩選最佳品種×密度組合以及確定不同品種的最適密度。根據(jù)df=16,查得SSR0.05和SSR0.01,并計算出LSR0.05和LSR0.01列于下表:p23456789SSR0.053.003.153.233.303.343.373.393.41SSR0.014.134.344.454.544.604.674.724.76LSR0.051.211.271.301.331.351.361.371.38LSR0.011.671.751.801.831.861.891.911.92對于品種A1,密度B1明顯優(yōu)于B2和B3;對于品種A2,密度B1明顯優(yōu)于B2和B3;對于品種A3,密度B3明顯優(yōu)于B1和B2。這種不同情況就是品種和密度存在互作的反應(yīng)。品種A1、A2應(yīng)選擇密度B1,而品種A3應(yīng)選擇密

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