任務(wù)33分析多個(gè)處理的試驗(yàn)資料

田間試驗(yàn)與分析全國作物生產(chǎn)技術(shù)專業(yè)教學(xué)資源建設(shè)協(xié)作組《田間試驗(yàn)與分析》課程開發(fā)團(tuán)隊(duì)職業(yè)教育作物生產(chǎn)技術(shù)專業(yè)教學(xué)資源庫作物生產(chǎn)技術(shù)專業(yè)/教學(xué)資源庫田間試驗(yàn)與分析教學(xué)單元3分析試驗(yàn)結(jié)果任務(wù)3-3分析多個(gè)處理的試驗(yàn)資料進(jìn)入資訊任務(wù)3-3分析多個(gè)處理的試驗(yàn)資料【能力目標(biāo)】能根據(jù)兩個(gè)以上樣本試驗(yàn)特點(diǎn)進(jìn)行試驗(yàn)設(shè)計(jì)，并正確進(jìn)行資料的收集與統(tǒng)計(jì)分析【學(xué)習(xí)內(nèi)容】單因素完全隨機(jī)試驗(yàn)資料與單因素隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)資料的方差分析與多重比較方法【學(xué)習(xí)性任務(wù)單】

任務(wù)名稱分析多個(gè)處理的試驗(yàn)資料編號(hào)任務(wù)3-3學(xué)習(xí)目標(biāo)〖知識(shí)目標(biāo)〗方差分析法的原理和方法。〖能力目標(biāo)〗能運(yùn)用方差分析法對(duì)不同設(shè)計(jì)的試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析。閱讀資料試驗(yàn)資料學(xué)習(xí)過程查閱資料→了解任務(wù)→資訊學(xué)習(xí)→完成任務(wù)→評(píng)價(jià)討論與交流在網(wǎng)上或圖書館查閱一些試驗(yàn)資料，設(shè)計(jì)一個(gè)多個(gè)處理的試驗(yàn)，并簡要說明該試驗(yàn)采用何種設(shè)計(jì)方法及分析試驗(yàn)結(jié)果。作業(yè)學(xué)習(xí)心得進(jìn)入資訊問題：什么是多樣本試驗(yàn)？什么是多樣本試驗(yàn)資料？如何設(shè)計(jì)多個(gè)樣本的試驗(yàn)或調(diào)查？進(jìn)入資訊討論與思考討論時(shí)間：15分鐘討論后每組設(shè)計(jì)一個(gè)多樣本試驗(yàn)或調(diào)查項(xiàng)目多樣本試驗(yàn)即試驗(yàn)中針對(duì)兩個(gè)以上未知處理（總體）抽取了兩個(gè)以上樣本進(jìn)入資訊子任務(wù)1描述分析單因素隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)試驗(yàn)資料子任務(wù)2描述歸納總結(jié)單個(gè)樣本資料分析的計(jì)算方法◆任務(wù)清單：

單因素隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)結(jié)果分析是最常用的方差分析方法，試根據(jù)子任務(wù)1的分析過程，結(jié)合自己擁有的計(jì)算工具（計(jì)算器或電腦軟件），歸納整理出單因素隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)結(jié)果分析的計(jì)算方法步驟?！舫晒故荆簩懗鰡我蛩仉S機(jī)區(qū)組試驗(yàn)結(jié)果分析的計(jì)算公式及計(jì)算工具使用方法：子任務(wù)3描述分析單因素完全隨機(jī)試驗(yàn)資料資訊3-3-1方差分析的基本原理資訊3-3-2單因素隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)資料的分析資訊導(dǎo)航任務(wù)3-3分析多個(gè)處理的試驗(yàn)資料小結(jié)與歸納資訊3-3-3單因素完全隨機(jī)試驗(yàn)資料分析資訊3-3-1方差分析的基本原理一、F值定義及F分布二、F測驗(yàn)三、方差分析的定義及方法一、F值定義及F分布從同一總體中隨機(jī)抽取兩個(gè)獨(dú)立樣本(樣本容量分別是n1和n2)，將兩個(gè)樣本方差的比值定義為F值，即:理論上F值=1資訊3-3-1方差分析的基本原理鏈接復(fù)習(xí)方差的定義及取值資訊3-3-1方差分析的基本原理一、F值定義及F分布按同樣的樣本容量重復(fù)進(jìn)行一系列隨機(jī)獨(dú)立抽樣，就可得到一系列F值，在這些F值所構(gòu)成的總體中，不同大小的F值出現(xiàn)的機(jī)會(huì)是不同的(即不同F(xiàn)值出現(xiàn)的概率不同)，由所有的F值構(gòu)成的概率分布呈一條曲線，稱之F-分布。資訊3-3-1方差分析的基本原理F-分布的特點(diǎn)①

F值的取值區(qū)間：[0，+∞）——第I象限②

F值所構(gòu)成的總體的平均數(shù)μF=1③

F分布曲線是一條偏態(tài)(不對(duì)稱)分布曲線。曲線的形狀隨著兩個(gè)樣本自由度的大小不同而變化。④

P199附表5給出了在一定自由度下P{F=1}=α?xí)r的右尾臨界F值(Fα值)。利用該表，可以對(duì)F值進(jìn)行F

測驗(yàn)以了解兩個(gè)樣本方差是否同質(zhì)。F-分布圖象返回資訊一、F值定義及F分布資訊3-3-1方差分析的基本原理012345F0.10.20.30.40.5P↑μFF-分布圖象返回上頁FααF1F2一、F值定義及F分布資訊3-3-1方差分析的基本原理若計(jì)算得的F＜Fα，則可以認(rèn)為該F值在理論上是等于1的，即S12/S22=1，或S12=S22，這時(shí)可以認(rèn)為兩個(gè)樣本的變異程度一樣（同質(zhì)），即可認(rèn)為兩個(gè)樣本來源于同一個(gè)總體。若計(jì)算得的F≥Fα，則可以認(rèn)為該F

值在理論上是不等于1的，即S12/S22≠1（或S12/S22＞1），或S12≠S22（或S12＞S22），這時(shí)可以認(rèn)為兩個(gè)樣本的變異程度不一樣（異質(zhì)），即可認(rèn)為兩個(gè)樣本來源于不同的總體。二、F測驗(yàn)F-分布圖象資訊3-3-1方差分析的基本原理為使問題明確，一般規(guī)定在計(jì)算F值時(shí)，將理論上認(rèn)為較大的方差作為分子S12，而將理論上認(rèn)為較小的方差作為分母S22

。二、F測驗(yàn)返回資訊資訊3-3-1方差分析的基本原理三、方差分析的定義及方法方差分析：在多個(gè)處理的全部觀察值變異中，將由偶然因素引起的誤差變異(誤差方差)和主要由處理效應(yīng)所形成的處理變異(處理方差)分解出來，再用F-測驗(yàn)分析這兩種變異的大小，進(jìn)而明確各處理平均數(shù)之間的差異顯著性。資訊3-3-1方差分析的基本原理三、方差分析的定義及方法F＜Fα

→F＝1時(shí)，處理方差＝誤差方差，即處理間無真實(shí)效應(yīng)差異。F≥Fα

→F＞1時(shí)，處理方差＞誤差方差，即處理間有真實(shí)效應(yīng)差異。資訊3-3-1方差分析的基本原理方差分析的步驟方差分解——離均差平方和（SS）及自由度（df）的分解F-test——列制方差分析表多重比較——比較各處理平均數(shù)之間的差異顯著性三、方差分析的定義及方法資訊3-3-1方差分析的基本原理返回資訊目錄資訊3-3-2單因素隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)資料的分析一、資料的收集整理

【案例】二、SS和DF的分解【案例】三、列制方差分析表

【案例】四、多重比較

【案例】返回資訊目錄一、資料的收集整理單因素隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)資料特點(diǎn)：試驗(yàn)只研究一個(gè)因素設(shè)試驗(yàn)有k

個(gè)水平(處理)，若采用隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)，n

次重復(fù)(區(qū)組)，則試驗(yàn)結(jié)果共有

個(gè)觀察值。kn(試驗(yàn)單元)。資訊3-3-2單因素隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)資料的分析25將試驗(yàn)結(jié)果整理成處理和區(qū)組兩向表：一、資料的收集整理處理區(qū)組ⅠⅡⅢ…j…n12…i…kxij表示第i個(gè)處理第j個(gè)區(qū)組的觀測值，i=1、2…k；j=1、2…nxkn…xin…x2nx1n………………xkj…xij…x2jx1j………………xk3…xi3…x23x13xk2…xi2…x22x12xk1…xi1…x21x11T=ΣxTrn…Trj…Tr3Tr2Tr1區(qū)組總和Tr處理平均處理總和TtTt1Tt2TtiTtk…………返回資訊資訊3-3-2單因素隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)資料的分析單因素隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)的處理和區(qū)組兩向表變異分解模型：總變異=處理間變異+區(qū)組間變異+誤差處理區(qū)組處理總和Tt處理平均ⅠⅡⅢ…j…n1x11x12x12…x1j…x1nTt12x21x22x22…x2j…x2nTt2………………………ixi1xi2xi2…xij…xinTti………………………kxk1xk2xk2…xkj…xknTtk區(qū)組總和TrTr1Tr2Tr3…Trj…TrnT=Σx—……返回處理平均處理總和Tt單因素隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)的變異分解模型：

總變異=處理間變異+區(qū)組間變異+誤差

Total=treatment+repetition+error二、SS和DF

的分解=++=++資訊3-3-2單因素隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)資料的分析總變異：處理間：二、SS和DF

的分解鏈接兩向表資訊3-3-2單因素隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)資料的分析區(qū)組間：誤差：二、SS和DF

的分解鏈接兩向表資訊3-3-2單因素隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)資料的分析F

值：處理間差異比較——區(qū)組間差異比較——二、SS和DF

的分解返回資訊資訊3-3-2單因素隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)資料的分析根據(jù)計(jì)算結(jié)果列制方差分析表：三、列制方差分析表變異來源SSDFMSF值F0.05F0.01總變異處理間區(qū)組間誤差查P199附表5Ft=St2/Se2Fr=Sr2/Se2St2Sr2Se2dfTdftdfrdfeSSTSStSSrSSe結(jié)論：資訊3-3-2單因素隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)資料的分析處理間：比較Ft與相應(yīng)的F0.05和F0.01的大?、貴t＜F0.05

，說明各處理間的效應(yīng)差異不顯著(分析結(jié)束)。②Ft≥F0.05，說明各處理間的效應(yīng)差異顯著(在方差分析表中Ft值的右上角標(biāo)*)，需做進(jìn)一步的多重比較。③Ft≥F0.01，說明各處理間的效應(yīng)差異極顯著(在方差分析表中Ft值的右上角標(biāo)**)，需做進(jìn)一步的多重比較。結(jié)論：三、列制方差分析表資訊3-3-2單因素隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)資料的分析區(qū)組間：只要求根據(jù)Fr與相應(yīng)的F0.05和

F0.01值的比較結(jié)果，在方差分析表中Fr值的右上角標(biāo)記，一般不需要另做文字說明。結(jié)論：返回資訊三、列制方差分析表資訊3-3-2單因素隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)資料的分析〖概念解讀〗觀察項(xiàng)目：產(chǎn)量觀察單元：小區(qū)觀察值：21個(gè)試驗(yàn)因素：品種處理(水平)：A、B、C、D、E、F、G【單因素隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)分析案例】有一包括A、B、C、D、E、F、G７個(gè)小麥品種的品種比較試驗(yàn)，G為對(duì)照品種，采用隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)，3次重復(fù)，小區(qū)計(jì)產(chǎn)面積30ｍ2，試對(duì)其產(chǎn)量(kg/30m2）結(jié)果進(jìn)行分析。（P114）？？

？？？資訊3-3-2單因素隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)資料的分析總體：有A、B、C、D、E、F、G等7個(gè)總體——抽取了7個(gè)樣本，每個(gè)處理(樣本)有3個(gè)試驗(yàn)單元(小區(qū))k=7個(gè)水平（處理），n=3次重復(fù)（區(qū)組），其試驗(yàn)結(jié)果共有kn=21個(gè)觀察值【單因素隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)分析案例】有一包括A、B、C、D、E、F、G７個(gè)小麥品種的品種比較試驗(yàn)，G為對(duì)照品種，采用隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)，3次重復(fù)，小區(qū)計(jì)產(chǎn)面積30ｍ2，試對(duì)其產(chǎn)量(kg/30m2）結(jié)果進(jìn)行分析。（P114）？——抽??？個(gè)樣本k=？、n=？試驗(yàn)結(jié)果共有kn=？個(gè)觀察值資訊3-3-2單因素隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)資料的分析據(jù)試驗(yàn)結(jié)果將資料整理成處理和區(qū)組兩向表：【單因素隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)分析案例】一、資料整理品種區(qū)組TtⅠⅡIIIA14.016.119.749.816.60B15.117.219.651.917.30C15.517.514.747.715.90D12.715.014.141.813.93E16.519.523.559.519.83F14.114.816.545.415.13G15.312.817.145.215.07Tr103.2112.9125.2T=341.3—返回返回資訊資訊3-3-2單因素隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)資料的分析總變異：處理間：【單因素隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)分析案例】二、SS和DF的分解鏈接兩向表資訊3-3-2單因素隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)資料的分析區(qū)組間：誤差：【單因素隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)分析案例】二、SS和DF的分解鏈接兩向表資訊3-3-2單因素隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)資料的分析F

值：【單因素隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)分析案例】二、SS和DF的分解資訊3-3-2單因素隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)資料的分析【單因素隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)分析】

Excel函數(shù)及公式（平方和計(jì)算）總變異SST：

=DEVSQ(全部觀察值的單元格)處理間SSt：

=DEVSQ(處理總和所在單元格)/重復(fù)次數(shù)n區(qū)組間SSr：

=DEVSQ(區(qū)組總和所在單元格)/處理數(shù)k誤差SSe：

=SST所在單元格-SSt所在單元格-SSr所在單元格資訊3-3-2單因素隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)資料的分析【單因素隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)分析】二、SS和DF的分解

Excel函數(shù)及公式（平方和計(jì)算）處理間MSt：

=SSt所在單元格/dft所在單元格區(qū)組間MSr：

=SSr所在單元格/dfr所在單元格誤差MSe：

=SSe所在單元格/dfe所在單元格Ft值：

=MSt所在單元格/MSe所在單元格Fr值：

=MSr所在單元格/MSe所在單元格返回資訊資訊3-3-2單因素隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)資料的分析根據(jù)計(jì)算結(jié)果列制方差分析表：結(jié)論：Ft=3.7092>F0.05，說明各品種間的產(chǎn)量差異顯著，需做進(jìn)一步的多重比較?！締我蛩仉S機(jī)區(qū)組試驗(yàn)分析案例】三、列制方差分析表變異來源SSDFMSF值F0.05F0.01總變異品種間區(qū)組間誤差查P199附表53.70925.802511.101017.36622.992920

6

212137.252466.605734.732435.91433.004.823.896.39*

*

返回資訊資訊3-3-2單因素隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)資料的分析附表55%（上）和1%（下）點(diǎn)F值表（一尾）ν1——F值的分子方差的自由度（dft或dfr）ν2——F值的分母方差的自由度（dfe）

ν2ν1123456……123……63.004.821223.896.39F0.05F0.01多重比較——在處理間效應(yīng)差異顯著或極顯著的情況下，為明確不同處理間的效應(yīng)差異而進(jìn)行的每個(gè)處理平均數(shù)與其它各處理平均數(shù)之間的兩兩差異顯著性比較。多重比較的方法主要有：Fisher’s保護(hù)最小顯著差數(shù)測驗(yàn)法(LSD法、PLSD法)、Duncan’s新復(fù)極差測驗(yàn)法(LSR法、SSR法)、q-測驗(yàn)法。其中應(yīng)用比較廣泛的是LSR法。四、多重比較

資訊3-3-2單因素隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)資料的分析LSR法多重比較的步驟計(jì)算樣本平均數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤查ν=dfe時(shí)的相應(yīng)顯著標(biāo)準(zhǔn)值SSRα

查P205附表6：SSR值表

(K=2～k)

計(jì)算平均數(shù)比較標(biāo)準(zhǔn)（LSRα值）：

k——處理數(shù)四、多重比較

資訊3-3-2單因素隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)資料的分析列表比較各處理平均數(shù)之間的差異(階梯表法)LSR法多重比較的步驟將平均數(shù)從大到小排列……①-④①-③①-②相應(yīng)處理名稱…………………………③-②-①-差異處理①-i①-k……②-④②-③②-i②-k……③-④③-i③-k……………………………………………………④③②①ik四、多重比較

資訊3-3-2單因素隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)資料的分析LSR法多重比較的步驟列表比較各處理平均數(shù)之間的差異(階梯表法)比較：將各個(gè)差值與相應(yīng)K值的LSRα比較。K為所要比較的兩個(gè)平均數(shù)之間所包含的平均數(shù)個(gè)數(shù)(含兩個(gè)平均數(shù)本身)。若差值＜LSR0.05，則說明這兩個(gè)平均數(shù)之間差異不顯著若差值≥LSR0.05，則說明這兩個(gè)平均數(shù)之間差異顯著（在該差值右上角標(biāo)“*”）若差值≥LSR0.01，則說明這兩個(gè)平均數(shù)之間差異極顯著（在該差值右上角標(biāo)“**”）四、多重比較

資訊3-3-2單因素隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)資料的分析列表比較各處理平均數(shù)之間的差異(字母標(biāo)記)LSR法多重比較的步驟按平均數(shù)從大到小排列相應(yīng)處理名稱0.010.05差異處理……④③②①ik首先在最大的平均數(shù)上標(biāo)上字母a，并將該平均數(shù)與以下各平均數(shù)相比，凡相差不顯著的，都標(biāo)上字母a，直至某一個(gè)與之相差顯著的平均數(shù)則標(biāo)以字母b（向下過程），再以該標(biāo)有b的平均數(shù)為標(biāo)準(zhǔn)，與上方各個(gè)比它大的平均數(shù)相比，凡不顯著的也一律標(biāo)以字母b（向上過程）；再以標(biāo)有b的最大平均數(shù)為標(biāo)準(zhǔn)，與以下各未標(biāo)記的平均數(shù)相比，凡不顯著的繼續(xù)標(biāo)以字母b，直至某一個(gè)與之相差顯著的平均數(shù)則標(biāo)以字母c……如此重復(fù)下去，直至最小的一個(gè)平均數(shù)有了標(biāo)記字母且與以上平均數(shù)進(jìn)行了比較為止。這樣各平均數(shù)間，凡有一個(gè)相同標(biāo)記字母的即為差異不顯著，凡沒有相同標(biāo)記字母的即為差異顯著。在實(shí)際應(yīng)用時(shí)，往往還需區(qū)分α=0.05水平上顯著和α=0.01水平上顯著。這時(shí)可以用小寫字母表示α=0.05顯著水平，大寫字母表示α=0.01顯著水平。四、多重比較

資訊3-3-2單因素隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)資料的分析LSR法多重比較的步驟結(jié)論：找出最佳的

1～2個(gè)處理，并簡要評(píng)述最佳處理與其余各處理平均數(shù)之間的差異顯著性。方法：

①根據(jù)處理效應(yīng)找出可能的最佳處理；

②通過顯著性判斷其是否是真實(shí)的最佳返回資訊四、多重比較

資訊3-3-2單因素隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)資料的分析【單因素隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)分析案例】四、多重比較

用LSR法對(duì)A、B、C、D、E、F、G７個(gè)小麥品種的比較試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行多重比較。計(jì)算樣本平均數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤查ν=dfe=12時(shí)的相應(yīng)顯著標(biāo)準(zhǔn)值SSRα

查P205附表6：SSR值表

(K=2～k)

計(jì)算平均數(shù)比較標(biāo)準(zhǔn)（LSRα值）：=0.998809013k——處理數(shù)資訊3-3-2單因素隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)資料的分析K234567SSR0.053.083.233.333.363.403.42SSR0.014.324.554.684.764.844.92附表6：SSR

值表（P205

）LSR值計(jì)算表自由度（ν）測驗(yàn)極差的平均數(shù)個(gè)數(shù)（K）α234567……10.050.012…120.053.083.233.333.363.403.420.014.324.554.684.764.844.92ν=dfe=12k=7LSR0.053.07633.22623.32603.35603.39603.4160LSR0.014.31494.54464.67444.75434.83424.9141資訊3-3-2單因素隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)資料的分析Excel函數(shù)及公式（標(biāo)準(zhǔn)誤及LSR值）標(biāo)準(zhǔn)誤

或

SE：

=SQRT(MSe所在單元格/重復(fù)次數(shù)n)LSR值

：

=SSRα

所在單元格*所在單元格的絕對(duì)引用【單因素隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)分析案例】四、多重比較資訊3-3-2單因素隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)資料的分析LSR法多重比較的步驟列表比較各處理平均數(shù)之間的差異(階梯表法)比較：將各個(gè)差值與相應(yīng)K值的LSRα比較。K為所要比較的兩個(gè)平均數(shù)之間所包含的平均數(shù)個(gè)數(shù)(含兩個(gè)平均數(shù)本身)。若差值＜LSR0.05，則說明這兩個(gè)平均數(shù)之間差異不顯著若差值≥LSR0.05，則說明這兩個(gè)平均數(shù)之間差異顯著（在該差值右上角標(biāo)“*”）若差值≥LSR0.01，則說明這兩個(gè)平均數(shù)之間差異極顯著（在該差值右上角標(biāo)“**”）四、多重比較

資訊3-3-2單因素隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)資料的分析2.71.51.50.71.20.01.2相應(yīng)處理名稱DGFCABE按平均數(shù)從大到小排列各品種產(chǎn)量間的差異顯著性(階梯表法)差異品種13.915.115.115.916.617.319.815.1-15.1-15.9-16.6-17.3-19.8-K234567LSR0.053.07633.22623.32603.35603.39603.4160LSR0.014.31494.54464.67444.75434.83424.91412.00.80.83.42.22.21.40.75.94.74.73.93.22.5******資訊3-3-2單因素隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)資料的分析55相應(yīng)處理名稱DGFCABE按平均數(shù)從大到小排列各品種產(chǎn)量間的差異顯著性(字母標(biāo)記法)差異顯著性品種13.915.115.115.916.617.319.80.010.05K234567LSR0.053.07633.22623.32603.35603.39603.4160LSR0.014.31494.54464.67444.75434.83424.9141aaabbbbbcccccａａｂａｂｃ

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ｃAAAAAABBBBBBＡＡＢＡＢＡＢＡＢＡＢ

Ｂ資訊3-3-2單因素隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)資料的分析5.結(jié)論：找出最佳的

1～2個(gè)處理，并簡要評(píng)述最佳處理與其余各處理平均數(shù)之間的差異顯著性。結(jié)論：E品種比較好，它比C、F、G、D四個(gè)品種增產(chǎn)顯著或極顯著，但與B、A兩品種相比增產(chǎn)不顯著。差異品種13.915.115.115.916.617.319.8DGFCABE15.1-15.1-15.9-16.6-17.3-19.8-1.21.20.02.00.80.82.71.51.50.73.42.22.21.40.75.94.74.73.93.22.5******【單因素隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)分析案例】四、多重比較資訊3-3-2單因素隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)資料的分析5.結(jié)論：找出最佳的

1～2個(gè)處理，并簡要評(píng)述最佳處理與其余各處理平均數(shù)之間的差異顯著性。結(jié)論：E品種比較好，它比C、F、G、D四個(gè)品種增產(chǎn)顯著或極顯著，但與B、A兩品種相比增產(chǎn)不顯著。差異顯著性品種13.915.115.115.916.617.319.8DGFCABE

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ＢＡＢＡＢＡＢＡＢＡＢＡ0.010.05返回資訊【單因素隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)分析案例】四、多重比較資訊3-3-2單因素隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)資料的分析58課后延伸任務(wù)：P93復(fù)習(xí)思考題6返回資訊目錄資訊3-3-2單因素隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)資料的分析資訊3-3-3單因素完全隨機(jī)試驗(yàn)資料分析一、各處理重復(fù)次數(shù)相等資料的方差分析二、各處理重復(fù)次數(shù)不等資料的方差分析返回資訊目錄某試驗(yàn)有一個(gè)因素，設(shè)置k個(gè)處理，每個(gè)處理中含有n個(gè)觀測值，采用完全隨機(jī)設(shè)計(jì)，則資料共為kn個(gè)觀測值，其資料整理形式如下：一、各處理重復(fù)次數(shù)相等資料的方差分析資訊3-3-3單因素完全隨機(jī)試驗(yàn)資料分析一、各處理重復(fù)次數(shù)相等資料的方差分析

（一）資料的整理將試驗(yàn)結(jié)果按處理整理成單向表：xij表示第i個(gè)處理第j個(gè)重復(fù)的觀測值，i=1、2…k；j=1、2…n處理重復(fù)123…j…n12…i…kxkn…xin……………xkj…xij……………xk3…xi3…xk2…xi2…xk1…xi1…x2n…x2j…x23x22x21x1n…x1j…x13x12x11T=Σx處理平均處理總和TtTt1Tt2TtiTtk…………重復(fù)觀測值————————×資訊3-3-3單因素完全隨機(jī)試驗(yàn)資料分析單因素完全隨機(jī)設(shè)計(jì)試驗(yàn)的變異分解模型：總變異=處理間變異+誤差

Total=treatment+error一、各處理重復(fù)次數(shù)相等資料的方差分析

（二）SS和DF的分解+區(qū)組間變異+誤差資訊3-3-3單因素完全隨機(jī)試驗(yàn)資料分析總變異：處理間：一、各處理重復(fù)次數(shù)相等資料的方差分析

（二）SS和DF的分解資訊3-3-3單因素完全隨機(jī)試驗(yàn)資料分析誤差：F

值：一、各處理重復(fù)次數(shù)相等資料的方差分析

（二）SS和DF的分解資訊3-3-3單因素完全隨機(jī)試驗(yàn)資料分析根據(jù)計(jì)算結(jié)果列制方差分析表：結(jié)論：只需比較Ft與相應(yīng)的F0.05和F0.01的大小即可，方法同前。一、各處理重復(fù)次數(shù)相等資料的方差分析

（三）列制方差分析表變異來源SSDFMSF值F0.05F0.01總變異處理間誤差查P199附表5Ft=St2/Se2St2Se2dfTdftdfeSSTSStSSe資訊3-3-3單因素完全隨機(jī)試驗(yàn)資料分析一、各處理重復(fù)次數(shù)相等資料的方差分析

（四）多重比較——LSR法返回資訊方法同前資訊3-3-3單因素完全隨機(jī)試驗(yàn)資料分析處理內(nèi)重復(fù)次數(shù)不等資料的方差分析原理、步驟與處理內(nèi)重復(fù)次數(shù)相等的基本相同，其不同之處在于各處理的樣本容量ni不等（即n1、n2、……nk不等），在進(jìn)行方差分析時(shí)，有關(guān)公式會(huì)因ni不同而有相應(yīng)改變。某單因素試驗(yàn)有k個(gè)處理，其中第i個(gè)處理含有ni個(gè)觀測值，采用完全隨機(jī)設(shè)計(jì)，則試驗(yàn)共有Σni個(gè)觀測值，其資料整理形式如下：二、各處理重復(fù)次數(shù)不等資料的方差分析資訊3-3-3單因素完全隨機(jī)試驗(yàn)資料分析xij表示第i個(gè)處理第j個(gè)重復(fù)的觀測值，i=1、2…k；j=1、2…ni將試驗(yàn)結(jié)果按處理整理成單向表：二、各處理重復(fù)次數(shù)不等資料的方差分析

（一）資料的整理