单因素随机区组实验设计
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东北农业大学本科课程教学大纲课程名称:田间试验与统计方法英文名称:Field Experiment and Statistic-method 课程编号:01600008j适用专业:草业科学、植物生产类总学时数:40总学分:2。
5大纲主撰人:李文霞内容简介《试验设计与统计分析》是一门收集整理数据、分析数据, 并根据数据进行推断的科学。
本课程为高等农业院校农学类专业的专业基础课,主要讲授有关田间试验的基本知识和统计分析的基本方法和技能,为学习专业课程奠定基础,使学生具备承担科学试验,正确分析和评价科学试验结果及其可靠性的能力。
教学大纲一、课堂讲授部分(一)分章节列出标题、各章节要点及授课时数(务必将要点写清楚)第1章绪论一、基本内容1.1 农业科学试验的任务和要求1学时1。
1.1 农业科学试验和田间试验1.1。
2 农业科学试验的任务和来源1.1.3 农业科学试验的基本要求1。
2 试验误差及其控制2学时1.2。
1 试验误差1.2.2 试验误差的来源1。
2.3试验误差的控制1.3 生物统计学与农业科学试验1学时1.3。
1 部分生物统计学基本概念1。
3.2 生物统计学的形成与发展1。
3。
3 生物统计学在农业科学试验中的作用和注意问题二、教学目的与要求要求学生掌握农业科学试验的基本要求、试验误差的概念、来源和控制、部分生物统计学的概念,了解农业科学试验的任务和来源、生物统计学在农业科学试验中的作用和注意问题。
三、重点与难点重点:农业科学试验的基本要求、试验误差的概念、来源和控制、部分生物统计学的概念难点:试验误差的概念和生物统计学的基本概念的理解第2章试验的设计和实施一、基本内容2.1 试验方案1学时2.1。
1 试验方案的概念和类别2。
1.2 处理效应2.1。
3 试验方案的设计要点2。
2 试验设计原则1。
5学时2。
2.1 重复2.2。
2 随机排列2。
2.3 局部控制2。
3 小区技术0.5学时2。
3.1 小区2。
单因素实验设计单因素实验设计是指在实验中只有一个研究因素,即研究者只分析一个因素对效应指标的作用,但单因素实验设计并不是意味着该实验中只有一个因素与效应指标有关联。
单因素实验设计的主要目标之一就是如何控制混杂因素对研究结果的影响。
常用的控制混杂因素的方法有完全随机设计、随机区组设计和拉丁方设计等。
一、完全随机设计1.概念与特点又称单因素设计或成组设计,是医学科研中最常用的一种研究设计方法,它是将同质的受试对象随机地分配到各处理组进行实验观察,或从不同总体中随机抽样进行对比研究。
该设计适用面广,不受组数的限制,且各组的样本含量可以相等,也可以不相等,但在总体样本量不变的情况下,各组样本量相同时的设计效率最高。
例如:为了研究煤矿粉尘作业环境对尘肺的影响,将18只大鼠随机分到甲、乙、丙3组,每组6只,分别在地面办公楼、煤炭仓库和矿井下染尘,12周后测量大鼠全肺湿重(g),通过评价不同环境下大鼠全肺平均湿重推断煤矿粉尘对作用尘肺的影响,具体的随机分组可以如下实施:第一步:将18只大鼠编号:1,2,3, (18)第二步:可任意设置种子数,但应作为实验档案记录保存(本例设置spss11.0软件的种子数为200);第三步:用计算机软件一次产生18个随机数,每个随意数对应一只老鼠(本例用spss11.0软件采用均匀分布最大值为18时产成的18个随机数);第四步:最小的6个随机数对应编号的大鼠为甲组,排序后的第7个至第12个随机数随因编号为乙组,最大的6个随机数对应编号的大鼠为丙组(结果见表1)。
表1 分配结果编号1234567893.758.7516.2911.12 5.49 3.9813.6416.71 1.69随机数组别甲乙丙乙乙甲丙丙甲编号101112131415161718113.6216.36 2.12 4.7411.54 3.980.1317.3516.38随机数组别丙丙甲乙乙甲甲丙丙2.随机数的产生方法(1)随机数字表:如附表13(马斌荣,医学统计学,第4版),这是一个由0~9十个数字组成60行25列的数字表。
常用实验设计方法(一)一、完全随机设计(c o m p l e t e l y r a n d o m d e s i g n)属于单因素实验设计,可为两或多个水平。
将受试对象按随机化方法分配到各处理组,各处理组例数可以相等或不等。
优点:简单易行缺点:①只能分析一个因素的效应;②需要足够的样本含量,使各组基线(混杂)均衡可比。
设计要点◆完全随机设计的两组比较◆完全随机设计的多组比较1.两组比较为实验“736”对肉瘤的抑制作用,将16只长出肉瘤的小鼠随机分为两组,实验组注射“736”,对照组注射同量的生理盐水,10天后解剖称瘤重,试问:①该实验为何种设计类型?②请写出相应的设计方案?③对资料进行统计分析?组别瘤重(克)给药组1.62.22.02.02.51.03.71.5对照组2.14.92.74.32.51.74.53.4随机分配方案:①动物编号1-16②分配随机数:随机排列表第6行取0-15,弃去16-19。
③规定:随机数奇数分配至“736”组,偶数为对照组1表示给药组“736”,0表示对照组(生理盐水)备注:常用的随机分配方案:①按随机数的奇偶分配至两组;②按随机数的余数分配至各组;③将随机数排序,等分成各区段,对应将研究对象分配至各组。
统计分析①数据录入(d a t a1.x l s/s h e e t1)g r o u p瘤重11.612.2121212.51113.711.502.104.902.704.302.501.704.503.4②统计分析结果解释:两组瘤重平均水平差异有统计学意义,给药组的瘤重低于对照组。
2.完全随机设计多组比较研究某药在机体内的杀虫效果,选取20只小鼠,用幼虫感染,8d后随机取15只分为三组分别给予该药的不同药量以杀灭蠕虫,另5只为对照,用药2d后,将所有的小鼠杀死计数体内成虫数。
获得资料如下:对照低剂量中剂量高剂量381279378172346338275235340334412230470198265282318303286250试问:①该实验为何种设计类型?②请写出相应的设计方案?③对资料进行统计分析?随机分配方案:①动物编号1-20②分配随机数:随机排列表第10行。
单因素随机区组实验设计一、单因素随机区组实验设计的基本特点心理和教育科学研究中,被试的个体差异是误差变异的重要来源。
它常常会混淆实验处理的效应,因此是无关变异。
随机区组设计使用区组方法减小误差变异,即用区组方法分离出由无关变量引起的变异,使它不出现在处理效应和误差变异中。
单因素随机区组设计适用于这样的情境:研究中有一个自变量,自变量有两个或多个水平(P ≥2),研究中还有一个无关变量,也有两个或多个水平(n ≥2),并且自变量的水平与无关变量的水平之间没有交互作用。
当无关变量是被试变量时,一般首先将被试在这个无关变量上进行匹配,然后将他们随机分配给不同的实验处理。
这样,区组内的被试在此无关变量上更加同质,他们接受不同的处理水平时,可看作不受无关变量的影响,主要受处理的影响而区组之间的变异反映了无关变量的影响,我们可以利用方差分析技术区分出这一部分变异,以减少误差变异,获得对处理效应的更精确的估价。
另外,环境因素也是潜在可考虑的区组变量,例如,每天的时间、每年的季节、地点、仪器等方面的因素也可以进行区组,以减少误差变异,时间是一个特别有效的区组变量,因为它常常还会带来一些附加的变量,如身体的生理周期、疲劳等等。
单因素随机区组实验设计适合检验的假说有两个: (1)处理水平的总体平均数相等,即:0.1.2.:P H μμμ==⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅=或处理效应等于0,即:0:0j H a =(2)区组的总体平均数相等,即:0.1.2.:n H μμμ==⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅=或区组效应等于0,即:20:0i H π=图中可以看出实验中有一个自变量,自变量有4个水平。
实验中还有一个无关变量,将16个被试在无关变量上进行匹配,分为4个区组,每个区组内4个同质被试,随机分配每个被试接受一个处理水平。
二、单因素随机区组实验设计与计算举例(一)研究的问题与实验设计我们仍然利用第一节中文章的生字密度对阅读理解影响的研究做例子。
单因素随机区组实验设计
实验设计是科学研究的重要环节之一,能够帮助研究者准确地观察和
分析变量之间的关系。
在一些情况下,研究者面临多种因素的影响,但为
了简化实验操作和数据分析的复杂度,可以选择设计单因素实验,即只考
虑一个主要因素的影响。
本文将介绍单因素随机区组实验设计,包括其原理、设计步骤和注意事项。
实验设计原理
随机区组设计是一种常用的实验设计方法,旨在消除实验误差和混杂
因素对实验结果的影响。
在单因素随机区组实验设计中,研究者将实验样
本分为若干组,每组中的观察值受不同的实验处理水平影响,而每个处理
水平又在各组中随机出现。
通过将不同的处理水平分配到不同的组别,可
以既控制实验误差,又避免混杂因素的干扰。
设计步骤
1.确定实验因素:首先,需要选择一个主要因素进行研究。
这个因素
可以是任何一个感兴趣的要素,如不同的药物剂量、不同的肥料组合等。
2.确定实验处理水平:确定实验中的处理水平,即不同的实验条件或
操控变量的取值。
处理水平的选择应该根据实验目的和所研究问题的要求。
3.分配实验样本:将样本分配到各个处理水平的组别中。
为了消除混
杂因素的影响,应该将样本随机分配到各组。
通常,每个处理水平应该有
足够的重复次数,以确保实验结果的可靠性。
4.进行实验观测:根据实验设计方案,在各组别中进行实验观测并记录相关数据。
这些数据可以是定量数据,如数值、长度等,也可以是定性数据,如观察员的主观评价等。
5.数据分析和结果解读:通过对实验数据的分析,可以获得统计指标和推断性结果,以评估不同处理水平之间的差异或关系。
这些结果可以用于回答实验问题或支持研究假设。
注意事项
在进行单因素随机区组实验设计时,需要注意以下几个问题:
1.样本量的确定:样本量足够大才能得到可靠的实验结果。
通常,样本量的确定应该根据实验设计要求和数据分析方法来确定。
2.随机化的重要性:通过随机分组和随机观察的方式,可以消除混杂因素对实验结果的干扰。
随机化应在整个实验过程中得到充分的应用。
3.起始化的必要性:为了进一步消除混杂因素的影响,应该在实验开始之前进行预处理或初始调整。
4.对比度的控制:在实验设计中,应该选择能够达到一定对比度的处理水平,以便在不同处理水平之间进行比较和分析。
5.数据分析方法的选择:根据实验设计和数据特点,选择合适的统计分析方法进行数据处理和结果解读。
总结
单因素随机区组实验设计是一种常用的实验设计方法,适用于探讨单个主要因素的影响。
通过随机分组和观察,可以消除混杂因素的干扰,并获得可靠的实验结果。
在实验设计和数据分析过程中,需要注意样本量、
随机化、起始化、对比度和数据分析方法等方面的问题。
正确地设计和实施单因素随机区组实验,可以帮助研究者深入研究因素之间的关系,促进科学研究的发展和创新。