多样本试验资料分析之单因素随机区组试验

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。

第十一章随机区组试验知识目标：●掌握随机区组试验田间试验设计方法；●掌握随机区组排列田间试验结果统计分析方法。

技能目标：●学会随机区组试验设计；●能够绘制随机区组设计田间布置图；●学会随机区组试验结果统计分析。

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。

随机区组试验由于引进了局部控制原理，可以从试验的误差方差中分解出区组变异的方差（即由试验地土壤肥力、试材、操作管理等方面的非处理效应所造成的变异量），从而减少试验误差，提高F检验和多重比较的灵敏度和精确度。

随机区组试验也分为单因素和复因素两类。

本节只介绍单因素和二因素随机区组试验的方差分析方法，第一节单因素随机区组试验和统计方法一、随机区组设计随机区组设计（randomized blocks design）是根据“局部控制”和“随机排列”原理进行的，将试验地按肥力程度等性质不同划分为等于重复次数的区组，使区组内环境差异最小而区组间环境允许存在差异，每个区组即为一次完整的重复，区组内各处理都独立地随机排列。

这是随机排列设计中最常用、最基本的设计。

区组内各试验处理的排列可采用抽签法或随机数字法。

如采用随机数字法，可按照如下步骤进行：（1）当处理数为一位数时，这里以8个处理为例，首先要将处理分别给以1、2、3、4、5、6、7、8的代号，然后从随机数字表任意指定一页中的一行，去掉0和9及重复数字后，即可得8个处理的排列次序。

如在该表1页第26行数字次序为0056729559，3083877836，8444307650，7563722330，1922462930 则去掉0和9以及重复数字而得到56723841，即为8个处理在区组内的排列。

完成一个区组的排列后，再从表中查另一行随机数字按上述方法排列第二区组、第三区组……，直至完成所有区组的排列。

（2）当处理数多于9个为两位数时，同样可查随机数字表。

从随机数字表任意指定一页中的一行，去掉00和小于100且大于处理数与其最大整数倍相乘所得的数字及重复数字后，将剩余的两位数分别除以处理数，所得的各余数即为各处理在此区组内的排列。

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2.3.2 区组和小区的排列2.3.3 保护行2.4 常用的试验设计1学时2.4.1 对比法设计2.4.2 间比法设计2.4.3 完全随机设计2.4.4 随机区组设计2.4.5 拉丁方设计2.4.6 裂区设计2.5 试验的实施（学生自学）2.6 田间抽样（学生自学）二、教学目的与要求要求学生掌握试验方案、试验设计原则、小区技术和常用的试验设计，自学试验的实施和田间抽样。

单因素随机区组实验设计一、单因素随机区组实验设计的大体特点心理和教育科学研究中，被试的个体不同是误差变异的重要来源。

它常常会混淆实验处置的效应，因此是无关变异。

随机区组设计利用区组方式减小误差变异，即用区组方式分离出由无关变量引发的变异，使它不出此刻处置效应和误差变异中。

单因素随机区组设计适用于如此的情境：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)，而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，一样第一将被试在那个无关变量上进行匹配，然后将他们随机分派给不同的实验处置。

如此，区组内的被试在此无关变量上加倍同质，他们同意不同的处置水平常，可看做不受无关变量的阻碍，要紧受处置的阻碍而区组之间的变异反映了无关变量的阻碍，咱们能够利用方差分析技术区分出这一部份变异，以减少误差变异，取得对处置效应的更精准的估价。

另外，环境因素也是潜在可考虑的区组变量，例如，天天的时刻、每一年的季节、地址、仪器等方面的因素也能够进行区组，以减少误差变异，时刻是一个专门有效的区组变量，因为它常常还会带来一些附加的变量，如躯体的生理周期、疲劳等等。

单因素随机区组实验设计适合查验的假说有两个：(1)处置水平的整体平均数相等，即：0.1.2.:P H μμμ==⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅=或处置效应等于0，即：0:0j H a =(2)区组的整体平均数相等，即：0.1.2.:n H μμμ==⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅=或区组效应等于0，即：20:0i H π=图中能够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，每一个区组内4个同质被试，随机分派每一个被试同意一个处置水平。

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咱们仍然利用第一节中文章的生字密度对阅读明白得阻碍的研究做例子。

临床试验常用统计分析方法单因素分析临床试验是评估新药、新疗法或新诊断方法的有效性和安全性的重要手段。

在临床试验的设计和分析过程中，统计分析方法起着关键作用。

本文将重点介绍临床试验中常用的统计分析方法之一——单因素分析。

一、什么是单因素分析单因素分析，又称为单因素方差分析或单因素变异分析，是一种用于比较两个或两个以上独立样本组之间差异性的统计方法。

它能够帮助研究人员确定不同处理组间的差异是否显著，从而验证实验假设或研究问题。

二、单因素分析的基本原理和步骤1. 基本原理单因素分析基于总体均值之间的方差差异进行推断。

简单来说，它通过比较不同处理组（例如：不同药物治疗组或不同剂量组）的观察结果的变异程度，来判断这些组之间的差异是否有统计学意义。

2. 步骤（1）数据收集：首先，研究人员需要收集与研究问题相关的数据。

这些数据可能包括各组的实验结果、人口统计学信息以及其他相关变量。

（2）数据摘要：在进行单因素分析之前，研究人员需要对数据进行描述性统计分析，例如计算各组的均值、标准差等，以了解数据的分布情况和差异。

（3）建立假设：在进行单因素分析时，研究人员需要建立明确的研究假设。

例如，假设不同药物治疗组的效果存在差异。

（4）方差分解：单因素分析主要通过方差分解来评估组间差异是否显著。

通过计算组间方差、组内方差以及总体方差，可以得出F值。

（5）假设检验：在进行方差分解后，根据统计检验的原理，可以计算得出F值，并通过比较F值与临界值来判断组间差异是否显著。

三、单因素分析的应用和局限性1. 应用单因素分析广泛应用于临床试验和研究中。

它可以用于比较不同药物或治疗方法的疗效、评估不同剂量的药物效果、检验不同组织样本的生物学差异等。

2. 局限性单因素分析虽然在某些情况下能够提供有用的信息，但它也存在一些局限性。

首先，单因素分析只能用于比较两个或两个以上独立样本组之间的差异，无法考虑到其他可能的影响因素。

其次，如果样本容量较小或变异较大，单因素分析的效果可能会受到影响。

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。