第9章随机区组试验设计

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。

随机区组试验设计的步骤随机区组试验设计就像是一场精心策划的活动，每一个步骤都有它的妙处。

咱们先来说说啥是随机区组试验设计。

这就好比是要举办一场运动会，要把不同的运动员（处理因素）安排到不同的比赛场地（区组）里去比赛，但是这个安排不是乱搞的，是有讲究的。

第一步呢，得确定区组。

这就像是给运动员们分宿舍一样。

比如说咱们这个运动会有短跑、长跑、跳远这些项目，那咱们可以按照性别来分宿舍（区组），男运动员一个区组，女运动员一个区组。

为啥要这样呢？因为性别可能会对比赛结果有影响啊，就像不同的土壤环境可能会对种的花有影响一样。

区组内的个体要尽可能相似，这样才能更好地比较不同处理因素的效果。

这一步可不能马虎，要是区组没分好，就好比宿舍里的人乱七八糟的，有的是专业运动员，有的是业余爱好者，那这个比较就不公平了。

接着呢，就是确定处理因素。

这就像是确定运动会里的比赛项目。

是增加新的项目呢，还是对现有的项目做些调整？这些处理因素得是咱们感兴趣的，想要研究它们对结果的影响的。

比如说咱们想知道不同的训练方法（处理因素）对运动员成绩的影响，那就得把这些训练方法确定好。

这时候你可能会想，这不是很简单嘛。

嘿，可别小瞧了这一步，要是处理因素没选对，就像运动会设了些没人感兴趣的项目，那整个研究就没意义了。

再之后就是随机分配处理因素到区组内的各个单元了。

这就像是给每个宿舍的运动员随机分配比赛项目一样。

不能有偏袒，完全是随机的。

你可不能说，这个宿舍的人都长得高，就都让他们去跳高项目。

这得靠抽签或者用随机数字表之类的方法来决定。

要是不随机分配，那结果就可能会偏向某些处理因素，就像运动会上有人作弊，比赛结果就不公平了。

在这个过程中，咱们还得注意样本量的大小。

这就好比运动会的参赛人数不能太少。

如果参赛人数太少，那这个比赛结果可能就不准确，不能代表整体的水平。

同样的道理，样本量太小，咱们得到的结果可能就不可靠，就像只看了几个运动员的比赛成绩就说整个运动项目的情况一样，太片面了。

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。

【9A文】随机区组设计随机区组设计（Randomized Block Design，RBD）是试验设计的一种常见形式，它的出现是为了解决实验中出现的混杂误差的影响。

混杂误差是指试验中不系统的差异性，它可能来自于被试者差异、实验条件、实验人员等各种影响因素。

混杂误差的存在会导致试验结果的不准确性，进而影响到结果的可靠性。

而随机区组设计通过将试验对象分成若干个组，对每个组进行随机分配处理，使得试验结果更加客观、合理。

随机区组设计的步骤1. 设计试验方案根据研究的目的和课题的背景，设计出试验方案，明确处理因素和试验对象。

2. 确定实验单位实验单位通常是具有相同特性的试验对象，它们需要按照一定的规律分组，以便进行后续的处理分配。

3. 分组随机将试验对象根据类别分组，每个组内的试验对象应该具有相同的特性。

然后通过随机方法对每组对象进行处理分配，使得每组处理的结果具有可比性。

4. 进行试验在按照设计方案进行的基础上，对每组进行处理，记录下每次试验的结果。

5. 数据分析根据试验结果进行数据分析，进行方差分析、卡方检验等统计方法，得出结论。

1. 均衡性每组的试验对象应该具有相近的特性，这样可以保证试验结果更加客观、真实。

2. 可比性3. 去除混杂误差随机区组设计可以很好地去除混杂误差的影响，从而使得试验结果更加准确、可靠。

4. 灵活性随机区组设计可以在处理因素相同的情况下，针对不同的试验对象进行设计，具有较好的灵活性。

5. 简单易行随机区组设计是一种简单易行的试验设计方法，不需要太多的设备和技术，因此在实践应用中具有较高的可操作性。

应用场景随机区组设计应用广泛，适用于各种实验、调查、试验等研究场景，如：1. 农业实验领域，用于种植作物、饲养动物等的研究中，帮助解决混杂误差的影响。

2. 医学研究领域，可以用于临床试验、新药研发等过程中，保证试验结果的可靠性。

3. 工业领域，可以用于生产中对产品的检测、质量控制等方面，提高生产效率。

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。

双因素随机区组实验设计随机区组实验设计是一种常用的实验设计方法，用于研究两个或多个因素对实验结果的影响。

其中，双因素随机区组实验设计是一种常见的设计方法，用于研究两个因素对实验结果的影响。

本文将介绍双因素随机区组实验设计的基本原理、步骤和应用。

一、基本原理双因素随机区组实验设计的基本原理是将实验对象按照某种规则分成若干个区组，然后在每个区组内随机分配不同的处理组合，以消除区组间的差异，减小误差的影响。

通过对每个处理组合进行实验观测，得到实验结果，进而分析不同因素对结果的影响。

二、步骤双因素随机区组实验设计的步骤如下：1. 确定研究目的：明确要研究的两个因素，以及对实验结果的影响。

2. 确定区组数和处理组合：根据实验要求和资源限制，确定区组数和每个区组的处理组合。

一般情况下，区组数要足够多，以减小误差的影响。

3. 随机分配处理组合：将每个区组内的处理组合按照随机的方式分配给实验对象。

4. 进行实验观测：对每个处理组合进行实验观测，记录实验结果。

5. 分析实验结果：使用统计方法对实验结果进行分析，确定不同因素对实验结果的影响。

6. 得出结论：根据分析结果，得出对两个因素的影响结论。

三、应用双因素随机区组实验设计广泛应用于各个领域的研究中。

下面以农业领域为例，介绍该设计方法的应用。

假设研究的两个因素分别是施肥水平和灌溉水量，研究目的是研究不同施肥水平和灌溉水量对作物产量的影响。

首先，将试验田划分为若干个区组，每个区组的土壤和气候条件尽量相似。

然后，随机分配不同施肥水平和灌溉水量的处理组合给每个区组。

在实验过程中，记录每个处理组合的作物产量。

通过对实验数据的分析，可以得出不同施肥水平和灌溉水量对作物产量的影响。

例如，当施肥水平为A级，灌溉水量为B级时，作物产量最高。

而当施肥水平为C级，灌溉水量为D级时，作物产量最低。

通过双因素随机区组实验设计，我们可以更加全面地了解两个因素对作物产量的影响，为农业生产提供科学依据，优化施肥和灌溉管理策略，提高作物产量。