生物统计-实验设计-随机及区组设计.ppt

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1、试验设计：广义而言是在试验之前对试验的目的、试验的条件、试验的进程以及试验结果的取得所作的研究与策划。第十五章试验设计简介15.1概述什么是试验?什么是试验设计?试验：是在人为控制的条件下所进行的一种有目的的实践活动。狭义而言是试验单元（如动物试验的畜、禽）的选取、重复数目的确定及试验单元的分组。15.1.1与试验设计的有关概念（1）试验：是在人为控制的条件下进行的一种有目的的实践活动。（2）试验单元：试验材料的基本单元。（3）试验指标：对每个试验单元要进行度量的试验结果的标志。例6-1比较四种不同饲料对香猪生长的影响，随机选择了性别、年龄、体重相同、无亲缘关系的香猪20头并随机地分成四组

2、，每组5头，分别喂一种饲料，在相同的饲养条件下饲养，经过一段时间后测量增重的结果得到左边的表格，要检验四种饲料的增重效果是否有显著的差异？饲料增重(Kg)1234375442603941331913151329201824382213试验试验指标试验单元？饲料增重(Kg)1234375442603941331913151329201824382213试验指标试验因子因子水平试验处理第一组喂第一种饲料第二组喂第二种饲料第三组喂第三种饲料第四组喂第四种饲料试验结果试验误差？（4）试验因子：根据试验目的要研究的影响试验的因素。（5）因子水平：对试验因子按其质或量所划分的等级或状态。（6）试验处理

3、：根据试验因子的不同水平对试验单元所处以的不同措施。（7）试验误差：除试验处理外的其它因素所引起的观测值的变异。（7）试验结果：试验指标的观测值。试验设计的三个原则在动物试验中，误差主要是由于供试动物个体之间的差异和饲养管理不一致所造成。为避免系统误差，降低随机误差，应该针对误差的主要来源，采取切实有效的措施，如尽量选择初始条件一致的试验动物，尽量做到饲养管理一致，认真细致进行观测记载等等。统计学上则提供合理的试验设计，既能获得试验处理效应与试验误差的无偏估计，又能控制和降低随机误差，提高试验的精确性。Fisher提出合理试验设计的基本原则如下：（一）重复(replication)重复是指

4、试验中同一处理实施在两个或两个以上的试验单元上。在动物试验中，一头动物可以构成一个试验单元，有时一组动物也可构成一个试验单元。重复的主要作用：1）估计试验误差如果同一处理只实施在一个试验单元上，那么只能得到一个观测值，看不出差异，无法估计试验误差的大小。当同一处理实施在两个或两个以上的试验单元上，获得两个或两个以上的观测值时，才能估计出试验误差。2）降低试验误差。用样本平均数估计总体平均数时，重复次数多可以降低试验误差。至于重复数的多少可根据试验的要求和条件而定：如果供试动物个体间差异较大，重复数应多一些；差异较小，重复数可少一些。样本标准误与标准差的关系是说明平均数抽样误差的大小与重复次

5、数的平方根成反比此外，在试验规模一定的情况下，应尽量地使各个处理内的重复数相等。在两个总体方差相等但未知时平均数的比较时（二）随机化(randomization)随机化是指在对试验动物进行分组时必须使用随机的方法，使供试动物进入各试验组的机会相等，以避免试验动物分组时试验人员主观倾向的影响。这是在试验中排除非试验因素干扰的重要手段，目的是为了获得无偏的误差估计量。在动物试验中，随机化可采用抽签或随机数字表进行。注意：随机化不等同于随意性，随机化也不能克服不良的试验技术所造成的误差。+2-1-1-2+1-1-2+2+10+1012个猪舍的环境条件+2A-1A-1A-2A+1B-1B-2B+2

6、B+1C0C+1C0C三种饲料处理安排1三种饲料处理安排2：随机+2B-1C-1B-2A+1A-1B-2C+2C+1C0A+1A0B随机的方法之一：双盲法（DoubleBlindMethod）例：在检验一种车船宁的效果时，人们制造两种外表相同的片剂，一种是药片，另一种是淀粉做的安慰片。由医生分发给船上的乘客，医生不知道分发的是何种药片，吃药的乘客也不知道吃的是何种片剂。（三）局部控制(portionofcontrol)在试验中，当试验环境或试验单元之间的差异较大时，仅根据重复和随机化两原则进行设计不能将试验环境或试验单元之间的差异所引起的变异从试验误差中分离出来，因而试验的误差大，试验的精

7、确性与检验的灵敏度低。为解决这一问题，必须通过试验设计对它们进行控制，例如作配对设计，使接受不同处理的两个试验单元具有最大的一致性，或者将整个试验环境或试验单元分成若干个小环境或小组，在小环境或小组内使非处理因素尽量一致，这就是局部控制。重复随机化局部控制无偏估计误差估计误差降低误差统计推断提高精确性三原则作用目的一、完全随机设计（completelyrandomizeddesign,CRD)二、完全随机区组设计（com