《试验数据统计分析》PPT课件

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1、试验数据统计分析1一、攻关目标建立节水型的优质高效农业发展模式。提高区域农业水资源利用率及生产效率。为节水条件下农业高效持续发展提供技术支持和示范模式。第三章试验数据统计分析第一节方差分析第二节单因素试验结果的统计分析第三节多因素试验结果的统计分析第四节相关与回归分析2一、攻关目标建立节水型的优质高效农业发展模式。提高区域农业水资源利用率及生产效率。为节水条件下农业高效持续发展提供技术支持和示范模式。一、方差分析的基本原理二、单向分组资料的方差分析三、两向分组资料的方差分析第一节方差分析3第一节方差分析一、方差分析的基本原理（一）几个变异数的概念1、极差：最大值-最小值2、离均差：观察值-平均

2、值（xi-x)3、平方和：离均差平方的总和4、方差：平方和/观察值数5、标准差：方差的平方根值6、自由度及其意义：观察值数-1（n-1)4一、攻关目标第一节方差分析（二）方差分析的作用1、将总变异分裂为各个因素的相应变异，作出数量估计；发现各个因素在变异中所占的重要程度。2、准确估计试验误差。（三）自由度和平方和的分解设有k组样本，每样本皆具有n个观察值，则该资料共有nk个观察值，其数据分组如表1：5一、攻关目标第一节方差分析表1每组具有n个观察值的k组样本的符号表（I=1,2,…..,k;j=1,2,……n）6一、攻关目标第一节方差分析在表1中，总变异是nk个观察值的变异，故其自由度v=nk

3、-1，而平方和SST则为总平方和：矫正系数组间平方和7一、攻关目标第一节方差分析组内平方和：SSe=SST-SSt自由度分解：（nk-1）=(k-1)+k(n-1)总自由度=组间自由度+组内自由度平方和分解：总平方和=组间平方和+组内平方和8[例1]以A、B、C、D4种药剂处理水稻种子，其中A为对照，每处理各得4个苗高观察值（cm），其结果如表2，试分析其自由度和平方和。第一节方差分析9第一节方差分析药剂A（x1.）B（x2.）C（x3.）D（x4.）19232113212427202018191522252722总和Ti76927296T=336平均xi19231824X=21表2水稻不同药

4、剂处理的苗高（cm）10总变异=（4×4）-1=15药剂间自由度=4-1=3药剂内自由度=4（4-1）=12第一节方差分析11一、攻关目标第一节方差分析（试验误差加药剂效应）（试验误差估计）12一、攻关目标第一节方差分析(四）F测验的概念：对于两个独立的样本，分别求得其均方S12和S22则将二者的比值定义为F：在方差分析的体系中，F测验是用于测验某项变异因素的效应或方差是否真实存在。所以在计算F值时，总是将测验项变异因素的均方作分子，而将另一项变异因素（例如试验误差）作分母。若所得F>F0.05或>F0.01，则F值即为在a=0.05或a=0.01水平上显著；否则不显著。13一、攻关目标第一节

5、方差分析[例2]测定东方红3号小麦的蛋白质含量10次，得均方；测定农大139小麦的蛋白质含量5次，得均方。试测前者的变异是否比后者大。显著水平面取a=0.05，v1=9，v2=4时，查附表得F0.05=6.00。测验计算：此F>F0.05，即东方红小麦蛋白质含量变异大于农大13914一、攻关目标第一节方差分析[例]如前已算得的药剂间均方:药剂内均方:具自由度v1=3，v2=12。试测验药剂间变异是否大于药剂内变异？15第一节方差分析显著水平取a=0.05，F0.05=3.49。测验计算：此F>F0.05，即药剂间变异大于药剂内变异，不同药剂对水稻苗高是具有不同效应的。16第一节方差分析(四)多

6、重比较F测验是一个整体的概念。仅能测出不同处理效应的平均数的显著差异性。但是，是否各个平均数间都有显著差异性？还是仅有部分平均数间有显著差异而另一部分平均数间没有显著差异？它不曾提供任何信息。要明确各个平均数间的差异显著性，还必须对各平均数进行多重比较。17第一节方差分析(一)最小显著差法（LSD法）首先算得平均数差数的标准误：式中：为方差分析时的误差均方值，n为样本容量。由t表查得ta，即有最小显著差数：18第一节方差分析若两个平均数的差数>LSDa，即为a水平上显著。LSD法实质上是t测验，而t测验只适用于两个相互独立的样本平均数。(二)最小显著极差法（LSR法）这一方法的特点是不同平均数

7、间的比较采用不同的显著差数标准，因而克服了LSD法的局限性，可用于平均数间的所有相互比较。其常用的有新复极差测验和q测验两种。19第一节方差分析1、新复极差测验（SSR测验）：平均数的标准误查SSR表，查得所具有的自由度下，p=2，3，……，k时的SSR值（p为某两极差间所包含的平均数个数）。进而算得各个p下的最小显著极差LSR。LSR=SE×SSRa将各个平均数按大小顺序排列，用各个p的LSRa