随机区组的设计及其统计分析

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研究生医学统计学-随机区组设计和析因设计资料的方差分析

研究生医学统计学-随机区组设计和析因设计资料的方差分析
3
Yi
∑Y
j
2 ij
32783.4
变异分解
总变异: (1) 总变异: 所有观察值之间的变异
处理间变异:处理因素+ (2) 处理间变异:处理因素+随机误差 区组间变异:区组因素+ (3) 区组间变异:区组因素+随机误差 (4) 误差变异: 误差变异: 随机误差
SS总 = SS处理 + SS区组 + SS误差
A2
A3
随机区组的两因素3 随机区组的两因素3×2析因设计
15
析因设计的特点
2个或以上(处理)因素(factor)(分类变量 个或以上(处理)因素( 分类变量) 个或以上 ) 分类变量 本节只考虑两个因素) (本节只考虑两个因素) 每个因素有2个或以上水平 个或以上水平( 每个因素有 个或以上水平(level) ) 每一组合涉及全部因素, 每一组合涉及全部因素,每一因素只有一个水平 参与 几个因素的组合中至少有 2个或以上的观察值 个或以上的观察值 观测值为定量数据(需满足随机、独立、正态、 观测值为定量数据(需满足随机、独立、正态、 等方差的ANOVA条件) 条件) 等方差的 条件
n
a
n
SS处理 = ∑
i=1
a
(∑Yij )
j =1
2
n
n
1 − C = (500.72 + 523.42 + 567.02 ) −1591.12 /24 = 283.83 8
(∑Yij )
i =1 a 2
SS区组 = ∑
j=1
a
1 − C = (197.82 +196.12 + 208.12 + 222.22 3
配伍组编号 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 日注射量A A1 注射次数B B1(少) B2(多) 33.6 33.0 37.1 30.5 34.1 33.3 34.6 34.4 33.0 28.5 29.5 31.8 29.2 29.9 30.7 28.3 31.4 30.7 28.3 28.2 28.9 28.4 28.6 30.6

随机区组实验设计

随机区组实验设计

随机区组设计的来由: 农业试验
源于农业田间研究中按土地特点,把实验区域划分为不同的“区域”或“区 块”
三块地: (1) 河边, (2)房后, (3)山上 三种种子: A, B, C 哪一种种子产量高? 怎样设计?
• 第一方案
河边: A, 房后: B, 山上 : C
• 第二方案:
每块地一分为3: 左、中、右;左: A, 中: B, 右: C
三 单因素随机区组设计的基本模型
只有一个自变量,自变量有两个或多个水平,研 究中还有一个无关变量,也有两个或多个水平, 且自变量水平和无关变量水平之间没有交互作用 无关变量为被试变量:将被试在这个无关变量上 进行匹配,随后分配到不同实验条件中
单因素随机区组设计的基本模型
实验变量
区组
实验处理
X1 X2 X3
预习:第四节 多因素随机区组设计
区组
1 2 3 … m
实验处理
Xa1b1
Xa1b2
O11
O12
O21
O22
O31 …
O32 …
Om1
Om2
Xa2b1
O13 O23 O33
… Om3
Xa2b2
O14 O24 O34
… Om4
每个区组3只,同窝别、性别、日龄、体重接近 每个区组内3只仔猪随机分配到3个实验组
(2) 指标:10天后各组平均体重的增加量(kg) (3) 目的: 比较3组平均增重量
一 随机区组设计的基本原理
随机区组实验设计(randomized block design ):将被试按某种标准分为不同的组(区组) ,每个区组的被试接受全部实验处理。
各区组内用随机的方法将各个处理逐个安排于各供试单元中。

(精编资料推荐)随机区组设计

(精编资料推荐)随机区组设计

(精编资料推荐)随机区组设计随机区组设计方差分析概述随机区组设计又称为配伍设计,该方法属于两因素方差分析(Two-WayANOVA),用于多个样本均数间的比较,比如动物按体重、窝别等性质配伍,然后随机地分配到各个处理组中,即保证每一个区组内的观察对象的特征尽可能相近。

同一受试对象在不同时间点上观察,或同一样品分成多份,每一份给予不同处理的比较也可用随机区组设计进行分析。

随机区组设计分组原则:在某些研究中,先将受试对象按可能影响试验结果的属性分组(非随机组),分组的原则是将属性相同或相近的受试对象分在同一组内,如将病人按年龄/性别/职业或病情分组,或者将动物按性别/体重分组,然后采取随机化的方法对每个组内的受试对象分配各种处理。

如此以来,可使得区组内的观察单位同质性好,使各比较组的可比性强,使组间均衡性好,处理因素的效应更容易检测处理。

随机区组设计方差分析用于分析两个或两个以上因素是否对不同水平下样本的均值产生显著的影响;检验多个因素取值水平的不同组合之间,因变量的均值是否存在显著性差异。

其既可以分析单个因素的作用(主效应),也可以分析因素之间的交互作用(交互效应),还可以进行协方差分析,以及各因素变量与协变量之间的交互作用。

若有两个因素A与B,因素A与B间不存在交互作用,那么可以对因素A和B各自进行独立分析,在后续分析中去除不显著的因素。

如果方差分析结果显示因素A和B间存在交互作用,则需对数据进行进一步分析,具体包括:在因素A的某个水平下,因素B对响应变量的作用在因素B的某个水平下,因素A对响应变量的作用在所有因素(A/B)的组合中,哪两组的差异最大SPSS实现随机区组设计方差分析示例:研究3种不同的避孕药A/B/C在体内的半衰期,考虑到窝别对结果的影响,采用随机区组设计方案。

将同一窝别的3只雌性大白鼠随机分配到A/B/C3组,测定该药在血液中的半衰期(小时),试分析3种药物的半衰期有无不同?1.示例分析:目的:确认3种药物的半衰期有无不同;不同窝别对半衰期有所影响,考虑该该问题,按照窝别进行配伍设计,在同一配伍内随机分配A/B/C三种药物。

随机区组试验设计与分析

随机区组试验设计与分析

第一节 完全随机实验设计及分析
本试验中,水平数m=3,重复r=5,共进行35=15次试验。 此15次试验先做哪一个呢? 试验的先后顺序必须随机确定。随机化方法可采用抽签的方 法,也可用随机数字表确定试验顺序。 现在采用查随机数字表确定试验顺序 (1)对所有试验编号 (2)确定读取随机数字的起始点,并读取相应数目的随机数字。 (3)根据随机数字的大小确定试验的先后顺序。
然后分别在各区组内,用随机的方法将各个处理逐个安排于各供试 单元中。
第二节 随机区组试验设计方法
由于同一区组内的各处理单元的排列顺序是随机而定的,故这 样的区组叫做随机区组。 随机区组设计是一种适用性较广泛的设计方法。既可用于单因素试 验,也适用于多因素试验。
第二节 随机区组试验设计方法
随机区组试验设计方法安排单因素试验
除杂方法(Ai) 平均值 xt
差异显著性
a=0.05
a=0.01
A4
28.4
a
A
A2
27.5
ab
A
A3
27.0
b
A
A1
25.2
c
B
A5
21.3
d
C
第二节 随机区组试验设计方法
2.1 设计方法
实验设计五原则中,其中的一条就是区组的原则。 随机区组试验设计是一种随机排列的完全区组的试验设计。 其方法是: 根据局部控制的原理,将试验的所有供试单元先按重复划分成非处 理条件相对一致的若干单元组,每一组的供试单元数与试验的处理数 相等。
雌鼠编号 1 2 3 4 5 6 7 8 … 39 40
随机数字 09 47 27 96 54 49 17 46 … 03 10
余数
1 3 3 4 2 1 1 2 …3 2

第9章随机区组试验设计

第9章随机区组试验设计
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4、处理间的多重比较
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标准误为: 标准误为:
Sx = MSe n = 257.8 4 = 8.028
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由dfe=12、秩次距k=2,3,4,5,查 =12、秩次距k=2, 附表5得临界q 附表5得临界q值:q0.05、q0.01,并与 Sx 相乘 求得LSR值 列于表12求得LSR值,列于表12-6。
Sx Sx
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xij = µ +αi + β j + εij
(i=1,2,…,a;பைடு நூலகம்=1,2,…b) =1,2,… =1,2,…
(10-2) 10-
式中
µ 为总体均数, 为总体均数, 为第i处理的效应, αi 为第i处理的效应,
β j 为第j单位组效应。 为第j单位组效应。
处理效应 αi通常是固定的,且有 ∑αi = 0 ; 通常是固定的, i=1 通常是随机的。 单位组效应 β j 通常是随机的。
1.3注意事项 1.3注意事项
③在进行随机区组试验设计时,各区组内的 在进行随机区组试验设计时, 随机排列应独立进行, 也即各区组应分别 随机排列应独立进行 , 也即各区 组应分别 进行1次随机排列, 进行1次随机排列,不能所有区组都采用同 一随机顺序。 一随机顺序。
随机区组试验结果的统计分析 (一)随机单位组试验结果的统计分析 随机单位组试验结果的统计分析采用方差 分析法。分析时将单位组也看成一个因素, 分析法。分析时将单位组也看成一个因素,连 同试验因素一起, 同试验因素一起,按两因素单独观测值的方差 分析法进行。这里需要说明的是, 分析法进行。这里需要说明的是,假定单位组 因素与试验因素不存在交互作用。 因素与试验因素不存在交互作用。 若记试验处理因素为A 若记试验处理因素为 A, 处理因素水平数 单位组因素为B 单位组数为b 为 a; 单位组因素为 B, 单位组数为 b, 对试验 结果进行方差分析的数学模型为: 结果进行方差分析的数学模型为:

16随机区组设计、析因设计资料分析

16随机区组设计、析因设计资料分析
k 1
通常有两种情况:
1)多组间的两两比较


k
k

1
2
2)实验组与同一对照组的比较



比较的次数
两两比较,按=0.05总的检验水准,每次比较必须采用调整的
检验水准



0.05 2
44 1

0.0083
表10-9 不同教学方式间的两两比较
对比组(1) 方式A与方式B 方式A与方式C
实例1:甲乙两药治疗高胆固醇血症的疗效(胆固 醇降低值mg%),问①甲乙两药是否有降低胆固 醇的作用?②两种药间有无交互作用
甲药 用
不用
乙药

不用
64
56
78
44
80
42
80
42
28
16
31
25
实例2:白血病患儿的淋巴细胞转化率(%),问 ①不同缓解程度、不同化疗期淋转率是否相同? ②两者间有无交互作用
种别 昆明种
泸白种
体重(g) 24~25 13~15 24~25 13~15
雄性 0.7069 0.7854 0.3581 1.0838 0.9425 0.3335 0.0628 0.0942 0.0471 0.0126 0.0094 0.0125
性别
雌性 0.1885 0.3403 0.2503 0.9550 0.9215 0.8514 0.4712 0.0880 0.1759 0.2513 0.3676 0.1327
SS组间 组间 MS组间
变异之间的关系: • SS总= SS组内+ SS组间+ SS区间
总= 组内+ 组间+区间

随机区组和被试内实验设计以及对应的方差分析

随机区组和被试内实验设计以及对应的方差分析

近来关于随机区组和被试内实验设计以及对应的方差分析的问题,多人追问不止。

既自觉已思路清晰、天下无敌。

特本着一半自己再梳理一下,一半友好互助的形式小写个群邮件,充个英勇,让大家也分享下。

定是不足与不当多多,盼批评指正。

相信把这个东西认真看完,思路不清晰的童鞋马上也会思路清晰起来。

看似很复杂,实际上我尽全力做到深入浅出,因此,相信只要是地球人都可以看得懂。

一、随机区组的被试分配:a1 a2区组b1 b2 b1 b21 1 4 7 102 2 5 8 113 3 6 9 12数据刻意简单化,不合理没有关系。

是个2*2随机区组设计,3个区组。

如何分配被试?首先,随机区组的每个区组的被试应该是有差异的,否则就不需要分区组了,直接完全随机就可以了。

因此随机区组的前提是:区组间异质,而区组内的被试尽可能同质。

被试有以下几个情况:第一分配方式:假设该实验的被试总个数为24个,每个区组的被试为8个。

他可以有两种分配方式1、将每组中的任意每2个被试随机接受一种处理,2*4=82、8人同时接受所有的处理,1*8=8需要注意的三个问题:1、一般都用第一种情况,第二种不用,因为区组内的这8个人本来就是理论上的同质的,所以只要把他们分开,随机接受不同的处理就能说明问题,这样可以省时,省钱,还能避免每个人由于重复测量导致的额外变量的增加。

2、它强调了区组内的被试随机接受不同的实验处理,也因此叫随机区组。

3、它要求每个区组的被试单位应该是实验处理水平的整数倍。

如8/4=2第二种分配方式:假设该实验的被试一共是3个,就是说,一个被试为一个区组。

那么每个区组的这个被试全部接受实验的4个不同水平的处理。

这个时候就需要平衡实验的顺序,防止一个人不短的被实验而出现的顺序效应,如何平衡,一般用“ABBA”或所谓的“拉丁方”。

第三种分配方式:当一个大团体(如学校)为一个区组的时候,而大团体中又有小团体的时候(如学校中的班级),通常让一个小团体接受一种处理。

双因素随机区组实验设计的应用方法

双因素随机区组实验设计的应用方法

双因素随机区组实验设计的应用方法第一部分:引言随机区组实验设计是一种重要的统计方法,用于研究不同因素对某一现象或过程的影响。

在实验设计中,双因素随机区组实验设计是一种常用的方法,用于同时研究两个或更多因素对所关注的响应变量的影响。

本文将深入探讨双因素随机区组实验设计的应用方法,从理论到实践,以帮助读者更好地理解和运用这一统计工具。

第二部分:基本概念在双因素随机区组实验设计中,有两个主要的因素,分别称为因素A和因素B。

这两个因素可以是不同的处理或条件,它们的水平可以变化。

实验的目的是确定这两个因素对响应变量的影响,以及它们之间是否存在相互作用。

这种相互作用表示因素A和因素B的组合是否会导致响应变量的不同反应,超过了单独考虑这两个因素的影响。

第三部分:实验设计1. 因素水平的设定在双因素随机区组实验中,首先需要确定因素A和因素B的不同水平。

这些水平应该代表研究中感兴趣的变化范围。

例如,如果我们正在研究一种新药物的疗效,因素A可以是不同剂量的药物,而因素B可以是不同的治疗时间。

因素A和因素B的水平可以是定量的,也可以是定性的。

2. 随机化随机化是实验设计的重要组成部分。

它确保每个实验单元都有机会接受不同的处理组合,从而消除了与实验单元自身特性相关的偏差。

随机化可以通过随机分配实验单元到不同处理组合来实现。

3. 重复次数为了增加实验结果的可靠性,通常需要重复每个处理组合多次。

这可以通过增加实验的重复次数来实现。

重复次数的确定需要考虑到实验的成本、可用资源以及所期望的效应大小。

第四部分:数据分析在双因素随机区组实验设计中,数据分析通常包括以下几个步骤:1. 方差分析方差分析是用来检验因素A、因素B以及它们之间相互作用对响应变量的影响是否显著的统计方法。

通过计算不同因素和交互作用的均方值,可以进行假设检验,确定它们是否对响应变量产生显著影响。

2. 后续分析如果方差分析结果表明因素A、因素B或它们之间的交互作用是显著的,那么通常需要进行进一步的后续分析。

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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。
第四节 裂区设计及其统计分析
一、裂区设计
什么是裂区设计? 裂区设计的特点是什么? 裂区设计的适用范围?
二、裂区设计试验结果的统计分析
设有A和B两个试验因素,A因素为主处理, 具a个水平,B因素为副处理,具b个水平, 设有n个区组,则该试验共得abn个观察值。 平方和和自由度分解见书p183 裂区设计多重比较的方法书p184 例题10.4
设有A和B两个因素,各具有a和b个水平,则有ab 个处理组合(处理)。采用随机区组设计,重复r 次,共有abr个观察值。由于处理项是由A和B两 个因素不同水平的组合。因此处理间差异又可分 解为A因素水平间差异、B因素水平间差异和A与B 的交互作用三部分。 平方和和自由度分解见书p178 例10.3
有一包括A、B、C、D、E、F、G 7个高蛋白大豆品种的蛋 白质含量比较试验,其中E品种为对照,随机区组设计,3次 重复,蛋白质含量结果如图11-3所示,试作分析。
有A1、A2、A3三个豌豆品种,按B1(20cm)、B2(26cm)、 B3(33cm)三个株距(行距相同)进行品种和密度二因子试验, 共有9个处理(组合),采取随机区组设计,重复4次,其小 区产量列于表11-9,其二因素两向表列为表11-10,试作方 差分析。
设试验有k个处理,n个区组(指完全区组,下同),这样, 此资料共有kn个观测值。整理格式见表11-1。x表示各小 区产量(或其它性状),表示区组平均数,表示处理平均 数,表示全试验的平均数,T表示全试验总和。其平方和 与自由度分解公式如下:
计算公式书p176 例题10.2
二、二因素随机区组试验结果的统计分析
6
8
5
4
8
7
3
2
1
6
4
பைடு நூலகம்
5
2
4
8
8
7
5
6
1
5
3
2
如处理数较多,为避免第一小区与最末小区距离过远,可 将小区布置成两排(图11-2)。
随机区组设计的优点是:
(1)设计简单,容易掌握; (2)富于伸缩性,单因素、复因素以及综合试验 等都可应用; (3)能提供无偏的误差估计,在大区域试验中能 有效地降低非处理因素等试验条件的单向差异, 降低误差; (4)对试验地的地形要求不严,只对每个区组内 的非处理因素等试验条件要求尽量一致。因此, 不同区组可分散设置在不同地段上。
随机区组设计的缺点是:
这种设计方法不允许处理数太多。因为处 理多,区组必然增大,局部控制的效率降 低,所以,处理数一般不要超过20个,最 好在10个左右。
二、随机区组设计试验结果的统计分析
(一)单因素随机区组试验结果的统计分析
在单因素随机区组试验结果的统计分析时, 处理看作A因素,区组看作B因素,其剩余 部分则为试验误差。分析这类资料时,可 应用两向分组资料的方差分析方法进行分 析。
(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。然后按同样方法完成其他区组 内的处理排列。例如有14个处理,由于14乘以 7得数为98, 故100以内14的最大整数倍为7,其与处理数的乘积得数 为98,所以,除了00和重复数字外,还要除掉99。如随 机选定第2页第34行,每次读两位,得73,72,53,77, 40,17,74,56,30,68,95,80,95,75,41,33, 29,37,76,91,55,27,17,04,89,在这些随机数 字中,除了将99,00和重复数字除去外,其余凡大于14 的数均被14除后得余数,将余数记录所得的随机排列为14 个处理在区组内的排列,值得注意的在14个数字中最后一 个,是随机查出13个数字后自动决定的。
第三节 随机区组设计及其统计分析
一、随机区组设计 二、随机区组设计试验结果的统计分析
(一)单因素随机区组试验结果的统计分析 (二)二因素随机区组试验结果的统计分析
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,
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。
随机区组在田间布置时, 考虑到试验精确度与工作 便利等方面的因素,通常 采用方形区组和狭长形小 区以提高试验精确度。此 外,还必须注意使区组划 分要与肥力梯度垂直,而 区组内小区的长边与梯度 平行(图11-1)。这样既 能提高试验精确度,同时 亦能满足工作便利的要求。




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