2试验设计方法1

试验设计方法(以下所有例题中的样本量均仅作参考)

完全随机设计

完全随机设计，又称为一元配置法 所谓完全随机设计即为遵循完全随机的原则进行设 计，即： 总体中任一个体都有同等的机会成为供试单位进入

试验而任一供试单位都有相同的机会进入任一组别中

任一组别都有相同的机会接受任一种处理整个试验完全不受人为因素控制和影响

同时任何非处理因素的作用相互抵消

完全随机设计的方法

根据试验要求和条件，从总体中随机抽取具有代表性的个体，要求被抽取的个体其基本情况和条件

大致相同，且最好没有血缘关系，试验规模和样本量依试验要求而定 根据试验的要求，将抽取的样本随机地分成若干个 组或组合，每一组或组合内所包含的供试个体应 尽可能地一样多，分组后应对每组或每组合进行

检查并作适当的调整每一组或组合进行何种处理或对照应是随机的，特 别是对照的设置应与任一处理相同

试验资料的分析(以下检验均应作无效假设)不同的设计方法其所得资料的统计分析依试验性质

而定：设计仅2个组时(一个处理，一个对照), x1 x2 可用: t S x1 x2

其中，

S x1 x2

n1 1 s

n2 1 s2 n1 n2 22 1

2

1 1 n1 n2

配对试验的设计，即同一头动物试验前后的比较；2头相似的动物或2个独立供试单位配成一对的比

较，则可用：

其中，

d x1 x2 d2

d t Sd

Sd

sd 2 n

d n

2

n n 1

d为2个对应观测值的差，

di x1i x2i

结果为质量资料(即所得结果为率)时当所得结果为率时，一般可用率的假设检验 一个样本率与总体率的比较：u p0 p

p

2个样本率的比较

p0 1 p0 n

p0 p

p0 p p0 q0 n

1 p 2 p u Sp 1 p 2

1 p 2 p 1 1 pq n n 1 2

1 n2 p 2 n1 p 其中： p n1 n2

1 p q

由于率的比较一般都是采用大样本资料，因而所采 用的都是u-检验，即将所得u值与1.96或2.58相比

当试验不止2个组时，应使用方差分析法进行统计 检验，建立方差分析表：变异来源

df

SS

MSMSb

FMSb F MSe

处理间 df b 误 差 df e 总 的 dfT

ssbssessT

MSe

上表中：dfb k 1

dfe k (n 1)

dfT kn 1

1 ssb Ti c nMSb ssb df b

sse ssT ssbMS e sse df e

ssT xij 2 C

当每一组的样本量不一致时dfb k 1dfe ni k

dfT ni 1

1 ssb Ti 2 C ni

sse ssT ssb

ssT xij 2 C

T2 T2 C 或C nk ni

T xij

当方差分析表中的 F 值不显著时，统计

分析 到此结 束；但当 F 值显著或极显著时，还应对各组的平 均值进行多重比较，以显示处理间的差距，即各 处理所显示的效应

多重比较：由于比较的方法或使用的临界值表的不同而有以下 几种方法：PLSD法、q(SNK)法、Q法、 Duncan’s法 不同的方法其显著性的宽严程度是不同的： PLSD<Duncan’s<q<Q 习惯上，人们似乎更喜欢q法和Duncan’s法(*)

实例： 银杏叶提取物有许多药理功能，用肉仔鸡来作试验

随机抽取180羽1日龄肉仔鸡，随机分为6组，每组30羽，分为3个重复，每10羽一个重复；预饲15

天；第一组为对照，1、2、3、4、5、6组分别在饲料中依次添加0.0%、0.03%、0.06%、0.12

%、0.24%和0.48%银杏叶提取物，饲养28天；试验前和试验后均测定其血清总胆固醇TC、 甘 油三酯TG、高密度脂蛋白胆固醇HDL-C 结果如下(此处仅列出多重比较表)

该例仅列出α=0.05水平的多重比较结果指标 mmol.L-1

12.60a ±0.03 9.80c ±0.05 1.19c ±0.03

22.11b ±0.02 9.00c ±0.01 1.26c ±0.06

31.99b ±0.10 7.65d ±0.02 1.40b ±0.10

4

5

62.68a ±0.09 14.40a ±0.01 1.48ab ±0.12

TCTG

HDL-C

2.02b 2.55a ±0.144 ±0.05 8.55cd 12.15ab ±0.02 ±0.02 1.56a 1.20c ±0.10 ±0.11

也可以将这三个指标在一个图中表示出来，此处从略

完全随机设计试验数据统计分析的注意事项供试单位的初试情况不一致时，一般应作协方差分 析进行资料的校正统计

所得数据如不符合方差分析的3个基本假定，即效 应的可加性、资料分布的正态性(试验误差的随 机性)及方差的同质性，试验结束后应进行数据 转换，转换方法有：平方根转换法、对数转换法、 反正弦转换法，或采用小样本平均值进行方差分 析；误差不同质时也可将总的试验数据分割成几 个较为同质的部分进行方差分析设置对照

随机化：随机化是本设计方法最大的特点

注意伪重复：参加试验的动物体单位必须是真正的独立，而不是假的独立，即如果试验的性质或试

验的过程可能会造成群饲的动物体相互产生影响，以至最后不能保证试验的正确性和公平性，则试

验动物不能进行群饲，而必须进行单独饲养，如一物一笼、一物一舍等，以保证动物体之间不产 生干扰，否则，所得误差将失真

完全随机设计方法的优缺点优点：

设计简单限制条件少

在试验条件不十分明了的情况下也可以进行缺点：

试验结果比较粗糙，试验的精确度较低仅用于规模不大的试验

一般用于初始的试验中

*随机区组设计

随机区组设计的方法将整个试验分割成几个部分，每一部分包含一个完 整的试验，这每一部分即为一个区组同一区组内的供试动物和试验条件应保持一致，区

组之间保持原有的差距，或有意识地使区组拉开 距离

区组数的设置是独立的，它不受试验所考虑的因子 的水平数的限制，这与拉丁方设计是不同的假设我们需对因子A进行研究，比较因子A内a个水 平的不同效应，计划每个水平取b个个体，因此整 个试验应有ab个试验动物

但由于条件的限制，群体内没有ab个条件基本一致的供试动物，因此我们可以取b个动物组，每一

组内放置a个试验动物同一组内的a个试验动物各接受A因子一种水平的处 理，同一组内的试验动物应尽可能相似，同一组 所处的环境也应保持一致；因此，同一组内的试 验动物之间在试验结束以后所表现出来的差异就

只能是试验因子不同水平的效应实际上，这种区组内要求一致，区组间不要求一致

或要求不一致的方法就是试验设计三原则中的局部控制

这种设置区组的做法其最大好处是可以极大地消除 系统误差，因为我们在统计分析时是将区组作为 第二个因子(B)来进行分析的，即我们可以将 区组的变异用因子的形式从总的误差项中析出同一区组内a个动物个体，哪个动物接受A因子的哪 个水平的处理完全是随机的 每一区组都完成A因子的一整套试验，即包含了A因 子所有的水平；A因子的每一水平在每一区组内 都得到了反应，这样的区组设计就称为完全随机 区组设计，如果每一区组不可能包含A因子所有 的水平，可改成平衡不完全随机区组设计(B.I.B 设计)

区组可以是动物组、家系，也可以是场、地域、还可以是品种、畜舍、地块

如果同一区组内仅两种处理，或一个处理，一个对照，即一个区组内仅两个供试动物，这就是配对 设计，但这两种设计方法的统计分析方法不同 随机区组设计的数据分析 随机区组设计试验所得到的数据用两因子方差分析 法 所要研究的因子称为A因子，区组称为B因子；A因

子的每一水平与B因子的每一区组组成一个组合

由于每一组合内仅一个供试动物，因此，这种统计

分析就是组合内无重复的两因子方差分析在作这种统计分析时，总的变异来源被分剖成A因

子、B因子及误差项三项；这种资料类型无法分析A因子和B因子的互作效应