Excel在生物统计学双因素无重复方差分析中的应用

本文探讨了Excel在双因素无重复观测值方差分析中的具体应用,并以比较饲料和品种对猪日增重的影响为例题,详细阐述了双因素无重复观测值的方差分析过程及结果如何分析等。用Excel进行双因素无重复观测值的方差分析虽然从数据的建立、分析过程、结果分析等方面来看,操作相对比较方便,而且Excel在结果输出时候给出了相伴概率P和F值这2种结果,可以以2种方式对结果进行分析,而SPSS只是以相伴概率P为依据来判定结果,相对单一。     

Excel在生物统计学单因素方差分析中的应用

本文探讨了利用Excel在单因素方差中的具体应用,并以比较3个品种猪增重为例题,详细阐述了单因素方差分析过程及结果分析等。用Excel进行单因素的方差分析,从数据的建立、分析过程、结果分析等方面来看,操作相对比较方便,在结果输出时给出了相伴概率P和F值这2种结果,可以以2种方式对结果进行分析;而SPSS只是以相伴概率P为依据来判定,结果相对单一。     

使用SPSS软件进行多因素方差分析

以两因素完全随机有重复的试验为例,阐述用SPSS软进行方差分析的详细过程,包括数据的输入、变异来源的分析,方差分析结果,以及显著性检验,最后还对方差分析注意事项进行分析,为科技工作者使用SPSS软进方差分析提供参考。     

在Excel表中进行多元方差分析

应用函数编辑器和简单的复制、粘贴功能即可在Excel表中实现较为复杂的多元方差分析,可用到的命令有求和命令“SUM”,计数器命令“COUNT”,求平均值命令“AVERAGE”,对应数据相乘的积的求和命令“SUMPRODUCT”,矩阵相乘命令“MMULT”以及求解矩阵的行列式的值的命令“MDETERM”。并给出了一个在Excel表中进行双因素不等重复处理的多元方差分析和多重比较的例子。     

利用Excel软件对随机区组试验进行方差分析的探索

探索了利用Excel软件对农业上常用的随机区组试验进行方差分析的基本原理和具体操作方法,并提供了实例运算。     

基于SPSS软件多因素方差分析在化学实验中的应用

本文以两因素完全随机有重复的试验为例,阐述了用SPSS软进行方差分析的详细过程,包括方差分析的原理,数据的输入、变异来源的分析等,并以一个经典的化学实验为例进行了分析,演示了其SPSS操作过程,为初学者呈现简单明了、操作性强的方差分析的全过程,最后对方差分析注意事项进行分析,为科技工作者使用SPSS软进方差分析提供参考。     

应用C++语言进行单因素随机区组试验的方差分析

单因素随机区组试验的方差分析是基层农技人员经常要碰到的一项统计任务。目前,这一任务仍主要借助于手工应用多功能电子计算器来完成,数据输入较烦琐,中间数据保存不方便,尤其在多任务情况下计算效率较低,常出现计算错误、计算结果精度不够及因重复计算引起时间浪费等现象,给试验工作带来很多不便。为了寻找一种更加实用的方差分析计算方法,实现其与农技推广中办公自动化的有效衍接,笔者用当前一些计算机编程语言进行了实践。下面把应用效果较好的C 语言进行单因素随机区组试验方差分析的方法介绍给大家。     

酵素菌微肥在保护地甜瓜栽培上的试验初报

就酵素菌微肥在保护地栽培环境条件下的肥效进行了试验研究,采取随机区组设计,重复排列,选用新隆甜8号为对象,布置在里外双膜覆盖的保护地环境,进行系统研究,特别是酵素菌肥的增产效应比较突出,并进行了方差分析,旨在推广和同行借鉴。     

Excel在农业统计分析上的应用实例

统计假设检验、方差分析是农业试验上最常用的统计分析手段,由于高等数学中许多概念相对比较枯燥,一般的哪技术人员理解和应用起来有较大的难度,同时对试验数据又要有专人进行复杂的手工计算,十分繁琐、费时,并且常常因数据过多、显示不直观造成计算错误,影响试验成果的取得.而Excel是Microsoft Office系列组件之一,是当前比较常用的一款办公软件.通过应用Excel强大的计算功能和丰富的函数进行数据分析计算,可以使广大农业技术人员从繁琐的计算中解脱出来,方便对农业试验开展研究.本文以配对试验的t检验和单因素方差分析为例简单介绍Excel在农业统计分析上的应用.     

利用Excel进行单因素随机区组产比试验结果的统计分析

本文通过一个实例,详细介绍了如何利用Excel进行单因素随机区组产量比试验结果的统计分析.     

涪陵水稻氮磷钾肥最佳施用量研究

在重庆市涪陵区马武镇惠民村进行水稻3414肥料田间试验研究,采用三元二次施肥模型、二元二次施肥模型、一元一次施肥模型分别对试验结果进行拟合,结果表明:采用三元二次模型计算的氮、钾肥最佳施肥量偏高,由磷、钾二元二次肥料效应模型得到的磷肥最佳施肥量偏高,综合考虑得出水稻的最佳施肥量为每公顷施N 200 kg,P2O590 kg,K2O 120 kg;N,P2O5,K2O施用比例为1∶0.45∶0.6.     

单因素随机区组试验中重复测量数据分析及其SAS实现方法

结合两个实例,讨论了单因素随机区组试验中重复测量数据的分析方法,并用SAS程序进行了统计计算。对于不同地点的重复测量数据,在其变异来源中增加了一个地点取样误差,其SAS程序中,采用了Proc Anova语句,巧妙地在Model语句后加入了Test语句。对于不同时间点的重复测量数据,可以将单因素随机区组设计转化为裂区设计,单因素为主区因素,时间因素为副区因素,其SAS程序中,采用了Proc Mixed语句,并进行了同质性检验。     

随机区组产量比较试验综合分析软件

<正> 完全随机区组试验是高级产量比较试验中最常用的试验设计。为了满足人们对随机区组产量试验资料进行统计分析的需要,我们编制了一组试验分析软件。应用该软件,可以迅速准确地对单一试点,单一年份多个试点或多年份多试点资料进行综合分析,充分发掘试验     

有缺失数据单因素随机区组试验资料的最小二乘法

本文根据最小二乘原理提出了分析有缺失数据单因素随机区组试验资料的新方法，包括处理最小二乘均数估计、方差分析和处理最小二乘均数的显著性检验。最后，介绍了新方法的电算程序设计     

莜麦新品种技术配套试验研究

采用二裂区试验设计及其相应的统计分析方法,对莜麦新品种五燕10号进行播种期与密度(基本苗)2因素、3水平、3重复随机区组排列的田间试验,取得了完整的数据资料。通过数据整理、变量分解、方差分析、F值检验和LSR值新复极差测验法,形成了莜麦新品种五燕10号相应的配套栽培技术。在山西莜麦主产区(神池、五寨、岢岚等县)种植五燕10号良种,最佳播种期为5月30日,最佳密度为(基本苗)420万株/hm2。     

乙烯利催熟对优质陆地棉纤维品质的影响

提高陆地棉纤维品质是棉花育种的目标之一,筛选性状优良、遗传稳定且对乙烯利不敏感的基因型材料,可为育种提供方向,并提高育种效率。[方法]本研究采用两因素随机区组设计,对陆地棉242个优异纤维品质品系进行乙烯利喷施与否的试验,获得所选陆地棉材料的5个纤维品质性状试验数据,包括纤维长度(mm)、整齐度(%)、马克隆值、比强度(cN/tex)、伸长率(%),对这些性状进行方差分析,估算这些材料的基因型效应值,并对每个材料纤维品质性状的乙烯利喷施与否的效应进行分析。结果表明,棉纤维的这五个品质性状都具有极显著的基因型效应,且在表型方差的占比中遗传方差的比例大于误差方差,表明这五个品质性状受遗传因素的作用较大；同时基因型与处理互作达到极显著水平,表明在乙烯利喷施与否的两个不同处理下,这些材料的五个品质性状对乙烯利的敏感性不同。这一研究结果为育种工作提供了更有利的条件。     

广西第十周期夏大豆区试品种评价

通过试验，鉴定各供试种的区域适应性、经济性状、抗性反应、增产潜力等表现，评选出比对照种“桂夏1号”高产、优质、抗逆性强、适应性广的夏大豆品种。为评审和推广应用提供科学依据。2009—2011年连续三年，每年一季，其中两年区域试验，一年生产试验。区域试验：每个区试点统一采用随机区组排列方法，三次重复，小区面积6．67m^2，所得产量采用“T”法测定显著性，并采用中国农业大学“区试99”统计软件对各参试种产量进行联合方差分析；生产试验：试验采用小区顺序排列，不设重复，小区面积133．34m^2，成熟时全区收获计产。2009—2011年，广西第十周期夏大豆区试结果表明，桂345、华夏6号和桂319三个品种的产量及综合性状较优。通过广西大豆区试。可供广西各地引种试种。     

Field-Scale Experiments for Site-Specific Crop Management. Part II: A Geostatistical Analysis

Part II analyses approach C experiments. Field-scale experiments were applied to four wheat fields in the Western Australian wheat belt. Different experimental designs were used two two-dimensional sine-waves, a chequerboard, and a two-factor strip arrangement. In each experiment, the yield associated with a particular treatment was predicted by kriging to where the other treatments were located. Different forms of kriging were investigated. Co-located cokriging, using the previous-season yield map as a covariate, was the most promising. The kriged data were then modelled with polynomial yield response functions. The outcome was a map for each field that described the optimum application of experimental input. The requirements varied continuously across the field, and could justify future site-specific crop management. The two-factor strip experiment was the most successful of those presented; the field on which it was used showed relatively strong responses to the applied inputs. The other sites were affected by lack of rain and/or design flaws. The underlying philosophy is sound, but the method proposed is time-consuming and inefficient. We hope that this paper can stimulate further research on the subject.     

株数按径级分布与林分测树因子变化规律的研究

以落叶松人工林标准地各径级株数为材料，采用逐步回归方法，以概率单位值与林分因子建立关系式，以此预测不同林分因子、生长阶段分布的变化规律。随着直径、上层高、林龄的增大或密度降低，株数分布范围愈宽、其峰值降低，且在较大径级。筛选结果表明：用三因子（直径、上层高、密度）估计，相关性与精度均比单、双因子高，因此预测更佳，更准。     

水磷耦合对甘蔗叶片NPK含量的影响

以新台糖22号为试材,采用2因素（供水量、施磷量）随机区组设计,研究不同水磷耦合对甘蔗叶片NPK含量的影响。结果表明,在高水条件下,甘蔗叶片全N、全P含量总体水平均较高,而全K含量则随供水量增加而降低;高磷条件下,甘蔗叶片全N、全K含量总体水平均较高,而全P含量则以低磷处理表现较好。水磷耦合比较结果显示,甘蔗叶片全N含量综合水平较高的是高水高磷组合,全P含量总体水平较高的是高水低磷组合,全K含量总体水平较高的是低水高磷组合。