正交试验的区组试验与分析

在田间试验中,正交试验有时会遇到因试验小区条件不一致而需要划分为若干区组来安排试验,使每个区组只包含正交试验的部分试验小区。本文讨论了正交设计中试验小区存在一种差异时采用随机区组排列和存在两种差异时采用拉丁方排列的设计与分析方法。     

正交试验的区组设计与分析

在田间试验中,正交设计有时会遇到因试验小区条件不一致而需要划分为若干区组来安排试验,使每个区组只包含正交设计的部分试验小区.本文讨论了正交设计中试验小区存在一种差异时采用随机区组排列和存在两种差异时采用拉丁方排列的设计与分析方法.     

双因素双向随机区组试验设计与分析

设计了一种试验环境的两个方向上都采用随机区组设计的双因素双向随机区组试验，并作了实例分析，这种设计可以控制两个方向上的环境差异，其精度比双因素随机区组高，因此具有较高的实用价值。     

双因素双向随机区组试验设计与分析

设计了一种在试验环境的两个方向上都采用随机区组设计的双因素双向随机区组试验，并作了实例分析。这种设计可以控制两个方向上的环境差异，其精度比双因素随机区组高，因此具有较高的实用价值。     

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     

林木育种试验设计效率分析

根据１１ 年生毛白杨对比试验林的观测数据,对３ 种试验设计的效率作了分析．结果表明,在同一试验地里,当拉丁方数是３ ,随机区组和完全随机化试验的区组与重复数分别是８ 和７ 时,相对效率较高．当拉丁方数小于３ 时,完全随机化试验分析优于随机区组试验分析,又优于拉丁方分析;当拉丁方数大于３ 时则出现相反的趋势．在相似条件下,为了经济、可靠地获得试验结果,以拉丁方数在３ 左右、随机区组试验的区组数不小于５ 及完全随机化试验的处理重复数不小于４ 为宜．     

The Efficiency of Three Experimental Designs for Forest Tree Breeding

根据１１ 年生毛白杨对比试验林的观测数据,对３ 种试验设计的效率作了分析．结果表明,在同一试验地里,当拉丁方数是３ ,随机区组和完全随机化试验的区组与重复数分别是８ 和７ 时,相对效率较高．当拉丁方数小于３ 时,完全随机化试验分析优于随机区组试验分析,又优于拉丁方分析;当拉丁方数大于３ 时则出现相反的趋势．在相似条件下,为了经济、可靠地获得试验结果,以拉丁方数在３ 左右、随机区组试验的区组数不小于５ 及完全随机化试验的处理重复数不小于４ 为宜．     

组合拉丁方设计在田间试验中的应用

本文报道了应用组合拉丁方设计方法进行棉花品比试验的情况。结果表明：无论土壤肥力差异是单向的还是双向的，采用组合拉丁方设计都能在不增加试验耗费的条件下提高试验的效率。因此在田间试验中可以用组合拉丁方设计代替目前常用的随机区组设计。     

双向随机区组设计对拉丁方设计的相对效率

给出了处理数及小区大小相同的双向随机区组设计对拉丁方设计的相对效率的计算公式，从而可以比较这两种设计的精确度     

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。