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1、方差分析的基本原理第1页，共121页，编辑于2022年，星期日第一节 方差分析的基本原理第2页，共121页，编辑于2022年，星期日一、方差分析的意义一、方差分析的意义 u检验检验或或t检验检验法适用于样本平均数与总体平均法适用于样本平均数与总体平均数及两样本平均数间的差异显著性检验，数及两样本平均数间的差异显著性检验，但在生产但在生产和科学研究中经常会遇到比较和科学研究中经常会遇到比较多个处理多个处理优劣的问题，优劣的问题，即需进行多个平均数间的差异显著性检验。这时，即需进行多个平均数间的差异显著性检验。这时，若仍采用若仍采用t检验法就不适宜了。这是因为：检验法就不适宜了。这是因为：第3页，
2、共121页，编辑于2022年，星期日1、u或或t 检验过程烦琐检验过程烦琐例如，一试验包含例如，一试验包含5个处理，采用个处理，采用t检验法要检验法要进行进行=10次两两平均数的差异显著性检验；次两两平均数的差异显著性检验；若有若有k个处理，则要作个处理，则要作=k(k-1)/2 次类似的次类似的检验。检验。第4页，共121页，编辑于2022年，星期日2、无统一的试验误差，误差估计的准确性、无统一的试验误差，误差估计的准确性和检验的灵敏性低和检验的灵敏性低(1)(1)t 检验要进行两两比较，每次仅用检验要进行两两比较，每次仅用2 2个样本信息个样本信息估计总体方差，误差估计的估计总体方差，误差
3、估计的准确性低准确性低(2)k个处理平均值的自由度为个处理平均值的自由度为k(n-1)，而，而t 检验查检验查t值的自由度为值的自由度为2(n-1)，从而，从而降低了检验的灵敏性降低了检验的灵敏性两两比较合并均方两两比较合并均方：k 个样本合并均方个样本合并均方：第5页，共121页，编辑于2022年，星期日3、t检验增大犯检验增大犯错误的概率错误的概率 t 检验时对具有不同秩次的平均数采用同一个检验时对具有不同秩次的平均数采用同一个t，会增大犯会增大犯 错误的概率，降低推断的可靠性。错误的概率，降低推断的可靠性。2个平均数比较：个平均数比较：=0.055个平均数比较：个平均数比较：=1-(1-
4、0.05)10=0.401310个平均数比较：个平均数比较：”=1-(1-0.05)45=0.9006第6页，共121页，编辑于2022年，星期日因此，多个平均数的差异显著性检验不宜用因此，多个平均数的差异显著性检验不宜用t(或或u)检验，须采用检验，须采用方差分析法方差分析法。方差分析方差分析(analysisofvariance)由英国统计学家由英国统计学家R.A.Fisher于于1923年提出的。年提出的。将多个样本将多个样本(处理处理)的观测值作为一个总体，用方的观测值作为一个总体，用方差来表示变异，把引起事件总的变异分解为各种因素差来表示变异，把引起事件总的变异分解为各种因素的变异，
5、并对每个因素引起的变异作数量估计，从而的变异，并对每个因素引起的变异作数量估计，从而说明各因素的变异幅度及其在总变异中的重要程度；说明各因素的变异幅度及其在总变异中的重要程度；并用剩余变异无偏估计随机误差，进而比较处理均值并用剩余变异无偏估计随机误差，进而比较处理均值间的差异。间的差异。第7页，共121页，编辑于2022年，星期日有关术语：1、试验指标(experimental index)为衡量试验结果的好坏或处理效应的高低，在试验中具体测定的性状或观测的项目称为试验指标。由于试验目的不同，选择的试验指标也不相同。在畜禽、水产试验中常用的试验指标有：日增重、产仔数、产奶量、产蛋率、瘦肉率、某
6、些生理生化和体型指标(如血糖含量、体高、体重)等。2、试验因素(experimental factor)试验中所研究的影响试验指标的因素叫试验因素。如研究如何提高猪的日增重时，饲料的配方、猪的品种、饲养方式、环境温湿度等都对日增重有影响，均可作为试验因素来考虑。当试验中考察的因素只有一个时，称为单因素试验；若同时研究两个或两个以上的因素对试验指标的影响时，则称为两因素或多因素试验。试验因素常用大写字母A、B、C、等表示。第8页，共121页，编辑于2022年，星期日3、因素水平(level of factor)试验因素所处的某种特定状态或数量等级称为因素水平，简称水平。研究某种饲料中4种不同能量
7、水平对肥育牛瘦肉率的影响，这4种特定的能量水平就是饲料能量这一试验因素的4个水平。因素水平用代表该因素的字母加添足标1，2，来表示。如A1、A2、，B1、B2、，等。4、试验处理(treatment)事先设计好的实施在试验单位上的具体项目叫试验处理，简称处理。在单因素试验中，实施在试验单位上的具体项目就是试验因素的某一水平。例如进行饲料的比较试验时，实施在试验单位(某种畜禽)上的具体项目就是喂饲某一种饲料。所以进行单因素试验时，试验因素的一个水平就是一个处理。在多因素试验中，实施在试验单位上的具体项目是各因素的某一水平组合。例如进行3种饲料和3个品种对猪日增重影响的两因素试验，整个试验共有33
8、=9个水平组合，在多因素试验时，试验因素的一个水平组合就是一个处理。第9页，共121页，编辑于2022年，星期日5、试验单位(experimental unit)在试验中能接受不同试验处理的独立的试验载体叫试验单位。在畜禽、水产试验中，一只家禽、一头家畜、一只小白鼠、一尾鱼，即一个动物；或几只家禽、几头家畜、几只小白鼠、几尾鱼，即一组动物都可作为试验单位。试验单位往往也是观测数据的单位。6、重复(repetition)在试验中，将一个处理实施在两个或两个以上的试验单位上，称为处理有重复；一处理实施的试验单位数称为处理的重复数。例如，用某种饲料喂4头猪，就说这个处理(饲料)有4次重复。第10页，
9、共121页，编辑于2022年，星期日二、方差分析的基本原理二、方差分析的基本原理1、线性模型与基本假定线性模型与基本假定假设某单因素试验有假设某单因素试验有k个处理，每个处理有个处理，每个处理有n次重次重复，共有复，共有nk个观测值。这类试验资料的数据模式如个观测值。这类试验资料的数据模式如表表7.1所示。所示。第11页，共121页，编辑于2022年，星期日表表7.1k个处理每处理有个处理每处理有n个观测值的数据模式个观测值的数据模式处理处理观察值观察值(xij,i=1k;j=1n)总和总和平均平均1x11x12 x1j x1nT1.2x21x22 x2j x2nT2.ixi1xi2 xij
10、xinTi.kxk1xk2 xkj xknTk.Tx1.x2.xi.xk.x注：注：xij指第指第i个处理第个处理第j个观察值（个观察值（i=1k;j=1n）第12页，共121页，编辑于2022年，星期日xij 可以分解为可以分解为:其中其中:表示全试验观测值总体的平均数；表示全试验观测值总体的平均数；i 是是第第i 个个处理的效应处理的效应（treatmenteffects）表示处理）表示处理i对试验结对试验结果产生的影响。果产生的影响。显然有显然有ij 是试验误差，相互独立，且服从是试验误差，相互独立，且服从正态分布正态分布N（0，2）。）。（7-1）式叫做）式叫做单因素试验的单因素试验的
11、线性模型线性模型，亦称，亦称数学模型数学模型。在这个模型中在这个模型中xij表示为总平均数表示为总平均数、处理效应、处理效应 i、试验误、试验误差差ij之和。之和。(7-1)(7-2)第13页，共121页，编辑于2022年，星期日由由ij相相互独立且服从正态分布互独立且服从正态分布N（0，2），可知），可知各处理各处理i(i=1，2，k)所属总体亦应具正态性，所属总体亦应具正态性，即服从正态分布即服从正态分布N(i,2)。尽管各总体的均数。尽管各总体的均数i 可以不等或相等，可以不等或相等，2则必须是相等的。所以，单则必须是相等的。所以，单因素试验的数学模型可归纳为：因素试验的数学模型可归纳为
12、：效应的可加性效应的可加性(additivity)、分布的正态性分布的正态性(normality)、方差的同质性方差的同质性(homogeneity)。这。这也是进行其它类型方差分析的前提或基本假定。也是进行其它类型方差分析的前提或基本假定。第14页，共121页，编辑于2022年，星期日若将表若将表7.1中的观测值中的观测值xij（i=1,2,k;j=1,2,n）的）的数据结构（模型）用样本符号来表示，则数据结构（模型）用样本符号来表示，则(7-3)第15页，共121页，编辑于2022年，星期日（7-1）、（）、（7-3）两式告诉我们：）两式告诉我们：每每个个观观测测值值都包含处理效应都包含处
13、理效应(i 或或)，与误差与误差(ij或或)，故，故kn个观测值的总变异个观测值的总变异可分解为可分解为处理处理间间的变异的变异和和处理处理内内的变异的变异两部分。两部分。第16页，共121页，编辑于2022年，星期日药剂药剂 A(xA(x1 1)B(xB(x2 2)C(xC(x3 3)D(xD(x4 4)19 19212120202222 23 23242418182525 21 21272719192727 13 13202015152222总和总和T Ti.76 76929272729696平均平均 19 19232318182424观察值观察值【例7.1】-22-33第17页，共121
14、页，编辑于2022年，星期日药剂药剂A(xA(x1 1)B(xB(x2 2)C(xC(x3 3)D(xD(x4 4)1919212120202222232324241818252521212727191927271313202015152222总和总和T Ti.7676929272729696平均平均1919232318182424观察值观察值第18页，共121页，编辑于2022年，星期日2、自由度与平方和的剖分自由度与平方和的剖分在方差分析中是用样本方差即在方差分析中是用样本方差即均方均方（MS）来度量资）来度量资料的变异程度的。料的变异程度的。表表7.1中全部观测值的总变异可以用总均方来度
15、量。中全部观测值的总变异可以用总均方来度量。将总变异分解为处理间变异和处理内变异，就是要将将总变异分解为处理间变异和处理内变异，就是要将总总均方均方分解为处理间均方和处理内均方。但这种分解是通分解为处理间均方和处理内均方。但这种分解是通过将总均方的分子过将总均方的分子称为总离均差平方和，简称为总平方称为总离均差平方和，简称为总平方和，剖分成处理间平方和与处理内平方和两部分；将总均和，剖分成处理间平方和与处理内平方和两部分；将总均方的分母方的分母称为总自由度，剖分成处理间自由度与处理内称为总自由度，剖分成处理间自由度与处理内自由度两部分来实现的。自由度两部分来实现的。第19页，共121页，编辑于
16、2022年，星期日(1)平方和的剖分平方和的剖分在表在表7.1中，反映中，反映全部观测值总变异的总平方和全部观测值总变异的总平方和是各观测值是各观测值xij与总平均数的离均差平方和，记为与总平均数的离均差平方和，记为SST。即。即（7-4）第20页，共121页，编辑于2022年，星期日因为因为第21页，共121页，编辑于2022年，星期日其中其中所以所以（7-5）（7-5）式中，）式中，为各处理平均数与总平为各处理平均数与总平均数的离均差平方和与重复数均数的离均差平方和与重复数n的乘积的乘积，反映了重，反映了重复复n 次的处理间变异次的处理间变异，称为处理间平方和，记为，称为处理间平方和，记为
17、SSt，即，即:（7-6）第22页，共121页，编辑于2022年，星期日(7-5)式中，式中，为各处为各处理内离均差平方和之理内离均差平方和之和，反映了各处理内的变异即误差，称为处理内平和，反映了各处理内的变异即误差，称为处理内平方和或误差平方和，记为方和或误差平方和，记为SSe，即，即:（7-7）第23页，共121页，编辑于2022年，星期日于是有于是有 SST=SSt+SSe（7-8）这个关系式中三种平方和的简便计算公式如下：这个关系式中三种平方和的简便计算公式如下：其中，其中，C=T2/(kn)称为矫正数。称为矫正数。（7-9）CTnSSikit-=S=2.11CxSSijnjkiT-=
18、SS=211第24页，共121页，编辑于2022年，星期日(2)自由度的剖分自由度的剖分在计算总平方和时，资料中的各个观测值要受在计算总平方和时，资料中的各个观测值要受这一条件的约束，故总自由度等于资料中观测值这一条件的约束，故总自由度等于资料中观测值的总个数减的总个数减1，即，即kn-1。总自由度记为总自由度记为dfT，即，即:dfT=kn 1（7-10）第25页，共121页，编辑于2022年，星期日在计算处理间平方和时，各处理均数要受在计算处理间平方和时，各处理均数要受这一条件的约束，故处理间自由度为这一条件的约束，故处理间自由度为处理数减处理数减1，即，即k-1。处理间自由度记为处理间自
19、由度记为dft，即：，即：dft=k-1（7-11）在计算处理内平方和时，要受在计算处理内平方和时，要受k个条件的约束，即个条件的约束，即,(i=1k)。故处理内自由度为资料中观测值。故处理内自由度为资料中观测值的总个数减的总个数减k，即，即kn-k。处理内自由度记为。处理内自由度记为dfe，即：，即：dfe=kn k=k(n-1)（7-12）第26页，共121页，编辑于2022年，星期日因为因为所以所以 综合以上各式得：综合以上各式得：(7-13)(7-14)第27页，共121页，编辑于2022年，星期日即：即：总均方一般不等于处理间均方加处理内均方。总均方一般不等于处理间均方加处理内均方。
20、各部分平方和除以各自的自由度便得到总均各部分平方和除以各自的自由度便得到总均方、处理间均方和处理内均方，方、处理间均方和处理内均方，分别记为分别记为MST（或（或）、）、MSt（或（或）和）和MSe（或（或）。）。（7-15）(3)均方的计算均方的计算 第28页，共121页，编辑于2022年，星期日计算均方后，通过比较处理间均方相对误差均方计算均方后，通过比较处理间均方相对误差均方的大小即可判断处理效应所引起的变异所占比重，的大小即可判断处理效应所引起的变异所占比重，从而可以判断试验是否存在明显处理效应。从而可以判断试验是否存在明显处理效应。第29页，共121页，编辑于2022年，星期日三、三
21、、方差分析中的方差分析中的F 测验测验方差分析的方差分析的F 检验用于测验某项变异因素的效应检验用于测验某项变异因素的效应是否真实存在是否真实存在将要测验的那一项变异因素的均方作分子，另将要测验的那一项变异因素的均方作分子，另一项变异因素（例如一项变异因素（例如误差项误差项）的均方作分母（）的均方作分母（具具体情况与所用试验设计和模型有关体情况与所用试验设计和模型有关）如果如果F0.05，应该，应该接受接受H0第30页，共121页，编辑于2022年，星期日F测验需具备的条件：测验需具备的条件：（1）被抽样总体的变数）被抽样总体的变数x服从正态分布，即服从正态分布，即xN(,2 2)（2）和和彼
22、此相互独立。彼此相互独立。注：当试验资料不符合这些条件时，需要作适注：当试验资料不符合这些条件时，需要作适当转换。当转换。第31页，共121页，编辑于2022年，星期日第二节 方差分析的一般步骤一、一、平方和平方和与与自由度自由度的的分解分解二、二、列列出出方差分析表方差分析表，作，作F测验测验三、若三、若F检验显著，则进行检验显著，则进行多重比较多重比较四、四、结果结果的的解释解释/说明说明第32页，共121页，编辑于2022年，星期日【例例】以A（CK）、B、C、D共4种药剂处理水稻种子，测得苗高结果如下表：药剂药剂苗高观测值苗高观测值总和总和平均平均A182120137218B20242
23、6229223C101517145614D2827293211629T.=33621第33页，共121页，编辑于2022年，星期日一、一、平方和平方和与与自由度自由度的的分解分解1、平方和的计算方法一：方法一：方法二：方法二：，C=T2/(kn)CTnSSikit-=S=2.11CxSSijnjkiT-=SS=211第34页，共121页，编辑于2022年，星期日方法二：C=T2/(kn)=3362/(44)=7056CxSSijnjkiT-=SS=211CTnSSikit-=S=2.11=(182+212+322)C=602=(722+922+562+1162)/4C=504SSe=SSTSS
24、t=602504=98第35页，共121页，编辑于2022年，星期日2、自由度的分解tTedfdfdf-=-=tkdf1Tkndf-=1=441=15=41=3=153=12第36页，共121页，编辑于2022年，星期日二、二、列列出出方差分析表方差分析表，作，作F测验测验表表7.5药剂处理后水稻苗高的方差分析表药剂处理后水稻苗高的方差分析表变异来源dfSS药剂处理间3504随机误差1298总15602MS168.008.17F20.56显著F值F0.05=3.49F0.01=5.95*第37页，共121页，编辑于2022年，星期日三、若三、若F检验显著，则进行检验显著，则进行多重比较多重比较
25、1、最小显著差数最小显著差数法（法（LSD法法）到底哪些处理间存在真实差异？如何判断？到底哪些处理间存在真实差异？如何判断？多重比较多重比较第38页，共121页，编辑于2022年，星期日将这一判断标准记作：将这一判断标准记作：第39页，共121页，编辑于2022年，星期日LSD0.05=2.1792.02=4.40(cm)LSD0.01=3.0552.02=6.17(cm)处理处理平均数平均数与对照的差数与对照的差数A（CK）18-LSD0.05=4.40D2911*LSD0.01=6.17B235*C14-4第40页，共121页，编辑于2022年，星期日2、最小显著极差最小显著极差法（法（L
26、SR法）法）LeastSignificantRanges根据根据极差极差抽样分布原理，将一组抽样分布原理，将一组k个平均数由个平均数由大到小排列后，依所比较的两个处理平均数的差大到小排列后，依所比较的两个处理平均数的差数是几个平均数间的极差分别确定最小显著极差数是几个平均数间的极差分别确定最小显著极差LSR值的多重比较方法。值的多重比较方法。用于比较任意两个处理间的平均数的差异显著性，两平均数用于比较任意两个处理间的平均数的差异显著性，两平均数的差数的绝对值大于或等于的差数的绝对值大于或等于LSR则差异差异显著著与与LSD法相比，不同处理间的差数进行比较时需要根据法相比，不同处理间的差数进行比
27、较时需要根据差数所包含的平均数个数差数所包含的平均数个数(m)不同确定不同的比较标准不同确定不同的比较标准第41页，共121页，编辑于2022年，星期日LSR法根据其比较标准此方法包括两种：法根据其比较标准此方法包括两种：复极差法复极差法（q法）法）新复极差法新复极差法（SSR法，法，shortestsignificantranges)*这里的q、SSR由、df、m三因素确定。*SE指标准误，随检验的对象不同（平均数或总指标准误，随检验的对象不同（平均数或总和数）而不同。和数）而不同。第42页，共121页，编辑于2022年，星期日第43页，共121页，编辑于2022年，星期日计算计算SE（比较
28、四种药剂处理的平均数）（比较四种药剂处理的平均数）据据ve=12查附表查附表6得得SSR，计算，计算LSR，并列表并列表m234SSR0.053.083.233.33SSR0.014.324.554.68LSR0.054.404.624.76LSR0.016.186.516.69第44页，共121页，编辑于2022年，星期日 按从大到小的顺序排列各处理平均数，并按从大到小的顺序排列各处理平均数，并 用应定方法标识其差异显著性用应定方法标识其差异显著性处理处理平均数平均数D29B23A18C14P=4P=3P=2P=2P=3P=2第45页，共121页，编辑于2022年，星期日字母标记法字母标记法
29、 原则：原则：凡是两个平均数无共同字母则表示差异显凡是两个平均数无共同字母则表示差异显著，只要有一个字母相同就说明其间差异不显著著，只要有一个字母相同就说明其间差异不显著字母标记法标记步骤字母标记法标记步骤(0.050.05标记小写字母，标记小写字母，0.01 0.01标记大写字母标记大写字母)：a)首先将全部平均数从大到小依次排列首先将全部平均数从大到小依次排列b)在最大的平均数标上字母在最大的平均数标上字母ac)将该平均数与以下的平均数依次比较，凡不显将该平均数与以下的平均数依次比较，凡不显著的都标上相同字母著的都标上相同字母a，直到显著，标上下一，直到显著，标上下一字母字母b3、多重比较
30、结果的表示方法多重比较结果的表示方法第46页，共121页，编辑于2022年，星期日d)以标上字母以标上字母b的平均数作为标准，从下向上的平均数作为标准，从下向上与上方各自比其大的平均数比较，凡是不显与上方各自比其大的平均数比较，凡是不显著的都标以著的都标以b，直到显著为止，直到显著为止注意：向上比较显著时不标新字母，向下比较注意：向上比较显著时不标新字母，向下比较显著时显著时要要标以新字母标以新字母e)再以标有再以标有b的最大平均数为标准，向下依次比的最大平均数为标准，向下依次比较，直到显著，标以字母较，直到显著，标以字母c，再以标，再以标c平均数平均数向上比较直到显著为止向上比较直到显著为止
31、f)重复上述步骤，直到所有平均数都比较完重复上述步骤，直到所有平均数都比较完第47页，共121页，编辑于2022年，星期日用字母标记法标记用字母标记法标记四种药剂试验的平四种药剂试验的平均数差异关系均数差异关系p234SSR0.053.083.233.33SSR0.014.324.554.68LSR0.054.404.624.76LSR0.016.186.516.69处理处理差异显著性差异显著性=0.05=0.01D29B23A18C14abcAcABBCC第48页，共121页，编辑于2022年，星期日四种药剂处理效应间存在显著差异四种药剂处理效应间存在显著差异在在0.050.05显著性水平上
32、有显著性水平上有D D与其它药剂之间与其它药剂之间差异显著，差异显著，B B药剂显著高于药剂显著高于A A和和C C药剂，而药剂，而A A和和C C药剂间差异不显著药剂间差异不显著而在而在0.010.01显著性水平上，显著性水平上，D D与与A A、C C药剂处理药剂处理间差异极显著，间差异极显著，B B药剂则极显著高于药剂则极显著高于C C药剂的药剂的处理效果。处理效果。四、四、结果结果的的解释解释/说明说明第49页，共121页，编辑于2022年，星期日另另一一例例p23456789SSR0.053.003.153.233.303.343.373.393.41LSR0.051.241.301
33、.331.361.381.391.401.40处理处理差异显著性差异显著性=0.05=0.01A3B39.3A2B18.7A1B18.0A3B27.7A2B27.3A2B37.0A1B26.7A3B16.7A1B35.7aabbbccccccdddd第50页，共121页，编辑于2022年，星期日a)凡是与对照比较或与预定的比较对象的比凡是与对照比较或与预定的比较对象的比较，一般可选用较，一般可选用LSD法法关于多重比较方法的选择关于多重比较方法的选择b)选用时考虑到否定一个正确的选用时考虑到否定一个正确的H0和接受一个和接受一个不正确的不正确的H0的相对重要性的相对重要性第51页，共121页，
34、编辑于2022年，星期日显著尺度：显著尺度：LSD法最低，法最低，SSR法次之，法次之，q法最高法最高犯第一类错误概率：犯第一类错误概率：LSD法最大，法最大，SSR法次之，法次之，q法最小法最小*所以，当试验结论事关重大或要求较严格所以，当试验结论事关重大或要求较严格时，宜采用时，宜采用q测验，一般试验可采用测验，一般试验可采用LSD法法第52页，共121页，编辑于2022年，星期日第三节 数学模型一、一、方差分析的模型方差分析的模型据其中据其中 i 的不同可将模型分为两类：的不同可将模型分为两类：(1)固定模型固定模型(2)随机模型随机模型第53页，共121页，编辑于2022年，星期日1、
35、固定模型固定模型 指试验的各处理均抽自特定的处理总体，这些总体遵循指试验的各处理均抽自特定的处理总体，这些总体遵循N(m mi,s s )的分布，处理效应的分布，处理效应 i=m mi m m 是固定的是固定的,试验的目的试验的目的在于研究在于研究 i 的大小，如果重复做试验，所用处理不变，试验的假的大小，如果重复做试验，所用处理不变，试验的假设为：设为：m mm m=iiH或或：00e2*在在F 测验测验H0被否定后，进一步的工作是多重比较，用于被否定后，进一步的工作是多重比较，用于比较每个处理的效应大小比较每个处理的效应大小第54页，共121页，编辑于2022年，星期日*每次重复试验时所用
36、材料和试验处理都是固定的，即每次重复试验时所用材料和试验处理都是固定的，即 i =m mi-m m是固定的是固定的*固定模型所做出的推断仅限于试验所用处理范围之内，固定模型所做出的推断仅限于试验所用处理范围之内，不可推而广之不可推而广之*用于效应比较一类的试验，包括多数栽培试验（如肥料、用于效应比较一类的试验，包括多数栽培试验（如肥料、密度、农药密度、农药.）以及很多室内效应比较试验等）以及很多室内效应比较试验等第55页，共121页，编辑于2022年，星期日指试验的各处理是从同一个总体指试验的各处理是从同一个总体N(0,)抽得的一组随抽得的一组随机样本，机样本，i =m mi m m 是随机变
37、量，随试验的不同而不同。是随机变量，随试验的不同而不同。试验的目的不在于研究试验的目的不在于研究 i的大小，而在于研究的大小，而在于研究 i的变异度的变异度 ；如果重复做试验，所用处理会改变。如果重复做试验，所用处理会改变。试验的假设为：试验的假设为：2、随机模型随机模型2 s s00220=s ss s：AHH*在在F 测验测验H0被否定后，进一步的工作是被否定后，进一步的工作是是计算是计算 的大小，然后估计遗传力等遗传参数的大小，然后估计遗传力等遗传参数2 s s2 s s第56页，共121页，编辑于2022年，星期日*每次重复试验时都要再次随机抽取样本，因此每次重复试验时都要再次随机抽取
38、样本，因此 i =m mi m m 会发生变化会发生变化*随机模型所做出的推断不仅限于试验所用处理，其目的在随机模型所做出的推断不仅限于试验所用处理，其目的在于推断抽出这些处理的整个总体，因而其推断可以在一定于推断抽出这些处理的整个总体，因而其推断可以在一定条件下推而广之条件下推而广之*在育种和生态一类的试验中应用较为广泛，目的在于总体在育种和生态一类的试验中应用较为广泛，目的在于总体特征的研究特征的研究第57页，共121页，编辑于2022年，星期日比较项目比较项目固定模型固定模型随机模型随机模型 处理来源处理来源 试验目的试验目的 统计假设统计假设 H0被否的进被否的进一步工作一步工作 推断
39、范围推断范围两类模型的比较两类模型的比较第58页，共121页，编辑于2022年，星期日判断两类模型的标准：判断两类模型的标准：(1)(1)看处理因素的水平是否可以完全控制：看处理因素的水平是否可以完全控制：随机模型的处理因素水平不可以控制随机模型的处理因素水平不可以控制固定模型的处理因素水平可以完全控制固定模型的处理因素水平可以完全控制温度菌落生长的影响化肥植物产量的提高农家肥植物产量的提高第59页，共121页，编辑于2022年，星期日判断两类模型的标准判断两类模型的标准:*欲通过试验看一个地区辣椒产量的整体水平欲通过试验看一个地区辣椒产量的整体水平(2)看研究目的：看研究目的：固定模型：特定
40、个体的比较固定模型：特定个体的比较随机模型：总体变异情况的研究随机模型：总体变异情况的研究*欲通过试验从一批辣椒品种中选出几个产量水平较欲通过试验从一批辣椒品种中选出几个产量水平较高的品种在某地区推广高的品种在某地区推广如前面四种药剂试验的例子如前面四种药剂试验的例子第60页，共121页，编辑于2022年，星期日 第三节 单因素方差分析适用于适用于单因素完全随机试验设计单因素完全随机试验设计第61页，共121页，编辑于2022年，星期日一、一、每个处理每个处理观察值观察值数目数目相等相等的单的单向分组资料向分组资料第62页，共121页，编辑于2022年，星期日处理盆1盆2盆3盆4总和总和平均A
41、氨水12430282610827.0B氨水2272421269824.5C碳酸氢铵3128253011428.5D尿素3233332812631.5E对照212216218020.0T.=526 26.3【例例】表 水稻盆栽施肥试验产量结果(g/盆)第63页，共121页，编辑于2022年，星期日表表 不同肥料处理后水稻产量的方差分析表不同肥料处理后水稻产量的方差分析表变异来源变异来源DFSSMSFF0.01处理间处理间4301.275.30 11.19*4.89误差误差15101.06.73总和总和19402.2LSR:LSD:第64页，共121页，编辑于2022年，星期日资料的LSR值(n=
42、15)多重比较结果p2345SSR0.053.013.163.253.31SSR0.014.174.374.504.58LSR0.053.904.104.224.29LSR0.015.415.675.845.94施施N法法均值均值5%水平水平 1%水平水平尿素尿素31.5碳酸氢铵碳酸氢铵28.5氨水氨水1 127.0氨水氨水2 224.0对照对照20.0aabbbAAABBBCCc第65页，共121页，编辑于2022年，星期日资料的LSR值(n=15)多重比较结果p2345Q0.053.013.674.084.37Q0.014.174.845.255.56LSR0.053.904.765.29
43、5.67LSR0.015.416.286.817.21施施N法法均值均值5%水平水平 1%水平水平尿素尿素31.5碳酸氢铵碳酸氢铵28.5氨水氨水1 127.0氨水氨水2 224.0对照对照20.0aaabbbcAAABBBCC第66页，共121页，编辑于2022年，星期日LSD:多重比较结果施施N法法均值均值与与CK差值差值D尿素尿素31.511.5*C碳酸氢铵碳酸氢铵28.58.5*A氨水氨水1 127.07.0*B氨水氨水2 224.04.0*E对照对照20.0-v=15时，时，t0.05=2.131;t0.01=2.947LSD0.05=3.91;LSD0.01=5.40第67页，共1
44、21页，编辑于2022年，星期日二、每个处理每个处理观察值观察值数目数目不不相等相等的单的单向分组资料向分组资料第68页，共121页，编辑于2022年，星期日每个处理观察值数目不相等时每个处理观察值数目不相等时平方和平方和与与自由度自由度的分解的分解第69页，共121页，编辑于2022年，星期日每个处理观察值数目不相等时的每个处理观察值数目不相等时的多重比较多重比较第70页，共121页，编辑于2022年，星期日 5 5个不同品种羊的育肥试验，后期个不同品种羊的育肥试验，后期3030天增重天增重(kg)(kg)如表如表7.127.12所示。试比较品种间增重有无差异。所示。试比较品种间增重有无差异
45、。品种品种增增 重重 (kg)(kg)niTi.B1 121.519.520.022.018.020.06121.020.2B2 216.018.517.015.520.016.06103.017.2B3 319.017.520.018.017.0591.518.3B4 421.018.519.020.0478.519.6B5 515.518.017.016.0466.516.6合计合计25460.5【例例】第71页，共121页，编辑于2022年，星期日1、计算各项平方和与自由度、计算各项平方和与自由度第72页，共121页，编辑于2022年，星期日2、列方差分析表，进行、列方差分析表，进行F测
46、验测验变异来源变异来源自由度自由度平方和平方和均方均方F值值F0.05F0.01EMS品种间品种间误差误差总变异总变异方差分析显示方差分析显示F=5.99F0.01(4,20)，P0.01，表明品种，表明品种间差异极显著，此试验为固定模型，下一步需要进间差异极显著，此试验为固定模型，下一步需要进行品种间的多重比较行品种间的多重比较第73页，共121页，编辑于2022年，星期日3、多重比较、多重比较假设用假设用SSR法（可用其它多重比较方法）法（可用其它多重比较方法）因为各处理重复数不等，应先计算出平均重复次数因为各处理重复数不等，应先计算出平均重复次数n0来来代替标准误代替标准误SE中的中的n
47、秩次距秩次距(p)SSR0.05SSR0.01LSR0.05LSR0.0122.954.021.8442.51333.104.221.9382.63843.184.331.9882.70653.254.402.0312.750第74页，共121页，编辑于2022年，星期日羊品种平均增重多重比较梯形表羊品种平均增重多重比较梯形表 品种品种-16.6-17.2-18.3-19.6B120.23.63.01.90.6B419.63.02.41.3B318.31.71.1B217.20.6B516.6第75页，共121页，编辑于2022年，星期日处理处理12il总总亚处理亚处理12jm观观察察值值xi
48、11xi21 xij1 xim1xi12xi22 xij2 xim2 xi1kxi2k xijk ximk xi1nxi2n xijn ximn亚组总和亚组总和Ti1.Ti2.Tij.Tim.亚组平均亚组平均组总和组总和T1.T2.Ti.Tl.T组平均组平均三、系统分组资料三、系统分组资料第76页，共121页，编辑于2022年，星期日第77页，共121页，编辑于2022年，星期日系统分组资料系统分组资料平方和与自由度平方和与自由度的的分解分解第78页，共121页，编辑于2022年，星期日二级分组资料的二级分组资料的方差分析方差分析及其及其期望均方期望均方变异来源变异来源自由度自由度SSMSFE
49、MS混合模型混合模型随机模型随机模型组间组间l-1SStMStMSt/MSe1亚组间亚组间l(m-1)SSe1MSe1MSe1/MSe2亚组内亚组内(误差误差)lm(n-1)SSe2MSe2总变异总变异lmn-1SST*若组间差异显著，则进行多重比较若组间差异显著，则进行多重比较*若亚组间差异不显著，可将亚组间和亚组内的平方若亚组间差异不显著，可将亚组间和亚组内的平方和进行合并，求其合并均方：和进行合并，求其合并均方：*首先对亚组间进行首先对亚组间进行F 测验测验*若亚组间差异显著，然后对组间进行若亚组间差异显著，然后对组间进行F 测验测验第79页，共121页，编辑于2022年，星期日系统分组
50、资料的多重比较系统分组资料的多重比较F测验中的备测验中的备比量比量被比较平均数所包含被比较平均数所包含的观察值个数的观察值个数第80页，共121页，编辑于2022年，星期日【例例】表 4种培养液下株高增长量（mm）第81页，共121页，编辑于2022年，星期日【例】【例】资料的方差分析表资料的方差分析表第82页，共121页，编辑于2022年，星期日第四节 两向分组资料的方差分析两向分组两向分组(交叉分组交叉分组)资料资料:试验包括两个因素试验包括两个因素两个因素的每个水平均衡相遇两个因素的每个水平均衡相遇其水平组合总数即为处理数其水平组合总数即为处理数按组合观察值是否有重复其方差分析分两种情况