林业试验设计课件.ppt

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1、林业试验设计试验设计基础试验设计基础1 3小区设置技术小区设置技术4取样方法及数据调查取样方法及数据调查 5完全随机区组试验设计及统计方法完全随机区组试验设计及统计方法 6试验设计的基本程序试验设计的基本程序 2主要内容：试验误差试验误差一、试验设计基础（一）试验设计的意义和目的n1、意义：在林业生产和科学试验中，要经常研究哪些生产措施和外界条件对林木生长有影响，以寻求优质、高产、低消耗的生产方案。培育林木良种，确定防治森林病虫害的措施等，这些都离不开试验，而试验与数据是分不开的。为了使试验结果具有真实性、客观性，在试验前就应根据统计学的要求制定出一套完整的试验方案。试验过程就是方案的实施过程

2、，依靠合理的试验设计得出正确的判断和结论。n2、目的:试验设计的目的是为了获得条件与结果之间规律性的认识。一个良好的试验设计可以最大限度节约成本，缩短试验周期，同时又能迅速获得确切的科学结论。1、试验指标：在试验中用来判断试验处理效果好坏的标准称为试验指标、试验指标：在试验中用来判断试验处理效果好坏的标准称为试验指标（简称指标（简称指标)。2 2、试验因素：对试验指标有影响，在试验中需加以考察的条件叫试验因、试验因素：对试验指标有影响，在试验中需加以考察的条件叫试验因素，简称因素或因子。素，简称因素或因子。例如：判断杀虫剂效果时，昆虫死亡率可作为试验指标。例如：施肥量、栽植密度等都是可能影响苗

3、木产量这一指标的条件。（二）试验设计中的基本概念3 3、试验处理：是指试验因素的不同状态或不同的数量级别，简称处理，也、试验处理：是指试验因素的不同状态或不同的数量级别，简称处理，也叫水平。叫水平。例如：杨树栽植密度试验，其因素分为220株/亩、250株/亩、280株/亩三个等级，就说该栽植密度这一因素分成三个水平。5 5、试验方案：根据试验目的和要求所拟定的进行比较的一组试验处理的、试验方案：根据试验目的和要求所拟定的进行比较的一组试验处理的总称。具体就是指试验指标、试验因素和处理、重复次数、对照以及设总称。具体就是指试验指标、试验因素和处理、重复次数、对照以及设计方法的确定等等。计方法的确

4、定等等。（二）试验设计中的基本概念4 4、处理组合：在单因素试验时，处理和水平的概念是等价的，但在复因素处理组合：在单因素试验时，处理和水平的概念是等价的，但在复因素试验时，处理则是指各个因素水平的组合，叫处理组合。在完全随机试验中，试验时，处理则是指各个因素水平的组合，叫处理组合。在完全随机试验中，处理组合数等于各因素水平数的乘积。处理组合数等于各因素水平数的乘积。例如：考察单因素施肥量对苗木产量的影响，施肥量可以分为30g/株、50g/株、100g/株三个水平，这时处理数=水平数，即为3。又例如：考察施肥量和栽植密度这两个因素对苗木产量的影响，施肥量分为30g/株、50g/株、100g/株

5、三个水平，栽植密度分为220株/亩、250株/亩、280株/亩三个水平，这就是复因素试验，这时在完全随机试验中处理组合数=3*3（三）试验设计的应掌握的原则 1、各类不同的试验应采用不同的试验设计 2、试验设计应简单化、小型化 3、试验设计应该突出试验因子的试验效果 除了试验因素以外，应控制非试验因素尽可能一致，才能使试验因素的本质差异正确地反映出来，从而突出试验因素各处理的试验效果。4、试验结果便于统计分析 进行试验设计时，应考虑到将来的试验结果便于数理统计分析。因此应合理地运用小区的随机排列、设置重复、局部控制试验设计的基本原理，以便得出正确的试验结果。代表性正确性重演性指试验结果正确可靠

6、，能够把品种或处理间的差异真实地反映出来。指通过试验所获得的结果，在相同或类似条件下进行重复试验或大面积生产时，可以获得相同或相似的试验结果。指试验区的条件，应该能够代表该项成果将来应用地区的自然条件、生产条件和经济状况。（四）田间试验的基本要求（四）田间试验的基本要求在试验中，同名小区出现的次数称为重复。重复次数 2的试验才能称为有重复的试验。其作用是：估计误差和降低误差。随机是指在一个重复中某一处理究竟安排在哪一个小区，不能由试验者的主观意志决定，而由机会决定。其作用是无偏估计误差。随机排列是估计试验误差的重要手段，也是应用生物统计方法分析试验结果的前提。局部控制就是分范围、分地段的控制非

7、试验因素，使之对各处理的影响趋于最大程度的一致，也就是说通过对试验小区的合理安排，把误差控制在一个局部范围内。是用来排除规律性非试验因子干扰的重要手段，其主要功能是降低误差。随机原则局部控制重复原则（五）试验设计的基本原理 二、试验设计的基本程序二、试验设计的基本程序 1 1、实验目的、实验目的 实验目的是试验设计首先要考虑的问题，对其应当深入了解，认真分析，提出实验目的以及预期效果，避免盲目性。例如：进行间伐强度的试验，其目的是确定间伐强度对林分生长的影响方式，至于间伐强度对林地植被的影响和演变不一定作为实验目标。2 2、因素和水平的确定、因素和水平的确定 试验设计之前必须了解哪些因素可能对

8、试验结果产生影响，并根据实验要求选出适当因素加以研究。例如在林地挖去杨树树根后，对林地水土保持功能的影响的试验，除了挖去树根这一因素外，通过认真研究还应考虑林地的坡度和降雨强度这两个因素。注：不要贪大求全，不要包罗万象，也不能过少忽略了起重要作用的因素，在因素和水平的确定中专业知识和经验是特别重要的。二、试验设计的基本程序二、试验设计的基本程序 3 3、指标的确定、指标的确定 在选择试验指标时，必须考虑指标对所研究问题能提供什么信息，以及如何测定该指标。如上述间伐强度试验中，试验指标可以是间伐前后林分平均高、平均胸径、材积的生长量或者生长率。选择其中一个还是两个，选择哪一个这就要结合专业实践、

9、反复用目标来衡量，并根据测定的难易程度多方面综合后确定。4 4、实验计划的确定、实验计划的确定 实验计划的确定在整个实验设计中是至关重要的。首先须确定希望分辨出不同试验处理间的最小差异程度和允许冒多大的风险，以便确定重复数，还要考虑以怎样的方式收集数据及怎样做随机排列。努力做到统计分析方法正确，而试验经费又比较节省。二、试验设计的基本程序二、试验设计的基本程序 5 5、试验设计的实施、试验设计的实施 试验设计的实施过程也是收集数据的过程，试验设计者应认真监督试验计划的执行。6 6、数据分析、数据分析 试验所得数据应作统计分析，如比较两个处理平均数的差异，简单地比较两个平均数是不够的，要考虑统计

10、显著性。7 7、结论与应用、结论与应用 对数据分析的结果应从中归纳出有关结论，给予生物学解释，并评价这些结论的实际意义。三、试验误差 一是系统误差，是由处理以外的其他非试验条件的明显不一致所造成的。另一种是偶然误差，是指在严格控制非试验条件相对一致后仍不能消除的偶发性误差，也叫随机误差。误差是衡量试验精确度的依据。试验误差与试验中发生的错误是完全不同的，误差是不可避免的，而避免错误发生是完全可以做到的。误差的概念 在试验得到的观察值中，除了含有处理的真实效应外，还包含有其他非试验因素的干扰和影响，而使处理的真实效应不能完全反映出来，这种使观察值偏离试验处理真值的影响称为试验误差，简称误差。也可

11、以说是同一处理不同重复观察值之间的差异。误差的分类（一）误差的来源1、土壤差异所引起的误差：包括土壤肥力差异和土壤理化性质方面的差异。2、试验材料的差异：指试验中各处理的供试材料在其遗传上和生长发育情况上存在着差异。3、小气候差异及植物群体间竞争造成的误差4、一些不易被人们所控制的、偶然性的原因造成的误 差（二）控制误差的途径1、土壤差异的控制：可通过选择试验地、正确的小区设计技术和应用良好的田间试验设计方法来排除、减少和估计误差。2、选择相对一致的试验材料3、改进操作和管理技术，使之标准化。四、小区设置技术（一）小区面积、形状和方向 试验小区：安排每一个处理所需用材料的基本单位成为一个试验小

12、区，简称小区。一般讲，在一定范围内，随小区面积的增加，试验误差减小。适当的小区形状和方向在控制误差提高试验精确度方面也有相当作用。一般情况下长方形尤其是狭长小区的误差较方形小区为小，长方形小区的长宽比一般在46：1为宜。小区的方向则是小区的长边应与非试验因素变化方向相平行。（二）重复次数 增加重复次数，有利于降低试验误差。但并非重复次数越多越好，重复次数过多，因为重复次数增加到一定时，误差的降低缓慢，且由于整个试验材料、试验地的增加，难于保证对各处理的各项管理操作以及观察记载的一致，反而会引起误差增加。一般讲，正式试验通常设置36次重复；采用单株小区时，重复次数应至少在4次以上。从统计学的角度

13、看，重复次数以试验误差的自由度不小于10为宜。（三）设置对照 有比较才有鉴别，因此试验方案中一定要安排有对照。一般在一个试验中只设一个对照，但有时为满足多个试验目标的要求可以设置2个或2个以上对照。设置对照时一定要注意其代表性和合理性，例如品种比较试验，一般应以当地主栽优良品种为对照；进行栽培技术方面的试验时以当地最常用的栽培管理技术为对照；根外追肥、浸种、扦插等试验时应以叶面喷清水、清水浸种或插条等等。对照区在田间的排列方式，通常分为顺序式和非顺序式两种。顺序式是每隔一定数量的处理设置一个对照区，非顺序式排列是将对照区按处理小区一样处理，在试验中随机排列。每一个重复区（区组）内都要设置对照区

14、。对对照区的要求是：除了不进行试验处理之外，其余各种条件及各项管理操作均应与处理小区的相一致。为了使试材能在比较一致的环境条件下正常生长发育，试验地应设置保护行或保护区。（四）设置保护区或保护行 使试材不受偶然性因素的影响，如人、畜践踏等。使试材在相对一致的生态环境中生长发育，防止边际效应的影响。边际效应边际效应是指试验地四周的小区或小区边上的植株受到光照、通风、营养、水分等条件的不同而使其生长发育与试验地内部的小区或小区内部的植株生长发育有所差异。对保护行的植株不进行任何处理和观察测定。设置保护行的方式有：在试验地四周设置；当区组分散布置时，在区组四周设置；在小区四周设置（特别是小区之间有能

15、引起边际效应的因素存在时）。保护行的种植数应本着经济有效的原则，既减少占地面积，又能起到保护作用。保护行的作用保护行的作用 多点取样法：试验地块小的取样方法常采用3-5点等多点取样方法。（一）取样方法（一）取样方法 随机取样法：生长不均匀的可采取此方法。这种方法能使总体内每一个体被抽取为样本的机会相等。又分系统抽样法和分层抽样法。五、取样方法及数据调查五、取样方法及数据调查 取样方法有多点取样法和随机取样法。一般应根据试验地块大小及田间生长状况定取样方法，力求样点具有代表性和均匀分布。随机取样法随机取样法（一）取样方法（一）取样方法系统抽样法：是在试验区内按一定的间隔（如行数）抽取一个样本。例

16、如例如：除边行外，可每隔5行（10行或更多）取一个样本，直到取得你所需要的样本数为止。分层抽样法：根据试验区苗木生长的好坏，划分成若干大小不一的区（层次），然后按比例分区取样，混合测定。例如：例如：某区一等苗30%，二等苗60%，三等苗10%，若共取20株样本，则一等苗6株，二等苗12株，三等苗2株。然后再测定这20株样本的平均值。这种抽样方法适于苗数的调查。（二）样本数量（二）样本数量 样本数量应根据具体情况来定，例如记录基本苗数，总茎数，需要较大的样本，一定要有100株。观察植株出叶速度，主茎叶片数等，平时可观察13-15株，必须保证统计时有10株。而测定叶面积等，工作量大，样本可少些，一

17、般一株即可。苗木生长整齐度较一致，样本数可少些，反之则应多些。（三）数据调查（三）数据调查 调查前，先检查苗木生长是否一致，若比较一致，可用3点或5点取样方法取样进行调查，若生长差异大，则按随机分层抽样法取样调查。例如调查苗木成活率，可在试验田取3-5个点，在每个样点上，连续取样10-20株，每亩取100株，数记苗木成活率。六、完全随机区组试验设计及统计方法六、完全随机区组试验设计及统计方法 这种方法是把各处理和一个对照用随机的方法（抽签）排列在一个区组内，每一个重复都如此。适用于处理在10个以内的比较试验（如下图）。45123（一）完全随机区组试验设计保 护 带543213254114325

18、保 护 带保 护 带保 护 带图：完全随机区组设计田间试验设计图5个处理，（包括对照），4个重复。(二)数据处理与分析 处理处理方法方法苗高苗高(cm)(cm)123456139.22925.833.541.737.2237.327.723.434.429.235.6320.833.828.623.422.730.943127.419.529.623.218.7520.717.629.427.725.519.5 例例如如：对某树种的种子进行5种不同的处理，每种方法处理36粒种子并分成6 组育苗试验。一年后观察苗高获得左表。表中数据是从总体中抽出几个样本，通过比较这些样本，判断这5个总体即5种处

19、理方法是否存在差异。一般在Excel或者DPS等统计分析软件上可以直接出结果。试验因素，也试验因素，也是试验水平是试验水平指标指标重重复复ExcelExcel上处理数据的过程上处理数据的过程：第一步：将调查的数据按照试验处理输入ExcelExcel工作表中，如下图所示。(二)数据处理与分析(二)数据处理与分析 第二步：选择工具菜单下面的数据分析。(二)数据处理与分析 第三步：选择分析工具中的方差分析。(二)数据处理与分析 第四步，选择数据输入、输出区域及分组方式。(二)数据处理与分析 选择数据输入的界面：(二)数据处理与分析 第五步：方差分析结果(二)数据处理与分析 第五步：方差分析结果的分析

20、 查表得到：F0.05(4、25）=2.76。因为F=4.3972.76，所以方差分析结果表明这5种不同处理方法造成了苗高之间的差异显著。(二)数据处理与分析 第六步：多重比较 当方差分析结果显示该因素各水平间差异显著时，一般地不能断言各水平两两之间都有显著差异，某些水平间十分差异可以掩盖某些水平之间的差异不显著，而使总的结论为差异显著。当水平数（组数）为a 时，共可有K=a(a-1)/2个两两之间的差异比较。究竟哪两个水平之间差异显著？哪两个水平之间的差异不显著？这种比较称为多重比较。一般用q检验法进行多重比较，具体的检验方法如下例。(二)数据处理与分析（三）完全随机区组试验设计的优缺点 1、优点：设计简单，统计分析简便；重复次数富有弹性。各处理的重复次数可以相等，也可以不等；估计试验误差的自由度增至最大，而对检验显著性要求的临界之减到最小，因而提高了试验的灵敏度。2、缺点：处理的分布没有规律，不便于观察记载。