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agri521

木虫 (著名写手)

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[交流] 【原创】怎样避免田间肥效试验设计中的常见错误

简要来讲，在田间肥料效应试验设计中的许多问题都与不适当的计划有关，不适当的试验规模，即处理选的不合理或试验对照不够，这会使试验缺乏精确性。

　　肥料试验中的问题并不独特。我们确实会有问题：试验需要很长的时间，内在的问题代价很高。肥料试验有它自己的特点，它要设许多处理，这就会形成很大的区组，反过来也会带来更大的变异。在许多试验设计中，为了减少邻近小区的影响，通常需要设置保护行，当然这同时也会增大区组的面积。

1. 评价试验成功的标准如下：
　　1) 原始问题重要吗？2) 提出这些问题的假设有根据吗？3) 有足够的精确度和说服力吗？4) 具有普遍意义？5) 处理之间的相互关系是否选配得好？
2. D.R.Cox（1958）认为良好的试验应满足下面的要求。
　　1) 没有系统误差；2) 精确度高；3) 有效性范围广；　4) 简便；
　　5) 计算不定因素；　6) 试验前景与环境的关系融洽，由此制定试验单元。
3. 试验计划是非常重要的，因为：
　　1) 与最初的目标相联系；2) 一个选择：放弃试验；3) 修改早期的选择和优化执行步骤；　4) 避免内在的设计错误；5) 合理的试验规模；
　　6) 数据的可分析性；7) 允许统计学者和研究工作者的参与。

4. 统计学对土壤和作物科学的贡献：

　　1) 帮助明确基本的问题和目的；2) 提高资源的利用率；　3) 适应或利用限制因素；　4) 把数据的重要特性从随机干扰中分离出来；　5) 加工试验结果；　　6) 判断观察结果的偶然性。

5. 综合法：

　　1) 在设计的初期要有统计学家的参与；　2) 试验设计、数据分析和解释要互相关联；　　3) 选用设置很重要；　4) 试验规模的估计；　　5) 试验数据的可信度；　　6) 在统计学家与研究人员之间的教育计划；　　7) 统计学家与研究人员的长期深层次合作关系。

6. 试验计划过程：

　　1) 这是研究的关键部分；　　2) 令人满意的结果并非偶然产生的，它是精心设计的结果。

7. 在计划过程中要考虑的几个要点：

　　1) 原始问题-它是一个可研究的问题吗？　　2) 目标；　　3) 假说；
　　4) 试验设计；　　5) 对比；　　6) 处理的选择：A）处理设计；B）使用对照了吗？　　7) 所需材料能得到吗？　　8) 试验位点的选择和评价；9) 田间布局；
　10) 田间统计设计；　　11) 重复的单元；　12) 小区结构；　　13) 随机性；
　　14) 试验小区是否取样？　　15) 管理；　　16) 观测与评价；　　17) 提出分析和解释的方法。

8. 试验设计的基本步骤：

　　决策机制建立在原则基础上。

　　只有每一步都做出正确判断才能试验成功。

　　所有决定都要正式书写并实施。

　　但要留有余地，针对田间实际条件的限制有所让步。

　　计划和控制并重。

在计划过程中应有统计学者参与　　(1) 他可以对计划与原始问题的联系程度提出质疑。　　(2) 他可以帮助选择小区和处理。　　(3) 他可以为设计的选择提供建议。　　(4) 他可以预见分析结果-是否是直截了当的？
　　在整个过程中都要有统计学家的继续参与

　　(1) 他可以为测量过程提供建议。

　　(2) 在数据分析中提供帮助。

　　(3) 帮助解释分析结果。

　　(4) 帮助撰写文章。

　　不要奢望每个试验都会成功的

　　-我们面临强烈的环境因素影响。

　　但我们必须对每个试验妥善规划以便增加成功的可能性。

　　应该说明，每个试验都有它独自的计划过程，不能把一个试验规划移植给另一个试验。

[ Last edited by agri521 on 2007-8-7 at 00:52 ]

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1楼2006-05-28 21:16:37

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9. 与土壤肥力试验有关的重要问题：

　　1) 试验设置在有肥效的区域里了吗？

　　2) 在试验中有多余的影响因素吗？

　　3) 用量范围是否正确?

　　4) 间隔是相同还是不同?

　　5) 试验的目的是为发现最优还是最好模型，还是二者兼而有之？

　　6) 有至少10个自由度用来估计误差吗？

　　小区面积影响试验的精确性。一般来说，我们通常使用较小的小区，而增加重复，在许多时候，按梯度方向设置长而狭的小区会非常适用。然而也有例外。随着时间的推移，最好对精确度做长期研究，并试着通过改变小区面积、重复次数和小区的形状及方向等方法来提高它。

　　在每个针对如何避免误差的讨论中，势必都要提及多重比较问题（Duncan新复极差测验、LSD和Tukey测验等等）。在很长一段时间里，许多杂志都误用和滥用了这些方法。现引用三位著名的统计学家的评论：

　　R.L.Plackett-“基本上说，多重比较在许多方面都具有人为因素。”

　　J.A.Nelder-“在对数据的解释中多重比较无用武之地。”

　　R.L.Anderson-“对统计学专业最大的损害莫过于造出了多重比较法。”

　　这些方法在肥料效应数据分析中的作用很小，因为我们主要是对反映产量效应与肥料施用量相互关系的效应曲面或曲线感兴趣。但我们还是能见到它们正被人用来分析肥料效应数据。