隨機區組設計

隨機區組設計

隨機區組設計,亦稱完全隨機區組設計、配伍組設計。是指利用分組技術實現局部控制,分組誤差僅來自組內,而組間的差別與誤差無關。設計將整個試驗區分成若干個區組,要求各區組內環境變異儘可能小,而各區組間的變異可以較大,可通過方差分析將誤差從組間變異中分離出來。區組數與重複數相同,區組內小區數與試驗處理數相同,試驗處理在區組內隨機排列。田間條件下常會遇到供試地塊的某些環境因素呈現趨勢性變化,如供試地塊是坡地,或地力有方向性增尚或遞減的趨勢等,為減少這類環境變異帶來的誤差,常設定小區形狀成長方形,並使其長邊與地力變化的方向保持一致,而在設定區組時則使區組內小區的排列方向與地力或坡度變化方向保持垂直,並沿著地力或坡度方向設定各個區組,目的是使同區組內小區間的地力變異最小,而使各區組間的地力變異最大。

基本介紹

  • 中文名:隨機區組設計
  • 外文名:Randomized block design
  • 別名:配伍組設計
  • 效果:減小誤差變異
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設計介紹

隨機區組設計使用區組方法減小誤差變異,即用區組方法分離出由無關變數引起的變異,使他不出現在處理效應和誤差變異中。
隨機區組設計有以下優點:
(1)設計簡單,容易掌握;
(2)富於伸縮性,單因素、多因素以及綜合性的實驗都可套用;
(3)能提供無偏的誤差估計,並有效的減少單向的肥力差異,降低誤差;
(4)對試驗地的地形要求不嚴,必要時,不同區組亦可分散設定在不同地段上。
不足之處在於這種設計不允許處理數太多,一般不超過20個。因為處理多,區組必然增大,局部控制的效率降低,而且只能控制一個方向的土壤差異。

詳細介紹

過程敘述1
小區的隨機可藉助於隨機數字表、抽籤或計算機(器)隨機數字發生法。對於隨機區組各小區的隨機排列此處以隨機數字法舉例說明如下:例如有已包括8個處理的試驗,只要將處理分別給以1、2.、3.、4.、5、.6、.7、8、9的代號,然後從隨機數字表任意指定一頁中的一行,去掉0和9以及重複數字而得到52648371,即為8個處理在區組內的排列。如有第二重複,則可再從表查另一行或一列隨機數字,作為8個處理在區組內的排列次序。如更多重複時,照樣進行隨機以確定處理小區的位置,不僅一區組內每一處理的位置隨機,並且各區組內小區的隨機都是獨立進行。多於9個處理的試驗,可同樣查隨機數字表。如有12個處理,可查的任何一頁的一行,去掉00、97、98、99後既得12個處理排列的次序。例如該表第6頁第79行,每次讀兩位,得97、39、24、89、90、89、86、49、15、18、25、43、80、74、30、41、67、36、43、58、42、07、04、25、17、54、60、88、49、34、42,在這些隨機數字中,除了將97等數字除去外,其餘凡大於12的數字均被12除後得餘數,將重複數字划去,所得隨機排列列為3、12、5、6、2、1、7、8、10、40、9、11,最後一個數字乃隨機查出11個數字後自動決定的凡多於12個處理的隨機方法和上述一樣,不過要除去的數字不同,例如有1個處理,則事前除去的數字有從85到100共16個數字。
隨機區組在田間布置時,應考慮到試驗精確度與工作便利等方面,以前者為主。設計的目的在於降低試驗誤差,寧使區組之間占有最大的土壤差異,而同區組內個小區間的變異應儘可能小。一般從小區形狀而言,狹長型小區之間的土壤差異為最小,而方形或接近方形的區組之間按的土壤差異大。因此,在通常情況下,採用方形區組和狹長形小區能提高試驗精確度。在有單向肥力梯度時,亦是如此,但必須注意是區組的劃分與梯度垂直,而區組內小區 長的一邊與梯度平行。這樣既能提高試驗精確度,同時亦能滿足工作便利的要求。如處理數較多,為避免第一小區與最末小區距離過遠,可將小區布置成兩排。
如上所述,若試驗地段的限制,使一個試驗的所有區組不能排列在一塊土地上時,可將少數區組設在另一地段,即各個區組可以分散設定,但一區組內的所有小區必須布置在一起。
過程敘述2
每一個區組有不只一個被試,而每個區組裡的每一個被試只接受一個實驗處理,這樣是不可能的。隨機區組設計要求每一個區組都要接受所有實驗處理,所有如果,一個區組只有一個被試,而且被試只接受一個實驗處理,那么實驗控制的自變數就只有一個水平,那也就無所謂自變數(自變數必須可以變化,至少有兩個水平)對於隨機區組設計,我認為,區組本身是一個自變數,只是被試驗者通過在每個區組中同樣數目同質的被試,從而便於在統計過程中分離出區組引起的變異。所以隨機區組設計的實驗通常可以看成是雙因素實驗設計,其中區組因素必須是組間設計——不可能一個被試同時屬於兩個不同的區組;對於真正實驗的因素,實驗處理的分配必須是隨機的,所以一般是組間設計,讓同一區組內的不同被試隨機接受實驗處理。

隨機區組設計

兩因素隨機區組設計使用了區組技術,在估計兩個因素的處理效應及其互動作用的同時,還可以分離出一個無關變數的影響。
適用的研究條件
1、研究中有兩個自變數,每個自變數有兩個或多個水平(p≥2,q≥2),實驗中含p×q個處理的結合。
2.、研究中有一個研究者不感興趣的無關變數,並且這個無關變數與自變數之間沒有互動作用,研究者希望分離出這個無關變數的變異。
該設計的基本方法
事先將被試在無關變數上進行匹配(如果這個無關變數是被試變數),然後將選擇好的每組同質被試隨機分配,每個被試接受p×q箇中的一個實驗處理的結合。

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