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植物营养究法第一章 植物营养的田间研究方法2.ppt


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第一章 植物营养的田间研究方法
教学内容:
田间研究试验设计基础知识,田间试验方案设计的原则和方法 ,田间试验的实施,田间试验资料的整理、收集和总结的书写
教学要求:
掌握田间试验方法设计和熟悉田间试验实施的全过程。
一种是根据试验土壤肥力变异,重复次数和统计检验的置信度见表1;另外一种是按照经验和最适用量等距离收缩或延伸。
表 1 不同重复次数,不同变异系数的
两个处理平均数间最低置信度差值(95%置信度)
表1的例子:从中可以看出,在土壤变异系数为10%,试验重复4次的条件下,%,才能达到95%的置信度要求,据此,如果水稻产量为6000/hm2, 处理差异至少为6000×%=870kg/hm2, 设每kgN增产稻谷10kg,则氮肥水平间距应在87kg/hm2N以上。
二、复因素试验方案设计
(一)基本概念:
1、因素的简单效应:指在复因素试验中,一个试验因素在另一个试验因素的某一水平上的试验效应,称为这个因素的简单效应 。
2、因素的主效应。指同一因素各简单效应的平均值称为该因素的主效应或平均效应。
3、因素的交互效应:不同因素相互作用产生的新效应称为这些因素的交互效应。就是指不同因素综合效应与各因素单独效应的差值。这种交互作用涉及多个因素。
凡二个因素之间的交互作用称为一级联应,三个因素间之间的交互作用称为二级联应,余此类推。交互作用可能为正值,也可能为负值或零。
(二)、复因素试验方案设计
1、完全实施方案
将各因素不同水平一切可能的组合均作为试验处理,这种设计方案称为完全实施方案,例如课本上的例子(P54)
表1 氮、磷钾肥肥效试验完全实施方案
完全实施方案的优点:
(1)每个因素和水平都有机会相互搭配,方案具有均衡可比性和正交性。
所谓“均衡可比性”指一个因素不同水平进行比较时,与这些不同水平搭配的其他因素和水平是相同的,因而便于试验效应的直观分析。
(2)因素间不产生效应混杂,提供的试验信息较多。
缺点:
完全实施方案的处理数随着试验因素和因素水平的增加而增加,处理数过多会给试验实施带来很大的困难,所以完全实施方案只适于因素和水平不太多的试验。
为克服该设计的主要缺点,在试验因素较多的情况下,往往需要采用不完全实施方案。
2、不完全实施方案
用完全实施方案的一部分处理构成试验方案就得到不完全实施方案。不完全实施方案可以是均衡方案,也可以是不均衡方案。
表2 氮磷钾肥效试验均衡不完全实施方案
表3 氮磷钾肥效试验不均衡不完全实施方案
(三)、正交设计
1、正交表的性质(正交表的正交性)
(1)每一列不同数字出现次数相同。
如课本上正交表中所示。
(2) 任何2列构成的有序数出现次数相同
表7 L8(27)正交表
2、正交表的特点
(1)整齐(排列、规律)可比
(2)均衡(散布均匀)分散
(3)简单易行
3、正交设计的方法和步骤
(1)明确试验目的,确定试验指标
任何一个试验都是为了解决某个问题,或为了得到某个结论而进行的,因此,任何一个试验都应该有一个明确的目的。如研究各因子的主效应还是交互效应,或者是都要研究,主要根据选题、经验和专业知识等多方面确定,
试验指标是表示试验结果特性的值,如产量、品质、株高等。
(2)挑选因素,确定水平
根据试验目的,选出主要因素,略去次要因素。如果对问题了解不够,可以适当多取一些因素。确定因子水平时,一般尽可能使因素的水平数相等。
(3)选正交表(先看水平再看因素)
一般要求,因素数≤正交表列数,因素水平数与正交表对应的水平数一致,在满足上述条件的前提下,选择较小的表。例如,对于4因素3水平的试验,满足要求的表有L9(34),L27(313)等,一般可以选择L9(34),但如果要求精度高,并且试验条件允许,可以选择较大的表。
(4)表头设计:
把因素安排到正交表列位上。
正交设计多为不完全实施方案,因为列数有限,往往不足以安排完全实施方案所能研究的全部试验因素,因而发生效应混杂,即试验效应不能用统计分析的方法分析出来,效应混杂给试验带来的误差称为模型误差,为了减少模型误差,表头设计时应尽可能使研究因素与高级连应混杂。(因为在一般情况下,连应级别越高,其交互效应越小 )
(5)设计实施方案(对号入座)
把方案中的列(因素列)抄出来,然后把因子和水平填到相应的列中位置就成实施方案。
(注:正交表中的交互作用列仅供统计分析用,在方案实施上无具体意义)
(6)认真进行试验,观察收集数据
进行试验的过程中,注意各种条件(如播种时间、小区肥力均匀、随机排列、设置重复等)的一致行。

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  • 时间2022-05-19