生物统计附试验设计

梅步俊 梁永厚 吴志红

目录

  • 1 绪论
    • 1.1 生物统计学发展史
    • 1.2 学习生物统计学的必要性
    • 1.3 常用术语和基本概念
    • 1.4 R软件的介绍
    • 1.5 进一步阅读的文献
    • 1.6 习题
  • 2 资料的描述性统计分析
    • 2.1 位置测度
    • 2.2 离散性测度
    • 2.3 R软件的应用
    • 2.4 习题
  • 3 随机变量与概率分布
    • 3.1 随机变量
    • 3.2 概率分布
    • 3.3 二维随机变量
    • 3.4 正态分布
    • 3.5 一些重要的概率分布
    • 3.6 R软件的应用
    • 3.7 习题
  • 4 参数估计方法
    • 4.1 估计量的评价准则
    • 4.2 点估计
    • 4.3 区间估计
    • 4.4 R软件的应用
    • 4.5 习题
  • 5 统计假设测验
    • 5.1 假设检验的基本问题
    • 5.2 统计检验的基本步骤
    • 5.3 抽样分布
    • 5.4 样本平均数与总体平均数差异显著性检验
    • 5.5 两个样本平均数的差异显著性检验
    • 5.6 百分数资料差异显著性检验
    • 5.7 总体参数的区间估计
    • 5.8 非参数检验
    • 5.9 R软件的应用
    • 5.10 习题
  • 6 方差分析
    • 6.1 单因素方差分析
    • 6.2 多重比较
    • 6.3 多因素方差分析
    • 6.4 方差分析需要满足的条件
    • 6.5 习题
  • 7 协方差分析
    • 7.1 协方差分析概述
    • 7.2 协方差分析的基本原理
    • 7.3 协方差分析的计算过程
    • 7.4 R软件的应用
    • 7.5 习题
  • 8 相关与回归分析
    • 8.1 变量之间的相互关系
    • 8.2 直线相关
    • 8.3 回归分析的性质
    • 8.4 一元正态线性回归统计模型
    • 8.5 多元线性回归统计模型
    • 8.6 自变量的选择与逐步回归
    • 8.7 曲线回归
    • 8.8 应用直线回归与相关的注意事项
    • 8.9 R软件的应用
    • 8.10 习题
  • 9 实验设计
    • 9.1 实验设计概述
    • 9.2 生物实验计划
    • 9.3 完全随机设计
    • 9.4 随机单位组设计
    • 9.5 拉丁方设计
    • 9.6 交叉设计
    • 9.7 正交设计
    • 9.8 R软件的应用
    • 9.9 习题
  • 10 附件
    • 10.1 复习题
实验设计概述

第九章 实验设计

学习要求: 

掌握实验设计的基本概念,制定实验设计的内容及要求,实验方案的拟定方法,实验设计的基本原则,完全随机设计,随机单位组设计,拉丁方设计,交叉设计等的概念、原理、适用范围及优缺点。 

 

实验设计(experimentaldesign)是数理统计的一个分支,也是科学研究的重要工具。由于它与生产实践和科学研究紧密结合,因此在理论和方法上不断丰富和发展,已被广泛应用于各个领域。广义实验设计是指实验研究项目的设计,即整个实验计划的制定,主要包括主题名称、目标、研究依据、内容和预期效果、实验计划、实验单元选择、重复次数测定、实验单元分组、实验记录项目和要求、实验结果分析方法、经济或社会效益估计、现有条件、需要购买设备、参与研究人员的工作、实验时间、地点、日程安排和预算、成绩评估、学术论文写作等。狭义上讲,实验设计是指实验单位的选择(动物,鸟类,种子等),重复次数的确定和实验单元的分组。生物统计学的实验设计主要是指狭义的实验设计。实验设计的目的是为了避免系统误差,减少实验误差和无偏估计处理效果,并对样本做出可靠的推断。实验设计的意义在于通过使用最少的实验次数来获得足够的数据以满足需求精度。实验的任务是研究生物生长发育规律与栽培管理和环境条件之间的关系,确定新品种(品系),探索新的技术措施,并将这些规则应用于生产实践。 

第一节 实验设计概述 

科学研究是人类对物质世界和社会现象的一种认识活动。世界的物质构成,物质运动和社会发展总是遵循一定的规律和原则。人们在探索未知的自然法则时必须使用某些研究方法。理解客观性的方法可以分为三个层次,第一层是哲学方法,不仅适用于自然科学,也适用于社会科学和思维科学,是所有科学中最常用的方法;第二个层次是科学的一般研究方法,如观察,科学实验,科学抽象,数学方法等;第三个层次是每门科学专门的专门研究方法。

实验设计是一般性研究方法中科学实验方法的范畴,它是由实验方法、数学方法、统计方法交叉形成的一门科学。科学实验是科学家根据某些研究目的使用某些物质手段在人为控制或模拟自然现象,自然过程或生产过程中以纯粹典型的形式观察、研究和探索自然界的性质及其法律研究方法。科学实验为科学理论提供了丰富的资料和新的启示,开辟了科学理论发展的新领域,成为科学理论发展的直接源泉和动力。科学实验是直接考察科学预见和科学假设的真实标准。因此,科学实验是科学理论的直接基础。在进行科学实验的过程中,通常会经过实验准备、实验方案设计、实施、观察、数据收集、分析整理、科学结论等主要过程。简而言之,实验设计是一门研究如何规划和分析结果的科学。在科学实验中,要求科技人员科学安排实验,取得更可靠的结论。科学技术人员应用各种实验设计和分析方法,可以提高自身素质和科学研究水平,加快科学技术研究的进程。

实验设计是基于研究目标、主动干预措施、观察和总结实验结果,回答研究假设提出的问题。实验设计必须遵循随机性、控制性和均衡性三个原则。常用的实验设计方法有完全随机设计、随机块设计、裂缝面积设计、拉丁方设计、正交设计、正交回归设计和均匀设计。  

一、生物实验的特点与要求

(一)生物实验的特点

1.实验干扰因素多

⑴生物体本身存在差异,这是实验中的重要误差来源;

⑵自然环境,如温度、湿度、光照、通风等差异,不能完全控制相同;

⑶管理条件的培养存在差异,如管理方法、饲养技术、笼舍安排等;

⑷实验人员的操作存在差异,如实验动物的特征、指标、时间、人员和设备不完全相同。

2.实验具有复杂性 

在生物实验中,它们都有自己的成长发育规律和遗传特征,与环境、种植和管理等条件相互紧密相关,相互制约,主体之间的相互作用。

3.有些实验周期长

动物,特别是大型动物,单胎动物和显著季节性繁殖的动物具有更长的寿命。

(二)生物实验的基本要求 

1.实验要有代表性

生物和环境条件都具有代表性。

生物学的代表,指作为生物品种的研究对象、个体的代表,并且必须有足够的数量。

环境条件的代表性是指代表实验结果将被扩展的领域的自然条件和生产条件。

代表性决定了实验结果的可用性。

2.实验要有正确性 

包括实验的准确性和实验的精确度。

严格执行实验要求,将非实验因素干扰降低到最低水平,避免系统错误,减少实验错误,提高实验的正确性。

3.实验要有重演性

重复意味着在相同的条件下重复相同的实验,并且可以获得与原始实验类似的结果。

由于实验许多因素不同、地区不同或时间不同,甚至在同一实验在相同条件下,结果往往不同。因此,我们必须认真选择科目,严格把握实验过程的各个环节,必要时进行多年或更长时间的实验,以便通过实验获得的成绩具有良好的重复性。