田间试验的概述.ppt

,第五章试验设计方法,试验的设计、实施和资料统计分析方法，是从事科学工作必不可少的工具。,第一节生物试验的意义、任务与要求,一、试验,是指在人为控制条件下进行的实践活动，利用生物本身做指示者，以研究有关问题，由生物作出回答。,1、生物试验的主要内容,简单的比较试验,简单的栽培或饲养管理试验,品种与管理相结合的试验,2、试验的任务,解决生产中需要解决的问题,解决科学问题,3、试验与生产的关系,试验是生产的先行和准备,为生产服务，但又不完全依赖于生产,4、生物试验的方式,生产试验,中试试验,实验室试验,局部控制试验,完全控制条件下试验等,二、生产试验,凡是在生产条件下对生物品种和培养技术等进行的科学试验都称为生产试验)。,1、生产试验的意义,生产试验是在自然的土壤、气候和接近生产的条件下，以生物作为研究对象,研究生物对各项技术处理的效应的方法。生产试验是最基本、最直接的生物试验方法。,2、生产试验的任务,在大自然环境条件下研究新的品种和新的生产技术，客观的评定具有各种优良特性的品种及其适应区域，正确的鉴定最有效的增产技术措施及其适应范围，使科研的成果能够合理地应用和推广，发挥其在增产上的作用。,三、生产试验的特点和要求,存在试验误差;,1.生产试验的特点,试验的复杂性;,试验的地区性;,试验的周期长，具有季节性;,2.生产试验的要求,试验的目的要明确,试验要有代表性,试验的结果要正确,试验结果要能够重复,准确度(accuracy),精确度(precision),四、试验常见术语,1.试验指标(experimentalindex),衡量试验处理效果的标准称为试验指标，简称指标。,试验因素是指在试验中能够改变并能引起试验指标发生变化，而且在试验中需要加以考察的各种条件，简称为因素。,2.因素(factor),处理因素,非处理因素,一个因素，如果是不可控制的（在田间条件下，光、温等自然因素），或者不能在数量上或质量上划分成不同的水平的，就不能成为处理因素。处理因素必须是：可控的；在数量上或质量上具有不同等级或水平的。,统计上，只研究一个处理因素的试验称为单因素试验；,统计上，包含两个或两个以上的处理因素的试验称为多因素试验。,3.水平(level),4.处理(treatment),因素内的不同状态或者数量等级称为水平。,试验中的具体比较项目叫做处理。,在单因素试中，每一个水平就是一个处理。在多因素试验中，每一个水平组合是一个处理。,【例如】研究A1、A2、A3、A4、A5不同品种的产量表现。,该试验就会有六种水平组合（处理）：,【例如】研究不同品种在不同氮肥施用量下的产量表现：品种：A1、A2、A3施氮等级：B1、B2,A1B1、A1B2、,A2B1、A2B2、,A3B1、A3B2,提供一个处理所用的具有随机误差的一个观察值的独立单位或施加处理的材料单位，称为一个试验单元。,5.试验单元(experimentalunit),因素内不同水平使得试验指标如作物性状、特性等产生的变化。,6.效应(effect),【例如】对某水稻品种进行施肥试验，每亩施氮10kg，亩产量为350kg，每亩施氮15kg，亩产量为450kg。则在每亩施氮10kg的基础上增施5kg的效应即为450350100kg/亩。,效应：,就是供试因素不同水平下的产量（或其它性状）差异。,在单因素试验中，这一差异称作简单效应,【例如】有一氮肥肥效试验，其处理有：O(不施氮肥)；N(施氮肥)；则：氮的简单效应=N产量-O产量=N-O,在多因素试验中，一个因素的相同水平下，另一因素不同水平间的产量(或其它性状)差异仍称为简单效应。,【例如】有一氮、磷肥肥效试验，其处理有:P(只施磷肥)；NP(同时施氮肥和磷肥)；,则：氮肥的简单效应=NP产量-P产量=NP-P,7.主效(maineffect),在多因素试验中，一个因素内各简单效应的平均数称为平均效应，也称做主要效应或主效。,【例如】有一氮、磷肥肥效试验的结果，其处理有O(既不施氮，又不施磷)；N(只施氮肥)；P(只施磷肥)；NP(同时施氮肥和磷肥)；,同理,可计算磷肥的简单效应和主效；,则：,单施氮的简单效应=,NO,在施磷的基础上氮的简单效应=,NPP,氮的主效=,它反映一个因素的各水平在另一个因素的不同水平下反应不一致的现象。,8.互作(interaction),在多因素试验中，因素内简单效应间的平均差异称为交互作用，简称互作。,若增产低于75kg，则氮与磷有负的交互作用。,【例如】有一水稻品种的施肥试验，单施5kg氮增产50kg，单施4kg磷增产25kg；,假定在施5kg氮的同时又施4kg磷：,若增产恰为75kg，则氮与磷没有交互作用；,若增产高于75kg，则氮与磷有正的交互作用；,表现出变异的一组观察值,一级互作-两个因素间的互作；二级互作-三个因素间的互作；,观察值：,变量：,每个个体的某一性状、特性的观察测定的数值。,9.观察值(observedvalue)和变量(variate),在试验中由于非处理因素的影响，使实际观察值与处理真值之间发生了差异，这种差异称为试验误差。,第二节试验误差及其控制途径,一、试验误差,1、误差的概念,系统误差(systematicerror)由于在观测中因仪器不准，工作者的习惯和偏向等原因所引起的观察值偏大或偏小的差异。,试验中发生的误差有两种：,准确性,2.误差的种类,偶然误差(randomerror)主要由于试验地点的环境差异所引起，这是生产试验误差中最有影响也是最难以控制的；其它因素如病虫害侵袭、人畜践踏、风雨影响等也会引起偶然误差。,精确性,偶然误差具有随机性，在试验过程及统计分析中常常把偶然误差称为试验误差。它是衡量试验精确度的依据。,在田间试验的设计与实施过程中，必须注意合理估计试验误差，并有效地降低试验误差。,3.误差的来源,试验误差的来源主要有下列几种：,试验材料固有的差异,试验实施的不一致性,外界条件的差异,选择同质的试验材料；,4.控制误差的途径,控制引起差异的外界主要因素；,改进操作和管理技术，使之标准化；,引起误差的外界因素中，土壤差异是最主要的又是较难控制的。如能控制土壤差异、减少土壤差异对处理的影响，就可以有效地降低误差，增加试验的精确度。,(3)应用良好的试验设计和相应的统计分析方法。,目前在控制土壤差异上，采取的措施有：,(1)选择合适的试验地；,(2)采用适当的小区技术；,二、土壤差异与试验地的选择,1.土壤差异的表现,斑块差异,2.土壤差异的估测,空白试验,梯度差异,目测,3.试验地的选择与培养,有代表性；土壤质地均匀，肥力一致；有土地利用的历史记录；地势平整；位置适当；进行空白试验；采用轮换制；,三、田间试验设计的基本原则,指整个试验研究课题的设计，包括确定试验处理的方案，小区技术，以及其相应的资料收集整理和统计分析的方法等。,专指小区技术，特别是重复区和试验小区的排列方法。,有效控制土壤差异，降低试验误差,田间试验设计,1.试验的基本原则,(1)重复,估计试验误差,降低试验误差,田间试验的重复次数是指试验中同一个处理所种植的小区数。,重复的作用：,指每一个处理至少要有两个试验单元。,(2)随机,指试验中的不同处理都有同等的机会设置在任何一个试验小区上，即重复中的某一个处理究竟安排在哪一个小区，不要有主观成见，完全由随机的方法确定。,随机的作用,获得无偏的试验误差估计值,(3)局部控制,局部控制就是分范围分地段控制非处理因素，使其对个处理的影响趋于最大程度的一致。,每一区组再按试验处理数目划分小区（plot），一个小区随机安排一个处理。,实施：,将整个试验环境分成若干个最为一致的小环境，称为区组（block）。,土壤肥力梯度方向,肥,瘦,区组1,区组2,区组3,重复,随机排列,局部控制,无偏估计误差,有效降低误差,四、控制土壤差异的小区技术,1.小区面积,在田间试验中，安排一个处理的小块地段称为试验小区（plot）。,2.小区的形状和方向,小区的方向专指长方形小区而言，指长方形小区长边的方向。,小区的形状有长方形和正方形两种；,3.重复次数,100806040200,020406080100120,重复次数,平均数的误差,试验设置重复次数越多，试验误差越小。但在实际运用时，并非重复越多越好。,4.设置对照区,作为试验中处理间比较标准的处理称做对照（check）。,设置对照的目的：,在田间对各处理进行比较时，有利于作为衡量品种或处理优劣的标准；,利用对照区估计和矫正试验地的土壤差异；,5.设置保护行,试验地和试验小区四周种植的不计产区域称为保护行（guardrow）。,保护行的作用：,保护试验材料不受外来因素的损害；,防止靠近试验田四周的小区受到空旷地的特殊环境的影响，即减少边际效应；,6.重复区(区组)与试验小区的排列,将全部处理排列于土壤肥力相对一致的一个区域内，是控制土壤差异最简单而有效的方法之一，这个区域就称作重复区（区组）。,重复区可排成一排，也可排成两排或多排,同一重复或区组内的土壤肥力应尽可能一致，试验地的土壤差异尽可能排列在重复区之间。,区组间的差异大，并不增大试验误差；而区组内的差异小，却能有效的减少误差，因而可提高试验的精确度。,小区在各重复内的排列方式有：,随机排列：各小区在各重复内的位置完全随机决定,顺序排列：将小区在个重复内按照同一次序排列；,第三节常用田间试验设计方法,一、顺序排列设计法,1.对比设计,每隔2个供试处理设一个对照区，使每一个小区与其相邻的对照直接比较。,2.间比设计,在一条地上，排列的第一个小区和最末尾的小区一定时对照区，每两个对照区之间排列相同数目的处理小区。,方案1,8个处理3次重复的间比设计,方案2,8个处理3次重复的间比设计,二、随机排列设计法,（一）完全随机设计,完全随机,随机区组,拉丁方设计,裂区设计,单因素试验多因素试验,多因素试验,【例如】假定有A、B、C、D四个处理，每个处理重复3次，采用完全随机设计，则田间排列为：,广泛应用于环境变异较小的盆载试验、温室试验和实验室试验，而在田间试验中很少应用。,完全随机设计是将具有n次重复的k个处理完全随机的布置到各个试验单元中去的试验方法。,重复和随机,（二）随机区组设计,按照局部控制的原则，将整个试验地分成与重复数相等的区组，然后把每一个区组划分成与处理数相等的小区。,实施步骤：,1.划分区组,区组数重复数；,区组的走向与土壤肥力梯度相垂直；区组内的差异尽可能的小，区组间的差异尽可能的大。,小区的长边与土壤肥力梯度平行；,3.处理的设置,区组内每一个小区随机安排一个处理，各区组内的随机独立进行；,4.区组的设置,不同的区组可以设置在不同的地段上，而同一区组内的各个小区必须设置在同一地段上。,2.小区的划分,小区数处理数；,【例如】假定有A、B、C、D、E五个处理，每个处理重复3次，采用随机区组设计，则田间排列为：,肥,瘦,ABCDE,CBAED,ECDAB,随机区组设计的主要优点：,设计简单，容易掌握。,符合试验设计的三条基本原则，能提供无偏的误差估计，并能有效地减少单向土壤肥力差异的影响，提高试验的精确度。,灵活性大，单因素、多因素试验都可应用。,容易分析，如果由于某种偶然事故而损失某一处理或某一区组时，可以将该试验看成本来就没有这个处理或区组，仍可进行分析。,对试验地的地形要求不严，平地或山地均可采用，必要时不同区组可分散设置在不同地段上。,随机区组设计的主要缺点：,只能控制一个方向的土壤差异，试验精确度没有拉丁方设计高。,不允许处理数太多，如果处理数目k过大，区组内的环境变异就会增加，于是区组就会丧失局部控制的功能，使误差增大。,（三）拉丁方设计,从行和列两个方向上排列成区组或重复，而每一处理在每一行或列都只占有一个小区，处理在各区组的排列是随机的。,行区组,列区组,5X5拉丁方,拉丁方设计的特点：,处理数=重复数=行区组数=列区组数；精确度高；试验结果分析简便；,拉丁方设计的缺点：,缺乏伸缩性处理数=重复数；缺乏随机区组设计的灵活性这种试验设计，不能将一行或一列分开设置；中部小区往往不易接近，观察记载和田间管理都不方便。,选择标准方,【例如】设某一试验，有4个处理，分别以1、2、3、4表示，试做拉丁方设计。,列随机,用随机的方法得到随机数字2、4、1、3，按随机数字的顺序把标准方的列做相应的调整。,行随机,用随机的方法得到随机数字3、2、4、1，把列随机得到的拉丁方，按随机数字进行的调整，得到拉丁方.,处理随机,将处理代号1,2,3,4进行随机，若得随机数字为4、3、1、2，表示A=4,B=3,C=1,D=2.将4个处理代入，得到拉丁方。,（四）裂区设计,先按第一个因素设置各个处理（主处理）的小区；然后在这主处理的小区内引进第二个因素的各个处理（副处理），就是主处理的小区内分设与副处理数目相等的更小的小区。主处理所分的小区称为主区（整区），主区内个副处理所分的小区称为副区（裂区）。,【例如】主因素A有A1、A2、A3三个水平;副因素B有B1、B2两个水平;4次重复,裂区设计.,A1A2A3,A2A1A3,A3A2A1,A2A1A3,B1B2,B2B1,B1B2,B1B2,B2B1,B1B2,B1B2,B1B2,B2B1,B2B1,B2B1,B2B1,【例如】A为主因素，有A1、A2、A3三个水平；B为副因素，有B1、B2、B3、B4四个水平；2次重复;裂区设计如下:,裂区设计在小区的排列方式上可有变化，主处理和副处理均可排列成拉丁方或随机区组；,副区的比较比主区更为精确；,通常在下列几种情况下，宜采用裂区设计：,一个因素的各个处理比另一个因素的处理可能需要更大的面积时；,试验中某一因素的主效比另一因素的主效更为重要，而要求更精确的比较，或者是两个因素的交互作用比其主效是更为重要的研究对象时；,根据以往的研究，得知某些因素的效应比另一因素的效应更大时，宜采用裂区设计，将可能表现较大差异的因素作为主处理。,第四节试验方案及实施步骤,一、试验方案,根据试验目的与要求所拟订的进行比较的一组试验处理的总称。,单因素试验方案是各个水平的总称；,【例如】有一氮肥施用量试验，共设亩施纯氮0kg，2kg，4kg，6kg四个水平，这四个水平就是四个处理，四个处理的总合就是试验方案。,多因素试验方案是多个因素水平组合的总称；,【例如】进行甲、乙、丙三个品种与高、中、低三种施肥量的两因素试验，共有甲高、甲中、甲低;乙高、乙中、乙低;丙高、丙中、丙低;这9个水平组合就是该试验的试验方案。,多因素试验