完全隨機(jī)試驗(yàn)的方差分析-預(yù)覽頁(yè)
【正文】 e=K (n1) 由上面的分解過(guò)程可知： 平方和、自由度都具有可加性，總平方和與總自由度都可以分解為導(dǎo)致變異各個(gè)原因的相應(yīng)部分，這就是平方和與自由度分解的理論基礎(chǔ)。 處理間的多重比較 多重比較的方法將在后面做介紹。 三個(gè)品種單株產(chǎn)量方差分析表 （ 4）對(duì)各品種進(jìn)行多重比較 ?LSD法 ?LSR法 新復(fù)極差法 Q 測(cè) 驗(yàn) 法 ?多重比較結(jié)果的表示方法 LSD法（ t測(cè)驗(yàn)法） LSD法（ t測(cè)驗(yàn)法）： Least significant difference 最小顯著差數(shù)法 ,實(shí)際是兩個(gè)樣本平均數(shù)差異顯著性 t測(cè)驗(yàn)方法倒過(guò)來(lái)用。（ 結(jié)果如下頁(yè)表）。 如對(duì) 7個(gè)品種株產(chǎn)做多重比較，株產(chǎn)從大到小排列如下： 乙 丁 甲 戊 丙 己 庚 測(cè)驗(yàn)丁與己平均產(chǎn)量差異顯著與否時(shí)，秩次距 K=5。 2） Q法 法；只有當(dāng)試驗(yàn)中各平均數(shù)都與對(duì)照相比時(shí)，才用 t法。 無(wú)相同字母差異就顯著。 矯正數(shù) C的求算 組內(nèi)觀測(cè)值個(gè)數(shù)相等 C= 組內(nèi)觀測(cè)值個(gè)數(shù)不等 C= 2Tnk2iTn?平方和與自由度分解 變因 df SS MS F 等 不等 等 不等 等 不等 等 不等 處理 誤差 總變異 SSt= 2ki1 iT∑ Cn∑ n 1iT 2S S = ∑ Cijx2i∑Tn CSSt= ttSSdf t eMS MSeeSSdfdfT= 注：表中 “ 等 ” 與 “ 不等 ” 分別代表組內(nèi)觀測(cè)值個(gè)數(shù)等與不等的 資料 表 513 平方和與自由度分解方法對(duì)比表 SSe = SST SSt dfe=dfT –dft dft=k1 dfT =nk1 多重比較 ——新復(fù)極差測(cè)驗(yàn)中 SE的計(jì)算 因?yàn)?n1≠n2≠…… ≠nk,不能直接用 SE = 要先計(jì)算 ni的理論平均值 n0： n0= 以 n0代替 n代入上式進(jìn)行計(jì)算，即 SE = 2eSn??2∑ n1i( n )ik 1 n i2e0Sn的公式， （續(xù)） 表 513元帥不同類型樹(shù)枝條節(jié)間長(zhǎng)度 例：調(diào)查了元帥蘋(píng)果短枝型一號(hào)、短枝型二號(hào)、普通型及小老樹(shù)枝條節(jié)間長(zhǎng)度，各組觀察值數(shù)目不等，列于表 437 例 方差分析步驟如下 2iTn?226 8 . 1 6 8 . 11 2 8 . 8 21 0 9 1 1 6 3 6? ? ?? ? ?T 2S S = Cijx?=++…… + = 21kiiT Cn??2 2 2 21 7 . 7 1 6 . 0 2 5 . 5 8 . 9 3 . 2 61 0 9 1 1 6 C? ? ? ? ? ?SSt= SSe = SST SSt = = dfT = dft= k1= 41= 3 dfe= dfT – dft= 35 3 = 32 ∑ n 1 = 3 6 1 = 3 5iC = df 與 SS的分解： 計(jì)算均方，進(jìn)行 F測(cè)驗(yàn)： 表 514不同類型間枝條長(zhǎng)度差異 方差分析 按查 df大 =dft, df小 =dfe查表得 = ∵ F= ∴ 不同類型間枝條長(zhǎng)度差異極顯著 ,應(yīng)作多重比較。 類型 類型平均數(shù) 差異顯著性 普通型 短枝型 2號(hào) 短枝型 1號(hào) 小老樹(shù) a b b c A B B C 附表 7 附表 8
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