【正文】 不同處理， k 稱為區(qū)組 容量 。 不完全區(qū)組設(shè)計(jì)種類很多，其中應(yīng)用非常廣泛的設(shè)計(jì)之一是 平衡不完全區(qū)組設(shè)計(jì) （ Balanced Inplete Block Design）， 簡(jiǎn)稱 BIB設(shè)計(jì) 。 Run。 Proc GLM data = yourdata。 隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)統(tǒng)計(jì)分析 —— 方差分析 Data yourdata。 討論 二 ： 可以把區(qū)組看作另一個(gè)因子 我們的 興趣 總是放在 v 個(gè)處理間是否有顯著差異上 ， 區(qū)組就象一個(gè)垃圾桶，把區(qū)組平方和 從誤差中 分 離 出來 即可 。 考慮到布匹間的差異，特在每匹布的中部切?。炊尾剂辖M成一個(gè)區(qū)組，用隨機(jī)化完全區(qū)組設(shè)計(jì)安排試驗(yàn) 。 討論： 若有三種人造物質(zhì)的鞋底（321 , AAA），那就要采用隨機(jī)化不完全區(qū)組設(shè)計(jì) 。 例： 比較兩種 材質(zhì) 的鞋底（21 , AA）的磨損 程度 。 若區(qū)組 容量 ＜處理個(gè)數(shù) v ， 這樣的設(shè)計(jì)稱為 隨機(jī)化不完全區(qū)組設(shè)計(jì) 。 第一步：把 n 個(gè)試驗(yàn)單元均分為 k 個(gè)組 （ k = n / v ）， 使每個(gè)組內(nèi)的試驗(yàn)單元盡可能相似，這樣的組稱為區(qū)組 。 為解決這樣的問題，把全部試驗(yàn)單元分為若干個(gè)區(qū)組，使得每個(gè)區(qū)組內(nèi)各試驗(yàn)單元之間的差異盡可能的小，而區(qū)組間允許存在一些差異，這樣的試驗(yàn)設(shè)計(jì)稱為 區(qū)組設(shè)計(jì) 。167。 格子設(shè)計(jì) 第三章 區(qū)組設(shè)計(jì) 隨機(jī)化完全區(qū)組設(shè)計(jì) 由于試驗(yàn)條件不均勻，比如：試驗(yàn)場(chǎng)地、人員、設(shè)備、試驗(yàn)材料等存在一些差異，可能會(huì)對(duì)試驗(yàn)結(jié)果造成不良影響。 貧瘠 肥沃 設(shè)有 v 個(gè)處理需要比較，有 n 個(gè)試驗(yàn)單元用于試驗(yàn) 。 即一般所稱的 隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì) 。 隨機(jī)化區(qū)組設(shè)計(jì)是應(yīng)用最為廣泛的試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法之一，貫徹了試驗(yàn)設(shè)計(jì)的三大原則，試驗(yàn)的精確度比較高。 試驗(yàn) 后收回，分別測(cè)量其磨損量，然后進(jìn)行數(shù)據(jù)分析 ?，F(xiàn)開發(fā) 出一種能抗化學(xué)制劑的新型布料，為考察其抗侵蝕作用，特選定 4 種化學(xué)制劑和 5 匹布 。 所以在試驗(yàn)中，凡是試驗(yàn) 條件間 有較大差異時(shí)，應(yīng) 該 運(yùn)用區(qū)組設(shè)計(jì) 去減少 試驗(yàn) 誤差 。 但要注意： ? 重復(fù)數(shù) 即 為區(qū)組數(shù) b ? 誤差 項(xiàng) 自由度ef＝)1)(1( ?? bv 可以采用上一章中 均值 多重比較的方法進(jìn)行 各個(gè) 處理效應(yīng)的均值比較 。 數(shù)據(jù) 。 Means Treat/duncan。 這樣的區(qū)組設(shè)計(jì)稱為 不完全區(qū)組設(shè)計(jì) 。 平衡不完全區(qū)組設(shè)計(jì)（ BIB設(shè)計(jì)） 表 3 . c 不完全區(qū)組設(shè)計(jì) 區(qū)組 處理 1 2 3 4 1 11y 12y 14y 2 22y 23y 24y 3 31y 32y 33y 4 41y 43y 44y 要 求： ? 每個(gè)區(qū)組含有的處理數(shù)相等，都為3 個(gè)； ? 每個(gè)處理在不同區(qū)組中出現(xiàn)次數(shù)相等，都為 3 次； ? 每對(duì)處理在同一試驗(yàn) 中 相遇次數(shù)相等，都為 2 次 。 從這個(gè)定義可以看出 ： ? 一個(gè) BIB 設(shè)計(jì)中的 v 個(gè)處理可以得到公平的比較 。 附表 9 BI B 設(shè)計(jì)表 （ 104 ?? v 和 10?r ） 例 3 . 附表 9 索引第一行給出設(shè)計(jì) 1 ， 其 設(shè)計(jì)方案如下： v =4 ， k =2 ， r =3 ， b =6 ，?=1 組 Ⅰ 組 Ⅱ 組 Ⅲ （ 1 ） 1 ， 2 （ 3 ） 1 ， 3 （ 5 ） 1 ， 4 （ 2 ） 3 ， 4 （ 4 ） 2 ， 4 （ 6 ） 2 ， 3 其中阿拉伯?dāng)?shù)字 1 ， 2 ， 3 ， 4 表示處理，（ 1 ），（ 2 ），…，（ 6 ）表示區(qū)組．羅馬數(shù)字Ⅰ，Ⅱ， Ⅲ 表示重復(fù)號(hào) 。 按此 BIB 設(shè)計(jì)把 品種 試驗(yàn)分配到各 農(nóng)場(chǎng) ，每個(gè) 農(nóng)場(chǎng) 對(duì) 參試 的3 個(gè)品種 可按隨機(jī)次序 安排 ，所得結(jié)果羅列在表 中 。 ),(?? 1 ??? ? rMSfvqaa eeji ? 其中 v =5 ，ef= 16 ，?eMS， r =6 ，)16,5( ?q代入即得 . , , , , 54534352423251413121????????????????????aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa，， 由此可見， 5 個(gè)處理效應(yīng)可分為三組： Ⅰ =? ?41 , aa， Ⅱ =? ?2a，Ⅲ =? ?53 , aa 組Ⅰ與組Ⅲ間有顯著差異，組Ⅱ與另外兩組都無顯著差異．由于 5個(gè) 品種 是用產(chǎn)量來評(píng)價(jià)的，故應(yīng)選第 1 和第 4 個(gè) 品種 去推廣使用 。(2)1 4 5 6。(6)3 4 5 6。(10) 1 2 4 5。(14 )1 3 4 5。 數(shù)據(jù) 。 LSMeans Treat/pdiff。 比如，在作物育種試驗(yàn)中，處理數(shù)非常多，可以達(dá)到幾十個(gè)，乃至幾百個(gè)品系、雜交子代或無性系。 其基本原理是應(yīng)用較小的區(qū)組，容易控制區(qū)組內(nèi)的同質(zhì)性來提高試驗(yàn)精確度。 平衡格子設(shè)計(jì) 平衡格子設(shè)計(jì)的參數(shù)： t 處理數(shù) k 不完全區(qū)組包含的小區(qū)數(shù) r 重復(fù)次數(shù) b 區(qū)組數(shù) 滿足的條件： t=k2 r=k+1 b=k*r=k(k+1) 平衡格子設(shè)計(jì) 平衡格子設(shè)計(jì)的常用參數(shù)： 處理數(shù) t 9 16 25 49 64 81 100 小區(qū)數(shù) k 3 4 5 7 8 9 10 重復(fù)數(shù) r 4 5 6 8 9 10 11 區(qū)組數(shù) b 12 20 30 56 72 90 110 注：處理數(shù)為 36時(shí)無法安排平衡格子設(shè)計(jì) 處理數(shù)必為整數(shù)的平方，若不滿足時(shí)，可以采用增加對(duì)照或有希望的處理，或減少無希望處理，從而接近的某個(gè)平方數(shù)。 步驟 2：根據(jù)試驗(yàn)的處理數(shù)從設(shè)計(jì)表中挑選一個(gè)基礎(chǔ)方案。 特點(diǎn) 3：處理數(shù)太多時(shí)的要求重復(fù)數(shù)也很多?？梢苑譃椋? ： 取平衡格子設(shè)計(jì)的前兩個(gè)重復(fù)，可以加倍成四次、六次重復(fù)。 矩形格子設(shè)計(jì) 當(dāng)每個(gè)區(qū)組內(nèi)的小區(qū)數(shù)為 k，每一重復(fù)內(nèi)設(shè)置 b=k+1個(gè)區(qū)組處理數(shù)為 t=k(k+1)時(shí)，所形成的格子設(shè)計(jì)叫做 矩形格子設(shè)計(jì) 。 重復(fù)數(shù)為 3或 3的倍數(shù)，如： 3,6,9等。 把同一行的編號(hào)分為一組，稱為 X重復(fù)。 安排試驗(yàn)時(shí)，重復(fù)內(nèi)區(qū)組隨機(jī)排列，區(qū)組內(nèi)處理隨機(jī)排列。 上述原則適用于所有格子設(shè)計(jì)，不同格子設(shè)計(jì)在分析上的差別僅是消去處理和區(qū)組效應(yīng)的具體方法有所不同。 數(shù)據(jù) 。