【正文】 ? 按照說明問題的邏輯順序組織。 ? (2)指示性摘要 (indicative abstract)： ? 也常稱為說明性摘要、描述性摘要 (descriptive abstract)或論點摘要 (topic abstract)，一般只用二三句話概括論文的主題，而不涉及論據(jù)和結論，多用于綜述、會議報告等。 guidelines of the submitted journal. Format (paper structure, references, …etc) Abstract (word limit) Suggestions for WritingI ? How to start from a blank paper to a finalized manuscript? ? Everyone has their own habits. There are some general suggestions as following: 1. The Order to write = Start it from the “Main Text portions” = Then write the “Overview portions” 2. Writing the first Draft Reserve a block of time writing (34 hrs per day) Write when your energy is high Write in a quiet place (Not interrupted) Surround yourself with everything you need The order to write a paper Write the main text first and then the overview sections Abstract (One paragraph) Title (One sentence) Overview sections Main text Conclusions amp。 ? 兩種可能 ? 一種是結論是正確的，即處理確實無效 ? 另一種情況是處理有效，可能是由于效果較小，或試驗規(guī)模過小，或因試驗誤差過大而使其差異未達到顯著標準，即犯了 II者錯誤（將有效錯誤判為無效） ? 這在實際應用中非常重要，當?shù)玫讲町惒伙@著的結論時，必須結合有關技術資料做出判斷。根據(jù)正交表符號的意義， 括號里的指數(shù)是指最多可以安排的因素個數(shù)，少于這個數(shù)是可以的 ，故上述這些表均適用，不過 要盡量選用正交表規(guī)定的因素個數(shù)與試驗因素個數(shù)接近的正交表 ，所以選用其中的 L9(34)正交表，見下表 正交表L9 (34) ? 安排試驗方案 ? 試驗的因素、水平確定和選出適合的正交表后，就要著手安排試驗方案 ? 安排試驗方案時，先把 A、 B、 C三個因素放到選取的 L9(34)表的不同列上，哪一因素放在哪一列上是任意的 ? 例如，這里放在前三列，第四列沒有因素安排就空著 ? 安排完因素后，把 A、 B、 C對應三列中的 3水平號換成具體水平，這樣就得試驗方案 ? 如，在 1(A)列中，凡是水平號 1的就換成溫度 80℃，水平號 2就換成 90℃ ，水平號 3換成 100℃ ， 3兩列也照此做法分別換成 B、 C因素相應的具體水平，最后形成的試驗方案，這就是利用正交表L9(34)所排出的試驗方案。C1D2。采用 3x3拉丁方設計， K=3，共 3X3=9個試驗組 (每階段 3組 ) ? 若將拉丁方豎行和橫行兩類單位組各算 1個因子，則拉丁方試驗可視為三因子多水平試驗，統(tǒng)計分析時，將橫、豎行兩類單位組的變異都分析出來，降低試驗誤差，提高試驗的精確度（ F檢驗， q檢驗，遺缺數(shù)據(jù)的估計、校正） 拉丁方設計的優(yōu)缺點及應用問題 ? 優(yōu)點 ? 同時可以排除兩種系統(tǒng)誤差，在不增加試驗單位的情況下，比隨機區(qū)組設計誤差小，精確性高 ? 試驗結果統(tǒng)計分析簡單，如有缺失，將一個豎行（或橫行，即一個處理）剔除后，仍可進行分析 ? 缺點 ? 由于要求處理數(shù)等于橫行數(shù)、豎行數(shù)和處理的重復數(shù)，使用的靈活性不如隨機區(qū)組設計，處理數(shù)若太少，誤差自由度小，降低了試驗誤差的可靠性，影響精確度 ? 應用問題 ? 22型拉丁方設計的誤差自由度 (dfE)=0，不能進行 F檢驗， 32型、 42型拉丁方的 dfE都比較小，計算的 誤差均方值 大，求得的 F值 就小，而查表求得的 F值卻大，檢驗結果很難達到顯著水準 ? 為了提高拉丁方試驗的精確性，就要用大型拉丁方(如 K=6， dfE在 20以上 )，但畜牧試驗用大型拉丁方會使試驗組數(shù)增加，實際困難很大 ? 所以，拉丁方設計一般只 適用于 5~8個處理 ，超過12的很少用 ? 為使自由度大于 12，處理數(shù)較少時可采用重復設計，即“復拉丁方”設計，用 2個 (4X4)或 5個 (3X3)拉丁方，或在拉丁方內引入重復或與其它設計相結合 反轉試驗設計 ? 亦稱交叉設計 (交錯設計 ) ? 用大家畜作試驗時，如奶牛的泌乳試驗，因受頭數(shù)的限制，多采用反轉試驗法 ? 優(yōu)點 ：可以消除個體差異和不同試驗期的差異，能使用較少的試驗單位達到較高的精確度 ? 設計方法 ? 如研究尿素對奶牛的飼料價值：用添加尿素 A2與不添加尿素 A1的兩種奶牛日糧做對比試驗 ? 為消除牛的個體差異，每一頭試驗牛連續(xù)用兩種處理在不同泌乳期做三個階段試驗，分為 C CC3三期 ? 為消除時期不同的影響，按兩個處理水平選用 6頭試驗牛分成 B B2兩組，每組三頭， B1組的三頭牛（ B1 B1 B13）在三個時期中先后按 A1—A2— A1順序給予兩種日糧， B2組的三頭牛 (B2B2 B23）在三個時期中按 A2— A1— A2順序給予兩種日糧 ? 按單因子一元配臵法進行方差分析，所不同的是用三期的差值 (d)為計算的變數(shù) 統(tǒng)計方法 交叉設計要求的條件 ? 因子間不存在交互作用 ? 反轉處理沒有處理殘效 ? 每頭試驗動物連續(xù)幾期接受不同的處理，要求前期處理 (日糧 )無殘余效應，如有殘效，觀測值的結構發(fā)生變化，試驗分析的基本條件不成立。總自由度為 K21，各變因的自由度為 K1，誤差自由度 df=(K21)dfAdfBdfC=(K1)(K2) ? 22型拉丁方誤差自由度是 0，不可能進行 F檢驗。按 B〃1〃B設計條件要求，成如下設臵圖 ? 在配臵圖中，每個區(qū)組各有 4頭仔豬， A因子的每個水平各配臵 4頭仔豬，并且同窩中每兩個水平相遇次數(shù)都是 3次 ? 如， A1:A2在 B1~B3中相遇 3次， A2:A3在 B B B5中相遇 3次， A3:A4在 B B B5中相遇 3次， A4:A5在 B3~B5中相遇 3次，因而是平衡的，為平衡不完全隨機設計 平衡型不完全區(qū)組設計成立的條件 ? 設 :b表示區(qū)組， k表示區(qū)組的容量 (一個區(qū)組內包含的試驗的水平數(shù) )， t表示試驗因子的全部水平數(shù) ? 在本例中， b=5， k為同窩仔豬數(shù)是 4， t=5， kt ? B〃1〃B 設計成立的條件 : ? (1)A因子各水平的重復數(shù) r是一定的 ? 試驗豬總頭數(shù) N可表示為 :N=bk=tr， ∵ b=5， k=4， r=4， ∴ N=bk=tr=20 ? (2)任意兩個水平的相遇次數(shù) λ是一定的 ? λ=r(k1)/(t1)， ∵ r=4， k=4， t=5， ∴ λ=4(41)/(51)=3 平衡型不完全區(qū)組設計的統(tǒng)計分析 ? 計算調整后的處理效果后，應用方差分析（ F檢驗， q檢驗） 隨機區(qū)組設計的優(yōu)缺點 ? 優(yōu)點 ? 便于排除系統(tǒng)誤差，提高試驗的精確度 ? 試驗處理及區(qū)組數(shù)無嚴格限制，處理數(shù)一般從 2一 20個，以 15個以下為宜，區(qū)組數(shù) 4~6個 ? 如果個體差異大或處理數(shù)少時，區(qū)組數(shù)可增加到8~10個 ? 試驗結果統(tǒng)計分析較簡單，如果出現(xiàn)缺項，可把整個區(qū)組數(shù)據(jù)刪去或估算補充，不至于使整個試驗報廢 ? 較大規(guī)模試驗采用區(qū)組設計，把一致條件局限在區(qū)組內，由誤差中剔除區(qū)組間變異，以提高試驗的精確性 隨機區(qū)組設計的優(yōu)缺點 ? 可把有差異的不同場子或同一場的幾棟畜舍做為“區(qū)組” ? 動物窩別、品種、年齡、性別等條件也可設計為區(qū)組 ? 不同時間里進行同樣重復試驗，以時間做區(qū)組因素 ? 缺點 ? 當處理數(shù)過多時，區(qū)組內試驗單位的選擇有一定困難 ? 在試驗因子與區(qū)組因子間存在交互作用時，不宜采用無重復的隨機區(qū)組設計 拉丁方設計 ? 隨機區(qū)組設計設臵“區(qū)組”是用來消除系統(tǒng)誤差對試驗的影響，可是系統(tǒng)誤差并非只是一種，當存在兩種系統(tǒng)誤差時，區(qū)組設計法就無能為力了，此時應采用可以同時排除兩種系統(tǒng)誤差的拉丁方試驗設計法 ? 拉丁方設計實際上是區(qū)組設計的擴大，它是研究單一因素的效應，所以屬單因子試驗設計 ? 在統(tǒng)計和試驗設計的書上，都列有現(xiàn)成的拉丁方，供選擇使用。將各個重復的數(shù)據(jù) (各變數(shù) )與平均數(shù)作比較，差數(shù)才能估計出試驗誤差 ? 樣本標準誤是樣本平均數(shù)抽樣誤差的估計值。只有一、三兩個處理比較，才能看出青霉素的效果。這種設計仍屬于單因子試驗 ? 這種方法是配對設計的進一步擴大 ? 即根據(jù)配對試驗可減少試驗誤差的原理，可以擴大試驗單位，使之形成一組 (而不是一對 )，每組包含的試驗單位數(shù)等于試驗處理數(shù) ? 同一區(qū)組中各個試驗單位的條件要盡量一致，不同區(qū)組間試驗單位可以有差異 ? 各區(qū)組中的試驗單位是隨機地分配到各個處理內 完全隨機區(qū)組設計的分組方法 ? 將 24只體重不同的動物分成四組，分別接受四種試驗處理 ? (1)先按供試動物某性狀，如體重大小依次排列編號1— 24號，令 1~4號為第一區(qū)組， 5~8號為第二區(qū)組，余類推。先將 (5*5)拉丁方的豎行隨機排列，比如按隨機數(shù)字 2排列；然后把所得的拉丁方的橫行再隨機排列，比如按隨機數(shù)字 l、 3排列 。在使用拉丁方設計時，有時設計要用幾個拉丁方，應該避免都用同樣的拉丁方，可由多種“標準型”之中隨機取用一個，再以此為基礎隨機改變其行列后再用 ? 由隨機區(qū)組設計發(fā)展而來的，它的行與列的因子與區(qū)組因子一樣，是為了 排除系統(tǒng)誤差 而設臵的。三組， A2B1(低能量高蛋白 )。據(jù)試驗目的及生產條件確定每個因素各取三個水平如下表 這是一項三因素各有三個水平的試驗，因素各水平相互間可搭配成3x3x3=27種水平組合或稱處理。 試驗結果的表示 ? 試驗報告或論文中，基本上都是以“平均數(shù)177。 editor(s) Editor(s) A Good Cover letter The Whole Manuscript A Poor Cover letter X The Whole Manuscript A good ―Cover letter‖ delivers the significance of manuscript concisely and precisely. Problems: ? To which journal is the manuscript being submitted? ? Is it a new manuscript or a revised one? ? A manuscript maybe misdirected by a reviewer or an editor? The Manuscript without the Cover Letter Tips for writing the cover letter ? Usually written in three paragraphs ? First state your intention of submission (the Title of paper, Journal, copies of manuscripts,….etc). ? Second state the importance and significance of your paper. ? Third, suggest the reviewers and/or exclude the reviewers. Example of the Cover Letter Example of the Cover LetterII Example of the Cover LetterIII Followup Correspondence ? Major journals send out an “acknowledge of receipt” letter when the manuscript is receiv