正交試驗方差分析(通俗易懂)-資料下載頁
2025-06-24 06:30本頁面
【正文】 C因素自由度 dfC=c1=31=2模型誤差自由度 dfe1 = dftdfAdfBdfC = 8222= 2 試驗誤差自由度 dfe2=dfTdfrdft =1718 = 8列出方差分析表，進行F檢驗表1110 有重復觀測值正交試驗資料的方差分析表首先檢驗MSe1與MSe2差異的顯著性，若經(jīng)F檢驗不顯著，則可將其平方和與自由度分別合并，計算出合并的誤差均方，進行F檢驗與多重比較，以提高分析的精度；若F檢驗顯著，說明存在交互作用 ，二者不能合并 ， 此時只能以MSe2進行F檢驗與多重比較。本例MSe1 / MSe2=** ，模型誤差均方 MSe1 與試驗誤差均方 MSe2 差異極顯著，說明試驗因素間交互作用極顯著，只能以試驗誤差均方 MSe2 進行F檢驗與多重比較。F檢驗結(jié)果表明，藥劑種類（A）、濃度（B）、劑量（C）3 因素對花生產(chǎn)量都有極顯著影響；區(qū)組間差異不顯著 。 多重比較 (1) 若模型誤差顯著，說明試驗因素間存在交互作用，各因素所在列有可能出現(xiàn)交互作用的混雜，此時各試驗因素水平間的差異已不能真正反映因素的主效，因而進行各因素水平間的多重比較無多大實際意義，但應進行試驗處理間的多重比較，以尋求最處理，即最優(yōu)水平組合。進行各試驗處理間多重比較時選用試驗誤差均方MSe2。模型誤差顯著，還應進一步試驗，以分析因素間的交互作用。 (2) 若模型誤差不顯著 ，說明試驗因素間交互作用不顯著，各因素所在列有可能未出現(xiàn)交互作用的混雜，此時各因素水平間的差異能真正反映因素的主效，因而進行各因素水平間的多重比較有實際意義，并從各因素水平間的多重比較中選出各因素的最優(yōu)水平相組合，得到最優(yōu)水平組合。 進行各因素水平間的多重比較時，用合并的誤差均方 MSe=（SSe1+ SSe2）/（dfe1+ dfe2） 此時可不進行試驗處理間的多重比較。本例模型誤差極顯著，說明因素間存在交互作用，不必進行各因素水平間的多重比較，應進行試驗處理間的多重比較 ， 以尋求最處理，即最優(yōu)水平組合。為了讓讀者了解多重比較的方法，下面仍對各因素水平間、各試驗處理間進行多重比較。（1）A、B、C因素各水平平均數(shù)的多重比較表1112 A因素各水平平均數(shù)的多重比較表(SSR法)表1113 B因素各水平平均數(shù)的多重比較表(SSR法)表1114 C因素各水平平均數(shù)的多重比較表(SSR法)因為由dfe=8和k=2, 3, 查得SSR值并計算出LSR值列于表1115。 表1115 SSR值與LSR值表多重比較結(jié)果表明： A因素各水平平均產(chǎn)量間 、B因素各水平平均產(chǎn)量間 、C因素各水平平均產(chǎn)量間差異顯著或極顯著。各因素的最優(yōu)水平為ABC2。注意，本例模型誤差顯著，試驗因素間存在交互作用 ，不宜從各因素水平間的多重比較中選出各因素的最優(yōu)水平相組合來得到最優(yōu)水平組合。（2）各試驗處理平均數(shù)間的多重比較表1116 各試驗處理平均數(shù)多重比較表(LSD法)因為由dfe=8, (8)=，(8)=，計算出LSD值為：= (8) == = (8) == 各試驗處理間平均數(shù)多重比較結(jié)果，除第2號試驗處理與第7號試驗處理 、第3號試驗處理與第 6 號試驗處理平均產(chǎn)量差異不顯著外，其余各試驗處理平均產(chǎn)量間差異極顯著或顯著，最優(yōu)水平組合為第 2 號試驗處理A1B2C2（或第7號試驗處理A3B1C3） 本例模型誤差顯著，試驗因素間存在交互作用，應以試驗處理間的多重比較尋求的最優(yōu)水平組合， 即第2號試驗處理 A1B2C2 （或第7號試驗處理 A3B1C3 ）為該試驗的最優(yōu)水平組合。
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