析因设计
易混淆的试验设计
什么是析因设计？
析因设计，又称全因子试验设计。适用于各试验因素对观测指标影响的重要程度相同，并且所有试验因素同时作用于受试对象的研究。
析因设计有什么特点？
该设计试验处理包含了供试因素各水平的所有组合，且每个处理至少需进行2次或以上独立重复试验。
譬如考察A（A1、A2、A3）、B （B1、B2、B3）两个因素对某作物产量影响的研究。A因素的3个水平与B因素3个水平组合成9个处理（A1B1、A1B2、A1B3、A2B1、A2B2、A2B3、A3B1、A3B2、A3B3）；设每个处理重复3次。
而根据这些组合排列的不同，是否有区组的划分，又可分为2种设计：两因素完全随机设计、两因素随机区组设计。
两因素完全随机设计
上述9个处理每个重复3次则构成全试验27个处理，划分27个试验单元，再将27个处理完全随机到27试验单元中。
示意图如下（以处理A2B1为例，我们把这三个重复随机放到27个单元格中）：
Genstat演示效果如下：
两因素随机区组设计
先划分3个区组，每一区组划分9个试验单元，将含有所有组合的9个处理完全随机到9个试验单元中。
示意图如下（处理A2B1在每个区组内仅出现一次，但它们在组内的具体位置却是随机的）：
Genstat演示效果如下：
为什么要用到区组？
与完全随机设计相比，设置随机区组可以让每个区组内的受试对象有较好的同质性，组间均衡性会较好，这样便减少了误差，更容易察觉处理组间的差别，提高了实验效率。缺点是要求区组内受试对象数与处理数相等，实验结果中若有数据缺失，统计分析会麻烦一些，后续我们也会介绍更多关于缺失值的处理与分析的案例。
Genstat 培训福利
Genstat作为一款生命科学领域综合性的数据分析软件，广泛应用于林木，作物土壤生态等方向，培训信息如上，参加培训即可获赠一年Genstat软件授权，如果您有需要，欢迎评论或私聊我们。
另外针对Genstat有限时免费试用活动，不要错过哦~
声明：本站部分文章及图片源自用户投稿，如本站任何资料有侵权请您尽早请联系jinwei@zod.com.cn进行处理,非常感谢！