试验统计学（明道绪）10第9章 协方差分析4.ppt

第四节 方差分析处理效应分类与期望均方 第四节 方差分析处理效应分类与期望均方 * * 一、处理效应分类 处理设置 试验目的 固定模型 随机模型 重复试验 效应分类 第四节 方差分析处理效应分类与期望均方 一、处理效应分类 固定模型fixed model 品种试验、肥料试验等 随机模型random model 中国早稻品种产量的调查试验、育种初级阶段品系的筛选试验等 混合模型mixed model 多因素试验中，一些因素的水平是固定的，另一些因素的水平是随机的。例如，多年、多点的品种评比试验，品种效应是固定的，而年份效应则是随机的，地点效应有时是固定的、有时是随机的 For different models, the different methods should be adopted to analysis data! 二、期望均方 固定模型 随机模型 变异原因所属总体的平均方差, 由相应样本方差所估计 第四节 方差分析处理效应分类与期望均方 二、期望均方 1. 单因素完全随机设计资料方差分析的期望均方 随机模型 固定模型 期望均方 试验方差 二、期望均方 2. 两因素交叉设计无重复资料方差分析的期望均方 A固定、B随机 随机模型 固定模型 期望均方 试验方差 第四节 方差分析处理效应分类与期望均方 二、期望均方 3. 两因素交叉设计有重复资料方差分析的期望均方 A随机、B固定 随机模型 固定模型 期望均方 试验方差 第四节 方差分析处理效应分类与期望均方 二、期望均方 4. 系统分组资料方差分析的期望均方 A固定、B随机 随机模型 固定模型 期望均方 试验方差 第四节 方差分析处理效应分类与期望均方 第四节 方差分析处理效应分类与期望均方 三、方差分量的估计 方差分量variance component 方差的组成成分 根据试验方差和期望方差的关系，可估算各方差分量。例如，单因素完全随机设计资料的方差分量估算如下： 随机模型 固定模型 期望均方 试验方差 第五节 数据转换 效应的可加性、效应分布的正态性和误差方差的同质性 方差分析的三个基本假定 数据处理 剔除异常数据 转换数据 适于处理平均数与误差方差存在关联的数据 第五节 数据转换 1. 平方根转换 适用于泊松分布的资料 2. 对数转换 适用于倍加性或变异系数一致的资料 3. 反正弦转换 适用于p0.3的二项分布资料 对转换后的数据作方差分析，但多重比较和结论仍应以原始数据为依据 * *