试验设计与数据处理在农林生产中的应用

　　2.3试验设计数据处理方法
　　在试验设计分析方法中,极差分析、方差分析、回归分析是3种最主要的分析方法。极差定义为最大值与最小值的差,极差分析法以极差来判断一组数的离散程度。极差分析法直观形象,通过非常简单的计算和判断就能求得试验的结果:主次因素、优水平、优搭配及最优组合。它在试验误差不大、精度要求不高的场合、在筛选因素的初步试验中,在寻求最优生产条件、最佳工艺的科研生产实际中得到广泛地应用。方差分析又称变异数分析或检验,其目的是推断2组或多组资料的总体均数是否相同,检验2个或多个样本均数的差异是否有统计学意义。回归分析是研究变量之间相关关系的一种统计推断法,在试验设计回归分析中,通常研究的是因子与响应之间的相互关系。
　　2.4试验设计、数据处理与计算机技术
　　试验设计的目的之一就是提高采集数据的准确性,其数据处理能力和准确性也是我们十分关注的。而计算机技术的突破也增强了试验设计的能力和准确性。特别是传统的商业软件在版本的升级中增加或强化了试验设计的分析能力,为我们创造了有利条件[2]。此外,在计算机辅助设计上,曾庆莹等[3]开发了计算机辅助试验设计研究简称(CAR系统),由试验设计、建模分析、试验优化三大模块组成,具有功能比较完善、数据处理灵活和使用方便等特点。
　　3试验设计与数据处理在农林业中的应用
　　3.1农林业试验设计
　　农林业试验设计的主要作用是减少试验误差,提高试验的精确度,使研究人员能从试验结果中获得无偏的处理平均值及试验误差的估计量,从而能进行正确有效的比较。农业试验根据不同目的、不同规模、不同条件来选择最佳的农业试验设计方案和相应的统计方法。迄今为止,数理统计学家已为农业科学工作者提供了许多试验设计方法。如完全随机区组设计、拉丁方设计、裂区设计、条区设计、不完全随机区组设计、格子方设计、正交设计、回归设计等,农业科学工作者广泛应用这些试验设计方法来估计影响农艺(养殖)过程的内外因素中因素主效和交互作用的大小,作出有一定概率保证的统计推断。可以说,任何重要的农业科学试验,如品种比较试验、肥料(饲料、农药)比较试验、栽培(饲养)条件试验及各种农艺措施综合配套试验都是采用一定的试验设计方法进行的。动植物的许多生理生化因子的生物学效应也必须采用合适的试验设计方法加以研究。植物组织培养培养基选择以及培养条件的选择[8-9],分子生物学反应条件筛选体系建立均在一定的试验设计下展开[10-11]。可见正确的试验设计方法保证了农业科学试验结果的可靠性和其实际应用价值。
　　3.2农业抽样估计
　　农业研究的对象往往是数量巨大且分布特性各异的群体,故研究农业科学试验、生产管理和农村调查工作中合适的抽样理论和技术,也是农业试验统计学的重要任务。农业生物群体中除服从正态分布外,还有不少群体服从泊松分布、负二项分布及其他类型的偏态分布。现在已研究出对这些不同分布的合适抽样理论与技术,并成功应用于苗情、虫情、疫情调查。在农村调查和生产管理中也应用了简单随机抽样、类型抽样、系统抽样、整群抽样、各阶段抽样、序贯抽样等方法和技术,从而保证农业问题统计分析的顺利有效进行。