2024年4月30日发(作者：)

完全随机的试验设计例子

【篇一：完全随机的试验设计例子】

完全随机试验设计与分析散文吧 >> 完全随机试验设计与分析 1、完全随

机试验设计概述

1.1

完全随机试验设计的含义与特征

1.2 r 语言实现完全随机试验设计的程序

2、完全随机试验设计的数据分析

t 检验

2.1

完全随机试验设计两个处理组的

2.2

完全随机试验设计多组的方差分析

2.3

完全随机试验设计多组之间的多重比较

2.4

方差分析假设条件的检验

采用完全随机化的方法将同质的受试对象分配到各处理组

,然后观察

各组的实验效应。完全随机设计也叫组间设计，被试对象被分成若

干组，每组分别接受一种实验处理，有几种实验处理被试也相应的

被分为几组，各实验组的被试之间相互独立，因而又叫

“独立组 ”设

计。

1、完全随机试验设计概述 1.1 完全随机试验设计的含义与特征完全

随机设计（ completely random design

，crd ）又称单因素试验设

计，或成组试验设计，是科学研究中最常用的一种试验设计方法，

它是将同质的受试对象随机地分配到

n 个各处理组中进行实验观察，

各组分别接受不同的处理，试验结束后比较各组均值之间的差异有

无统计学意义。完全随机设计的本质是将供试对象随机分组。

这种试验设计保证每供试验对象都有相同机会接受任何一种处理，

而不受试验人员主观倾向的影响。

当试验条件特别是试验对象的初始条件比较一致时，可采用完全随

机设计。这种设计应用了重复和随机化两个原则，因此能使试验结

果受非处理因素的影响基本一致，真实反映出试验的处理效应。完

全随机设计是一种最简单的设计方法，主要优缺点如下：

1、完全随机设计的主要优点：

(1)试验设计容易

完全随机试验设计适用面广，处理数与重复数都不受限制，但在总

样本量不变的情况下，各组样本量相同时设计效率最高。

(2)统计分析简单

无论所获得的试验资料各处理重复数相同与否，都可采用 t 检验或方差分

析法进行统计分析。当数据缺失时，亦不影响其余数据的统计分析。

2、完全随机设计的主要缺点：

(1)由于未应用试验设计三原则中的局部控制原则，非试验因素的影

响被归入试验误差，试验误差较大，试验的精确性较低。

(2)在试验条件、环境、受试对象差异较大时，不宜采用此种设计方

法。

(3)完全随机试验设计一次试验只能分析一个因素。

2 r 语言实现完全

随机试验设计的程序在

r 语言中，可以通过 agricolae 扩展包中的

()

函数来进行完全随机试验设计。

()

函数的基本用法如下：

(trt, r, serie = 2, seed = 0, kinds =

-

“ super

duper ” ,randomization=true)

其中主要参数的意义：

trt ：试验组数。

r：每组重复数。

serie ： 函数返回的对象中， plots

是试验对象的顺序号，

该顺序号的编排方式由

serie 取值确定。 serie

参数的取值不同，，

试验对象的数字标签

plots 会因此而改变。 (1)serie 的值取 0，则试

验对象的数字标签顺序从 1 开始，然后是

2、 3

等。 (2)serie

的值取

1，则试验对象的数字标签顺序从

11 开始，然后是 12 、13

等。

(3)serie 值取 2 时，试验对象的数字标签顺序从

101 开始，然后是

102 ， 103 等。 (4)serie 值取 3 时，试验对象数字标签顺序从

1001

开始，然后是

1002 ， 1003 等。

seed ：随机数字种子，设定随机数字种子后，可重现该设计。

kinds ：完全随机的随机化方法，包括：

“wichmann -hill

，”

“ marsaglia -multicarry ”， “ super-duper ”， “ mersenne -twister ”，

“ knuth-taocp ”， “ user-supplied ”， “ knuth-taocp- 2002”，

“ default ，”这些随机化方法的具体算法可参阅相关文献。

完全随机试验设计示例：

19 个试验对象，完全随机分为 5 组，每组的试验对象分别为 4，3，

5， 4，3，下述程序代码就可以实现完全随机试验的方案设计，并将

试验方案存贮为 excel 文件。

setwd( e:/ )library(agricolae)library(xlsx)##

loading required package: rjava## loading required package: