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第2章 园艺植物试验设计技术


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第二章 园艺植物试 验设计技术
第一节 第二节 第三节 第四节 第五节 试验设计基础 试验误差及控制 试验方案 试验设计原则 常用试验设计

第一节 试验设计基础
一、试验设计的意义 二、常用术语

一、试验设计的意义


广义的试验设计: 是指整个研究课题的设计,包括试验方案 的拟订,试验单位的选择,分组的排列,试 验过程中生物性状和试验指标的观察记载, 试验资料的整理、分析等内容。

4

狭义的试验设计:
专指小区技术,特别是重复区和试验小区的排列方法

因素 指标
试验 设计

水平 组合

方案

合理的试验设计对科学试验是非常重要的。 它不仅能够节省人力、物力、财力和时间, 更重要的是它能够减少试验误差,无偏估计 误差,提高试验的精确度,取得真实可靠的 试验资料,为统计分析得出正确的判断和结 论打下基础。

6

二、常用术语
1. 2. 3. 4. 5. 6.

试验 试验指标 因素 水平 试验处理(单元) 试验重复

1.试验
对被观察个体,人、动物或对象,施以处理后, 测量有兴趣的变量的反应。 试验进行程序为: 试验单位 处理 反应

控制试验环境只允许有不同处理水平,以避免混合效 应的情况。

例:不同激素配比诱导番茄子叶不定芽的产生

2.试验指标(experimental index)
用来衡量试验结果的好坏或处理效应的高 低,在试验中具体测定的性状或观测的项 目称为试验指标。
株高、千粒重、亩产量、日增重、产奶量 、产 蛋率

3.试验因素(experimental factor)
试验中所研究的影响试验指标的因素叫试 验因素,简称因素。
如品种、施肥量、灌溉方式 单因素试验与多因素试验 试验因素常用大写字母A、B、C、…等表示

4.因素水平(level of factor)
试验因素所处的某种特定状态或数量等级 称为因素水平,简称水平
如比较3个品种亩产量的高低,这3个品种就是 品种这个因素的3个水平 因素水平用代表该因素的字母加添足标1, 2,… , 来表示,如 A1 、 A2 、… , B1 、B2、…,等

(1)等差法:指相邻两个水平数量之差相等。在 选定中心处理之后,按照等差的差距向两端分别设 置处理的方法。 在大白菜包心前期,即9月末10月初,为保证后期 包心,一般追施尿素。可设3个水平:亩施15公 斤、25公斤、35公斤。

(2)等比法:指两个相邻两个水平的数量比值相 同。 在数量性差异的单因子处理设计中,中心处理 的选定不是随机的,通常选取预备试验中较好的水 平或是前人报道的较为适当的水平作为中心处理。 处理间距要适当,不可过大或过小。 油菜喷施不同浓度的硼肥:7.5、15、30、60 (mg/kg)

(3)随机法:指用随机方法确定因素的水平。 如把喷施浓度随机设置为0、0.5、2、6、9 (mg/kg)。

(4)优选法:黄金分割优选法。
“一个原则,一个数;两个公式牢记住;第一个公式为第一 (试验)点;第二个公式反复用”。 一个原则就是重实践,抓主要矛盾“去坏留好”;一个数是 0.618;第一个公式是“(大-小)×0.618+小”,第二个公 式是“大+小-中”。 喷施生长调节剂,最大值和最小值定为5个0(mg/kg) 0、1.91、3.09、5

中稻品种珍珠矮,中稻盛花末期和灌浆初 期喷施“赤霉素”,土制“赤霉素”固体0.614 g/kg。浓度范围为2万~15万倍。为缩短 时间,近期内取得效果,事先一次计算出4 个浓度,同时进行试验。

2、5、7、10、12、15

5.试验处理(treatment)
事先设计好的实施在试验单位上的具体项 目叫试验处理,简称处理
单因素试验:试验因素的一个水平就是一个处 理 多因素试验:试验因素的一个水平组合就是一 个处理

6.重复(repetition)
在试验中,将一个处理实施在两个或两个 以上的试验单位上,称为处理有重复。 一处理实施的试验单位数称为处理的重复 数
种子发芽试验,一个处理30粒种子,就说这个 处理有30次重复。

7.试验小区(experimental plot)
安排一个试验处理的小块地段称为小区

实例,番木瓜胚性愈伤组织诱导的正交试验方案
处理 1 2 3 4 5 6 7 8 9 激素配比 (mg/L) 2,4-D 2.0 2.0 2.0 6.0 6.0 6.0 10 10 10 NAA 0 2.5 5.0 0 2.5 5.0 0 2.5 5.0 KT 0.5 1.0 2.0 1.0 2.0 0.5 2.0 0.5 1.0 BA 0 0.5 1.0 1.0 0 0.5 0.5 1.0 0

第二节 试验误差及其控 制
一、试验误差的概念及分类 二、试验设计的基本原则 三、控制土壤差异的小区技术

一、试验误差的概念及分类
1. 试验误差(error)的概念
受非试验因素的影响使观测值与试验处理真值 之间产生的差异称为试验误差。 例如:测定绵农4号小麦品种的株高,得到以下数 值(单位:cm): 90、91.5、93、89、90.8

误差=观测值-真实值

εi =

yi

-

μ

2. 误差类型
(1)系统误差(sysematic error) 受确定因素影响,大小变化有方向性的误 差,又称为偏差(bias)。
产生系统误差的原因往往是可知或可掌握的, 产生的常见原因有仪器差异、方法差异、试剂 差异、条件差异、顺序差异、认为差异等。 通过合理选择试验地,安排试验小区,校正仪 器设备,观察记载及操作严格按标准进行,仪 控制系统误差的形成。

2. 误差类型
(2)随机误差(random error) 多种偶然的、无法控制的因素引起的误差。 例如,同一品种采用相同的栽培技术、种植 在土壤肥力相近的相邻几个小区上,还是由 于许多无法控制的内在和外在偶然因素的影 响,产量虽然接近但不完全相同。

随机误差的规律性
以大豆品种蛋白质含量的测定为例, 若从一批种子中抽取100份样品,分别 进行蛋白质含量的测定,若无系统偏 差的干扰,则所获100个数据,将其平 均数当作理论真值 ,μ ?
-3 -2 -1

f (ε )

68.27%

95.45%

? ε =y?μ

0

1

2

3

图1.3 随机误差的分布模式

根据可计算出100个误差值。

因此,试验中我们可以测定多个样本的蛋白质含量,以其 平均数代表该品种蛋白质含量,这样由于正负相互抵消的 作用使误差变小。

2. 两种误差类型
(3)过失误差(mistake ):研究者偶然失 误而造成的误差。

“错误”是绝对不允许发生的。

3.试验误差的来源
(1)试验材料固有的差异
如基因型不一致、种子生活力有差异、秧苗素质有 差异等。

(2)试验操作或田间管理技术差异
整地、施肥、除草、灌溉、收获等管理技术差异。

(3)环境条件差异
土壤差异和肥力不均是田间试验普遍存在、难以控 制的差异。

环境 误差 试材 操作

4.控制试验误差的途径
(1) 选择同质一致的试验材料。 (2) 采用标准化的操作管理技术。 (3) 控制引起差异的外界主要因素 。 选择肥力均匀的试验地; 试验中采用适当的小区技术; 应用良好的试验设计和相应的统计分析

二、 试验设计的基本原则
1. 重复(replication) 2. 随机 (random) 3. 局部控制(local control)

1. 重复(replication)
试验中同一处理种植的小区数即为重复次数。 重复的作用: 估计试验误差 试验误差是客观存在的,但只能由同

一处理的几个重复小区间的差异估得。同一处理有了二 次以上重复,就可以从这些重复小区之间的产量(或其它 性状)的差异估计误差。 降低试验误差 数理统计学已证明误差的大小与重复

次数的平方根成反比。重复多,则误差小,有四次重复 的试验,其误差将只有二次重复的同类试验的一半。此 外,通过重复也能更准确地估计处理效应。

2.随机 (random)
随机是指一个区组中每一处理都有同等的机会设置在任 何一个试验小区上,避免任何主观成见。 进行随机排列的方法: 抽签法 计算器(机)产生随机数字法 利用随机数字表。

3.局部控制(local control)
局部控制就是将整个试验环境分成若干个相对最为 一致的小环境,再在小环境内设置成套处理,即在田间 分范围分地段地控制土壤差异等非处理因素,使之对各 试验处理小区的影响达到最大程度的一致。因为在较

小地段内,试验环境条件容易控制一致。这是降
低误差的重要手段之一。









局部控制

无偏的试验 验误差估计 图2.2

降低试验误差

田间试验设计三个基本原则的关系和作用

上次课主要内容
因素、水平、重复、试验指标等概念 误差类型 试验误差的来源与控制 试验设计的原则

三、控制土壤差异的小区技术
(1)小区面积 (2)小区的形状 (3)小区方向 (4)重复次数

(1)小区面积
小区面积增加,试验误差减小。
小区面积扩大之后,同一小区里可能包括肥力 不同的地块,缩小了小区间的土壤差异; 扩大小区面积可增加株数,能够克服植株个体 间的差异,增强其代表性 天津绿白菜勘察试验小区面积与变异系数 小区面积m2 4.5 18 36 3.99 45 3.70 72 2.99 变异系数(%) 10.01 5.76

(2)小区的形状
采用狭长小区能较全面地包括不同肥力的土壤, 相应减少小区之间的土壤差异,提高试验精确 度。 田间试验小区长宽比一般为2-5:1。
小区面积较大时,长宽比多用3-5:1; 小区面积较小时,长宽比多用2-3:1。 小区长宽比对土壤差异的变化
小区长:宽 产量的变异系 数(CV%) 1:1 20.35 2:1 17.36 4:1 14.51 8:1 13.20 12:1 10.52 24:1 30:1 4.87 3.46

(3)小区方向
小区的方向必须是长的一边与肥力变化最大的方 向平行,使区组方向与肥力梯度方向垂直。
肥 力 梯 度

Ⅰ 2 4 1 3 5 6 Ⅱ Ⅲ
按土壤肥力变异趋势确定小区排列方向 (Ⅰ、 Ⅱ、 Ⅲ代表重复;1、2、…、6代表小区)

(4)重复次数与小区面积对试验误差的相 互关系

(5)边际效应与保护行 设置 边际效应是指试验地四周的小区或小 区边上的植株受到光照、通风、营 养、水分等条件的不同而使其生长发 育与试验地内部的小区或小区内部的 植株生长发育有所差异。

保护行的作用是:
① 使试材不受偶然性因素的影响,如人、畜践 踏等。 ② 使试材在相对一致的生态环境中生长发育, 防止边际效应的影响。

第三节 试验方案
试验方案:是根据试验目的和要求所拟进 行比较的一组试验处理(treatment)的总 称。

一、制定试验方案的基本要求
1、明确试验目的 通过回顾以往的研究进展、调查研究、文献探索等 明确试验的目的,形成对所研究主题及外延的设 想,使待拟订的试验方案能针对主题确切而有效地 解决问题。 2、根据试验目的确定恰当的供试因素 供试因素不宜过多,应该抓住1-2个或少数几个主 要因素解决关键性问题。
46

3、合理确定参试因素的水平
每因素的水平数目也不宜多,且各水平间距要适当,使 各水平能明确区分,并把最佳水平范围包括在内。 例如通过喷施矮壮素控制玉米株高,其浓度试验设置 为50、100、150、200、250mg/L等5个水平,其间距为 50mg/L。如果将间距缩小为10mg/L,水平数猛增到20 个。 这会导致两方面的问题:一是实验无法进行;二是受 误差影响不容易发现试验效应的规律。
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3、设置对照(check, CK) 对照是试验中比较处理效应的基准。 叶面施肥试验 品种比较试验中常统一规定同生态区 内使用的对照品种。

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设置对照时一定要注意其代表性和合理性 品种比较试验:当地主栽优良品种 栽培技术:当地最常用的栽培管理技术

图 PCR扩增产物的凝胶电泳 M.DL2000 DNA marker;1.阳性对照;2.阴 性对照;3.番木瓜单染色体DNA扩增产物

1

2

3

4

图 P启动子缺失片段效率检测 1, p3; 2, p2; 3, p1; p1301

4、注意比较间的唯一差异性原则,才能正确解 析出试验因素的效应。
如在对小麦进行叶面喷施P肥的试验中,P肥是兑在水中然 后喷到小麦叶面上的,两者的差异可能有P的作用,也可 能有水的作用,无法将它们区分开。需加入一个喷施等量 清水的处理(CK),则P的作用可从比较中解析出来。 根外追肥、浸种、扦插:叶面喷清水、清水浸种或插条等等

第四节 常用试验设计
一、顺序排列的试验设计 二、随机排列的试验设计

一、顺序排列的试验设计
顺序排列是指试验中的各个处理在各重复区内按一定的顺序 进行排列。 顺序排列容易产生系统误差,尤其是存在明显土壤肥力梯度 时更是如此。此法不能正确估计试验误差,所以不能进行以 概率论为基础的统计分析方法进行试验结果的显著性测验。 这种设计多用于一些简单的单因素试验、预备试验以及示范 性试验。

(一) 对比法设计 (二) 间比法设计

(contrast design) (interval contrast design)

(一) 对比法设计(contrast design)
这种设计的排列特点是每一供试品种均直接排列于对 照区旁边,使每一小区可与其邻旁的对照区直接比较。 Ⅰ Ⅱ Ⅲ

1 ck 2 3 ck 4 5 ck 6 7 ck 8 3 ck 4 5 ck 6 7 ck 8 1 ck 2 5 ck 6 7 ck 8 1 ck 2 3 ck 4
图1-3 8个品种3次重复对比排列(阶梯式)

Ⅰ Ⅱ

ck 1 2 ck 3 4 ck 5 6 ck 7 7 ck 6 5 ck 4 3 ck 2 1 ck ck 1 2 ck 3 4 ck 5 6 ck 7



图1-3 7个品种3次重复对比排列(逆向式)

对比设计
优点: 设计、布置和田间观察和记载方便。 由于相邻小区之间土壤肥力差异较小,每个处理和 其相邻对照比较,消除了土壤肥力差异的影响。 缺点: 对照占地较多,达整个试验的1/3或更多。 由于没有用随机排列的原则,所以不能无偏估计试 验误差。

例1-1 9个油菜品种(1个为对照)的比较试验,3 次重复,对比设计,田间小区排列见图1-3,小区计 产面积20m2,试验结果见表1-2.

(二) 间比法设计(interval contrast design)
间比法设计的特点是,在各重复区,排列的第一个小区 和末尾的小区一定是对照(CK)区,每二对照区之间排列相同 数目的处理小区,通常是4或9个,重复2—4次。 各重复可排成一排或多排式。排成多排时,则可采用逆 向式(图2.6)。 如果一条土地上不能安排整个重复的小区,则可在第 二条土地上接下去,但是开始时仍要种一对照区,称为额外 对照(Ex. CK)如图2.7。

(1)间比设计
Ⅰ C K 1 2 3 4 C K 5 6 7 8 C K 9 10 11 12 C K 13 14 15 16 C K



C K

16

15

14

13

C K

12

11

10

9

C K

8

7

6

5

C K

4

3

2

1

C K



C K

1

2

3

4

C K

5

6

7

8

C K

9

10

11

12

C K

13

14

15

16

C K

图 16个品种3次重复的间比法排列,逆向式 (Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ代表重复;1、2、3…代表品种;CK代表对照)

对照所占试验地较少,可以安排大量处理,在新品种选中原始材料观察 和早期的品系选择或株系鉴定等处理数多的试验中应用。

二、随机排列的试验设计
?

随机排列指各试验处理以及对照在一个重复区中的排列是 随机的。 可以克服土壤及其他非试验因素给试验造成的系统误差的 影响,有正确的误差估计,获得的试验结果能够进行显著 性测验。 但田间排列不规则,观察记载及田间操作不太方便,不小 心时易发生差错。

二、随机排列的试验设计
(一) 完全随机设计(completely random design) (二) 随机区组设计(randomized blocks design) (三) 拉丁方设计(latin square design) (四) 裂区设计(split-plot design) (五) 正交试验设计

(一) 完全随机设计 (completely random design)
?将各处理完全随机分配到各个试验单元(或小区)中,每一处理 的重复数可以相等或不相等。 ?假设试验有k个处理(包括对照),n次重复,则可将试验 地(试验材料)划分为nk个试验小区(全部供试单位=n K)。将全部供试单位进行随机,并根据n的大小分成K组, 同组各供试单位接受相同处理或品种,这种设计叫完全随机设 计。

例1,要检验三种不同的生长素,各一个剂量,测定对小麦 苗高的效应,包括对照(用水)在内,共4个处理,若用盆栽 试验每盆小麦为一个单元,每处理用4盆,共16盆。

随机排列时将每盆标号1,2,…,16; 然后查用随机数字表或抽签法或计算机(器)随机数字发生 法得第一处理为(14,13,9,8),第二处理为(12,11,6, 5),第三处理为(2,7,1,15),余下(3,4,10,16)为第 四处理。

优点:应用了试验设计中的重复和随机两个原则, 设计容易,处理数与重复次数不受限制,统计分析 简单; 缺点:没有应用局部控制原则,试验环境差异较大 时误差较大,精确度低。 因此,完全随机设计常用于土壤肥力均匀一致的田 间试验和在实验室、温室、人工气候箱中进行的试 验。

(二) 随机区组设计(randomized blocks design) 亦称完全随机区组设计(random complete block design)

根据“局部控制”的原则,将试验地按肥力程 度划分为等于重复次数的区组,一区组亦即一重 复,区组内各处理都独立地随机排列。

优点:(1)设计简单,容易掌握; (2)灵活性大,单因素、多因素以及综合性的试 验都可应用; (3)符合试验设计的三原则,能提供无偏的误差估 计,并有效地减少单向的肥力差异,降低误差; (4)对试验地的地形要求不严,必要时,不同区组 亦可分散设置在不同地段上。 (5)易于分析,当偶然原因损失某一处理或区组时, 可以除去该处理或区组进行分析。

缺点:
处理数不能太多,处理数多,区组必然增 大,环境变异增大,从而丧失局部控制的功 能。处理数不超过20个,一般10个左右。 只能控制一个方向的土壤差异,精度低于拉 丁方设计。

如处理数较多,为避免第一小区与最末小区距离过 远,可将小区布置成两排(图示)。
Ⅰ 3 8 1 10 7 15 14 9 2 12 5 Ⅱ Ⅲ

6 13 4 16 11

图 16个品种3个重复的随机区组,小区布置成两排

(3)区组布置在不同的地块上
I II

III

(三) 拉丁方设计(latin square design)
拉丁方设计是从横行和直列两个方向对试验环境 条件进行局部控制,使每个横行和直列都成为一个区 组,在每个区组内随机安排全部处理。使每个处理在每一 列和每一行中出现的次数相等(通常一次),所以它是比 随机区组多一个方向局部控制的随机排列设计。 优点:精确度高 缺点:缺乏伸缩性

拉丁方设计的通常应用范围只限于4—8个处理。 第一直行和第一横行均为顺序排列的拉丁方称 标准方。拉丁方甚多,但标准方较少。如3×3只有 一个标准方。 将每个标准方的横行和直列进行 调换,可以化出许多不同的拉丁方。 A B C B C A C A B

设有5个品种分别以1、2、3、4、5代表,拟用 拉丁方排列进行比较试验。 1. 取上面所列的(5×5)选择标准方。 2. 随机数:1、4、5、3、2,即为直行的随机。 3. 随机数:5、1、2、4、3,即为横行的随机。 4. 随机数: 2、5、4、1、3,即为品种随机。 5. 将(5×5)选择标准方按上面三个随机步骤,就 得到所需的拉丁方排列(图)。

1.选择标准方

2.按随机数字 14532 调整直行

3.按随机数字 51243 调整横行

4.按随机数字 2=A,5=B,4=C 1=D,3=E,排列 品种 35214 21345 54132 12453 43521

ABCDE BAECD CDAEB DEBAC ECDBA

ADECB BCDEA CEBAD DACBE EBADC

EBADC ADECB BCDEA DACBE CEBAD

图 (5×5)拉丁方的随机

(四) 裂区设计(split-plot design)
裂区设计是多因素试验的一种设计形式。 在多因素试验中,有时考察因素的重要性是不同的,希望 对重要因素的考察有较高精确度,往往采用裂区设计。 主区( main plot ): 将每个区组划分为若干个主区,亦称整 区。次要因素安排在主区。 副区(split-plot):将主区划分为若干副区,亦称裂区。 重要因素各水平安排在副区。

设计示例
有6个品种,以1、2、3、4、5、6表示, 有3种施肥量,以高、中、低表示,重复3次。 主处理为施肥量,副处理为品种。 (1)先将试验地划为三个区组(重复)
I II III

77

(2)在区组中划分出主区,并随机将主处理 安排到各个区组中去。
主区 I II III



















78

(3)在各主区内划出副区,并随机将副处 理安排其中。
Ⅰ Ⅱ Ⅲ

1 5 2 5 4 1 2 4 3

6 5 3 2 3 1 1 6 3

2 4 6 5 3 2 1 4 2

6 3 4 3 6 2 6 5 1 高 低 中

1 4 2 4 6 5 2 5 4 低 中 高

1 3 5 4 6 1 6 5 3 高 中 低

图2.12 施肥量与品种二因素试验的裂区设计 (施肥量为主区,品种为副区;Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ代表重复)

通常在下列几种情况下,应用裂区设计:

(1)在一个因素的各种处理比另一因素的处理可能 需要更大的面积时,为了实施和管理上的方便而 应用裂区设计。 (2) 试验中某一因素的主效比另一因素的主效更为 重要,而要求更精确的比较,或二个因素间的交 互作用比其主效是更为重要的研究对象时,亦宜 采用裂区设计,将要求更高精确度的因素作为副 处理,另一因素作为主处理。

(5)正交试验设计与数据处理
试验总是要花费时间,消耗人力、物力。因此,试验的次数 应尽可能少。

全面试验: 如 4 个 3 水平的因素,要做 34=81 次试验; 6 个 5 水平的因素,要做 56=15625次试验。非 常困难。 能否减少试验次数,而又不影响试验效果呢? 有

正交试验

L8 ( 2 ) 正交表
7

表示各因素的水平数为2,做8次 试验,最多考虑7个因素(含交互 作用)的正交表。

正交表的特点
1、任意一列中,不同的数字出现的次数相等; 表示:在试验安排中,所挑选出来的水平组合 在全部水平组合中的分布是均匀的。 ——均衡分散性 2、任意两列,同一横行所组成的数字对出现的 次数相同。 表示:每一个因素的各个水平间具有可比性。 ——整齐可比性 这是设计正交试验表的基本准则

例,将番木瓜愈伤组织接种到含有生长调节剂2,4-D 和KT的培养基上,研究不同激素配比对体胚诱导的 影响。确定2,4-D和KT两个因子,每个因子各3个水 平,具体试验方案见表2。
因素 A: 2,4-D (mg/L) B:KT (mg/L) 水平1 2 0.5 水平2 6 1.0 水平3 10 2.0

表 番木瓜体胚诱导的试验方案
处理 1 2 3 4 5 6 7 8 9 激素配比(mg/L) 2.4-D KT 2 0.5 2 1.0 2 2.0 6 1.0 6 2.0 6 0.5 10 2.0 10 0.5 10 1.0

第五节 田间试验的抽样方法
抽样(Sampling)又称取样。从试验小区 中抽取部分植株或器官组成样本,用样本 的观察值作整个小区的估计值。 抽样目的是通过样本了解整个试验小区的 情况,因此样本应该有足够的代表性。

用样本的观察值去估算总体,而 样本的观察值与总体的真值是有差异 的,这个差异称为取样误差。

取样 方法

典型取样 typical sampling 顺序取样 ordinal sampling 随机取样 random sampling 成片取样 zonal sampling

典型取样
典型取样:又称代表性取样,根据研究目的 有意识的抽取一定数量具有代表性的抽样单 位。 典型取样关键在于选取真正具有代表性的典 型样本。 灵活机动,但完全依赖于研究者的经验和知 识,结果不稳定,不符合随机原则,无法估 计抽样误差。

顺 序 取 样

五点式、对角线、棋盘式、分行式、平行线式、”Z”字式

随机抽样
随机抽样又叫等概率抽样,指所有抽样单 位都有同等机会被抽取的抽样方法。 优点:代表性强,可估计抽样误差; 缺点:麻烦。

随机抽样
简单随机抽样:对所有抽样单位进行编号,然后 随机抽取样本。 分层随机抽样:先按一定特征或变异原因将划分 相对均匀一致的区层,然后独立的在区层内随机 取样。 整群随机抽样:先按一定特征或变异原因将划分 成若干个单位群,然后采用随机法抽取一定的单 位群,群内所有抽样单位构成样本。 多级随机抽样:先从试验单位中随机抽取一定数 量的抽样单位,再在此抽样单位上随机抽取一次 抽样单位,…..。

成片抽样
成片抽样:抽取的抽样单位在试验小区中 成片分布。破坏性抽样经常采用此法。

9:1

25:9

不同叶幕结构对赤霞珠葡萄生长发 育的影响
ck 100cm 120cm 150cm


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