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日期20020617名称饲养试验的设计分类
副类别动物饲养试验方法类别饲料生物学效价评定方法
正文 饲养试验的设计分类

  主要讨论常用饲养试验设计方法的适用范围及注意事项,具体的统计检验方法可参阅有关书籍。
  (一)单因子试验设计

  1.完全随机化设计 按因子设计水平数目,将试畜随机分组,然后配置到各个处理中去。该试验设计要求供试动物除处理因素的水平之外,试畜来源、管理和环境条件等尽量一致。它适用于组间非试验因素差异忽略不计的情况,一般把试验因素的零水平作为对照组。2种处理平均数的比较用t检验,多种处理用F检验。如果2种处理试验单位变异很大,难于达到条件一致,在符合配对的情况下,可以考虑用配对设计,如同胎、同性别仔猪,同一试验对象的前后2次观察值,都可以认为是配对的。但若找不到配对动物,也不可勉强配对。
  如果试验规模过大,组间难以达到条件一致,就必须采用随机区组设计,否则会混淆试验因子的真正效果。
  2.随机区组设计 在组间难以达到一致的情况下,可采用设置区组的局部控制方法,这样可把组间误差单独分开,从而突出了试验因子的差异程度。采用随机区组设计时,应注意以下几个问题:
  (1)在系统误差比较大的情况下,把它分离出去(设置区组)十分有利。但分离区组减少了误差自由度,从而降低了检验的精确性。因此,在误差与区组间期望均方相差无几的情况下,不宜设置区组。
  (2)如果因子各水平对区组的反映缺乏相似性,就不能把各个区组的试验结果合并。同时,试验因子与区组有交互作用时,不应采用无重复的随机区组设计。
  (3)在畜牧试验中,常把试验场、同一场内的不同畜舍、试验日期、家畜的窝别和胎次等作为区组。随机区组设计与一些复杂的试验设计相比,这类设计往往不易发现,隐藏在各区组内的不可比因素,而且群体愈大,导致的系统误差与试验误差也愈大。难以用生物统计学方法进行比较。
  3.拉丁方设计 有时不仅上述因素会产生系统误差,而且试验顺序也会产生系统误差,用消除区组间差异的办法同样可以剔除这种差异。对于泌乳奶牛,在不同个体和不同泌乳阶段都分别设置一套因子,这种配置形式就是拉丁方设计。同样,区组因子与被检验的因子之间不应当有交互作用。如果前一试验阶段的处理有残效,就会全部包括在误差项里而增大误差。为此,每个阶段之前必须有一定的预试期,使残效消失,或延长试验期,只使用后半期的数据进行分析。
  拉丁方设计可用较少的动物获得较多的试验结果。为了克服缺值,扩大误差自由度,提高检验的精确性,可设置重复或与随机区组结合进行。
  4.交叉设计 交叉设计是指处理因素在不同个体或期别间进行对调。例如,研究尿素对泌乳奶牛的饲用价值,可设置对照料A1和尿素配合饲料A2,两组奶牛在3个泌乳期分别按下列方式给料,第一组:A1-A2-A1;第二组:A2-A1-A2。同理,可将试验分为前期和后期,处理在2组间进行对换。这种方法的优点是可消除个体和期别间的误差,用较少的试验动物可获得较高的精度。但必须满足下列条件:
  (1)忽略因子间的交互作用;
  (2)没有处理残效;
  (3)两组试畜头数相等。
  (二)复因子试验设计

  1.析因试验设计 研究全部变因效应的试验设计称为析因设计。包括主效应和交互作用,通常以二元配置法较为普遍。A、B 2因素的水平数,a、b之积为试验处理数。各处理有重复的试验叫做有重复的二元配置法,没有重复时,ab个处理各做1次试验,其解析步骤与随机区组试验完全相同。实际上,随机区组设计是把区组作为一种因子的二元配置法。无重复时,把区组与处理的交互作用作为误差进行F检验。要研究交互作用或交互作用不容忽视时,必须采用有重复的配置。交互作用是统计学的判断,必须配合生物学知识加以综合定论。同时,各因素水平在2个以上情况下,方差分析显著时,还需进行多重比较。
  2.裂区试验设计 有时试验因子的重要程度不同,没有必要像析因设计那样把所有的因子按同等地位处理或一起进行试验。裂区设计是把主试验(主区)再分割成副试验(副区)。例如,比较不同品种雏鸡对饲料能量和蛋白含量变化的反映,可由品种的一元配置与饲料(能量和蛋白)的二元配置法构成裂区设计。
  裂区设计有以下特点:
  (1)对一级因子的检验精度低。由于对一级因子的主效应以及2个或2个以上一级因子的交互作用都用一级误差检验,一级误差在理论上比二级误差大,而其自由度又比二级误差的自由度小。因此,一级因子的主效应及其交互作用,如果不是相当大的话,一般达不到显著水平。实际上主效应的检验是附带进行的,是否显著都无关紧要。
  (2)对一级、二级因子交互作用的检验精度高。
  (3)可用于随时间变化的生产指标图形的比较。如产蛋率和泌乳量等,通常是把时间作为二级因子进行裂区设计(吉田实,1984)。
  3.正交试验设计 正交试验设计是在复因子试验设计中有规律地选取具有代表性的部分水平组合进行试验,这样既考虑了多因子多水平,又不扩大试验规模,它的实施依据是根据选定的因子和水平数,合理选择正交表,按表安排试验。由于多因子的交互作用随着因素的增加而逐渐变小,所以3因素以上的正交试验一般不考虑交互作用。正交设计适用于多因素、多指标、试验周期较长、试验误差较大的试验,尤其适用于研究营养物质间的合理配比。
资料来源中国饲料数据库中心
负责人熊本海博士



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