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目录 1

第一章 试验设计的基本原理 1

1.1 研究的进程 1

1.2 总体和样本 3

1.2.1 试验的目的 3

1.2.2 总体 6

1.2.3 抽样 7

1.3 统计推断方法 9

1.3.1 差与误差的比 9

1.3.2 统计推断与真实情况 10

1.4 试验设计三原则 12

1.4.1 设置重复 12

1.4.2 随机化 13

1.4.3 局部控制 16

3.1.1 二元配置法实例 18

第二章 单因子试验设计 21

2.1 完全随机设计（一元配置法） 22

2.1.1 一元配置法的实例 22

2.1.2 方差分析的计算方法 27

2.1.3 平方和的加法定理 30

2.1.4 线性模型与期望均方 33

2.1.5 平均值间的比较（多重比较） 38

2.1.6 一元配置法注意事项 39

2.2 随机区组设计 40

2.2.1 随机区组设计实例 40

2.2.2 方差分析的思考方法 46

2.2.3 缺值的处理 49

2.2.4 随机区组设计的注意事项 51

2.3.1 拉丁方设计的实例 53

2.3 拉丁方设计 53

2.3.2 拉丁方的特点 57

2.3.3 方差分析的思考方法 59

2.3.4 缺值的处理 60

2.3.5 拉丁方设计的应用 62

2.4 交叉设计（反转试验法） 70

2.4.1 交叉设计的实例 70

2.4.2 差“d” 72

2.4.3 交叉设计成立的条件 73

2.4.4 多种处理的交叉设计 74

第三章 析因试验设计 78

3.1 二元配置法 79

3.1.2 交互作用 88

3.1.4 平均数的比较 95

3.1.5 缺值的处理 96

3.1.3 方差分析的思考方法 97

3.2 三元配置法 97

3.2.1 三元配置法实例 97

3.2.2 方差分析的思考方法 105

3.2.3 求期望均方的方法 108

3.3 四元以上的多元配置法 113

第四章 不完全的单因子试验设计 117

4.1 不完全区组 117

4.2 不完全随机区组设计 118

4.2.1 平衡型不完全区组设计（B.I.B设计） 118

4.2.2 平衡型不完全区组设计的条件 119

4.2.3 平衡型不完全区组设计的解析 120

4.2.4 对称平衡型不完全区组设计（S.B.I.B设计） 123

4.2.5 调整的处理效果Q的意义 125

4.2.6 B.I.B设计一览表 126

4.3 不完全拉丁方设计 131

4.3.1 不完全拉丁方实例 131

4.3.2 不完全拉丁方与拉丁方的关系 134

第五章 裂区设计 135

5.1 裂区设计实例 136

5.2 方差分析的思考方法 143

5.2.1 测定值的线性模型 143

5.2.2 一级误差和二级误差 145

5.2.3 采用裂区设计的必要性 146

5.3 裂区设计的特点及其应用 147

第六章 系统分组设计 151

6.1 样本容量相等的实例 151

6.2 系统分组设计方法 154

6.2.1 线性模型和计算步骤 154

6.2.2 误差的估计 156

6.2.3 最适当重复数 157

6.3 样本容量不等的实例 158

6.3.1 解析步骤 159

6.3.2 期望均方系数的计算 162

6.3.3 方差组分的计算 164

6.3.4 测定例数的最适分配 164

6.3.5 试验区数的确定 165

6.3.6 试验设计的特点 166

第七章 正交试验设计 167

7.1 L8（27）正交表 168

7.1.1 L8（27）正交表的结构 168

7.1.2 正交表的性质 171

7.1.3 使用L8正交表的实例〔叶斯（YATES）算法〕 172

7.1.4 因素的安排 176

7.1.5 与其他设计方法的结合 178

7.2 L16（215）正交表 180

7.2.1 L16（215）正交表的结构及性质 180

7.2.2 用L16正交表安排试验的实例 182

7.2.3 因素效应的混杂 185

7.2.4 因素的安排 189

7.3 L32（231）及L64（263）正交表 193

第八章 群饲时的分析方法 196

8.1.1 群内相互作用的实例 197

8.1 群内的相互作用 197

8.1.2 方差的比较 198

8.1.3 群内相互作用与组间差的关系 199

8.2 每群固有的变异 200

8.2.1 每群固有变异的实例 200

8.2.2 每个水平只设一个试验组群饲时的问题 201

8.2.3 方差组分的研究 202

8.2.4 细分试验组的优缺点 203

8.2.5 成群测定的数据的处理 204

8.3.2 雏鸡试验的例子 205

8.3 可以忽略群内相互作用和各群变异的情况 205

8.3.1 质量遗传的数据 205

第九章 试畜的头（或群）数 206

9.1 根据误差自由度的估计 206

9.1.1 估计的根据 206

9.1.2 所需试验组数的计算 207

9.2 根据差和误差的估计 209

9.2.1 估计必要头数的思考方法 209

9.2.3 估计群饲时的最小显著差 210

9.2.2 最小显著差的估计 210

9.2.4 估计必要头数 213

9.3 误差的估计 213

9.3.1 体重的变异系数 213

9.3.2 消化率的个体差 216

9.3.3 鸡的各种测定指标的标准差 217

第十章 各种实际问题 218

10.1 误差的级次 218

10.1.1 级次不同的误差 218

10.1.2 青贮试验的例子 222

10.1.3 研究环境条件的例子 223

10.1.4 分期测定的数据的处理方法 225

10.2 如何得到较多的信息 228

10.2.1 由同一资料引出较多信息的实例 228

10.2.2 由同一资料导出不同结论的例子 231

10.3 注意噪声 232

10.4 符号检验 237

10.5 奶牛试验中的若干问题 240

10.5.1 能否按二元配置法分析 241

10.5.3 偏回归系数的研究 243

10.5.2 能否作多元回归分析 243

第十一章 有缺值和重复数不等的资料的处理 245

11.1 缺值的处理 245

11.1.1 缺值的估计 246

11.1.2 含有估计值的方差分析 248

11.1.3 只有一个缺值的情况 250

11.2 有重复的试验中缺值较少的情况 250

11.2.1 重复数取齐的方法——简便法一 250

11.2.2 取平均数的方法——简便法二 251

11.2.3 重复数成比例时的方差分析 252

11.3 R×2型试验的情况 255

11.4 常数估计法 258

11.4.1 参数的估计方法 258

11.4.2 在常数估计法的基础上作方差分析 260

附表1 正态分布表 262

附表2 t值表（两尾） 264

附表3-a 5％F值表（一尾） 266

附表3-b 1％F值表（一尾） 270

附表4-a 5％q值表（两尾） 274

附表4-b 1％q值表（两尾） 275