|
从一致性评价开始，试验设计是我们不能不重视和必须应用的工具，那么先让我们了解一下，试验设计（DOE）的三个基本原则。 这些原则早在20世纪20年代起，由伟大的统计学家R.A.Fisher首先提出，当时，他在英国的农业试验站工作，由于农业试验规模较大，花费时间长，而且必须妥善处理田间差异等问题，他提出的这些原则获得了巨大的成功。这些原则直到现在仍然重要的指导意义。 1、完全重复： 指一个处理要施于多个试验单元。完全重复有时也被简称为“复制”、“仿行”等，其中，“仿行”是minitab DOE中经常出现的，也很重要。理论上讲，进行试验的目的，就是比较不同处理之间是否有显著差异，我们这里是把一个处理所能获得的结果看成一个总体，而实际进行试验时所获得的结果是各个处理所形成的不同总体的抽样。而显著性检验都是拿不同总体间形成的差别与随机误差相比较，只有当各总体间的差别比随机误差显著地大时，才说“总体间的差别是显著的”，没有随机误差的估计，就无法进行任何统计推断。所以，就要在试验安排中，在处理相同的条件下一定要进行完全重复的试验，以便获得试验误差的估计。 我们在试验安排中一定要包括真正的重复。当然，完全重复不一定要对所有处理全都重复，例如可以安排只在“中心点”处进行完全重复，别处只进行一次试验，这将大大减少试验次数。 2、随机化 随机化的含义是以完全随机的方式安排各次试验的顺序和/或所用试验单元。这样做的目的是防止那些试验者未知的，但可能会对试验结果产生某种系统的影响。随机化并没有减少试验误差本身，但随机化可以使不可控因素对试验结果的影响随机地分布于各次试验中，因此可以防止未知的但可能会对响应变量产生某种系统影响的出现。 3、区组化 在实际工作中，各试验单元间难免会有某些差异，如果能按某种方式把它们分成组，每组内可以保证差异较小，即它们具有同质齐性，而允许区组间有较大差异，这将使我们可以在很大程度上消除由于较大试验误差所带来的分析上的不利影响。 通过在同一个区组内比较处理间的差异，就可以使区组效应在各处理效应的比较中得以消除，从而使对整个试验的分析更为有效。 在试验设计中应遵照下列原则：“能分区组者则分区组，不能分区组者则随机化”。 |
|
|
