第一节方差分析 显著水平取a=0.05,F0=3.49 测验计算: F= 34.67 =3.53 9.83 此F>F0.05,即药剂间变异大于药剂内变异 不同药剂对水稻苗高是具有不同效应的
第一节 方差分析 显著水平取a=0.05，F0.05 =3.49。 测验计算： F = 3.53 9.83 34.67 = 此F> F0.05 ，即药剂间变异大于药剂内变异， 不同药剂对水稻苗高是具有不同效应的
第一节方差分析 (四)多重比较 F测验是一个整体的概念。仅能测出不同处 理效应的平均数的显著差异性。但是,是否各个平 均数间都有显著差异性?还是仅有部分平均数间有 显著差异而另一部分平均数间没有显著差异?它不 曾提供任何信息。要明确各个平均数间的差异显著 性,还必须对各平均数进行多重比较
第一节 方差分析 (四)多重比较 F测验是一个整体的概念。仅能测出不同处 理效应的平均数的显著差异性。但是，是否各个平 均数间都有显著差异性？还是仅有部分平均数间有 显著差异而另一部分平均数间没有显著差异？它不 曾提供任何信息。要明确各个平均数间的差异显著 性，还必须对各平均数进行多重比较
第一节方差分析 (一)最小显著差法(LSD法) 首先算得平均数差数的标准误: 2S 式中:S2为方差分析时的误差均方值,n为 样本容量。由t表查得t,即有最小显著差数: LSD=SX
第一节 方差分析 (一) 最小显著差法（LSD法） 首先算得平均数差数的标准误： n s Sx Sx e 2 1 2 2 − = 式中： 为方差分析时的误差均方值，n为 样本容量。由t表查得ta，即有最小显著差数： 2 Se L S Da = a Sx x t 1 2 −
第一节方差分析 若两个平均数的差数LSDa,即为a水平上显著。 LSD法实质上是t测验,而t测验只适用于两个相互 独立的样本平均数。 (二)最小显著极差法(LSR法) 这一方法的特点是不同平均数间的比较采用不同的 显著差数标准,因而克服了LSD法的局限性,可用于 平均数间的所有相互比较。其常用的有新复极差测验 和q测验两种
第一节 方差分析 若两个平均数的差数>LSDa，即为a水平上显著。 LSD法实质上是t测验，而t测验只适用于两个相互 独立的样本平均数。 (二)最小显著极差法（LSR法） 这一方法的特点是不同平均数间的比较采用不同的 显著差数标准，因而克服了LSD法的局限性，可用于 平均数间的所有相互比较。其常用的有新复极差测验 和q测验两种
第一节方差分析 1、新复极差测验(SSR测验): 平均数的标准误 SE= 查SSR表,查得所具有的自由度下,p=2,3,…,k时 的SSR值(p为某两极差间所包含的平均数个数)。进而算 得各个p下的最小显著极差LSR。 LsR=sE×SsRa 将各个平均数按大小顺序排列,用各个p的LSRa值即可测 验各平均数的显著性;凡两极差<LSRa者为不显著,凡两 极差>LSRa者为显著
第一节 方差分析 1、新复极差测验（SSR测验）： 平均数的标准误 SE= n s e 2 查SSR表，查得所具有的自由度下，p=2，3，……，k时 的SSR值（p为某两极差间所包含的平均数个数）。进而算 得各个p下的最小显著极差LSR。 LSR= SE×SSRa 将各个平均数按大小顺序排列，用各个p的LSRa值即可测 验各平均数的显著性；凡两极差<LSRa者为不显著，凡两 极差>LSRa者为显著