第一章田间试验概述 第一节田间试验的任务和要求 、田间试验的任务 田间试验( field experiment),在田间进行的农业科学试验 基本任务:在田间环境条件下考察各种农业科学研究成果的实际表现,并据此客观地 评价其推广价值和应用范围。主要包括: 1.品种试验考察新育成或引进品种的丰产性、品质、抗病和适应性等。 2.丰产试验考察新的丰产栽培技术的可行性和效果 3.植保试验考察新的农药使用及植物病虫害、杂草的各种防治技术效果 4.土肥试验考察新的肥料和施肥技术的实际效果 田间试验是农业科学试验的主要形式。这是因为农业科学的主要研究对象—各种作 物都是复杂的高等有机体,它们在整个生活过程中随时都在与环境进行复杂的联系,环境 条件的任何变化都将或多或少地影响其生长发育乃至最终的产量和品质。作物生产主要在 田间进行,因此,只有在与作物的实际生产条件相近的田间进行的试验中,表现优良的农 业科学研究成果,才有可能在生产实践中得到推广应用,发挥其增产增收的作用。也就是 说农业科学试验只有在田间进行才有实际意义,才能对农业生产实践起到指导作用 农业科学试验也可以在实验室、温室乃至人工气候室中进行。但是,这些试验方法尚 不能取代田间试验,因为其试验条件与田间的实际生产条件不同。这些方法的主要优点是 能较严格地控制某些在田间难以控制的环境条件,如温度、湿度、日照强度和日照长度、 空气的成份等,因而特别适合研究一些理论问题。例如,作物生长发育的规律,某些环境 条件的变化对生长发育的影响规律,器官、组织、细胞、染色体乃至分子水平的遗传规律 等。对于主要面向农业生产实践的农业科学来说它们都是有效的辅助性试验方法 田间试验任务的来源 田间试验任务的来源主要有 1.从当时当地的农业生产实践中提取农业科学试验特别是田间试验是直接为农业 生产服务的,因此,当时当地农业生产中急需解决的问题是田间试验任务的首要来源。例 如,干旱地区需要开展选育抗旱品种和节水灌溉的硏究,土壤瘠薄地区需要进行改土培肥 的研究等 2.上级下达根据农业生产发展和农村经济结构调整的需要,国家和各级地方政府 的农业和科研主管部门经常会下达一些研究项目或项目指南。现阶段国家和地方政府组织 的攻关项目、自然科学基金项目和高新技术项目中都有许多需要开展田间试验的农业科学 研究内容 3.基础理论性研究农业科学工作者经常需要通过田间试验来开展有关作物生长发 育和遗传规律以及作物与环境之间相互关系等研究。虽然其中的许多内容也可以在实验 室、温室或人工气候室中进行,但在田间开展更符合作物的实际生长情况,因而经常是一 个必不可少的研究环节 4.横向协作不同地区和不同单位之间经常有相同或类似的项目需要进行研究,但
1 第一章 田间试验概述 第一节 田间试验的任务和要求 一、田间试验的任务 田间试验（field experiment），在田间进行的农业科学试验。 基本任务：在田间环境条件下考察各种农业科学研究成果的实际表现，并据此客观地 评价其推广价值和应用范围。主要包括： １．品种试验 考察新育成或引进品种的丰产性、品质、抗病和适应性等。 ２．丰产试验 考察新的丰产栽培技术的可行性和效果。 3．植保试验 考察新的农药使用及植物病虫害、杂草的各种防治技术效果。 ４．土肥试验 考察新的肥料和施肥技术的实际效果。 田间试验是农业科学试验的主要形式。这是因为农业科学的主要研究对象──各种作 物都是复杂的高等有机体，它们在整个生活过程中随时都在与环境进行复杂的联系，环境 条件的任何变化都将或多或少地影响其生长发育乃至最终的产量和品质。作物生产主要在 田间进行，因此，只有在与作物的实际生产条件相近的田间进行的试验中，表现优良的农 业科学研究成果，才有可能在生产实践中得到推广应用，发挥其增产增收的作用。也就是 说农业科学试验只有在田间进行才有实际意义，才能对农业生产实践起到指导作用。 农业科学试验也可以在实验室、温室乃至人工气候室中进行。但是，这些试验方法尚 不能取代田间试验，因为其试验条件与田间的实际生产条件不同。这些方法的主要优点是 能较严格地控制某些在田间难以控制的环境条件，如温度、湿度、日照强度和日照长度、 空气的成份等，因而特别适合研究一些理论问题。例如，作物生长发育的规律，某些环境 条件的变化对生长发育的影响规律，器官、组织、细胞、染色体乃至分子水平的遗传规律 等。对于主要面向农业生产实践的农业科学来说它们都是有效的辅助性试验方法。 二、田间试验任务的来源 田间试验任务的来源主要有： 1．从当时当地的农业生产实践中提取 农业科学试验特别是田间试验是直接为农业 生产服务的，因此，当时当地农业生产中急需解决的问题是田间试验任务的首要来源。例 如，干旱地区需要开展选育抗旱品种和节水灌溉的研究，土壤瘠薄地区需要进行改土培肥 的研究等。 2．上级下达 根据农业生产发展和农村经济结构调整的需要，国家和各级地方政府 的农业和科研主管部门经常会下达一些研究项目或项目指南。现阶段国家和地方政府组织 的攻关项目、自然科学基金项目和高新技术项目中都有许多需要开展田间试验的农业科学 研究内容。 3．基础理论性研究 农业科学工作者经常需要通过田间试验来开展有关作物生长发 育和遗传规律以及作物与环境之间相互关系等研究。虽然其中的许多内容也可以在实验 室、温室或人工气候室中进行，但在田间开展更符合作物的实际生长情况，因而经常是一 个必不可少的研究环节。 4．横向协作 不同地区和不同单位之间经常有相同或类似的项目需要进行研究，但
各个地区或单位的条件不同,不可能也不必要都开展研究。通常可以委托具备较好条件的 地区或单位来进行独立研究或协作研究。因此,受其它地区或单位的委托进行研究也是田 间试验任务的一个重要来源。 、田间试验的基本要求 田间试验种类繁多,试验条件复杂多变而且难以控制。因此,对它的要求与其它科学 试验不完全一样。但是,下述基本要求却是必须达到的: 1.试验目的的明确性田间试验是直接为农业生产服务的,因此必须抓住当时当地 农业生产和科研中急需解决的理论或实际问题,并适当照顾到在不久的将来即将突出的问 题和更长远的问题。试验的目的应具体现实,在现有条件下能够完成或基本完成。研究者 对试验的结果及其在农业生产中的应用前景要有初步的估计。 2.试验条件的代表性田间试验的条件应能代表试验结果预期推广地区的自然条件 (地势、土壤和气候等)和生产条件(种植制度、施肥水平和水利条件等)。只有这样, 试验结果才能反映科研成果在预期地区的表现,才有可能在预期地区推广应用。同时也要 辩证地看待试验条件的代表性,要预计到生产条件的进步及其发展趋势,使试验结果既符 合当前的需要,又不落后于生产的发展 3.试验结果的可靠性田间试验结果的可靠性与试验设计、试验条件、试验操作和 试验误差都有关。为了获得可靠的试验结果,试验设计要尽可能合理,试验条件要尽可能 致,试验操作要尽可能准确,试验误差要尽可能小。总之,试验者必要的专业知识水平、 严格的科学态度和高度的责任心是获得可靠的试验结果的必要保证。 4.试验结果的重演性重演性( performence)指在相似条件下重复进行同一试验 应能获得相似的结果。这对于研究成果能否推广应用至关重要,一个重复不出来的试验结 果是毫无意义的,因而不可能推广。重演性与试验条件的代表性和试验结果的可靠性有关 为此,许多田间试验要在不同地点或年份间重复进行,以克服地点和年份间差异对试验结 果的影响,增加试验条件的代表性和试验结果的可靠性 第二节试验方案 试验方案( experiment scheme)是根据试验目的和要求所拟定的将在试验中进行研究 比较的试验材料或方法的统称。 、试验因素与水平 我们将可以人为改变并在试验中研究其变化对试验结果有影响的试验条件称为试验 因素( factor)。根据试验方案中试验因素的多少,可将试验分为单因素试验和多因素试验, 前者只研究一个因素的变化对试验结果的影响,后者同时研究多个因素的变化对试验结果 的影响。 试验因素的变化要通过设置不同的数量或质量类别来实现,我们称因素的数量或质量 变化类别为水平( level)。例如,在品种因素内不同的品种就是不同的质量水平,在施肥 因素内不同的施肥量就是不同的数量水平。处理( treatment)是各种试验材料或方法的通 称,一个处理即一种具体的试验材料或方法。在单因素试验里,每个水平都是一种试验材
2 各个地区或单位的条件不同，不可能也不必要都开展研究。通常可以委托具备较好条件的 地区或单位来进行独立研究或协作研究。因此，受其它地区或单位的委托进行研究也是田 间试验任务的一个重要来源。 三、田间试验的基本要求 田间试验种类繁多，试验条件复杂多变而且难以控制。因此，对它的要求与其它科学 试验不完全一样。但是，下述基本要求却是必须达到的： 1．试验目的的明确性 田间试验是直接为农业生产服务的，因此必须抓住当时当地 农业生产和科研中急需解决的理论或实际问题，并适当照顾到在不久的将来即将突出的问 题和更长远的问题。试验的目的应具体现实，在现有条件下能够完成或基本完成。研究者 对试验的结果及其在农业生产中的应用前景要有初步的估计。 ２．试验条件的代表性 田间试验的条件应能代表试验结果预期推广地区的自然条件 （地势、土壤和气候等）和生产条件（种植制度、施肥水平和水利条件等）。只有这样， 试验结果才能反映科研成果在预期地区的表现，才有可能在预期地区推广应用。同时也要 辩证地看待试验条件的代表性，要预计到生产条件的进步及其发展趋势，使试验结果既符 合当前的需要，又不落后于生产的发展。 ３．试验结果的可靠性 田间试验结果的可靠性与试验设计、试验条件、试验操作和 试验误差都有关。为了获得可靠的试验结果，试验设计要尽可能合理，试验条件要尽可能 一致，试验操作要尽可能准确，试验误差要尽可能小。总之，试验者必要的专业知识水平、 严格的科学态度和高度的责任心是获得可靠的试验结果的必要保证。 ４．试验结果的重演性 重演性（reperformence）指在相似条件下重复进行同一试验 应能获得相似的结果。这对于研究成果能否推广应用至关重要，一个重复不出来的试验结 果是毫无意义的，因而不可能推广。重演性与试验条件的代表性和试验结果的可靠性有关， 为此，许多田间试验要在不同地点或年份间重复进行，以克服地点和年份间差异对试验结 果的影响，增加试验条件的代表性和试验结果的可靠性。 第二节 试验方案 试验方案（experiment scheme）是根据试验目的和要求所拟定的将在试验中进行研究 比较的试验材料或方法的统称。 一、试验因素与水平 我们将可以人为改变并在试验中研究其变化对试验结果有影响的试验条件称为试验 因素（factor）。根据试验方案中试验因素的多少，可将试验分为单因素试验和多因素试验， 前者只研究一个因素的变化对试验结果的影响，后者同时研究多个因素的变化对试验结果 的影响。 试验因素的变化要通过设置不同的数量或质量类别来实现，我们称因素的数量或质量 变化类别为水平（level）。例如，在品种因素内不同的品种就是不同的质量水平，在施肥 因素内不同的施肥量就是不同的数量水平。处理（treatment）是各种试验材料或方法的通 称，一个处理即一种具体的试验材料或方法。在单因素试验里，每个水平都是一种试验材
料或方法,因此一个处理就是一个水平。在多因素试验里,每个因素都有若干个水平,每 一种试验材料或方法都是不同因素不同水平的组合。因此,多因素试验的处理不是某个因 素的某个水平,而是每个因素任意某个水平的组合。为了区别与单因素试验的处理,多因 素试验的处理常称为处理组合( treatment combination) 多因素试验中每个因素的每个水平都可与其余因素的每个水平搭配组合,可能的处理 组合数目为每个因素的水平数的连乘积。例如,有一个研究农药种类、使用浓度和使用时 间的3因素试验,设农药有A、B、C3种,使用浓度有高、中、低3种,使用时间有早和 晚两种,则此试验可能的处理组合数为3×3×2=18。对所有可能的处理组合都进行试验 的多因素试验称为全面试验。根据生物统计原理选取一部分处理组合进行试验的多因素试 验称为部分试验。根据试验目的和以往的经验只对少数特定的处理组合进行试验的多因素 试验称为综合试验 、处理效应 在农业科学研究中,对任何试验处理,我们所关注的都是其对目标性状所产生的效应, 因此,效应的计算和评价是农业科研统计工作重要的基本概念和基本技能 我们将试验处理对目标性状(如产量)所起的相对独立的作用,称之为效应。效应的 计算离不开参照系的确定,统计工作中一般将互相比较的全部试验处理视为一个整体,各 处理均以这一整体作为参照系,以各处理目标性状在这一整体中的相对位置,或距总体平 均值的离差来表述和评价其优劣。效应可分为简单效应、平均效应和互作效应,下面分别 叙述之。 简单效应试验处理目标性状的单个观察值在全部试验处理整体中的相对位置,或距 这一整体平均值的离差,称之为简单效应。 下面,我们用示意性的不同N肥施用量试验例子,了解如何计算简单效应 表1.1不同N肥施用量试验结果 试验处理 平均值 单位面积产量(kg)10 这时,我们可以得到各不同施肥量处理的简单效应。 10-13=-3 N2:12-13=-1; N3:17-13=4 应该注意,简单效应所研究的对象是单个小区或单个抽样的结果,从上例知道,通过 计算各处理的简单效应,可对各处理孰优孰劣作出评价以及给出数量化的表述。 平均效应若进行比较的各试验处理或抽样均有重复观察值时,此时,我们称各处理 目标性状平均值在全部资料中的相对位置或离差为该处理的平均效应。平均效应也常称之 为主效。下面我们就表1.2资料计算各处理平均效应 表1.2有重复观察值的不同N肥施用量试验 试验处理
3 料或方法，因此一个处理就是一个水平。在多因素试验里，每个因素都有若干个水平，每 一种试验材料或方法都是不同因素不同水平的组合。因此，多因素试验的处理不是某个因 素的某个水平，而是每个因素任意某个水平的组合。为了区别与单因素试验的处理，多因 素试验的处理常称为处理组合（treatment combination）。 多因素试验中每个因素的每个水平都可与其余因素的每个水平搭配组合，可能的处理 组合数目为每个因素的水平数的连乘积。例如，有一个研究农药种类、使用浓度和使用时 间的 3 因素试验，设农药有 A、B、C 3 种，使用浓度有高、中、低 3 种，使用时间有早和 晚两种，则此试验可能的处理组合数为 3×3×2＝18。对所有可能的处理组合都进行试验 的多因素试验称为全面试验。根据生物统计原理选取一部分处理组合进行试验的多因素试 验称为部分试验。根据试验目的和以往的经验只对少数特定的处理组合进行试验的多因素 试验称为综合试验。 二、处理效应 在农业科学研究中，对任何试验处理，我们所关注的都是其对目标性状所产生的效应， 因此，效应的计算和评价是农业科研统计工作重要的基本概念和基本技能。 我们将试验处理对目标性状（如产量）所起的相对独立的作用，称之为效应。效应的 计算离不开参照系的确定，统计工作中一般将互相比较的全部试验处理视为一个整体，各 处理均以这一整体作为参照系，以各处理目标性状在这一整体中的相对位置，或距总体平 均值的离差来表述和评价其优劣。效应可分为简单效应、平均效应和互作效应，下面分别 叙述之。 简单效应 试验处理目标性状的单个观察值在全部试验处理整体中的相对位置，或距 这一整体平均值的离差，称之为简单效应。 下面，我们用示意性的不同 N 肥施用量试验例子，了解如何计算简单效应。 表 1.1 不同 N 肥施用量试验结果 试 验 处 理 N1 N2 N3 平均值 单位面积产量（kg） 10 12 17 13 这时，我们可以得到各不同施肥量处理的简单效应。 N1: 10-13 = -3； N2:12-13 = -1； N3:17-13 = 4 应该注意，简单效应所研究的对象是单个小区或单个抽样的结果，从上例知道，通过 计算各处理的简单效应，可对各处理孰优孰劣作出评价以及给出数量化的表述。 平均效应 若进行比较的各试验处理或抽样均有重复观察值时,此时，我们称各处理 目标性状平均值在全部资料中的相对位置或离差为该处理的平均效应。平均效应也常称之 为主效。下面我们就表 1.2 资料计算各处理平均效应。 表 1.2 有重复观察值的不同 N 肥施用量试验 试验处理 N1 N2 N3
单位面积产量 (kg) 546 和 处理总和 62 156 处理平均 10.0 15.5 总平均: 本例共有12个简单效应和3个平均效应。此时,各不同处理的平均效应分别为 N1:10.0-13.0=-3.0:N:12.8-13.0=-0.2:N3:15.5-13.0=2.5 作为评价各处理优劣的尺度,平均效应较之简单效应有更好的稳定性和可靠性。二者之间 的关系是,一处理的平均效应是该处理全部简单效应的平均值。至于同一处理内各简单效 应间存在的差异可归结为试验误差的影响,这部分内容将在后续章节中探讨 互作效应在给出互作效应的定义前,我们通过二因素试验的例子,了解什么是互作 效应。在如表1.3所列的N、P二因素试验中,给出a、b两个示意性试验结果,两肥料不 同施肥水平搭配成4个处理组合,其每一因素各处理水平的平均效应,可依照前面平均效 应的定义求出。 表1.3N、P二因素肥料试验资料 N2平均值 平均值 P 12 11 P110 12 P2 16 P2 14 平均值1214总平均:13平均值12 16 总平均:14 a资料,各处理水平主效应为: b资料,各处理水平主效应为 N1:12-14=-2 N2:14-13=1 N2:16-14=2 P1:11-13=-2 P1:11-14=-3 P2 这里,我们注意一下a、b二资料效应分析上的区别。 a资料中,每一处理组合的简单效应恰为相应两主效应之和,即 10-13=(-1)+(-2) NiPa 14-13=(-1)+(2)等等。 而在b资料中,各处理组合的简单效应并不等于相应两主效应之和,而是存在着除主 效应之外的额外效应。如 NPI 10-14≠(-3)+(-2)
4 单位面积产量 (kg) 10 9 11 12 14 9 14 15 17 15 14 16 处理总和 处理平均 30 10.0 64 12.8 62 15.5 总 和 ： 156 总平均： 13.0 本例共有 12 个简单效应和 3 个平均效应。此时，各不同处理的平均效应分别为 N1: 10.0-13.0 = -3.0； N2: 12.8-13.0 = -0.2； N3: 15.5-13.0 = 2.5 作为评价各处理优劣的尺度，平均效应较之简单效应有更好的稳定性和可靠性。二者之间 的关系是，一处理的平均效应是该处理全部简单效应的平均值。至于同一处理内各简单效 应间存在的差异可归结为试验误差的影响，这部分内容将在后续章节中探讨。 互作效应 在给出互作效应的定义前，我们通过二因素试验的例子，了解什么是互作 效应。在如表 1.3 所列的 N、P 二因素试验中，给出 a、b 两个示意性试验结果，两肥料不 同施肥水平搭配成 4 个处理组合，其每一因素各处理水平的平均效应，可依照前面平均效 应的定义求出。 表 1.3 N、P 二因素肥料试验资料 a b N1 N2 平均值 N1 N2 平均值 P1 10 12 11 P2 14 16 15 P1 10 12 11 P2 14 20 17 平均值 12 14 总平均：13 平均值 12 16 总平均：14 a 资料，各处理水平主效应为： b 资料，各处理水平主效应为： N1: 12-13=-1 N1: 12-14=-2 N2: 14-13=1 N2: 16-14=2 P1: 11-13=-2 P1: 11-14=-3 P2: 15-13=2 P2: 17-14=3 这里，我们注意一下 a、b 二资料效应分析上的区别。 a 资料中，每一处理组合的简单效应恰为相应两主效应之和，即 N1P1: 10-13=（-1）+（-2） N1P2: 14-13=（-1）+（2） 等等。 而在 b 资料中，各处理组合的简单效应并不等于相应两主效应之和，而是存在着除主 效应之外的额外效应。如 N1P1: 10-14≠（-3）+（-2）
NIP 14-14≠(3)+(-2)等等 资料表明,一因素水平的改变对另一因素各水平的效应并无影响,这种情况,我们就 说二因素间不存在互作效应。而b资料表达了更为普遍的情况,即简单效应中除却主效应 外尚有额外效应的存在,这种额外效应,我们就称之为互作效应。应该指出,互作效应的 产生常有其内在的生物学原因,如大豆栽培上的随着磷肥施肥水平的提高而使氮肥的效应 生额外增益的“以磷增氮”,某些作物营养离子互相抑制吸收的“拮抗作用”等等。上 面所举的是二因素试验的例子,这时存在的互作效应也叫一级互作,当试验因素为三因素 或更多时,可有二级互作乃至更高级的互作,一般来讲,二级以上的互作效应可定义为 在多因素试验中,去除各因素主效应和较低级互作效应外的额外效应称之为本级互作效 表1.3b资料中各处理组合的一级互作效应可计算为 NP1:(10-14)-(-3)-(-2) (14-14)-(3)-(-2)=-1 (12-14)-(-3)-(2)=-1 (20-14)-(3)-(2)=1 从这里,我们对为什么NP2有最佳的表现有了深一步的理解,NP2不仅有两个正向的 主效应,N2主效应=2,P2主效应=3,而且有NP2处理组合的呈正向的互作效应1。 同理,二级以上的互作效应亦不难计算和理解,这里就不再展开介绍,可以通过本章 习题的练习自行掌握 试验方案的设计 试验方案设计就是根据具体的试验目的中要研究的处理效应确定试验因素、每个试验 因素的水平变化以及所有的处理或处理组合的具体内容。为了设计一个正确而实用的试验 方案,必须注意以下几个要点: 1.根据试验目的来决定采用简单或复杂的试验方案 这是指如果较简单的试验方案就能达到试验目的,就不要采用复杂的试验方案,不要 盲目追求复杂的试验方案。因为复杂方案往往包括较多的处理组合,需要消耗较多的试验 材料和经费,即使有能力实施也会给试验的环境设计、统计分析和结果解释带来一定的困 难。例如,品种比较试验的目的是评定新品种的丰产性和稳产性等,一般情况下采用简单 的单因素试验就可以了,不必采用多因素试验。如果已知这些新品种对种植密度有不同的 要求,为了充分展现它们的丰产潜力可采用品种和密度的二因素方案。即使确实需要进行 多因素试验,选用的因素和水平数也不宜太多,以免形成过于庞大的复杂方案而给试验的 实施带来困难 2.各因素水平间的差异要适当 这主要是就那些可以人为设计和控制其数量的因素而言的。所谓适当,就是在设计水 平间差距时要考虑因素的特点,使不同水平间的处理效应能在试验中容易和全面地体现出 来。水平间差异太小往往会表现不出处理效应,差异太大又可能达不到试验目的。例如在 施肥试验中,如果施肥量的各个水平间差异很小,那么由于试验误差的影响,各个水平的 产量可能没有明显的差异,体现不出施肥量的处理效应,如果各个水平间的差异很大,那
5 N1P2: 14-14≠（3）+（-2） 等等。 a 资料表明，一因素水平的改变对另一因素各水平的效应并无影响，这种情况，我们就 说二因素间不存在互作效应。而 b 资料表达了更为普遍的情况，即简单效应中除却主效应 外尚有额外效应的存在，这种额外效应，我们就称之为互作效应。应该指出，互作效应的 产生常有其内在的生物学原因，如大豆栽培上的随着磷肥施肥水平的提高而使氮肥的效应 产生额外增益的“以磷增氮”，某些作物营养离子互相抑制吸收的“拮抗作用”等等。上 面所举的是二因素试验的例子，这时存在的互作效应也叫一级互作，当试验因素为三因素 或更多时，可有二级互作乃至更高级的互作，一般来讲，二级以上的互作效应可定义为： 在多因素试验中，去除各因素主效应和较低级互作效应外的额外效应称之为本级互作效 应。 表 1.3 b 资料中各处理组合的一级互作效应可计算为 N1P1: （10-14）-（-3）-（-2）=1 N1P2: （14-14）-（3）-（-2）=-1 N2P1: （12-14）-（-3）-（2）=-1 N2P2: （20-14）-（3）-（2）=1 从这里，我们对为什么 N2P2 有最佳的表现有了深一步的理解，N2P2 不仅有两个正向的 主效应，N2 主效应=2，P2 主效应=3，而且有 N2P2 处理组合的呈正向的互作效应 1。 同理，二级以上的互作效应亦不难计算和理解，这里就不再展开介绍，可以通过本章 习题的练习自行掌握。 三、试验方案的设计 试验方案设计就是根据具体的试验目的中要研究的处理效应确定试验因素、每个试验 因素的水平变化以及所有的处理或处理组合的具体内容。为了设计一个正确而实用的试验 方案，必须注意以下几个要点： １．根据试验目的来决定采用简单或复杂的试验方案 这是指如果较简单的试验方案就能达到试验目的，就不要采用复杂的试验方案，不要 盲目追求复杂的试验方案。因为复杂方案往往包括较多的处理组合，需要消耗较多的试验 材料和经费，即使有能力实施也会给试验的环境设计、统计分析和结果解释带来一定的困 难。例如，品种比较试验的目的是评定新品种的丰产性和稳产性等，一般情况下采用简单 的单因素试验就可以了，不必采用多因素试验。如果已知这些新品种对种植密度有不同的 要求，为了充分展现它们的丰产潜力可采用品种和密度的二因素方案。即使确实需要进行 多因素试验，选用的因素和水平数也不宜太多，以免形成过于庞大的复杂方案而给试验的 实施带来困难。 ２．各因素水平间的差异要适当 这主要是就那些可以人为设计和控制其数量的因素而言的。所谓适当，就是在设计水 平间差距时要考虑因素的特点，使不同水平间的处理效应能在试验中容易和全面地体现出 来。水平间差异太小往往会表现不出处理效应，差异太大又可能达不到试验目的。例如在 施肥试验中，如果施肥量的各个水平间差异很小，那么由于试验误差的影响，各个水平的 产量可能没有明显的差异，体现不出施肥量的处理效应，如果各个水平间的差异很大，那