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如何对增广试验数据进行分析

如何对增广试验数据进行分析 育种数据分析之放飞自我
2020-09-29
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导读:介绍如何分析增广试验设计的数据。

之前发了增广数据或者间比法的分析方法,R语言还是有点门槛,有朋友问能不能用Excel或者SPSS操作?我试了一下,Excel肯定是不可以的,SPSS我没有找到Mixed Model的界面。如果是鼠标点点的软件,就只有GenStat软件了,好像SAS公司的界面软件JMP软件也有Mixed Model,但是它的试用版没有开放这个模块。这是很久以前写的博文,那个时候,我还有GenStat的license。现在手里面只有ASReml的license了,哈哈!


参考文献下载

莫惠栋. 植物育种中的试验设计:行列增广设计[J]. 扬州大学学报(农业与生命科学版), 1991, 11(1):71-80.

数据:

augmented design data
测试品种:1~17
对照:A~E
表中上面是编号,下面是产量

结果

经过繁琐的计算后,得到三个结果,方差分析、矫正值和LSD
方差分析

矫正值
校正值即是对原来的观测值去掉区组效应后的值,这个值更接近于品种的真实值,可以根据它来进行排序,进行品种筛选。

最小显著差异LSD
LSD主要用于多重比较,如果两者之差大于LSD,则说明两者达到显著水平。
结果分为品种间VS品种,品种VS对照

更好的解决方法:GenStat

我们可以看出,我们最关心的其实是矫正产量,以及LSD,上面的算法非常繁琐,下面我来演示如果这个数据用Genstat进行分析:

导入数据

选择模型:混合线性模型

方差分析结果

可以看出方差分析中,cul达到极显著

矫正产量

文章中1品种为:15.2,GenStat为:15.175
文章中2品种为:8.4,GenStat为8.47
结果一样,但是简单很多

LSD

因为采用的是混合线性模型,它假定数据两两之间都有一个LSD,因此都输出来了,我们可以对结果进行简化。
这里分为四种LSD,对照因为有重复,所以LSD最小;同一区组的品种与品种LSD较小,不同区组的品种与品种LSD最大。


文中给出对照的LSD为1.47,和GenStat一样;
文中给出的对照与品种LSD为2.468,和GenStat一样。
这里,GenStat还给出了不同区组的品种之间的LSD为3.19,这也很有实际的参考价值。

结论

文中给出的是如何手动计算的方法,我们给出了可以替代的方法,用GenStat软件,能给出准确的、更多的结果,如果数据量大,有缺失值,用GenStat软件无疑是一个很好的选择。


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