動物飼養(yǎng)試驗方法與設(shè)計

10動物飼養(yǎng)試驗方法及設(shè)計一、概述飼養(yǎng)試驗有狹義和廣義之分。狹義的飼養(yǎng)試驗系指在飼養(yǎng)治理和環(huán)境條件接近生產(chǎn)實際條件下所進展的爭論，也稱科學(xué)經(jīng)濟試驗。在這類試驗中，通常是在掌握飼養(yǎng)環(huán)境條件下，通過賜予動物養(yǎng)分含,評定飼料養(yǎng)分價值,確定動物對養(yǎng)分物質(zhì)的需求和或者比較不同日糧或飼料的優(yōu)劣和鑒定動物的生產(chǎn)性能；廣義的飼養(yǎng)試驗包括接近生產(chǎn)條件的消化試驗、物質(zhì)與能量代謝試驗、比較屠宰試驗以及通過生理生化指標測定以探討?zhàn)B分物質(zhì)在體內(nèi)的代謝規(guī)律以及對動物體的影響等方面的爭論。在畜禽養(yǎng)分與飼料爭論的各個領(lǐng)域，狹義的飼養(yǎng)試驗的結(jié)果反映畜禽對日糧或飼料的綜合影響，但為說明事物的內(nèi)存規(guī)律，還需要輔之以各種廣義的飼養(yǎng)試驗，兩者是互為因果，相輔相成的。飼養(yǎng)試驗名目繁多，但全部飼養(yǎng)試驗的根本原理都是為到達某種目的。用樣本平均數(shù)估量總體平均數(shù)，再通過統(tǒng)計推斷和技術(shù)推斷得出結(jié)論。因此，試驗設(shè)計科學(xué)合理便成為試驗成敗的關(guān)鍵。無疑，試驗數(shù)據(jù)的收集、整理、統(tǒng)計和分析等也至關(guān)重要環(huán)節(jié)。二、飼養(yǎng)試驗的根本原則一般飼養(yǎng)試驗的程序是：立題、查閱文獻、擬定開題報告、論證、擬定實施方案、標準記錄表格、一般飼養(yǎng)試驗的程序是：立題、查閱文獻、擬定開題報告、論證、擬定實施方案、標準記錄表格、,但即使在同樣條件下的重復(fù)試驗，其結(jié)果亦會有肯定的差異。因此，在試驗設(shè)計時，合理配置因素和水平，是減免試驗誤差，尤其是試驗因素以外的系統(tǒng)誤差的重要措施?！惨弧吃囼炘O(shè)計的根本要求１試驗的代表性試驗材料〔包括動物〕應(yīng)能代表總體〔群體〕水平，試驗條件不僅力求結(jié)合當前生產(chǎn)實際，同時還應(yīng)考慮小試擴大后可能消滅的問題能反映將來推廣試驗結(jié)果所在地區(qū)的自然條件以便在具體條件下應(yīng)用。既要代表目前條件，同時還要看到某些技術(shù)將被承受的可能性。２試驗的正確性正確性包括準確性和準確性兩個方面。準確性是指試驗結(jié)果是否接近于真值。由于真值是未知的，所以我們只能用樣本的統(tǒng)計數(shù)來推斷。準確性是指試驗誤差的大小，可用屢次測定值的變異程度衡量。試驗誤差首先是試驗材料本身固有的差異造成的變異，其次是由于在試驗環(huán)境條件和操作過程中造成的誤差。因此，準確性不等于準確性，但要獲得高的準確性，必需首先提高準確性。用降低誤差的方法，諸如增加重復(fù)、隨機化、配比照較、區(qū)組設(shè)計等等，即可提高試驗的準確性。３試驗的重演性試驗過程中要嚴格檢查各種設(shè)施、條件，遵守操作規(guī)程，具體觀看，準確記錄，認真核對，認真分析，對可疑數(shù)據(jù)進展必要的重復(fù)驗證，以避開人為因素引起的誤差。４試驗動物的均勻性主要包括遺傳背景、年齡、性別、胎次、體重、生理狀態(tài)、安康狀況等等。應(yīng)使這些條件盡量一樣或相近。驗設(shè)計的要求后延效應(yīng)的影響。〔二〕試驗設(shè)計的原則一般只要把試驗預(yù)備工作做得精細一些，由于試驗動物、飼料種類、飼養(yǎng)治理條件所引起的系統(tǒng)誤差，〔統(tǒng)計分析中稱試驗誤差〕是難以完全消退的。為了盡量削減這類試驗誤差，提高試驗的準確性，在試驗設(shè)計中應(yīng)遵循以下原則：１重復(fù)(只)動物，也可以是多頭。重復(fù)增加，每重復(fù)內(nèi)的頭數(shù)可適當削減；反之，削減重復(fù)應(yīng)相應(yīng)增加每重復(fù)的頭數(shù)。重復(fù)的最主要作用是估量試驗誤差，假設(shè)一批處理只有一個觀看值，便無從求得差異，也就無法估量誤差。誤差的大小與,由動物來源、環(huán)境和管,依據(jù),6-12為宜。２隨機化所謂隨機化是將各試驗單位的相關(guān)試驗因子通過隨機安排到各種處理中去，各組隨機承受任何一種處理，使其不受任何主觀因素的影響安排到各處理組中。隨機化的目的是使偏差趨于相互抵消，即把系統(tǒng)誤差轉(zhuǎn)化為偶然誤差。因此，重復(fù)與隨機相結(jié)合，試驗就能供給無偏的試驗誤差估量值。隨機化的安排方法很多，以隨機數(shù)字法較為常用。３局部掌握試驗設(shè)計應(yīng)考慮承受各種技術(shù)措施，掌握和削減處理因素以外其它各因素對試驗結(jié)果的影響。增加重復(fù)可削減試驗誤差，但同時會加大系統(tǒng)誤差，而隨機化可將系統(tǒng)誤差轉(zhuǎn)化為隨機誤差。因此，承受分〔區(qū)組間〕和組內(nèi)〔區(qū)組內(nèi)〕的系統(tǒng)誤差。各組間系統(tǒng)誤差條件根本全都，不會影響組間比照，而組內(nèi)系統(tǒng)誤差由組內(nèi)隨機配置轉(zhuǎn)化為隨機誤差，并且實行區(qū)組內(nèi)條件保持全都〔或均等〕的治理方法，即局部掌握，可使隨機誤差盡量縮重復(fù)、隨機化、局部掌握這三條原則由試驗設(shè)計創(chuàng)始人Fisher提出過三者相互關(guān)聯(lián)。依據(jù)這三條原則設(shè)計試驗，協(xié)作適當?shù)慕y(tǒng)計分析，就能得出牢靠的試驗結(jié)果?！踩吃囼炘O(shè)計中的一些共性問題１因素與水平的選?。币蛩嘏c水平的選取對試驗結(jié)果有影響，在試驗中被選中進展比較的那些緣由稱為因素。水平則是因素所處的條件或狀況。二者綜合為試驗處理。依據(jù)試驗中選取因素的個數(shù)，把試驗分為單因素試驗與多因素試驗?！玻薄骋蛩氐倪x取方法假定A、B34個水平，想知道其最正確組合，可以有三種設(shè)計：①對因素A、B分別做單因素試驗②對因素A、B做二因素試驗③A、B兩因素的水平組合中，只做認為適宜的局部組合〔２〕水平的選取方法A3個水尋常，B因素的水平固定在B。同理，比較B?4個水尋常，A因素的水平固定在A。這樣，隨著A或B的不同，不僅結(jié)論不同，而且哪一個都不是真正的最正確12牢靠技術(shù)的前提下，水平組合構(gòu)成的多因素試驗比同時做幾個單因素試驗要好。但因素增加，水平組合數(shù)也加大，給試驗的實施帶來困難。為此，在整理過去已有閱歷和學(xué)問的根底上，承受只作局部組合的方法，應(yīng)承受方法①和方法③，即等于作了多個水平的單因素試驗?？傊?，因素的選取不僅與試驗?zāi)康摹玻病乘降倪x取方法如在試驗中想盡可能多項選擇取一些因素，而又不使試驗規(guī)模過大時，則應(yīng)考慮削減因素的水平數(shù)。通23個水平，只有在特別場合下才考慮取45個水尋常，試驗組數(shù)增加，對試驗的實施不利。水平梯度過窄，不易準確掌握，效應(yīng)差異不明顯；水平梯度過寬，簡潔超出正常反響，漏掉最正確值。水平設(shè)置最普遍的做法是先寬后窄，即先進展預(yù)試驗在水平較大的間隔下初步篩選，然后再縮小間隔準確確定。在多因素試驗中，可將水平數(shù)錯位配置，這樣交互作用項的變化范圍縮小，承受局部也簡潔實施。２試驗規(guī)模確實定總之，因子、水平、重復(fù)、誤差自由度和檢驗水準之間是相互制約的，最終的目的是既要使試驗簡潔實施，又要使結(jié)果真實牢靠。２試驗規(guī)模確實定最小顯著差數(shù)欲獲得正確的飼養(yǎng)試驗結(jié)果，在進展試驗設(shè)計時，不僅要盡可能地排解處理因子以外的其它一切干擾因子的影響，還需有肯定數(shù)量的重復(fù)組數(shù)和足夠的試驗動物總數(shù)。試驗規(guī)模的大小取決于對試驗精度的要求。精度要求低，動物可以少些，精度要求高，動物可以多些。而試驗精度與最小顯著差數(shù)、變異程度、誤差自由度等親熱相關(guān)。最小顯著差數(shù)〔１〕最小顯著差數(shù)是兩個平均數(shù)的差異到達顯著水平的臨界值。兩平均數(shù)之差大于、等于此臨界值時，推斷為差異顯著，小于此臨界值時，推斷為差異不顯著。進展試驗設(shè)計時，首先要確定最小顯著差數(shù)。然后,,說明試驗愈精細，精度愈高；反之，則說明試驗愈粗放，精度愈差。個牢靠而明確的結(jié)論。中試或鑒定性試驗最小顯著差數(shù)的大小，依動物種類、試驗的具體條件及特定的要求而定。一般狀況下，對體重〔包括日增重、體尺等以確定數(shù)表示的指標，其最小顯著差數(shù)可用相對相差〔差數(shù)占平均數(shù)的百分比〕表示，通常以不超過5％為宜；象產(chǎn)蛋率、瘦肉率等以百分數(shù)表示的指個牢靠而明確的結(jié)論。中試或鑒定性試驗最小顯著差數(shù)的大小，依動物種類、試驗的具體條件及特定的要求而定。一般狀況下，對體重〔包括日增重、體尺等以確定數(shù)表示的指標，其最小顯著差數(shù)可用相對相差〔差數(shù)占平均數(shù)的百分比〕表示，通常以不超過5％為宜；象產(chǎn)蛋率、瘦肉率等以百分數(shù)表示的指標，其最小顯著差數(shù)可用確定相差表示，通常以不超過3個百分點為宜。個體為重復(fù)的狀況下，樣本數(shù)不應(yīng)少于6。固然，這也與試驗動物本身的生物學(xué)特性有關(guān)?！玻病匙儺惓潭茸钚★@著差數(shù)與變異程度有關(guān)。變異程度越大，則試驗誤差越大，最小顯著差也越大。變異程度通常用標準差(S)和變異系數(shù)(C.V)的計算公式如下：Σ(X-X)2n-1S＝Σ(X-X)2n-1SC.V= ───×100％… 式(2)X式中：X為觀測值，攽X敀為觀測值的平均數(shù)，n為重復(fù)數(shù)。誤差自由度吉田實〔1984〕指出，對體重、體尺等測定值，標準差的大小隨平均數(shù)而變化，而變異系數(shù)則相對穩(wěn)定。如一般家畜體重的變異系數(shù)為12％左右，雞為14％左右；消化率的標準差，草食動物為2.6％左右，雞為3.77.5％左右〔吉田實，1984)。將式(1)轉(zhuǎn)化為式(2)后,即可利用變異系數(shù)計算最小顯著差數(shù)。誤差自由度〔３〕最小顯著差數(shù)也與誤差自由度(dfe)有關(guān)。自由度越大，t0.05的值越小，最小顯著差數(shù)也越小。所以，10～20為宜。誤差自由度與試驗設(shè)計方法有關(guān)：完全隨機化設(shè)計時：dfe=k(n-1) 式中：k為處理數(shù)，n為重復(fù)數(shù)隨機區(qū)組設(shè)計時：dfe=(a-1)(b-1) 式中：a為處理數(shù)，b為區(qū)組數(shù)在試驗動物數(shù)肯定的狀況下，每重復(fù)內(nèi)的動物數(shù)越少，則重復(fù)數(shù)越多，誤差自由度越大。試驗動物總數(shù)確實定誤差自由度小于5的試驗很難供給有意義的數(shù)據(jù)。不同試驗的誤差自由度計算有別，但均與處理個數(shù)和觀看值的重復(fù)數(shù)有關(guān)。提高顯著水準可削減犯第Ⅰ類錯誤的可能性，但同時也增大了犯第Ⅱ類錯誤的可能性。因此，適當增大試驗樣本的含量，是降低試驗誤差，提高試驗的準確性的有效措施。試驗動物總數(shù)確實定〔４〕最小顯著差數(shù)、變異程度、誤差自由度〔反響t值的大小〕與試驗動物頭數(shù)之間的數(shù)量關(guān)系見公式和(4)。知道任何三者，即可求得第四者。2 ×2 0.05

(dfe)×S2N＝─────────── 式(5)LSD20.052 ×2 0.05

(dfe)×(C.V)2LN＝───────────── 式(6)L20.05式中：LSD0.05為平均數(shù)確定相差的最小顯著差數(shù)，L0.05為平均數(shù)相對相差的最小顯著差數(shù)，其它符號的含義同前。m頭〔只〕時，則應(yīng)按如下公式換算為以個體為單位的標準差和變異系數(shù)：mmmS=S·√mmmC.V＝C.V·√m(5)，試驗指標為體重、體尺等確定指標時，應(yīng)用式(6)。mdf2=12，P=0.050.01F值下降就減慢。因此，可以考慮以自由度12作為打算重復(fù)數(shù)的根本依據(jù)，K為重復(fù)數(shù)，m為處理數(shù)，則：12K＝──────＋1 式〔7〕總之，因子、水平、重復(fù)、誤差自由度和檢驗水準之間是相互制約的，不行片面強調(diào)一方。最終的目的是既要使試驗簡潔實施，又要使結(jié)果真實牢靠。m-1總之，因子、水平、重復(fù)、誤差自由度和檢驗水準之間是相互制約的，不行片面強調(diào)一方。最終的目的是既要使試驗簡潔實施，又要使結(jié)果真實牢靠。３試驗日糧的設(shè)計４測定指標確實定承受飼養(yǎng)試驗評定飼料生物學(xué)效價時，大多需要配制根底日糧。為了爭論便利，排解日糧組成中某些養(yǎng)分的等因素的干擾，有時還需要設(shè)計純合或半純合日糧。有些試驗因子在不同的日糧類型或養(yǎng)分水平下會得出不同的試驗結(jié)果，因此，對于這個問題必需客觀地慎重考慮。在肯定程度上日糧設(shè)計就是因子設(shè)計，既要考慮因子在日糧中所起的作用程度及其范圍，又要避開人為因素的影響。例如，酶制劑的作用效果不但與動物的種類有關(guān)，而且與日糧構(gòu)成親熱相關(guān)。在雞日糧中，植酸酶的添加水平和效果因根底日糧的構(gòu)成和其中植酸酶含量不同變化很大。其次，抗生素在低養(yǎng)分水平日糧下比高養(yǎng)分水平下的使用效果更明顯。又譬如，在評定蛋氨酸及其羥基類似物的生物學(xué)效價時，根底日糧中必需缺乏蛋氨酸。假設(shè)根底日糧中蛋氨酸已滿足需要，那么很簡潔得出這兩種產(chǎn)品的生物學(xué)效價相近的錯誤結(jié)論。實際上，在蛋氨酸嚴峻缺乏的狀況下，蛋氨酸羥基類似物的生物學(xué)效價只有蛋氨酸的50％左右。同時，傳統(tǒng)的方差分析和直線回歸分析會過高地估量氨基酸的生物學(xué)效價。只有選用缺乏氨基酸的根底日糧，并結(jié)合曲線回歸分析才能得出牢靠的結(jié)論。４測定指標確實定５數(shù)據(jù)的收集與整理測試指標的選取要以能客觀反映試驗因子作用的效果為前提，既要考慮針對性和靈敏性，又要考慮測試條件的局限性。通常選日增重、飼料轉(zhuǎn)化率等簡潔測定的生產(chǎn)性能指標作為測定指標。而對于某些沒有針對性意義的指標則可以不選。就養(yǎng)分需要量而言，衡量指標不同，需要量有很大差異。所以，測試指標的選取并不是一成不變的，要依據(jù)多種條件綜合考慮，才能得出客觀的規(guī)律。５數(shù)據(jù)的收集與整理統(tǒng)計與分析來說明論據(jù)。因此，數(shù)據(jù)是爭論報告的核心，應(yīng)留意以下幾個方面：保證記錄的完整性和真實性。試驗期間,應(yīng)選用固定儀器設(shè)備，不要輕易更換。所用儀器設(shè)備要準確〔應(yīng)常常進展校驗時，要真實紀錄，嚴禁隨便涂改或無原則地取舍數(shù)據(jù)。記錄的數(shù)據(jù)文件要妥當保管，最好一式兩份分別存放并準時簽署記錄者及年月日。對原始數(shù)據(jù)要準時整理計算。對可疑數(shù)據(jù)應(yīng)反復(fù)究其緣由，全部保存特別值備查。確實以后，一般以平均數(shù)加(減)二倍標準差為限,可以將極大值或微小值依據(jù)統(tǒng)計學(xué)原理剔除或按缺值處理。按試驗設(shè)計方案進展統(tǒng)計分析，在得出差異顯著或不顯著之后，還有必要再觀看數(shù)據(jù)的變化規(guī)或是組間差異超過了處理間差異。三、飼養(yǎng)試驗設(shè)計分類總之，生物統(tǒng)計是建立在生物學(xué)和統(tǒng)計學(xué)根底之上的，假設(shè)生物學(xué)本身的理論建立不在充分的根底上，即使再準確計算也毫無意義。反之，正確的理論也會由于不準確的計算而導(dǎo)致錯誤的結(jié)論。因此，在作出統(tǒng)計結(jié)論之后，還必需再在生產(chǎn)上加以驗證才行，決不能輕率定論。三、飼養(yǎng)試驗設(shè)計分類下面主要爭論常用飼養(yǎng)試驗設(shè)計方法的適用范圍及留意事項〔一〕單因子試驗設(shè)計１完全隨機化設(shè)計按因子設(shè)計水平數(shù)目，將試畜隨機分組，然后配置到各個處理中去。該試驗設(shè)計要求供試動物除處理因素的水平之外，試畜來源、治理和環(huán)境條件等盡量全都。它適用于組間非試驗因素差異無視不計的狀況。一般把試驗因素的零水平作為比照組。兩種處理平均數(shù)的比較用t檢驗，多種處理用F檢驗。假設(shè)兩種處理試驗單位變異很大，難于到達條件全都，在符合配對的狀況下，可以考慮用配對設(shè)計，如同胎同性別仔豬、同一試驗對象的前后兩次觀看值，都可以認為是配對的。但假設(shè)找不到配對動物，也不行牽強配對。假設(shè)試驗規(guī)模過大，組間難以到達條件全都，就必需承受隨機區(qū)組設(shè)計，否則會混淆試驗因子的真正效果。２隨機區(qū)組設(shè)計在組間難以到達全都的狀況下，可承受設(shè)置區(qū)組的局部掌握方法，這樣可把組間誤差單獨分開，從而突出了試驗因子的差異程度。承受隨機區(qū)組設(shè)計時，應(yīng)留意以下幾個問題：在系統(tǒng)誤差比較大的狀況下，把它分別出去〔設(shè)置區(qū)組〕格外有利。?但分別區(qū)組削減了誤差自子與區(qū)組有交互作用時，不應(yīng)承受無重復(fù)的隨機區(qū)組設(shè)計。在畜牧試驗中，常把試驗場、同一場內(nèi)的不同畜舍、試驗日期、?家畜的窩別和胎次等作為區(qū)組且群體愈大，導(dǎo)致的系統(tǒng)誤差與試驗誤差也愈大。難以用生物統(tǒng)計學(xué)方法進展比較。３拉丁方設(shè)計有時不僅上述因素會產(chǎn)生系統(tǒng)誤差，而且試驗挨次也會產(chǎn)生系統(tǒng)誤差，用消退區(qū)組間差異的方法同樣可以剔除這種差異。對于泌乳奶牛，在不同個體和不同泌乳階段都分別設(shè)置一套因子，這種配置形式就是拉丁方設(shè)計。同樣，區(qū)組因子與被檢驗的因子之間不應(yīng)當有交互作用。假設(shè)前一試驗階段的處理有殘效，就會全部包括在誤差項里而增大誤差。為此，每個階段之前必需有肯定的預(yù)試期，使殘效消逝，或延長試驗期，只使用后半期的數(shù)據(jù)進展分析。拉丁方設(shè)計可用較少的動物獲得較多的試驗結(jié)果。為了抑制缺值，擴大誤差自由度，提高檢驗的準確性，可設(shè)置重復(fù)或與隨機區(qū)組結(jié)合進展。４穿插設(shè)計穿插設(shè)計是指處理因素在不同個體或期別間進展對調(diào)。例如，爭論尿素對泌乳奶牛的飼用價值，可設(shè)置比照料A1和尿素協(xié)作飼料A2A1--A2--A1；其次組：A2--A1--A2。同理，可將試驗分為前期和后期，處理在兩組間進展對換。這種方法的優(yōu)點是可消退個體和期別間的誤差，用較少的試驗動物可獲得較高的精度。但必需滿足以下條件：無視因子間的交互作用；沒有處理殘效；兩組試畜頭數(shù)相等?！捕硰?fù)因子試驗設(shè)計１析因試驗設(shè)計爭論全部變因效應(yīng)的試驗設(shè)計稱為析因設(shè)計，它包括主效應(yīng)和交互作用，通常以二元配置法較為普遍。A、B兩因素的水平數(shù)a、b之積為試驗處理數(shù)。各處理有重復(fù)的試驗叫做有重復(fù)的二元配置法，沒有重復(fù)時，ab個處理各做一次試驗，其解析步驟與隨機區(qū)組試驗完全一樣。實際上，隨機區(qū)組設(shè)計是把區(qū)組作為一種因子的二元配置法。無重復(fù)時，把區(qū)組與處理的交互作用作為誤差進展Ｆ檢驗。要爭論交互作用或交互作用不容無視時，必需承受有重復(fù)的配置。交互作用是統(tǒng)計學(xué)的推斷，必需協(xié)作生物學(xué)知識加以綜合定論。同時，各因素水平在兩個以上狀況下，方差分析顯著時，還須進展多重比較。２裂區(qū)試驗設(shè)計有時試驗因子的重要程度不同，沒有必要象析因設(shè)計那樣把全部的因子按同等地位處理或一起進展試驗。裂區(qū)設(shè)計是把主試驗〔主區(qū)〕再分割成副試驗〔副區(qū)。例如，比較不同品種雛雞對飼料能量和蛋白含量變化的反映，可由品種的一元配置與飼料〔能量和蛋白〕的二元配置法構(gòu)成裂區(qū)設(shè)計。裂區(qū)設(shè)計有以下特點：對一級因子的檢驗精度低。?由于對一級因子的主效應(yīng)以及兩個或兩個以上一級因子的交互作用都用一級誤差檢驗,一級誤差在理論上比二級誤差大,而其自由度又比二級誤差的自由度小,因此,一級因子的主效應(yīng)及其交互作用,假設(shè)不是相當大的話,的，是否顯著都無關(guān)緊要。對一級、二級因子交互作用的檢驗精度高。裂區(qū)設(shè)計(吉田實,1984)。３正交試驗設(shè)計正交試驗設(shè)計是在復(fù)因子試驗設(shè)計中有規(guī)律地選取具有代表性的局部水平組合進展試驗，這樣既考慮了多因子多水平，又不擴大試驗規(guī)模，它的實施依據(jù)是依據(jù)選定的因子和水平數(shù)，合理選擇正交表，按表安排試驗。由于多因子的交互作用隨著因素的增加而漸漸變小，所以3因素以上的正交試驗一般不考慮交互作用。正交設(shè)計適用于多因素、多指標、試驗周期較長、試驗誤差較大的試驗，尤其適用于爭論養(yǎng)分物質(zhì)間的合理配比。四、飼養(yǎng)試驗的統(tǒng)計學(xué)評估(一)設(shè)計方法及其精度對動物飼養(yǎng)試驗進展統(tǒng)計學(xué)評估有助于找出試驗設(shè)計以及試驗單位或材料選取方面的缺陷。按試驗,BajpaiNigam(1980)引入了兩個參數(shù):設(shè)計權(quán)重(W1)和精度權(quán)重(W2)W1W20～11，表示試驗設(shè)計愈合理，精度愈高。１定性試驗(completerandomdesign,CRD)，隨機區(qū)組設(shè)計(randomblockdesign,RBD)、拉丁方設(shè)計和穿插設(shè)計。在這些設(shè)計中，穿插設(shè)計是最好的設(shè)計方法，它能從試驗誤差組分中消退個體間的差異，因此，設(shè)穿插設(shè)計的W11。而對于CRD、RBD和拉丁方設(shè)計，一般的原則是：假設(shè)誤差自由度大于5，它們的W1值分別為0.7、1.0、1.0；相反，假設(shè)誤差自由度小于5，無論何種設(shè)計，W1值均為零。W2的值時，可將定性試驗分為短期試驗〔小于或等于3個月〕和長期試驗〔3個月以上。短期試驗通常爭論維持需要，長期試驗則以爭論生產(chǎn)性能為目的。在?Bajpai?和Nigam所收集的試驗中，對于維持需要，31％的試驗的變異系數(shù)小于等于5％；而對于產(chǎn)奶量、產(chǎn)毛量、增重等生產(chǎn)指標，變異1031％、25％、45較高，而爭論生產(chǎn)性能的長期試驗變異較大，精度較低。依據(jù)變異系數(shù)查表可得知W2的值(Bhatia等,1992)。２單因子定量試驗單因子定量試驗W1確實定與定性試驗一樣，但對于W2確實定，必需考慮試驗?zāi)康摹?，假設(shè)水平數(shù)等于2，那么W2為零。對33個以上水平來講，假設(shè)處理的一次和二次組分都顯著，W21；假設(shè)僅是局部一次和二次組分顯著，W20.5；假設(shè)一次和二次組分都不顯著，則W2為零。尋求代替范圍試驗：在短期和長期試驗的變異系數(shù)分別為5％和15％的狀況下，假設(shè)處理不顯著，那么W2為1，其它變異系數(shù)下W2的值與定性試驗相像。假設(shè)處理顯著，把處理平方和剖分成一次和二次組分檢驗它們的顯著性，假設(shè)任一組分顯著，它的結(jié)果是負效應(yīng)，那么置W2為零，這說明所選的代替范圍沒有起作用。假設(shè)一次反響是正的、顯著的，而二次組分不顯著時，置W2等于0.5，這說明檢測不到最大代替水平。在一次效應(yīng)為正而二次效應(yīng)為負或可獲得最大代替水尋常，W21。３多因子定量試驗反響面試驗：多因子試驗的主要目的是估測一系列因子與反響值之間的關(guān)系。一但獲得適宜的〔反響面的必需條件是信息矩陣的非奇性。假設(shè)試驗的信息矩陣是奇性的且不能估測模型參數(shù)，則W1為零。當1G率〔或稱最適標準〕最為適宜。2121 2 爭論不同因子主效應(yīng)及其交互作用析因試驗的W1和W：假設(shè)全部因子組合以完全隨機化和拉丁方設(shè)計，W11。在混雜設(shè)計的狀況下，W1W11W。W11與效應(yīng)的相對重要性有關(guān)。在全部混雜試驗中，W11都為零。對完全析因設(shè)計，W12等于其在全部效應(yīng)總自由度中所占的比例。對局部析因設(shè)計，W11與最適標準有關(guān)，其確定方法與反響面試驗一樣。對S×S×……×S2121 2 W2按下式計算。具體計算實例可參閱Bajpai(1980)的文章。k nW＝────────W i=1 i 2i＝────────2 n式中：n:全部效應(yīng)和交互作用的總自由度ni:與次序效應(yīng)有關(guān)的自由度W2i:與次序效應(yīng)有關(guān)的權(quán)重(二)劑量-反響數(shù)據(jù)的解釋與曲線模型的應(yīng)用１方差分析〔F(二)劑量-反響數(shù)據(jù)的解釋與曲線模型的應(yīng)用１方差分析〔F檢驗〕及多重比較２折線模型劑量-反響試驗，t檢驗和方差分析，并非總是比較準確的統(tǒng)計分析方法。應(yīng)用方差分析的前提是試驗數(shù)據(jù)具有可加性、正態(tài)性和同質(zhì)性。多數(shù)試驗資料可以或根本滿足這三個條件，因而，由方差分析能夠做出有效的推斷。但也有一些資料不能滿足三性假定，對這些資料就不能直接進展方差分析，一種方法是承受非參數(shù)方法分析，另一種方法是將變量進展適當?shù)霓D(zhuǎn)換后再進展方差分析。多重比較的方法主要有:最小顯著差數(shù)(LSD)法、Duncan氏復(fù)極差法(SSR法)、TurkeyDunnett氏最小顯著差數(shù)法等等。一個試驗選用何種多重比較方法，主要應(yīng)依據(jù)否認一個正確假說和承受一個不正確假說q檢驗;假設(shè)承受不正確的假說SSR檢驗或有FLSDMorris(1989)指出,當處理間有規(guī)律構(gòu)造時，用Duncan法進展多重比較是不恰當?shù)?。此外，始終選用5％的概率水準也并不適宜，應(yīng)依據(jù)具體的試驗要求選取適宜的概率水準。２折線模型３拋物線模型,反響值是養(yǎng)分素進食量的線性函數(shù)。超過閾值后，反響值突然停頓。這一模型僅適用于離差均方略微小于誤差均方的重復(fù)組數(shù)據(jù)。折線模型僅適用于個體。當人們進展飼養(yǎng)試驗時,?所用的試驗動物必定超過一頭(只),因而實際上的,,某些特定狀況下的劑量反響數(shù)據(jù)聽從折線模型,但在實踐中并非如此。３拋物線模型模型方程為：Y=a+bx+cx2 〔x為養(yǎng)分素攝入量，Y為反響值。假設(shè)前提是：動物對某一養(yǎng)分素的４雙曲線模型,大多數(shù)養(yǎng)分素的攝入量過剩時,會引起生產(chǎn)性能下降,但這種反響很少與攝入量缺乏的反響對稱,在一個較寬的范圍內(nèi),養(yǎng)分素攝入量過剩時對生產(chǎn)性能也無不良影響?？梢?拋物線模型從原理上是不通的(Morris,1989)。４雙曲線模型５Reading模型模型方程為：Y=a-bc-x〔x為養(yǎng)分素攝入量，Y為反響值，a、b、c分別為生物參數(shù)。此模型假設(shè)在肯定范圍內(nèi)，反響值到達一個頂峰值，且不隨養(yǎng)分素攝入量的增大而減小。該模型的優(yōu)點是，與拋物線模型相比,５Reading模型模型方程如下：W W WW W Y＝aΔW＋bW＋X a2δ2 ＋b2δ2＋2abγ δW W WW W Δ Δ Δ式中：ΔW:平均增長率 W:平均體重δΔ:群體增長率標準差a:每克增重需要量δW:體重標準差 b:每克體重需要量X:標準正態(tài)分布之離均差Y:需要量γΔW:群體內(nèi)個體間增重率與體重間的相關(guān)系數(shù)這種模型的優(yōu)點之一是與日糧處理無關(guān)，而是取決于試驗動物的變異性，但這種變異在不同試驗之間變化不大。另一個優(yōu)點是方程中的系數(shù)是有生物學(xué)意義的參數(shù)。因此，依據(jù)一組試驗動物的一系列數(shù)據(jù)，就可以估量另外一組平均體重不同的動物的反響曲線;?匯總很多試驗結(jié)果，便可獲得最正確的反響系數(shù)估量值。此模型的缺點是，假定個體產(chǎn)量呈正態(tài)分布，而且都分布在平均數(shù)四周，并且需要估量平均體重。這一假設(shè)在短期試驗易于滿足,而在長期試驗，則不易做到。某些飼養(yǎng)試驗不能用Reading么是由于養(yǎng)分素攝入量過于簡單或難以確定,要么是由于反響值不直接依靠于養(yǎng)分素攝入量而變化(Morris,1989)?！踩扯ㄐ耘c定量因素飼養(yǎng)試驗的統(tǒng)計分析對于定性與定量因素試驗結(jié)果的統(tǒng)計分析，現(xiàn)行的做法大多承受參數(shù)差異的統(tǒng)計比較方法，或t檢驗或方差分析。實際上，當應(yīng)用最小二乘法將方差分析轉(zhuǎn)化為回歸分析時，對于定性因素試驗而言，運用多元回歸分析不僅可將指標變化剖分成各因素水平影響的幾個局部，而且對次級樣本含量不等資料的方差分析結(jié)果與次級樣本含量相等資料的方差分析結(jié)果一樣。但對于定量因素試驗來講，假設(shè)照舊沿用定性因素試驗的分析思路，那么除了幾個參數(shù)因素組外，以其它水平取值的效果如何則難以判定。既然因素與指標間存在相關(guān)，就可以直接建立兩者間的回歸函數(shù)關(guān)系，估量因素允許取值區(qū)間任一水平效應(yīng)的理論值，并以此值代替相應(yīng)參數(shù)水平觀看值的均值進展方差分析，此法等同于以因素為自變量，指標為依變量的回歸分析。由此看來，對于定量因素而言，回歸分析具有方差分析的成效，并且回歸分析考,回歸分析還有方差分析所不具備的推測功能，因此，應(yīng)當承受回歸分析法處理定量因素試驗。由于定量因素飼養(yǎng)試驗的統(tǒng)計處理應(yīng)承受回歸分析方法，而定性因素飼養(yǎng)試驗通常承受方差分析方法，因此，對于定量與定性因素混合飼養(yǎng)試驗資料的統(tǒng)計處理，明顯是回歸分析與方差分析的結(jié)合。這種結(jié)合有別于協(xié)方差分析。相對定性因素的不同水平比較而言，定量因素就成為協(xié)變量，這在某種程度上拓寬了協(xié)方差分析的范圍，而且在一個飼養(yǎng)試驗中可以有多個協(xié)變量。具體分析方法查閱有關(guān)文獻?！菜摹筹曫B(yǎng)試驗中的多指標綜合分析飼養(yǎng)試驗可同時考慮兩個以上指標，用以比較兩種或多種日糧的不同效果。對于這類資料，人們多:沒有考慮各指標的整體效應(yīng);不同指標反響效果不全都時,很難判定兩種處理方法的優(yōu)劣。所以，它并不能真實反映問題的實質(zhì)。因而有必要對幾個指標同時考慮，進展綜合分析。其統(tǒng)計方法可參見有關(guān)文獻?！参濉硠游锷L過程的統(tǒng)計比較方法動物的生長模式是曲線型的連續(xù)生長過程。通常只能在適當條件下測量生長過程中的一些特定生長點。假設(shè)能建立反映動物生長規(guī)律的數(shù)學(xué)模型，便可在不同飼養(yǎng)條件下推測其生長狀況，一般以幾個參數(shù)來描述?？紤]到不同時刻生長點的相關(guān)，如將每個觀看時刻的生長量都視為隨機變量，以由各觀看點〔楊運清和陳翠鈴，1994。五飼養(yǎng)試驗的其它設(shè)計方法〔一〕均勻設(shè)計從試驗點在試驗范圍內(nèi)的均勻性動身進展的試驗設(shè)計稱為均勻設(shè)計。均勻設(shè)計具有很多優(yōu)點：布點均勻，代表性好;每個因素的每個水平只做一次試驗;試驗次數(shù)僅隨水平數(shù)增加而增加。均勻設(shè)計依據(jù)一系列均勻設(shè)計表安排試驗。如U5(56)65個水平，共做5次試驗。均勻設(shè)計安排的試驗，由于每個因素水平較多，而試驗次數(shù)較少。所以，最好的分析方法是多元線性回歸分析方法，回歸平方和檢驗可通過復(fù)相關(guān)系數(shù)R?檢驗進展。R1，線性回歸方程的可信度愈高。回歸設(shè)計與正交設(shè)計比較，可大大削減試驗次數(shù)。例如，L25(56)25?U5(56)則只需做5次試驗。同時，省工、省時、省費用，同正交設(shè)計一樣可以到達預(yù)期的效果。因此，應(yīng)用范圍很廣,常用于篩選多因素之間的最正確組合。〔二〕回歸正交設(shè)計隨著尋求最正確工藝和配方以及建立數(shù)學(xué)模型的需要，人們越來越要求以較少的試驗建立精度較高的回歸方程。這就要求擺脫只是處理已有的試驗數(shù)據(jù)，而對試驗安排幾乎不提任何要求的被動局面，主動地把試驗安排、數(shù)據(jù)的處理和回歸方程的精度統(tǒng)一起來加以考慮，就是依據(jù)試驗?zāi)康暮蛿?shù)據(jù)分析來選擇試驗點。這樣，不僅使得每個試驗點上獲得的數(shù)據(jù)含有最大信息，而且削減試驗次數(shù)，使統(tǒng)計分析具有較好的性質(zhì)，這就是回歸設(shè)計與分析所爭論的內(nèi)容〔,197?；貧w設(shè)計與分析的根本思想是：設(shè)：自變量X1,X2,……Xn和依變量Y可用如下函數(shù)表示：Y=f(X1,X2,. Xn)尋求最優(yōu)化就是要在自變量空間中尋求Y回歸和二次回歸正交設(shè)計。１一次回歸正交設(shè)計一次回歸正交設(shè)計主要是運用二水平正交表，設(shè)計和分析的主要步驟如下：確定因子的變化范圍：假設(shè)每個因子設(shè)兩個水平，那么它們的算術(shù)平均數(shù)以及差的一半分別為零水平和變化區(qū)間。對每個因子的每個水平進展編碼：對因子的取值進展變換，建立一一對應(yīng)關(guān)系。選擇適當?shù)亩秸槐恚喊迅髯兞糠湃胝槐淼哪承┝猩?，把這些列取出就組成了一項試驗打算。在試驗打算中，任一列的和及任二列的內(nèi)積之和都等于零。由此，用二水平正交表編制的這種試驗打算具有正交性。回歸系數(shù)的計算與統(tǒng)計檢驗：由于設(shè)計的正交性，因而消退了回歸系數(shù)的相關(guān)性，所以一次回歸正交設(shè)計的計算與顯著性檢驗同正交設(shè)計多項式回歸完全類似?；貧w系數(shù)的符號和確定值大小刻劃了對應(yīng)變量在過程中的性質(zhì)和作用。在篩選因子和查找最優(yōu)區(qū)域中，一次回歸正交設(shè)計應(yīng)用較為普遍。２二次回歸正交設(shè)計二次回歸正交設(shè)計與一次回歸正交設(shè)計根本原理一樣。為了計算二次回歸方程的系數(shù)，每個變量所取的水平應(yīng)大于等于3，當變量超過4個時，試驗次數(shù)的增加會使得試驗無法進展。因此，人們提出了組合設(shè)計，即在因子空間中選擇幾類具有不同特點的點，把它們適當組合起來形成試驗打算。組合設(shè)計的試驗點比三水平全因子試驗要少的多，但仍保持足夠的剩余自由度，它在一次回歸的根底上獲得，假設(shè)一次回歸不顯著，那么只要在一次回歸試驗的根底上，再在星號點和中心點補充一些試驗，就可求得二次回歸方程，這對試驗者是很便利的。但要使組合設(shè)計具有正交性，就要確定星號臂。二次回歸正交設(shè)計的步驟與一次回歸正交設(shè)計類似，也需要確定因子的變化范圍并進展水平編碼，同時要選擇相應(yīng)的組合設(shè)計表，查出此設(shè)計具有正交性的星號臂。缺乏旋轉(zhuǎn)性是二次回歸正交設(shè)計的主要缺點，這是由于回歸系數(shù)的方差不全相等。二次回歸正交設(shè)計主要用于尋求最正確配方和建立生產(chǎn)過程的數(shù)學(xué)模型?！踩郴貧w旋轉(zhuǎn)設(shè)計旋轉(zhuǎn)性是指多維編碼空間內(nèi)，位于同一球面上的點的推測值的方差是相等的，即各回歸系數(shù)的方差〔回歸系數(shù)的方差不相等歸設(shè)計具有旋轉(zhuǎn)性，需要弄清楚旋轉(zhuǎn)性在回歸設(shè)計中的要求。在回歸設(shè)計中，只要N個試驗點至少位于半徑不等的兩個球面上，?就可獲得旋轉(zhuǎn)設(shè)計方案，一般通過在中心點補充一些試驗或借助組合設(shè)計〔上海師范大學(xué)數(shù)學(xué)系，1977〕來完成。這樣就可依據(jù)旋轉(zhuǎn)性的要求，確定組合設(shè)計的星號臂，查表安排試驗?！菜摹扯位貧w正交旋轉(zhuǎn)組合設(shè)計這種設(shè)計是將回歸正交設(shè)計與旋轉(zhuǎn)設(shè)計組合起來的一種方法該試驗布點分散均勻，試驗次數(shù)少，消退了回歸系數(shù)的相關(guān)性，可直接找出推測值相對較優(yōu)的區(qū)域，克