验结果的分析之前,我们必须在思想上牢记:要尽量地利用你对问题的非统计学知识。因为实验者在各自的领域内通常有独到的实践经验、受过正规的科学训练、具有高深的知识,这些都可用来分析因素和响应变量之间的关系,这在解释分析结果时是极其有用的, 是统计学无法替代的。在进行方差分析结果解释时要点如下: ?显著水平 p值:方差分析表中,显著水平 p值是推断试验处理间差异程度的指标。只有当显著水平 p≤ 0.05 时,一般才认为各个处理间确实存在着差异。?区组效应分析:如区组间显著水平 p≤ 0.05 时,该试验还可靠吗?答案是肯定的。因为所以采用随机区组试验设计来安排试验,实质上是为了剔除,确切一点来说是分离因土壤、肥力、地势地貌等可能会导致的非人为处理差异。区组间显著水平 p≤ 0.05 时只说明这类差异确实存在, 并且已从试验结果中分离出来。因此它不影响试验处理结果的解释。当然,区组间显著水平 p> 0.05 ,说明试验条件更均衡些,非人为因素对试验结果的影响更小些。(三)方差分析结果解释?多重比较:一般来说,只有当方差分析表中的显著水平 p≤ 0.05 时才能进一步作多重比较分析。多重比较可进一步检验各个处理间两两之间的差异。?在进行多重比较时,必须注意各个处理之间是否存在互作,当交互作用项显著时,简单地分析各个处理间的差异并不是很好的做法。这时, 一个因素(例如, A)的均值间的比较可能由于 AB 交互作用而模糊不清。对这一情况的一种做法是将因素 B固定在一特定水平上,在此水平上对因素 A的均值进行多重比较。?当交互作用显著时,多重比较的另一个做法是比较所有 ab 个单元的均值,以便确定哪一些有显著性差异。在这一分析中,单元均值间的差异既包含了交互作用效应的,又包含了所有主效应的。?多重比较结果:在 DPS 中,各个处理凡后面具有相同字母者,表示它们之间的差异不显著;否则差异显著。
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