Kiểu Bình Phương Latin (LatinSQ)
– Yêu cầu:
- Đặc điểm sau của kiểu LatinSQ
• Khu thí nghiệm có 2 hướng biến thiên • Hoặc chiều biến thiên khó xác định được.
• Có số lần lập lại bằng với số nghiệm thức • Mỗi khối có đủ số nghiệm thức và được phân phối ngẫu nhiên
• Các lô thí nghiệm được chia làm thành r hàng và r cột.
• Mỗi hàng (row) hay mỗi cột (column) đều có đủ các nghiệm thức và mỗi nghiệm thức chỉ xuất hiện một lần.
– Ví dụ: một thí nghiệm khảo sát 5 giống lúa mới đuợc bố trí theo kiểu LATINSQ. Hãy vẽ sơ đồ bố trí
Sơ đồ bố trí thí nghiệm 4 2
1 3 5
t ộ C
1
2
n ê i
3
h t n ế i
b u ề i
4
h C
5
Hàng
Chiều biến thiên
Sơ đồ bố trí thí nghiệm 4 2
1 3 5
t ộ C
1 A
2 A
n ê i
3 A
h t n ế i
b u ề i
4 A
h C
5
A
Hàng
Chiều biến thiên
Sơ đồ bố trí thí nghiệm 4 2
3 1 5
t ộ C
1 A B
2 A B
n ê i
3 B A
h t n ế i
b u ề i
4 B A
h C
5
A
B
Hàng
Chiều biến thiên
Sơ đồ bố trí thí nghiệm 4 2
3 1 5
t ộ C
1 C B A
2 A C B
n ê i
3 C B A
h t n ế i
b u ề i
4 B A C
h C
5
A
C
B
Hàng
Chiều biến thiên
Sơ đồ bố trí thí nghiệm 4 2
3 1 5
t ộ C
1 C B A D
2 D A C B
n ê i
3 B C D A
h t n ế i
b u ề i
4 B A D C
h C
5
A
D
C
B
Hàng
Chiều biến thiên
Sơ đồ bố trí thí nghiệm 4 2
3 1 5
t ộ C
1 E C B A D
2 A D C B E
n ê i
3 C B D E A
h t n ế i
b u ề i
4 B E A D C
h C
5
D
A
E
C
B
Hàng
Chiều biến thiên
N.G.B.T
df
TBBP
Ftính
LATINSQ
MSR/MSE MSC/MSE MSTr/MSE
Haøng Coät Nghieäm thöùc Sai bieät
t -1 t - 1 t – 1 (t-1)(t-2)
RSS CSS TrSS ESS
MSR MSC MSTr MSE
Toång
t2 -1
TSS
t : soá nghieäm thöùc
ANOVA TSBP
Năng suất của 4 giống bắp lai như sau
Col. 1
Col. 2
Col. 3
Col. 4
Row1 1640(B) 1210(D) 1425(C) 1345(A)
Row2 1475(C) 1185(A) 1400(D) 1290(B)
Row3 1670(A) 710(C) 1665(B) 1180(D)
Row4 1565(D) 1290(B) 1655(A) 660(C)
Treatment Total Mean
A
5855
1464
B
5885
1471
C
4270
1068
D
5355
1339
Tổng hàng (RT1) = Col_1 + Col_2 + …+ Col_n . . . Tổng hàng (RT4) = Col_1 + Col_2 + …+ Col_n
Tổng cột (CT1) = Row_1 + Row_2 + … + Row_n . . Tổng cột (CT4) = Row_1 + Row_2 + … + Row_n
Tổng NT1 = NT11 + NT12 + NT13 + NT14 . . .
Tổng chung (G) = NT11 + ……… + NT44
CF = G2/t2
TSS = [(NT11)2 + (NT12)2 + … … + (NTni)2] - CF
RowSS= ∑(Row2 )/t - CF
ColumnSS= ∑(Column2 )/t - CF
TrtSS = [[(ΣNT1)2 + (ΣNT2)2 +…+ (ΣNTt)2 ] /t ] – CF
ESS = TSS - RowSS – ColumnSS - TrtSS
MSCol = ColumnSS/(t-1)
MSRow = RowSS/(t-1)
MSTrt = TrtSS/(t-1)
MSE = ESS/(r-1)(t-1)
FRow tính = MSRow/MSE FCol tính = MSCol/MSE FTRT tính = MSTrt/MSE
CV (%) = (MSE)1/2 * 100 / trung bình chung
Xét hiệu quả của hàng và cột trong viêc làm tăng độ chính xác của thí nghiệm
* Hiệu quả tăng độ chính xác so với CRD
* Hiệu quả tăng độ chính xác so với RCBD
Nếu df_sai biệt < 20 thì giá trị của RE phải nhân cho hệ số k
So sánh trung bình các nghiệm thức
• Tính LSD
• Least significant difference (LSD) test • Được áp dụng khi so sánh các nghiệm thức với đối chứng (planned comparison) và số nghiệm thức < 6. • Các bước thực hiện
t: trị số hàm phân phối student ở độ tự do của sai biệt ngẫu nhiên
• Tính khác biệt của trung bình các nghiện thức so với nghiệm thức đối chứng
• So sánh các giá trị khác biệt ở bước 2 với giá trị LSD. Nếu giá trị khác biệt > giá trị LSD => có sự khác biệt giữa nghiệm thức đó và nghiệm thức đối chứng, và ngược lại
• Thí dụ: xem lại thí dụ bài 1.
So sánh trung bình các nghiệm thức
• Duncan’s multiple range test (DMRT)
• Các bước thực hiện
• Sắp xếp các trung bình các nghiệm thức từ lớn đến nhỏ • Tính độ lệch sai biet (standard error)
• Tính Rp
