如何对增广试验数据进行分析

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。