畜牧人

標題: 試驗設計和試驗結(jié)果的正確表述 [打印本頁]

作者: 韓友文    時間: 2007-3-17 16:30
標題: 試驗設計和試驗結(jié)果的正確表述
  對任何人都不收"銀子" 
科學研究或生產(chǎn)試驗都要遇到先期的試驗設計和后期的試驗結(jié)果的正確表述問題。

這方面,在專業(yè)科技書刊和學位論文中常見一些不盡合理和不夠規(guī)范的現(xiàn)象。

這里把常見的有關(guān)事項,進行介紹和說明:

包括:1、試驗設計中:試驗動物;試驗期;試驗處理;試驗方法;試驗對象;數(shù)據(jù)統(tǒng)計;


     2、試驗結(jié)果中:一項研究包括多個試驗;圖表使用;“討論”部分;“結(jié)論”部分。




(, 下載次數(shù): 213)


作者: 綠緣    時間: 2007-3-17 16:39
俺總是弄不清楚試驗數(shù)據(jù)表格中標準差和標志誤的區(qū)別,還請韓老師給以指點。
作者: 韓友文    時間: 2007-3-19 16:26
原帖由 綠緣 于 2007-3-17 16:39 發(fā)表
俺總是弄不清楚試驗數(shù)據(jù)表格中標準差和標志誤的區(qū)別,還請韓老師給以指點。


標準偏差(Standard  Deviation)反映樣本數(shù)據(jù)相對于其平均值 (mean) 的離散程度。簡化稱為“標準差”,

記為:S SD

在數(shù)理統(tǒng)計學中是這樣定義的:
小樣本時(農(nóng)業(yè)試驗數(shù)據(jù)少于≤30)    S= (, 下載次數(shù): 6)
大樣本時(農(nóng)業(yè)試驗數(shù)據(jù)多于>30)    S= (, 下載次數(shù): 3)

標準誤差(Standard Error of Mean)反映樣本均數(shù)取樣的離散程度。簡化稱為“標準誤”,

記為:S x¯ SE   ¯ x 上方,代表平均數(shù))

                                           SE=S/n

統(tǒng)計分析表中用 平均數(shù)±SE  是規(guī)范的用法。而且差異顯著性標志字符應放在平均數(shù)的右肩上,不應放在SE肩上.



[ 本帖最后由 韓友文 于 2007-3-19 16:33 編輯 ]
作者: pal123    時間: 2007-3-19 16:52
標題: 請教韓友文老先生!
韓老師:

目前,采用微生物法對棉籽粕脫毒最好采用哪類菌種?哪些生物廠家生產(chǎn)?

首先謝謝!
作者: 綠緣    時間: 2007-3-19 19:35
謝謝韓老師的指導,但是我還是有點不明白到底什么時候用標準差,什么時候用標準誤呢。
另外韓老師說統(tǒng)計分析表中用 平均數(shù)±SE  是規(guī)范的用法。而且差異顯著性標志字符應放在平均數(shù)的右肩上,不應放在SE肩上.但是我看的文章大部分都是用的標準差,標準誤的肩標也都標在SE的肩上,而且包括SCI刊源的雜志。
作者: 勁松    時間: 2007-3-20 11:12
學習韓先生的蠟燭精神!
作者: 中國西翁    時間: 2007-3-20 18:59
凡事都應從小做起,從基礎做起阿!
作者: 韓友文    時間: 2007-3-23 22:47
原帖由 綠緣 于 2007-3-19 19:35 發(fā)表
謝謝韓老師的指導,但是我還是有點不明白到底什么時候用標準差,什么時候用標準誤呢。
另外韓老師說統(tǒng)計分析表中用 平均數(shù)±SE  是規(guī)范的用法。而且差異顯著性標志字符應放在平均數(shù)的右肩上,不應放在SE肩上.但 ...


一個樣本內(nèi),比較數(shù)據(jù)離均程度用SD;不同樣本間比較平均數(shù)離總體均值程度則用SE

規(guī)范用法就應當合乎道理!統(tǒng)計檢驗差異顯著性,比的是平均數(shù)間差異是否顯著.字符放在平均數(shù)的右肩上既合理也正確!

別看名家,別看外國,你作得對,叫他們向你學習!

為什么那么多人不這樣做呢?一句話:不認真!圖省事!加上習慣勢力!
作者: 韓友文    時間: 2007-3-23 22:49
標題: 回復 #5 pal123 的帖子
請到相應版塊里去問專家.
作者: 牧童    時間: 2007-3-23 22:56
任何一門科學,在他的初始階段往往多是描述性的,
而高級階段常需要用數(shù)學的語言來解釋和描述.
所以常見有人說,沒有用數(shù)學語言表述的不能算科學!
然而有很多的高手大蝦們至今沒看重數(shù)學或叫應用數(shù)學.
正象DNA雙螺旋的提出沒有使用數(shù)學也得到了諾貝爾獎,
高手們不懂數(shù)學也成了大蝦!
可是我覺得,
如果高手們再懂了數(shù)學,
那就是老虎添了翅膀.
韓老師在這里再次給我們提醒,
該是謝謝老先生了!
作者: xmrlt    時間: 2007-3-24 10:20
向韓老師學習,按道理確實應該加在平均數(shù)右肩上,但許多文獻卻都在標準差的右肩上,大家都照做,也不想所以然,就這樣,照貓畫虎了。
作者: semenking    時間: 2007-3-24 11:04
好?。。。。。。。。。?!
作者: liuhuifang    時間: 2007-4-4 20:31
贊同韓老師的說法,應該堅持正確的,不能別人錯自己也跟著錯!

[ 本帖最后由 liuhuifang 于 2007-4-4 20:33 編輯 ]
作者: hyy1012    時間: 2007-4-13 20:43
讓我學到了不少知識,真誠感謝!
作者: 綠緣    時間: 2007-4-17 10:42
原帖由 韓友文 于 2007-3-23 22:47 發(fā)表


一個樣本內(nèi),比較數(shù)據(jù)離均程度用SD;不同樣本間比較平均數(shù)離總體均值程度則用SE。

規(guī)范用法就應當合乎道理!統(tǒng)計檢驗差異顯著性,比的是平均數(shù)間差異是否顯著.字符放在平均數(shù)的右肩上既合理也正確!

...


謝謝韓老師的指導與教誨! 再請教韓老師一個問題就是一些文章里面的S.E.M.和SD是一個概念嗎?如果不是S.E.M.怎么計算,一般的統(tǒng)計軟件可以編程序計算嗎?
作者: 綠緣    時間: 2007-4-17 10:47
還要問韓老師一個問題

Values with different letters (a–c) in the same row differ significantly (P < 0.01). Values with different letters (a–b) in the same row differ significantly (P < 0.05).
這種差異顯著性的標示方法是個人習慣問題呢還是有這種通用方法呢,好像很少見的哦。
作者: mzscym    時間: 2007-4-24 06:55
綠緣:我來問答你的問題,你在咨詢韓老師的留言中說,“ 再請教韓老師一個問題就是一些文章里面的S.E.M.和SD是一個概念嗎?如果不是S.E.M.怎么計算,一般的統(tǒng)計軟件可以編程序計算嗎”
SEM即為標準誤,SD為標準差,兩者之間有著本質(zhì)上的不同及內(nèi)在的聯(lián)系,國外在動物科學方面的文章一般需要做一到兩年,一篇文章的數(shù)據(jù)很多,但其表中的數(shù)據(jù)多以平均值,標準誤來反映整個試驗數(shù)據(jù),在劑量效應方面采用模型預測其線性與二次方效應,國內(nèi)我比較頭痛的文章尤其是中國飼料與飼料研究等難以入流的文章都采用平均值與標準差之和來反映實驗數(shù)據(jù),這種文章在國外一般是直接退稿,且無任何comments.
在統(tǒng)計軟件方面,SPSS與SAS皆可以計算SEM,在SPSS中尤其方便,在一般描述性統(tǒng)計模塊中可以找到,SAS中你可以采用分析員窗口,也可以方便的獲得SEM。EXCEL只能做簡單的數(shù)據(jù)處理,在國外animal ,journal of animal science,journal of dairy science,the feed sicence and technology等刊物上,你難以看到在文章中統(tǒng)計一節(jié)中提出是采用的EXCEL進行統(tǒng)計數(shù)據(jù)的,國外專家不相信EXCEL統(tǒng)計的結(jié)果,國內(nèi)教EXCEL統(tǒng)計實在是誤人之策,不要太相信EXCEL。
一般的軟件皆可以編程,但前提是你需要精通其中一規(guī)軟件,目前的統(tǒng)計軟件大多向自動化及人性化過渡,但同時也帶來很大的問題,其中最大的問題是只知道結(jié)果,對數(shù)據(jù)處理過程一無所知。如簡單的拉丁方設計的數(shù)據(jù)處理,很多博士不知道如何下手,即使知道,但對其中的數(shù)據(jù)處理過程也了解很少。所以對于國內(nèi)很多的營養(yǎng)學的文章結(jié)果千萬不要太述信。
作者: 韓友文    時間: 2007-4-24 12:05
原帖由 綠緣 于 2007-4-17 10:47 發(fā)表
還要問韓老師一個問題

Values with different letters (a–c) in the same row differ significantly (P < 0.01). Values with different letters (a–b) in the same row differ significantl ...


形式上有可能多種多樣表達方法。各國習慣不同,人與人之間也有不同。以簡潔明確為佳。

這里說的是:同行內(nèi)不同字符 a與c 表示差異高度顯著,即 (P < 0.01),字符 a與b 差異顯著,即(P < 0.05)。

還有用線段表示平均數(shù),在一定顯著水準下,線段搭界則差異不顯著,反之則顯著。能看明白就行!

關(guān)于S.E.M,mzscym 已做了詳細回答,這里謝謝他了。再有這方面問題,我建議去請教牧童老師,他是專家。
作者: zjhkc    時間: 2007-4-30 07:48
謝謝韓老師,這些東西對寫科技論文非常重要,希韓老師多多提供資料,再次謝謝!
作者: 綠緣    時間: 2007-5-28 16:11
SEM是平均值標準誤,和我們通常所講的SE好像有所不同,還是有點暈~
作者: 綠緣    時間: 2007-6-3 19:44
大家都對統(tǒng)計不感興趣嗎?
作者: 朱良    時間: 2007-6-4 10:10
向韓老師學習!
韓老師肚里的東西太多了!
作者: 綠緣    時間: 2007-6-13 20:46
看來真的是很少有人關(guān)心這些東東了,傷心?。?hr noshade size="2" width="100%" color="#808080"> 作者: 家喻戶曉    時間: 2007-7-22 16:20
統(tǒng)計學很枯燥,很粗象,大學學習了有幾年沒用都還給老師了,所以懂的很深的人不多,因此沒發(fā)發(fā)表意見!:5s:
作者: liyuanliyuan    時間: 2007-7-23 19:50
支持樓主!!!!!!!
作者: liyuanliyuan    時間: 2007-7-24 16:59
做技術(shù)必備知識
支持樓主了
作者: liuwei9989    時間: 2007-7-24 17:11
太感謝?。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。?hr noshade size="2" width="100%" color="#808080"> 作者: 藍藍的天    時間: 2007-7-30 15:45
應該找本統(tǒng)計學看看,都忘的差不多了
作者: qxz    時間: 2007-7-31 23:35
:4d: :4d: :4d: 感謝樓主?。。。。。。?!
作者: 孫悟空    時間: 2007-8-6 15:49
謝謝韓老師!
試驗的成功與失敗取決于試驗設計;
文章是否惹人喜歡就取決于表述!
老先生說的許多細節(jié),我們往往不重視,不在意,也說明不夠嚴肅!
謝謝指教
作者: zhrgjsb    時間: 2007-8-9 11:37
標題: 回復 #34 綠緣 的帖子
不是不關(guān)心啊,懂得少只有學習的份.:2d:
作者: vetqq    時間: 2007-8-9 16:25
確實比較實際,請教什么實驗實用于用95%,99%,90%顯著性統(tǒng)計
作者: Gerrard    時間: 2007-8-11 08:34
想借這個機會請教韓老師:我們通常用R平方值和殘差表示線性回歸模型(如Y=ax+b)的擬合程度,那如果是二次、三次的,或指數(shù)回歸模型也能用R平方值描述嗎?為什么SAS的指數(shù)回歸模型不能給出R平方值?
作者: wycheng_2002    時間: 2007-9-13 17:35
現(xiàn)在正好用~!
現(xiàn)在正好用~!
現(xiàn)在正好用~!
現(xiàn)在正好用~!
作者: 國彬    時間: 2008-12-23 20:22
感謝韓老師!:tiaotiao:
作者: xiedahai    時間: 2008-12-24 12:48
非常欽佩韓老嚴謹?shù)闹螌W和科研精神!
作者: 劉德華    時間: 2009-1-6 09:03
多謝韓老師,下了學習一下
作者: ztjun518    時間: 2009-1-6 12:31
韓老師的敬業(yè)精神很值得我們學習
作者: leijian    時間: 2009-1-6 13:01
感謝老先生,感覺到了大家很嚴謹?shù)娘L范。統(tǒng)計學老師教我沒有學明白,后來需要自己花了點時間自學,今天再次加深了這方面的知識。表示一般是se,較為科學準確。
作者: leijian    時間: 2009-1-6 13:02
28# 綠緣
博士,一樣的啊
作者: 偉哥    時間: 2009-1-7 11:21
哎,實在慚愧。讀了這么多年的書,有很多東西還是沒有搞清楚,知其然不知其所以然。
謝謝韓老師,向您學習。




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