“3414”试验数据分析软件设计原理

“3414”试验数据分析软件设计原理

隆英 席永士 邹忠112 （Longying Xiyongshi Zouzhong） （1西藏自治区农业技术推广服务中心 2江苏省如皋市土肥站） 作者简介：邹忠，江苏省如皋市土肥站副站长，推广研究员，主要从事土壤肥料技术研究与推广、数字农作技术研究与推广、GIS等应用软件开发。2010年根据农业部安排在西藏自治区农业技术推广中心从事测土配方施肥技术援藏工作，任专家组组长。援藏工作期间，与自治区中心副主任隆英、自治区土肥站站长席永士一起，研究开发了该软件。 摘 要：测土配方施肥“3414”试验数据分析复杂，可运用计算机软件技术，提高数据输入、回归分析、方程分析效率，并将分析结果应用指导生产和新的试验设计。 Abstract: Fertilization, \computer software technology to improve data entry, regression analysis, analysis of the efficiency equation, and the results guiding the production and application of new experimental design. 关键词：试验 软件 原理 Keywords: software testing principles “3414”试验是农业部测土配方施肥技术规范中指定的用于肥料效应函数研究的一种试验方法。其设计包括3个因子4个水平（详见下表）。“3414”方案设计吸收了最优回归设计处理少、效率高的优点，是目前应用较为广泛的肥料效应田间试验方法。 “3414”试验设计参数表 处理 因子 N0P0K0 N0P2K2 N1P2K2 N2P0K2 N2P1K2 N2P2K2 N2P3K2 N2P2K0 N2P2K1 N2P2K3 N3P2K2 N1P1K2 N1P2K1 N2P1K1 0 0 0 0 2 2 1 2 2 2 0 2 2 1 2 2 2 2 2 3 2 2 2 0 2 2 1 2 2 3 3 2 2 1 1 2 1 2 1 2 1 1 X1 X2 X3 自开展测土配方施肥参数试验以来，“3414”试验就得到广泛的应用。随着试验的实施，试验结果的数据分析虽然有相关的专用软件支持，但试验中常出现千金特殊的情况，如缺区、部分重复时常给回归方程的计算带来难度，当2水平设计较偏或产量异常时，甚至会出现最高产量和推荐施肥量均为负值的现象，给数据分析与应用带来一定的难度。为解决这一系列问题，我们应用Visaul Basic6.0研究开发了一个针对“3414”试验数据分析的软件，并在WindowsXP下测试通过。为共享对“3414”的分析方法，特通过本文将该软件的设计方法介绍给大家。

1、软件功能

软件的功能设计主要有两个方面：一是进行数据分析，二是反馈设计。数据分析主要是完成试验数据的回归分析，计算其回归方程，并通过方程求取最高产量和最佳经济效益时的施肥参数。反馈设计是针对本次试验设计初定的2水平与试验结果获得的最高产量或最佳经济效益时的参数水平间的差异，对下一次试验的2水平进行修正设计，以便获得更好的回归模型和肥料效应参数。

2、模块结构

软件模块主要包括数据输入、回归分析和方程应用三部分： 2.1、数据输入

数据输入主要包括单个试验的设计参数输入和试验结果数据的输入，还包括相同实施处理小区的多点试验数据的输入。

2.2、回归分析

根据设计参数、回归模型和试验结果数据，运用回归运算求取回归方程。

2.3、方程应用

本模块主要是在取得回归方程后，完成方程的试验总体评价、边际产量配方分析、最佳效益配方分析、反馈设计配方分析功能。

3、模块设计 3.1、模型生成

“3414”试验的回归分析模型是以三元二次方程（Y=b0+b1X1+b2X2+b3X3+b4X12+b5X22+b6X32+b7X1X2+b8X1X3+b9X2X3）为基础进行生成。生成方法主要分三种：一是通过内置生成标准模型，二是通过对标准模型修改生成非标模型，三是通过人机输入生成所需要的模型。

3.2、数据输入

在试验实际操作中，试验结果常非常复杂，如可能是完全实施的n次重复，可能是部分重复，也可能是部分实施，还可能会出现缺区现象。因此，就某一试验结果的数据输入通过会出现很多情况，在软件设计时都必需给予充分的考虑。但是，不管“3414”试验实施过程中会出现什么样的情况，其结果仍可归纳出一个共同的规律：每个取得有效试验结果数据的小区都有一组与之对应的设计参数，从而数据的输入就可归纳为两种数据组的输入：一是各小区设计参数的输入，二是各小区试验结果数据的输入。在数据的输入方法上，可以通过文本框以字符串的方式输入，也可通过文本文件或电子表格文件导入。数据输（导）入后，再用Split函数分离给设计矩阵（A）变量和依变量矩阵（Y）变量，从而完成数据的输入。对处理小区均相同的多个试验，则可使用相同的设计矩阵参数，将各试验结果数据一并输（导）入，供一并分析，以方便统计和管理人员快速分析审核多点试验资料。

3.3、回归分析

回归分析分三部分：一是通过设计矩阵A和回归分析模型计算生成结构矩阵X；二是通过X的转置矩阵X’与X的乘积矩阵的求取逆阵C；三是通过依变量矩阵Y、结构矩阵X和逆阵C求取偏回归系数矩阵B，从而完成回归分析，建立试验的回归方程。

3.4、方程分析

方程分析主要包括三个方面：一是方程显著性检验，二是方程合理性分析，三最高产量和最佳效益参数分析。

方程显著性检验：首先是通过F测验对回归方程进行总体评价；其次是方程F检验显著再对偏回归系数进行显著性检验。

方程合理性分析：通过对各试验因子（Xi）求导后，分析各因子的一元二次回归方程，看其一、二次项的系数的正负性及其顶点位置，判断其合理性，从而确定回归方程的可用性。

最高产量和最佳效益参数分析：通过上边两步检验确认方程合理可用时，首先通过对回归方程求导，获取最高产量时的施肥参数方案；其次是通过对试验肥料数量替换为价值因子后，求取最佳经济效益时的施肥参数方案。

3.5、反馈设计

在获得试验的回归方程后，通常会出现方程的边际产量并不出现在设计的2水平，有的偏差较大，甚至超出了试验设计范围（如大于3或小于0），这常常给试验分析和下一步试验设计带来困难。我们通过运用计算机的高效运算效能，通过对方程各因子进行一定级度

（精度可调）试验全域（0-3）扫描，求取方程所反映出的实际边际产量水平时的施肥参数，再将此参数反馈给试验设计者，用于作为下一次试验设计2水平的参考，从而可有效加快试验实施的进程，提高试验精度。

参考文献：

1、 莫惠东.农业试验统计:上海科学技术出版社,1984:151-174 2、 测土配方施肥技术规范.农业部

3、 测土配方施肥田间试验设计及数据统计方法.江苏省土肥站