计算最小显著D值D0.05(2,12)=q0.05(2,12)﹒=3.08×11.07=34.096D0.01(2,12)=q0.01(2,12)﹒=4.32×11.07=47.822D0.05(3,12)=q0.05(3,12)﹒=3.77×11.07=41.734D0.01(3,12)=q0.01(2,12)﹒=5.04×11.07=55.793D0.05(4,12)=q0.05(4,12)﹒=4.20×11.07=46.494D0.01(4,12)=q0.01(4,12)﹒=5.50×11.07=60.885D0.05(5,12)=q0.05(5,12)﹒=4.51×11.07=49.996D0.01(5,12)=q0.01(5,12)﹒=5.84×11.07=64.649各饲料间平均数差异的比较如表12—12。饲料名称平均产乳量－A－E－B－CDCBEA406394372308296110**98**76**1298**86**64**??3422???12????由q检验结果看出，D、C、B饲料与A\E饲料之间的差异都是极显著的，就平均数看D饲料效果最好。其次是C饲料、B饲料；A饲料最差。表12—12饲料类型拉丁方试验平均产乳量比较表单位：kg第30页，共58页，星期日，2025年，2月5日原资料该数为280kg，两者相差53kg，存在一定差异，但如用总平均数代人则差异更大。估计值求出后，填入原资料进行方差分析。但要注意，总自由度与误差自由度都比原来缺少一个。必须指出，不管用什么方法对遗缺数据进行估计。所得之值与原来试验所得之数总是有差异的，这是一种万不得已的方法。所以，这就要求我们在试验工作中，要尽量养好试验动物减少死亡并做好观察记录及资料保管等工作，尽量不使数据遗缺。4．拉丁方设计的优缺点拉丁方设计的优点是在不增加试验单元的情况下，可额外增加一项单位组，比随机单位组设计的精确性要高。缺点是缺乏伸缩性。因为在设计中，横行、直行、处理数必须相等，因而处理数与重复数就受到一定限制。一般处理数不能过多，过多则重复数也多。横行及直行单位组都过大，试验效率不高；但处理数也不能过少，过少则重复数也少，因而使试验误差的自由度太少，降低其可靠性。因此。拉丁方设计一般只适用于处理数为5—8的试验。若处理数较少而采用拉丁方设计时，为使误差自由度不少于10，可采用“重复拉丁方”设计，即用5个3×3及2个4×4的拉丁方。表12—8资料中，假定因某种原因在第2横行，第3直行，喂E饲料的一个数据（有括号的）缺失，按公式得第31页，共58页，星期日，2025年，2月5日（五）交叉设计在配对设计或区组设计中，为了消除试验动物个体间差异，提高试验精确度，须选用在遗传上、生理上相同或相似的动物，但这种要求在实践中有时不易做到。例如在同一试验里，如要选择10头在品种、年龄、性别等方面完全相同的动物是很困难的，尤其是大动物。为克服这一缺点可采用交叉设计法。2×2交叉设计图解2×3交叉设计图解交叉设计亦称反旋转试验法，是指同一试验中，将试验单元分期进行交叉或反复二次以上的试验方法。常用有2×2或3×3交叉设计。图解如下：时期群别ⅠⅡ时期群别ⅠⅡⅢ12处理对照对照处理12处理对照处理对照处理对照1．2×2交叉设计与分析【例12.5】为了研究降温对乳牛产乳量的影响，设置通风和洒水试验组A1和对照组A2两个水平。选用胎次、产犊日期相近的泌乳中期乳牛8头，随机分为B1、B2两群，每群4头，试验分为Cl、C2两期，每期4周，一次交叉，结果如表12—13，检验通风和洒水对产乳量有无显著影响。第32页，共58页，星期日，2025年，2月5日表12—15降温对乳牛产乳量的影响试验结果(日平均产量：kg)交叉设计的分析是按单因子二水平差值(d)的分析方法(Lucas法)进行计算，步骤如下：第1步：求矫正值C时期奶牛C1C2