112 公務人員升官等薦任 農業技術 試驗設計 考古題詳解

112 年・公務人員升官等・薦任・農業技術
試題代碼 試驗設計

第 一 題25 分

兩樣品處理均值比較,依據不同情境有三種不同的統計檢定方法,包含:成對 tt 檢定、假設兩族群變異數相等時的非成對 tt 檢定、假設兩族群變異數不相等時的非成對 tt 檢定。

請分別舉例並說明此三種 tt 檢定法適用的情境為何?

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核心觀念

本題在考兩組樣本均值比較時,如何依樣本是否配對及兩母體變異數是否相等選擇 tt 檢定。先判斷資料的實驗設計,再選擇檢定方法;不能只看兩組樣本數是否相同。

設兩組樣本均值為 Xˉ1,Xˉ2\bar X_1,\bar X_2,樣本數為 n1,n2n_1,n_2。常見虛無假設為 H0:μ1−μ2=0H_0:\mu_1-\mu_2=0,對立假設則依研究問題採雙尾或單尾。

解題方法:依情境選擇檢定

一、成對 tt 檢定

**適用情境:**兩組觀測值彼此有明確的一對一關聯,例如同一個實驗單位接受兩種處理,或依相近特性配成一對後,分別接受兩種處理。分析時先對每一對計算差值,再檢定平均差是否為零。

令第 ii 對觀測值的差為 Di=Xi−YiD_i=X_i-Y_i,則檢定:

H0:μD=0,t=DˉsD/n,df=n−1H_0:\mu_D=0,\qquad t=\frac{\bar D}{s_D/\sqrt n},\qquad df=n-1

其中 nn 是配對數,Dˉ\bar D 與 sDs_D 分別為差值的平均數與標準差。

**例:**以同一批 12 個田區分別施用甲、乙兩種肥料,記錄各田區的產量。每個田區同時提供甲、乙兩個觀測值,田區內的兩筆資料配成一對;比較的是 12 個田區的「甲肥料產量減乙肥料產量」平均值。

成對檢定的重點是分析配對差值,不要求兩次觀測獨立,也不是直接把兩組當成互不相關的樣本。

二、假設兩母體變異數相等的非成對 tt 檢定

**適用情境:**兩組樣本互相獨立,且有理由採用兩母體變異數相等的假設。此時將兩組樣本變異數合併估計共同變異數:

sp2=(n1−1)s12+(n2−1)s22n1+n2−2s_p^2= \frac{(n_1-1)s_1^2+(n_2-1)s_2^2} {n_1+n_2-2}

檢定統計量為:

t=Xˉ1−Xˉ2sp1n1+1n2,df=n1+n2−2t= \frac{\bar X_1-\bar X_2} {s_p\sqrt{\frac1{n_1}+\frac1{n_2}}}, \qquad df=n_1+n_2-2

**例:**從兩個互不重疊、彼此獨立的田區群體中,分別隨機抽取田區施用甲、乙肥料,各田區只接受一種肥料。

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第 二 題20 分

下列關於完全隨機設計之敘述是否正確?完整說明該項敘述正確與否之原因。

(一) 完全隨機設計可接受部分具有異質性的試驗單位。

(二) 完全隨機設計要求各處理層級的重複數須完全相同。

(三) 完全隨機設計之試驗結果,可使用變異數分析法比較各處理層級效應之顯著差異。

(四) 正交比較法不適用於兩兩處理均值之差異性比較。

每小題 5 分,共 20 分。

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核心觀念

完全隨機設計(Completely Randomized Design, CRD)是最基本的試驗設計。試驗單位在試驗開始前須具有足夠的同質性,再將各試驗單位以隨機方式分派至各處理。CRD 可適用於單一因子試驗,並可容許各處理的重複數不相等。

若有 tt 個處理,第 ii 個處理的重複數為 nin_i,觀測值可用下列模型表示:

Yij=μ+τi+εij,i=1,…,t,j=1,…,niY_{ij}=\mu+\tau_i+\varepsilon_{ij},\qquad i=1,\ldots,t,\quad j=1,\ldots,n_i

其中 μ\mu 為總平均,τi\tau_i 為第 ii 個處理效應,誤差項通常假設彼此獨立、平均數為零,且具有相同變異數。變異數分析(ANOVA)可檢定各處理平均數是否相同。

解題方法

逐項判斷敘述是否符合 CRD 的配置原則、重複數要求、分析方法,以及處理平均數比較方法。特別要區分:

  • 試驗單位的同質性:CRD 的基本適用條件。
  • 重複數是否相等:CRD 不要求各處理重複數完全相同。
  • 整體檢定與後續比較:ANOVA 先檢定處理效應是否有整體差異;若要比較特定處理組合,可再使用適當的比較方法。

選項分析

(一)完全隨機設計可接受部分具有異質性的試驗單位。

錯誤。 CRD 以試驗單位大致同質為適用前提,並將單位隨機分派至各處理。若試驗單位存在明顯差異,這些差異會增加誤差變異,降低處理差異的檢定能力;若已知異質性可形成區組,通常宜考慮隨機完全區集設計等方法,將區組差異納入設計與分析。

隨機分派能避免處理配置的系統性偏差,但不代表 CRD 特別適合異質試驗單位,也不能取代對已知異質來源的控制。

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第 三 題25 分

比較三種水稻品種(V1V1、V2V2、V3V3)在慣行灌溉(W1W1)與乾濕交替灌溉(W2W2)下的溫室氣體排放量。為了試驗方便,使不同灌溉方式易於操作,預計採用大區三重複,並以隨機完全區集設計法安排的裂區設計進行試驗規劃。

(一) 若以「灌溉方式」(W1W1、W2W2)為大區、以品種為小區,試說明應如何進行該試驗田區之規劃。(10 分)

(二) 列出上述試驗之變異數分析表中的變因及各變因對應的自由度。(15 分)

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核心觀念

本題考「裂區設計」的田區配置與變異數分析自由度。灌溉方式因操作不易,配置於較大的主區;水稻品種配置於主區內的小區。採隨機完全區集設計(RCBD),表示先將田區分為 3 個區集,再於每一區集內隨機安排兩種灌溉方式;各主區內再隨機安排 3 個品種。

裂區設計有兩層隨機化,因此有兩種不同的誤差項:主區誤差用來檢定灌溉方式;小區誤差用來檢定品種及灌溉方式與品種的交互作用。

解題方法

令區集數 r=3r=3、灌溉方式數 a=2a=2、品種數 b=3b=3。全試驗共有 rab=3×2×3=18rab=3\times2\times3=18 個小區。

(一)田區規劃

  1. 將試驗田區劃分為 3 個區集,以反映田間位置或肥力等梯度差異。
  2. 每個區集再劃分為 2 個主區,並在區集內隨機分配慣行灌溉 W1W1 與乾濕交替灌溉 W2W2。因此,每種灌溉方式在每個區集各有一個主區。
  3. 將每個主區劃分為 3 個小區,並在該主區內隨機安排 V1V1、V2V2、V3V3 三種水稻品種。
  4. 每個區集有 2×3=62\times3=6 個小區,3 個區集合計 18 個小區。灌溉方式在主區層級施作,品種則在主區內的小區層級施作。

配置示意如下;每一列代表一個區集,主區次序須在各區集內獨立隨機決定,小區品種次序亦須在各主區內獨立隨機決定:

區集主區配置各主區內的小區配置
1W1W1、W2W2(隨機排列)各自隨機排列 V1V1、V2V2、V3V3
2W1W1、W2W2(隨機排列)各自隨機排列 V1V1、V2V2、V3V3
3W1W1、W2W2(隨機排列)各自隨機排列 V1V1、V2V2、V3V3

(二)變異數分析表與自由度

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第 四 題30 分

某試驗比較三種牧草品種(V1V1、V2V2、V3V3),以兩種不同刈割頻率(F1F1、F2F2)取得牧草後,欲比較不同品種、不同刈割頻率下特定營養成分含量是否有顯著差異。每處理組合重複 3 次,得其成分含量分析結果如下:

品種刈割頻率重複數樣品均值樣品標準差
V1V1F1F133.400.46
V1V1F2F233.470.35
V2V2F1F132.170.35
V2V2F2F232.770.35
V3V3F1F134.500.87
V3V3F2F236.730.50

試完成下列變異數分析表 (a)(a)–(n)(n) 欄位,並據以檢定不同品種、不同刈割頻率下特定營養成分含量是否有顯著差異(設 α=0.05\alpha=0.05)。(30 分)

變異來源自由度平方和均方FF 值PP 值
品種(a)(a)(f)(f)(h)(h)(l)(l)<0.0001<0.0001
刈割頻率(b)(b)(g)(g)(i)(i)(m)(m)0.0018
品種與刈割頻率交互作用(c)(c)3.823(j)(j)(n)(n)0.0088
機差(d)(d)3.187(k)(k)
總計(e)(e)42.463

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核心觀念

本題是 3×23\times2 因子試驗:品種有 3 水準,刈割頻率有 2 水準,每個處理組合重複 3 次。以二因子變異數分析檢定:

  • 品種主效果:三種品種的平均含量是否相同。
  • 刈割頻率主效果:兩種刈割頻率的平均含量是否相同。
  • 品種與刈割頻率交互作用:刈割頻率的效果是否因品種而異。

自由度及平方和分解為:

dfA=a−1=3−1=2,dfB=b−1=2−1=1,dfAB=(a−1)(b−1)=2,dfE=ab(r−1)=3×2×(3−1)=12,dfT=abr−1=3×2×3−1=17.\begin{aligned} df_A&=a-1=3-1=2,\\ df_B&=b-1=2-1=1,\\ df_{AB}&=(a-1)(b-1)=2,\\ df_E&=ab(r-1)=3\times2\times(3-1)=12,\\ df_T&=abr-1=3\times2\times3-1=17. \end{aligned}

均方為平方和除以對應自由度;FF 值為處理來源均方除以機差均方。

解題方法

先由機差平方和計算機差均方:

MSE=SSEdfE=3.18712=0.2656.MS_E=\frac{SS_E}{df_E}=\frac{3.187}{12}=0.2656.

品種與刈割頻率的平方和可依各因子邊際平均數計算。由表中均值計算,總平均為 3.8403.840;品種平均分別為 3.4353.435、2.4702.470、5.6155.615,刈割頻率平均分別約為 3.3573.357、4.3234.323。因此:

SSA=br∑i(yˉi..−yˉ...)2=6[(3.435−3.840)2+(2.470−3.840)2+(5.615−3.840)2]≈31.149.SS_A=br\sum_i(\bar y_{i..}-\bar y_{...})^2 =6\left[(3.435-3.840)^2+(2.470-3.840)^2+(5.615-3.840)^2\right] \approx31.149. SSB=ar∑j(yˉ.j.−yˉ...)2≈4.205.SS_B=ar\sum_j(\bar y_{.j.}-\bar y_{...})^2 \approx4.205.

題目提供的總平方和、機差平方和及交互作用平方和,依平方和分解可得:

SSA+SSB=SST−SSE−SSAB=42.463−3.187−3.823=35.453.SS_A+SS_B=SS_T-SS_E-SS_{AB} =42.463-3.187-3.823=35.453.

表列數值採與題目所給總平方和一致的平方和分解;依邊際平均數直接計算的主效果平方和與表列分解有些微差距,這是摘要數值四捨五入所造成。採 SSB≈4.205SS_B\approx4.205,則 SSA≈31.248SS_A\approx31.248。

接著計算各均方及 FF 值:

MSA=31.2482=15.624,MSB=4.2051=4.205,MSAB=3.8232=1.912.MS_A=\frac{31.248}{2}=15.624,\qquad MS_B=\frac{4.205}{1}=4.205,\qquad MS_{AB}=\frac{3.823}{2}=1.912.
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