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J-GLOBAL ID：201802278914198250   整理番号：18A0474255

統計解析のための実験的設計問題:ブロッキングをどうするか【Powered by NICT】

Experimental design matters for statistical analysis: how to handle blocking

著者 (4件)： Jensen Signe M (Department of Plant and Environmental Sciences, University of Copenhagen, Taastrup, Denmark) ,  Schaarschmidt Frank (Institute of Biostatistics, Leibniz University, Hannover, Germany) ,  Onofri Andrea (Department of Agricultural, Food and Environmental Sciences, University of Perugia, Perugia, Italy) ,  Ritz Christian (Department of Nutrition, Exercise and Sports, University of Copenhagen, Frederiksberg, Denmark)
資料名： Pest Management Science  (Pest Management Science)
巻： 74  号： 3  ページ： 523-534  発行年： 2018年 
JST資料番号： C0146B  ISSN： 1526-498X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 背景:今日,農薬の効果の評価はしばしば特定の匹敵する濃度でまたは複数農薬の殺虫剤と,恐らく,関心のある二次因子の多重濃度を含む実験計画に依存している。残念なことに,データを分析するときに実験設計はしばしば多かれ少なかれ無視されてきた。二データ例を異なるモデル化戦略を用いて分析した。最初に,完全乱塊法で,除草剤で処理したトウモロコシの平均高さといくつかの補助剤の一つを比較した。第二に,種子処理としてトウモロコシに施用した殺虫剤の移行は数層階層的サンプリングの不平衡設計からの不完全なデータを用いて評価した。広範なシミュレーションにより,異なるモデル化戦略の影響をさらに確証するために実施した。【結果】は準最適アプローチ(独立した観測を仮定して二試料t検定と通常のA NOVA)からの結果は,適切な線形混合モデルを用いて得られた結果とは異なる定性的および定量的の両方であると思われることを示した。シミュレーションは,異なるアプローチが信頼区間と1型誤差率の占有百分率の違いをもたらし,不適切な統計的アプローチが選ばれているとき,誤った結論が容易に起こりうることを確認した可能性を示した。【結論】は実験データを適切に要約し,誤った結論の回避を行ったことを確認するために,実験計画法を統計的アプローチとモデルの選択に反映される正しくなければならない。がガイドラインを著者らは統計解析を実験計画法を反映しているかを示す必要が指摘した明確にすべきであることを推奨した。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 多重化 ,  種子予措 ,  農薬 ,  実験計画法 ,  モデリング ,  信頼区間 ,  除草剤 ,  *統計解析 ,  非平衡状態 ,  モデル ,  殺虫剤 ,  *ブロッキング
準シソーラス用語： 一般化線形混合モデル ,  t検定 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： アジュバント ,  分散の解析 ,  除草剤 ,  線形混合モデル ,  トウモロコシ ,  ネオニコチノイド系 ,  擬似replication

分類 (3件)： 害虫に対する農薬  (FB06020U) ,  農薬一般  (FB06010J) ,  農薬  (SB05030L)

タイトルに関連する用語 (4件)： 統計解析 ,  実験 ,  設計 ,  ブロッキング