张久权 闫慧峰 褚继登 李彩斌

1 中国农业科学院烟草研究所 / 农业农村部烟草生物学与加工重点实验室, 山东青岛 266101; 2 贵州省烟草公司毕节市公司, 贵州毕节 551700

农业科研常常需要进行长期定位试验和多点试验, 需要对同一对象(小区、某株作物等)进行重复测量, 例如, 为了探明烤烟移栽后的生长速度, 需要定点定株对烤烟的株高进行连续测量。这种对同一受试对象(subject)进行多次测量的试验即为重复测量试验[1-3]。在农业试验中, 主要包括3种类型的重复测量: (1)不同时间点对同一对象测量; (2)对同一对象不同部位的测量, 如烤烟上、中、下3个部位;(3)不同地点的测量, 如作物品种区试。时间、部位、地点均可以视为重复测量因子。由于个体间的差异,观测值开始就高的个体, 后面也高, 反之一样, 例如, 定点测量烟株的高度, 第 1次测量较高的烟株,后面测量时也会高。因此, 同一对象不同观察值间往往存在时间或空间上的自相关性, 观测点间隔越近, 往往相关性越大[3-6], 自相关是重复测量数据最大的特点。由于存在自相关性, 数据间相互独立的基本要求不能满足, 不能采用常规的统计方法进行统计分析[4-5,7-8]。

重复测量试验在医学领域十分普遍, 在农业研究领域也越来越受到人们的重视, 特别是长期定位试验。过去, 主要采用裂区设计或多变量统计方法分析这类数据[2,6,9], 不仅忽视了分析的前提条件[10],可能得出错误的结论, 也大大浪费了重复测量因素的时间或空间信息, 降低了统计分析的效能, 导致高层次、高效率的试验得出低质量、低水平的研究结论, 造成不必要的浪费与损失[4,11-12]。……