一、完全區(qū)組設計和不完全區(qū)組設計的比較（簡單格子設計）

完全區(qū)組和不完全區(qū)組是兩大類試驗設計，無法都比較，選了完全區(qū)組設計的單因素隨機完全區(qū)組和不完全區(qū)組設計的簡單格子設計做一比較。

兩種試驗設計在使用相同土地面積的情況下，試驗Ⅱ區(qū)組數(shù)更多，意味著試驗Ⅱ的地塊誤差影響控制的更好，試驗數(shù)據(jù)的準確性更高。

格子設計數(shù)據(jù)分析結(jié)果中，有的會給出相比單因素隨機完全區(qū)組試驗設計相對效率提升了多少的數(shù)值，為什么會有提升，從上面兩個試驗可以看出，簡單格子設計等同于在單因素隨機完全區(qū)組的區(qū)組內(nèi)部又劃分了3個區(qū)組出來，因而，簡單格子設計相比單因素隨機完全區(qū)組，誤差更準確。
       相對效率 = 單因素隨機完全區(qū)組誤差均方 / 格子設計有效誤差均方

格子設計的這種誤差準確性的提升，從另一角度解讀，就是隨著單因素隨機完全區(qū)組試驗規(guī)模的擴大，一個區(qū)組占地越來越大，這樣地塊差異導致的區(qū)組內(nèi)的差異，就系統(tǒng)性的增大了，而如果將區(qū)組分拆為小區(qū)組，自然可以更好的滿足地塊一致性的試驗設計要求。

因此在品種數(shù)量較多的情況下，應該選擇格子設計，而不是單因素隨機完全區(qū)組。

二、完全區(qū)組設計和不完全區(qū)組設計的比較（BIB設計）

平衡不完全區(qū)組設計（Balanced Incomplete Block Design），簡稱BIB設計。

將v個處理安排到b個區(qū)組：

1．每個區(qū)組都含k個不同處理，k稱為區(qū)組容量。

2．每個處理都在r個不同區(qū)組中出現(xiàn)，r稱為處理重復數(shù)。

3．任一對處理在λ個不同區(qū)組中相遇，λ稱為相遇數(shù)。

一個BIB設計中的v個處理可以得到公平的比較。

在這組對比中，可以看到，BIB設計，可以巧妙的節(jié)省試驗成本，上方表格中灰色空白表格區(qū)域就是“節(jié)省”的小區(qū)。由于BIB設計對試驗參數(shù)要求嚴格，因此實際使用存在是否合乎試驗要求的限制，但是，一個試驗，如果能用BIB設計實現(xiàn)，無疑是很劃算的。

三、不完全區(qū)組試驗設計為什么使用的少？

格子設計無疑會提升試驗準確性，BIB設計也有希望完成試驗目的同時還省錢，但是國內(nèi)育種工作中采用的卻不多，大家更多采用的還是單因素隨機完全區(qū)組，農(nóng)業(yè)部品比試驗也是單因素隨機完全區(qū)組。思考原因，我提出以下幾點看法，希望對讀者有些幫助。

1、不完全區(qū)組試驗設計更靈活，而隨機完全區(qū)組試驗設計相對簡單，易于模式化掌握和操作。

不完全區(qū)組試驗設計是一類試驗設計，前面例子中提到的簡單格子設計僅是其中一種，重復內(nèi)分組，分組內(nèi)重復，簡單格子設計，三重格子設計，四重格子設計，平衡格子設計，廣義格子設計，矩形格子設計，alpha-格子設計，BIB設計等等，掌握試驗設計方法本身就有一定難度，再進一步掌握試驗數(shù)據(jù)分析，對學習者要求較高。

2、不完全區(qū)組試驗設計多有設計上額外考慮

如平方格子設計，要設計成平方的形狀，“使一個品種有機會和許多其他品種，甚至其他各個品種都在同一區(qū)組中相遇過，這就是格子設計（Lattice design）的基本出發(fā)點”，這就對試驗地塊提出了更高的要求。用戶在使用格子設計的時候會注意到，格子設計不同于單因素隨機完全區(qū)組，在區(qū)組內(nèi)隨機安排品種，而是按照一定的規(guī)則在“輪動”品種。BIB設計v、k、r、b、λ存在嚴格的函數(shù)關系，一定程度限制了應用。

3、不完全區(qū)組試驗設計采用方差分析的套路進行數(shù)據(jù)分析有難度有困難

用戶自然是熟悉和接受方差分析的套路，但是多停留在應用的層面，這樣就產(chǎn)生了生產(chǎn)中的一些困惑問題。比如：方差分析的目的是什么？方差分析表的含義究竟是什么？F測驗顯著了對我的試驗意味著什么？又有什么用處？經(jīng)常接觸單因素隨機完全區(qū)組試驗的，可能都懶得思考這些問題了，套用現(xiàn)成的方法分析就是了。從育種材料選擇的本身出發(fā)，即便試驗數(shù)據(jù)分析結(jié)果，F(xiàn)測驗沒有達到5%或者1%的顯著水平，用戶是不是也要做出材料的選擇決定？而材料的選擇，方差不如離差有用，離差有方向性啊，誰都會保留產(chǎn)量均值高的品種，而去淘汰低的品種，而這些問題攪在一起，困惑就來了。

不完全區(qū)組試驗設計不像單因素隨機完全區(qū)組，方差分析表的計算就復雜了很多，比如簡單格子設計分析，要先將試驗當成虛擬的二因子部分混雜試驗考慮，計算品種調(diào)整平均數(shù)，品種調(diào)整平方和，過程復雜，最后才能獲得方差分析表。

四、不完全區(qū)組試驗設計的使用建議

關于不完全區(qū)組試驗設計的使用，從育種實際工作出發(fā)，博思公司給出以下建議，供用戶參考。

1、當產(chǎn)量品比試驗參試品種較多的時候，或者田間地塊安排容納大區(qū)組有困難的情況下，應該選用格子設計。

2、育種工作本質(zhì)在于比較和選擇，而不是析因，不是側(cè)重于檢測效應是否存在顯著，而是品種間的優(yōu)勝劣汰。因此格子設計數(shù)據(jù)分析應著眼于離差（效應），方差僅是試驗的一部分信息，是否進行方差分析，F(xiàn)測驗，多重比較，對試驗目的而言，沒有那么重要，因為品種離差（效應）的排序，本身就反應了最有效的信息。

3、不完全區(qū)組試驗設計（格子設計），在國內(nèi)目前的育種環(huán)境下，更適合育種單位內(nèi)部自行采用，如果要參加品比試驗，自然是單因素隨機完全區(qū)組，綠色通道也要隨機完全區(qū)組，出于提高試驗準確性的目的，單位內(nèi)部的隨機完全區(qū)組試驗，干嘛不換成格子設計。

4、試驗設計的發(fā)展趨勢，就是試驗越來越高效，就像格子設計比單因素隨機完全區(qū)組能提高誤差準確性一樣，在品種不多，試驗占地面積不大的時候，單因素隨機完全區(qū)組可以采用，格子設計的優(yōu)勢表現(xiàn)不明顯，反之，則應堅決采用格子設計。

5、剛開始接觸不完全區(qū)組試驗設計，不妨從簡單格子設計開始，Alpha-格子設計，本質(zhì)上并沒有什么不同，通常適用于100個以內(nèi)品種的比較，掌握了簡單格子設計，再考慮Alpha-格子設計，來的更實際更扎實，有的用戶知道了一種新試驗設計方法就異常熱衷，甚至不自覺神秘化，好像采用了一種新的試驗設計方法就提升育種水平了，這樣的想法要不得，試驗設計方法僅是有希望提升你的試驗準確性或者效率，對你育種目標很難說有什么根本的影響，僅此而已。博思公司在農(nóng)博士育種家軟件中目前提供了簡單格子設計和Alpha-格子設計兩種試驗方法。

6、不完全區(qū)組試驗設計數(shù)據(jù)分析可以采用線性混合模型進行，感興趣的朋友可以留意博思公司發(fā)布的相關文章。

7、用戶如果想學習了解不完全區(qū)組試驗設計，推薦蓋鈞鎰老師的《試驗統(tǒng)計方法》一書。