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［作物学用語集／圃場試験，統計解析］

用語一覧
統計的方法生産力検定試験（圃場試験）を行うにあたっての注意点試験区の大きさ，反復現地試験法多数品種の比較施肥法などの試験任意配列ブロック法（乱塊法）分割区試験法多重検定最小有意差ｔ検定相関係数偏相関

☆統計的方法
統計学に基づく，データの取り方，とりまとめ，解釈にかかわる手法．ある処理の効果の有無について，結果の値を平均値のみから感覚的に判定するのでなく，より根拠のある判定をする方法（t検定，F検定など）がその例である．さらに，変数間の関連性の数値化（相関分析）やその値の有意性，データが多くの変数を扱って結果が複雑なものをより分かりやすくする手法（多変量解析）などがある．

☆生産力検定試験（圃場試験）を行うにあたっての注意点
　実際の農家圃場に近い生産力があり，土壌が均一であること．普及対照地域の土壌，気象条件に近い場所を選ぶ．検定品種間の競合を避ける．反復を行い統計処理を行う．特殊な病虫害のないこと．なお麦は，排水の良好な圃場を選ぶことが必須であり，さらに水稲に比べると試験区間のばらつきが大きいので反復数を増やすなどの処置が必要である．

☆試験区の大きさ，反復
　１区の大きさは通常4～７条に条播（移植）し，周辺効果を少なくするため両側１条ずつを成熟後除き内側の列を収穫する．条間は30～50cmとする．条長は6ｍ位とし，収穫時に両端30cm ずつを除いて内側のみを収穫する．条内に播種むらのないようにする．　収量の品種間差の検定をする際は，「時間やコストを考慮すると，３反復，３年間，６ヵ所の試験が最も利点がある」（Rasmussonら1961．米国の大麦の例）とされる．

☆現地試験法
　奨励品種決定調査事業の現地試験の場合，普通１区の広さが20～300㎡，２区制で供試品種数は3～5である．農道や畦畔に近い部分は地力が不均一であったり，湿害を受けやすいので避ける．農業試験場内での試験よりも誤差が大きくなりがちであることに留意し，排水対策，除草，鳥虫害防除などを万全にする．試験区の周り広範囲に供試品種（品種比較試験では比較品種）と同じ品種が栽培されている圃場を選び，これらの管理作業が隣接圃場と同時に行われるようにする．必ず反復を設ける．

☆多数品種の比較
育種の初期世代での系統選抜にあたる．通常反復はとれず、多数（数百以上）の系統を極小規模に播種する．反復がとれないので標準品種を10品種位ごとに入れ，標準品種との比較検討をする．できるだけ成熟期や草高のそろったものをひとまとめにする．収量の品種間差を検出するのは困難で，環境による影響の受けにくい，出穂期，稈長，少数遺伝子支配による耐病虫性などの品種間差を主にみる．耐倒伏性，穂発芽性，品質などの予備的な検定も可能である．

☆施肥法などの試験
　同一品種で施肥量，播種量などの処理間の比較をするとき，多肥，密播で倒伏が予想されるときは隣の試験区に影響を与えないように番外をとるなどする．品種，施肥量，播種量，播種時期，播種様式などの処理を含めた多因子実験は，通常満足な結果が得られないことが多い．さらに，たとえ高次の交互作用が有意に検出されてもその解釈がしにくい．よって，３因子以上の実験は，各因子の水準数が極少ない場合を除いて通常避けたほうがよい．因子，水準数をしぼり，そのぶん反復数，試験年次，あるいは試験場所を増やして実施したほうが得られる情報量が多い．　播種様式を問題とするとき以外，播種は条播にする．十分な反復数，試験場所数，供試年数をとる．試験区の配置は分割試験区法をとり，主試験区を播種様式や播種期，副試験区を品種，施肥量，播種量，などの処理にするのが作業上能率的である．

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☆任意配列ブロック法（乱塊法） randamized block design
　いくつかのブロックに区切り，各ブロック内では同数の処理をランダムに割り当てる試験法．

☆分割区試験法 split-plot design
　２要因以上の処理を同時に比較するとき，処理の都合や重要度のために処理を主要因と副要因にわけて行う試験法．まず主要因（例；灌水の有無）を大試験区に配置し，副要因（例；品種）を大試験区内に小試験区として割付る．

☆多重検定 multiple comparison
　３つ以上の処理（例；数品種の比較．施肥水準を変えた試験）を行ってその結果を比較したとき，処理間に差があるかは分散分析による．その結果処理間差に有意性が検出されと，次はどの処理平均値の間に有意差があるかが問題となる．この処理平均値相互間の有意性を検定すること．ダンカンの方法がよく用いられるが，これは有意差が“あまく”でるとして，その改良法もある．　記載方法は，平均値の大きさ順に並べて（平均値１＞・・＞平均値５とする），平均値１～３，２～４，４～５の間には有意差がない（平均値１～３と平均値４，５に有意差あり）とすると，下図左の「縦線間には差がない」でも良いが，下図中のように「同一記号の付いた平均値間には差がない」とすれば，下図右の大きさ順でない場合の注記ができ，複数形質について注記できる．

────

─

───

出穂

稈長

収量

────

─

───

平均値１

｜

ａ

品種１

ａ

ｃ

平均値２

｜

ａ

ｂ

品種２

平均値３

｜

品種３

平均値４

｜

品種４

平均値５

｜

品種５

────

─

───

☆最小有意差　LSD
　√2×t値(分散分析での誤差の自由度)×√(同平均平方／平均値を構成する測定値の数)で，ｔ検定での有意な差の限界値に一致する．多重検定で，平均値の隣り同士を比較するときの基準値でもある．多重検定でLSDを全部の比較の基準値とすると，非常に“あまい”結果となる．３つ以上離れた値のとき（上記例の平均値１と３，２と４などの比較）はLSDに，あるファクターを乗じた値を用いるべきで，それがダンカンなどの方法である．

☆ｔ検定
　2群の平均値間差の有意性検定方法．2群が対になっている場合，対にはなってなく，群内個体数が同じ場合，同異なる場合，とあり，（平均値の差／平均値の標準偏差）の値をｔ表と比較して検定する．

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☆相関係数（ｒ） correlation coefficient
　２形質の内の片方が増加するともう片方も増加するといった，２形質の関連程度を表す値．－1～１の値をとり絶対値が1に近いほど密接な関係である．0は無関係，－は逆の関係となる． 5％有意水準は，自由度（対の数－2）が8のときは｜ｒ｜＞0.632，18では｜r｜＞0.444で，データ数が少ないと有意性が得られにくい．一方自由度100では｜r｜＞0.195でも5％水準の有意性を持ち，自由度が大きいと非常に小さなr値でも高度に（例えば0.1％水準）有意となる．なお，高度に有意と，非常に密接な関係がある，とは異なることに留意する．高度に有意（相関のあることが極めて確かなこと）でも密接な関係ではないことがある．

☆偏相関 partial correlation coefficient
　3変数があり，内1つの影響を消去した（その変数が一定に保たれているときの）残り2つの間の相関．第一・二間の相関係数をr₁₂，第一・三間をr₁₃，第二・三間をr₂₃，第三を消去した第一・二間の偏相関係数をr_12.3とすると， r_12.3＝（r₁₂－r₁₃ r₂₃）／√[(1－r₁₃²)(1－r₂₃²)] である．自由度を（対の数－3）として通常の相関での表を用いて有意性検定を行う．

別頁に
　生物統計学一般と演習問題　→
　作物の生育調査法の実際　→

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以上