Р. Харди
Университет във Вашингтон
Сиатъл, Вашингтон

може бъде

Подготовката на експериментален дизайн преди започване на експерименти значително опростява събирането и интерпретацията на данни. Правилната формулировка на хипотезата, която трябва да бъде тествана, ще помогне да се продължи експеримента и ще попречи на работника да се опита да отговори на твърде много въпроси с един експеримент.

Обикновено се провежда експеримент, за да се отговори на конкретен въпрос. Формулира се хипотеза и експериментът се провежда, за да се провери тази хипотеза. Нулевата хипотеза (Н) е, че няма разлика между контролно лечение и експериментално лечение. Ако не се установи статистическа разлика, се приема нулевата хипотеза. Ако се установи статистическа разлика между леченията, нулевата хипотеза се отхвърля.

Четири експериментални проекта са приложими за проучвания на риби:

(i) Изцяло рандомизиран дизайн (CRD). CRD се използва, когато всички експериментални единици са хомогенни.

(ii) Рандомизиран пълен блок (RCB). RCB се използва, когато няма хомогенност в една посока. Блоковете са подредени, за да възстановят хомогенността между блоковете.

(iii) Латинският квадрат. Дизайнът на латински квадрат е полезен в ситуации, при които се провежда експеримент в отсечена писта, където експерименталните единици трябва периодично да се преместват от една секция в друга, за да се рандомизират позиционните ефекти.

(iv) Факторният дизайн. Факторният дизайн се използва, когато лечението се комбинира и когато се очаква взаимодействие между леченията. Резултатите могат да бъдат анализирани за значимост между леченията (основни ефекти), а също така могат да бъдат тествани значителни взаимодействия.

Леченията трябва да се репликират и репликите да се рандомизират, за да се получи валиден термин за грешка; т.е. такава, при която варирането в рамките на леченията е сведено до минимум чрез рандомизация, така че варирането в рамките на всяко лечение да е сходно и от една и съща популация от вариации. Стандартната грешка на средната стойност (SEM) и коефициентът на вариация (CV) са две често срещани мерки, използвани в научната литература.

Човек може да изчисли броя на наблюденията, необходими в експеримент, ако има оценка на дисперсията (s 2) и знае нивото на значимост, желано да покаже значителна разлика. Има два начина да се изчисли това - дълъг път, който има вероятност за доверие 80-90 процента, и бърз и по-кратък начин, който има вероятност за доверие 50 процента. Дългият път е описан по-долу.

За да се определи броят на повторенията ®, трябва да има оценка на дисперсията (s 2), оценка на разликата (d 2 = разлика между контролната и експерименталната обработка), вероятността за доверие (t 0) и вероятността за ниво на значимост ( t 1).

Ако очакваната разлика между обработките е 2,5 процента в наддаване на тегло или количество изядена храна и вариацията (ите) на това измерване при други експерименти със същия вид риба е 1,31, изчисленията ще бъдат както следва за експеримент с четири лечения:

t 0,2 с 25 df =

t 0,05 с 25 df =

за r = 5, общо df = 20, s0

Ако има пет повторения, човек може да бъде 90 процента уверен, че ще набере разлика от 2,5 процента, което би било значителна разлика на 5-процентово ниво в двустепенния t тест.

Ако се използват две лечения, най-добрият метод за използване често е прост t тест. Ако се използват три или повече лечения, дисперсионният анализ е методът на избор. При анализ на вариацията вариацията в експеримента поради лечения може да бъде отделена от вариацията поради експериментална грешка и по този начин могат да бъдат открити значителни разлики между леченията.

Ако данните не отговарят на модела, използван в статистиката, понякога могат да бъдат трансформирани така, че да го направят. Три често срещани трансформации са

(i) квадратен корен;
(ii) логаритмично;
(iii) дъгови синус.

Дискусия за трансформациите, експерименталния дизайн и общата статистика може да се намери в общ учебник, като "Принципи и процедури на статистиката" от Steel и Torrie.

За да отговорят истински на хипотези, повечето диетични експерименти трябва да бъдат проектирани така, че всички фактори да са еднакви между леченията, с изключение на един фактор, който се изследва. Тестването на съставките, при което в дадена формулировка една съставка, да речем памучно брашно, се заменя с друга съставка, да речем месо и костно брашно, е много бавен и неефективен начин да се стигне до „идеалната“ формулировка. Промяната на цените на съставките така или иначе прави "идеалния" състав постоянно променящ се, освен ако разходите не са съображение. Диетичните експерименти имат основно една от двете цели:

(i) да се определят изискванията на рибите за специфични хранителни вещества; или

(ii) за измерване доколко даден фураж или фуражна форма отговаря на хранителните изисквания на рибата или доколко хранителните вещества на даден фураж са достъпни за рибата.

Една често срещана грешка в диетичните изследвания е неспособността да се гарантира, че диетичните лечения имат еднаква калорийна плътност (изокалорична) или същото ниво на протеин (изонитрогенна), когато трябва. Например, ако се планира експеримент за измерване на оптималното ниво на протеин за растеж на, да речем, 20-50 g сьомга от кохо в солените кошари, един от подходите може да бъде да се формулират практични диети, които варират в нивото на протеин от 30-45% в 2.5 процентни стъпки. Нивото на протеин може да бъде увеличено чрез добавяне на храна от херинга към диетата и премахване на някои основни фуражи, като пшеница, от диетата. ME за брашно от херинга е много по-високо (4 432 kcal/kg), отколкото това за пшеничните ядки (1 663 kcal/kg). По този начин, просто обмен на съставки ще промени нивото на енергия на диетата, както и нивото на протеини и ще обърка експеримента с допълнителна променлива. Към някои от диетите трябва да се добави енергия, за да станат изокалорични.

Същият принцип може да се приложи към експерименти, които включват диети с различни протеинови източници като диетични лечения. В този случай трябва да се внимава да се гарантира, че измерваните ефекти на растежа се дължат на източника на протеин, а не на нивото на протеин. Диетите се правят изонитрогенни, като се променя нивото на протеиновите източници според съдържанието на протеин във всеки.

Често е трудно да се сравнят резултатите от експерименти за растеж, направени в различни изследователски станции или от година на година на една и съща станция, поради разликите в запасите от използвана риба и условията на отглеждане. Тази ситуация може да бъде опростена чрез използването на стандартни диети за контрол, като тестовата диета от Орегон или тестовата диета H440 (диета на Halver). Изследователите от цял ​​свят имат опит с тези диети и знаят какъв растеж да очакват от тяхното използване. От друга страна, не всички експерименти с тестови диети се поддават на използването на подходящи референтни диети.