| Research Abstract |
因子A,因子Bのそれぞれの水準のいくつかをコントロール,すなわち,標準的な処理(たとえば,実際に評価されている小麦の品種),その他の水準をテスト処理(たとえば,新しく開発された小麦の品種)とし,2因子実験におけるコントロールをもつsplit-block design, split-plot designの構成法を与えた,目的はコントロール,テスト処理の主効果,交互作用効果を比較し,どのテスト処理がコントロールより効果があるか,また,どのテスト処理,コントロールの組合せに交互作用効果があるかを調べることである.主として,実用性の観点から,因子A,因子Bのコントロールとコントロール,また,テスト処理とテスト処理を組合せて実施される2因子実験を考え,各ブロックにおけるコントロールについては,次の2つの場合を考えた.
1.同じパターンのコントロールをもつ場合,すなわち,コントロールの組合せをp個ずつもつ場合である.
2.異なるパターンのコントロールをもつ場合,すなわち,コントロールの組合せをp個ずつあるいはq個ずつもつ場合である.
1.の場合について,コントロールが1つのときの昨年度の成果を用いて,コントロールが2つ以上あるときのsplit-block design, split-plot designを構成し,その統計的性質を明らかにした.また,2.の場合についても,コントロールが1つ以上あるときのsplit-block design, split-plot designを構成し,その統計的性質を明らかにした.
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