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莫惠栋. 植物育种中的试验设计:行列增广设计[J]. 扬州大学学报(农业与生命科学版), 1991, 11(1):71-80.

数据：

augmented design data
测试品种：1~17
对照：A~E
表中上面是编号，下面是产量

结果

经过繁琐的计算后，得到三个结果，方差分析、矫正值和LSD
方差分析

矫正值
校正值即是对原来的观测值去掉区组效应后的值，这个值更接近于品种的真实值，可以根据它来进行排序，进行品种筛选。

最小显著差异LSD
LSD主要用于多重比较，如果两者之差大于LSD，则说明两者达到显著水平。
结果分为品种间VS品种，品种VS对照

更好的解决方法：GenStat

我们可以看出，我们最关心的其实是矫正产量，以及LSD，上面的算法非常繁琐，下面我来演示如果这个数据用Genstat进行分析：

导入数据

选择模型：混合线性模型

方差分析结果

可以看出方差分析中，cul达到极显著

矫正产量**

文章中1品种为：15.2，GenStat为：15.175
文章中2品种为：8.4，GenStat为8.47
结果一样，但是简单很多

LSD

因为采用的是混合线性模型，它假定数据两两之间都有一个LSD，因此都输出来了，我们可以对结果进行简化。
这里分为四种LSD，对照因为有重复，所以LSD最小；同一区组的品种与品种LSD较小，不同区组的品种与品种LSD最大。

文中给出对照的LSD为1.47，和GenStat一样；
文中给出的对照与品种LSD为2.468，和GenStat一样。
这里，GenStat还给出了不同区组的品种之间的LSD为3.19，这也很有实际的参考价值。

结论

文中给出的是如何手动计算的方法，我们给出了可以替代的方法，用GenStat软件，能给出准确的、更多的结果，如果数据量大，有缺失值，用GenStat软件无疑是一个很好的选择。