Khan M I, Shah S A A, Khan M, et al. Comparative Efficiency Of Alpha Lattice Design And Complete Randomized Block Design In Wheat, Maize And Potato Field Trials[J]. 2015, 11:115-117.

摘要

• 2011~2014 3年试验，完全随机区组（RCBD）和alpha-lattice试验，应用于小麦、玉米和土豆。
• 试验效率比较的指标：误差方差（MSe）、变异系数（CV）、差数的标准误（SED）
• 试验表明，alpha-lattice在三种作物的试验中，相对于完全随机区组，试验效率分别提高49%，47%和34%。

试验效率的计算公式

试验结果

RCBD的实现方法

比如这里有90个品种，设置3个重复，分别设计出RCBD和alpha-lattice试验。
GenStat
模型：

结果：

BMS
BMS即是育种管理系统，里面的试验设计是Cydesign软件，实现方法如下：
模型：

结果：

R语言实现方法：agricolae包

library(agricolae) ###RCBD design** a <- design.rcbd(1:90,r = 3) book <- a$book head(book) # plots block 1:90 # 1   101     1   24 # 2   102     1   79 # 3   103     1   58 # 4   104     1   38 # 5   105     1   40 # 6   106     1   26 alpha-lattice的实现方法

90个品种，设置10个区组，2个重复。
GenStat
模型：

结果：

BMS实现方法
模型：

结果：

R语言实现方法：agricolae

library(agricolae) ### alpha-lattice design b <- design.alpha(1:90,9,2) book <- b$book head(book) # plots cols block 1:90 replication # 1   101    1     1   26           1 # 2   102    2     1   86           1 # 3   103    3     1   85           1 # 4   104    4     1   33           1 # 5   105    5     1    9           1 # 6   106    6     1   74           1 软件比较点评

试验设计最简单：GenStat，通过简单的设置，就可以生成试验设计，而且可以导出excel，窗口化操作界面，不用编程，简单方便。（商业软件）
试验设计最实用：BMS，试验设计，特别是alpha-lattice一般都是应用在育种中，结合BMS育种管理系统，无缝连接，直接生成田间种植本。（商业软件）
试验设计免费：如果免费是一种功能，R语言具有优势，有相关的R语言包。不过需要懂得一些初级的编程知识。
如果需要稳定的、可靠的、有技术支持的、不差钱的、批量应用的，可以采用商业软件GenStat和BMS，如果想用免费的，可以使用R语言。
值的注意的是，农业上面的R语言包，相对于其它学科，因为用户量的问题，应用和功能相对有限，可靠性和持续性也值的商榷。不过基础的功能没有问题。