Studien haben oft eine zentrale Frage, die beantwortet werden muss. Die Antworten auf diese Frage ergeben sich in der Regel erst im letzten Schritt der Studie, der statistischen Analyse der gesammelten Daten. Um Sie bei diesem wichtigen Schritt zu unterstützen, haben wir QuickTrials um einige weitere statistische Analysefunktionen erweitert.

Auf einer neuen Registerkarte "Analyse" in den Versuchsdaten wird jetzt die übliche Varianzanalyse (ANOVA) für plotbasierte randomisierte vollständige Blockversuche (RCBD) angezeigt. Damit können die Benutzer diese Schritte einfach von QuickTrials aus durchführen:

1. Auswahl der zu analysierenden Prüfung und Merkmale

2) Anzeigen von Streudiagrammen, um sicherzustellen, dass die Daten eine Form haben, die eine tiefere Analyse rechtfertigt

3) Überprüfen Sie die für eine ANOVA verwendeten allgemeinen Statistiken in einer automatisch erstellten Tabelle. Falls gewünscht, können mehrere Merkmale ausgewählt werden.

4) Mögliche Wechselwirkungen zwischen Testpersonen und Standorten anzeigen

5) Einfache Balkendiagramme der Durchschnittswerte anzeigen

Die von QuickTrials erstellten statistischen Berechnungen und Diagramme geben einen unmittelbaren Einblick in die Studie und können auf Bereiche hinweisen, die eine weitere Analyse verdienen.

Um die integrierte ANOVA-Analyse für einen Versuch zu verwenden, sollten die folgenden Bedingungen berücksichtigt werden:

• Kontinuierliche numerische Merkmale. Dies könnte z. B. ein vom Ertrag abgeleitetes Merkmal oder eine Pflanzenhöhe sein.
• RCBD sollte für die Versuchsplanung von Parzellenlayouts verwendet werden. In den Blöcken müssen mehrere Wiederholungen durchgeführt werden. Die Umweltunterschiede innerhalb eines Blocks sollten minimal sein.
• Mehrere Standorte. Ein Teil der Analyse ist nur relevant, wenn dieselbe Prüfung an verschiedenen Standorten durchgeführt wurde.
• Parzellenbasierte Merkmale. Ein Merkmal muss als ein einziger Wert für eine einzelne Fläche dargestellt werden. Werden mehrere Proben pro Parzelle benötigt, kann ein abgeleitetes Merkmal verwendet werden, um die Proben zu einem einzigen Parzellenwert zusammenzufassen.

Wir hoffen, dass Sie die zusätzlichen statistischen Analysen hilfreich finden und freuen uns auf Ihr Feedback, wie wir diese Funktionen weiter verbessern können.

Da wir nun unsere Analysefunktionen direkt im Bereich der Versuchsdaten ausbauen, werden wir nach und nach ähnliche Funktionen in der Berichtsfunktion (im Kontextmenü des Versuchs) einführen. Wenn Sie einen Aspekt der früheren Berichtsfunktionalität nutzen und der Meinung sind, dass er von den neuen Analysetools nicht abgedeckt wird, lassen Sie es uns bitte wissen.

Wir haben den Funktionsumfang der Lösung stetig erweitert und auch unser Team hat sich in diesem Jahr vergrößert. Hier sind die Mitarbeiter, die hart daran arbeiten, QuickTrials zur besten Software für die Verwaltung von Feldversuchen zu machen, die es gibt.

Wir wissen, dass weitere Verbesserungen notwendig sind, und wir haben eine spannende Vision für die Plattform. Wir arbeiten systematisch daran, dies alles zu verwirklichen.

Wie immer freuen wir uns über Ihr Feedback zu Dingen, die wir besser machen könnten, zu Funktionen, die Ihr Leben noch einfacher machen würden, oder einfach nur über Fragen, wenn Sie sich nicht sicher sind, wie etwas funktioniert. Sie können uns jederzeit erreichen unter support@quicktrials.com.