近期写作研究方案，导师问：取样的数据能否代表这个样地情况？一脸懵逼，我并没有严格论证。写作研究方案的时候常常思路混乱，因为想要解决的问题太多，要用同一套地方，又要考虑实验的工作量，许多问题搅在一起，这锅粥就不好喝了。
以下主要内容源自 汪诗平. 生态学试验设计与解释中的常见问题[J]. 生态学报, 2009, 29(7):3901-3910.
试验是把处理因素的效应与干扰因素的效应区分开的过程，控制干扰因素，重复处理效应。一个“好”的试验，统计检验的显著差异可证明处理效应存在，而一个“坏”的试验，统计检验的显著差异本身并不能证明处理效应的真实存在。如果要做统计检验，必须符合统计检验的前提条件：独立性、重复数据。
生态学试验设计中的常见问题：1. 处理效应无重复，将试验单位内的若干抽样当做重复，伪重复（Pseudoreplication）1984Hurlbert提出。2.试验有重复，但干扰因素不是以随机的方式影响各处理，各试验单位没在统计学上相互独立，把对同一对象的前后多次测量当做重复。3.把处理组分别设置在生态梯度的两端。
1.简单伪重复
两块不同处理的样地上的多次取样，误认为是重复取样，其实处理的重复只有一次，
step1 处理本身被重复=====前提是试验单位要独立，控制干扰因素，确定处理因素，对处理因素进行重复
step2 每组处理下（即试验小区内）抽样的重复====抽样越多越精确，目的在于估计每一个处理小区的“真实值”。
e.g. 比较4个林分类型凋落物量以及组成的差异，但每个林分类型只选取了一个样地作为“代表”，虽然样地内设置n个收集框，但林分类型（处理）只重复1次，样地内收集框只是在step2的抽样重复，在不停地接近“真实值”。 应该增加林分类型的样地数量。
思考：明确处理因素和预测干扰因素，来设计试验，时刻追问自己处理因素有重复吗？干扰因素有没有随机的作用到你的各组试验单位上？每组处理是不是相互独立？
2.反复测量结果视为重复
上个例子也符合本条。
反复错误往往出现在试验单位没有相互独立，把对同一对象的多次测定结果当做重复。如对一试验小区在时间序列上反复抽样并测定，但处理并未独立。wrong
思考：明确处理因素和预测干扰因素，来设计试验，时刻追问自己处理因素有重复吗？干扰因素有没有随机的作用到你的各组试验单位上？每组处理是不是相互独立？
3.混淆时空格局与处理效应
反应变量存在巨大的时空变异，所以处理的梯度方向不能与某个干扰因素的梯度方向相重合，但可以正交（例如采用区组设计）。即试验单位的各方面条件（除处理因素外）要尽可能一致。但是野外试验的干扰因素往往难以严格控制，这要求设计者尽可能减小误差。如果干扰因素对反应变量影响的时空格局已知，那么同一处理的重复试验单位要避免在时间和空间上聚集在一起。e.g.研究植物的ABC3种生态性在气孔上的差异？就不能在早晨测定A8个，中午B8个,下午C8个，植物气孔一天内已知是有规则性变化，所以必须将时间打破。
干扰因素必须得到控制！
时刻追问自己：当前的试验设计（或者数据分析方法）是否能把处理效应从可能的时空变异格局中区分出来？是不是即使没有处理效应、纯粹的时空变异也会得到当前的结果？
