* b3 r. V9 U& G : I# l# _" I. [# A 为什么选从97年开始?从前面一图看西班牙玉米单产从94年到97年有个明显的大幅上升,这段时间转基因玉米的种植比例应该也很低,就是说与转基因关系不大。为公平起见,剔除97年以前的。+ W, q8 G9 U2 `5 a; L: `
可以看到,西班牙的单产趋势线(红色虚线)斜率比其他三国大,说明西班牙的增产幅度最大。- o% a' E. ^. y! q- h {3 {
去掉德奥瑞三国单产大幅下降的2013年,西班牙的趋势线斜率也是最大。8 b/ J7 m0 z* C5 b L& v1 r
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橡树村 发表于 2014-12-9 17:02 + g, {; O5 h" Q, S L. v% h单产会受到自然因素影响,年度间差异很大,可以使用三年或者五年平均数字,数据会圆滑一些,比较起来方便。 ...
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当然要想确证是否增产不是这么简单的事,不过我这里用的是洗心作为合作者的那篇文章的同样手法。8 {: o5 H* u& a. C3 c0 T
同样的手法,选择年份不同结果就完全相反,这可以证明那篇同行评议文章的质量。+ Y! I( r) d# c3 P7 T, c
那篇文章里用曲线说明转基因作物的产量变动大,抗御自然灾害的能力不如非转基因的。但看我这里给的图。很明确种植转基因玉米的西班牙产量波动要小得多,又是相反的结论。
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那篇文章里的用的方法,文章里有介绍: 0 g" _0 j! t6 Rwe conducted an analysis of covariance (ANCOVA) to test whether the yield differed significantly among years, location (Europe or the United States), percentage of GM used or any of the interactions. To identify the model with the best fit to the data, we used an Akaike's information criterion-based approach (Burnham and Anderson 1998, Anderson 2008) to compare all possible models including different combinations of independent variables and their interactions. The best fitting model included year, location and the interaction between year and location as independent effects. # v) d$ `8 L7 A2 E: w; m/ g* M$ D/ s
你的“目测法”跟他们的方法显著不同啊。 7 M9 ^1 T1 _3 e' O. N! c+ L: }要反驳那篇文章,或者判断一下它的质量啥的,都是可以的,但首先一定得看懂人家的文章。0 o$ _- x: t' @" n
本帖最后由 njyd 于 2016-11-7 22:14 编辑 p) e$ G. Y# b) q# u" L
石头布 发表于 2015-1-2 02:331 `" \; \& A0 Y5 A. @: i
那篇文章里的用的方法,文章里有介绍:/ Q% e6 ^" m" W- d/ T$ |: Y- d
we conducted an analysis of covariance (ANCOVA) to test whe ...