6.虛無假說(null hypothesis, H0) 與假說(hypothesis, H1)
大家都知道，每個分析都需要有假設，也都知道老師都說虛無假說設相等，假說設不相等。
其實這是一個模糊的說法。
換個方式說，通常我們在進行研究時，都希望是新的結果或者有差異。
舉個例子來說，我添加藥物A希望能促進雞隻免疫力的提升。
因此就會有這樣的假說：
Ho：有添加藥物A與否對雞隻免疫力沒有顯著提升
H1：添加藥物A可以顯著提升雞隻免疫力
簡單的說，Ho是現狀，也許不好，但是可以接受。
今天妳提出H1跟大家講，可以增加免疫力，你就需要有九成五的把握。
也就是講這話犯錯的機會只有p<0.05。
也就是說妳沒有九成五的把握，不能說有效。
這也是風險比較低的做法。
如果還是不太懂，可以參考一下
http://tw.myblog.yahoo.com/yhliu-corner/article?mid=352&prev=357&next=351
我個人認為寫的還蠻清楚的。
7.自由度(degree of freedom)
大家都知道，自由度就是n-1，但為什麼要減一呢？
其實不知道還是可以算，但知道其實也挺有趣的（一定會有人說只有你覺得有趣=="）
就像他的名字，自由度，自由決定的程度。
我們都知道，如果有3個未知數，至少需要三個方程式，才能解出唯一一解。
然而在統計計算上，最後一個方程式，會是其他方程式的總和，因此少一個方程式。
就是無限多組解，因此必須先假定其中一個解，才能順利解出。
因此有一個是我們沒辦法自由決定的。
8.重複數 replication or repeat?
做試驗常常會有人問你n值是多少？你重複的幾次？
n值可以說是該組試驗動物或其他觀測值的多寡。
也就是我們常說的重複數= replication，他代表的是一個完整個體的觀測值。
然而repeat在中文上我們也叫他重複，但他的意義是同一個觀測值，多測量幾次。
確保觀測值的準確度，在統計學上，測1次跟測100次是一樣的。
但通常我們力求測量的準確都會有重複(repeat)
9.區集(Block)
講了半天，終於講到一個試驗設計的名詞。
試驗設計可以分成完全逢機設計(CRD)與逢機完全區集設計。
簡單的說分別就是一個有區集，一個沒有。
然而區集是什麼呢？
簡單的說，他是你在試驗之前就覺得會有差異的因素，但他又不是你想要知道的。
舉個例子，你想要知道吃不同牧草對產乳量的影響，試驗期維持一整年。
但學畜產都知道，乳牛冬天產乳亮較高，如此一來組內的差異會變大。
真正的效果就看不出來，造成誤判。
因此如果我們把季節設區集，將季節所造成的變異抽出來，可降低MSE（參照3.01）
區集在動物試驗是很重要的。
因為我們常常受限於試驗動物或場地或一些無法改變的原因（例如公母生長差異）。
適當的區集設計，有助於試驗的分析，之後我們會在各設計強調區集的用法
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