技术领域
[0001] 本
发明公开了一种大田裂区试验数据分析与可视化系统，具体为交互系统技术领域。
背景技术
[0002] 裂区试验设计又称为分割试验设计，把一个或多个完全随机设计、随机区组设计或拉丁方设计结合起来的试验方法，其原理为先将受试对象作一级实验单位，再分为二级实验单位，分别施以不同的处理。实验单位分级是指当实验单位具有隶属关系时，高级实验单位包含低级实验单位。
[0003] 裂区试验设计具有操作性强、
精度高等诸多优点，已在在全球不同国家不同部
门都得到广泛地认可与应用。
[0004] 然而，裂区试验设计属于多层嵌套试验设计，层次模型误差项不同，数据分析和可视化复杂度显著增加，全球最常用的统计分析
软件，如SAS软件(Statistical Analysis System)、SPSS(Statistical package for thesocial science)、DPS软件(Data Processing System)等，虽各有优点，但截至目前为止尚没有一款软件能够同时解决裂区试验设计方差分析、事后HSD均值检测(Tukey’s honestly significant difference)、主效应和交互效应
数据可视化等等，以现在技术来讲实现主效应和交互效应多重对比极为复杂，非统计学专业或者极为深厚统计功底的操作者很难灵活应用，而且在出图时，更不能实现图片
分辨率、图片大小、图片标记和图片合成等一键自动化，严重影响工作效率以及操作体验。
发明内容
[0005] 本发明的目的在于提供一种大田裂区试验数据分析与可视化系统，以解决上述背景技术中提出的现有的裂区试验设计属于多层嵌套试验设计，层次模型误差项不同，数据分析和可视化复杂度显著增加，全球最常用的统计分析软件，如SAS软件(Statistical Analysis System)、SPSS(Statistical package for the social science)、DPS软件(Data Processing System)等，虽各有优点，但截至目前为止尚没有一款软件能够同时解决裂区试验设计方差分析、事后HSD均值检测(Tukey’s honestly significant difference)、主效应和交互效应数据可视化等等，以现在技术来讲实现主效应和交互效应多重对比极为复杂，非统计学专业或者极为深厚统计功底的操作者很难灵活应用，而且在出图时，更不能实现图片分辨率、图片大小、图片标记和图片合成等一键自动化，严重影响工作效率以及操作体验的问题。
[0006] 为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种大田裂区试验数据分析，该种大田裂区试验数据分析步骤如下：
[0007] 步骤一：裂区试验设计多层嵌套模型数据录入系统的设计：
[0008] S1：根据裂区试验设计多层嵌套模型数据的特征，须设置5行表头，第一行分别为区组、主因子、子因子和一系列响应变量中文名或标题，第二行为各因子和响应变量的单位(可选)，第三行为各因子和响应变量的英文名或标题，第四行为各因子和响应变量的缩写(可选)，第五行也为各因子和响应变量的缩写(系统内部代码使用，变量名不能重复)，后续行分别不同处理的观察值；
[0009] S2：若自定义模式过于复杂，也可以下载大田裂区试验数据分析与可视化系统中提供的模板，按照模板格式添加新数据，当然，数据录入系统可以使用CSV、xlsx和xls等多种格式，操作步骤一致；
[0010] 步骤二：大田裂区试验数据分析与可视化系统界面设计：
[0011] S1：利用Shiny+HTML+CSS+Javascript技术开发可视化系统的界面，包括文件输入系统、表格动态显示系统、图片拖拽系统和图片一键合成系统；
[0012] S2：输入系统中xls和xlsx文件主要通过嵌入的C语言“libxls”工具包来实现的，csv格式文件主要通过R base包实现；
[0013] S3：表格动态显示系统：主要包括“数据导入版
块”、“方差分析及HSD事后均值检测版块”和“数据可视化版块”三个部分，数据导入版块，主要利用shiny包中renderDataTable函数数据实现，并通过javascript实现其排序、筛选等等子功能；
[0014] S4：图片拖拽系统和图片一键合成系统：主要通过Shiny+HTML+CSS以及R与Javascript通讯技术实现，通过R shiny技术以表格的形式显示筛选出待生成和拼接的图片数据，利用Javascript技术对表格进行拖拽操作，并将多拽的最终结果通过Shiny.onInputChange传给R
服务器进行相关处理，最终将待生成和拼接的图片返回给客户端浏览器；
[0016] S1：R是专门为统计和数据分析开发的语言，主要利用tidyverse包、data.table包以及大量的自定函数，实现数据处理，主要包括：数据筛选出、连续性变量和分类变量的设置、观测数据的齐次性检测和数据集的平衡性等操作与检测，数据各种操作主要通过dplyr包filter、distinct、select、arrange、add_row、mutate、transmute、mutate_at等函数、purrr包map_xxx、map2_xxx、pmap_xxx、nest等和data.table包开发出一系列数据分析函数；
[0017] 步骤四：系统数据方差分析开发：
[0018] S1：利用R语言agricolae和stringr等工具包和自定义函数，实现裂区试验方差，主要使用第三类方差分析，同时筛选出主区和子区误差项，以供HSD均值检测，裂区试验设计多层嵌套模型如下：Yijk＝μ+αi+ηk(i)+βj+(αβ)ij+εk ij；
[0019] 步骤五：系统HSD均值检测模块开发：
[0020] S1：利用R语言agricolae和tidyverse等工具包和自定义函数，实现HSD均值检测，同一因素不同
水平间和交互作用不同处理间的均值事后检测采用Tukey HSD(Tukey’s honestly significant difference test)法，主区主效应误差项为ηk(i)，即表中Error wp,子区主效应和交互效应的误差项为εk(ij)，即表中Error sp事后均值检测主要通过，agricolae工具包，HSD.test(y,trt,DFerror,MSerror,alpha＝0.05,group＝TRUE,main＝NULL,unbalanced＝FALSE,console＝FALSE)函数实现。
[0021] 一种如
权利要求1中所述的大田裂区试验数据分析的可视化系统，该大田裂区试验数据分析的可视化系统包括如下步骤：
[0022] 步骤一：可视化系统开发：
[0023] S1：通过ggplot2绘制主效应和交互效应图；
[0024] S2：图片标记；通过自主开发的一套ggplot2主题，规范化所有的ggplot2绘制主效应和交互效应图，并利用cowplot函数实现对所有图片进行编码、排序与设计；
[0025] S3：横纵标题及图例设计；充分发挥LeTex复杂而精准的排版功能，结合开发出子功能块，实现LeTex向R expression的转化，将录入系统的标题信息添加到所有的ggplot2绘制主效应和交互效应图之中；
[0026] S4：主效应和交互效应图横坐标或者图列排序设计；
[0027] S5：图片分割、合成和
修改，借助javascript和R shiny交互通讯技术，并利用图片拖拽系统和子图点选操作，实现图片分割、合成和修改；
[0028] 步骤二：帮助系统开发：
[0029] S1：采用Rmarkdown编写帮助文档，利用includeMarkdown函数将文档导入到大田裂区试验数据分析与可视化系统中，在通过withMathJax函数实现帮助文档Latex公式的支持。
[0030] 与
现有技术相比，本发明的有益效果是：该种大田裂区试验数据分析与可视化系统，不用理会主区、子区的主效应和交互效应在双层嵌套模型误差的差异，在确定好主因子、子因子和区组因子后，实现了裂区试验设计事后HSD均值检测的点选式操作，创造性地降低了裂区试验设计数据分析的难度；利用Shiny+HTML+CSS+Javascript等技术创建出了开源交互式数据分析微服务系统，创新地实现了裂区试验设计多层嵌套模型问题远程交互式分析；进一步创造地实现了裂区试验设计多层嵌套模型主效应和交互效应制图、出图的自动化；采用开源软件R，整个系统运行环境极易配置，另外，大田裂区试验数据分析与可视化系统帮助系统提供了一套完成系统研究目的和意义、研究内容、具体功能介绍与操作和实例分析等全套的帮助文档。
具体实施方式
[0031] 下面将结合本发明
实施例，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0032] 本发明提供一种技术方案：一种大田裂区试验数据分析，该种大田裂区试验数据分析步骤如下：
[0033] 步骤一：裂区试验设计多层嵌套模型数据录入系统的设计：
[0034] S1：根据裂区试验设计多层嵌套模型数据的特征，须设置5行表头，第一行分别为区组、主因子、子因子和一系列响应变量中文名或标题，第二行为各因子和响应变量的单位(可选)，第三行为各因子和响应变量的英文名或标题，第四行为各因子和响应变量的缩写(可选)，第五行也为各因子和响应变量的缩写(系统内部代码使用，变量名不能重复)，后续行分别不同处理的观察值；
[0035] S2：若自定义模式过于复杂，也可以下载大田裂区试验数据分析与可视化系统中提供的模板，按照模板格式添加新数据，当然，数据录入系统可以使用CSV、xlsx和xls等多种格式，操作步骤一致；
[0036] 步骤二：大田裂区试验数据分析与可视化系统界面设计：
[0037] S1：利用Shiny+HTML+CSS+Javascript技术开发可视化系统的界面，包括文件输入系统、表格动态显示系统、图片拖拽系统和图片一键合成系统；
[0038] S2：输入系统中xls和xlsx文件主要通过嵌入的C语言“libxls”工具包来实现的，csv格式文件主要通过R base包实现；
[0039] S3：表格动态显示系统：主要包括“数据导入版块”、“方差分析及HSD事后均值检测版块”和“数据可视化版块”三个部分，数据导入版块，主要利用shiny包中renderDataTable函数数据实现，并通过javascript实现其排序、筛选等等子功能；
[0040] 方差分析及HSD事后均值检测版块和数据可视化版块，除了上述
基础功能外，还涉及到R与javascript混合编程，主要原理如下:①R函数sendCustomMessage从服务器端向客户端浏览器发送信息，客户端通过事件句柄调用客户端浏览器javascript函数来控制复杂的数据显示；②客户端浏览器利用JavaScript函数Shiny.onInputChange向R服务器端发送信息，R服务器端通过observeEvent函数接收并激发相关函数处理浏览器端传回来的数据，并反馈回去；
[0041] S4：图片拖拽系统和图片一键合成系统：主要通过Shiny+HTML+CSS以及R与Javascript通讯技术实现，通过R shiny技术以表格的形式显示筛选出待生成和拼接的图片数据，利用Javascript技术对表格进行拖拽操作，并将多拽的最终结果通过Shiny.onInputChange传给R服务器进行相关处理，最终将待生成和拼接的图片返回给客户端浏览器；
[0042] 步骤三：后台数据处理模块开发：
[0043] S1：R是专门为统计和数据分析开发的语言，主要利用tidyverse包、data.table包以及大量的自定函数，实现数据处理，主要包括：数据筛选出、连续性变量和分类变量的设置、观测数据的齐次性检测和数据集的平衡性等操作与检测，数据各种操作主要通过dplyr包filter、distinct、select、arrange、add_row、mutate、transmute、mutate_at等函数、purrr包map_xxx、map2_xxx、pmap_xxx、nest等和data.table包开发出一系列数据分析函数；
[0044] 步骤四：系统数据方差分析开发：
[0045] S1：利用R语言agricolae和stringr等工具包和自定义函数，实现裂区试验方差，主要使用第三类方差分析，同时筛选出主区和子区误差项，以供HSD均值检测，裂区试验设计多层嵌套模型如下：Yijk＝μ+αi+ηk(i)+βj+(αβ)ij+εkij；
[0046] 其中，αi、βj均为主区和子区固定因子，区组μ为随机因子，(αβ)ij为交互因子，而ηk(i)、εk(ij)分别嵌套模型第1层(whole-plot error)和第2层(split-plot error)误差项，各固定效应、交互效应和误差项计算步骤见下表：
[0047] 裂区试验方差分析计算表
[0048]
[0049] 在试验因素设计窗口中提供列表，用户只需选择出主区、子区和区组因子即可，模型确定后，大田裂区试验数据分析与可视化系统将会按照上述裂区试验方差分析计算表实现方差的计算，同时还为用户专门设置了ANOVA表以EXCEl形式导出数据的功能。
[0050] 步骤五：系统HSD均值检测模块开发：
[0051] S1：利用R语言agricolae和tidyverse等工具包和自定义函数，实现HSD均值检测，同一因素不同水平间和交互作用不同处理间的均值事后检测采用Tukey HSD(Tukey’s honestly significant difference test)法，主区主效应误差项为ηk(i)，即表中Error wp,子区主效应和交互效应的误差项为εk(ij)，即表中Error sp事后均值检测主要通过，agricolae工具包，HSD.test(y,trt,DFerror,MSerror,alpha＝0.05,group＝TRUE,main＝NULL,unbalanced＝FALSE,console＝FALSE)函数实现，包括：主因子不同水平间事后均值检测、子因子不同水平间事后均值检测、交互效应不同处理间事后均值检测。
[0052] 一种如权利要求1中所述的大田裂区试验数据分析的可视化系统，该大田裂区试验数据分析的可视化系统包括如下步骤；
[0053] 步骤一：可视化系统开发：
[0054] S1：通过ggplot2绘制主效应和交互效应图，主要通过ggplot2包geom_bar、geom_errorbar、geom_text等函数并结合系统HSD均值检测结果实现；
[0055] S2：图片标记；通过自主开发的一套ggplot2主题，规范化所有的ggplot2绘制主效应和交互效应图，并利用cowplot函数实现对所有图片进行编码、排序与设计；
[0056] S3：横纵标题及图例设计；充分发挥LeTex复杂而精准的排版功能，结合开发出子功能块，实现LeTex向R expression的转化，将录入系统的标题信息添加到所有的ggplot2绘制主效应和交互效应图之中；
[0057] S4：主效应和交互效应图横坐标或者图列排序设计，主要通过自定义功能模板(sortDataset)来实现；
[0058] S5：图片分割、合成和修改，借助javascript和R shiny交互通讯技术，并利用图片拖拽系统和子图点选操作，实现图片分割、合成和修改，根据用户意愿，随意选择待合成的图片，主要借助javascript和R shiny交互通讯技术，根据javascript传递回来选择的图片信息，服务器端对应地对图片信息库进行筛选操作，同时利用R shiny的renderDataTable动态显示出服务器图片信息库的筛选情况，图片拖拽排序主要借助javascript和R shiny交互通讯技术，实现ggplot2绘制主效应和交互效应图出图排版的拖拽操作；图片的合成与修改利用javascript和R shiny交互通讯技术，将最终选择的图片和其排序传回服务器，在服务器端利用cowplot函数实现ggplot2绘制主效应和交互效应图和合成操作，并通过renderUI函数动态显示合成图；高分辨率精细出图利用R shiny模块技术，开发高分辨率精细出图模板tiffParamters，UI端通过tiffParamtersUI函数实现界面，Server端实现高分辨率精细出图；
[0059] 步骤二：帮助系统开发：
[0060] S1：采用Rmarkdown编写帮助文档，利用includeMarkdown函数将文档导入到大田裂区试验数据分析与可视化系统中，在通过withMathJax函数实现帮助文档Latex公式的支持。
[0061] 实施例1
[0062] 大田裂区试验数据分析与可视化系统试验导入功能模块：
[0063] S1：按照软件提供试验数据模板录入试验数据；
[0064] S2：点击”browser“键，选择用户自行下载好的模板文件“Experimentds”；
[0065] S3：开模板文件，在模板前四行输入用户试验因素的名称，纵列输入对应试验因素的实验数据，用户可根据模板自行改变试验数据的名称(重复、
灌溉模式、斜发沸石等)、试验因子(甲烷、
氧化亚氮、二氧化氮等)及其他试验数据；
[0066] S4：表格中的选中单元格A1～A5(Chinese Names、Units、Title for ggplot2、English Names、Code Names)不可更改；
[0067] S5：数据导入之后的界面，在“选择WorkSheet表”中选择用户所需要处理的Sheet表单，在“预览数据”选择用户要查看的数据组数，点击页面最下方的“确定”键，将实验数据导入；
[0068] S6：若用户需重新选择试验数据，可以通过更改Excel表格中的数据重新导入即可。
[0069] 大田裂区试验数据分析与可视化系统试验裂区试验试验因素设计模块：
[0070] S1：点击“试验因素设计”进入试验因素设计阶段，根据用户试验所需选择需要处理的试验因子后系统会根据用户所选择的数据自动分析生成因素设置水平，点击“确定”键将数据导入，在页面下方系统会根据用户所选试验因子生成对应的实验设计模型；
[0071] S2：试验主区因子的选择；
[0072] S3：试验子区因子的选择；
[0073] S4：试验区组因子的选择。
[0074] 大田裂区试验数据分析与可视化系统方差分析及多重对比模块：
[0075] S1：进入“方差分析及多重对比”模块界面，该界面处理试验数据方差分析及HSD事后均值检测，用户可以点击“打开”键查看试验因子的数据、方差、主区因子和子区因子的多重对比及主区与子区的相互影响，在“Search”选项中输入试验数据的名称可快速查找，点击“用Excel打开”键可将处理后的数据导入Excel表格中；
[0076] S2：点击“打开”键后查看到的具体试验因素处理数据；
[0077] S3：点击用"Excel打开“键后生成的含有处理后数据的Excel表格。
[0078] 大田裂区试验数据分析与可视化系统数据可视化模块；
[0079] S1：点击“ggplot”进入数据可视化模块界面，点击勾选用户需要成图的试验处理数据，选择完成后点击“确认选择”并在下方编辑成图的注释及排序，用户可以拖动试验实验数据调整实验数据的排序，点击“确定排序”键即可在下方查看数据成图，在成图下方可以根据用户需要调成图片的参数，点击“确定‘键出图；
[0080] S2：勾选用户所需成图的试验处理数据，在”图表注释及排序“板块中拖动试验数据可调整数据的排序；
[0081] S3：数据成图样式；用户可根据需要调节字体大小、线条粗细、坐标轴刻度字体大小和分辨率等一系列图片参数；
[0082] S4：若用户想更改图片中的试验参数，可以通过更改Excel模板中的数据重新导入并重新更改所需处理的试验数据得到新的数据成图；
[0083] S5：用户选择成图的打开方式并保存。
[0084] 实施例2
[0085] S1：以下结合一个案例说明软件的使用过程：
[0086] S2：案例：探究
土壤侵蚀方式及
生物炭种类对于土壤
含水量的影响；
[0087] S3：录入数据：下载模板表格：用户按照模板格式将实验数据录入新表格,点击“下载”下载模板表格；
[0088] S4：创建表格：创建表头：前五行依次输入各个因子的中文名称，单位，在坐标轴上的显示名称(只限英文)，英文名称及代号名称；
[0089] S5：录入数据：从第六行开始输入实验数据，建议按照区组因子、主区因子、子区因子的顺序录入：第六行录入的数据为：R1-E1-B1(第一区组-主区因子第一个水平-子区因子第一个水平)的实验数据，第七行录入的数据为：R1-E1-B1(第一区组-主区因子第一个水平-子区因子第二个水平)的实验数据，第九行录入的数据为：R1-E1-B1(第一区组-主区因子第二个水平-子区因子第一个水平)的实验数据，……，以此类推，录入完成后将表格保存至本地；
[0090] S6：导入表格：点击“Browse”，弹出选择文件的窗口，选择保存的数据表格，点击确定，这样数据就导入到了系统当中；
[0091] S7：确认数据：下一步选择数据所在的工作表，选择完毕之后，下方会自动显示表中的数据，在用户检查是否出错的同时，也可以点击图中的下拉箭头来控制展示数据的数量，确认无误后点击确定；
[0092] S8：选择因子：选择主区因子：点击主区因子下的下拉框选择主区因子的代码名称，案例中主区因子为“E”，所以选择它的代码名称，选择完毕之后，系统会自动识别主区因子的水平，并于下方并排显示；
[0093] S9：选择其他因子：子区因子与区组因子操作方式与其相同，这里不再赘述，选择完毕之后点击确定，进入方差分析及多重对比阶段，(注：若点击确定之后系统黑屏，表示因子选择有误，刷新页面重复上述过程，重新选择即可)；
[0094] S10：方差分析及多重对比结果：数据处理：选择要分析的因子及处理方法，比如要查看侵蚀方式(主区因子)对第一次测得的含水量(Wc1)的多重对比结果，则点击Wc1行，Pplot列下的“打开”按钮，另外Splot是自区因子对变量的影响，Interaction是自区因子及主区因子对变量的影响，对比结果以表格形式在下方显示；
[0095] S11：保存处理结果：用户可将实验数据保存至Excel中，具体操作是点击数据下方的“用Excel打开”；
[0096] S12：可视化绘图：出图：方法同上一步，例如选择wc1行下的Splot(子区因子对wc1的相关性)则勾选对应方框，若要同时分析多个也可多选；
[0097] S13：改变出图顺序：然后可在下一栏通过拖动来改变出图顺序；
[0098] S14：查看相关性：确认选择和排序后，下发会按序出现二维平面图，(纵坐标表示所选的变量，横坐标表示所选因子的水平)，柱状图上的小写英文字母代表相关等级，若出现不同英文字母，表示该因子对于变量有显著差异，出现相同字母，则说明没有显著差异；
[0099] S15：更改横纵坐标的名称：用户可在表格中的“title for ggplot”中更改；
[0100] S16：设置图片参数：用户可根据需要在图的下方更改出图的大小，分辨率等参数；
[0101] S17：导出图片。
[0102] 综合以上，本发明通过R shiny+Jquery技术，结合R统计领域、
生态系统与图表制作的强大优势，开发出一套集裂区试验设计方差分析、Tukey HSD多重均值对比、图表制作等于一体
人机交互系统，这对广大科研工作者在试验过程中能第一时间实现可视化数据、及时检测无效数据和验证试验过程，在论文著作撰写时快速获得数据分析结果和高
质量的图片。
[0103] 虽然在上文中已经参考实施例对本发明进行了描述，然而在不脱离本发明的范围的情况下，可以对其进行各种改进并且可以用等效物替换其中的部件。尤其是，只要不存在结构冲突，本发明所披露的实施例中的各项特征均可通过任意方式相互结合起来使用，在本
说明书中未对这些组合的情况进行穷举性的描述仅仅是出于省略篇幅和节约资源的考虑。因此，本发明并不局限于文中公开的特定实施例，而是包括落入权利要求的范围内的所有技术方案。
