主要观点总结
本文强调了实验设计中重复的重要性，并指出需要在适当的生物学尺度上进行重复。文章讨论了实验设计的关键原则，包括如何避免混淆因子，如何识别重复尺度，以及何时在多个尺度上进行重复。此外，文章还讨论了子样本、多层次设计、生物学现实性、子样本的精度和效能、更高尺度上的重复以及分离因子和混淆等问题。最后，作者鼓励研究人员认真考虑实验设计，并优化其效率、成本效益、推理能力和普遍性。
关键观点总结
关键观点1: 实验设计中重复的重要性，并指出需要在适当的生物学尺度上进行重复，以支持推论并减少误差。
实验设计是科学研究的基础，而重复是确保实验结果可靠的关键因素。在适当的生物学尺度上进行重复，可以确保处理的效应可以在目标群体中得到准确评估。
关键观点2: 如何识别重复的尺度。
识别重复的尺度需要关注实验描述的语法，使用形容词来修饰兴趣因子前的名词，这些名词通常表示处理应用的尺度，也就是必须重复的尺度。
关键观点3: 多层次设计的优点和子样本的用途。
多层次设计允许我们在多个生物组织层次上探索兴趣因子，从而提高效率并最大化统计效能。子样本可用于提高响应变量估计的精度，特别是在测量误差较大的情况下。
关键观点4: 避免混淆因子和崩溃的重复。
混淆因子会影响实验的准确性，因此必须仔细区分兴趣因子和其他可能的混淆因子。此外，要避免在实验过程中崩溃的重复，确保实验的完整性并区分实际的重复单位。
关键观点5: 鼓励研究人员优化实验设计。
作者鼓励研究人员在作为经验主义者、导师、评审员和编辑时认真思考实验设计，包括其效率、成本效益、推理能力和普遍性。此外，作者建议未来的讨论应集中在改进实验设计的更积极方面。
文章预览
写在前面 好的实验设计非常重要。生态学实验设计尤其需要关注尺度和重复性问题。本公众号之前有过不少介绍，在此不再赘述。近期看到另外一篇文章，对尺度和重复性的逻辑再次进行了细致探讨，并结合了实际案例进行说明，读来很有启发。鉴于私人化地认为本篇文章很有借鉴意义，做了全文翻译。为节约时间，翻译为 AI辅助+ 人工校核。 仅供科研学习参考、非文学性翻译，勿杠。 原文链接： https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/ele.14400 引言 好的实验设计是经验生物学的基本组分。没有好的实验设计，我们试图做出的因果推断就缺乏强有力的支撑。虽然实验设计在大多数生物统计课程中都有提及，但依个人经验来看，各个职业阶段的研究人员都在努力应对实验设计的一个关键特点：重复（ replication ）。 我在不同的期刊担任高级编辑已有十
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