A varianciaanalízis (ANOVA), melyet R. A. Fisher 100 évvel ezelőtt fejlesztett ki, új korszakot nyitott a szántóföldi kísérletezésben. Az ANOVA forradalmasította a szántóföldi kísérletezést a modern mezőgazdaságban, kijelölve utakat a torzítások elkerülésére vagy minimalizálására, javítva pontosságot és biztosítva az érvényes következtetéseket. Miközben ezek a hagyományos eljárások széleskörűen használat-ban maradnak, az új statisztikai módszerek hasznosítják az előnyét az egyre nagyobb komputerkapacitásnak, melynek fokozódik a szerepe a mezőgazdasági kutatásban. Napjainkban a kevert (mixed) modellek kifejlesztésének és alkalmazásának jelentős hatása van a mezőgazdasági kutatásra.

A növénykutatók által megtervezett kísérletek gyakran a variáció számos formáját idézik elő. Ilyenek például a split-plot (osztott parcellás) kísérletek, a kísérlet-sorozatok és az ismételt mérések ugyanazon a parcellán. Az ilyen kísérletekből származó adatok megfelelően értékelhetők a kevert modellekkel. A legtöbb növénytermesztési kísérletben jelen levő fix és random hatások ellenére sok kutató a hagyományos varianciaanalízist használja, amely csak akkor ad korrekt eredményt, ha minden hatás fix.

A dolgozat rámutat a kevert modellel történő analízis szükségességére, bemutatja a kevert modell néhány sajátosságát, hangsúlyozva nagyobb rugalmasságát és statisztikai erejét, összehasonlítva a hagyományos módszerekkel. A második részben részletes kevert modell analízist mutatunk be két specifikus példával (split-plot kísérlet és kiegyensúlyozatlan kísérlet) a fentiek hangsúlyozására. Meg vagyunk győződve arról, hogy a növénytermesztési kutatók használni fogják a kevert modelleket, amennyiben rendelkeznek a megfelelő szoftverrel és a specifikus alapismeretekkel.

Kulcsszavak: varianciaanalízis, fix vs. random hatások, kevert modellek, ismételt mérések, split-plot elrendezés