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方差分析和线性回归是两回事。前者判断的是两组数据的差异是采样随机性造成的还是其本质分布的不同造成的。所以你要说西班牙的增长率高,目测不行,理论上要排除采样随机性的因素,只能像那篇文章里那样利用方差分析的工具。( v y2 Z* Q5 R: x
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如果1961--2011 这50年,我们“重过”一回,所有生产措施不变,产量曲线也会与这个曲线不同。我们得到的这个曲线,不过是无数可能中的一个采样结果,目测它做结论是不可靠的。/ w+ f+ Q0 M6 t; {8 ^+ W
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更重要的是,那篇文章对北美和西欧的比较是“公正”的,就像文章中列举的,北美农业区与西欧的纬度近似,所有其他重要生产要素都相似,只在转基因上有所不同。虽然北美农业区向南多延伸了一些(对增产是有利因素),但因为北美增产率较低,所以这一差异不但不削弱“转基因对增产无贡献” 这一结论的可靠性,反而是增强因素。
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% P, l6 {+ m2 O1 T西班牙的纬度显著低于德、瑞、奥三国,光热条件远胜。同时你的结论是西班牙增产率高,那你就有义务论证这不是纬度优势造成的,而是使用转基因造成的,否则没任何说服力。
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关于61年到2010年的时段,文章中也有一段话比较了85年(开始应用转基因的年份)到2010年的数据,结论一样,但演讲中未提这一段。所以你要反驳它或者论证它“不靠谱”,最好还是请人把它翻译了,仔细读一读,读懂了再做判断。
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