亚洲免费av电影一区二区三区,日韩爱爱视频,51精品视频一区二区三区,91视频爱爱,日韩欧美在线播放视频,中文字幕少妇AV,亚洲电影中文字幕,久久久久亚洲av成人网址,久久综合视频网站,国产在线不卡免费播放

        ?

        生態(tài)學(xué)區(qū)組試驗設(shè)計的方差分析及P值探討

        2021-01-15 08:59:34呂世杰閆寶龍王忠武李治國康薩如拉劉紅梅
        草原與草業(yè) 2020年4期
        關(guān)鍵詞:花針茅區(qū)組樣本容量

        呂世杰,閆寶龍,2,王忠武,李治國*,,康薩如拉,劉紅梅

        (1.內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)草原與資源環(huán)境學(xué)院/草地資源教育部重點實驗室/農(nóng)業(yè)農(nóng)村部飼草 栽培、加工與高效利用重點實驗室/內(nèi)蒙古自治區(qū)草地管理與利用重點實驗室,呼和浩特 010019; 2.內(nèi)蒙古民族大學(xué)農(nóng)學(xué)院,通遼028043;3.內(nèi)蒙古自治區(qū)林業(yè)科學(xué)研究院,呼和浩特 010010)

        在生態(tài)學(xué)野外或田間試驗中,我們常用到區(qū)組試驗設(shè)計[1~3],原因是區(qū)組試驗設(shè)計操作相對簡單,數(shù)據(jù)分析相對容易掌握,研究者更愿意接受并用于揭示研究對象的變化特征和變化規(guī)律[4~6]。然而,事實上試驗設(shè)計的操作簡單不等于數(shù)據(jù)分析的科學(xué)運用。盡管有什么樣的試驗設(shè)計就會有什么樣的數(shù)據(jù)分析方法,但數(shù)據(jù)分析方法受試驗設(shè)計種類、樣本容量、取樣方法和模型參數(shù)等多方面的影響[4,5,7]。區(qū)組試驗設(shè)計的數(shù)據(jù)分析方法首先考慮到的就是方差分析[4,5]。然而,方差分析模型的選取并不是單因素和雙因素這么簡單,也不是固定模型和隨機模型這么容易,而是一個綜合考量過程[5,6]。方差分析結(jié)果判斷出顯著差異之后,需要進(jìn)一步做多重比較[5,6]??墒?,我們在文獻(xiàn)中經(jīng)常會看到多重比較結(jié)果等同于方差分析[1~3]。因此,方差分析模型選取以及其與多重比較的關(guān)系有必要詳細(xì)闡明。特別值得注意的是,近些年對于P值問題的爭論引起了統(tǒng)計學(xué)界高度重視,對其他學(xué)科的影響也具有深遠(yuǎn)的意義[8~10]。本研究立足于生態(tài)學(xué)單因素區(qū)組試驗設(shè)計,采用實例解析的方法對方差分析模型選取、多重比較、差異顯著性(P值)逐一探討,為生態(tài)學(xué)區(qū)組試驗設(shè)計的數(shù)據(jù)分析提供科學(xué)合理的解決途徑,也為生態(tài)學(xué)科學(xué)問題的闡釋給予比較全面的理論支撐。

        1 材料和方法

        試驗數(shù)據(jù)來源于內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)草原與資源環(huán)境學(xué)院四子王旗放牧試驗基地,放牧試驗基地采用區(qū)組試驗設(shè)計[11]。2016年8月份,在每一個試驗處理區(qū)隨機選擇10個50cm×50cm的樣方,測定短花針茅植物種群的高度、蓋度、密度和地上現(xiàn)存量以及植物群落地上現(xiàn)存量,并以該試驗設(shè)計下的取樣數(shù)據(jù)(高度、密度)展開方差分析相關(guān)問題的討論。數(shù)據(jù)分析采用SAS 9.2軟件,其中正態(tài)性檢驗調(diào)用UNIVARIATE過程,方差分析調(diào)用GLM過程,多重比較選用DUNCAN關(guān)鍵字,方差同質(zhì)性選用HOVTEST關(guān)鍵字。

        2 方差分析相關(guān)問題探討

        2.1 樣本容量如何確定

        從表1看出,每一載畜率下樣本容量為27或30個觀測數(shù)據(jù),這一樣本指的是觀測樣本容量,而不是試驗設(shè)計樣本容量。試驗設(shè)計的樣本容量由4個載畜率和3個區(qū)組構(gòu)成,也就是總樣本容量為12個數(shù)據(jù)。這一點可以從單因素區(qū)組試驗設(shè)計的模型[4]中可以看到:

        xij=μ+αi+βj+εij

        (1)

        式中,xij為觀測數(shù)據(jù)(每一載畜率每一區(qū)組內(nèi)短花針茅種群高度或密度);μ為總體(短花針茅種群高度或密度)均值;αi為載畜率導(dǎo)致短花針茅種群高度或密度的差異;βj為區(qū)組試驗設(shè)計中區(qū)組導(dǎo)致短花針茅種群高度或密度的差異。因此,每一載畜率每一區(qū)組內(nèi)10個觀測樣方的觀測數(shù)據(jù)不能直接用于方差分析,原因是違背了單因素區(qū)組試驗設(shè)計數(shù)據(jù)分析的統(tǒng)計模型。那么每一載畜率每一區(qū)組內(nèi)短花針茅種群高度或密度觀測數(shù)據(jù)(表1中7或10個樣本容量)還有沒有意義,原因是生態(tài)學(xué)野外或田間試驗空間異質(zhì)性大,觀測數(shù)據(jù)波動性大,需要增加觀測重復(fù)來彌補數(shù)據(jù)的波動性,從而使獲得的觀測數(shù)據(jù)均值更穩(wěn)定,更具有代表每一載畜率每一區(qū)組內(nèi)短花針茅植物種群高度或密度指標(biāo)的集中情況。

        表1 不同載畜率下短花針茅植物種群高度和密度樣本數(shù)據(jù)描述

        2.2 正態(tài)性檢驗

        確定了樣本對象和樣本容量,我們才能進(jìn)入正態(tài)性檢驗環(huán)節(jié),這是方差分析的前提條件之一。在荒漠草原,短花針茅高度屬于數(shù)量性狀數(shù)據(jù)(連續(xù)型變量),而密度屬于質(zhì)量性狀數(shù)據(jù)(非連續(xù)性變量),所以有必要先假設(shè)荒漠草原短花針茅這一總體的高度、密度服從正態(tài)分布[5]。短花針茅高度、密度數(shù)據(jù)的樣本容量均為12個,高度經(jīng)Shapiro-wilk檢驗[4,6]統(tǒng)計量W=0.9524,P=0.6730;Kolmogorov-smirnov檢驗[4,6]結(jié)果顯示,D=0.1098,P>0.1500;所以高度屬于正態(tài)分布數(shù)據(jù)。密度經(jīng)Shapiro-wilk檢驗統(tǒng)計量W=0.9679,P=0.8872;Kolmogorov-smirnov檢驗結(jié)果顯示,D=0.1275,P>0.1500;所以密度也屬于正態(tài)分布數(shù)據(jù)。因此,高度和密度指標(biāo)可以進(jìn)行下一步數(shù)據(jù)分析過程。

        2.3 方差同質(zhì)性檢驗

        方差同質(zhì)性檢驗調(diào)用SAS的GLM過程,一般在MEANS關(guān)鍵字后的待比較變量進(jìn)行指定,格式為“MEANS CHL/HOVTEST DUNCAN ALPHA=0.05”,其中CHL代表載畜率變量,其余屬于SAS系統(tǒng)關(guān)鍵字[12]。在這里需要明白一點,當(dāng)進(jìn)行多重比較時不管因素變量存在幾個,只是針對其中的一個因素變量進(jìn)行比較,其余因素變量均變?yōu)橹貜?fù)。所以,多因素變量的方差分析在進(jìn)行方差同質(zhì)性檢驗時模型只能指定一個因素變量。在本研究中,多重比較的因素變量為載畜率,相應(yīng)的區(qū)組變量成為重復(fù)變量。也就是說,當(dāng)進(jìn)行方差同質(zhì)性檢驗時,涉及的待比較因素只有一個,那就是CHL,即載畜率變量。當(dāng)方差同質(zhì)性檢驗通過時(一般要求P>0.05),說明不同載畜率下3個區(qū)組的觀測數(shù)據(jù)來自同一總體,即荒漠草原不同載畜率下短花針茅高度、密度來源于同一總體,其差異僅是由載畜率和區(qū)組差異引起。經(jīng)檢驗發(fā)現(xiàn),短花針茅高度F=0.80,P=0.5294;密度F=2.26,P=0.1587;P值均大于0.05,認(rèn)為不同載畜率下的高度、密度指標(biāo)沒有因載畜率不同而產(chǎn)生差異,也就是說不同載畜率下高度、密度數(shù)據(jù)具有方差同質(zhì)性,來源于同一個總體。

        2.4 線性可加性檢驗

        獲得的樣本數(shù)據(jù),正態(tài)性和方差同質(zhì)性檢驗通過后還需要進(jìn)行線性可加性檢驗[5],即公式(1)的模型檢驗。在進(jìn)行線性模型線性可加性檢驗時,研究者往往過于看重F值和Pr>F值。看重F值的原因是根據(jù)相對大小進(jìn)行變量取舍,以便在多因素模型中進(jìn)行模型優(yōu)化;看重Pr>F值的原因是判斷是否繼續(xù)進(jìn)行多重比較的標(biāo)準(zhǔn)。然而,這種做法是欠妥當(dāng)?shù)模蛭覀兙€性可加模型是基于試驗設(shè)計對觀測數(shù)據(jù)的數(shù)學(xué)表述,所以擬合率的大小也是影響線性可加模型是否成立的關(guān)鍵指標(biāo)[6]。本研究案例線性可加模型檢驗結(jié)果顯示,高度F=2.36,P=0.1633,R2=0.6625;密度F=6.67,P=0.0194,R2=0.8475;所以高度方差分析檢驗沒有通過,擬合率也比較低;而密度方差分析檢驗通過(P<0.05),擬合率高達(dá)84.75%。

        2.5 區(qū)組效應(yīng)算不算一個因素

        區(qū)組效應(yīng)是不是一個因子,不同研究者具有不同的理解。茆詩松等[4]在編著的《試驗設(shè)計》中指出,在進(jìn)行線性可加模型檢驗時,觀察區(qū)組效應(yīng)是否顯著大于誤差效應(yīng)是進(jìn)行判別的依據(jù),如果區(qū)組效應(yīng)顯著大于誤差效應(yīng)(P<0.05),就要考慮區(qū)組效應(yīng)的價值,當(dāng)區(qū)組效應(yīng)與誤差效應(yīng)無顯著差異,則可直接劃歸為誤差效應(yīng)。然而,蓋鈞鎰[7]在主編的《試驗統(tǒng)計方法》中指出,區(qū)組效應(yīng)可以看成另一個因素。本研究認(rèn)為,區(qū)組試驗設(shè)計前提要求區(qū)組內(nèi)不同試驗處理的基本條件盡可能一致,不同區(qū)組間的差異可以大一些,同時在野外或田間生態(tài)學(xué)實驗中經(jīng)常涉及山坡大小、水文條件甚至植被狀況等自然條件限制,在安排試驗時就應(yīng)該盡可能考慮區(qū)組間差異,可以采用區(qū)組試驗設(shè)計進(jìn)行單向控制[7]。如果沒有考慮,也不能進(jìn)行補救的情況下,區(qū)組效應(yīng)屬于隨機效應(yīng),如果進(jìn)行單向控制,區(qū)組效應(yīng)屬于固定效應(yīng),這時無論是隨機效應(yīng)還是固定效應(yīng),方差分析線性模型不會改變,均屬于雙因素方差分析模型,對于試驗處理的檢驗不再是簡單的取舍問題,而是固定模型、隨機模型和混合模型的問題[5]。這樣隨之而來會帶來另外的問題,單因素區(qū)組設(shè)計當(dāng)考慮區(qū)組設(shè)計為因素時,不能考慮交互作用(沒有重復(fù),缺少自由度),所以也就不能判斷處理因素強弱;進(jìn)而考慮區(qū)組因素為隨機因素時,不能對處理因素進(jìn)行有效的檢驗(缺少自由度)。因此,這也成了單因素區(qū)組試驗設(shè)計的缺點。

        3 方差分析結(jié)果的呈現(xiàn)

        3.1 方差分析表呈現(xiàn)

        在方差分析結(jié)果呈現(xiàn)時,研究者對方差分析結(jié)果進(jìn)行了精簡(只有F值和Pr>F值),我們只能看到因素的方差效應(yīng)是否大于誤差效應(yīng),難以看到因素效應(yīng)的方差貢獻(xiàn),更看不到線性可加模型對原始數(shù)據(jù)的擬合效果,所以對于數(shù)據(jù)分析結(jié)果的科學(xué)性和可信性存在質(zhì)疑。同時,對于存在隨機因素的多因素方差分析模型,我們也無法判斷采用的是固定模型、隨機模型或混合模型中的哪一類。因此,綜合來說方差分析結(jié)果應(yīng)該采用表2的樣式。對于單因素隨機區(qū)組試驗設(shè)計,其方差分析模型應(yīng)該是雙因素?zé)o交互作用方差分析模型(表2)。對于高度數(shù)據(jù),其更符合單因素方差分析模型,此時區(qū)組效應(yīng)屬于隨機效應(yīng),且對因素載畜率(CHL)具有干擾作用,因此采用單因素方差分析模型更為合適(此時區(qū)組效應(yīng)成為隨機誤差效應(yīng))。盡管模型選擇是以損失擬合率為代價,但是擬合率下降幅度不大,且能夠表征載畜率因素對短花針茅高度的影響,所以結(jié)合多重比較結(jié)果(圖1),單因素方差分析模型更為準(zhǔn)確。對于密度指標(biāo),采用雙因素固定效應(yīng)方差分析模型更為合理,此時具有較高的擬合率(R2=84.75%,即0.8475),且載畜率對密度的影響也能夠得到真實體現(xiàn)。所以,單因素區(qū)組試驗設(shè)計的方差分析本質(zhì)是雙因素方差分析模型,而且處理效應(yīng)與區(qū)組效應(yīng)劃歸為固定效應(yīng),模型為固定效應(yīng)模型,即全稱應(yīng)該為雙因素固定效應(yīng)方差分析模型。然而,在分析數(shù)據(jù)時受區(qū)組效應(yīng)的影響,究竟是采用單因素方差分析模型還是雙因素固定效應(yīng)模型,需要通過檢驗結(jié)果進(jìn)行判定。

        3.2 多重比較結(jié)果呈現(xiàn)

        在進(jìn)行方差分析時,當(dāng)方差分析檢驗結(jié)果顯著時(P<0.05)需要對樣本均值進(jìn)行多重比較,且在概率水平下(一般P=0.0500或P=0.0100)進(jìn)行差異顯著性標(biāo)記[5]。從多重比較結(jié)果來看,高度指標(biāo)在不同載畜率下存在顯著性差異(重牧的HG處理區(qū)短花針茅種群的高度顯著低于CK和LG,P<0.05),且伴隨載畜率增大具有下降的變化趨勢,因此多重比較結(jié)果印證了單因素方差分析模型的合理性(表2)。從密度比較結(jié)果來看,CK和LG處理區(qū)短花針茅密度顯著低于MG和HG處理區(qū)(P<0.05),結(jié)合擬合率,所以選用雙因素固定效應(yīng)模型更適合。

        表2 荒漠草原短花針茅高度和密度方差分析表

        4 討論

        4.1 方差分析和多重比較的合理性選擇

        多數(shù)情況下,研究者認(rèn)為方差分析最簡單,其最善于利用方差分析解決問題。然而,事實上方差分析最不簡單,主要體現(xiàn)在以下幾個方面:首先,方差分析3個前提假設(shè)(正態(tài)性、同質(zhì)性和線性可加性均)需要進(jìn)行嚴(yán)格的檢驗[5];其次,方差分析的線性可加模型依賴于試驗設(shè)計,有什么樣的試驗設(shè)計就會有什么樣的數(shù)據(jù)分析方法,主要針對的就是方差分析[4];第三,方差分析模型[5]存在單因素模型、雙因素模型(又分有重復(fù)模型和無重復(fù)模型)和多因素模型(也分為有重復(fù)模型和無重復(fù)模型);第四,按照因素是否為固定效應(yīng)和隨機效應(yīng),方差分析模型又分為固定模型、隨機模型和混合模型[5];第五,綜合前四項條件,選擇合理的方差分析模型并對數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)分析是很困難的,甚至有時候方差分析這一方法不能應(yīng)用。綜上所述,方差分析需要考察樣本容量對象、前提假設(shè)檢驗、試驗設(shè)計種類、試驗因素類別判定、線性可加模型及其擬合效果等諸多因素,期待在以后的研究中能夠看到基于多方面考量的方差分析運用過程,進(jìn)而保證數(shù)據(jù)分析佐證科學(xué)問題的可靠性和科學(xué)性。

        4.2 方差分析結(jié)果呈現(xiàn)的發(fā)展趨勢

        方差分析結(jié)果更多的是以多重比較結(jié)果呈現(xiàn)[13~15],但隨著數(shù)據(jù)可視化理念的提倡,表格呈現(xiàn)方式逐漸被圖形呈現(xiàn)方式替代。圖形呈現(xiàn)方式伴隨著計算機技術(shù)的提高,也存在發(fā)展趨勢,即柱形圖→柱形圖+誤差線→箱線圖。目前,柱形圖+誤差線表示方法最多,但是值得注意的是誤差線究竟是用標(biāo)準(zhǔn)偏差還是用標(biāo)準(zhǔn)誤差,不同的研究者具有不同標(biāo)注方法[16]。在統(tǒng)計學(xué)中,如果誤差線采用的是標(biāo)準(zhǔn)偏差,表示獲得樣本數(shù)據(jù)為大樣本數(shù)據(jù)(樣本容量n≥30),此時代表的統(tǒng)計學(xué)意義為樣本容量中有95%或99%的樣本觀測數(shù)據(jù)在此區(qū)間;如果誤差線采用的是標(biāo)準(zhǔn)誤差,此時代表的統(tǒng)計學(xué)意義為樣本均值有95%或99%的概率下在此區(qū)間內(nèi)波動。由于是樣本均值的多重比較,且在野外或田間區(qū)組試驗設(shè)計中大樣本數(shù)據(jù)很難獲得,所以標(biāo)注標(biāo)準(zhǔn)誤差更為合理[16]。除了多重比較結(jié)果,還有方差分析結(jié)果,這一結(jié)果最初研究者是采用全表放置[17~19],但是隨著國際交流與合作的發(fā)展,簡表形式出現(xiàn);原因是在生態(tài)學(xué)領(lǐng)域不是研究統(tǒng)計學(xué)結(jié)果,而是利用統(tǒng)計學(xué)表征生態(tài)學(xué)專業(yè)研究結(jié)果。這一想法或說法并沒有錯,但是讀者很難在多重比較結(jié)果和簡表中讀到數(shù)據(jù)擬合信息、模型選用信息,從而導(dǎo)致研究者在數(shù)據(jù)分析相互借鑒中產(chǎn)生偏差。因此,如果能交代清楚數(shù)據(jù)分析方法,建議盡可能交代清楚,比如單因素方差分析、簡單的雙因素方差分析;如果交代不清楚,建議將方差分析全表放上(如表2),以便為讀者提供更為全面的數(shù)據(jù)分析信息,也方便研究者之間的相互借鑒。

        4.3 關(guān)于P值的界定和使用

        在進(jìn)行方差分析和多重比較時,均涉及P值的界定,且近幾年關(guān)于P值的爭論比較激烈[8,20~23];首先是P=0.0490和P=0.0500的問題,其次P值是否合理的問題,最終可以歸結(jié)為一個問題:P值究竟該怎么用,有沒有必要用。這一爭論最終以美國統(tǒng)計協(xié)會2019年給出的建議逐漸平息[9]:其認(rèn)為在涉及概率統(tǒng)計的時候,標(biāo)注P值的具體數(shù)值,不要過于強調(diào)是P=0.0500還是P=0.0100。本研究認(rèn)為,P值是概率統(tǒng)計下的產(chǎn)物,是小樣本推測總體特征的保障,因此不能因P=0.0490和P=0.0500區(qū)別否定整個概率統(tǒng)計;其次,P值顯著臨界點的定義是根據(jù)小概率事件是否發(fā)生定義的[5],所以P=0.0500和P=0.0100仍然可以沿用;第三,臨界點的定義從來都不是一成不變的,比如方差分析采用的臨界點是P=0.0500和P=0.0100,而回歸分析引入變量的臨界點一般是P=0.1500,所以臨界點的使用可以根據(jù)研究的專業(yè)內(nèi)容進(jìn)行合理的調(diào)整,比如張金屯[24]就有過相關(guān)的嘗試和實例。綜合來看,P值是進(jìn)行概率檢驗的保障,不同的分析方法可以有不同的概率水平進(jìn)行界定。比如方差分析,常用的臨界點P=0.0500和P=0.0100仍可沿用,視具體情況也可適當(dāng)調(diào)整,比如P=0.1000;但也不可能無限制的增大臨界值,否則統(tǒng)計學(xué)的棄真和納偽錯誤發(fā)生概率就會發(fā)生變化,畢竟增大了概率臨界值也就增加了棄真錯誤的概率區(qū)間[5]。在SAS等統(tǒng)計軟件中,P值并不是固定的,數(shù)據(jù)分析者可以根據(jù)研究內(nèi)容進(jìn)行指定,也就是說統(tǒng)計軟件或統(tǒng)計學(xué)家也認(rèn)為P值是可以調(diào)整的,從而適合不同研究專業(yè)和不同研究方向。結(jié)合美國統(tǒng)計學(xué)會針對P值的建議,方差分析還是要強調(diào)臨界值選用的具體數(shù)值(畢竟多重比較結(jié)果是在特定臨界值下計算的結(jié)果),其他分析方法可以標(biāo)注P值,然后根據(jù)自己的研究內(nèi)容具體情況具體分析。此外,以后的數(shù)據(jù)分析,貝葉斯統(tǒng)計越來越受到統(tǒng)計學(xué)家的支持,生態(tài)學(xué)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析也應(yīng)該傾向于此。

        5 結(jié)語

        單因素區(qū)組試驗設(shè)計的方差分析模型應(yīng)該是雙因素固定效應(yīng)方差分析模型,且不能考慮試驗處理效應(yīng)與區(qū)組效應(yīng)的交互作用;在方差分析過程中,如果存在區(qū)組效應(yīng)干擾時,可調(diào)整為單因素方差分析模型;這個過程均需要對指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行正態(tài)性、方差同質(zhì)性檢驗,結(jié)合樣本容量和線性擬合率綜合探討方差分析的可靠性和科學(xué)性。在進(jìn)行多重比較時,需要給定具體的P值;對應(yīng)的方差分析模型、處理效應(yīng)檢驗可以根據(jù)研究情況,對P值可做出合理的調(diào)整;建議方差分析模型、處理效應(yīng)檢驗和多重比較檢驗的P值最好一致。

        猜你喜歡
        花針茅區(qū)組樣本容量
        變化區(qū)組隨機化及其SAS宏實現(xiàn)
        如何正確運用方差分析
        ——平衡不完全區(qū)組設(shè)計定量資料一元方差分析
        短花針茅葉片熱值及還原糖含量對載畜率的響應(yīng)
        放牧強度對短花針茅植物種群空間分布的影響
        不同載畜率對荒漠草原建群種短花針茅種群時空變異性的影響
        放牧強度對荒漠草原建群種短花針茅空間異質(zhì)性的影響
        采用無核密度儀檢測壓實度的樣本容量確定方法
        中醫(yī)臨床研究中區(qū)組設(shè)計應(yīng)用現(xiàn)狀的計量學(xué)分析*
        多組數(shù)據(jù)方差分析模型:以殺蟲劑藥效為例
        科技視界(2014年5期)2014-12-27 05:24:34
        廣義高斯分布參數(shù)估值與樣本容量關(guān)系
        測繪通報(2013年2期)2013-12-11 07:27:44
        a级毛片100部免费看| 视频一区二区三区黄色| 日本动漫瀑乳h动漫啪啪免费| 国产熟妇高潮呻吟喷水| 麻豆变态另类视频在线观看| 国产青春草在线观看视频| 娇小女人被黑人插免费视频| 亚洲日韩国产一区二区三区在线| 99视频一区| 日本在线一区二区三区观看| 97中文字幕精品一区二区三区| 韩国三级中文字幕hd| 久久久久这里只有精品网| 精品午夜一区二区三区| 男人的天堂手机版av| 熟妇激情内射com| 中文字幕不卡在线播放| 日本伦理美乳中文字幕| 老熟女的中文字幕欲望| 亚洲一本到无码av中文字幕| 亚洲黄色在线看| 亚洲精品中文字幕91| 男女性杂交内射妇女bbwxz| 久久婷婷综合色丁香五月| 精品亚洲人伦一区二区三区 | 在线a亚洲视频播放在线播放| 帮老师解开蕾丝奶罩吸乳视频 | 国产高清在线精品一区不卡| 豆国产96在线 | 亚洲| 亚洲中文字幕无码mv| 亚洲成a人片在线观看高清| 日韩精品一区二区免费| 东京热人妻无码一区二区av| 婷婷亚洲国产成人精品性色| 亚洲综合有码中文字幕| 亚洲无码在线播放| 夜夜揉揉日日人人| 天堂av在线免费播放| 日本在线精品一区二区三区| 午夜福利麻豆国产精品| 国产成品精品午夜视频|