Файл: Лакин Г.Ф. Биометрия учеб. пособие.pdf

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 11.04.2024

Просмотров: 311

Скачиваний: 1

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

Так как комплекс неравномерный, межгрупповую сумму квадра­ тов отклонений рассчитываем с учетом «веса» каждой частной средней:

Dx = 2 [tii (хі - ж)2] =

4 (8,5 -

9,5)2 =

4,00

=

6 (9 ,4 -9 ,5 )2 =

0,06

=

3 (1 2 ,0 -9 ,5 )2=

18,75

__________ = 2 ( 8 ,0 - 9 ,5 ) 2 =

4,50

Сумма

(Dx)

=27,31.

Определяем внутригрупповую сумму квадратов отклонений:

Dz = Dy — Dx = 33,05 — 27,31 = 5,74.

Находим числа степеней свободы: ky= \b —1 = 14, kx= 4— \=> = 3, &z=14—3=11. Определяем величины дисперсий:

 

 

 

D

27 31

межгрупповой или факториальной — а» =. — ■— — -— = 9,1,

 

 

 

Кх

3

 

2

D7

5 74

0 52

остаточной или случайной —

— _— =

__!— =

 

 

Кх

И

 

откуда критерий Fg5=

9,1 =

17,7. Стандартное значение этого

 

0,52

 

 

 

критерия для JP= 0,01

и kx— 3 (см. табл. VII по горизонтали) и

kz—\\ (см. по вертикали табл. VII приложений)

Fst = 6,2.

Так как F$>Fst, нулевая гипотеза отвергается; в высшей сте­ пени достоверно, что разные дозы минеральных удобрений с раз­ ной силой влияют на урожайность озимой ржи.

Расчет межгрупповой суммы квадратов отклонений можно упростить, если вместо общей формулы воспользоваться следую­ щей рабочей формулой:

Dx = 2 ( 5 ? п < ) - ~ ^ - -

Так как 2х = хп, данную формулу можно выразить и в следую­ щем виде:

^Z xitii) 2

Dx — 2 (хі Щ)

лГ~

Достаточно квадраты групповых средних перемножить на их ста­ тистические веса, просуммировать результаты, чтобы по указан­ ным формулам найти сумму квадратов отклонений этих средних от общей средней всего комплекса: 4Х8,52+6Х 9,42 + ЗХ 122 + 2Х X82 =1379,16, откуда:

Dx = 1379,16- (142’4)2- = 1379,161351,85 = 27,31.

15

272


Еще больше упрощается расчет вспомогательных значений, необходимых для определения сумм квадратов отклонений, если выборочную совокупность, подвергаемую дисперсионному анали­ зу, сгруппировать так, чтобы градации контролируемого факто­ ра располагались по вершинам столбцов комбинативной табли­ цы, как об этом сказано выше. Покажем это на том же примере влияния различных доз минеральных удобрений (фактор А) на урожайность озимой ржи (результативный признак X). Расчет вспомогательных величин приводится в табл. 92.

 

 

 

 

 

 

Т а б л и ц а 92

 

Градации ф акто р а А (дозы удобрений)

 

 

П оказатели

1 (15)

2 (20)

3 (25)

4 ( 3 0 )

Сумма

 

 

 

Урожай по

8,0;

8,4;

8,2; 9,0;

11,0

7,5

(3 = 4

повтор­

9,0;

8,6

10,0; 10,0;

13.0

8,5

 

 

ностям (X)

 

 

9,2; 10,0

12.0

 

 

 

Па

 

4

6

3

2

ИпА = N = 15

І Х і

34,0

56,4

36,0

16,0

ЕЕлг/ =

Ел: = 142,4

(Sjf,)2

1156,00

3180,96

1296,00

256,00

(2ЛГ,)2

289,00

530,16

432,00

128,00

(Ел:,)2

= 1379,16

 

Еѵ— —

па

 

 

 

 

 

пА

 

Е л :2

289,52

532,88

434,00

128,50

Ел:2 =

1384,9

Пользуясь данными табл. 92, находим:

 

 

=

N

1384,9-

(И 2’4)2

 

 

15

 

 

: 1384,9— 1351,85 = 33,05,

D,

(Ex,-)2 (Z*)2=

1379,161351,85 = 27,31,

 

nA

N

 

 

Dz =

 

(2Xi)2

1384,9 -

1379,16 = 5,74.

2x2 — 2 - — -D. =

nA

Получился тот же результат, что и в первом случае. Ход дальней­ шего анализа показан выше.

273


Д ИСП ЕРСИ О Н Н Ы Й АН АЛ И З О Д НО ФАКТО РНЫ Х КО М П ЛЕКСО В БО Л ЬШ И Х ГРУПП

При обработке однофакторных комплексов более сложного состава, группируемых в виде корреляционной таблицы, суммы квадратов отклонений рассчитываются по следующим рабочим формулам:

«

п

Ѵ/ 2

ч

(Х,хпх) 2

;

 

 

общая — DY

— 2 (х2пх)

------- ——

 

 

 

 

=

 

(рх)2

(2хпх)2

межгрупповая (факториальная) — Dx

2 - 1—^---- ------- - и

 

 

 

 

 

па

N

 

 

внутригрупповая или случайная — Dz

=

2 (х2пх)

(рх)2

,

— 2 ѵ '

 

 

 

 

 

 

 

пА

 

 

где X— отдельные значения или варианты

результативного при­

знака (градации X ); р — частоты отдельных значений результа­

тивного признака по градациям фактора

Л; пх—■сумма

частот

по градациям признака X; пА — сумма частот по градациям фак­

тора Л; N — общее

число

наблюдений,

т. е.

1,nx= 'ZnA= N.

Возьмем соответствующий пример. На 50 опытных делянках ис­ пытывалась урожайность озимой ржи в зависимости от количе­ ства вносимых в почву органических удобрений. Урожай на де­ лянках, как и следовало ожидать, сильно варьировал (табл. 93).

Т а б л и ц а 93

Урожай

 

Фактор j

:кол. удобрений (у/го)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

пх

хпх

Х * п х

ціга

1

2

3

4

5

(X )

 

 

 

20

 

1

1

5

5

6

120

2 400

19

2

3

4

13

247

4693

18

2

8

4

1

16

288

5184

17

1

3

5

 

10

170

2 890

16

2

 

3

 

 

5

80

1280

пА

5

6

20

9

10

50

905

16 447

р х

85

106

354

167

193

 

Ърх — 905

(рх)2

1445,00

1872,67

6265,80

3098,78

3724,90

 

пА

16407,15

п а

 

 

 

 

 

 

 

274


Необходимо выяснить, достоверно ли влияние различного коли­ чества органических удобрений на урожайность этой культуры. В табл. 93 наряду с данными эксперимента определены вспомо­ гательные величины, нужные для расчета сумм квадратов откло­ нений. Значения рх получаются от умножения частот (р) на чис­ ла (х) по градациям результативного признака. Например, величина рх = 85 получена следующим образом: 2Х 18+ 1X 17+ + 2X16 = 85 и т. д. Величины хпх получаются в результате пере­ множения значений результативного признака (х ) на суммы час­ тот (пх) по строкам комбинативной таблицы. Например, величина хпх= 120 получена умножением х = 20 на пх= 6 , т. е. 2 0 x 6 = 1 2 0 и т. д. Остальные действия понятны из табл. 93.

Подставляя найденные вспомогательные величины в соответ­ ствующие формулы, находим значения сумм квадратов отклоне­

ний:

 

 

 

 

 

(Ъхпх)2

9052

 

= 2 (х2пх) — -——— = 16 447-----—— =

 

 

І\

 

D U

 

=

16 4 4 7 -

16380,5 =

66,5,

 

(рх)2

(2хпх)2

16407,1516380,5 =

26,65,

Di

N

пА

 

 

 

Dz = 2 (х2пх) -

2 (рх)I

16447 — 16407,15 =

39,85.

 

пА

 

 

 

Степени свободы в данном

случае равны: kv—N—1=50—1 =

= 49, kx= a—1=5—1=4, kz = N—а = 50—5=45. Дисперсии комп­ лекса определяются обычным способом:

2

66,5

2

26,65

 

39,85

 

Оу =

~49~ = 1,36;

Ох

6,66;

<т2

45

0,89.

Критерий достоверности

F0 = —1 =

— =

7,5 >

Fst = 3,8

 

 

 

о \

0,8Q

 

 

для kx=4, kz— 45 и уровня значимости Р = 0,01. Нулевая гипоте­ за отвергается; влияние органических удобрений на урожайность озимой ржи оказалось в высшей степени достоверным.

Вспомогательные величины, необходимые для определения сумм квадратов отклонений, проще вычислить по способу услов­ ного нуля, описанного в предыдущих главах. Этот способ особен­ но ценен при наличии в дисперсионном комплексе многозначных чисел. Применим его к только что рассмотренному примеру (табл. 94),

275


Т а б л и ц а 94

Фактор А : кол. удобрений (ТІ г а)

Урожай

ці га

1

2

3

4

5

пх

а

пх а

пх а'

(X)

 

 

 

 

20

 

1

1

 

5

6

4

24

96

19

2

3

5

4

13

3

39

117

18

2

8

4

1

16

2

32

64

17

1

3

5

 

10

1

10

10

16

2

 

3

 

 

5

0

0

0

п А

5

6

20

9

10

50

105

287

ра

5

10

34

23

33

 

Ира =

105

 

(ра)2

5,00

16,67

57,80

58,78

108,90

(Р а)2

 

 

п а

 

= 247,15

 

 

 

 

 

 

 

п а

 

 

Из табл. 94 видно, что техника расчета вспомогательных значе­ ний принципиально та же, что описана выше. Поэтому нет необ­ ходимости в дополнительных комментариях к табл. 94. Подста­ вим найденные значения в формулы и определим величины сумм квадратов отклонений:

(2 пха)2

1052

Dy = 2 пха2- ѵ— г - - - 287 -

= 287 - 220,5 = 66,5,-

N

50

^(pa)2 VZnxa\2

Dx — 2

:---- ---

=

247,15 - 220,5 = 26,65,

 

пА

N

 

-

2n*a2 - 2

(DCC\^

287 — 247,15 = 39,85.

Dz =

i- =

 

 

nA

 

Как и следовало ожидать, получился тот же результат, что и вы­ ше, а расчет оказался проще.

Преобразование многозначных и дробных чисел

Результаты наблюдений, подвергаемые дисперсионному ана­ лизу, нередко выражаются многозначными и дробными числами, что создает неудобства в работе, так как при перемножении и возведении таких чисел в квадрат получаются огромные величи­ ны. Чтобы упростить действия с многозначными числами, их можно превратить в числа немногозначные. Для этого следует воспользоваться теми свойствами среднеарифметической и дис-

276