«Агрономиялық зерттеу әдістері» пәні бойынша ДӘрістер жинағы тараз 2021 ж


Дәріс № 12. Тақырыбы: Зерттеу нәтижелерін статистикалық өңдеудің негіздері



бет33/39
Дата02.10.2023
өлшемі0.68 Mb.
#479499
1   ...   29   30   31   32   33   34   35   36   ...   39
4 дәріс

Дәріс № 12.
Тақырыбы: Зерттеу нәтижелерін статистикалық өңдеудің негіздері.
1. Статистикалық өңдеудің жалпы мағлұматы және міндеті.
2. Дисперсиялық талдаудың негізі.
1. Статистикалық өңдеудің жалпы мағлұматы және міндеті. Егістік тәжірибелер нәтижелері басқада зерттеулердегі тәрізді зертттеу жүргізу үрдісінде қателіктер туындайды, ол тәжірибедегі барлық варианттарды бірдей жағдайға келтіре алмау мүмкіндігіне байланысты. Егістік тәжірибелердің шығуы көзі көп, бірақта олардың ішінде топырақ құнарлығының әртүрлігі, тәжірибе салу, жүргізу және өнімділігін есепке алу әдістемесін бұзу немесе одан ауытқуы көп кездеседі.
Осыған байланысты, танаптық тәжірибелер нәтижелерін қорытындылай отырып, ұқыптылық танытқан дұрыс. Себебі кездейсоқ жағдайлар болуын ұмытпау керек, олар тәжірибенің нәтижелеріне айтарлықтай өзгерістер, тіпті тәжірибе варианттары арасында илюзорлық (кейде жалған, өтірік) айырмашылықтар жасайды.
Түсініксіздіктеріне қарамастан, кездейсоқтықтардың әсері көптеген жағдайда белгілі-бір заңдылықтары болады, оларға математикалық форма жасап және математикалық модель негізінде кейбір статистикалық көрсеткіштерді анықтауға болады, олар тәжірибедегі алынған нәтижелердің дәлдігін және растығын сипаттауға мүмкіндік береді.
Сонымен бірге бір есте сақтайтын жағдай, ешқандай статистикалық өңдеу тәжірибе нәтижелеріндегі қателіктерді жөндеуге ешқандай математикалық амалдар көмектеспейді, себебі мұндағы ұстаным біреу ғана, тәжірибеде не алынды, сол жазылып отыру керек.
Сондықтан, ең бастысы, тәжірибелерді өткізу әдістемесін қатаң ұстанып, дәл мәліметтер алу – ол біріншілік, ал мәліметтерді өңдеу екіншілік сипат алады. Эксперименттердің басты міндеті - әдістемелік негізделген тәжірибелерді қою, ал математикалық статистика тәжірибелерде алынған мәліметтерге дұрыс баға беруге мүмкіндік береді.
Материалдарды өңдеуде бірқатар терминдер қолданылады: өзгергіштік, таңдау, вариациялық қатар және т.б.
Өзгергіштік (варьирование) - әрбір танапта, мөлдекте бір дақылдың немесе сорттың ішінде бір-бірінен биіктігі, массасы, түптенуі, жапырақтануы, масақтағы дәндер саны және т.б. белгілерімен айырылатын өсімдіктер болады, бұл генетикалық белгілердің, әртүрлі сыртқы факторлар әсерінен, кездейсоқ себептердің (есепке алынбайтын) болуы, бұл өзгеретін өсімдіктер танаптарын бағалауда қиындықтар туғызады.
Таңдау – оның басты мақсаты орташа үлгінің статистикалық көрсеткіштері объектілердің жиынтығын сипаттау.
Вариациялық қатар – онда өзгергіштік белгілері арту немесе кему тәртібінде орналасқан.
Сандық өзгергіштік (варьирование) – варианттар арасындағы (өсімдіктер) айырмашылықтар, олар сандық көрсеткіштермен көрсетіледі – биіктігі, массасы, өнімділігі және т.б.
Келесі белгілер қолданылады:
Cv – тәжірибе варианттары бойынша өнімділіктің өзгергіштігі (рассеивание);
Cp – өнімділіктердің өзгергіштігі, қайталымдар бойынша таралуы немесе өзгеруі;
Cz – қалдық таралу (рассеивание), кездейсоқ факторлардан болған өзгергіштік;
Cy – жалпы өзгергіштік, ол варианттар, қайталымдар өзгергіштіктерінің жиынтығын білдіреді, яғни Cy = Cv + Cp + Cz.
Тәжірибе жадығаттары тәжірибені жүргізу және салу әдістемесі дұрыс деп сесептелінеді, егер Cv › Cp; Cv › Cz; және егер Cv › Cp + Cz болса.
Сапалы өзгергіштік – варианттар арасындағы айырмашылықтар сапа көрсеткіштерімен (түсі, дәмі, формасы және т.б.) көрсетіледі.
Еркіндік дәрежесі – тәжірибедегі варианттар саны (l) минус бір (l – 1) және қайталымдар (n) минус бір (n – 1) арасындағы айырмашылық.
Еркіндік дәреже саны мына формула бойынша анықталады: (l – 1)*(n – 1), мұнда
l – тәжірибедегі варианттар саны;
n – қайталымдар саны;
Б.А. Доспехов мәліметтері бойынша (1985) зерттеулер нәтижелерін статистикалық өңдеудің қазіргі кезде бірқатар тәсілдері бар:

  1. Эмпирикалық және теориялық бөліну (распределение).

  2. Белгінің сандық өзгергіштігінде таңдаудың (таңдама) статистикалық сипаттамасын санау

  3. Сапа белгілерін зерттегенде таңдаудың статистикалық сипаттамасын санау

  4. Гипотезаларды тексерудің статистикалық әдістері

  5. Біржылдық және көпжылдық дақылдармен жасалған бірфакторлы танаптық тәжірибе мәліметтерін дисперсиялық талдау

  6. Көпфакторлы танаптық тәжірибе мәліметін дисперсиялық талдау.

  7. Танаптық тәжірибелердегі есептеулер мен бақылаулардың мәліметтерін дисперсиялық талдау.

  8. Корреляция және регрессия.

  9. Тұқымқуалаушылық коэффициентін анықтаулар.

  10. Пробит – талдау.

Атап айтылған әдістердің барлығынан қазіргі кезде ғылыми агрономиялық практикада кең қолданылатыны танаптық тәжірибе мәліметтерін (жанама есептеулер мен бақылаулар мен өнімділік мәліметтерін) талдаудың дисперсиялық әдісі, сонымен бірге корреляция және регрессия.
2. Дисперсиялық талдаудың негізі. Ағылшын математигі мен статистигі Р.А.Фишер (1890-1962) авторы болып табылатын, тәжірибе мәліметтерін статистикалық өңдеудің дисперсиялық талдау әдісін қолдана отырып, мынаны анықтауға болады:

  1. Тәжірибе варианттары бойынша және бақылаумен салыстырғандағы өнімділіктің көтерілуі немесе төмендеуінің растығын;

  2. Тәжірибе қатесінің көрсеткішін, тәжірибенің шекті қатесін;

  3. Ең төменгі маңызды айырмашылықты (ЕТА0,95 немесе ЕТА 05);

  4. Тәжірибе дәлдігін (m %).

Статистикалық өңдеу барысында әдетте мынадай терминдер мен анықтаулар қолданылады:

  1. Өнімділіктегі айырмашылық – тәжірибе варианттары бойынша және бақылаумен салыстырғандағы өнімділіктің көтерілуі немесе төмендеуі.

  2. Варианттағы орташа өнімділік – тәжірибе қайталымдары бойынша өнімділіктер жиынтығының қайталымдар санына қатынасы.

  3. Ең төменгі маңызды айырмашылық (ЕТА0,95 немесе ЕТА 05) – мұнда 0,95 – мүмкін болу жағдайы, тәжірибе мәліметтері 95 жағдайда рас және тек қана 5 жағдайда жалған (дұрыс емес, қате) екенін білдіретін, есептеу тәсілімен анықталатын көрсеткіш. ЕТА 05 көрсеткіші – тәжірибенің шекті қатесі, яғни 5% маңыздылық деңгейінде тәжірибеде 5-пайызды қателік болуына рұқсат етіледі. Тәжірибе варианттары бойынша өнімділік көрсеткіштерін бақылаумен салыстырғанда, егер олар ЕТА 05 көрсеткішінен жоғары болса, қосымша өнімді рас деп айтуға болады.

  4. Дисперсия - тәжірибе мөлдектері бойынша өнімділіктердің барлық тәжірибедегі орташа өнімділіктен ауытқуы. Дисперсия деп тәжірибелердегі өнімділіктің өзгергіштік (варьирование) түрлерінің орташа мән көрсеткіші (орташа квадрат) аталады. Дисперсия варианттар, қайталымдар және қалдықты (кездейсоқ ) өзгергіштік үшін саналады.

  5. Тәжірибе қатесі (±m) – қалдықты өзгергіштік дисперсиясы арқылы анықталады.

  6. F критерийі немесе Фишер критерийі – варианттар дисперсиясының қалдықты өзгергіштік дисперсиясына қатынасы, ол есеп жолымен анықталатын нақтылы – Fнақты және Fкестелік (кестелік) – «F критерийінің 5% - ды маңыздылық деңгейіндегі көрсеткіштері (мүмкін болуы 95%)» кестесі бойынша (қосымша 3) алынады.



Достарыңызбен бөлісу:
1   ...   29   30   31   32   33   34   35   36   ...   39




©dereksiz.org 2024
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет