- •6.070800, 7.070801, 8.070801 — «Екологія та охорона навколишнього середовища»
- •Тема 6. Дисперсійний аналіз 46
- •Тема 7. Непараметрична статистика 51
- •Тема 8. Використання табличного процессору Microsoft Excel для проведення статистичних розрахунків 63
- •Тема 1. Складання варіаційних рядів та їх графічне зображення.
- •Тема 2. Вирахування середньої арифметичної
- •2.1. Вирахування середньої арифметичної прямим способом у малих вибірках.
- •2.2. Обчислення середньої арифметичної у великих вибірках.
- •2.3. Вирахування середньої зваженої.
- •Тема 3. Показники різноманітності ознаки в сукупностях.
- •3.1. Вирахування середнього квадратичного відхилення в малих вибірках.
- •3.2. Вирахування середнього квадратичного відхилення великих вибірках.
- •3.4. Вирахування коефіцієнту варіації.
- •3.5. Вирахування нормованого відхилення.
- •Тема 4. Визначення зв’язку між ознаками
- •4.1 Обчислення коефіцієнту фенотипічної кореляції в малих вибірках.
- •4.2 Обчислення коефіцієнту фенотипічної кореляції у великих вибірках
- •Добові надої (х)‚ жива вага (у) корів
- •Розрахунок коефіцієнту кореляції між добовими надоями та живою вагою корів.
- •4.3 Обчислення коефіцієнту прямолінійної регресії
- •4.4 Обчислення коефіцієнту генетичної кореляції
- •Тема 5. Помилка репрезентативності. Оцінка достовірності вибіркових показників.
- •5.1 Обчислення допустимих границь для середньої арифметичної генеральної сукупності
- •Допустимі ймовірності (ймовірності безпомилкового прогнозу), відповідні їм значення та допустимі границі у великих вибірках *
- •5.2 Обчислення достовірності різниці між середніми арифметичними
- •5.3 Обчислення критерію відповідності.
- •Вирахування критерію χ2
- •5.3.1 Кількісний аналіз успадкування кольору тіла дрозофілами з використанням критерію відповідності
- •Статистична обробка отриманих результатів
- •5.3.2 Використання критерію відповідності при порівнянні двох емпіричних рядів.
- •5.3.3 Застосування критерію відповідності при визначенні достовірності між двома групами тварин
- •Тема 6. Дисперсійний аналіз
- •Приклад розрахунків при дисперсійному аналізі однофакторних комплексів для малих груп ( число ягнят у потомстві овець каракульської породи).
- •6.1 Визначення коефіцієнту спадкування в однофакторному комплексі
- •Тема 7. Непараметрична статистика
- •7.1 Перевірка гіпотез про закон розподілу. Застосування коефіцієнтів асиметрії та ексцесу для перевірки нормальності розподілу
- •7.2 Особливості представлення непараметичних даних
- •7.2.1 Мода та медіана
- •7.2.2 Довірчі імовірності та рівні значущості
- •7.2.3 Довірчій інтервал
- •7.3 Непараметричні критерії
- •Тема 8. Використання табличного процессору Microsoft Excel для проведення статистичних розрахунків
- •8.1 Точкове й інтервальне оцінювання параметрів розподілів
- •8.1.1. Точкове оцінювання
- •8.1.2. Інтервальне оцінювання
- •8.2 Перевірка статистичних гіпотез про вид розподілу
- •8.3 Перевірка гіпотез про рівність дисперсій і математичних очікувань
- •8.3.1. Критерій Фишера для порівняння дисперсій
- •8.3.2. Критерій Ст’юдента порівняння середніх
- •8.4 Основи регресійного й кореляційного аналізу
- •Додатки
- •Стандартні значення критерію t для малих вибірок (за Стьюдентом).
- •Значення χ2 (хі-квадрат), які відповідають різним рівням значимості та ступеням свободи
- •Стандартні значення критерію для дисперсійного аналізу (за н.А. Плохінським)
- •Критичні значення коефіцієнту асиметрії As
- •Критичні значення коефіцієнту ексцесу Ex
- •Критичні точки t-крітерію Ст’юдента
- •Критичні значення критерію u Манна-Уітні
- •Список рекомендованої літератури
- •Основи статистичного аналізу в екології
- •6.070800, 7.070801, 8.070801 — «Екологія та охорона навколишнього середовища»
5.2 Обчислення достовірності різниці між середніми арифметичними
В багатьох дослідженнях виникає потреба порівняти середні арифметичні двох груп тварин (наприклад, середня вага тварин дослідної та контрольної груп, середню продуктивність дочок двох заплідників або двох вибірок , складених із особин різних порід). Середні двох груп, що порівнюються, завжди деякою мірою відрізняються між собою. Тому важливо встановити, чи достовірна відмінність між середніми.
При розв’язанні задач токого роду визначають різницю між двома середніми ( 1 та 2). Ця різниця (d) дорівнює:
d = 1 – 2
Середню помилку різниці (md)обчислюють за формулою:
(27)
Після цього встановлюють нормоване відхилення різниці (td):
(28)
Величина td дає можливість оцінити достовірність різниці у порівнянні великих вибірок ‚ для цього можна використати дані таблиці 9‚ в якій наведені три стандартні величини t і відповідні їм ймовірності. Так‚ при (td): різниця достовірна у 99 випадках із 100 (99 %)‚ а при td = 3‚3 вона достовірна в 999 випадках із 1000(99‚9 %). Якщо ж величина td менша 1‚96‚ то різниця між середніми порівнюваними групами не може бути визнана достовірною.
При порівнянні малих вибірок md за формулою 27 можна обчислювати тільки тоді‚ коли обсяги вибірок (n) не різко відрізняються один від одного; а для визначення достовірності різниці користуються таблицею Стьюдента.
Розбір вирішення задач.
Припустимо‚що треба порівняти молочну продуктивність бестужевських та холмогорських первісток телиць (великі вибірки). В однакових умовах відгодівлі та утримання одержані такі середні надої за лактацію: по бестужевській худобі – 1 ± m1 = 2600 ± 30; по холмогорській худобі - 2 ± m2 = 3200 ± 40 кг. Необхідно встановити достовірність різниці між надоями худоби цих порід.
Обчислюючи td за формулами 27 та 28 маємо:
Отримана величина нормованого відхилення (td = 8) значно перевищує дані‚ наведені в таблиці 9. Тому можна з ймовірністю‚ що переважає 99‚9 %‚ стверджувати‚ що холмогорські корови молочніші за бестужевських.
Розглянемо інший приклад. Вивчається ефективність впливу мікроелементів при відгодівлі бичків. З цією метою взято дві групи (дослідна та контрольна) по 14 тварин з однаковою середньою вагою в кожній. Відгодовують їх, використовуючи однакові раціони‚ але в раціон тварин дослідної групи внесені мікроелементи.
По закінченні досліду та обробці початкових даних отримані такі результати: середня вага ( 1) тварин дослідної групи 300 кг‚ контрольної ( 2)- 260 кг. Середні помилки в дослідній та контрольній групах відповідно дорівнюють m1 = 9 кг‚ m2 = 6 кг.
Чи достовірні відмінності у вазі тварин дослідної та контрольної груп?
Не зважаючи на те‚ що порівнюють малі вибірки‚ помилку різниці можна визначати за формулою 27‚ так як в обох групах однакова кількість тварин - n1-n2= 14. Отже:
Значення ймовірності ‚ які відповідають знайденому td‚ визначаємо за таблицею Стьюдента (додатки‚ табл. 1). Для цього встановлюємо спочатку число ступенів свободи (υ).
В даному прикладі (порівняння двох вибірок) υ = n1+ n2- 2= 14+14- 2 = 26. Знаходимо в таблиці рядок υ = 26. Із п’яти стандартних значень t‚ які розміщені в цьому рядку‚ вибираємо число‚ рівне або більше за встановлене в нашому досліді (td = 3‚7). Таке число стоїть в останній графі. Верхній рядок цієї графи показує шукану ймовірність d = 40 кг. Отриману в даному прикладі ймовірність можна вважати високодостовірною. При р + 0‚999‚ цей результат слід підкреслити трьома рисками‚ при р = 0‚99 – двома‚ при р = 0‚95 – однією рискою.