
- •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»
3.4. Вирахування коефіцієнту варіації.
Середнє квадратичне відхилення – величина іменована. При вивченні добових удоїв вона виражається в кг, при вивченні жирності молока – у відсотках, при вивченні промірів – у см та є показником різноманітності ознаки для групи з визначеною середньою арифметичною величиною. При вивченні різноманіття ознак, виражених у різноманітних середніх арифметичних груп, що порівнюють, цей показник не може бути використаним. У таких випадках використовують інший показник – коефіцієнт варіації (Cv), які розраховують за формулою:
(8)
Припустимо, вимагається порівняти різноманітність різних ознак у групах за наступними показниками:
|
|
σ |
Жива вага корів, кг |
400 |
46,0 |
Добовий надій, кг |
12 |
3,0 |
Висота в холці, см |
130 |
8,5 |
Підставивши в формулу (8) показники, отримаємо:
При порівнянні коефіцієнтів варіації видно, що найбільше різноманіття відмічене за надоєм, найменше – за висотою в холці.
3.5. Вирахування нормованого відхилення.
Середнє квадратичне відхилення і коефіцієнт варіації є показниками різноманітності, які характеризують варіаційний ряд в цілому. Показники, що характеризують окремо взяту варіанту (або групу варіант), служить нормоване відхилення (t).
Воно є також показником різноманітності ознаки і представляє собою виражене в долях сигми звішене відхилення відповідної варіанти від середньої арифметичної:
(9)
Кожна варіанта характеризується окремим значенням t. Якщо t якої-небудь варіанти дорівнює +1, значить ця варіанта більше 1 на 1 сигму. Якщо t другої варіанти дорівнює –2, це значить що вони менше 2 на 2 сигми.
Нормоване відхилення знаходить широке застосування при вирішенні ряду селекційних і ветеринарних питань: при оцінці виробників за якістю потомства, при порівнянні показників тварин з різних сукупностей, при судженні про хід одужання тварини тощо
Розбір вирішення задачі.
Щоб зрозуміти значення нормованого відхилення, його використання в племінній роботі розглядається нижче на такому прикладі:
Зоотехнік порівнює двох різновікових корів одного стада. Від першої корови за період лактації отримано 3500 кг молока, від другої – 4580 кг. Але перша корова отелилась перший раз, а друга – шостий. Зрозуміло, що просте їх порівняння призвело б не до правильного вибору. Необхідно врахувати вік корів, при цьому для порівняння їх між собою слід використовувати не тільки величину надоїв, але й інші показники. Таким показником є нормоване відхилення, яке характеризує варіанти, що порівнюють. Для порівняння потрібно знати та σ першотелок і корів шостого отелу. Припустимо, що для корів, які отелилися вперше, 1 =2500кг, σ1=500кг, а для корів , які отелилися вшосте, 2 =3500кг, σ2=600кг. Вирахувавши нормоване відхилення для двох корів, що порівнюють, отримаємо:
При порівнянні нормованих відхилень корів виявлено, що за молочністю корова, яка отелилася вперше, краща корови, яка отелилася вшосте. Тому можна з впевненістю сказати, що до шестирічного віку вона роздоїться і буде продукувати більше молока більше, ніж друга корова.