- •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»
4.2 Обчислення коефіцієнту фенотипічної кореляції у великих вибірках
При обчисленні коефіцієнту кореляції у великих вибірках використовують зазвичай таку формулу:
(13)
де:
ax- відхилення класів від умовного середнього класу за першою ознакою;
ay- відхилення класів від умовного середнього класу за другою ознакою;
f – частоти в кореляційній решітці;
n – число тварин;
β‚ S – обчислюють для рядів першї та другої ознаки за формулами:
(15)
Розбір вирішення задач
Розглянемо спосіб обчислення коефіцієнту кореляції у великих вибірках на прикладі зв’язку між добовими надоями і живою вагою корів. У господарстві вивчено 100 корів (n =100). Дані по добовим надоям та живій вазі наведені в таблиці 6.
Таблиця 6
Добові надої (х)‚ жива вага (у) корів
x |
Y |
X |
y |
X |
y |
x |
y |
x |
y |
X |
Y |
28‚8 |
512 |
12‚3 |
380 |
31‚2 |
560 |
15‚2 |
396 |
29‚0 |
521 |
22‚8 |
465 |
20‚2 |
472 |
21‚4 |
465 |
23,9 |
459 |
23,4 |
469 |
20,7 |
456 |
21,1 |
456 |
21‚4 |
489 |
18‚9 |
485 |
27,0 |
548 |
24,8 |
521 |
17,5 |
438 |
23,1 |
501 |
20‚6 |
482 |
21‚8 |
458 |
20,9 |
457 |
23,4 |
451 |
22,3 |
462 |
20,2 |
459 |
23‚7 |
468 |
20‚9 |
413 |
25,9 |
517 |
16,0 |
445 |
27,0 |
507 |
15,2 |
381 |
21‚0 |
479 |
21‚9 |
428 |
27,8 |
531 |
23,0 |
458 |
20,9 |
450 |
20,5 |
466 |
25‚5 |
515 |
17‚8 |
447 |
14,5 |
426 |
24,3 |
524 |
21,6 |
474 |
23,4 |
461 |
21‚7 |
451 |
20‚0 |
412 |
27,6 |
495 |
19,6 |
487 |
25,1 |
420 |
14,2 |
543 |
20‚9 |
475 |
21‚‚1 |
560 |
23,8 |
453 |
15,5 |
416 |
22,1 |
456 |
20,5 |
462 |
14‚8 |
402 |
27‚5 |
542 |
25,7 |
527 |
21,,6 |
418 |
20,4 |
478 |
20,9 |
453 |
20‚7 |
473 |
21‚8 |
468 |
26,4 |
500 |
14,2 |
393 |
16,4 |
437 |
24,6 |
512 |
21‚0 |
467 |
14‚8 |
502 |
15,6 |
531 |
20,1 |
455 |
22,3 |
454 |
19,4 |
472 |
23‚5 |
458 |
21‚1 |
487 |
20,1 |
410 |
21,4 |
462 |
23,2 |
464 |
21,2 |
473 |
26‚2 |
534 |
18‚1 |
476 |
24,9 |
379 |
15,7 |
407 |
21,7 |
485 |
21,4 |
428 |
16‚3 |
433 |
25‚2 |
525 |
21,8 |
469 |
21,2 |
455 |
22,5 |
459 |
21,8 |
480 |
24‚4 |
528 |
21‚4 |
481 |
26,3 |
545 |
20,4 |
482 |
20,8 |
483 |
20,2 |
419 |
20‚3 |
452 |
20‚7 |
464 |
22,6 |
450 |
22,8 |
455 |
|
|
|
|
Обробку матеріалу слід починати з визначення числа класів та їх меж так само, як це раніше робилось при визначенні і σ. Величина класового проміжку за першою ознакою буде:
Величина класового проміжку за другою ознакою –
Будується кореляційна решітка (таблиця 7).
Таблиця 7
Розподіл тварин за двома ознаками в кореляційній решітці:
Надої Жива Вага |
12-13,9 |
14-15,9 |
16-17,9 |
18-19,9 |
20-21,9 |
22-23,9 |
24-25,9 |
26-27,9 |
28-29,9 |
30-31,9 |
||
550-569 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
● ● ● ● |
530-549 |
|
● ● ● ● |
|
|
|
|
|
|
|
● ● ● ● |
|
|
510-529 |
|
|
|
|
|
|
|
|
● ● ● ● |
|
● ● ● ● |
|
490-509 |
|
● ● ● ● |
|
|
|
|
|
|
|
● ● ● ● |
|
|
470-489 |
|
|
|
● ● ● ● |
● ● ● ● |
● ● ● ● |
|
|
|
|
|
|
450-469 |
|
|
|
|
● ● ● ● |
● ● ● ● |
● ● ● ● |
● ● ● ● |
|
|
|
|
430-449 |
|
|
● ● ● ● |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
410-429 |
|
● ● ● ● |
|
|
● ● ● ● |
|
|
|
● ● ● ● |
|
|
|
390-409 |
|
● ● ● ● |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
370-389 |
● ● ● ● |
● ● ● ● |
|
|
|
|
|
|
● ● ● ● |
|
|
|
Заносять у таблицю класи двох ознак (надої та жива вага), розміщуючи їх у порядку зростання знизу вверх або зверху вниз. Після цього розносять тварин по кліткам кореляційної решітки з урахуванням обох ознак. Наприклад, першу корову з надоями 28,8 кг і вагою 512 кг (табл. 6) записують за надоєм до класу 28-29,9, а за живою вагою до класу 510-529, тобто в клітинку , яка знаходиться на перетині вказаних класів. Результат розноски 100 корів вказано в таблиці 7.
Закінчивши розноску, необхідно намалювати кореляційну решітку заново, вписавши в її клітинки відповідні частоти і додавши для подальших розрахунків чотири графи справа та чотири графи знизу (таблиця 8). Після цього вибирають умовний середній клас за першою та другою ознакою (той клас, до якого входить найбільше число варіант).
У нашому прикладі умовні середні класи: 20-21,9 за надоями і 450-469 за живою вагою. Межі цих класів слід виділити напівжирними лініями, в результаті чого кореляційна решітка ділиться на чотири квадрати, які позначені в таблиці 8 римськими цифрами – I, II,III,IV.
Таблиця 8