Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Стат_обр_метод1.doc
Скачиваний:
3
Добавлен:
02.09.2019
Размер:
492.54 Кб
Скачать

КАЗАНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

Кафедра зоологии позвоночных

Учебно-методическое пособие к курсу

Компьютерные методы в зоологии

(семестровый курс)

Часть 1

Казань-2002

Печатается по решению

Учебно-методической комиссии

Биолого-почвенного факультета

С о с т а в и т е л ь:

д.б.н. Яковлев В.А.

Учебно-методическое пособие к курсу "Компьютерные методы в зоологии". Часть 1: Казань, 2002. 19 с.

Пособие предназначено для использования студентами–зоологами биолого-почвенного факультета при прохождении курса "Компьютерные методы в зоологии" в течение одного семестра. В части 1 последовательно для каждого занятия изложены основные характеристики вариационных рядов, критерии и параметры вариационных рядов нормального распределения, непараметрические критерии и статистические методы, показатели, используемые в фаунистических и зоологических исследованиях, краткое описание программных пакетов Microsoft Excel и STATISTICA.

Пособие может представлять интерес для аспирантов, преподавателей и научных сотрудников при самостоятельном освоении методов статистического анализа данных.

Введение

После сбора биологического материала и завершения его лабораторной обработки наступает следующий этап - статистический анализ полученных данных. Для этого используют различные компьютерные программы или пакеты статистической обработки данных, такие как Microsoft Excel, STATISTICA, Statgrafics for Windows, SPSS for Windows, Statistics/Data Analysis, Origin, Sysstat и др.

Задача настоящего пособия – помочь студентам-зоологам 3 курса в обучении начальным навыкам обработки зоологических данных с использованием электронных таблиц, методам статистического анализа и оформления результатов в виде и табличного и графического материалов в течение семестрового практического курса: "Компьютерные методы в зоологии". В качестве программных средств будут использованы Microsoft Excel и STATISTICA. Курс разбит на два этапа: теоретический (6 занятий) и практический (12 занятий).

Часть 1 настоящего пособия предназначена для ознакомления с теоретическими основами биометрии, со свойствами и характеристиками вариационных рядов, критериями выбора методов статистической обработки. Студенты должны научиться выбирать осмысленно статистические методы и правильно интерпретировать результаты расчетов. Первый этап занятий завершается коллоквиумом.

Т е о р е т и ч е с к и е з а н я т и я

Занятие 1.

Вариационный ряд и его основные характеристики

В практике научно-исследовательской работы приходится по относительно небольшому числу отобранных проб (выборка) составить суждение о свойствах, характеризующих сообщества водных организмов в водоеме в целом или на его определенном участке (генеральная совокупность). Главное требование для этого – чтобы как по количеству, так и по качеству выборка была представительной, т.е. она с определенной вероятностью должна правильно отражать исследуемые свойства всей совокупности. Объем выборки обозначают буквой n. Числовые значения признака называют вариантой (xi), а числа, показывающие, сколько раз повторяется варианта в данной совокупности, - относительными частотами (f).

Различают три типа данных:

интервальные значения признака, когда возможно определить расстояние между значениями (например, длина тела рыб);

классификационные (качественные), когда классифицируют объекты по принадлежности к той или иной группе, например, по систематической принадлежности гидробионтов или по типу грунта в водоеме: илы –1, глина –2, песок –3, галька –4, камни – 5, глыбы - 6;

альтернативные, когда результаты наблюдения группируются в две альтернативные группы, например, по наличию или отсутствию определенного признака, делятся на самок и самцов, половозрелых и неполовозрелых и т.д.;

порядковые, когда производится упорядочивание объектов по степени выраженности признака, например, по степени зарастания водоема высшей растительностью, по степени мутности воды и т.д.