Студопедия КАТЕГОРИИ: АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция |
Виды анализов опытных данных
В опытном деле существует три вида анализов опытных данных: 1. Агрономический анализ 2. Статистический (математический) анализ 3. Экономический анализ Эти анализы являются обязательными, и каждый из них проводится в определенной последовательности. В начале проводится агрономический анализ. Сущность его: а) критический обзор данных, полученных в опыте ; б) сопоставление этих данных с результатами собственных полевых наблюдений; в) анализ методики и техники проведения опыта (правильно– ли выдерживалась; г) проверка записей в полевых журналах и другой документации (правильность). После агрономического анализа проводится статистический (математический) анализ Он позволяет установить: а) величину случайных ошибок в опыте; б) точность разности между средними урожаями по вариантам; в) существенность этих разностей; г) сделать правильные выводы на основе полученных данных и спланировать опыт; д) установить наличие или отсутствие корреляционной связи между исследуемыми признаками. При экономической оценке опытных данных рассчитывается ряд экономических показателей, которые используются при оценке вариантов: 1. Урожайность с 1 га 2. Себестоимость 1 ц продукции 3. Затраты труда на 1 ц продукции 4. Доход и рентабельность продукции Без экономической оценки изучаемых вариантов обойтись невозможно. Но нельзя преувеличивать один из анализов.
Понятие о генеральной и выборочной совокупности изучаемых объектов В математической статистике различают два основных вида совокупностей изучаемых объектов. а) генеральная (вся) совокупность объектов б) выборочная совокупность объектов Под генеральной совокупностью понимают все объекты, подлежащие изучению (в полевом опыте – все растения), вся партия семян в складе и т.д. Часть объектов генеральной совокупности взятых непосредственно для анализа – называют выборочной совокупностью. В опытном деле исследованию подвергают не всю совокупность, а выборку (часть объектов). Это является наиболее разумным способом в полевом опыте. Выборочный метод исследования широко применяется в опытной работе. По результатам анализа выборки устанавливают определенные закономерности, которые распространяют затем на всю (генеральную) совокупность. Для того, чтобы выборка правильно характеризовала генеральную совокупность, при формировании выборки необходимо придерживаться ряда правил (требований). 1. Отбор объектов для изучения должен быть случайным с тем, чтобы каждая из них имела равный шанс попасть в выборку. 2. Объекты для изучения выбираются из однородных (типичных) генеральной совокупности. 3. Выборка должна быть взята при достаточном числе наблюдений (n)/ Число наблюдений часто называют объёмом выборки. Есть разные методики отбора средних проб или выборок.
Методы математической статистики
Результаты агрономических исследований анализируют методами математической статистики, т. е. систематизируют, обрабатывают и делают обоснованные выводы и предложения. При этом оперируют определенными понятиями, терминами и символами. Объекты исследований в агрономии – то отдельные растения, их группы и среда произрастания. Всем им свойственно явление изменчивости, или варьирования. Степень варьирования, выраженную математически, называют вариацией. Если тысячи семян одной и той же культуры,одного сорта посеять и выращивать в одинаковых условиях, растения всегда будут различаться по росту, массе, внешнему виду, урожаю, его качеству и т. д. Число таких растений или других объектов исследований представляет собой генеральнуюсовокупность. Для того чтобы точно определить среднюю высоту растения или среднее число клубней на нем, следовало бы в короткий срок, за несколько часов, измерить тысячи растений и сосчитать десятки тысяч клубней, что практически невозможно. Нецелесообразно также проращивать все семена, предназначенные для посева, чтобы определить их всхожесть. В подобных случаях следует воспользоваться теорией вероятностей. Теория вероятностей – наука, изучающая общие закономерности массовых случайных явлений. Согласно этой теории вместо сплошного учета всей генеральной совокупности большого объема для изучения можно брать определенную ее часть (выборку)и судить по ней о состоянии совокупности в целом.Объем выборки–число объектов из данной совокупности взятого для анализа. Выборки, со-стоящие менее чем из 30 членов, называют малыми выборками,большимивыборками (п > 30).
Отношение числа случаев с данным событием (n) к числу всех воз можных случаев (N) составляет уровень вероятности Р= n/N. События, вероятность которых составляет более0,5,называют вероятными, а менее0,5 –маловероятными. Варьирующие данные приводят к определенному порядку, т.е. в порядке возрастания или убывания – это называется ранжированием данных. После ранжировки можно заметить, что каждое значение признака встречается неодинаковое число раз – одни часто, другие редко. Числа, которые характеризуют повторяемость каждого значения при-знака из всей выборки или совокупности называется частотами признака (f). Сумма всех частот (∑f) равна объему выборки (п) или совокупности. Приведение данных к определенному порядку, в котором указаны возможные значения варьирующего признака в порядке возрастания или убывания и соответствующие им частоты называется вариационным рядом. Вариационный ряд –ряд ранжированных чисел,для которых указа-ны значения варьирующего признака и соответствующие им частоты (т. е. сколько раз повторяется тот или иной признак). |
||
Последнее изменение этой страницы: 2018-05-10; просмотров: 311. stydopedya.ru не претендует на авторское право материалов, которые вылажены, но предоставляет бесплатный доступ к ним. В случае нарушения авторского права или персональных данных напишите сюда... |