Методические разработки проведения лабораторных занятий
по направлению подготовки 35.03.01 – Лесное дело
с элементами УИРС по дисциплине
«Лесная селекция»
Уровень подготовки – бакалавр
Занятие № 5
Тема: «Исследование эффективности вычисления коэффициента наследуемости в двухфакторном иерархическом дисперсионном анализе»
Ключевые слова: дисперсия, варианса, дисперсионное отношение, дисперсионный анализ, иерархия, иерархические комплексы.
Методические параметры лабораторного занятия
Бюджет рабочего времени – 4 часа.
Количество двухчасовых занятий – 2.
Распределение бюджета рабочего времени:
- 1 час на освоение методологических основ и принципов применения многофакторных схем дисперсионного анализа в вычислениях величин коэффициента наследуемости;
- 3 часа на расчеты оценок коэффициента наследуемости с помощью двухфакторного иерархического дисперсионного анализа в электронных таблицах Microsoft Excel.
Дидактический материал, необходимый для проведения данной лабораторной работы, приведен в файлах электронных таблиц Microsoft Excel – «Двухфакторный Шишки 3» (Приложение – 3.1).
Вводная часть
Основное назначение дисперсионного анализа – это разложение общей изменчивости признака на изменчивость частную, возникающую в совокупности объектов (у членов популяции или между раметами клонов на ЛСП) под влиянием многообразных факторов. Указанное свойство дисперсионного анализа имеет большое значение при анализе изменчивости, наблюдаемой у биологических объектов, в том числе и у древесных растений и кустарников.
Второе свойство дисперсионного анализа заключается в том, что он позволяет определить статистическую достоверность доли влияния изучаемых факторов. Важной особенностью дисперсионного метода является то, что его можно применять на разных типах выборок (больших и малых) и, что особенно важно, он позволяет обрабатывать совокупности, включающие в себя разнородный материал: разнополые особи у двудомных растений (тополя, ивы, облепиха и др.); совокупности, состоящие из групп особей растений разного генетического происхождения (особи из естественных насаждений, гибриды, сорта и т.п.). При этом дисперсионный анализ является методом анализа количественной информации (преимущественно).
При проведении дисперсионного анализа исходят из предположения о том, что некоторая совокупность объектов под действием какого либо фактора (или нескольких факторов) разделяется на несколько (две и более) групп. При этом каждая из групп объектов отличается от других групп величиной среднего группового значения признака и характером его изменчивости – дисперсией или вариансой (вариансный анализ) в пределах группы. Учитывается также и то, что изменчивость признака у объектов возможна как внутри таких групп, так и между ними.
Если в имеющейся совокупности объектов изменчивость (рассеянье, дисперсия) признака в любой из её частей одинакова, то совокупность не разделена на группы. Совокупность признается однородной. Это единая совокупность – одно и тоже. Если же разные части анализируемой совокупности характеризуются разными дисперсиями – разным характером рассеянья признака – то совокупность не рассматривается как единая, и в её составе признается наличие некоторых внутренних групп. Разделение совокупности на части происходит под действием какого-либо фактора.
Отношение факториальной дисперсии к остаточной дисперсии при условии, что факториальная дисперсия больше или равна остаточной, называется дисперсионным отношением или критерием Фишера. По его величине соотнесенной с табличным значением судят об эффективности действия фактора (например, фактора А). В случае, когда остаточная дисперсия больше факториальной, допускается расчет дисперсионного отношения как отношения остаточной дисперсии к факториальной дисперсии.
Порядок проведения занятия
1. Прочитать текст.
2. Скопировать исходный файл (Лист-1) на следующий лист (Лист-2).
3. Разделить исходную совокупность на 3 – 5 разных по размеру частей.
4. Отметить их разноцветной заливкой и более жирной линией окантовки.
5. Рассчитать «долю», взвешенную по численности объектов в каждой выделенной группе.
6. Проверить правильность расчетов, вычислив сумму долей: должна быть «1».
7. Рассчитать «частоту», взвешенную по численности объектов в каждой выделенной группе.
8. Проверить правильность расчетов, вычислив сумму частот: должна быть «n».
9. Рассчитать «долю», взвешенную по среднему значению диаметра ствола на высоте 1.3 м для каждой выделенной группе.
10. Проверить правильность расчетов, вычислив сумму долей: должна быть «1».
11. Рассчитать «частоту», взвешенную по среднему значению диаметра ствола на высоте 1,3 м для каждой выделенной группе.
12. Проверить правильность расчетов, вычислив сумму частот: должна быть «n».
13. Сравнить значения «долей» и «частот» при взвешивании по разным признакам».
14. Самостоятельно выбрать любой другой признак для «взвешивания» и осуществить определение «долей» и «частот», взвешенных по нему.
15. Выбрать два признака для «взвешивания» по их произведению.
16. Повторить работу с большим числом признаков.
17. Выбрать для взвешивания признаки, значимым эффектом взвешивания для которых выступает их сумма, затем их разность, затем их отношение и т.д.