4. Вариационный ряд чисел и его основные статистические характеристики
В результате выборки мы получим ряд значений варьирующего признака. Этот ряд называется вариационным рядом чисел. Каждое в отдельности наблюдение является представителем или элементом вариационного ряда.
Чтобы выявить определённую закономерность при анализе вариационного ряда чисел часто подходят двумя путями:
Можно группировать эти данные (не сводить их в таблицу, не разбивать их на группы), но это неудобно!
Данные группируют. Разбивают на классы или группы.
Последовательность группировки этих данных заключается:
а) устанавливают количество групп или классов. Оно зависит от объёма выборки (n)
n k
20 - 30 5 - 6
30 – 60 6 – 7
60 – 100 7 – 8
> 100 8 - 15
__
б) К = 2 Количество классов берётся от 5 до 20
в) Устанавливают интервал или классовый промежуток
, где
– размах варьирования (), разница между наибольшим () и наименьшим ( значениями признака.
г) Затем данные разносят по классам и рассчитывают характеристики вариационного ряда.
1. Средняя арифметическая выборки
2. Дисперсия (средний квадрат отклонений) S2
3. Стандартное отклонение или среднее квадратическое S
4. Коэффициент вариации V
5. Ошибка средней арифметической (в абсолютных единицах)
6. Относительная ошибка средней арифметической
7. Доверительный интервал t
Составляется вспомогательная таблица, в которой вычисляются средняя арифметическая (), отклонения от средней (), квадраты отклоненийи суммы квадратов отклонений .
1. Хпрост. и Хвзвеш – это обобщенная характеристика вариационного ряда (изменчивость)
- средняя арифметическая - средняя арифметическая
простая, применяется при n – не более 10. взвешенная, применяется при n
Правильность вычисления проверяется по равенству 0 в несгруппированном ряду и 0 в сгруппированном (если найдена без остатка).
Средняя арифметическая – обобщённая характеристика всей совокупности в целом, но она не показывает степень изменчивости признака. Часто у двух вариационных рядов бывает одинакова, а отклонения индивидуальных значений признака отразличны, поэтому для характеристики степени изменчивости вариационного ряда находят показатели вариации (изменчивости) – дисперсию, стандартное отклонение и коэффициент вариации.
2. Затем рассчитывается дисперсия ( S2 ), показатель, характеризующий среднюю меру изменчивости.
где n –1 – число степеней свободы (мю) где f – частота класса
3. Стандартное отклонение (. Размерность дисперсии и средней арифметической не совпадает: единица измерения первой – в квадрате, а второй – без квадрата. Поэтому, извлекая квадратный корень из , находят показатель варьирования – среднее квадратическое, или стандартное отклонение – это средняя ошибка отдельного наблюдения, взятого из данной совокупности. Измеряется она в тех же единицах, что и изучаемый признак, и вычисляется по формулам
в несгруппированном вариационном ряду
в сгруппированном вариационном ряду
4. Коэффициент вариации () - стандартное отклонение, выраженное в процентах к средней арифметической.
(%)/
Коэффициент вариации является показателем однородности или выравненности объектов по изучаемому признаку. Изменчивость вариационного ряда считается:
незначительной – при до 10%;
средней – при
значительной – при больше 20%.
В селекции и семеноводстве используют коэффициент выравненности (величина дополняющая коэффициент вариации до 100 %).
В + V = 100 % В = 100 – V
5. Ошибка средней арифметической (). Средняя арифметическая выборочной совокупности () отличается от средней арифметической всей генеральной совокупности на величину ошибки , с которой определена средняя выборочной совокупности (). прямо пропорциональна стандартному отклонению (S) и обратно пропорциональна корню квадратному из числа наблюдений (n):
Если вместо S подставить его значение (для несгруппированного вариационного ряда), то формула примет вид:
Абсолютная ошибка () позволяет:
а) установить величину случайной ошибки в опыте;
б) оценить существенность различий между средними урожаями по вариантам;
в) рассчитать доверительный интервал
6. Относительная ошибка средней арифметической (). Сопоставляя среднюю арифметическую с её ошибкой , можно получить представление о точности определения :
Чем меньше числовое значение , тем точнее проведено наблюдение, т.е. с меньшей ошибкой определена . Таким образом, по значению относительной ошибки можно оценить точность определения средней арифметической.
При значении показателя 1-2% - точность определения выборочной средней отличная, 2-3% - хорошая, 3-5% - вполне удовлетворительная, 5-7% - удовлетворительная, больше 7% - неудовлетворительная
Раньше - использовали для оценки качества выполнения полевого опыта и считали, что если , больше 7-8 % то опыт нужно браковать. Но это не объективно т.к. относительная ошибка зависит от и чем больше , тем меньше при одном и том же числе наблюдений.
7. Доверительный интервал (). Величина даёт возможность вычислить пределы, в которых находится средняя генеральной совокупности, - доверительный интервал для средней. Границы доверительного интервала равны . Значение дано в приложении 2 для принятого уровня значимости (05 или 01) и числа степеней свободы n – 1.
- Методы исследования в агрономической науке
- 1. Классификация полевых опытов
- 2. Требования к опыту
- 3. Виды ошибок
- 4. Условия проведения полевого опыта.
- 5. Выбор и подготовка земельного участка под опыт
- Методы размещения вариантов в опыте
- 15 Вариантов ( 3×3×5)
- Учёт урожая
- Тема: Основы статистической (математической) обработки результатов исследований План
- 1. Задачи математической обработки опытных данных
- 2. Понятие о генеральной и выборочной совокупности изучаемых объектов
- 3. Количественная и качественная изменчивость изучаемого объекта
- 4. Вариационный ряд чисел и его основные статистические характеристики
- 5. Закономерности распределения выборочных наблюдений
- 6. Доверительный интервал (или вероятность) и уровень значимости в опытном деле
- Обработка урожайных данных, полученных в опыте дробным методом
- Дисперсионный анализ с расчётом отклонений от среднего урожая по опыту о (модель I-я)
- Поделяночная урожайность пшеницы в опыте с изучением способов обработки почвы, ц/га
- Дисперсионный анализ с применением корректирующего фактора (модель 2-я)
- Поделяночная урожайность пшеницы в опыте со способами обработки почвы
- Дисперсионный анализ с использованием условной средней (а), равной нулю (модель 3-я)
- Поделяночная урожайность яровой пшеницы в опыте со способами обработки почвы
- Метод дисперсионного анализа данных многофакторного полевого опыта, поставленного методом расщеплённых (сложных) делянок
- Последовательность расчётов при корреляционном анализе
- Вычисление коэффициента корреляции между количеством осадков во II и III декадах июня (х) и урожаем (у) яровой пшеницы
- Регрессионный анализ
- Вычисление теоретических значений у