Khai thác và sử dụng SPSS để xử lý số liệu nghiên cứu trong lâm nghiệp - Chương 5

Phân tích ph-ơng sai (Anova = Analysis of Variance) 5.1. ý nghĩa của ph-ơng pháp Trong thí nghiệm khoa học, kết quả có thể chịu ảnh h-ởng bởi một hoặc nhiều nhân tố và th-ờng những nhân tố này đ-ợc chia thành từng cấp. Chẳng hạn những thí nghiệm về tăng sản l-ợng với tác động của phân bón với những thành phần NPK khác nhau. Nhân tố cần nghiên cứu ở đây là phân bón mà sự phân cấp mà chúng ta nói đây là sự khác nhau của thành phần NPK (chỉ bón N, bón N + K, N+P, N...
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Khai thác và sử dụng SPSS để xử lý số liệu nghiên cứu trong lâm nghiệp - Chương 5 CH¦¥NG 5 1 Ph©n tÝch ph−¬ng sai (Anova = Analysis of Variance) 5.1. ý nghÜa cña ph−¬ng ph¸p Trong thÝ nghiÖm khoa häc, kÕt qu¶ cã thÓ chÞu ¶nh h−ëng bëi mét hoÆc nhiÒu nh©n tè vµ th−êng nh÷ng nh©n tè nµy ®−îc chia thµnh tõng cÊp. Ch¼ng h¹n nh÷ng thÝ nghiÖm vÒ t¨ng s¶n l−îng víi t¸c ®éng cña ph©n bãn víi nh÷ng thµnh phÇn NPK kh¸c nhau. Nh©n tè cÇn nghiªn cøu ë ®©y lµ ph©n bãn mµ sù ph©n cÊp mµ chóng ta nãi ®©y lµ sù kh¸c nhau cña thµnh phÇn NPK (chØ bãn N, bãn N + K, N+P, N + P + K .v.v…). Hay trong l©m nghiÖp ®Þa h×nh còng ®−îc xem nh− mét nh©n tè ¶nh h−ëng ®Õn sinh tr−ëng cña c©y trång vµ nh÷ng cÊp ®−îc ph©n chia ë ®©y lµ ch©n, s−ên ®Ønh hoÆc s−ên ©m, s−ên d−¬ng... ë ph−¬ng ph¸p cæ ®iÓn, muèn nghiªn cøu ¶nh h−ëng mét nh©n tè nµo ®ã th× ng−êi ta ph¶i cè ®Þnh c¸c nh©n tè kh¸c vµ nh− vËy nÕu muèn nghiªn cøu t¸c ®éng cña K nh©n tè th× ph¶i lµm K thÝ nghiÖm. C¸ch lµm nh− vËy râ rµng lµ rÊt tèn kÐm vµ nhiÒu khi kh«ng t×m thÊy ®−îc sù ¶nh h−ëng qua l¹i gi÷a c¸c nh©n tè víi nhau. Nhµ thèng kª häc ng−êi Anh tªn lµ Fits¬ (Fisher) ®· ®−a ra nh÷ng s¬ ®å thÝ nghiÖm mµ ë ®ã c¸c nh©n tè ®ång thêi ®−îc vËn dông vµ «ng còng lµ ng−êi cã c«ng ®Çu tiªn trong viÖc x©y dùng nh÷ng m« h×nh ph©n tÝch thèng kª cho nh÷ng thÝ nghiÖm nh− vËy vµ gäi lµ ph©n tÝch biÕn ®éng hoÆc ph©n tÝch ph−¬ng sai. Ngµy nay ph−¬ng ph¸p ph©n tÝch ph−¬ng sai ®−îc øng dông mét c¸ch réng r·i trong nhiÒu ngµnh khoa häc. Theo Einsenhart (1947) nh÷ng vÊn ®Ò ®−îc nghiªn cøu b»ng ph©n tÝch ph−¬ng sai cã thÓ chia lµm hai kiÓu c¬ b¶n gäi lµ m« h×nh I vµ m« h×nh II. ë m« h×nh I nh©n tè t¸c ®éng xem nh− lµ kh«ng ngÉu nhiªn vµ viÖc ph©n cÊp cã thÓ x¸c ®Þnh tr−íc. Ch¼ng h¹n l−îng ph©n bãn cã t¸c ®éng ®Õn n¨ng suÊt c©y trång kh«ng thÓ xem lµ mét ®¹i l−îng ngÉu nhiªn vµ viÖc ph©n cÊp l−îng ph©n bãn lµ cã thÓ x¸c ®Þnh tr−íc khi tiÕn hµnh thÝ nghiÖm. Tr¸i l¹i ë m« h×nh II mçi cÊp cña nh©n tè thÝ nghiÖm ®−îc xem nh− lµ nh÷ng mÉu ngÉu nhiªn tõ toµn bé nh÷ng cÊp cã thÓ. Ngoµi ra cßn mét lo¹i m« h×nh thø 3 gäi lµ m« h×nh hçn hîp mµ ë ®ã cã nhiÒu nh©n tè kh«ng ngÉu nhiªn víi viÖc ph©n cÊp cã thÓ biÕt tr−íc vµ nh©n tè cßn l¹i, viÖc ph©n cÊp ®−îc xem nh− lµ chän ngÉu nhiªn tõ nh÷ng cÊp cã thÓ. Ch¼ng h¹n nh− nh©n tè A lµ l−îng ph©n bãn ®−îc chia ra lµm nhiÒu møc kh¸c nhau lµ mét nh©n tè kh«ng ngÉu nhiªn. Nh©n tè B lµ ®Þa ®iÓm thÝ nghiÖm, cã thÓ chän mét c¸ch ngÉu nhiªn tõ nhiÒu ®Þa ®iÓm cã thÓ. Trong ph¹m vi tµi liÖu nµy, chØ giíi thiÖu m« h×nh I víi 1,2,3 nh©n tè chñ yÕu phôc vô c¸c nghiªn cøu vµ thÝ nghiÖm ë v−ên −¬m. Néi dung chÝnh cña ph©n tÝch Ph−¬ng sai lµ: 1. KiÓm tra ¶nh h−ëng cña c¸c nh©n tè thÝ nghiÖm« 1 2. So s¸nh trung b×nh c¸c c¸c cÊp (c¸c mÉu) cña nh©n tè thÝ nghiÖm ®Ó t×m ra c«ng thøc thÝ nghiÖm tèt nhÊt. 83 2 5. 2. Ph©n tÝch ph−¬ng sai mét nh©n tè Gi¶ sö nh©n tè A ®−îc chia a cÊp kh¸c nhau vµ trong mçi cÊp thÝ nghiÖm ®−îc lÆp l¹i mét c¸ch ngÉu nhiªn ni lÇn ( ∑ ni = n ). KÕt qu¶ thÝ nghiÖm cña a cÊp ®−îc tr×nh bµy trong mét b¶ng sau: B¶ng 5.1: Sù s¾p xÕp c¸c trÞ sè quan s¸t trong ph©n tÝch ph−¬ng sai mét nh©n tè. Ph©n cÊp Trung TrÞ sè quan s¸t trong mçi cÊp Tæng sè nh©n tè A b×nh 1 S1 x11 x12 x13 ... x1 n1 x1 2 S2 x21 x22 x23 ... x2 n2 x2 3 S3 x31 x32 x33 ... x3 n3 x3 ................. ..... .................... i Si xi 1 xi 2 xi 3....xi ni xi ....... ....... ................ ..... Sa xa 1 xa 2 xa 3.... xa na ...