PHÂN TÍCH HIỆP PHƯƠNG SAI · 2017-05-18 · 2.3 Tính toán cho XY 2.4 Điều chỉnh Y theo X. 4.2.ỨNG DỤNG PHÂN TÍCH HIỆP PHƯƠNG SAI TRONG BỐ TRÍ THÍ NGHIỆM

Môn học: PPTN

Bộ Môn: Giống Động Vật

GV: Cao Phước Uyên Trân

Chương IV

PHÂN TÍCH HIỆP PHƯƠNG SAI

Được áp dụng trong các trường hợp:

- Loại trừ các sai số xảy ra bởi vài yếu tố ngoại lai chi phối chỉ

tiêu theo dõi mà người ta không thể khắc phục được sự đồng đều

trước khi bắt đầu tiến hành thí nghiệm cũng như không thể phân

thành khối trong quá trình thí nghiệm

- Cho phép đánh giá được mối quan hệ giữa các tính trạng với

nhau, đặc biệt trong phân tích về di truyền giống.

- Giúp ước lượng được các số liệu bị mất của các lô thí nghiệm.

4.1 Khái niệm

Chương IV: phân tích Hiệp Phương Sai

Hiệp phương sai có thể áp dụng đối với các thí nghiệm một

yếu tố hay nhiều yếu tố và cũng thường được bố trí theo:

- Kiểu hoàn hoàn toàn ngẫu nhiên

- Kiểu khối hoàn hoàn toàn ngẫu nhiên

- Kiểu bình phương La Tinh

4.1 Khái niệm


Phương pháp phân tích hiệp phương sai (covariance) có thể

cho phép phân tích các số liệu có được khi thí nghiệm bị ảnh

hưởng cùng một lúc vài yếu tố ngoại lai như đã đề cập trên và

được gọi là hiệp biến (covariate).

Tuy nhiên, cách tính toán rất phức tạp khi có từ hai hiệp biến

trở lên, nên cần sự trợ giúp của các phần mềm thống kê thông

dụng hiện nay để giải quyết.

4.2.ỨNG DỤNG PHÂN TÍCH HIỆP PHƯƠNG SAI

TRONG BỐ TRÍ THÍ NGHIỆM VỀ CHĂN NUÔI- THÚ Y


Thí dụ 4.1: để tìm hiểu ảnh hưởng của nhóm giống bò sữa và tiểu khí

hậu chuồng trại đến năng suất sữa. Thí nghiệm được thực hiện với 3

nhóm giống bò: HF1, HF2, HF3 (bò có 50%, 75%, 87,5% máu giống bò

Holstein theo thứ tự) cùng 2 phương thức: có cải tiến khí hậu (có phun

sương và quạt gió từ 9 giờ sáng đến 16 giờ chiều) và truyền thống.

Mỗi nghiệm thức được lặp lại 5 lần trên 5 dãy chuồng nuôi khác nhau

trong trại. Các bò đưa thí nghiệm có tháng tuổi khác nhau, tuy nhiên tất cả

các bò ở lô thí nghiệm được đồng đều về trọng lượng, sức khoẻ và các

điều kiện chăm sóc nuôi dưỡng khác. Chỉ tiêu theo dõi là sản lượng sữa

bình quân ngày qua 10 tháng thí nghiệm. Hãy phân tích và so sánh kết

quả qua số liệu ở bảng 4.1










Mô hình toán phân tích phương sai

Yij k = + Kk + Ai + Bj + (AB)ij + C (Xijk - ) + E ijk

- C hệ số hồi qui của số liệu quan sát Y theo số liệu của hiệp biến X

- Xijk : giá trị mỗi số liệu quan sát hiệp biến

- : trung bình chung của các số liệu hiệp biến X.

X

X




Cách phân tích

(1) Đặt giả thuyết tương đồng

(2) Tính toán các đặc số:

2.1 Tính toán cho X (độ tuổi)

2.2 Tính toán cho Y (SLS)

2.3 Tính toán cho XY

2.4 Điều chỉnh Y theo X





2.1 Tính toán cho X (độ tuổi)

3000,4824030

2)1203(XCF

1108,748240,32

302

40...2

482

38TC(X)

ss

87,685

48240,36

222272238202269SS

22222

khoi(X)

59,948540,35

189209...21932205 22

NT(X)ss

422,9359,9605,871108,7SSNN(X)

ss

5,4048240,310

239824072398Ngiong(X)ss

32,0348240,315

586617SS

22

TKH(X)

22,4732,035,4059,9(X) HN.GiongxTK

ss





2.2 Tính toán cho Y (SLS)

185,259730

2)279(YCF

16,34532597,112

8,572

8,76...2

9,942

9,52TC(Y)

ss

4,85182597,116

55,4459,8856,8354,0456,83SS

22222

KHOI(Y)

3,17992597,115

44,9844,78...248,46248,03 22

NT(Y)ss

8,31443,17914,851816,3453SSNN(Y)

ss

2,26862597,1110

289,76292,88296,49N.GIONG(Y)ss

0,43442597,1115

141,37137,76SS

22

TKH(Y)

0,47160,432,263,17)

ss

YTKHGIONGN (.





2.2 Tính toán cho XY

113,1119330

13,2791203CFXY

78,50711193,1138,75)(30...9,94)(4892,5)(38TC(XY)ss

39,9051193,1136

55,44)(222...54,04)(20256,83)(269SS

KHOI(XY)

0,765011193,1135

44,98)(189...48,46)(19348,03)(205

NT(XY)ss

39,36700,7650)(39,905078,5070SSNN(XY)

ss

0,14711193,11310

89,76)(398...92,88)(40796,49)(398

) N.GIONG(XYss

3,7311193,11315

141,37)(586137,76)(617SS

TKH(XY)

3,117(-3,730)(0,1470)0,7650)()N

ss

XYTKHGIONG (






SSNN(X)

2

SSNN(XY)

) SSNN(YDC)- SSNN(YSS

)(SSSSSS 8155,4

93,442

)3670,39(3144,8

2

DC)-SSNN(YDC)-NGIONG(Y SSSSSS )( DCYSSNNNGIONG

)(

)()((

SSNN(X) N.Giong(X)

2

SSNN(XY) )N.Giong(XY

SSNN(Y) N.Giong(Y) DC)-Y SSNNN.GIONGSSSS

SSSSSSSSSS

1520,7)9300,4424000,5(

]3670,39)1470,0[()3144,82686,2(

2

3366,28155,41520,7






SSNN(X)

2

SSNN(XY)


)(SSSSSS 8155,4

93,442

)3670,39(3144,8

2

DC)-SSNN(YDC)-(Y SSNNTKHDC)-TKH(Y SSSSSS

SSNN(X)TKH(X)

2

SSNN(XY)TKH(XY)

SSNN(Y)TKH(Y)DC)-SSNN(YTKHSSSS

)SS(SSSSSSSS

)(

0749,6)9300,4420300,32(

]3670,39)730,3[()3144,84344,0(

2

2594,18155,40749,6






SSNN(X)

2

SSNN(XY)


)(SSSSSS 8155,4

93,442

)3670,39(3144,8

2

DC)-SSNN(YS)(NGIONGN.GIONG SSSSSS )()( DCYSNNTKHDCYTKH

SNN(X)(X)N.GIONG

2

SNN(XY)(XY)N.GIONG

SNN(Y)(Y)N.GIONGSTKH) X (N.GIONGSSSS

)SS(SSSSSSSS

STKH

STKH

STKHDCYSNN

)()(

9133,4)9300,44247,22(

]3670,39)117,3[()3144,84761,0(

2

0978,08155,49133,4


(3) Thiết lập bảng ANCOVA:SV SS chua ĐC SS-ĐC

DF X XY Y DF SS-Y MS F

Tổng cộng 29 1108,7 78,50 16,34

- Khối 4 605,87 39,90 4,85

- Nghiệm thức (lô) 5 59,90 0,76 3,18

(1) Nhóm giống 2 5,40 -0,15 2,27

(2) Tiểu khí hậu 1 32,03 -3,73 0,43

(3) Nhóm giống

Tiểu khí hậu

2 22,47 3,117 0,47

(4) - Sai biệt 20 442,93 39,36 8,31 19 4,82 0,25

Nhóm giống DC 2 2,34 1,17 4,68*

TKH -DC 1 1,2594 1,25 5,0*

Ngiống x TKH 2 0,10 0,05 0,19ns




Cách phân tích

(1) Đặt giả thuyết tương đồng

(2) Tính toán các đặc số

(3) Thiết lập bảng ANCOVA

(4) So sánh từng cặp trung bình




Cách phân tích


Bước 1: điều chỉnh các giá trị trung bình

Đối với phương pháp phân tích hiệp phương sai để so

sánh giữa 2 trung bình y1 và y2 của 2 nghiệm thức 1 và 2 bất kỳ

nào đó cần phải tính y1 và y 2 thành dạng điều chỉnh theo công

thức như sau :

xxbyy yx 11

'

1 SS

SSb

(X) SSNN

SSNN(XY)

yx




Cách phân tích


Bước 2: Tính giá trị tTN

SE

y1 2y

TNt

)SS

)x(

r

2(MS

SSNN(X)

DC)-SSNN(Y

221

xSE

So sánh giá trị tTN với t lý thuyết ở phụ lục 3 với độ tự do của SSNN

(Y-DC) ở α =0,05 ; 0,01;0,001 để kết luận




Cách phân tích


4.1 So sánh giữa 3 giống bò

649,910

49,96y 1HF 088,0

93,442

367,36byx

80,3910

398x 1HF 10,40

30

1203x288,9

10

88,92y 2HF

70,4010

407x 2HF

796,810

76,89y 3HF 80,39

10

398x 3HF

00,9)10,4080,39(0880,0976,8'

3 HFy

235,9)10,4070,40(0880,0288,9'

2 HFy

676,9)10,4080,39(0880,06490,9'

1 HFy




Cách phân tích



* HF1 VS HF2

nsyHF

TNt 951,1

224,0

235,9676,9'

2

SE

y'

HF1

224,0]93,442

)1,408,39(

10

2)[25,0(

2

SE




Cách phân tích



* HF1 VS HF3

**00,3223,0

003,9676,9'

3

SE

y'

HF1 HFy

TNt

223,0]93,442

)8,398,39(

10

2)[25,0(

2

SE




Cách phân tích



* HF2 VS HF3

nsyHF

TNt 11,1

223,0

003,9253,9'

3

SE

y'

HF2

224,0]93,442

)8,397,40(

10

2)[25,0(

2

SE




Cách phân tích


4.2 So sánh giữa 2 điều kiện tiểu khí hậu

4.3 xem xét sự tương tác

Documents

PHÂN TÍCH HIỆP PHƯƠNG SAI · 2017-05-18 · 2.3 Tính toán cho XY 2.4 Điều chỉnh Y theo X. 4.2.ỨNG DỤNG PHÂN TÍCH HIỆP PHƯƠNG SAI TRONG BỐ TRÍ THÍ NGHIỆM