Bài giảng Kiểu bình phương Latin (LatinSQ)

Chia sẻ: Vi Đinh | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:20

Thêm vào BST

Báo xấu

61
lượt xem 2
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng Kiểu bình phương Latin (LatinSQ) trình bày những nội dung về đặc điểm của kiểu LatinSQ, sơ đồ bố trí thí nghiệm, so sánh trung bình các nghiệm thức.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Kiểu bình phương Latin (LatinSQ)

Kiểu Bình Phương Latin (LatinSQ) – Yêu cầu: • Khu thí nghiệm có 2 hướng biến thiên • Hoặc chiều biến thiên khó xác định được. - Đặc điểm sau của kiểu LatinSQ • Có số lần lập lại bằng với số nghiệm thức • Mỗi khối có đủ số nghiệm thức và được phân phối ngẫu nhiên
• Các lô thí nghiệm được chia làm thành r hàng và r cột. • Mỗi hàng (row) hay mỗi cột (column) đều có đủ các nghiệm thức và mỗi nghiệm thức chỉ xuất hiện một lần. – Ví dụ: một thí nghiệm khảo sát 5 giống lúa mới đuợc bố trí theo kiểu LATINSQ. Hãy vẽ sơ đồ bố trí
Sơ đồ bố trí thí nghiệm 1 2 3 4 5 Cột 1 Chiều biến thiên 2 3 4 5 Hàng Chiều biến thiên
Sơ đồ bố trí thí nghiệm 1 2 3 4 5 Cột 1 A Chiều biến thiên 2 A 3 A 4 A 5 A Hàng Chiều biến thiên
Sơ đồ bố trí thí nghiệm 1 2 3 4 5 Cột 1 B A Chiều biến thiên 2 A B 3 B A 4 B A 5 A B Hàng Chiều biến thiên
Sơ đồ bố trí thí nghiệm 1 2 3 4 5 Cột 1 C B A Chiều biến thiên 2 A C B 3 C B A 4 B A C 5 A C B Hàng Chiều biến thiên
Sơ đồ bố trí thí nghiệm 1 2 3 4 5 Cột 1 C B A D Chiều biến thiên 2 A D C B 3 C B D A 4 B A D C 5 D A C B Hàng Chiều biến thiên
Sơ đồ bố trí thí nghiệm 1 2 3 4 5 Cột 1 E C B A D Chiều biến thiên 2 A D C B E 3 C B D E A 4 B E A D C 5 D A E C B Hàng Chiều biến thiên
LATINSQ ANOVA N.G.B.T df TSBP TBBP Ftính Haøng t -1 RSS MSR MSR/MSE Coät t-1 CSS MSC MSC/MSE Nghieäm thöùc t–1 TrSS MSTr MSTr/MSE Sai bieät (t-1)(t-2) ESS MSE Toång t2 -1 TSS t : soá nghieäm thöùc
Năng suất của 4 giống bắp lai như sau Col. 1 Col. 2 Col. 3 Col. 4 Row1 1640(B) 1210(D) 1425(C) 1345(A) Row2 1475(C) 1185(A) 1400(D) 1290(B) Row3 1670(A) 710(C) 1665(B) 1180(D) Row4 1565(D) 1290(B) 1655(A) 660(C)
Treatment Total Mean A 5855 1464 B 5885 1471 C 4270 1068 D 5355 1339
Tổng hàng (RT1) = Col_1 + Col_2 + …+ Col_n . . . Tổng hàng (RT4) = Col_1 + Col_2 + …+ Col_n Tổng cột (CT1) = Row_1 + Row_2 + … + Row_n . . Tổng cột (CT4) = Row_1 + Row_2 + … + Row_n Tổng NT1 = NT11 + NT12 + NT13 + NT14 . . .
Tổng chung (G) = NT11 + ……… + NT44 CF = G2/t2 TSS = [(NT11)2 + (NT12)2 + … … + (NTni)2] - CF RowSS= ∑(Row2 )/t - CF ColumnSS= ∑(Column2 )/t - CF TrtSS = [[(ΣNT1)2 + (ΣNT2)2 +…+ (ΣNTt)2 ] /t ] – CF ESS = TSS - RowSS – ColumnSS - TrtSS
MSCol = ColumnSS/(t-1) MSRow = RowSS/(t-1) MSTrt = TrtSS/(t-1) MSE = ESS/(r-1)(t-1) FRow tính = MSRow/MSE FCol tính = MSCol/MSE FTRT tính = MSTrt/MSE CV (%) = (MSE)1/2 * 100 / trung bình chung
Xét hiệu quả của hàng và cột trong viêc làm tăng độ chính xác của thí nghiệm * Hiệu quả tăng độ chính xác so với CRD MSRow  MSCol  (t  1) MSE RE (CRD )  (t  1) MSE * Hiệu quả tăng độ chính xác so với RCBD MSRow  (t  1) MSE RE ( RCBD , row)  (t )(MSE )
MSCol  (t  1) MSE RE ( RCBD , col )  (t )(MSE ) Nếu df_sai biệt < 20 thì giá trị của RE phải nhân cho hệ số k t  1t  2  1t  1  3 2 k t  1t  2  3t  1  1 2
So sánh trung bình các nghiệm thức • Least significant difference (LSD) test • Được áp dụng khi so sánh các nghiệm thức với đối chứng (planned comparison) và số nghiệm thức < 6. • Các bước thực hiện • Tính LSD 1 1 LSD  t 2 * MSE LSD  t MSE    r r  r  i j  t: trị số hàm phân phối student ở độ tự do của sai biệt ngẫu nhiên
• Tính khác biệt của trung bình các nghiện thức so với nghiệm thức đối chứng • So sánh các giá trị khác biệt ở bước 2 với giá trị LSD. Nếu giá trị khác biệt > giá trị LSD => có sự khác biệt giữa nghiệm thức đó và nghiệm thức đối chứng, và ngược lại • Thí dụ: xem lại thí dụ bài 1.
So sánh trung bình các nghiệm thức • Duncan’s multiple range test (DMRT) • Các bước thực hiện • Sắp xếp các trung bình các nghiệm thức từ lớn đến nhỏ • Tính độ lệch sai biet (standard error) 2 * MSE STD _ Err  r • Tính Rp Rp  rp STD _ Err  2
• Tính khác biệt của nghiệm thức cao nhất và Rp cao nhất. So sánh giá trị tính được với các nghiệm thức còn lại. • Nếu giá trị khác biệt tính được > các nghiệm thức => có sự khác biệt giữa nghiệm thức cao nhất với các nghiệm thức còn lại, • Nếu giá trị tính được < các nghiệm thức tính sự khác biệt giữa nghiệm thức cao nhất và nghiệm thức đó. Sau đó so sánh với giá trị Rp tương ứng.