zunia.vn

Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z

zunia.vn

» Khoa Học Xã Hội

» Xã hội học

Bài giảng Phương pháp nghiên cứu khoa học: Bài tập thực hành 2

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:16

Báo xấu

12
lượt xem 5
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng "Phương pháp nghiên cứu khoa học: Bài tập thực hành 2" được thực hiện với mục đích giúp người học trình bày kết quả thí nghiệm ở 2 yếu tố là: Phân tích ANOVA và trắc nghiệm phân dạng; Trình bày kết quả ở dạng bảng và đồ thị Interval plot. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng tại đây.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Phương pháp nghiên cứu khoa học: Bài tập thực hành 2

lOMoARcPSD|16911414 11/22/2021 PPNCKH BÀI TẬP THỰC HÀNH # 2 NỘI DUNG CỦA BTTH # 2 ▪ Trình bày kết quả Thí nghiệm 2 yếu tố: • Phân tích ANOVA và Trắc nghiệm phân hạng • Trình bày kết quả ở dạng Bảng và đồ thị Interval plot ▪ Xây dựng ma trận tương quan giữa các biến số khác nhau trong nghiên cứu ▪ Chuyển đổi dữ liệu trước khi phân tích ANOVA Downloaded by Nguynhavy Ha Vy (Ntkphuong205@gmail.com) 1
lOMoARcPSD|16911414 11/22/2021 SỐ LIỆU CỦA BTTH # 2 ➢ Dữ liệu được uploaded trên E-learning ➢ Tên tệp tin: - BTTH-2_Dữ liệu đất phèn - BTTH-2_Dữ liệu tăng trưởng mô sẹo – tái sinh chồi YÊU CẦU CỦA BTTH # 2 1. Dùng dữ liệu về đất phèn, hãy trình bày kết quả đánh giá ảnh hưởng của Hiện trạng sử dụng đất (loài cây-nhân tố A) và tầng đất (độ sâu tầng đất-nhân tố B) đến nồng độ của Fe, SO4, tỷ lệ C/N và N/P ở dạng Bảng và đồ thị Interval plot. 2. Xây dựng ma trận tương quan giữa các chỉ tiêu (pH, OC, TN, TP, Fe, SO4, Log10(VSVts-Fe) và Log10(VSVts-S). 3. Dựa vào kết quả của câu 2 (ma trận tương quan), hãy xây dựng phương trình tương quan hồi qua đa biến để tiên lượng mật độ VSVts-Fe và VSVts-S. 4. Dùng dữ liệu sinh tạo mô sẹo và sinh chồi trong nuôi cấy mô, hãy phân tích ANOVA và bày kết quả ở dạng Bảng và đồ thị Downloaded by Nguynhavy Ha Vy (Ntkphuong205@gmail.com) 2
lOMoARcPSD|16911414 11/22/2021 Câu 1: Dùng dữ liệu về đất phèn, hãy trình bày kết quả đánh giá ảnh hưởng của Hiện trạng sử dụng đất (nhân tố A) và độ sâu của tầng đất (nhân tố B) đến nồng độ của Fe, SO4, tỷ lệ C/N và N/P ở dạng Bảng và đồ thị Interval plot. ▪ Tạo các cột dữ liệu như hướng dẫn trong file Excel ▪ Phân tích sự biến động ANOVA cho từng chỉ tiêu theo Two-way ANOVA: ▪ Stat\ANOVA\Two-way. Khi cửa sổ “Two-way ANOVA” xuất hiện: • Ô “response” chọn biến trả lời (phụ thuộc): Ví dụ biến số Fe • Ô “Column factor” chọn nhân tố A: Ví dụ Hiện trang sử dụng đất • Ô “Row factor” chọn nhân tố B: Ví dụ Tầng đất ▪ Dựa vào giá tri p-value trong phân tích Two-way ANOVA mà chúng ta sẽ trình bày kết quả khác nhau. Downloaded by Nguynhavy Ha Vy (Ntkphuong205@gmail.com) 3
lOMoARcPSD|16911414 11/22/2021 Downloaded by Nguynhavy Ha Vy (Ntkphuong205@gmail.com) 4
lOMoARcPSD|16911414 11/22/2021 KẾT QUẢ PHÂN TÍCH ANONA VÀ TRÌNH BÀY Ở DẠNG BẢNG ❖ KẾT QUẢ PHÂN TÍCH ANOVA: Chỉ tiêu Fe Two-way ANOVA: Fe (mg/kg) versus HT SDĐ (A), Tầng đất (B) Source DF SS MS F P HT SDĐ (A) 4 13646146 3411536 113.78 0.000 Tầng đất (B) 3 25236148 8412049 280.55 0.000 Interaction (A x B) 12 6702179 558515 18.63 0.000 Error 60 1799042 29984 Total 79 47383516 Vì giá trị P-value của HT SDĐ (A), Tầng đất (B) và sự kết hợp (tương tác) giữa A và B, nên kết quả trình bày ở dạng Bảng có thể: - Trắc nghiệm phân hạng giữa các HT SDĐ theo từng Tầng đất - Trắc nghiệm phân hạng giữa các Tầng đất theo từng HT SDĐ - Trắc nghiệm phân hạng sưj tương tác giữa HT SDĐ và Tầng đất Downloaded by Nguynhavy Ha Vy (Ntkphuong205@gmail.com) 5
lOMoARcPSD|16911414 11/22/2021 KẾT QUẢ PHÂN TÍCH ANONA VÀ TRÌNH BÀY Ở DẠNG BẢNG Kết quả Trắc nghiệm phân hạng giữa các HT SDĐ theo Tầng đất A • One-way ANOVA: Tầng đất A versus HT SDĐ Source DF SS MS F P HT SĐĐ 4 553025 138256 29.40 0.000 Error 15 70530 4702 Total 19 623555 S = 68.57 R-Sq = 88.69% R-Sq(adj) = 85.67% • Grouping Information Using Tukey Method HT SĐĐ N Mean Grouping Đất trống 4 455.42 A Tràm Úc 4 223.57 B Keo LT 4 44.55 C Khóm 4 38.66 C Mía 4 22.38 C TRÌNH BÀY KẾT QUẢ DẠNG BẢNG: Giữa các HT SDĐ theo từng Tầng đất Bảng 1: Sự thay đổi nồng độ Fe giữa các HT SDĐ theo từng Tầng đất Tầng Chỉ tiêu Mía Keo lá tràm Khóm Tràm úc Đất trống P-value đất A 22.38c 44.55c 38.66c 223.57b 455.42a 0.000 AB Fe (mg/kg) Bj Cp Các giá trị trong cùng một hàng có cùng chữ cái giống nhau thì không khác biệt về mặt thống kê với p
lOMoARcPSD|16911414 11/22/2021 KẾT QUẢ PHÂN TÍCH ANONA VÀ TRÌNH BÀY Ở DẠNG BẢNG Kết quả Trắc nghiệm phân hạng giữa các Tầng đất theo HT SDĐ • One-way ANOVA: Mía versus Tầng đất Source DF SS MS F P Tầng đất 3 1276956 425652 235.99 0.000 Error 12 21645 1804 Total 15 1298600 S = 42.47 R-Sq = 98.33% R-Sq(adj) = 97.92% • Grouping Information Using Tukey Method Tầng đất N Mean Grouping Cp 4 684.63 A Bj 4 6 2.12 B A 4 22.38 B AB 4 15.96 B TRÌNH BÀY KẾT QUẢ DẠNG BẢNG: Giữa các HT SDĐ theo từng Tầng đất Bảng 2: Sự thay đổi nồng độ Fe giữa các Tầng đất theo từng HT SDĐ Chỉ tiêu HT SDĐ A AB Bj Cp P-value Mía 22.38b 15.96b 62.12b 684.63a 0.000 Keo LT Fe Khóm (mg/kg) Tràm úc Đất trống Các giá trị trong cùng một hàng có cùng chữ cái giống nhau thì không khác biệt về mặt thống kê với p
lOMoARcPSD|16911414 11/22/2021 KẾT QUẢ PHÂN TÍCH ANONA VÀ TRÌNH BÀY Ở DẠNG BẢNG Kết quả Trắc nghiệm phân hạng tương tác Tầng đất và HT SDĐ • Grouping Information Using Tukey Method AxB N Mean Grouping AxB N Mean Grouping Đất trống-Cp 4 2644.9 A Mía-Cp 4 684.6 EF KLT-Cp 4 1721.0 B Thơm-Bj 4 489.4 FG Thơm-Cp 4 1692.4 B Đất trống-A 4 455.4 FGH Tràm Úc-Cp 4 1612.5 B Tràm Úc-A 4 223.6 GH Tràm Úc-AB 4 1462.6 BC Mía-Bj 4 62.1 GH Đất trống-Bj 4 1365.4 BCD KLT-AB 4 51.0 GH Tràm Úc-Bj 4 1269.3 BCD KLT-A 4 44.6 GH KLT-Bj 4 1052.8 CDE Thơm-A 4 38.7 GH Đất trống-AB 4 958.0 DE Thơm-AB 4 35.6 H Mía-Cp 4 684.6 EF Mía-A 4 22.4 H Thơm-Bj 4 489.4 FG Mía-AB 4 16.0 H TRÌNH BÀY KẾT QUẢ DẠNG BẢNG: Giữa các HT SDĐ theo từng Tầng đất Bảng 3: Sự thay đổi nồng độ Fe theo sự tương tác giữa HT SDĐ và Tầng đất Tầng Chỉ tiêu Mía Keo lá tràm Khóm Tràm úc Đối chứng đất A 22.4h 44.6gh AB 16.0h Fe (mg/kg) Bj Cp Các giá trị có cùng chữ cái giống nhau thì không khác biệt có ý nghĩa về mặt thống kê với p
lOMoARcPSD|16911414 11/22/2021 TRÌNH BÀY KẾT QUẢ Ở ĐỒ THỊ Interval Plot: Ví dụ Fe Two-way ANOVA: Fe (mg/kg) versus HT SDĐ (A), Tầng đất (B) Source DF SS MS F P HT SDĐ (A) 4 13646146 3411536 113.78 0.000 Tầng đất (B) 3 25236148 8412049 280.55 0.000 Interaction (A x B) 12 6702179 558515 18.63 0.000 Error 60 1799042 29984 Total 79 47383516 Vì giá trị p-value của từng nhân tố (ảnh hưởng chính) và sự tương tác là nhỏ < = 0,05. Nên kết quả trình bày ở dạng đồ thị có thể: ▪ Cho từng nhân tố (giống như ở BTTH # 1) ▪ Đồ thị Interval plot cho sự tương tác - Graph\Interval plot. Khi cửa sổ ‘Interval plot” xuất hiện, chọn “With groups” tại “One Y”\OK. - Khi cửa sổ xuất hiện: Tại ô “Graph variable” chọn biến số cần vẻ đồ thị (ví dụ Fe). Tại ô “Categorical variable for grouping” chọn nhân tố A và nhân tố B (ví dụ HT SDĐ, tầng đất) - Chỉnh sử đồ thị tương tự như ở BTTH # 1 Downloaded by Nguynhavy Ha Vy (Ntkphuong205@gmail.com) 9
lOMoARcPSD|16911414 11/22/2021 Interval Plot of Fe (mg/kg) 95% CI for the Mean 3500 3000 2500 Fe (mg/kg) 2000 1500 1000 500 0 Tâ` ng dâ´ t A AB Bj Cp A AB Bj Cp A AB Bj Cp A AB Bj Cp A AB Bj Cp HT SDÐ Ðâ´ t trô´ ng Keo la´tra` m Kho´ m (thom) Mi´ a Tra` m u´ c Downloaded by Nguynhavy Ha Vy (Ntkphuong205@gmail.com) 10
lOMoARcPSD|16911414 11/22/2021 Câu 2: Xây dựng ma trận tương quan giữa các chỉ tiêu (pH, OC, TN, TP, Fe, SO4, Log10(VSVts-Fe) và Log10(VSVts-S). ▪ Stat\Basic Statistics\Correlation. ▪ Khi hộp thoại xuất hiện, chọn tất cả các biến số cần xác định hệ số tương quan. ▪ Xem kết quả ở slide kế tiếp ▪ Kết luận: • Mật độ VSVts-Fe: phụ thuộc vào hàm lượng Cácbon, Nitơ, Phốt pho và Sắt trong đất phèn • Mật độ VSVts-S: phụ thuộc vào hàm lượng Phốt pho có trong đất phèn Downloaded by Nguynhavy Ha Vy (Ntkphuong205@gmail.com) 11
lOMoARcPSD|16911414 11/22/2021 Bảng 4: Ma trận tương quan giữa pH, OC, TN, TP, Fe, SO4, Log10(VSVts- Fe) và Log10(VSVts-S) (Giá trị trong ngoặc là p-value) OC TN TP Fe SO4 Log10(VSVts-Fe) Log10(VSVts-S) -0.0737 -0.107 0.157 0.169 -0.497 -0.173 -0.177 pH (0.516) (0.347) (0.164) (0.134) (2.69E-06) (0.125) (0.116) 0.839 0.146 -0.278 -0.142 0.308 -0.119 OC (2.85E-22) (0.198) (0.0125) (0.208) (0.00552) (0.291) 0.245 -0.456 -0.286 0.37 -0.21 TN (0.0286) (2.09E-05) (0.0101) (0.000734) (0.0614) -0.145 0.0242 0.232 -0.52 TP (0.2) (0.831) (0.0387) (0.000000753) 0.115 -0.736 -0.0161 Fe (0.309) (7.59E-15) (0.887) -0.0661 0.0592 SO4 (0.56) (0.602) -0.12 Log10(VSVts-Fe) (0.287) Downloaded by Nguynhavy Ha Vy (Ntkphuong205@gmail.com) 12
lOMoARcPSD|16911414 11/22/2021 Câu 3: Xây dựng phương trình tương quan hồi qua đa biến tối ưu để tiên lượng mật độ VSVts-Fe và VSVts-S có trong đất phèn ❑ Dựa vào kết quả phân tích ma trận tương quan ta có: • Mật độ VSVts-Fe: phụ thuộc vào hàm lượng OC, N, P và Fe trong đất phèn • Mật độ VSVts-S: Chỉ phụ thuộc vào hàm lượng P có trong đất phèn - Xây dựng p/t t/q hồi quy tối ưu nhằm tiên lương mật độ VSVts-S tương tự như ở BTTH # 1 - Các bước xây dựng p/t t/q hồi quy đa biến tối ưu nhằm tiên lượng mật độ VSVts phân giải Fe dựa vào các biến số: Fe, OC, TN và TP như sau: ❑ Stat\Regression\General Regression. Khi hộp thoại “General regression xuất hiện: ✓ Ô “Response” chọn biến số tiên lượng: Log10(VSVts-Fe) ✓ Ô “Model”: chọn các biến số nhằm để xây dựng p/t t/q hồi quy, với các dạng mô hình như: • Mô hình bậc 1, không tương tác: OC TN TP Fe • Mô hình bậc 1, có tương tác: OC TN TP Fe OC*TN OC*TP OC*Fe TN*TP TN*Fe, TP*Fe • Mô hình bậc 2, không tương tác: OC TN TP Fe OC*OC TN*TN TP*TP Fe*Fe • ………… ❑ Ví dụ: Mô hình bậc 1, không tương tác: OC TN TP Fe Downloaded by Nguynhavy Ha Vy (Ntkphuong205@gmail.com) 13
lOMoARcPSD|16911414 11/22/2021 Kết quả Mô hình bậc 1, không tương tác: General Regression Analysis: Log10(VSVts-Fe) versus OC, TN, TP, Fe Regression Equation (P/t t/q hồi quy tổng quát): Log10(VSVts-Fe) = 4.04843 + 0.0672798 OC - 5.71003e-005 TN + 0.00020897 TP - 0.000240942 Fe Coefficients Term Coef SE Coef T P Constant 4.04843 0.0991542 40.8296 0.000 OC 0.06728 0.0336266 2.0008 0.049 TN -0.00006 0.0000364 -1.5705 0.121 TP 0.00021 0.0001145 1.8254 0.072 Fe -0.00024 0.0000278 -8.6788 0.000 ▪ Vì p-value của TN và TP > 0,05. Nên P/t t/q hồi quy tối ưu: Log10(VSVts-Fe) = 4.04843 + 0.0672798*OC - 0.000240942*Fe ▪ Chúng ta cần xem xét chuyển đổi dữ liệu trước khi xây dựng tương quan hồi quy đa biến ▪ Sử dụng Box-cox power transformation (chuyển đổi dữ liệu hàm mũ) trước khi xây dựng p/t t/q hồi quy đa biến. Downloaded by Nguynhavy Ha Vy (Ntkphuong205@gmail.com) 14
lOMoARcPSD|16911414 11/22/2021 Kết quả Mô hình bậc 1, không tương tác sau khi chuyển đổi dữ liệu Box-Cox power General Regression Analysis: Log10(VSVts-Fe) versus OC, TN, TP, Fe Box-Cox transformation of the response with estimated lambda = 32.5002 Regression Equation (phương trình tổng quát): (Log10(VSVts-Fe)^L-1)/(L*g^(L-1) = 0.218439 + 0.794977 OC - 0.000843663 TN + 0.000892419 TP - 0.00094522 Fe (L = Lambda = 32.5002, g = 4.07653 is the geometric mean of Log10(VSVts-Fe)) Coefficients Term Coef SE Coef T-value P-value Constant 0.218439 0.912996 0.23926 0.812 OC 0.794977 0.309629 2.56752 0.012 TN -0.000844 0.000335 -2.52000 0.014 TP 0.000892 0.001054 0.84661 0.400 Fe -0.000945 0.000256 -3.69763 0.000 P/t t/q hồi quy đa biến tối ưu (với L = 32,5 và g = 4,08) (Log10(VSVts-Fe)^L-1)/(L*g^(L-1) = 0.794977*OC - 0.000843663*TN - 0.00094522*Fe Câu 4: Dùng dữ liệu sinh tạo mô sẹo và sinh chồi trong nuôi cấy mô, hãy phân tích ANOVA và bày kết quả ở dạng Bảng và đồ thị ▪ Dùng dữ liệu ở tập tin: BTTH 2_Du lieu tạo mo sẹo và sinh chồi ▪ Đây là kết quả từ nuôi cấy mô về tỷ lệ tạo mô sẹo và tỷ lệ sinh chồi được tính ở %. ▪ Chúng ta cần chuyển đổi dữ liệu % sang các dạng khác trước khi phân tích ANOVA và trắc nghiệm phân hạng. ▪ Có rất nhiều các chuyển dữ liệu trước khi phân tích ANOVA và trắc nghiệm phân hạng. Phương pháp chuyển đổi dùng “Căn bậc hai Arcsin –Square Root of Asin” (Arcsinsqrt) là thông dụng nhất. ▪ Cách chuyển đổi dữ liệu được hướng dẫn trên file excel ▪ Trình bày kết quả phải dựa vào kết quả phân tích ANOVA và trắc nghiệm phân hạng sau khi chuyển đổi dữ liệu. Biến trả lời “Response” sẽ là Arcsinsqrt(TL tao mo seo), Arcsinsqrt(TL sinh choi) và các biến độc lập “predictor” là “Nước dừa” và “môi trường BA”, tương tự như ở BTTH # 1 Downloaded by Nguynhavy Ha Vy (Ntkphuong205@gmail.com) 15
lOMoARcPSD|16911414 11/22/2021 Downloaded by Nguynhavy Ha Vy (Ntkphuong205@gmail.com) 16

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

THÔNG TIN

TRỢ GIÚP

HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG

Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.