Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
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. | CHƯƠNG 5 1 Phân tích phương sai Anova Analysis of Variance 5.1. ý nghĩa của phương pháp Trong thí nghiệm khoa học kết quả có thể chịu ảnh hưởng bởi một hoặc nhiều nhân tố và thường những nhân tố này được chia thành từng cấp. Chẳng hạn những thí nghiệm về tăng sản lượng 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 P K .v.v. . Hay trong lâm nghiệp địa hình cũng được xem như một nhân tố ảnh hưởng đến sinh trưởng của cây trổng và những cấp được phân chia ở đây là chân sườn đỉnh hoặc sườn âm sườn dương. Ở phương pháp cổ điển muốn nghiên cứu ảnh hưởng một nhân tố nào đó thì người ta phải cố định các nhân tố khác và như vậy nếu muốn nghiên cứu tác động của K nhân tố thì phải làm K thí nghiệm. Cách làm như vậy rõ ràng là rất tốn kém và nhiều khi không tìm thấy được sự ảnh hưởng qua lại giữa các nhân tố với nhau. Nhà thống kê học người Anh tên là Fitsơ Fisher đã đưa ra những sơ đổ thí nghiệm mà ở đó các nhân tố đổng thời được vận dụng và ông cũng là người có công đầu tiên trong việc xây dựng những mô hình phân tích thống kê cho những thí nghiệm như vậy và gọi là phân tích biến động hoặc phân tích phương sai. Ngày nay phương pháp phân tích phương sai được ứng dụng một cách rộng rãi trong nhiều ngành khoa học. Theo Einsenhart 1947 những vấn đề được nghiên cứu bằng phân tích phương sai có thể chia làm hai kiểu cơ bản gọi là mô hình I và mô hình II. Ở mô hình I nhân tố tác động xem như là không ngẫu nhiên và việc phân cấp có thể xác định trước. Chẳng hạn lượng phân bón có tác động đến năng suất cây trổng không thể xem là một đại lượng ngẫu nhiên và việc phân cấp lượng phân bón là có thể xác định trước khi tiến hành thí nghiệm. Trái lại ở mô hình II mỗi cấp của nhân tố thí nghiệm được xem như là những mẫu ngẫu nhiên từ toàn bộ những cấp có thể. Ngoài ra còn một loại mô hình thứ 3 gọi là mô hình hỗn hợp mà ở đó có nhiều nhân tố .