Лабораторная работа № 3

Тема: «Анализ эффективности вычисления коэффициента наследуемости в ходе применения двухфакторного иерархического дисперсионного анализа»

Ключевые слова: дисперсия, варианса, дисперсионное отношение, дисперсионный анализ, иерархия, иерархические комплексы.

Методические параметры лабораторного занятия.

Бюджет рабочего времени – 4 часа.

Количество двухчасовых занятий – 4.

Распределение бюджета времени:

- 1 час на освоение теоретических основ и принципов определения оценок наследственно обусловленной части общей фенотипической дисперсии селектируемого признака с применением двухфакторного иерархического дисперсионного анализа;

- 1 час на освоение расчетных алгоритмов вычисления оценок коэффициента наследуемости с помощью двухфакторного иерархического дисперсионного анализа.

- 1 час на расчет в электронных таблицах Microsoft Excel значений коэффициента наследуемости в широком смысле с помощью двухфакторного иерархического дисперсионного анализа равномерных дисперсионных комплексов.

- 1 час на расчет в электронных таблицах Microsoft Excel значений коэффициента наследуемости в широком смысле с помощью двухфакторного иерархического дисперсионного анализа неравномерных дисперсионных комплексов.

Дидактический материал, необходимый для проведения данной лабораторной работы, приведен в файлах электронных таблиц Excel – «Коэффициент наследуемости Двухфакторный анализ» (Приложение – 3.1).

Вводная часть

Основное назначение дисперсионного анализа – это разложение общей изменчивости признака на изменчивость частную, возникающую в совокупности объектов (у членов популяции или между раметами клонов на ЛСП) под влиянием многообразных факторов. Указанное свойство дисперсионного анализа имеет большое значение при анализе изменчивости, наблюдаемой у биологических объектов, в том числе и у древесных растений и кустарников.

Второе свойство дисперсионного анализа заключается в том, что он позволяет определить статистическую достоверность доли влияния изучаемых факторов. Важной особенностью дисперсионного метода является то, что его можно применять на разных типах выборок (больших и малых) и, что особенно важно, он позволяет обрабатывать совокупности, включающие в себя разнородный материал: разнополые особи у двудомных растений (тополя, ивы, облепиха и др.); совокупности, состоящие из групп особей растений разного генетического происхождения (особи из естественных насаждений, гибриды, сорта и т.п.). При этом дисперсионный анализ является методом анализа количественной информации (преимущественно).

При проведении дисперсионного анализа исходят из предположения о том, что некоторая совокупность объектов под действием какого либо фактора (или нескольких факторов) разделяется на несколько (две и более) групп. При этом каждая из групп объектов отличается от других групп величиной среднего группового значения признака и характером его изменчивости – дисперсией или вариансой (вариансный анализ) в пределах группы. Учитывается также и то, что изменчивость признака у объектов возможна как внутри таких групп, так и между ними.

Если в имеющейся совокупности объектов изменчивость (рассеянье, дисперсия) признака в любой из её частей одинакова, то совокупность не разделена на группы. Совокупность признается однородной. Это единая совокупность – одно и тоже. Если же разные части анализируемой совокупности характеризуются разными дисперсиями – разным характером рассеянья признака – то совокупность не рассматривается как единая, и в её составе признается наличие некоторых внутренних групп. Разделение совокупности на части происходит под действием какого-либо фактора.

Отношение факториальной дисперсии к остаточной дисперсии при условии, что факториальная дисперсия больше или равна остаточной, называется дисперсионным отношением или критерием Фишера. По его величине соотнесенной с табличным значением судят об эффективности действия фактора (например, фактора А). В случае, когда остаточная дисперсия больше факториальной, допускается расчет дисперсионного отношения как отношения остаточной дисперсии к факториальной дисперсии.