11.2: Biometria Lab #2
- Page ID
- 205353
\( \newcommand{\vecs}[1]{\overset { \scriptstyle \rightharpoonup} {\mathbf{#1}} } \)
\( \newcommand{\vecd}[1]{\overset{-\!-\!\rightharpoonup}{\vphantom{a}\smash {#1}}} \)
\( \newcommand{\dsum}{\displaystyle\sum\limits} \)
\( \newcommand{\dint}{\displaystyle\int\limits} \)
\( \newcommand{\dlim}{\displaystyle\lim\limits} \)
\( \newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\)
( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\)
\( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\)
\( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\)
\( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\)
\( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\)
\( \newcommand{\id}{\mathrm{id}}\)
\( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\)
\( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\)
\( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\)
\( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\)
\( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\)
\( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\)
\( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\)
\( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\)
\( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\AA}{\unicode[.8,0]{x212B}}\)
\( \newcommand{\vectorA}[1]{\vec{#1}} % arrow\)
\( \newcommand{\vectorAt}[1]{\vec{\text{#1}}} % arrow\)
\( \newcommand{\vectorB}[1]{\overset { \scriptstyle \rightharpoonup} {\mathbf{#1}} } \)
\( \newcommand{\vectorC}[1]{\textbf{#1}} \)
\( \newcommand{\vectorD}[1]{\overrightarrow{#1}} \)
\( \newcommand{\vectorDt}[1]{\overrightarrow{\text{#1}}} \)
\( \newcommand{\vectE}[1]{\overset{-\!-\!\rightharpoonup}{\vphantom{a}\smash{\mathbf {#1}}}} \)
\( \newcommand{\vecs}[1]{\overset { \scriptstyle \rightharpoonup} {\mathbf{#1}} } \)
\(\newcommand{\longvect}{\overrightarrow}\)
\( \newcommand{\vecd}[1]{\overset{-\!-\!\rightharpoonup}{\vphantom{a}\smash {#1}}} \)
\(\newcommand{\avec}{\mathbf a}\) \(\newcommand{\bvec}{\mathbf b}\) \(\newcommand{\cvec}{\mathbf c}\) \(\newcommand{\dvec}{\mathbf d}\) \(\newcommand{\dtil}{\widetilde{\mathbf d}}\) \(\newcommand{\evec}{\mathbf e}\) \(\newcommand{\fvec}{\mathbf f}\) \(\newcommand{\nvec}{\mathbf n}\) \(\newcommand{\pvec}{\mathbf p}\) \(\newcommand{\qvec}{\mathbf q}\) \(\newcommand{\svec}{\mathbf s}\) \(\newcommand{\tvec}{\mathbf t}\) \(\newcommand{\uvec}{\mathbf u}\) \(\newcommand{\vvec}{\mathbf v}\) \(\newcommand{\wvec}{\mathbf w}\) \(\newcommand{\xvec}{\mathbf x}\) \(\newcommand{\yvec}{\mathbf y}\) \(\newcommand{\zvec}{\mathbf z}\) \(\newcommand{\rvec}{\mathbf r}\) \(\newcommand{\mvec}{\mathbf m}\) \(\newcommand{\zerovec}{\mathbf 0}\) \(\newcommand{\onevec}{\mathbf 1}\) \(\newcommand{\real}{\mathbb R}\) \(\newcommand{\twovec}[2]{\left[\begin{array}{r}#1 \\ #2 \end{array}\right]}\) \(\newcommand{\ctwovec}[2]{\left[\begin{array}{c}#1 \\ #2 \end{array}\right]}\) \(\newcommand{\threevec}[3]{\left[\begin{array}{r}#1 \\ #2 \\ #3 \end{array}\right]}\) \(\newcommand{\cthreevec}[3]{\left[\begin{array}{c}#1 \\ #2 \\ #3 \end{array}\right]}\) \(\newcommand{\fourvec}[4]{\left[\begin{array}{r}#1 \\ #2 \\ #3 \\ #4 \end{array}\right]}\) \(\newcommand{\cfourvec}[4]{\left[\begin{array}{c}#1 \\ #2 \\ #3 \\ #4 \end{array}\right]}\) \(\newcommand{\fivevec}[5]{\left[\begin{array}{r}#1 \\ #2 \\ #3 \\ #4 \\ #5 \\ \end{array}\right]}\) \(\newcommand{\cfivevec}[5]{\left[\begin{array}{c}#1 \\ #2 \\ #3 \\ #4 \\ #5 \\ \end{array}\right]}\) \(\newcommand{\mattwo}[4]{\left[\begin{array}{rr}#1 \amp #2 \\ #3 \amp #4 \\ \end{array}\right]}\) \(\newcommand{\laspan}[1]{\text{Span}\{#1\}}\) \(\newcommand{\bcal}{\cal B}\) \(\newcommand{\ccal}{\cal C}\) \(\newcommand{\scal}{\cal S}\) \(\newcommand{\wcal}{\cal W}\) \(\newcommand{\ecal}{\cal E}\) \(\newcommand{\coords}[2]{\left\{#1\right\}_{#2}}\) \(\newcommand{\gray}[1]{\color{gray}{#1}}\) \(\newcommand{\lgray}[1]{\color{lightgray}{#1}}\) \(\newcommand{\rank}{\operatorname{rank}}\) \(\newcommand{\row}{\text{Row}}\) \(\newcommand{\col}{\text{Col}}\) \(\renewcommand{\row}{\text{Row}}\) \(\newcommand{\nul}{\text{Nul}}\) \(\newcommand{\var}{\text{Var}}\) \(\newcommand{\corr}{\text{corr}}\) \(\newcommand{\len}[1]{\left|#1\right|}\) \(\newcommand{\bbar}{\overline{\bvec}}\) \(\newcommand{\bhat}{\widehat{\bvec}}\) \(\newcommand{\bperp}{\bvec^\perp}\) \(\newcommand{\xhat}{\widehat{\xvec}}\) \(\newcommand{\vhat}{\widehat{\vvec}}\) \(\newcommand{\uhat}{\widehat{\uvec}}\) \(\newcommand{\what}{\widehat{\wvec}}\) \(\newcommand{\Sighat}{\widehat{\Sigma}}\) \(\newcommand{\lt}{<}\) \(\newcommand{\gt}{>}\) \(\newcommand{\amp}{&}\) \(\definecolor{fillinmathshade}{gray}{0.9}\)Egyirányú ANOVA Computer Lab
Név: ______________________________________________________
Kísérlet 1
Az egyenetlen érlelésű északi keményfákkal dolgozó erdész azt akarja tudni, hogy van-e jelentős különbség az állványokból előállított összes forgalomképes fűrészáru mennyiségében (m3ha-1), három különböző kiválasztási módszerrel és egy 15 éves vágási ciklussal. A következő adatok az egyes módszerek 7 mintaábrájából származó teljes forgalmazható mennyiség. Ha szignifikáns különbséget talál (elutasítja Ho), akkor tesztelje a többszörös összehasonlításokat a szignifikáns különbségek szempontjából. Jelentse az eredményeket az összes rendelkezésre álló információ felhasználásával. α = 0,05.
|
Egyetlen fa |
Csoport kiválasztása |
Patch Strip |
|---|---|---|
|
108.6 |
104.2 |
102.1 |
|
110.9 |
103,9 |
101.4 |
|
112.4 |
109.4 |
100.3 |
|
106.3 |
105.2 |
95.6 |
|
101.4 |
106.3 |
102.9 |
|
114,6 |
107.2 |
99.8 |
|
117 |
105.8 |
103.5 |
Írja le a null és az alternatív hipotéziseket.
H0: ____________________________________
H1: ____________________________________
Nyissa meg a Minitab-ot, és jelölje meg az első oszlopot Volume, a második oszlopot pedig Módszerként. Írja be az összes kötetet az első oszlopba, a metódusokat pedig a másodikba:
|
Hangerő |
Módszer |
|---|---|
|
108.6 |
Szingli |
|
110.9... |
Egyetlen... |
|
104.2 |
Csoport |
|
103.9... |
Csoport... |
|
102.1 |
Tapasz |
|
101.4... |
Tapasz... |
Válassza a STAT>ANOVA> One-way lehetőséget. A Válasz mezőben válassza a Hangerő lehetőséget, és a Faktor mezőben válassza a Módszer lehetőséget. Kattintson az Összehasonlítások mezőre. Válassza a Tukeys lehetőséget, családi hibaarány „5”. Ez azt mondja a Minitabnak, hogy Tukey módszerével szeretné ellenőrizni a kísérletenkénti hibát, miközben a szignifikancia általános szintjét 5% -on tartja az összes többszörös összehasonlítás során. Kattintson az OK gombra.
Adja meg a p-értéket az ANOVA táblázatból ____________________________________
Írja be az S2b ___________ és az S2w (MSE) értékét ____________________
Elutasítja vagy nem utasítja el a nullhipotézist? ______________________________
A Tukey-módszer csoportosítási információinak felhasználásával írja le a három módszerrel előállított térfogatkülönbségeket.
____________________________________________________________________________
____________________________________________________________________________
____________________________________________________________________________
Most olvassa el a Tukey 95% -os egyidejű konfidencia intervallumokat a többszörös összehasonlításokhoz. Mi az egyéni konfidencia intervallum szintje? __________________ Ez az összes többszörös összehasonlításhoz használt korrigált szignifikancia szint, amely megtartja az 5% -os szignifikancia szintet a teljes kísérlet során.
Ezekkel a konfidencia-intervallumokkal írja le a fűrészáru térfogatának becsült különbségeit a három különböző kezelés miatt.
Példa: A csoportos módszer nagyobb fűrészáru térfogatot eredményez a tapaszhoz képest. A csoportos módszer átlagosan 0,327-10,073 m3-rel több fűrészfa térfogatot eredményez parcellánként, mint a tapasz módszer.
Hasonlítsa össze az „Single” és a „Patch”, valamint az „Single” és a „Group” összehasonlítását.
____________________________________________________________________________
____________________________________________________________________________
____________________________________________________________________________
____________________________________________________________________________
____________________________________________________________________________
2. kísérlet
Egy növényfiziológus a talajnedvesség öt szintje alatt növekvő növények transzpirációs vízveszteségének sebességét (ml) tanulmányozza. Ez a faj fontos eleme a vadon élő állatok élőhelyének ezen a területen, és meg akarja győződni arról, hogy fennmarad-e egy olyan területen, amely hajlamos a szárazra. Véletlenszerűen 18 edényt rendel minden kezeléshez (N = 90). Méri a levelekből kifolyó víz teljes sebességét (ml) edényenként egységnyi területre vonatkoztatva. Jelentős különbség van a párolgási sebességben a vízstressz szintje (napok) között? α = 0,05.
|
0 NAP |
5 NAP |
10 NAP |
20 NAP |
30 NAP |
|---|---|---|---|---|
|
7.78 |
7.15 |
9.1 |
4.72 |
1.05 |
|
8.09 |
9.12 |
5.86 |
3.53 |
1.29 |
|
7.27 |
7.67 |
9.45 |
4.96 |
1.11 |
|
11.35 |
10.82 |
7.14 |
5 |
0,83 |
|
11.94 |
12.31 |
6.87 |
3.82 |
1.08 |
|
10.89 |
9.76 |
8.72 |
4.36 |
1.09 |
|
10.93 |
8.46 |
8.58 |
2.91 |
0,75 |
|
9.16 |
11.01 |
9.93 |
4.91 |
0,99 |
|
7.83 |
7.54 |
9.28 |
4.99 |
0.71 |
|
8.6 |
9.48 |
6.65 |
4.95 |
1.02 |
|
9.32 |
9.47 |
10.55 |
3.28 |
1.01 |
|
6.46 |
10.2 |
7.93 |
3.53 |
1.08 |
|
8.12 |
6.04 |
7.68 |
5.37 |
1.99 |
|
10.47 |
7.99 |
5.42 |
6.54 |
3.01 |
|
5.98 |
8.05 |
4.99 |
5.51 |
2.61 |
|
6.9 |
7.42 |
5.29 |
4.24 |
2.99 |
|
7.57 |
5.76 |
7.65 |
4.39 |
2.62 |
|
9.17 |
7.78 |
4.75 |
4.16 |
1.98 |
Írja le a null és az alternatív hipotéziseket.
H0: ____________________________________
H1: ____________________________________
Adja meg a p-értéket az ANOVA táblázatból ____________________________________
Elutasítja vagy nem utasítja el a nullhipotézist? ______________________________
A Tukey módszerrel végzett csoportosítási információk segítségével írja le a vízveszteség különbségeit a vízfeszültség öt szintje között (0, 5, 10, 20 és 30).
____________________________________________________________________________
____________________________________________________________________________
____________________________________________________________________________
____________________________________________________________________________
Most olvassa el a Tukey 95% -os egyidejű konfidencia intervallumokat a többszörös összehasonlításokhoz. Mi az egyéni konfidencia intervallum szintje? __________________ Ez az összes többszörös összehasonlításhoz használt korrigált szignifikancia szint, amely megtartja az 5% -os szignifikancia szintet a teljes kísérlet során.
Ezekkel a konfidencia intervallumokkal írja le az öt különböző kezelés közötti vízveszteség becsült különbségeit.
____________________________________________________________________________
____________________________________________________________________________
____________________________________________________________________________
____________________________________________________________________________
____________________________________________________________________________
Kísérlet 3
Egy puskaklub kísérletet végzett az első lövöldözők véletlenszerűen kiválasztott csoportján. A cél annak meghatározása volt, hogy a fényképezés pontosságát befolyásolja-e az alkalmazott észlelési módszer: csak a jobb szem nyitva, csak a bal szem nyitva, vagy mindkét szem nyitva van. Tizenöt lövő mind hasonló képzést kapott, kivéve a megfigyelés módszerét. Pontszámukat az alábbiakban rögzítjük. A 0,05 szignifikancia szintjén van-e elegendő bizonyíték arra, hogy elutasítsuk azt az állítást, miszerint a három megfigyelési módszer egyformán hatékony? α = 0,05.
|
Jobbra |
Balra |
Mindkettő |
|---|---|---|
|
13 |
10 |
15 |
|
9 |
18 |
16 |
|
17 |
15 |
15 |
|
13 |
11 |
12 |
|
14 |
15 |
16 |
Írja le a null és az alternatív hipotéziseket.
H0: ____________________________________
H1: ____________________________________
Adja meg a p-értéket az ANOVA táblázatból ____________________________________
Elutasítja vagy nem utasítja el a nullhipotézist? ______________________________
Adjon teljes következtetést.
____________________________________________________________________________
____________________________________________________________________________
____________________________________________________________________________
____________________________________________________________________________
____________________________________________________________________________
Mit gondol, miért nem volt képes azonosítani a megfigyelési módszerek közötti különbségeket?
____________________________________________________________________________
____________________________________________________________________________
____________________________________________________________________________
____________________________________________________________________________
____________________________________________________________________________