Bài giảng Phương pháp nghiên cứu cây trồng - Chương 1: Thống kê mô tả - acsc tham số thống kê

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN 
CỨU CÂY TRỒNG 
• PHẦN 1 - XỬ LÝ SỐ LIỆU ĐIỀU TRA KHẢO SÁT 
• Chương 1 - THỐNG KÊ MÔ TẢ - CÁC THAM SỐ 
 THỐNG KÊ 
• 1. Tổng thể và mẫu 
• - Tổng thể 
• - Mẫu 
• 2. Các tham số đặc trưng của mẫu và tổng thể 
• - Các tham số đặc trưng cho sự tập trung 
• - Các tham số đặc trưng cho độ phân tán của các dấu hiệu 
định lượng 
• - Các tham số đặc trưng cho độ phân tán của các dấu hiệu 
định tính 
• - Các tham số đặc trưng cho mối quan hệ giữa các đại 
lượng ngẫu nhiên 
1. Tổng thể và mẫu 
– Tổng thể/Dân số : là toàn bộ các phần tử hay 
cá thể có cùng một hay một số đặc trưng (dấu 
hiệu) định tính hay định lượng nào đó của đối 
tượng nghiên cứu 
 Trong nông học, một tổng thể có thể là: 
• - Một quần thể cây trồng; 
• - Một nhân tố cụ thể liên quan đến cây 
trồng; 
• - Một khu đất canh; 
• -      
– Số lượng các phần tử hay cá thể trong tổng 
thể được ký hiệu là N. 
– Có hai loại tổng thể: 
• * Định tính là các dấu hiệu có thể phân 
biệt sự khác nhau giữa các cá thể bằng mắt, 
nếm hay thử. 
• * Định lượng là các dấu hiệu không thể 
phân biệt sự khác nhau giữa các cá thể 
bằng mắt, mà phải tiến hành cân, đo, đếm 
và phân biệt được nhờ sử dụng các phép 
toán thống kê. 
- Mẫu: là một bộ phận hữu hạn của tổng thể 
gồm n cá thể (n < N), trên đó người ta tiến 
hành điều tra, khảo sát, đo đếm và thu thập 
các số liệu. 
–Vai trị của mẫu : 
• - Ước lượng các tham số của tổng thể. 
• - Tìm hiểu mối quan hệ giữa các dấu hiệu 
nghiên cứu trong tổng thể 
–Các phương pháp chọn mẫu 
+ Rút ngẫu nhiên trực tiếp từ tổng thể - có 4 
phương pháp chọn ngẫu nhiên 
–Rút mẫu ngẫu nhiên đơn giản: 
–Rút ngẫu nhiên hệ thống: 
–Dùng bảng số ngẫu nhiên: 
–Dùng phần mềm Excel 
• + Chọn cá thể điển hình trực tiếp từ tổng 
thể - Đây là phương pháp chọn mẫu không 
ngẫu nhiên. 
• + Rút từ các phần của tổng thể (chia nhóm 
rồi chọn mẫu) 
2. Các tham số đặc trưng của mẫu và tổng thể 
• * Cực trị - là số bé nhất và lớn nhất trong 
mẫu, ký hiệu là Xmin và Xmax 
• * Mốt (Mode) - là trị số có tần số cao nhất 
trong một mẫu 
• * Trung bình và kỳ vọng 
–Trung bình (trung bình mẫu), ký hiệu là 
X, là tham số đặc trưng cho sự tập trung 
của mẫu. 
–Kỳ vọng (trung bình tổng thể), ký hiệu là 
E(X), MX, μ hay m, là tham số đặc trưng 
cho sự tập trung của tổng thể. 
 Các tham số đặc trưng cho độ phân tán của các 
dấu hiệu định lượng 
• * Khoảng biến thiên 
• R = Xmax - Xmin 
• * Phương sai mẫu, phương sai tổng thể và độ 
lệch chuẩn 
• 
• 
• + Phương sai mẫu và phương sai tổng thể 
• Phương sai mẫu (trung bình bình phương 
thực nghiệm), ký hiệu là S
2
, là tham số đặc 
trưng cho độ phân tán của các cá thể trong 
mẫu. 
• Phương sai tổng thể (trung bình bình 
phương lý luận), ký hiệu là V(X), là tham 
số đặc trưng cho độ phân tán của các cá thể 
trong tổng thể. 
+ Độ lệch chuẩn 
• Độ lệch chuẩn mẫu, ký hiệu là S hay S
d
(standard deviation) S
d
 = 
• Độ lệch chuẩn tổng thể, ký hiệu là S
x
 hay S 
(nói chung) là căn bậc hai của phương sai 
tổng thể 
+ Hệ số biến động 
–Hệ số động, ký hiệu là CV (Coefficient of 
Variation) 
–Hệ số biến động được sử dụng trong các 
trường hợp sau: 
+ Đánh giá độ biến động của các cá thể trong mẫu 
và tổng thể 
– Nếu CV(%)  5% là biến động ít 
– CV (%) trong khoảng 6 – 10% là biến động 
vừa phải 
– CV (%) > 10 là biến động nhiều và rất nhiều 
+ Đánh giá sự khác nhau giữa các nhóm cá thể 
+ Chọn ruộng (đất) thí nghiệm. 
+ Đánh giá độ chính xác (ít sai số) của một thí 
nghiệm 
–Hệ số nhọn của phân phối xác suất 
• trong đó: 
 m4 là mômen trung tâm bậc 4: 
 m4 = E[X – E(X)]4 
 s 4 là bình phương của phương sai 
• - Nếu 
4
 = 3 thì đồ thị phân phối xác suất là bình 
thường 
• - Nếu 
4
 > 3 thì đồ thị nhọn (các xi tập trung 
nhiều xung quanh kỳ vọng m) 
• - Nếu 
4
 < 3 thì đồ thị tù (không nhọn). 
• Các tham số đặc trưng cho độ phân tán của 
các dấu hiệu định tính 
+ Độ lệch chuẩn 
+ Hệ số biến động 
Độ lệch chuẩn được tính : 
Hệ số biến động được tính 
• Theo mức độ lông của lá, Bảng 1.1 cho thấy 
trong 28 giống được khảo sát cĩ 
• 7,1% số giống không hay rất ít lông; 
• 14,3% - ít lông; 21,4% - lông vừa; 
• 28,6% - lông nhiều; 28,6% - lông rất nhiều. 
Trong 20 giống kháng rầy có 
• - 5% thuộc loại ít lông; 
• - 20% thuộc loại lông vừa; 
• - 35% thuộc loại nhiều lông; 
 - 40% thuộc loại rất nhiều lông 
Đánh giá độ lệch chuẩn 
Về giống cĩ lơng 
 = 0.178 (17.8%) 
 = 89,0 
Về giống cĩ kháng : một cách tương tự ta có: 
 S
p
 = 0,193 và 
 CV(%) = 77,4 
• Hiệp phương sai 
• Hiệp phương sai, ký hiệu là Cov(X,Y), là kỳ 
vọng của tích các độ lệch của các đại lượng 
ngẫu nhiên với kỳ vọng của chúng, biểu thị mức 
độ quan hệ giữa hai đại lượng ngẫu nhiên 
• Hoặc