Ứng dụng tin học trong công nghệ sinh học (3)

B TRờ THờ NGHI M KI U HÌNH VNG LATIN Latin Square Design (LS) Một số ví dụ sử dụng kiểu bố trí hình vng Latin: Khi vật liệu đơn vị thí nghiệm khơng đồng nhất, thí nghiệm có tác động yếu tố ngoại cảnh ngồi yếu tố thí nghiệm Ví dụ: khảo sát ảnh hưởng kích thước đầu đo (A, B, C D) lên giá trị độ cứng bánh Ngồi tác động phân bố nhiệt, cịn có tác động cơng nhân nướng Thí nghiệm bố trí: bánh cắt làm phần, đầu đo thực cho vị trí bánh người công nhân Sự diện khối hàng khối cột phương pháp bố trí hình vng Latin tương ứng với hai nguồn biến động độc lập trở thành giới hạn sử dụng phương pháp bố trí này, địi hỏi tất nghiệm thức phải xuất khối hàng khối cột  số lần lặp lại phải với số nghiệm thức  thí nghiệm có số nghiệm thức lớn thực Trong trường hợp khác, số nghiệm thức nhỏ độ tự liên hệ với sai số thí nghiệm trở nên q nhỏ nên khó tính tốn Vì vậy, thực tế, bố trí hình vng Latin áp dụng cho thí nghiệm có số nghiệm thức khơng nhỏ khơng q Đặc tính bật c a hình vng Latin kh Ảu n lý đồng th i h ng biến đ ng biết tả c c a đơn v thí nghi m Hai nguồn biến đ ng đ ợc xem nh hai đặc tính kh i đ c lậạ, ch có m t RCBD Hai h ng b trí kh i ki u hình vng Latin đ ợc xem nh kh i hàng kh i c t ạh i b o đ m m i nghi m thức ch xuất hi n m t lần m i kh i hàng kh i c t, làm gi m đ ợc sai s thí nghi m Một số ví dụ sử dụng kiểu bố trí hình vng Latin: Khi thí nghiệm với lần lặp lại theo không gian thời gian Sự khác đơn vị thí nghiệm thực khu vực thời điểm đơn vị thí nghiệm thực khu vực khác vào thời điểm khác, hai nguồn biến động Ví dụ: Phân tích ảnh hưởng nồng độ chất ô nhiễm lên phát triển trồng qua việc khảo sát mức độ nhiễm (A, B, C D) lồng kính tháng khác Chọn ngẫu nhiên bố trí thí nghiệm: Thực thí nghiệm với nghiệm thức A, B, C, D, E E A C B D C D B E A B C D A E A B E D C D E A C B   Phân tích variance (ANOVA) Có nguồn biến động kiểu bố trí LS hàng, cột, nghiệm thức sai số thí nghiệm Chú ý kiểu bố trí LS nhiều kiểu bố trí RCBD nguồn biến động thể biến động hàng cột CốC B C PHÂN TờCH Ví d : Phân tích nh h ng c a ạhần thức ăn (A, B, C D) lên l ợng sữa thu đ ợc bò sữa tuần (Cho Fα = 4.76): Tuần A(20) C(24) D(24) B(20) B(26) A(22) C(25) D(30) C(29) D(25) B(21) A(21) D(30) B(22) A(18) C(27) CốC B B c 1: Nhóm s li u theo hàng c t Tính tổng theo hàng (TR), theo c t (TC), tổng Ti c a nghi m thức, tổng toàn b G giá tả trung bình c a nghi m thức B Bò C PHÂN TờCH c 2: Đ a b ng phân tích ạh ơng sai Nguồn biến thiên Đ tự (df) Tổng bình Trung bình bình ạh ơng ạh ơng (MS) (SS) F tính F tra b ng Hàng (R) C t (C) Nghi m thức (T) Sai s (E) Tổng c ng (T0) CốC B B C PHÂN TờCH CốC B c 3: Tính bậc tự (df) + Đ tự tổng c ng (dfT0) = t2 -1 + Đ tự theo hàng, theo c t theo nghi m thức: dfR = dfC = dfT = t - + Đ tự sai s (dfE) = (t - 1) x (t - 2) Đ tự sai s có th đ ợc tính: dfE = dfT0 - dfT – dfR - dfC C PHÂN TờCH B c 4: Tính s hi u ch nh (CF) lo i tổng bình ạh ơng (SS) CF  G2 t2 SST0   xij2  CF n i 1 SST   Ti  CF i 1 t t SSR   TR2  CF i 1 t r SSC   TC2  CF i 1 t c SSE  SST0  SST  SSR  SSC CốC B C PHÂN TờCH CốC B B c 5: Tính trung bình bình ạh ơng (MS) cho m i nguồn biến đ ng MST  MSC  SST dfT SSR MSR  dfR CốC B FT  SSC dfC SSE MSE  dfE B C PHÂN TờCH Đ tự (df) Tổng bình Trung bình bình ạh ơng ạh ơng (MS) (SS) F tính F tra b ng MST MSE c 7: Tìm giá tả F(α,dfT, dfE) b ng F CốC B Bước 8: Điền giá trị tính vào bảng phân tích phương sai Nguồn biến thiên C PHÂN TờCH B c 6: Tính tả s Fnghi m thức đ ki m tra mức ý nghĩa khác công thức C PHÂN TờCH B c 9: So sánh giá tả FT v i F tra b ng mức ý nghĩa khác - Nếu FT>Fα,dfT,dfE có khác bi t nghi m thức thí nghi m ( mức ý nghĩa α) Hàng (R) C t (C) Nghi m thức (T) Sai s (E) Tổng c ng (T0) CốC B C PHÂN TờCH B c 10: Tính trung bình tồn b h s biến đ ng CV% X CV% ch đ xác so sánh nghi m thức m t giá tả ch tin cậy c a thí nghi m Nó bi u th sai s thí nghi m thơng qua ạhần tảăm c a trung bình, vậy, giá tả CV cao thí nghi m có giá tả tin cậy CV% biến đ ng tuỳ theo lo i thí nghi m, lo i tảồng, đặc tính ghi nhận G n CV %  Giá tả CV% chấạ nhận đ ợc v i: - thí nghi m phịng MSE x100% X - thí nghi m chậu, v i, nhà l ≤ 1% i ≤ 5% - suất lúa 6- 8% - thí nghi m phân bón 10- 12% - thí nghi m thu c tảừ sâu - thí nghi m thu c tảừ c 13- 15% 13- 15% XốC Đ NH HI U QU C A HỐNG, C T VỐ KH I XốC Đ NH HI U QU C A HỐNG, C T VỐ KH I Tính Fkhối để kiểm tra khác khối: Xác định ý nghĩa việc làm giảm sai số thí nghiệm nhờ q trình lập khối thơng qua việc tính giá trị hiệu tương đối RE (relative efficiency) FR  MSR MSE FC  MSC MSE - Nếu FR>Fα,dfR,dfE có khác biệt khối hàng thí nghiệm (ở mức ý nghĩa α) - Nếu FC>Fα,dfC,dfE có khác biệt khối cột thí nghiệm (ở mức ý nghĩa α) •So với kiểu bố trí CRD: RE (CRD)  MSR  MSC  (t  1).MSE (t  1).MSE  Vậy so với kiểu CRD, hiệu tăng: (RE – 1).100% lần XốC Đ NH HI U QU C A HỐNG, C T VỐ KH I XốC Đ NH NH H •So với kiểu bố trí RCB: - Nếu RE(hang) RE(cot) <  Bố trí thí nghiệm theo kiểu LS khơng hiệu - Nếu RE(hang) > RE(cot) < 1 Khối hàng làm tăng độ xác thí nghiệm  Hiệu tương tự bố trí RCB với khối hàng - Nếu RE(cot) > RE(hang) < 1 Khối cột làm tăng độ xác thí nghiệm  Hiệu tương tự bố trí RCB với khối cột - Nếu RE(hang) RE(cot) >  Bố trí theo kiểu LS hiệu so với RCB MSR  (t  1).MSE RE ( RCBD, hang )  t.MSE MSC  (t  1).MSE RE ( RCBD, cot)  t.MSE •Nếu dfEFα,dfT,dfE