Bảng 5.15. Hệ số t−ơng quan từng cặp giữa các yếu tố ảnh h−ởng đến chiều cao thảo quả Coefficient Correlations Model X1 DC1 HS1 PH1 WS1 MUN1 TC1 1 Correlations X1 1 -0.120258 -0.0768835 0.1792496 -0.0223691 0.3267661 0.331109 DC1 -0.120258 1 0.0057067 -0.2583576 -0.3330663 -0.2424016 0.073149 HS1 -0.0768835 0.0057067 1 0.1566747 -0.2237774 -0.1592188 -0.3091906 PH1 0.1792496 -0.2583576 0.1566747 1 -0.2220465 -0.0080483 -0.2750059 WS1 -0.0223691 -0.3330663 -0.2237774 -0.2220465 1 -0.1128922 0.0530637 MUN1 0.3267661 -0.2424016 -0.1592188 -0.0080483 -0.1128922 1 -0.2422591 TC1 0.331109 0.073149 -0.3091906 -0.2750059 0.0530637 -0.2422591 1
Covariances X1 0.0039259 -1.126E-09 -2.503E-07 0.0003677 -1.688E-07 9.866E-06 0.0310541
DC1 -1.126E-09 2.235E-14 4.433E-14 -1.264E-09 -5.996E-12 -1.746E-11 1.637E-08
HS1 -2.503E-07 4.433E-14 2.7E-09 2.665E-07 -1.4E-09 -3.987E-09 -2.405E-05
PH1 0.0003677 -1.264E-09 2.665E-07 0.0010716 -8.752E-07 -1.27E-07 -0.013475
WS1 -1.688E-07 -5.996E-12 -1.4E-09 -8.752E-07 1.45E-08 -6.55E-09 9.564E-06
MUN1 9.866E-06 -1.746E-11 -3.987E-09 -1.27E-07 -6.55E-09 2.322E-07 -0.0001747
TC1 0.0310541 1.637E-08 -2.405E-05 -0.013475 9.564E-06 -0.0001747 2.2405427
a Dependent Variable: H
Căn cứ vào kết quả phân tích liên hệ giữa chiều cao thảo quả với tổng hợp các yếu tố hoàn cảnh đ−ợc tóm tắt ở các bảng trên cho phép đi đến một số nhận xét sau:
(1)- Giữa chiều cao thảo quả với các yếu tố hoàn cảnh thật sự tồn tại mối liên hệ chặt chẽ . Hệ số t−ơng quan(hệ số xác định) và hệ số t−ơng quan đã hiệu chỉnh đều xấp xỉ 0.90. Sự tồn tại của hệ số t−ơng quan đ−ợc khẳng định bằng của chỉ tiêu Sig.=3.59.10-50, nhỏ hơn nhiều so với giá trị 0.05 .
Sự tồn tại của các hồi quy của ph−ơng trình liên hệ đ−ợc khẳng định bằng các giá trị tuyệt đối của |Ta|= 10.06, |Tb1|= 6.49, |Tb2|= 3.44, |Tb3|= 5.43, |Tb4|= 2.53, |Tb5|= 3.61, |Tb6|= 2.86, |Tb7|= 8.00, đều lớn hơn T05(k=142) = 1.98 .
(2)- Căn cứ vào các hệ số hồi quy có thể viết đ−ợc ph−ơng trình thực nghiệm liên hệ giữa chiều cao thảo quả và 7 yếu tố ảnh h−ởng với dạng hàm tuyến tính nhiều lớp nh− saụ
H=1.896889 - 9.7x10-7xDC1 + 0.000179xHs1 - 0.00262xMUN1 - 0.08282xpH1 - 5.406xTC1 - 0.00034xWs1 + 0.501501xX1 với R= 0.91
Hay
H=1.896889-9.7x10-7x(DC-1610)2+0.000179x(Hs-45)2-0.00262x(MUN1-17)2-
0.08282x(pH-4.8)2-5.406x(TC-0.42)2-0.00034x(Ws-54)2+0.501501xe( 2.4298 - 105.0617/X)
(3)- Liên hệ giữa chiều cao thảo quả với tổng hợp các yếu tố chặt chẽ hơn với bất kỳ một yếu tố riêng lẻ nào khác. Nh− vậy, để lựa chọn lập địa trồng hoặc xây dựng giải pháp cải tạo hoàn cảnh nhằm nâng cao sinh tr−ởng cuả thảo quả cần phải phân tích tác động tổng hợp của nhiều yếu tố.
(4)- Có sự liên hệ rõ rệt giữa các yếu tố hoàn cảnh ảnh h−ởng đến sinh tr−ởng thảo quả. Do đó, hoàn toàn có thể chọn một số yếu tố đại diện để xây dựng ph−ơng trình phản ảnh liên hệ của sinh tr−ởng thảo quả với hoàn cảnh, mà không nhất thiết phải sử dụng tất cả các yếu tố. Điều này cho phép làm đơn giản hoá việc mô phỏng liên hệ của sinh tr−ởng với hoàn cảnh và tiện lợi hơn cho việc ứng dụng kết quả nghiên cứu sau nàỵ
Để có cơ sở lựa chọn các biến tham gia vào ph−ơng trình liên hệ giữa chiều cao thảo quả với các nhân tố ảnh h−ởng, đề tài đã phân tích hiệu lực của các biến bằng phần mềm SPSS. Căn cứ vào giá trị của hệ số t−ơng quan bậc không, hệ số t−ơng quan riêng phần và các chỉ tiêu kiểm tra sự tồn tại các tham số hồi quy (beta, t, sig.) phần mềm đã lựa chọn đ−ợc 7 mô hình tốt nhất để phản ảnh liên hệ của chiều cao thảo quả với tổng hợp các nhân tố ảnh h−ởng và sắp xếp chúng theo thứ tự tăng dần của số biến trong mô hình, kết quả đ−ợc trình bày trong bảng d−ới đâỵ