Với Qij(1) = ij  X i Xj n

n X X 1 1 cho mẫu 1 Qij(2)=  i j  XiXj n X X 2 1 cho mẫu 2

Trong đó: n1và n2 là dung lượng ở 2 mẫu

Quy trình tính toán cụ thể được thực hiện qua phần mềm SPSS 13.0 với trình lệnh Analyze\Classify\Discriminant. Hiệu lực của hàm tách biệt được kiểm tra bằng tiêu chuẩn Wilks Lambda thông qua2. Nếu Sig của2< 0,05 thì 2 mẫu đem so sánh là khác nhau và ngược lại Sig > 0,05 thì 2 mẫu là giống nhau.

3.2.3.5. Thăm dò quan hệ giữa khả năng Keo lai bị gãy ngang thân với một số nhân tố sinh trưởng (D1.3, Hvn, Hdc, Dt, Phân cành)

Mục đích của việc thăm dò mối quan hệ nhằm tìm ra nhân tố có ảnh hưởng đến khả năng gãy ngang thân Keo lai. Để làm được điều này, đề tài sử dụng mô hình hồi qui Logistic để nghiên cứu.

Mô hình hồi qui Logistic có dạng:

Logit (pi) =o+ 1X1+2X2+…+…. (3.15) Với Logit (pi) = ln i i p p  1 . Từ đó ta có pi= ) exp( 1 ) exp(     = 0 1X1 2X2 +… +

pilấy các giá trị từ 0 đến 1 khi  lấy các giá trị từ . Như vậy pi vừa phi tuyến với X vừa phi tuyến với các hệ số, pi chính là kỳ vọng toán của biến phụ thuộc Y/x1x2 và phương sai của Y/x1x2 là pi(1-pi). Như vậy mô hình có phương sai thay đổi.

Để giải bài toán phức tạp trên, đề tài sử dụng phần mềm SPSS 13.0 để xử lý số liệu. Thực hiện qui trình Analyze\ Regression \ Binary Logistic rồi khai báo các biến, máy tính sẽ tự động xuất cho ta kết quả cần thiết. Kết quả này là căn cứ để xem xét ảnh hưởng của từng nhân tố đến khả năng bị gãy ngang thân Keo lai.

Qua điều tra thực địa cho thấy, ở rừng Keo lai trồng năm 2002 xuất hiện nhiều cây bị gãy ngang thân, trong đó bao gồm cả những cây còn nguyên hiện trạng (còn đầy đủ các chỉ tiêu D1.3, Hvn, Hdc, Dt) và những cây gãy đã bị mất đi phần ngọn (chỉ còn chỉ tiêu D1.3). Vì thế, đề tài tiến hành lập ra 2 dạng phương trình logistics cho 2 trường hợp cụ thể như sau:

* Trường hợp 1: Lập hồi qui logistics giữa biến khả năng cây bị gãy ngang thân với các biến D1.3, Hvn, Hdc, Dt, và biến phân cành (ký hiệu là PC). Phương trình mô hình có dạng:

Logit(pi) = bo+ b1D1.3+ b2Hvn+ b3Hdc+ b4Dt+ b5.PC (3.16) Những cây gãy ngang thân trong trường hợp này còn đầy đủ các chỉ tiêu. * Trường hợp 2: Lập tương quan hồi qui logistics giữa biến khả năng cây bị gãy ngang thân với các biến D1.3, Hvn, Dt. Phương trình mô hình có dạng:

Logit(pi) = bo+ b1D1.3+ b2Hvn+ b4Dt (3.17) Những cây gãy ngang thân trong trường hợp này bao gồm tất cả những cây bị gãy còn nguyên và không còn nguyên hiện trạng. Trong đó những cây gãy ngang thân không còn đầy đủ các chỉ tiêu sẽ được dựng lại.

Rừng Keo lai trồng năm 2003 (tuổi 4) cũng có rất nhiều cây bị gãy ngang thân nhưng hầu hết không còn nguyên hiện trạng, chỉ còn lại chỉ tiêu D1.3, vì thế không được nghiên cứu trong nội dung này.

3.2.3.6. So sánh sinh trưởng giữa nhóm cây bình thường với nhóm cây bị gãy ngang thân trong lâm phần

+ Nhóm cây bình thường bao gồm những cây còn sống và sinh trưởng bình thường tại thời điểm điều tra.

+ Nhóm cây bị gãy ngang thân bao gồm cả những cây gãy ngang thân còn nguyên trạng (còn đầy đủ các chỉ tiêu D1.3, Hvn, Hdc, Dt) và những cây gãy không còn nguyên trạng (chỉ còn lại chỉ tiêu D ).

Nội dung này chỉ áp dụng cho rừng trồng năm 2002.

Ta giả thuyết Ho: F(x) = F(y) hay sinh trưởng của 2 nhóm cây này là như nhau. Đối thuyết H1: F(x) F(y).

Quy trình tính toán tương tự như ở mục 3.2.3.1

3.2.3.7. So sánh cặp đôi giữa những cây bị gãy ngang thân với những cây đi kèm trong thí nghiệm cặp đôi

Các chỉ tiêu tham gia so sánh bao gồm D1.3, Hvn, Hdc, Dt và a (diện tích dinh dưỡng), Do

t, Lo

tcủa các cây bị gãy ngang thân và các cây đi kèm trong thí nghiệm cặp đôi ở mỗi tuổi.

* Đề tài sử dụng tiêu chuẩn T của Student để so sánh sinh trưởng về D1.3, Hvn, Hdc, Dtcủa nhóm cây gãy và nhóm cây kèm trong thí nghiệm cặp đôi.

Đặt giả thuyết: Ho:x=y. Đối thuyết: H1:x≠y

Nếu Ho là đúng và d = X - Y có phân bố chuẩn thì đại lượng

T = n S d d (3.18) Có phân bố t với k = n - 1 bậc tự do

Trong đó: X đại diện cho các chỉ tiêu đem so sánh của cây gãy; Y đại diện cho các chỉ tiêu đem so sánh của cây đi kèm; Sdlà sai tiêu chuẩn của dãy quan sát d; n là dung lượng mẫu quan sát.

Đề tài đã sử dụng phần mềm SPSS 13.0 để xử lý số liệu. Từ kết quả tính toán được trong máy tính, căn cứ vào xác suất của t (Sig.T) để biết được giả thuyết Hocó được chấp nhận hay không. Cụ thể:

Sig.T < 0,05 hay T > t/2 tính theo (3.18) thì giả thuyết Ho bị bác bỏ. Ngược lại nếu Sig.T > 0,05 hay T < t/2thì Hođược chấp nhận.

Nếu kết quả so sánh về sinh trưởng Dt của cây gãy và cây đi kèm trong thí nghiệm cặp đôi không có sự khác biệt rõ rệt, để biết được giữa chúng có

thực sự không khác biệt nhau không, đề tài sử dụng thêm phương pháp tuyến tính để kiểm tra. Cụ thể, tiến hành lập quan hệ giữa Dt của cây gãy với Dtcủa cây kèm theo dạng phương trình đường thẳng (3.19):

Dtg= a + bDtk (3.19)

Trong đó, Dtg là đường kính tán của cây gãy và Dtk là đường kính tán của cây đi kèm. Trong quá trình lập phương trình quan hệ tiến hành kiểm tra sự tồn tại của các hệ số.

Giả thuyết Ho: A = 0 và B = 1 Đối thuyết H1: A ≠ 0và B ≠ 1

Nếu Hođúng thì Dtgvà Dtklà thực sự không khác nhau còn nếu Hosai và H1là đúng thì giữa 2 đại lượng Dtgvà Dtkcó sự khác nhau.

Dùng tiêu chuẩn t của Student để kiểm tra giả thuyết Ho. Trong đó tiêu chuẩn t được tính như sau:

ta= a S a (3.20) tb= b S b1 (3.21)

a, b là các tham số hồi qui; Sa, Sb là sai tiêu chuẩn của tham số a, b. Nếu ta ,tb > t/2 ứng với bậc tự do k = n - 2 thì giả thuyết Hobị bác bỏ và ngược lại thì Hođược chấp nhận.

3.2.3.8. So sánh kích thước lá cây để truy tìm dòng Keo lai bị gãy

Để so sánh kích thước lá (về chiều dài và chiều rộng) lấy ở 2 lô rừng (trong đó, 1 lô có nhiều cây bị gãy ngang thân còn lô kia không có cây gãy hoặc dòng chuẩn ở Ba Vì), đề tài sử dụng tiêu phương pháp phân tích khác biệt. Qui trình tính toán và đánh giá tương tự như ở mục 3.2.3.4.

Chương 4