Ứng dụng tin học trong công nghệ sinh học (2)

 Trong CRD, các nghiệm thức đ ợc bố trí và lập lại hoặc tất cả các số liệu đ ợc ghi nhận trong điều kiện có thể nói là hoàn toàn giống nhau.. Ví dụ nh tất cả các nghiệm thức đ ợc bố trí

Bố trí hoàn toàn ngẫu nhiên

Completely Randomized Design

(CRD)

CRD là kiểu bố trí mà các nghiệm thức được bố trí một cách hoàn toàn ngẫu nhiên Do vậy, mỗi đơn vị thí nghiệm đều có cơ hội nhận bất kỳ nghiệm thức nào

 Trong CRD, các nghiệm thức đ ợc bố trí và lập lại hoặc tất cả các số liệu đ ợc ghi nhận trong điều kiện

có thể nói là hoàn toàn giống nhau

Ví dụ nh tất cả các nghiệm thức đ ợc bố trí và lập lại trên cùng m t khu đất, điều kiện môi tr ờng nuôi cấy, cùng tuổi cây,

 Bất kỳ sự khác nhau nào giữa các đơn vị thí

nghiệm nhận cùng m t nghiệm thức đ ợc xem nh là sai

số thí nghiệm.

 Do vậy, CRD thích hợp cho các thí nghiệm nào

có đơn vị thí nghiệm đồng nhất, nh các thí nghiệm trong

phòng Lab, nơi mà các ảnh h ởng của yếu tố môi tr ờng

đ ợc kiểm soát dễ dàng Vì vậy, mà số lần lập lại của các

nghiệm thức có thể bằng hoặc khác nhau

 Thí nghiệm ngoài đồng, do có nhiều biến đ ng

l n giữa các lô thí nghiệm, CRD rất ít đ ợc sử dụng

Thí dụ: Bố trí thí nghiệm gồm 5 nghiệm thức

(A,B,C,D,E) v i 4 lần lặp lại và đ ợc sắp xếp theo

kiểu hoàn toàn ngẫu nhiên

Các b c thực hiện

B c 1: Xác định số đơn vị thí nghiệm (n)

Có t = 5, r = 4

n = Số nghiệm thức (t) x số lần lặp lại (r) =

t x r = 5 x 4 = 20

B c 2: Phân lô thí nghiệm (từ 1 đến n) Trong thí

nghiệm này, số lô thí nghiệm đ ợc tính từ 1- 20 lô

B c 3: Phân các nghiệm thức vào trong lô thí nghiệm bằng 1 trong những ph ơng pháp sau:

Dựa theo bảng phân bố ngẫu nhiên Lấy ngẫu nhiên m t số nào đó đến 19 số kế theo Cho các nghiệm thức vào theo

A- 4 số đầu B- 4 số kế E- 4 số kế C- 4 số kế D- 4 số kế

Xếp theo thứ tự 1- 20 => Suy ra vị trí trên lô Dựa theo phiếu rút thăm

+ Chuẩn bị giấy đủ t nghiệm thức (5) + Làm 4 lần lặp lại

+ Tr n ngẫu nhiên + Rút thăm theo lô từ 1- 20 (đã bố trí sẵn)

1 2 3 4

9 10 11 12

13 14 15 16

17 18 19 20

Bây giờ, bố trí

Randomized

Nghiệm thức Năng suất (kg/ha)

Dol-Mix (1kg) Dol-Mix (2kg) DDT + -BHC

Azodrin Dimecron-Boom Dimecron-Knap

Đối chứng

2.537 3.366 2.387 1.796

2.069 2.591 2.453 1.704

2.104 2.211 2.827 1.556 1.904

1.797 2.544 2.116 1.859 1.320

Ví dụ:Khảo sát ảnh h ởng của m t số thuốc diệt cỏ lên năng suất giống lúa IR1 thu đ ợc kết quả sau:

Nên sử dụng loại thuốc diệt cỏ nào để đạt năng suất lúa l n nhất? (α=0.05)

CÁC B C PHÂN TÍCH

B c 1: Tính các tổng Ticủa các nghiệm thức, tổng

toàn b G và các giá trị trung bình của các nghiệm thức

Nghiệm thức Năng suất (kg/ha) Tổng nghiệm thức (T i )

Trung bình nghiệm thức

Dol-Mix (1kg)

DDT + -BHC

Azodrin

Dimecron-Boom

Dimecron-Knap

Đối chứng

2.537

2.536

1.997

1.401

2.069 2.459 1.679 1.516

2.104 2.211 2.827 1.649 1.270

1.797 2.385 2.116 1.859 1.077

8.507 10.712 10.207 8.512 7.184 5.264

2.127 2.552 1.796 1.316

Tổng chung (G)

Trung bình

chung

57 57.110

2.040 2.040

B c 2: Đ a ra bảng phân tích ph ơng sai

Nguồn biến thiên

Độ tự

do (df)

Tổng bình phương (SS)

Trung bình bình phương (MS)

F tính

F bảng

Nghiệm thức (T) Sai số (E) Tổng cộng (T0) CÁC B C PHÂN TÍCH

B c 3: Tính các bậc tự do (df)

+ Đ tự do tổng c ng (dfT0) = r x t - 1

+ Đ tự do nghiệm thức (dfT) = t - 1

+ Đ tự do sai số (dfE) = t (r- 1)

Đ tự do sai số cũng có thể đ ợc tính:

dfE = dfT0 - dfT

CÁC B C PHÂN TÍCH

B c 4: Tính số hiệu chỉnh (CF) và các loại tổng bình ph ơng (SS)

2

G CF n

 2 0 1 r ij i



  2 1

t i i

T

r



  0

CÁC B C PHÂN TÍCH

B c 5: Tính các trung bình bình ph ơng (MS)

cho mỗi nguồn biến đ ng

SST MST dfT SSE MSE dfE





CÁC B C PHÂN TÍCH

B c 6: Tính trị số Ftính để kiểm tra mức ý nghĩa khác nhau giữa các công thức

tn

MST F MSE



B c 7: Tìm giá trị F(α,dfT, dfE) trong bảng F CÁC B C PHÂN TÍCH

B c 8: Điền các giá trị tính đ ợc vào bảng

phân tích ph ơng sai

Nguồn

biến

thiên

Độ tự

do (df)

Tổng

bình

phương

(SS)

Trung bình bình phương (MS)

F tính

F bảng

Nghiệm

thức (T) 6 5587174 931196 9,83

** 2,57 3,81

Sai số

(E)

21 1990238 94773

Tổng

cộng

(T0)

27 7577412

CÁC B C PHÂN TÍCH

B c 9: So sánh các giá trị Ftn và F tra bảng ở các mức ý nghĩa khác nhau

- Nếu Ftn>Ftra(0,01) ở α = 0,01 thì có sự khác nhau rất

l n giữa các nghiệm thức thí nghiệm (ký hiệu **)

- Nếu Ftra(0,01)≥Ftn>Ftra(0,05) thì có sự khác nhau giữa các nghiệm thức ở mức α=0,05 (ký hiệu *)

- Nếu Ftn≤Ftra(0,05) thì sự khác nhau giữa các công thức không có ý nghĩa (ký hiệu ns)

CÁC B C PHÂN TÍCH

Chú ý:

- Bất cứ khi nào F tỏ ra không có ý nghĩa, ng ời nghiên

cứu cần xem lại đ l n của sai số thí nghiệm và sự khác

nhau giữa các trung bình công thức Nếu cả 2 giá trị đều

l n thì nên làm lại thí nghiệm và tìm cách làm cẩn thận để

giảm sai số thí nghiệm để thấy rõ sự khác nhau giữa các

công thức Mặc khác, nếu cả hai giá trị đều nhỏ chứng tỏ

sự khác nhau giữa các công thức là quá nhỏ nên không

cần thí nghiệm thêm nữa

- Kiểm tra F chỉ cho biết sự sai khác chung giữa các công

thức chứ không cho biết sự khác nhau hay không của

từng đôi công thức, muốn biết phải so sánh các trung

bình của từng đôi m t

B c 10: Tính trung bình toàn b và hệ số biến

đ ng CV%

G X n MSE

X



 CÁC B C PHÂN TÍCH

CV% chỉ ra đ chính xác khi so sánh các nghiệm thức và nó

là m t giá trị chỉ ra sự tin cậy của thí nghiệm Nó biểu thị sai

số thí nghiệm thông qua phần trăm của trung bình, vì vậy,

giá trị CV càng cao thì thí nghiệm càng ít có giá trị tin cậy

CV% biến đ ng tuỳ theo loại thí nghiệm, loại cây trồng, đặc

tính ghi nhận

Giá trị CV% chấp nhận đ ợc v i:

- thí nghiệm trong phòng ≤ 1%

- thí nghiệm trong chậu, vại, nhà l i ≤ 5%

- các thí nghiệm phân bón 10- 12%

- các thí nghiệm thuốc trừ sâu 13- 15%

- các thí nghiệm thuốc trừ cỏ 13- 15%

V i kết quả F ta chỉ biết các nghiệm thức khác biệt

có ý nghĩa hay không, mà không thể so sánh giữa các nghiệm thức v i nhau Để xác định đ ợc ta sử dụng ph ơng pháp so sánh cặp

Có hai ph ơng pháp đ ợc sử dụng phổ biến nhất

đó là:

+ Least significant difference (LSD)

+ Duncan’s multiple range test (DMRT)

Least significant difference Test (LSD)

LSD là ph ơng pháp đơn giản và đ ợc sử dụng phổ

biến nhất để so sánh cặp Nó đ ợc sử dụng để xác

định sự khác biệt có ý nghĩa hay không có ý nghĩa

giữa các cặp nghiệm thức so sánh Tuy nhiên nó

không thích hợp để so sánh cho tất cả các trung bình

khi mà số nghiệm thức quá nhiều

biệt có ý nghĩa và số nghiệm thức không quá sáu (6)

Thực hiện theo các b c nh sau:

* Tr ờng hợp các lần lặp lại bằng nhau:

•Tr ờng hợp các lần lặp lại khác nhau:

So sánh các giá trị trung bình của từng cặp nghiệm thức

so với LSD để biết mức độ khác biệt có ý nghĩa

( , )

2

dfE

MSE

r

 

( , ) ,

dfE

i i

B c 11: Tính giá trị LSDα

So sánh giữa các cặp trung bình nghiệm thức

- Sắp xếp các số trung bình nghiệm thức theo thứ tự có

thể giảm dần hoặc tăng dần

- Nhận diện và nhóm tất cả các trung bình nghiệm thức

không khác biệt có ý nghĩa v i nhau

- Hiển thị kết quả như sau Nghiệm thức Năng suất trung bình (Kg/ha)

T3 2.552 b

T4 2.128 c

T6 1.681 d

Suy ra:

Nghiệm thức Năng suất trung bình (Kg/ha)

Bảng có thể được lập lại như sau:

Nghiệm thức Năng suất trung

bình (Kg/ha)

Xếp hạng

Dol-Mix (1kg) (T1)

Dol-Mix (2kg) (T2)

DDT + -BHC (T3)

Azodrin (T4)

Dimecron-Boom (T5)

Dimecron-Knap (T6)

Đối chứng (T7)

2.127 bc 2.678 a 2.552 ab 2.128 bc 1.796 c 1.681 cd 1.316 d

4

1

2

3

5

6

7