АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

И экологических данных

Читайте также:
  1. Cбор и подготовка данных
  2. II. Работа в базе данных Microsoft Access
  3. А4. Знание о файловой системе организации данных
  4. Автоматическое управление памятью ссылочных данных
  5. Алфавит языка и типы данных
  6. Анализ данных интервью
  7. Анализ данных с помощью сводных таблиц
  8. Анализ и интерпретация данных, полученных в ходе эксперементальной работы.
  9. Анализ собранных данных
  10. Аппаратчик-оператор экологических установок
  11. Архитектуры процессоров по разделению памяти данных и команд (Архитектура фон Неймана, Гарвардская архитектура).
  12. Библиографические базы данных имеют ряд недостатков. Что к ним не относится?

Характерным свойством признаков биологических и экологи-

ческих объектов является варьирование их значений в опреде-

ленных пределах при переходе от одной единицы наблюдения

к другой. Подобная особенность в статистике обозначается

терминами вариация, дисперсия, вариабельность, рассеяние

вариант, разброс, изменчивость.

Примеры: особи одной популяции различаются по массе

и размерам тела; в листьях растений одного вида или даже в раз-

ных листьях одного растения может содержаться различное коли-

чество хлорофилла «а»; изменчивость окраски у животных од-

ного вида; изменение плотности популяции, урожайности сортов,

плодовитости организмов во времени и пространстве.

Подобная вариабельность обусловлена влиянием на изучае-

мые объекты многочисленных причин (генетические различия

особей, влияние факторов среды). Кроме того, на величине при-

знаков сказываются погрешности (ошибки) измерений – разница

между результатами измерения и действительно существующими

значениями измеряемой величины (Лакин, 1990). Погрешности

измерений принято делить на 2 группы (Лакин, 1990):

1. Систематические (смещение оценок) – неслучайные,

постоянно повторяющиеся. В том числе: _1.1. Технические. Возникают из-за неточности измерительных

приборов и инструментов (прибор не откалиброван или имеет

техническую неисправность, использование термометра, дающего

ошибку на полградуса в положительную сторону) (Лакин, 1990).

1.2. Личные. Возникают из-за личных качеств исследователя,

его навыков и мастерства в работе (систематическое применение

одной и той же ошибочной формулы расчета концентрации ве-

щества, постоянное недоливание воды до метки при при-

готовлении растворов) (Лакин, 1990).

2. Случайные (неточность оценок) – возникают от целого

ряда других, не поддающихся регулированию и неустранимых

причин (лаборант при снятии показаний перепутал значение на

шкале прибора) (Лакин, 1990).

Систематические ошибки можно свести до минимума, посто-

янно проверяя точность измерений прибора, совершенствуя тех-

нические средства, повышая квалификацию. Случайные ошибки,

как независимые от воли исследователя, остаются и сказываются

на результатах исследований, обусловливая определенную долю

вариации признаков биологических и экологических объектов.

Биологические и экологические данные, пригодные для мате-

матической обработки, могут быть представлены в различной

форме. В математической статистике различают три типа

признаков (Урбах, 1964; Рокицкий, 1973; Терентьев, Ростова,

1977; Лакин, 1990; Реброва, 2002; Ивантер, Коросов, 2003, 2005):

1. Количественные признаки являются числовыми, могут

быть упорядочены, и для них имеют смысл различные вычис-

ления, например средних величин и показателей вариации. Коли-

чественные признаки делятся на счетные (число ветвистых лучей

в спинном плавнике рыбы, число зерен в колосьях, яйценоскость,

плотность популяции) – варьируют прерывисто (дискретно), их

числовые значения выражаются только целыми числами – и мер-

ные (размер, вес особи, температура тела, артериальное давле-

ние) – варьируют непрерывно, их величина может принимать

в определенных пределах (от – до) любые числовые значения.

2. Качественные признаки (пол животного, вид растения,

цвет глаз) являются нечисловыми, они означают принадлежность

к некоторым классам и не могут быть упорядочены или не-

посредственно использованы в вычислениях. Значения таких

признаков, как правило, выражаются словами, символами, зна-

ками (♀, ♂, бурый, синий, зеленый, +, -). Простейший способ

перевода качественных данных в количественные – это подсчет

числа единиц наблюдения (частота встречаемости), у которых

отмечается тот или иной качественный признак. В дальнейшем

это дает возможность обрабатывать подобные признаки с по-

мощью количественных статистических методов.

3. Порядковые признаки занимают промежуточное поло-

жение: их значения упорядочены (стадия развития животного или

растения, уровень эвтрофикации водоема, зоны загрязнения во-

круг промышленного предприятия), но не могут быть с уверен-

ностью измерены и сопоставлены количественно. Они в большей

или меньшей степени обладают качеством, выраженным данной

переменной. Однако они не позволяют сказать, ォна сколько

большеサ или ォна сколько меньшеサ. Так, ранжируя зоны загрязне-

ния в порядке возрастания степени этого загрязнения, как 1, 2, 3

…10, можно с уверенностью утверждать, что 10-я зона загрязне-

на сильнее, чем 5-я зона, но вовсе не в два раза.

Примечание. Для различных типов переменных применяют-

ся разные методы статистического анализа!!! При планировании

исследований важно понимать, что порядковые или качественные

данные можно статистически исследовать только с помощью

непараметрических приемов, тогда как для количественных при-

знаков можно использовать, кроме того, точные и высокоэффек-

тивные параметрические методы. В целом, возможности статис-

тической обработки порядковых и качественных данных значи-

тельно ограничены.


1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 |

Поиск по сайту:



Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.004 сек.)