– ТАРАУ ТӘЖІРИБЕ МӘЛІМЕТТЕРІН

Статистикалық өңдеу іріктелген жиынтыққа, сұрыптауға жүргізілген байқаулардың негізінде барлық жиынтық ту-ралы дұрыс қорынтылар шығаруға мүмкіндік береді. Статистикалық тәсілдердің бәрі математиканың ықтималдар теориясына негізделген. Тәжірибе қорытындылары зерт-теуден тыс қандай да болмасын әсерге ұшырайды. Соның нәтижесінде тәжірибеде белгілі бір мөлшерде кездейсоқтық болады. Ол тәжірибеде жіберілген қатемен өлшенеді.

Тәжірибені ғылыми жоспарлаудың және зерттеу қорытындыларын өңдеудің осы заманғы статистикалық тәсілдерін жасауда И.Пирсонның, В.И.Романовскийдің, Р.А.Фишердің, А.Н. Холмогоровтың және басқалардың еңбектерінің маңызы зор. Қазіргі уақытта статистикалық тәсілсіз тәжірибені және зерттеу қорытындыларына ғылыми баға беру мүмкін емес.

Статистикалық өңдеудің осы заманғы тәсілдерін білу, тек байқаулар мен тәжірибе арқылы алынған мәліметтердің сандық сипаттамасы үшін ғана емес, ғылыми жұмысты жо-спарлаудан ақтық қорытындылардың түсіндірілуіне дейінгі барлық кезеңге қажет.

Алайда статистикалық тәсілдердің маңызын тым асы-ра бағалап, қалай болса солай қолдануға болмайды. Мәліметтеріне статистикалық өңдеу нашар жүргізілген тәжірибеден жақсы қорытынды шығара алмайды.

Тәжірибе жүргізушінің басты міндеті – дәйекті, белгілі мақсатқа бағытталған тәжірибені іріктеп алу, ал статистикалық өңдеу агрохимиялық зерттеуге ең тиімді шарттарды іріктеп алуға көмектеседі және тәжірибе

Дисперсиялық талдау кезінде бірегей статисткалық кешенді құратын арнаулы жұмыс кестесі күйінде қалыптасқан бірнеше іріктеулірдің деректерін бір мезгілде өңдейді. Статистикалық кешеннің құрылымы мен оның тал-дауы сызбамен және тәжірибе әдістемесімен анықталады.

Дисперсиялық талдаудың мәні ауытқулар квадраттарының ортақ қосындысын және еркіндік дәрежесінің ортақ са-нын тәжірибенің құрылымына сәйкес келетін кешендерге мүшелеу және критерий бойынша зерттелетін факторлардың әрекеті мен өзара әрекетінің мәнділігін бағалау болып та-былады. Зерттеу үшін мәнділіктің қабылданған деңгейі критерийінің теориялық мәнін 12 кесте бойынша варианттар дисперсиясы мен кездейсоқ дисперсия үшін еркіндік санын ескере отырып табады.

Көбінесе 5%-дық, ал зерттеуге неғұрлым мұқият қатаң түрде баға беру үшін 1%-дық мәнділік деңгейін алады

(13-кесте).

Тәжірибені өңдеуде негізгі кездейсоқ қателіктер қалыпты бөлу заңына бағынады деген ереже бар. Бұл заңның математикалық формуласы есеп жолымен кездейсоқ қателіктердің шекті мәнін табуға, сондай-ақ байқау мөлшерінің артуына қарай сол қателіктердің азаю дәрежесін анықтауға мүмкіндік береді. Кездейсоқ қателіктер жолындағы мәселені зерттеу кез келген эксперимент нәтижелерінде әрқилы шамадағы және әртүрлі бағыттағы (тиімді де, тиімсіз де) кездейсоқ қателіктер болатындығын дәлелдейді.

Кездейсоқ қателіктер ішінде әртүрлі бағыттағы ауытқулар шамамен өзара шамалы мөлшерде кездесіп отырады. Бол-машы мәнді қателіктер, мәнділеріне қарағанда жиірек байқалады. Эксперименттік (бастапқы байқаулар), мәселен, орташа арифметикалық есептеулер негізінде алынған барлық көрсеткіштер де кездейсоқ қателіктерді құрайды.

Бастапқы байқаулар мөлшерінің артуына қарай орташа дәрежелі қателіктер шамасы да кеміп отырады.

жүктеу/скачать 1,58 Mb.

Достарыңызбен бөлісу: