Zagadnienia: wprowadzenie podstawowe pojęcia. Doświadczalnictwo. Anna Rajfura

Transkrypt

1 Zagadnienia: wprowadzenie podstawowe pojęcia Doświadczalnictwo 1

2 Termin doświadczalnictwo Doświadczalnictwo planowanie doświadczeń oraz analiza danych doświadczalnych z użyciem metod statystycznych. Doświadczalnictwo rolnicze w zorganizowanej formie rozwinęło się w połowie XIX wieku. Pierwsza stacja doświadczalna powstała w Rothamsted (Wielkia Brytania) w 1843 r. W Polsce podobne doświadczenia były zakładane w końcu XIX wieku. 2

3 Termin statystyka Statystyka (łac. status) stan rzeczy Znaczenie historyczne (do poł. XIX w.) Statystyka uporządkowany, czyli podany w formie tabeli, zbiór danych liczbowych dotyczących stanu państwa. Znaczenie współczesne Statystyka zgromadzone różnorakie dane liczbowe dotyczące wybranego zjawiska, np.: statystyka urodzeń statystyka wyjazdów turystycznych statystyka zachorowań na grypę 3

4 Termin statystyka Statystyka dyscyplina naukowa zajmująca się tworzeniem metod służących: pozyskiwaniu danych, ich prezentacji, oraz analizie i interpretacji. Celem tych metod jest otrzymanie użytecznych, uogólnionych informacji na temat badanego zjawiska. 4

5 Analiza danych Analizę danych można przedstawić: metodami statystyki opisowej metodami statystyki matematycznej Statystyka matematyczna bazuje na metodach rachunku prawdopodobieństwa. 5

6 Przedmiot badań statystycznych Badanie statystyczne zawsze dotyczy pewnej zbiorowości statystycznej, której elementami są obiekty materialne lub zjawiska, np.: studenci kierunku Inżynieria Ekologiczna I SGGW, wypadkowość na wyciągach narciarskich w Polsce osobniki trzmiela kamiennika na łąkach gminy Ułęż (woj. lubelskie) 6

7 Przedmiot badań statystycznych Zbiorowość statystyczną nazywamy populacją (generalną), a jej elementy jednostkami statystycznymi. Populacja skończona - ma skończenie wiele jednostek statystycznych. Populacja nieskończona - ma nieskończenie wiele jednostek statystycznych. Komentarz Czasem populacja, choć skończona, jest tak liczna, że można ją traktować jak nieskończoną. 7

8 Cechy statystyczne - przykłady Populacja - studenci kierunku Inżynieria Ekologiczna I SGGW. Jednostki statystyczne tej populacji mają właściwości, które nazywamy cechami statystycznymi, np.: płeć, wzrost, wagę, wiek, kolor oczu, liczba niezdanych egzaminów z semestru 1. Komentarz o typach cech. 8

9 Klasyfikacja cech Cechy mierzalne (ilościowe) niemierzalne (jakościowe) ciągłe skokowe (dyskretne) 9

10 Przykłady cech mierzalnych stężenie roztworu, średni dobowy przyrost masy zwierzęcia laboratoryjnego, liczba jabłek zepsutych w skrzynce, waga jednego jabłka wybranej odmiany liczba osobników trzmiela kamiennika znalezionych na poletku po zastosowaniu pewnego preparatu długość ciała samca trzmiela kamiennika 10

11 Definicja cechy mierzalnej Cecha mierzalna ciągła może przyjąć każdą wartość z określonego przedziału liczbowego, np.: długość ciała samca trzmiela kamiennika (10-22 mm), Cecha mierzalna skokowa może przyjąć tylko niektóre wartości liczbowe (liczby całkowite), np.: liczba jabłek zepsutych w skrzynce (0, 1, 2,..., 30) 11

12 Uwaga Cecha ciągła z natury, np. wysokość rośliny, ze względu na stosowaną technikę pomiaru ma charakter cechy skokowej, np. wysokość rośliny określona z dokładnością do centymetra. 12

13 Definicja cechy niemierzalnej Cecha niemierzalna (jakościowa) - każda badana jednostka statystyczna może być zakwalifikowana do jednej z wielu kategorii, bez przypisywania określonej wartości liczbowej, np.: barwa oczu - niebieska, szara, piwna, ocena owocu porażony, zdrowy, barwa kwiatu - czerwona, różowa, biała Uwaga. Kategoriom cechy niemierzalnej można przyporządkować liczby, np.:0 owoc porażony, 1 zdrowy, jednak liczby te nie wyrażają wartości cechy. 13

14 Rodzaje badań statystycznych Badanie pełne (wyczerpujące) - badaniu poddana jest cała populacja. Badanie częściowe (niewyczerpujące) - badaniu poddana jest tylko część populacji (niektóre jednostki). Badanie pełne jest niemożliwe do wykonania np. wtedy, gdy: populacja jest nieskończona, metoda badawcza ma charakter niszczący, koszt pojedynczego badania jest wysoki. 14

15 Próba Próba - ta część populacji generalnej, która bezpośrednio podlega badaniu. Próba reprezentatywna stanowi taką część populacji, która zachowuje wszelkie właściwości struktury całej populacji. Zaleta Badanie próby reprezentatywnej pobranej z populacji pozwala poprawnie wnioskować o całej populacji. 15

16 Losowy dobór próby Błędy wynikające z przeprowadzenia częściowego badania statystycznego mogą podlegać prawom rachunku p-stwa, dzięki czemu możliwe jest oszacowanie wielkości tych błedów. Podstawowym warunkiem jest losowy dobór próby, który polega na tym, że o znalezieniu się elementu populacji w próbie decyduje przypadek. Próba otrzymana w wyniku doboru losowego nazywa się próba losową. 16

17 Schematy losow.-losowanie proste Losowy dobór próby może być zrealizowany poprzez różne schematy (sposoby) losowania. Losowanie proste gdy wszystkie elementy mają jednakowe p-stwo dostania się do próby i p-stwo to nie zmienia się w trakcie losowania (np. losowanie ze zwracaniem). Próbę otrzymaną w wyniku losowania prostego nazywamy próbą prostą. Ten sposób losowania gwarantuje niezależność zmiennych reprezentujących próbę, co ułatwia wyznaczenie wzorów statystycznych. 17

18 Losowanie proste - komentarz W praktyce pobieranie próby prostej z populacji skończonej odbywa się za pomocą tablic liczb losowych (lub komputerowego generatora liczb losowych) na podstawie pełnej listy ponumerowanych elementów populacji generalnej. W odniesieniu do populacji nieskończonej pobieranie próby losowej odbywa się zwykle przez przeprowadzenie serii n niezależnych eksperymentów z zachowaniem identycznych warunków dla każdego z nich. 18

19 Losowanie warstwowe - przykład Przykład. Wśród ogółu studentów, można wyróżnić studentów politechnik, uniwersytetów, uniwersytetów medycznych, przyrodniczych, szkół ekonomicznych, artystycznych, itd. Losując próbę z tej populacji możemy samodzielnie ustalić liczebności z poszczególnych typów szkół (nie pozostawiać tego losowi) Tu części populacji nazywamy warstwami, a schemat losowania warstwowym. 19

20 Losowanie systematyczne przykład W losowaniu systematycznym numerujemy jednostki populacji i do próby włączamy jednakowo odległe, np. wśród ponumerowanych studentów IE wybieramy co dziesiątego. 20