Методика проведения сортоиспытания сельскохозяйственных растений (стр. 26 )

Съём косточковых плодов (кроме черешни и вишни) рекомен­дуется проводить в технической зрелости, когда плоды достигли нормального размера и окраски и вполне пригодны для потребления, но мякоть плодов еще достаточно плотная, чтобы быть устойчивой к термической обработке {бланшированию, стерилизации).

Пробы черешни и вишни отбирают при полной зрелости. Летние сорта яблок и груш исследуют в съемной зрелости, сорта айвы - в технической зрелости.

Инжир для приготовления варенья и компотов отбирают в фазе технической зрелости, а для сушки - в фазе полной зрелости. Гранат исследуют в период массового сбора плодов в зрелом состоянии.

Образцы для отправки в лабораторию отбирают в следующую та­ру: земляники и малины в решета и кузовки емкостью до 2 кг; черной смородины, крыжовника, сливы, вишни, черешни, инжира - в реше­та до 5 кг; абрикоса, персика, маслины - в планчатые ящики до 5 кг; груши, яблок, мандарина и грейпфрута в стандартные ящики. Решета при перевозке объединяют в папки. Каждый образец снабжают эти­кеткой. Прилагают также опись всех отправляемых в лабораторию сортов и культур.

Отобранные плоды и ягоды доставляют в лабораторию в день их сбора, а перерабатывают не позднее следующего дня. Образцы таких культур, как земляника, малина, смородина, крыжовник, черешня, вишня, персик, инжир, следует законсервировать в этот же день, по­этому их надо доставить в лабораторию в первой половине дня.

По винограду для переработки на виноматериалы в лаборатории направляют образцы сорта массой 30-50 кг. (по перспективным сор­там до 70 кг.). Для переработки на виноградный сок масса образца должна составлять 10-16 кг.

При отборе образцов следует руководствоваться также методика­ми государственного сортоиспытания соответствующих культур.

Глава 18

55. Статистическая обработка опытных данных

248. Основным методическим требованием к полевым опытам на госсортоучастках является высокая достоверность получаемых результа­тов, служащих основой для оценки и допуска сортов к использова­нию. Для установления достоверности отличий сортов проводят ста­тистическую обработку опытных данных методом дисперсионного анализа, при котором рассчитывают: ошибку (точность) опыта (Р %), ошибку средней по опыту (Е ц/га), наименьшую существенную раз­ность (критерий оценки) при уровне доверительной вероятности 0,95 (НСР095 ц/га). Используя НСР095, делают группировку сортов по урожайности и рассчитывают гарантированную прибавку урожайно­сти по предлагаемым на допуск к использованию сортам.

Статистическую обработку проводят специалисты госсортоучаст­ков по единой программе, разработанной в Госкомиссии. При этом следует иметь в виду, что результаты статистической обработки опытных данных должны быть получены в двухнедельный срок после уборки урожая, т. е. к моменту отправки данных основных показате­лей испытываемых сортов в инспектуры и Госкомиссию.

Статистической обработке подвергают показатели, характери­зующие продуктивность сортов (урожайность зерна, семян, плодов, клубней, корнеплодов, соломки льна-долгунца, хлопка-сырца, сухого вещества трав и кормовых корнеплодов, коконов шелкопряда и т. д.), по сахарной свекле дополнительно сахаристость и сбор сахара с гек­тара; по многолетним культурам дополнительно сумму урожаев за цикл (за ряд лет), по опытам искусственного заражения растений бо­лезнями – процент заражения, преобразованный предварительно в «арксинус процент» по таблице (приложение 31).

При выполнении статистической обработки непосредственно на госсортоучастке используют форму 166 «Результаты статистической обработки однофакторного опыта». Результаты статистической обра­ботки указывают в годовом отчете по культуре, в основных показате­лях испытываемых сортов (формы 119, 120, 150, 161) в обоснованиях допуска сортов к использованию, а также в публикациях по итогам государственных сортоиспытаний.

Классической схемой дисперсионного анализа является разложе­ние общего варьирования опытных данных на составные части, обу­словленные изучаемыми в опыте сортами (вариантами) и повторе­ниями и выделение остаточного варьирования, возникающего в связи с экспериментальными ошибками.

Каждое из этих варьирований характеризуется двумя статистиче­скими величинами:

1) «число степеней свободы», равным числу данных, на основе ко­торых вычислена соответствующая сумма квадратов, минус единица *;

2) суммой квадратов отклонений данных опыта от общей средней, обычно называемой просто «сумма квадратов».

Дисперсионный анализ с расчетом всех величин варьирования (общего, сортов, повторений и остаточного) может быть выполнен методом отклонения от произвольного начала или методом нарас­тающего итога. Величину остаточного варьирования (дисперсию ошибки) в данном случае находят, вычитая из общего варьирования соответствующие показатели для сортов и повторений.

Остаточное варьирование или дисперсию ошибки можно рассчи­тать, минуя расчеты общей и частных (сортов и повторений) дисперсий, что значительно ускоряет вычисления и всю работу. В данном случае дисперсионный анализ выполняют методом отклонения от среднего по варианту.

56. Обработка однофакторных опытов

249. В приложении 32 к настоящей Методике приведены исходные данные, подлежащие в качестве примера статистической обработке.

Общим правилом при любом методе является суммирование поделяночных данных в горизонтальном и вертикальном направлениях. Суммы в горизонтальном направлении - по сортам (вариантам) обо­значают S, а в вертикальном направлении - по повторениям - Р.

Вычисляют сумму величин S; она обозначена Q. Эта же общая - сумма урожаев получается и при суммировании величин Р. Этим об­стоятельством обязательно следует воспользоваться для проверки вычислений и вычислить Q как горизонтальным, так и вертикальным суммированием.

Делением каждой суммы S на число повторений (в данном случае на 4) получают средние урожаи по сортам. Эти урожаи в дальнейшем приводят к установленной стандартной (в нашем примере к 14%-ной) влажности.

Делением общей суммы урожаев Q на общее число делянок Nn, где N - число сортов и n - повторность опыта, получаем средний урожай по всему опыту - М. В нашем примере М=1652,8: 48=34,4.

*Число степеней свободы является числом независимых отклонений отдельных наблюдений от средней. Если имеется всего два наблюдения 8 и 12 и их средняя 10, то одно отклонение равно 12* — 10 = 2, а второе уже не может быть каким угодно, а точно равно этому первому отклонению с обратным знаком 8 — 10 = - 2. При трех наблюдениях (8, 12, 13) два отклонения будут независимы (свободны) друг от друга (8 - 11 = - 3 и 12 — 11 = 1), а третье уже обязательно равно сумме двух первых отклонений с обратным знаком (13—11 = 2; или - 3 + 1 = - 2). Итак, число степеней свобо­ды всегда равно числу наблюдаемых величин без единицы.

Техника дисперсионного анализа при каждом методе различна и описана ниже. Конечные результаты дисперсионного анализа тремя методами одинаковы, поэтому пользоваться можно любым из них.

57. Метод отклонения от среднего по варианту

250. После того, как по исходным урожайным данным (приложение 32 к настоящей Методике) рас­считаны средние урожайности сортов и средняя урожайность по опыту (М), расчеты ведут в следующей последовательности.

251. Составляют таблицу отклонений поделяночных урожайностей
от средней урожайности по сорту (∆у).

В рассматриваемом примере по первому сорту: 34,0 – З6,2=-2,2; 34,5-36,2=-1,7; 38,0-36,2=1,8; 38,3 - 36,2=2,1; по второму сорту: 36,6-37,5=-0,9; 38,0 - 37,5=0,5; 36,4 - 37,5=-1,1; 39,0 - 37,5=1,5 и т. д. (приложение 39 к настоящей Методике).

252. Подсчитывают сумму отклонений по каждому из повторений
с учетом знака (Р): приложение 38 к настоящей Методике

1 2 3 4

-18,7 -9,7 3,3 25,1

253. Рассчитывают сумму квадратов поделяночных отклонений (∑∆у2), возводят их последовательно в квадрат на калькуляторе на­растающим итогом:

∑ (∆у) 2= (-2,2)2 + (-0,9)2 + (-1,8)2 +...+ 4,72 = 174,24.

Сумму квадратов поделяночных отклонений можно рассчитать составив предварительно дополнительную таблицу квадратов отклонений (∆у) 2

254. Рассчитывают сумму квадратов сумм отклонений по повто­рениям (∑Р2), возводя их последовательно в квадрат на калькуляторе
нарастающим итогом:

∑Р2 = (-18,7)2 + (-9,7)2 + 3,32 + 25,12 = 1084,68.

255. Рассчитывают сумму квадратов ошибки (SS0) по формуле:

В нашем примере:

256. Рассчитывают число степеней свободы ошибки (∂0) по формуле:

∂0 = (N-1) * (n-1)

В нашем примере:

∂0 = (12-1) * (4-1) = 33

Дальнейшие расчеты при всех методах проводят одинаково, по­этому подробно они изложены лишь при описании первого метода.

257. Рассчитывают средний квадрат ошибки (S2) по формуле:

В нашем примере:

258. Рассчитывают ошибку средней (Е) по формуле:

В нашем примере:

259. Рассчитывают ошибку (точность) опыта (Р) в процентах по формуле:

В нашем примере:

260. Рассчитывают наименьшую существенную разность (критерий оценки) при уровне доверительной вероятности 0,95 (НСР0,95) по формуле:

НСР = К * Е.

Величина коэффициента К находится в следующей зависимости от числа степеней свободы ошибки (∂0):приложение 39 к настоящей Методике

В нашем примере: НСР = 3,00 * 0,797 = 2,39 ≈ 2,4 ц/га.

261. Сорта группируют по урожайности, приведенной к стандарт­ной влажности, используя величину НСР и руководствуясь следую­щим правилом: номер группы сорта с учетом знака отклонения ра­вен частному в целых числах (без округления) от деления величины отклонения урожайности сорта от стандарта на НСР.