Khai thác và sử dụng SPSS để xử lý số liệu nghiên cứu trong lâm nghiệp - Chương 7 ppsx

151

Ch−¬ng 7

C¸c d¹ng ®−êng cong Vμ hμm phi tuyÕn

7.1 C¸c d¹ng ®−êng cong

Trong nhiÒu tr−êng hîp víi mét sè liÖu ®· cho cña biÕn X vµ Y ta cÇn so s¸nh

vµ lùa chän mét d¹ng liªn hÖ nµo ®ã tèt nhÊt trong sè nh÷ng d¹ng ®· th¨m dß. SPSS

cho phÐp ta x¸c ®Þnh nhanh mét sè d¹ng sau ®©y: Linear hµm logarithmic hµm

inverse (y= a+b/X) hµm Parabol bËc 2 vµ 3 hµm Power (Y= B0XB1) hµm compound

(Y=B0*B1

X ) hµm ch÷ S (Y= exp(B0 + B1/x) hµm mò vµ mét sè hµm kh¸c. Tiªu chuÈn

lùa chän chñ yÕu lµ dùa vµo hÖ sè x¸c ®Þnh R2

.

VÝ dô 7.1: Sinh Tr−ëng chiÒu cao Hvn cña th¶o qu¶ cã quan hÖ víi c¸c nh©n tè

hoµn c¶nh : M (hµm l−îng mïn) pH( ®é chua) Ws (Èm dé) Dc (®é chÆt cña ®Êt) Tc (®é

tµn che) ®−îc cho trong b¶ng sau (nguån Phan V¨n Th¾ng – LuËn v¨n cao häc n¨m

2002) (xem b¶ng 7.19 cuèi ch−¬ng ). Ta cã quy tr×nh tÝnh theo SPSS nh− sau:

QT7.1

1. Analyze\ Regression\Curve Estimation

2. Trong hép tho¹i Curve Estimation ®−a biÕn Hvn vµo Dependent (S). Mét

trong c¸c biÕn hoµn c¶nh ®−a vµo Independent vµ khai b¸o c¸c hµm cÇn

th¨m dß (cã thÓ khai b¸o Plot model ®Ó xem biÓu ®å liªn hÖ). Nh− vÝ dô

cña ta cÇn thö c¸c d¹ng sau: Linear, logarithmic, inverse, quadratic, cubic,

power, compound, S vµ hµm exponential cho biÕn ®é xèp

3. OK

152

H×nh 7.1 Hép tho¹i Curve Estimaton víi viÖc lùa chän c¸c hµm

B¶ng 7.1 Quan hÖ gi÷a biÕn ®é xèp vµ chiÒu cao cña Th¶o qu¶

Independent: X

Dependent Mth Rsq d.f. F Sigf b0 b1 b2 b3

HVN LIN .486 148 139.78 . 000 -1.0810 .0519

HVN LOG .496 148 145.67 . 000 11.978 3.4252

HVN INV .501 148 148.62 .000 5.7422 -220.40

HVN QUA .501 147 73.80 .000 -5.2934 .1810 -.0010

HVN CUB .501 147 73.80 000 -5.2934 . 1810 -.0010

HVN COM .517 148 158.41 .000 .4562 1.0245

HVN POW .540 148 173.43 .000 .0026 1.6143

HVN S .558 148 186.53 .000 2.4298 -105.06

HVN EXP .517 148 158.41 . 000 .4562 .0242

Gi¶i thÝch:

Cét ®Çu tiªn cña b¶ng 7.1 lµ Hvn, cét 2 viÕt t¾t c¸c hµm, cét 3 hÖ sè x¸c ®Þnh

R2

, cét 4 bËc tù do, cét 5 trÞ sè F kiÓm tra sù tån t¹i cña R2

, cét 6 x¸c suÊt cña F. NÕu

Sig cña F < 0.05 th× R2

tån t¹i trong tæng thÓ (R0

2

>0). Nh− vÝ dô cña ta c¸c hÖ sè x¸c

®Þnh ®Òu tån t¹i. Theo kÕt qu¶ trªn th× hµm S (Y = exp(B0+B1/x) cã hÖ sè x¸c ®Þnh cao

nhÊt trong sè nh÷ng hµm ®· thö nghiÖm. Nã ®−îc chän ®Ó m« pháng quan hÖ gi÷a

chiÒu cao vµ ®é xèp cña th¶o qu¶.

ChiÒu cao

4 0 5 0 6 0 7 0 8 0 9 0

4.0

3.5

3.0

2.5

2.0

1.5

1.0

.5

Observed

Linear

Logarithm ic

Inverse

Q uadratic

Cubic

Compound

Power

S

Exponential

§ é xè p

H×nh 7.2 §å thÞ vÒ quan hÖ gi÷a sinh tr−ëng chiÒu cao vµ nh©n tè ®é xèp ®Êt

cña th¶o qu¶ theo c¸c hµm lý thuyÕt

Theo kÕt qu¶ trªn ta chän hµm ch÷ S ®Ó biÓu thÞ quan hÖ gi÷a sinh tr−ëng chiÒu

cao vµ nh©n tè ®é xèp ®Êt cña th¶o qu¶. Muèn n¾m s©u h¬n hµm nµy tiÕp theo c¸c b−íc

153

cña quy tr×nh trªn ta cÇn khai b¸o thªm b¶ng ph©n tÝch ph−¬ng sai b»ng viÖc ®¸nh dÊu

vµo « Display Anova table trong hép tho¹i trªn kÕt qu¶ nh− sau:

B¶ng 7.2

MODEL: MOD_2.

Dependent variable.. HVN Method.. S

Listwise Deletion of Missing Data

Multiple R .74671

R Square .55758

Adjusted R Square .55459

Standard Error .17290

Analysis of Variance:

Soursce DF Sum of Squares Mean Square

Regression 1 5.5762070 5.5762070

Residuals 148 4.4244718 .0298951

F = 186.52591 Signif F = .0000

-------------------- Variables in the Equation --------------------

Variable B SE B Beta T Sig T

X -105.061755 7.692634 -.746715 -13.657 .0000

(Constant) 2.429841 .113278 21.450 .0000

2 Gi¶i thÝch

Nh÷ng hµng ®Çu tiªn cho biÕt c¸c gi¸ trÞ R, R2

, Ra

2

®iÒu chØnh vµ sai tiªu chuÈn

håi quy. TiÕp theo lµ b¶ng ph©n tÝch ph−¬ng sai nh− ®· giíi thiÖu c¸c môc trªn. Chó ý

ë ®©y lµ gi¸ trÞ cña F vµ kÕt qu¶ kiÓm tra sù tån t¹i cña R2 nh− ®· gi¶i thÝch ë trªn. Cuèi

cïng lµ b¶ng chøa c¸c hÖ sè cña ph−¬ng tr×nh (cét 2) sai sè cña c¸c hÖ sè (cét 3) hÖ sè

B ®· chuÈn ho¸ (cét 4), chØ sè t kiÓm tra sù tån t¹i cña c¸c hÖ sè (cét 5) vµ cuèi cïng lµ

x¸c suÊt kiÓm tra cña t. X¸c suÊt nµy nhá h¬n 0,05 cho thÊy c¸c hÖ sè ®Òu tån t¹i trong

tæng thÓ. Ph−¬ng tr×nh vµ ®å thÞ biÓu thÞ quan hÖ gi÷a chiÒu cao vµ ®é xèp cña th¶o qu¶

®−îc cho nh− sau:

Hvn = e^ ( 2,4298 - 105,06176/ x ) (7.1)