PPLM áp dụng tại 40 mẫu cây keo con giữa 2 phương pháp ngẫu nhiên và phân lớp

Thuyết trình
PHƯƠNG PHÁP LẤY MẪU
So sánh phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên và phương pháp lấy
mẫu phân lớp
trong quản lý tài nguyên thiên nhiên
(Lĩnh vực Lâm Nghiệp)


ĐẶT VẤN ĐỀ
NỘI DUNG
MỤC TIÊU – PHƯƠNG PHÁP
BÀI TOÁN
KẾT LUẬN


ĐẶT VẤN ĐỀ

Cây keo là loại cây có khả năng cải tạo
đất và đặc biệt có giá trị kinh tế cao với thời
gian sinh trưởng ngắn. Bên cạnh đó keo là
loại cây dễ trồng thích hợp với đất Feralit,
loại đất chiếm phân bố hầu khắp lãnh thổ
VN, do vậy đây là loài cây mà đa số các
vườn ươm ở nước ta coi là loài giống cung
ứng chủ đạo của vườn.


Do vậy việc nghiên cứu theo
dõi sự phát triển của giống keo để
đưa ra các biện pháp kỹ thuật lâm
sinh phù hợp sao cho cây con đạt

tiêu chuẩn tốt nhất trong giai đoạn
bầu non là một trong những vấn đề
cần được quan tâm và theo dõi
chặt chẽ.


NỘI DUNG
Một nghiên cứu mới đây về sự phát
triển của cây keo trong bầu non với số
cây gieo trồng là 46 cây. Với tỷ lệ thành
công 87% tương đương với 40 cây được
nẩy mầm và phát triển. Để phân tích
được sự phát triển của cây keo trong giai
đoạn PT khi còn non chúng tôi đã thực
hiện theo 2 phương pháp lấy mẫu.
• Phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên
• Phương pháp lấy mẫu phân lớp


MỤC TIÊU
• Ước lượng khoảng chiều cao trung bình của
tổng thể 40 cây keo.
• Ước lượng dung lượng mẫu cần thiết để tính
được sai số.
• Biết được sự sinh trưởng của chúng trong thời
kỳ 40 ngày đầu kể từ khi gieo hạt


PHƯƠNG PHÁP
1, Thu thập số liệu

Phương
pháp nghiên
cứu số liệu
thứ cấp Đề
tài “.....”

2, Xử lý số liệu
- Sử dụng excel
- Sử dụng công thức
thống kê

STT

H (cm)

STT

H (cm)

1

8

21

9

2

6.5

22

8.5

3

8

23

9.5

4

7

24

8.5

5

7.5

25

8.5

6

8

26

8.5

7

7

27

8.5

8

7

28

8

9

7.5

29

8

10

7

30

8

11

7

31

7.5

12

7

32

7.5

13

7

33

8.5

14

7

34

9

15

6.5

35

8

16

6

36

9.5

17

7

37

8

18

6

38

8.5

19

7.5

39

8.5

20

6

40

9

BÀI TOÁN
Một nghiên cứu thử nghiệm trồng 40 cây keo, 40 ngày
đầu kể từ khi gieo hạt. Yêu cầu thực hiện 2 phương
pháp để tính:
1. Ước lượng giá trị trung bình chiều cao của tổng thể
với độ tin cậy 95% .
2. Xác định dung lượng mẫu cần thiết để tính chiều cao
µ với sai số 0,5 cm.


1. Phương pháp lấy ngẫu nhiên:
Lấy 15 cây trong tổng số 40 cây.
Cây số

Chiều cao(y)
(cm)

cây

Chiều cao(y)
(cm)

2

6,5

22

8.5

4

7

23

9.5

16

6

28

8

7

7

32

7.5

20

6

24

8.5

19

7.5

34

9

18

6

13

7

21

9

 

 


 

Ước lượng giá trị trung bình của tổng thể với độ tin cậy

là 95%
(cm)
S2== 1,37
(1 - ).(= 0,06
222= 0,12


Ước lượng dung lượng mẫu cần thiết để ước
tính chiều cao µ với sai số 0,5 cm. Biết chiều
cao cây  7,5 cm
• n  =
• = = 1,88
•
• D = = = 0,0625
• n = = = = 24 (cây)


2. Phương pháp phân lớp :
Một nghiên cứu thử nghiệm trồng 40 cây keo,
40 ngày đầu kể từ khi gieo hạt người ta muốn ước
lượng chiều cao trung bình của số keo đó với độ tin
cậy 95%, để ước lượng số keo đó người ta phân
nhóm như sau:


Na(1-10) =10

Nb(11-30) = 20

Nc(31-40) =10

na = 3
Chiều cao (y)
(cm)

nb = 10
Chiều cao (y)
 (cm)

nc = 2
Chiều cao (y)
 (cm)

6,5
7
7

7
6
6
7,5
6
9
8,5
9,5
8,5
8

7,5
9

 
 
 
 
 
 
 
 


 

a = = 6,83 (cm)
b = = 7,6 (cm)
c = = 8,25 (cm)
 

st = i.i = (cm)
a2 = = 0,0833
Sb2 = = 1,71
Sc2 = = 1,125


 

st) = . i2. (1 – ) . (
= . [ 102 . (1 - +202 . (1 +102 . (1 - ]
= . 81,144 = 0.05

 

• Ước lượng dung lượng mẫu cần thiết để ước tính
chiều cao µ với sai số 0,5 cm. Biết chiều cao cây
7,5 cm.
• n=
• = 0.285
=1.095
• =
=
=

= 0.43


 

n=
=
= 12 (cây)
Với = = n. (4 ( cây)


KẾT LUẬN:
• Phương pháp lấy ngẫu nhiên
1. Với độ tin cậy là 95% chúng ta tin giá trị trung bình của tổng thể
nằm trong khoảng (7,41 - 7,65)cm
2. Dung lượng mẫu cần thiết để ước tính chiều cao µ với sai số 0,5 cm
là 24 cây
 

• Phương
pháp phân lớp:
 
1. Với độ tin cậy 95% chúng ta tin chiều cao trung
bình của số keo trên trong khoảng (7,52 – 7,62) cm
2. dung lượng mẫu cần thiết để ước tính chiều cao µ
với sai số 0,5 cm là 12 cây
Với = = 4 cây


>>>> Ta thấy phương pháp phân lớp có độ chính
xác cao hơn phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên
>>>Phương pháp phân lớp cần dung lượng mẫu
cần thiết ít hơn phương pháp ngẫu nhiên


Thanks you
for listening!