При учете зараженности яиц капустной совки трихо-граммой (по 220 зараженных яиц) установлено, что из 119 яиц вылетела Tr.eupzactidis и из 10...
Условие:
Решение:
Для определения существенности разности между двумя пропорциями, в данном случае долей зараженных яиц Tr.eupzactidis и Tr.evanescens, мы можем использовать статистический тест на разность пропорций.
Для начала, нам необходимо вычислить оценки пропорций для каждого вида Tr.eupzactidis и Tr.evanescens. Для этого мы делим количество зараженных яиц каждого вида на общее количество зараженных яиц.
Оценка пропорции для Tr.eupzactidis: 119/220 ≈ 0.5418 (или около 54.18%) Оценка пропорции для Tr.evanescens: 101/220 ≈ 0.4591 (или около 45.91%)
Затем мы можем вычислить стандартную ошибку разности пропорций, которая позволяет нам оценить разницу между двумя пропорциями. Формула для стандартной ошибки разности пропорций выглядит следующим образом:
SE = sqrt(p1(1-p1)/n1 + p2(1-p2)/n2)
где p1 и p2 - оценки пропорций для каждого вида, а n1 и n2 - общие количество зараженных яиц для каждого вида.
SE = sqrt((0.5418*(1-0.5418))/220 + (0.4591*(1-0.4591))/220)
SE ≈ 0.0487 (или около 4.87%)
И наконец, мы можем использовать статистический тест для определения существенности разности между пропорциями. Один из наиболее распространенных тестов - это Z-тест. Формула для Z-статистики выглядит следующим образом:
Z = (p1 - p2) / SE
где p1 и p2 - оценки пропорций для каждого вида, а SE - стандартная ошибка разности пропорций.
Z = (0.5418 - 0.4591) / 0.0487
Z ≈ 1.711 (округленно до трех знаков после запятой)
Для определения существенности разности, мы сравниваем полученное значение Z с критическим значением Z для выбранного уровня значимости (например, 0.05). Если значение Z превышает критическое значение, то разница считается статистически значимой.
В данном случае, для уровня значимости 0.05, критическое значение Z составляет примерно 1.96. Так как значение Z (1.711) меньше критического значения, мы не можем считать разницу между пропорциями Tr.eupzactidis и Tr.evanescens статистически значимой на уровне значимости 0.05.
Однако, стоит отметить, что для более точного и надежного анализа необходимо учитывать размер выборки, возможные ограничения и особенности исследования. Также, для подтверждения результатов, рекомендуется провести дополнительные исследования и повторить анализ.