Застосування статистичних групувань та дисперсійного і кореляційно-регресійного аналізу
При аналізі стану і розвитку тваринництва широке застосування знаходить метод статистичних групувань, який дає змогу шляхом розподілу господарств за важливими ознаками на однорідні групи вивчити стан і закономірності розвитку тваринництва в різних групах господарств і виявити наявні резерви для збільшення виробництва продукції. Застосовуються всі типи і види статистичних групувань. Типологічні групування здійснюються за категоріями господарств по основних видах продуктів тваринництва, видах сільськогосподарських тварин, показниках їх відтворення і продуктивності. Ці групування та їх порівняння в динаміці дають можливість установити роль і значення кожної категорії господарств у загальному виробництві продуктів тваринництва даного виду, в загальній кількості тварин визначеного виду, що має важливе значення для характеристики соціально-економічної та організаційної структури тваринництва і тих зрушень, що відбуваються в цій структурі. Приклади типологічних групувань наведені в табл. 46 і 47. При аналізі тваринництва широко використовуються структурні групування господарств, що складаються за різними ознаками. Найчастіше застосовується групування господарств за виробництвом молока і м’яса на 100 га сільськогосподарських угідь, за середнім надоєм молока від 1 корови за рік, за виходом телят на 100 корів, за середньою яйценосністю курей-несучок, за кількістю поголів’я худоби, корів, свиней, овець і кіз, птиці всіх видів тощо. Групування за зазначеними ознаками доцільно аналізувати в динаміці, що дає змогу визначити тенденцію зміни в розподілі господарств. При цьому інтервали групування не повинні часто змінюватися в часі. Проте розвиток тваринництва зумовлює необхідність перегляду інтервалів групування. У цьому разі інтервали групування повинні трансформуватися таким чином, щоб забезпечити порівнянність з попередніми роками. У разі необхідності укрупнення інтервали об’єднуються. У табл. 54 наведено структурне групування селянських (фермерських) господарств України за наявністю в них великої рогатої худоби, виходячи з її чисельності, яке складено за даними обстеження 27 473 селянських (фермерських) господарств станом на 01.01.95 і 32 846 господарств — станом на 01.01.99. Таблиця 54 ГРУПУВАННЯ СЕЛЯНСЬКИХ (ФЕРМЕРСЬКИХ) ГОСПОДАРСТВ УКРАЇНИ ЗА ЧИСЕЛЬНІСТЮ ПОГОЛІВ’Я ВЕЛИКОЇ РОГАТОЇ ХУДОБИ СТАНОМ НА 01.01.95 І 1.01.99 Поголів’я великої рогатої худоби, голів Кількість госпо- дарств, од. % до підсумку Кількість голів великої рогатої худоби на 01.01.99, тис. голів 1995 р. 1999 р. 1995 р. 1999 р. 1—2 8058 4112 77,0 75,2 7,8 3—10 2185 1152 20,9 21,1 6,4 11—20 156 88 1,5 1,6 1,7 21—50 51 76 0,5 1,4 3,0 Понад 50 14 38 0,1 0,7 13,9 Разом 10464 5466 100,0 100,0 32,8
Дані таблиці показують, що для селянських (фермерських) господарств України характерна тенденція до збільшення поголів’я великої рогатої худоби. Якщо станом на 01.01.95 серед них було лише 0,6 % господарств, що мали 20 і більше голів великої рогатої худоби, то станом на 01.01.99 таких господарств було вже 2,1 %. Обчислені за даними табл. 54 середнє поголів’я на одне господарство, медіана і коефіцієнт варіації свідчать, що в 1999 р. на одне селянське (фермерське) господарство України припадало в середньому 6 голів великої рогатої худоби. Половина селянських (фермерських) господарств мають менше, ніж 2 голови великої рогатої худоби. Для вивчення факторів збільшення обсягу виробництва продукції тваринництва і підвищення продуктивності тварин використовують факторні і результативні аналітичні групування і багатофакторні моделі дисперсійного і кореляційно-регресійного аналізу. При побудові цих групувань використовують різні фактори, що впливають на обсяг продукції тваринництва і продуктивність тварин. Найчастіше беруться такі чинники, як рівень годівлі тварин, склад та якість вживаних кормів, кількісний та якісний склад поголів’я тварин, способи їх утримання і догляду, наявність основних виробничих фондів та енергетичних потужностей, рівень механізації й електрифікації виробничих процесів у тваринництві, організація праці, кваліфікація робочої сили, концентрація і спеціалізація виробництва. Для того щоб оцінити вплив окремих факторів на продуктивність тварин, широко використовують прості факторні аналітичні групування (табл. 55). Таблиця 55 ЗАЛЕЖНІСТЬ ПРОДУКТИВНОСТІ ОВЕЦЬ ВІД РІВНЯ ГОДІВЛІ В ГОСПОДАРСТВАХ ОБЛАСТІ Середньорічні витрати кормів на одну вівцю, ц корм. од. Кількість господарств Вироблено продукції на 1 вівцю в середньому за рік, кг
настриг вовни баранина в живій вазі До 3 18 2,7 6,1 3—3,5 37 2,8 7,3 Понад 3,5 29 2,9 7,5 Разом і в середньому по всіх господарствах 84 2,8 7,1
Дані таблиці показують, що в міру підвищення рівня годівлі овець одночасно збільшується настриг вовни і вихід баранини на одну вівцю. Звідси — висновок, що між рівнем годівлі та одержанням продукції вівчарства існує залежність, причому ця залежність носить прямий характер. Для характеристики щільності та оцінки істотності зв’язку між досліджуваними факторами були визначені кореляційні відношення, які по настригу вовни і виходу баранини від однієї вівці дорівнюють відповідно 0,743 і 0, 638. Отже, 74,3% варіації настригу вовни і 63,8% варіації виходу баранини від однієї вівці пояснюється відмінністю рівня годівлі в досліджуваних господарствах. Розраховані за даними табл. 55 кореляційні відношення η2 значно перевищують критичне як для імовірності 0,95, так і для імовірності 0,99. Тому вплив рівня годівлі овець на їх продуктивність за даними цього аналітичного групування визнається істотним, достовірним. Для вивчення впливу на продуктивність тварин факторів, які визначають її рівень, широко застосовують результативні аналітичні групування за рівнем продуктивності тварин з характеристикою утворених груп комплексом відповідних факторних показників. Для оцінки впливу на продуктивність тварин сукупності факторів та окремих факторів ефективним засобом є застосування комбінаційних аналітичних групувань (табл. 56). Таблиця 56 ВПЛИВ РІВНЯ ГОДІВЛІ, ЧАСТКИ КОНЦЕНТРОВАНИХ КОРМІВ У РАЦІОНІ ТА ЧАСТКИ ЧИСТОПОРОДНИХ КОРІВ У СТАДІ НА МОЛОЧНУ ПРОДУКТИВНІСТЬ КОРІВ Витрати кормів на одну середньорічну корову, ц корм. од. Підгрупи господарств за часткою чистопородних корів у стаді, % Підгрупи господарств за часткою кон- центрованих кормів у раціоні, %
до 30,0 30,0—35,0 понад 35,0 До 35,0 до 50,0 2837 3080 3150 понад 50,0 3050 3100 3217 35—40 до 50,0 2916 3229 3501 понад 50,0 3168 3459 3601 40—45 до 50,0 3042 3363 3580 понад 50,0 3214 3532 3746 Понад 45 до 50,0 3213 3536 3817 понад 50,0 3405 3721 4273 З даних табл. 56 видно, що із збільшенням витрат кормів на одну середньорічну корову надої в підгрупах господарств з часткою чистопородних корів до 50% збільшуються з 2837 кг до 3213 кг у підгрупі господарств з часткою концентрованих кормів у раціоні до 30%, а в підгрупі господарств з часткою концентрованих кормів у раціоні понад 35% — з 3150 кг до 3817 кг. У результаті сукупного впливу трьох аналізованих факторів молочна продуктивність корів підвищилась на 1436 кг (4273 − 2837). Для того щоб кількісно оцінити зміну продуктивності тварин за рахунок зміни на одиницю виміру відповідного фактора і щільність зв’язку між рівнем продуктивності тварин і досліджуваними факторами, застосовують багатофакторний кореляційно-регресійний аналіз. Наприклад, розрахована за даними 23 господарств багатофакторна кореляційно-регресійна модель залежності середньорічного надою молока від однієї корови, кг (Y), визначається такими факторами, як x1 — витрати кормів на ко- рову, ц корм. од.; x2 — частка концентрованих кормів у раціоні годівлі, %; x3 — вихід приплоду на 100 корів на початок року. Модель має такий вигляд: Y = 1026,0 + 35,4x1 + 24,3 x2 +9,1 x3; R2 = 0,631; R = 0,794. Отже, збільшення витрат кормів на корову на 1 ц кормових одиниць при фіксованому значенні інших включених у модель факторів забезпечує підвищення річного надою молока від однієї корови в середньому на 35,4 кг. Збільшення частки концентратів у раціоні на 1 % дає приріст молочної продуктивності корів у середньому на 24,3 кг, а додатково отримана одна голова приплоду від 100 корів сприяє зростанню молочної продуктивності корів у середньому на 9,1 кг. Зв’язок між молочною продуктивністю корів і включеними в модель факторами досить тісний — 0,794 і 63,1 % всього коливання молочної продуктивності корів лінійно пов’язано з включеними в модель факторами. Розраховане значення коефіцієнта детермінації R2 значно перевищує критичне як для імовірності 0,95, так і для імовірності 0,99, тому вплив включених у модель факторів на молочну продуктивність корів є вірогідним. Кореляційно-регресійні моделі можуть бути використані для розрахунку очікуваних рівнів і резервів продуктивності тварин та обсягів виробництва тваринницької продукції шляхом підстановки певних значень включених у модель факторів. Так, у нашому прикладі при x1 = 40 ц корм. од., x2 = 25% і x3 = 80 голів очікуваний рівень середньорічного надою молока від однієї корови становить: Yх1 х2 х3 = 1026,0 + 35,4∙35 + 24,3∙25 + 9,1∙80 = 3600,5 кг. Порівнюючи очікуваний рівень молочної продуктивності корів з фактичним, можна визначити резерви підвищення їх продуктивності за рахунок включених у модель факторів.
Ви переглядаєте статтю (реферат): «Застосування статистичних групувань та дисперсійного і кореляційно-регресійного аналізу» з дисципліни «Основи статистики сільського господарства»
