25. fejezet

R. Hardy
Washingtoni Egyetem
Seattle, Washington

A kísérleti terv elkészítése a kísérletek megkezdése előtt nagyban leegyszerűsíti az adatok gyűjtését és értelmezését. A tesztelni kívánt hipotézis megfelelő megfogalmazása elősegíti a kísérlet folytatását, és megakadályozza a munkavállalót abban, hogy túl sok kérdésre próbáljon válaszolni egy kísérlet során.

Általában egy kísérletet végeznek egy adott kérdés megválaszolására. Megfogalmaznak egy hipotézist, és a kísérletet ennek a hipotézisnek a tesztelésére végzik. A nullhipotézis (H) az, hogy nincs különbség a kontroll kezelés és a kísérleti kezelés között. Ha nem találunk statisztikai különbséget, akkor a nullhipotézist elfogadjuk. Ha statisztikai különbséget találunk a kezelések között, a nullhipotézist elvetjük.

Négy kísérleti terv alkalmazható a halvizsgálatokra:

i. A teljesen randomizált tervezés (CRD). A CRD-t akkor alkalmazzák, ha az összes kísérleti egység homogén.

(ii) A randomizált teljes blokk (RCB). Az RCB-t akkor alkalmazzák, ha egy irányban nincs homogenitás. A blokkok úgy vannak elrendezve, hogy helyreállítsák a blokkok közötti homogenitást.

(iii) A latin négyzet. A latin négyzetkialakítás hasznos olyan helyzetekben, amikor egy kísérletet egy szétválasztott versenypályán végeznek, ahol a kísérleti egységeket periodikusan át kell helyezni egyik szakaszról a másikra a pozícióhatások véletlenszerűsítése érdekében.

(iv) A faktoriális tervezés. A faktoriális tervet akkor alkalmazzák, amikor a kezeléseket kombinálják, és amikor a kezelések közötti kölcsönhatás várható. Az eredmények elemezhetők a kezelések közötti szignifikancia szempontjából (fő hatások), és tesztelhetők a jelentős kölcsönhatások is.

A kezeléseket meg kell ismételni, és az ismétléseket véletlenszerűen kell kiválasztani, hogy érvényes hibaterméket kapjunk; vagyis olyan, amelyben a kezeléseken belüli eltéréseket véletlenszerűsítéssel minimalizálják, így az egyes kezeléseken belüli eltérések hasonlóak és ugyanazon variációs populációból származnak. Az átlag standard hibája (SEM) és a variációs együttható (CV) a tudományos szakirodalomban alkalmazott két általános mérőszám.

Kiszámíthatja a kísérlethez szükséges megfigyelések számát, ha van becslése a varianciáról (s 2), és ismeri a szignifikancia szintjét, amely a szignifikáns különbség megjelenítéséhez szükséges. Kétféle módon lehet ezt kiszámítani: hosszú út, amelynek megbízhatósági valószínűsége 80-90 százalék, és gyors és rövidebb út, amelynek megbízhatósági valószínűsége 50 százalék. A hosszú utat az alábbiakban ismertetjük.

A replikátumok ® számának meghatározásához meg kell adni a variancia becslését (s 2), a különbség becslését (d 2 = különbség a kontroll és a kísérleti kezelések között), a konfidencia valószínűségét (t 0) és a szignifikancia valószínűség szintjét ( t 1).

Ha a várt különbség a kezelések között 2,5 százalékos a súlygyarapodásban vagy az elfogyasztott étel mennyiségében, és ennek a mérésnek a szórása (i) ugyanazon halfajokkal végzett más kísérleteknél 1,31, akkor a számítások a következők lennének egy négy kísérlet esetén. kezelések:

t 0,2, 25 df =

t 0,05, 25 df =

r = 5 esetén az összes df = 20, s0

Öt ismétlés esetén 90 százalékkal biztos lehet abban, hogy felveszi a 2,5 százalékos különbséget, ami szignifikáns különbség lenne 5 százalékos szinten egy kétfarkú t tesztben.

Két kezelés alkalmazása esetén gyakran egy egyszerű t teszt a legjobb módszer. Három vagy több kezelés alkalmazása esetén a varianciaanalízis a választott módszer. A varianciaanalízis során a kezelések miatti variáció elválasztható a kísérleti hiba miatti variációtól, és így jelentős különbségek mutathatók ki a kezelések között.

Ha az adatok nem felelnek meg a statisztikában használt modellnek, akkor néha átalakíthatók úgy, hogy megfeleljenek. Három általános transzformáció

i. a négyzetgyök;
(ii) logaritmikus;
(iii) ív szinusz.

Az átalakítások, a kísérleti tervezés és az általános statisztikák tárgyalása megtalálható egy általános tankönyvben, például Steel és Torrie "A statisztika alapelvei és eljárásai".

A hipotézisek megválaszolásához a legtöbb diétás kísérletet úgy kell megtervezni, hogy az összes vizsgált tényező kivételével minden tényező ugyanaz legyen a kezelések között. Az összetevők tesztelése, ahol egy adott készítményben az egyik összetevőt, mondjuk a gyapotmaglisztet, egy másik összetevőre cseréljük, mondjuk a hús- és csontlisztre, nagyon lassú és nem hatékony módszer az "ideális" készítmény elérésére. Az összetevők árának változása az "ideális" készítményt amúgy is folyamatosan változóvá teszi, kivéve, ha a költség nem szempont. Az étrend-kísérletek alapvetően a két cél egyikét jelentik:

i. a halak tápanyagokra vonatkozó követelményeinek meghatározása; vagy

ii. annak mérése, hogy egy adott takarmány vagy takarmánykészítmény mennyire elégíti ki a halak táplálkozási szükségleteit, vagy hogy az adott takarmány tápanyagai mennyire állnak rendelkezésre a halak számára.

Az étrend-vizsgálatok egyik gyakori hibája az, hogy nem sikerült biztosítani, hogy az étrendi kezelések kalória-sűrűsége (izokalorikus) vagy azonos fehérjetartalma (izonitrogén) legyen, ha kellene. Például, ha egy kísérlet célja az optimális fehérjeszint mérése mondjuk 20-50 g kohó lazac növekedéséhez a sósvízi tollakban, az egyik megközelítés az lehet, hogy olyan gyakorlati étrendeket kell megfogalmazni, amelyek fehérjetartalma 30-45 százalék között változott 2,5-ben. százalékos növekményeket. A fehérjeszint növelhető úgy, hogy a heringlisztet hozzáadják az étrendhez, és az alaptáplálékot, például a búzából készült közepes táplálékot eltávolítják az étrendből. A heringliszt ME-je jóval magasabb (4 432 kcal/kg), mint a búza közepeseké (1 663 kcal/kg). Így az összetevők egyszerű cseréje megváltoztatja az étrend energiaszintjét, valamint a fehérje szintjét, és egy további változóval megzavarja a kísérletet. Néhány étrendhez energiát kell adni, hogy izokalorossá váljanak.

Ugyanez az elv alkalmazható azoknál a kísérleteknél, amelyek diétás kezeléseként különböző fehérjeforrásokkal rendelkező étrendeket tartalmaznak. Ebben az esetben ügyelni kell arra, hogy a mért növekedési hatások inkább a fehérjeforrásból származnak, mint a fehérjeszintből. Az étrendek izonitrogéngé válnak a fehérjeforrások szintjének változtatásával az egyes fehérjetartalmaknak megfelelően.

A felhasznált halállomány és a tenyésztési körülmények közötti különbségek miatt gyakran nehéz összehasonlítani a különböző kutatóállomásokon vagy évről évre ugyanazon az állomáson végzett növekedési kísérletek eredményeit. Ezt a helyzetet egyszerűsítheti a szokásos kontroll étrendek, például az Oregon teszt étrend vagy a H440 teszt étrend (Halver diéta). A kutatók szerte a világon tapasztalattal rendelkeznek ezekkel a diétákkal, és tudják, milyen növekedésre lehet számítani a használatukkal. Másrészt nem minden kísérleti étrenddel végzett kísérlet alkalmas a megfelelő referencia-diéták alkalmazására.