Politechnika Wrocławska Wrocław, 05.12.2013
Wydział Inżynierii Środowiska
Ochrona Środowiska
Ekologia i ochrona przyrody- laboratorium 7
INTERAKCJE MIĘDZYGATUNKOWE
Prowadząca: Wykonanie:
dr Justyna Rybak Agata Kasperkiewicz
Anna Turek
Karolina Kogut
Alicja Niedźwiecka
Mirosław Golonka
Zadanie 1. Badanie allelopatii- hamującego wpływu jednych roślin na rozwój innych
Do badania wykorzystano nasiona pieprzycy siewnej (Lepidium sativum), zwanej popularnie „rzeżuchą”. Posiano 50 nasion na 7 szalek, które zostały uprzednio wyłożone ligniną. Przygotowano szalkę kontrolną, którą podlano wodą. Kolejne szalki podlewano nalewkami z liści, pędów i nasion roślin. Po tygodniu policzono wykiełkowane nasiona oraz zmierzono długości pędów. Obserwacje umieszczono w tabeli 1.
Tabela Dane do obliczeń
Próba kontrolna | Nalewka z liści orzecha | Nalewka z liści chrzanu | Nalewka z igieł cisa | Nalewka z nasion cisa | Nalewka z samych osnówek cisa | Nalewka z pędów wierzby | Średnia | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Liczba skiełkowanych nasion | 50 | 45 | 45 | 40 | 48 | 0 | 47 | 39,29 |
Długość kiełków | 4 | 3 | 1 | 2,5 | 2 | 0 | 1,5 | 2 |
Dla uzyskanych wyników obliczono test t-Studenta, korzystając ze wzorów:
$$t = \frac{x - m}{s}\sqrt{n}$$
t- test t-Studenta
x- liczba z próby kontrolnej
m- liczba z kolejnych prób
s- odchylenie standardowe
n- liczba prób
Wyniki zestawiono w tabeli 2.
Tabela Rozkład t- Studenta
Próba kontrolna | Nalewka z liści orzecha | Nalewka z liści chrzanu | Nalewka z igieł cisa | Nalewka z nasion cisa | Nalewka z samych osnówek cisa | Nalewka z pędów wierzby | Średnia | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Rozkład t- Studenta | - | 0,91 | 0,91 | 1,82 | 0,36 | 9,09 | 0,55 | 2,83 |
Po porównaniu próby kontrolnej i szalek, na których znajdowały się nasiona pieprzycy siewnej podlane kolejnymi nalewkami można zauważyć, ze rozkład t-Studenta z poszczególnych prób jest mniejszy niż rozkład ze średniej próby. Tylko przy próbie nalewki z samych osnówek cisa rozkład jest dużo większy niż średnia. Gdyby nie ten pomiar, można powiedzieć, że statystyka jest istotna, ponieważ T>P (T- rozkład ze średniej, P- poszczególne pomiary).