Как видим требуемая повторность в анализе разными метода- ми оказалась достаточно близкой, поэтому в данном случае выбор метода можно осуществлять только исходя из практических соображений простоты проведения анализа. ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗ Дисперсионный анализ режимных наблюдений Результаты режимных наблюдений над некоторой величиной Х могут рассматриваться с точки зрения влияния на Х различных факторов, как временных (влияние сроков в течение года, влия- ние разных лет), так и пространственных (разные площади для наблюдений, разные варианты обработки почвы и пр.). Если градации (уровни) фактора фиксированны (устанавлива- ются исследователем не в случайном порядке), модель дисперсион- ного анализа относится к 1 типу. Так, если фактором является глубина отбора образцов, то разные глубины представляют собой фиксированные градации. Такими же фиксированными градация- ми являются сроки наблюдений, участки с умышленно подобран- ными различными растительным покровом или обработкой. Если градации фактора носят случайный характер, как, на- пример, случайно выбранные модельные деревья, почва под ко- торыми служит объектом исследований, модель дисперсионного апализа относится ко { типу. При рассмотрении влияния на изучаемый признак одного фак- тора модель именуется однофакторной; если факторов учитывается несколько — двухфакторной, трехфакторной и т. д. Многофак- торная модель дисперсионного анализа может относиться либо к 1, либо ко П типу, а может относиться и к 1 типу, смешанному, если учитываемые факторы относятся к разным типам. Наиболее просто дисперсионный анализ проводится в тех слу- чаях, и это следует учитывать при планировании опытов, когда количество наблюдений по разным градациям отдельных факторов одинаково. Такие модели именуются равномерными. Изложение теоретических оспов дисперсионного анализа мож- но найти в работах В. Ю. Урбаха (1964), Дж. Снедекора (1961) и др. Техника вычислений хорошо описана в работе Н. А. Пло- хинского (1961). Важно иметь в виду, что дисперсионный анализ строится в предположении, что величина Х распределена нормаль- но, причем дисперсия этой величины по разным градациям факто- ров одинакова. Основной задачей дисперсионного анализа, при его использо- вании в связи с обсуждением результатов наблюдений, является выяснение значимости влияния учитываемых факторов (и их со- четаний) на изучаемый признак и оценка роли соответствующих факторов в создании вариабельности случайной величины с по- 360