戰(zhàn)勝數(shù)據(jù)的高峰

中圖分類(lèi)號(hào)：S814.5 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：C 文章編號(hào)：1001-0769（2016）03-0039-01

孵化場(chǎng)收集大量數(shù)據(jù)以監(jiān)測(cè)生產(chǎn)性能和確保孵化器在設(shè)定的操作參數(shù)內(nèi)運(yùn)作。這些數(shù)據(jù)對(duì)孵化場(chǎng)很有價(jià)值，可用于發(fā)現(xiàn)問(wèn)題并找到可以改進(jìn)的地方。為達(dá)此目的，對(duì)數(shù)據(jù)的正確處理和分析至關(guān)重要。

有效的數(shù)據(jù)分析要求數(shù)據(jù)儲(chǔ)存于數(shù)據(jù)庫(kù)中，理想方式是將待分析的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在單一的表格或者由連續(xù)的行和列組成的Excel工作表中。數(shù)據(jù)分析的質(zhì)量也依賴(lài)于數(shù)據(jù)的質(zhì)量：錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)將導(dǎo)致錯(cuò)誤的分析。進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的最大任務(wù)之一是對(duì)源數(shù)據(jù)的驗(yàn)證，可采用以下幾種方法：（1）繪制出所有的數(shù)據(jù)點(diǎn)以尋找極端值；（2）分類(lèi)或篩選數(shù)據(jù)以尋找期望區(qū)間之外的值；（3）重復(fù)項(xiàng)檢查。

檢查數(shù)據(jù)是一項(xiàng)重要的管理職能，應(yīng)該日常執(zhí)行。Excel數(shù)據(jù)透視表和圖是一件非常強(qiáng)有力的工具，能有意義地幫助組織數(shù)據(jù)和呈現(xiàn)信息。創(chuàng)建表單使重要的管理數(shù)據(jù)能在圖表中一目了然，這也是監(jiān)控孵化場(chǎng)性能的強(qiáng)有力方法。呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的重點(diǎn)是顯示數(shù)據(jù)與目標(biāo)值的差距，這樣可以凸顯問(wèn)題。

統(tǒng)計(jì)分析是一種能真實(shí)反應(yīng)影響性能的因子的強(qiáng)有力的方法。統(tǒng)計(jì)分析方法的優(yōu)勢(shì)是它能同時(shí)分析多個(gè)因子，使得在其他所有因子已經(jīng)被考慮的情況下每個(gè)因子都能被評(píng)估。統(tǒng)計(jì)分析常被認(rèn)為是能檢測(cè)一個(gè)給定因子對(duì)性能的純效應(yīng)。有許多技術(shù)和計(jì)算機(jī)程序供使用者進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，但都要求使用者具有一定的統(tǒng)計(jì)方法學(xué)知識(shí)。用于分析孵化數(shù)據(jù)的主要方法是多元回歸、標(biāo)準(zhǔn)最小二乘法和廣義線(xiàn)性模型。進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析的可能誤區(qū)在于研究的因子不是相互獨(dú)立的：類(lèi)變量混淆或者連續(xù)變量互相高度相關(guān)。

另外一種孵化場(chǎng)可能需要進(jìn)行的數(shù)據(jù)分析的類(lèi)型是田間試驗(yàn)結(jié)果的分析，例如比較兩個(gè)不同參數(shù)設(shè)置的孵化器性能。成功地進(jìn)行孵化率的田間試驗(yàn)有三個(gè)重要的要求：

盡可能使研究因子之外的所有因子盡可能相一致。例如如果比較兩個(gè)孵化器的參數(shù)設(shè)置要確保這兩個(gè)試驗(yàn)孵化器所用種蛋來(lái)源于相同的群體并且種蛋保存方式一致。

使用大量種蛋。要能檢測(cè)出2%的孵化增長(zhǎng)，每個(gè)處理組需要大約4 800枚種蛋，要檢測(cè)出1%的孵化增長(zhǎng)，需要大約20 000枚種蛋。

進(jìn)行多次重復(fù)試驗(yàn)，通常3次或更多次，確保結(jié)果的一致。重復(fù)試驗(yàn)時(shí)，如果可能，交換對(duì)照組和試驗(yàn)組的孵化器。