Tin học ứng dụng trong chăn nuôi

Ệ TIN H C ỨNG DỤNG TRONG ThS NGUYỄN BÁ TRUNG AN GIANG, THÁNG 02 - 2017 Ă Tài liệu giảng dạy “Tin học ứng dụng chăn nuôi”, tác giả Nguyễn Bá Trung, công tác Khoa Nông nghiệp Tài nguyên Thiên nhiên thực Tác giả báo cáo nội dung Hội đồng Khoa học Đào tạo Khoa thông qua ngày 14 tháng 02 năm 2017 Tác giả biên soạn - ThS Nguyễn Bá Trung rưởng ơn vị rưởng Bộ môn hS oàn ăn - ổ TS Nguyễn Thế Thao Hiệu trưởng PGS S õ ăn hắng AN GIANG, THÁNG 02 - 2017 LỜI CẢM TẠ Tôi xin chân thành cảm ơn PGS.TS Cao Hào Thi, PGS.TS Nguyễn Nhựt Xuân Dung, TS Nguyễn Thị Hồng Nhân, TS Đỗ Thị Mơ nhiều tác giả khác xuất nguồn tài liệu quí báu ứng dụng tin học chuyên ngành Chăn nuôi Thú y Đây tư liệu quan trọng mà tham khảo biên soạn tài liệu giảng dạy Dù có nhiều cố gắng, song tránh khỏi khiếm khuyết, mong nhận nhiều ý kiến đóng góp để tài liệu hoàn thiện lần tái sau có chất lượng cao Xin chân thành cảm ơn Long Xuyên, ngày 14 tháng 02 năm 2017 Ngƣời thực i LỜI CAM KẾT Tôi xin cam đoan tài liệu giảng dạy tơi biên soạn Nội dung tài liệu giảng dạy có xuất xứ rõ ràng Long Xuyên, ngày 14 tháng 02 năm 2017 Ngƣời biên soạn ii LỜI NÓI ĐẦU Tin học ứng dụng chăn nuôi môn học bắt buộc chương trình giảng dạy đại học Chăn ni - Thú y Mơn học có vai trị quan trọng phân tích, quản lý sở liệu Thơng qua xử lý thống kê phần mềm, giúp người học hệ thống hóa sở liệu, đánh giá kết thí nghiệm Do đó, chúng tơi đề cập khái niệm cố gắng trình bày vấn đề cách đơn giản dễ hiểu, đồng thời khái quát thêm ứng dụng điều kiện sản xuất chăn nuôi quản lý dịch bệnh Mục tiêu học phần trang bị kiến thức xử lý số liệu thu thập từ mơ hình bố trí thí nghiệm hồn tồn ngẫu nhiên, khối hồn tồn ngẫu nhiên, vng La tinh dịch tể học thú y Giúp người học có kỹ thực hành thao tác giải thích kết chạy thống kê từ phần mềm Microsoft Excel, Minitab Episcope Nội dung gồm hai phần lý thuyết thực hành Chương 1: Xử lý liệu thu thập Chăn nuôi - Thú y Chương 2: Xử lý liệu dịch tễ học thú y Thực hành: - Xử lý số liệu thu từ thí nghiệm hồn tồn ngẫu nhiên - Xử lý số liệu thí nghiệm khối hồn tồn ngẫu nhiên - Xử lý số liệu thí nghiệm ô vuông La tinh - Các phương pháp chẩn đoán dịch tễ - Phân tích dịch tễ học Mặc dù có nhiều cố gắng, chắn chắn tài liệu cịn khiếm khuyết Tơi mong muốn nhận ý kiến đóng góp q báu để tài liệu hoàn thiện nội dung hình thức lần tái sau Trân trọng kính chào An Giang, tháng 02 năm 2017 Tác giả iii MỤC LỤC Trang CHƢƠNG ỨNG DỤNG EXCEL VÀ MINITAB XỬ LÝ SỐ LIỆU CHĂN NUÔI - THÚ Y Ứng dụng MS Excel xử lý số liệu 1.1 Thống kê mô tả 1.2 Phân tích phương sai 1.2.1 Phân tích phương sai nhân tố 1.2.2.Phân tích phương sai hai nhân tố 1.2.2.1 Phân tích phương sai hai nhân tố không tương tác 1.2.2.2 Phân tích phương sai hai nhân tố có tương tác (có lặp lại) 1.3 Tương quan hồi quy tuyến tính 12 1.3.1 Hệ số tương quan R 12 1.3.2 Hệ số tương quan mẫu r 12 1.3.3 Phương trình hồi quy tuyến tính 13 Ứng dụng phần mềm Minitab for Windows xử lý số liệu 17 2.1 Tóm tắt liệu biến định lượng 18 2.2 Kiểm định giá trị trung bình 21 2.2.1 So sánh đồng phương sai lấy mẫu độc lập 21 2.2.2 Phép thử T cặp 23 2.3 Phân tích phương sai 24 2.3.1 Thí nghiệm kiểu hồn tồn ngẫu nhiên 24 2.3.2 Thí nghiệm kiểu khối hồn tồn ngẫu nhiên 27 2.3.2.1 Khối hoàn toàn ngẫu nhiên, đơn vị thí nghiệm lặp lại lần/khối 27 2.3.2.2 Khối hoàn toàn ngẫu nhiên, đơn vị thí nghiệm lặp lại lần/khối 30 2.3.2.3 Thí nghiệm khối hồn tồn ngẫu nhiên hai nhân tố 33 2.3.3 Thí nghiệm kiểu ô vuông La tinh 35 2.3.3.1 Thí nghiệm kiểu vng La tinh đơn 35 2.3.3.2 Thí nghiệm kiểu vng La tinh kép 38 2.4 Phân tích tương quan hồi quy 40 2.4.1 Hệ số tương quan 40 2.4.2 Phương trình hồi quy tuyến tính 42 Bài tập 45 CHƢƠNG ỨNG DỤNG WIN EPISCOPE XỬ LÝ DỮ LIỆU Giới thiệu phần mềm Win Episcope 53 iv Các phƣơng pháp chẩn đoán 55 2.1 Đánh giá phương pháp chẩn đoán 55 2.2 Thử trùng hợp kết 57 2.3 Đánh giá, phân tích phương pháp chẩn đoán 59 2.4 Đánh giá phương pháp chẩn đoán dùng nhiều phép thử 61 Nghiên cứu mẫu 61 3.1 Ước lượng giá trị trung bình 62 3.2 Ước lượng giá trị phần trăm 63 3.3 Phát bệnh 65 3.3.1 Xác định cỡ mẫu 65 3.3.2 Tỷ lệ mắc bệnh tối đa 66 Phân tích dịch tễ học 67 4.1 Nghiên cứu cắt ngang 68 4.2 Nghiên cứu tập 70 Bài tập 71 Tài liệu tham khảo 75 v DANH SÁCH BẢNG Bảng 1: Khối lượng 10 bê lai Red Angus (kg/con) Bảng 2: Kết xử lý số liệu thống kê mô tả 10 bê lai Red Angus Bảng 3: Bảng thực nghiệm phân tích phương sai nhân tố Bảng 4: Tăng khối lượng gà thả vườn (kg / con) Bảng 5: Kết phân tích phương sai tăng khối lượng gà thả vườn Bảng 6: Bảng thực nghiệm phân tích phương sai hai nhân tố khơng tương tác Bảng 7: Kết phân tích phương sai số lượng tế bào bạch huyết chuột Bảng 8: Bảng phân tích phương sai hai nhân tố có tương tác (có lặp) Bảng 9: Ảnh hưởng loại vitamin A B đến tăng trọng (kg/ngày) heo Bảng 10: Số liệu ảnh hưởng vitamin A B xếp Excel 10 Bảng 11: Phân tích phương sai ảnh hưởng vit A B đến tăng trọng heo 11 Bảng 12: Khối lượng 10 gà mái (kg) lượng thu nhận thức ăn/ năm 13 Bảng 13: Xác định hệ số tương quan khối lượng gà-khối lượng thức ăn 13 Bảng 14: khối lượng cân khối lượng đo vòng ngực 10 bê 14 Bảng 15: Phân tích hồi quy tuyến tính khối lượng cân - khối lượng đo bê 15 Bảng 16: Một số thuật ngữ Options Minitab thống kê mô tả 20 Bảng 17: Khối lượng 16 chuột thời điểm cai sữa (gam/con) 20 Bảng 18: Khối lượng giống bò (kg/con) 21 Bảng 19: Cấu trúc số liệu kiểu hồn tồn ngẫu nhiên ni /15 bò 24 Bảng 20: Cấu trúc số liệu thí nghiệm khối hồn tồn ngẫu nhiên /12 bò 27 Bảng 21: Tăng khối lượng / ngày (gam /con / ngày) 24 bê đực 30 Bảng 22: Cấu trúc số liệu đơn vị thí nghiệm lặp lại lần / khối 31 Bảng 23: Phát họa cách nhập số liệu suất cọng bèo (g/ m2 / tháng) 34 Bảng 24: Ảnh hưởng phần đến tăng khối lượng bò (g/con/ngày) 36 Bảng 25: Cấu trúc số liệu bị thí nghiệm ô vuông La tinh 36 Bảng 26: Cấu trúc số liệu dê thí nghiệm ô vuông La tinh kép 38 Bảng 27: Cấu trúc số liệu tính hệ số tương quan 40 Bảng 28: Số liệu ni dê thí nghiệm kiểu ô vuông La tinh / tháng 46 Bảng 29: Số liệu thí nghiệm kiểu ô vuông La tinh 47 Bảng 30: Khối lượng cân khối lượng đo vòng ngực 10 bê 48 Bảng 31: Số liệu ni 12 bị thịt bố trí khối hồn tồn ngẫu nhiên 49 Bảng 32: Khối lượng cân khối lượng đo vòng ngực 10 bê lai 50 vi DANH SÁCH HÌNH Hình 1: Hộp thoại khai báo xử lý số liệu thống kê mô tả bê lai Red Angus Hình 2: Hộp thoại khai báo phân tích phương sai tăng khối lượng gà Hình 3: Hộp thoại khai báo phân tích phương sai hai nhân tố khơng tương tác Hình 4: Hộp thoại phân tích phương sai khơng tương tác tế bào bạch huyết Hình 5: Hộp thoại phân tích phương sai ảnh hưởng vitamin A B 10 Hình 6: Hộp thoại phân tích ảnh hưởng vitamin A B tăng trọng heo 10 Hình 7: Hộp thoại phân tích tương quan khối lượng gà mái tiêu thụ thức ăn /năm 13 Hình 8: Hộp thoại phân tích hồi quy khối lượng cân - khối lượng đo bê 15 Hình 9: Biểu đồ hồi quy khối lượng cân - khối lượng đo 10 bê lai Angus 16 Hình 10: Giao diện phần mềm Minitab 16.2 for Windows 18 Hình 11: Giao diện dùng để nhập số liệu 19 Hình 12: Hộp thoại khai báo biến thống kê mô tả bê lai 19 Hình 13: Hộp thoại khai báo tùy chọn tham số thống kê mô tả 20 Hình 14: Giao diện dùng nhập số liệu hộp thoại khai báo biến 21 Hình 15: Hai cách nhập số liệu vào giao diện Minitab 22 Hình 16: Các hộp thoại khai báo biến 22 Hình 17: Giao diện dùng nhập số liệu hộp thoại khai báo biến 23 Hình 18: Hộp thoại phân tích phương sai thí nghiệm hồn tồn ngẫu nhiên 25 Hình 19: Hộp thoại phân tích phương sai đơn vị thí nghiệm lặp lần/ khối 32 Hình 20: Hộp thoại phân tích tương quan hồi quy tuyến tính 41 Hình 21: Hộp thoại khai báo xây dựng phương trình hồi quy tuyến tính 43 Hình 22: Giao diện Win Episcope 54 Hình 23: Giao diện mục Test Win Episcope 55 Hình 24: Giao diện Test Evaluation Win Episcope 55 Hình 25: Cửa sổ khai báo Test Evaluation 56 Hình 26: Kết phân tích Test Evaluation 57 Hình 27: Kết phân tích Test Agreement 58 Hình 28: Giao diện Test Advanced Evaluation 60 Hình 29: Tương quan đồ thị thay đổi độ nhạy độ đặc hiệu 61 Hình 30: Giao diện Samples Win Episcope 62 Hình 31: Xác định số lượng mẫu cần lấy quần thể 63 Hình 32: Số lượng mẫu cần lấy thay đổi theo sai số chuẩn 63 Hình 33: Giao diện Samples / Estimate Percentage 64 Hình 34: Số lượng mẫu cần lấy thay đổi theo tỷ lệ sai số 65 Hình 35: Giao diện Sample / Detection of Disease 66 vii Hình 36: Giao diện Sample / Detection of Disease/ Maximun No Positives 67 Hình 37: Giao diện phân tích dịch tễ (Analysis) 68 Hình 38: Giao diện Analysis / Cross - Sectional 69 Hình 39: Giao diện Analysis / Cohort (Cum Incidence) 70 Hình 40: Kết xử lý số liệu heo bệnh phần mềm Episcope 72 Hình 41: Kết xử lý số liệu heo bệnh từ phần mềm Episcope 73 Hình 42: Kết xử lý số liệu heo bệnh trại phần mềm Episcope 74 Hình 43: Kết xử lý số liệu bị bệnh sán gan hai nơng hộ 74 viii Hình 29: Tương quan đồ thị thay đổi độ nhạy độ đặc hiệu 2.4 Đánh giá phƣơng pháp chẩn đoán dùng nhiều phép thử - Multitest Đơi chẩn đốn bệnh, ta không dùng phép thử mà kết hợp nhiều phép thử hay xét nghiệm khác nhau, gọi phương pháp chẩn đoán đa phép thử (multitest) Các phép thử cho kết giống Kết dương tính với phép thử lại âm tính với phép thử khác Để kết luận có hay khơng có bệnh, người ta dùng hai cách đánh giá: Cách thứ gọi đánh giá kết đồng thời, gọi song song, in parallel, tức tất phép thử chẩn đốn phải cho kết dương tính kết luận có bệnh Như vậy, phải làm tất phép thử, tốn thời gian Ta kết luận cách thứ hai, – in series, tức thấy phép thử cho kết dương tính kết luận có bệnh (tránh khỏi phải làm phép thử khác, mà làm phép thử với mẫu âm tính) Tiện ích phân tích độ nhạy, độ đặc hiệu v.v… phương pháp nhiều phép thử Tùy đặc điểm bệnh hoàn cảnh cụ thể khác nhau, quan quản lý đưa định dùng phương pháp nào, song song hay lần lượt, để kết luận bệnh dùng phương pháp chẩn đoán đa phép thử Nghiên cứu mẫu (Sample) Dịch tễ học mơn tốn thống kê mang màu sắc y học Do vậy, việc xác định cỡ mẫu với số mẫu sử dụng, ta đánh giá kết thu xử lý tiện ích 61 Chọn Samples, ta thấy xuất mục hình 30: Hình 30: Giao diện Samples Win Episcope - Estimate mean: Ước lượng số trung bình - Estimate difference between means: Ước lượng khác giá trị trung bình - Estimate percentage: Ước lượng tỷ lệ phần trăm - Estimate difference between percentage: Ước lượng khác tỷ lệ phần trăm - Detection of Disease: Phát bệnh - Threshold value: Giá trị ngưỡng - Unmached case control: bệnh chứng không cặp đôi - Mached case control: Nghiên cứu bệnh chứng cặp đôi - Cohort: Nghiên cứu tập Trong dịch tễ học, cỡ mẫu liên quan chặt chẽ đến nhiều tiêu nghiên cứu tỷ lệ thực có bệnh quần thể, tỷ lệ thấy được, hay phát hiện, độ nhạy độ đặc hiệu phép thử, khoảng tin cậy kết mong muốn… Do vậy, cần phải tính tốn cỡ mẫu cho kết phản ánh trung thực trạng thái thực tế Ngược lại, với cỡ mẫu cho trước, phải tính tốn xác định số kết nêu có giá trị đến mức nào? Trong nghiên cứu hay điều tra dịch tễ, phương pháp mục tiêu nghiên cứu khác phát bệnh – detection, hay sàng lọc bệnh - screening… đòi hỏi cỡ mẫu khác Hơn nữa, để so sánh đặc tính quần thể cách xác đắn, địi hỏi phải có cỡ mẫu tối thiểu phù hợp Phần Samples giúp giải vấn đề liên quan đến mẫu điều tra vấn đề nêu 3.1 Ƣớc lƣợng giá trị trung bình (Estimate Mean) Click chuột vào phần ước lượng giá trị trung bình, Estimate Mean, chẳng hạn, máy tính cho cung cấp cho ta số lượng mẫu cần thiết để xét nghiệm Ví dụ 17: Một quần thể có 1.000 heo, ta muốn biết trọng lượng trung bình 62 đàn heo kg / con, với độ tin cậy 95%, ta cho độ lệch chuẩn, Expected Standard Deviation 0,5 sai số tuyệt đối Expected Standard Error 0,1 Ta nhập số liệu vào máy sau click nút calculate (hình 31) cho ta cỡ mẫu cần lấy, Required Sample Size 88 Có nghĩa xác định trọng lượng trung bình mẫu 88 heo số trung bình đại diện cho đàn heo 1.000 với độ tin cậy 95% Ví dụ 18, với đàn heo 1.000 khác, trông chúng không đồng so với đàn trước Có nghĩa sai số chuẩn cao hơn, ví dụ (lớn 0,5) chẳng hạn Sau nhập số liệu click chuột vào nút calculate ta có cỡ mẫu cần lấy, Required Sample Size 278 con, xem hình 32 Sample / Estimate Mean Hình 31: Xác định số lƣợng mẫu cần lấy quần thể Hình 32: số lượng mẫu cần lấy thay đổi theo sai số chuẩn 3.2 Ƣớc lƣợng giá trị phần trăm (Estimate percentage) Khi nghiên cứu dịch tễ, ta thường lấy lượng mẫu đó, sau xét nghiệm thấy có, ví dụ, 14% số mẫu dương tính Ta kết luận toàn quần thể Ngược lại, ví dụ khác, đàn gia súc có n = 1000 cá thể, có khoảng 20 % có kháng thể, ta phải lấy mẫu để giá trị % đại điện cho quần 63 thể với độ tin cậy 95% sai số ± 5% (các số nêu ví dụ tham khảo) Ta click trỏ vào mục ước lượng phần trăm (Estimate Percentage) xuất giao diện hình 33 Nhập số liệu vào ô sau: - Độ lớn quần thể: Population Size: 1000 - Tỷ lệ mắc bệnh dự đoán : Expected Prevalence (%): 20 - Sai số chấp nhận: Accepted Error (%): - Độ tin cậy: Level of Confidence: 95% Click nút calculate, phần kết hình 32 xuất ba dịng sau: - Tỷ lệ lấy mẫu: Sampling Fraction: 19,734 - Cỡ mẫu: Sample Size: n: 245,86 - Cỡ mẫu điều chỉnh: Sample Size n (a): 197,34 Dòng chữ: Use value of n (a) = 198 nhấp nháy, có nghĩa sử dụng giá trị 198 (hình 33) Nói cách khác, phải lấy 198 mẫu để đạt yêu cầu nhập vào máy, kết tỷ lệ mắc bệnh khoảng gần 20 % (± 5%) Sample / Estimate Percentage Hình 33: Giao diện Samples / Estimate Percentage Nếu chấp nhận sai số cao hơn, ví dụ 10 % chẳng hạn, ta thấy cần lấy 58 mẫu (hình 34) Trong cửa sổ này, có trang khác nhằm để tính sai số phần trăm với cỡ mẫu 64 Ví dụ: quần thể 1000 con, tỷ lệ có kháng thể ước khoảng 20 %, lấy 100 mẫu để xét nghiệm sai số ± 7,84 % Hình 34: Số lượng mẫu cần lấy thay đổi theo tỷ lệ sai số (Accepted error %) 3.3 Phát bệnh (Detection of Disease) 3.3.1 Xác định cỡ mẫu Đây tiện ích quan trọng giúp ta xác định cỡ mẫu cần lấy để phát bệnh (Detection of Disease) Giả sử đàn có 300 heo, có heo bị ho, nghi bị suyễn heo Vậy cần lấy mẫu heo để có kết có heo dương tính với suyễn? Ta nhập số liệu vào phần Input sau (hình 35): - Cỡ quần thể hay tổng đàn: Population Size: 300 - Số động vật mắc bệnh ho: No of Diseased animals: - Độ tin cậy: Level of Confidence: 95% Sample / Detection of Disease 65 Hình 35: Giao diện Sample / Detection of Disease Click chuột vào nút calculate, hình 35, ta thấy phần kết quả: (RESULTS) cho: - Cỡ mẫu cần lấy (Required Sample Size) 233 - Tỷ lệ mắc bệnh (Prevalence) 0,67% Nếu thay số lượng heo bệnh từ con số 10 tức có 10 heo ho, thở khó, số cịn lại trơng bên ngồi khỏe mạnh cỡ mẫu hay số lượng heo cần xét nghiệm giảm xuống nhiều 3.3.2 Tỷ lệ mắc bệnh tối đa (Maximun No Positives) Một tiện ích khác xác định tỷ lệ mắc bệnh tối đa (Maximun No Positives) Ví dụ, trại chăn ni có 300 heo, nghi mắc bệnh Aujesky Cần xét nghiệm để khẳng định có trại có heo bị bệnh hay khơng? Phương pháp xét nghiệm PCR (Polymerase Chain Reaction) phát kháng nguyên vi rút Aujesky tampon ngoáy mũi heo (swabs) Người ta lấy 100 mẫu swabs gửi xét nghiệm Kết tất âm tính Ta kết luận xét nghiệm loại trừ bệnh suyễn heo trại hay không? Ta đưa trỏ click vào phần phát bệnh, sau vào tiện ích tỷ lệ mắc bệnh tối đa (Maximum No Positives) sau: Sample / Detection of Disease/ Maximun No Positives Ta nhập số liệu hình 36: - Cỡ quần thể hay tổng đàn: Population Size: 300 66 - Số mẫu âm tính: No of Negative Samples: 100 - Độ tin cậy: Level of Confidence: 95% - Click trỏ vào nút calculate Trong phần kết quả: RESULTS lên mục sau: - Tỷ lệ lấy mẫu: Sampling Fraction: 33,33% - Số heo dương tính tối đa: Maximum No Positives: - Tỷ lệ mắc bệnh tối đa: Maximum Prevalence: 2,67% So với ví dụ cỡ mẫu cần lấy mục 3.3.1 phía trên, cần lấy mẫu 233 số 300 heo để phát heo dương tính với bệnh suyễn tỷ lệ mắc bệnh 0,67 %, thực tế có heo có triệu chứng bệnh ho Với 100 mẫu xét nghiệm; có kết âm tính, khơng thể loại trừ hoàn toàn khả mắc bệnh Aujesky trại, mà nói trại mắc Aujesky với tỷ lệ tối đa 2,67% Sample / Detection of Disease Hình 36: Giao diện Sample / Detection of Disease/ Maximun No Positives Phân tích dịch tễ học Khi click trỏ vào mục Analysis hình hiển thị hình 37 67 Hình 37: Giao diện phân tích dịch tễ (Analysis) Trong phân tích dịch tễ, người ta chủ yếu sử dụng hai phương pháp nghiên cứu nghiên cứu cắt ngang nghiên cứu tập Hiện nay, nghiên cứu cắt ngang sử dụng nhiều Việt Nam 4.1 Nghiên cứu cắt ngang (Analysis of Cross-sectional study) Giả sử có thơng tin cho địa phương M, heo ăn thức ăn thừa từ nhà ăn tập thể, thường mắc dịch tả heo Để khẳng định giả thiết này, ta chọn hai trại heo, trại A có 300 nuôi thức ăn công nghiệp trại B có 100 con, ni thức ăn thừa Kết khảo sát cho thấy trại A có 10 heo bệnh, B có 20 heo bệnh Ta nhận xét kết này? Để tính tốn ta click nút Analysis, sau Cross- sectional Trên hình hiển thị hình 38, để nhập số liệu, ta điền số vào ô sau: - Số 20 vào ô yes + disease - Số 80 vào ô yes + healthy - Số 10 vào ô No + Disease - Số 290 vào ô No + healthy - Click nút xác định độ tin cậy, ví dụ 95% - Click nút Calculate - Màn hình hiển thị hình 38 đây: Analysis / Cross – Sectional 68 Hình 38: Giao diện Analysis / Cross - Sectional Trong phần kết quả, thấy xuất hiện: - Expected frequencies: tần số bệnh lý thuyết loại heo thời điểm nghiên cứu - Attributable Risk: nguy thành phần, ăn thức ăn thừa: 0,167 tỷ lệ phần trăm, tức có 16,7 % số heo bị bệnh dịch tả heo toàn số heo vùng ăn thức ăn thừa gây Nói cách khác: 100 heo có 16,7 heo mắc bệnh dịch tả thức ăn thừa gây - Attributable proportion among exposed, tỷ lệ thành phần số phơi nhiễm: 0,833 Ý nghĩa số có 100 heo ăn thức ăn thừa chúng bị bệnh dịch tả heo, có 83,3 % số heo bệnh thức ăn thừa gây ra, khơng phải hồn tồn 100 heo bệnh thức ăn thừa gây - Attributable proportion, tỷ lệ thành phần: 0,556 Vậy, 100 heo bị bệnh dịch tả heo nguyên nhân, có 55,6 có nguyên nhân từ việc ăn thức ăn thừa từ nhà ăn, nhà hàng - Odd Ratio, mức độ nguy hay tỷ số lệch: 7,25; số nói heo ăn thức ăn thừa có nguy mắc bệnh dịch tả cao gấp 7,25 lần so với heo ăn thức ăn công nghiệp - Prevalence Ratio: tỷ số hai tỷ lệ mắc bệnh: 6,0 thời điểm nghiên cứu, heo ăn thức ăn thừa có tỷ lệ mắc bệnh cao gấp lần so với heo ăn thức ăn hỗn hợp Dòng chữ Limits are valid nhấp nháy, có nghĩa cận có giá trị Nói cách khác, số hiển thị có giá trị Tuy nhiên cần ý thêm: 69 - Người dùng Odd Ratio (OR) rút từ nghiên cứu cắt ngang Trong nghiên cứu cắt ngang số có giá trị sử dụng để so sánh tỷ số hai tỷ lệ: Prevalence Ratio (PR) - Đây ví dụ nghiên cứu dịch tễ chưa hồn hảo, nên số kết khơng có ý nghĩa hay khơng với thực tế Sai lầm chỗ từ ban đầu tác giả không xác định tỷ lệ số heo (đại diện cho vùng, tỉnh hay nước) nuôi thức ăn thừa nhà bếp lấy mẫu theo tỷ lệ Trong đó, tác giả chọn trại có 100 ni thức ăn thừa trại có 300 ni thức ăn cơng nghiệp Điều cơng nhận có 100/(300+100) tức ¼ số heo ni thức ăn thừa nhà bếp Ví dụ để chứng minh dùng phần mềm vi tính, máy cho kết tùy theo số liệu mà người sử dụng nhập vào máy Do vậy, ví dụ nghiên cứu cụ thể này, có tỷ số hai tỷ lệ Proportion Ratio có ý nghĩa thực tiễn 4.2 Nghiên cứu tập: Analysis of Cohort (Cumulative Incidence) Chọn hai quần thể tương đương nhau, tập hay tập hợp thuần, quần thể cho phơi nhiễm với yếu tố coi yếu tố nguy cơ, quần thể khác khơng Sau thời gian theo dõi ta có kết sau: - Quần thể phơi nhiễm tổng đàn 60 con, có 20 cá thể bệnh 40 khơng có bệnh, - Quần thể khơng phơi nhiễm tổng đàn 59 con, có cá thể bệnh 50 không bệnh - Nhập số liệu, click nút calculate, hình hiểu thị hình 38 Analysis / Cohort (Cum Incidence) Hình 39: Giao diện Analysis / Cohort (Cum Incidence) 70 - Attributable Risk: Nguy thành phần: phơi nhiễm 0,181 Đây tỷ lệ phần trăm (18.1 %) số thú bị bệnh toàn số thú vùng tác nhân phơi nhiễm gây Nói cách khác: 100 thú có 18.1% mắc bệnh tác nhân phơi nhiễm gây - Attributable proportion among exposed: Tỷ lệ phát bệnh tác nhân phơi nhiễm 0,542 nói lên rằng: Trong số ca bệnh có phơi nhiễm 60 có 54.2% bị bệnh yếu tố phơi nhiễm gây - Attributable proportion: Tỷ lệ thành phần đóng góp 0,374 nói lên rằng: Trong tồn số thú bị bệnh có 37.4% do yếu tố phơi nhiễm gây - Giá trị OR 2.778 Về lý thuyết, OR > tác nhân phơi nhiễm có tính chất gây bệnh OR = 1, tác nhân phơi nhiễm khơng có ảnh hưởng đến sức khỏe OR < 1, tác nhân phơi nhiễm có tác dụng bảo vệ sức khỏe Thông thường thực tế OR > tác nhân phơi nhiễm coi nguyên nhân gây bệnh - Relative Risk: Giá trị RR nguy tương quan, Nếu RR > tác nhân phơi nhiễm có tính chất gây bệnh RR = 1, tác nhân phơi nhiễm khơng có ảnh hưởng đến sức khỏe RR < 1, tác nhân phơi nhiễm có tác dụng bảo vệ sức khỏe Bài tập Câu Một trại nuôi 800 heo thịt thức ăn hỗn hợp tự mua thực liệu pha trộn Trại thứ hai, có 700 heo thịt ni thức ăn thu gom từ phụ phẩm nhà máy chế biến thủy sản Có ý kiến cho rằng, bệnh tiêu chảy thường xảy heo ăn phụ phẩm nguồn gốc từ nhà máy chế biến thủy sản Để kiểm tra giả thuyết trên, thú y lấy mẫu phân tích cho kết quả: trại thứ có 30 heo bệnh, trại thứ hai có 120 heo bệnh Xem kết xử lý số liệu phần mềm Episcope giải thích kết quả? 71 Hình 40: Kết xử lý số liệu heo bệnh phần mềm Episcope Câu 2: Có hai trại ni heo thịt với số lượng tương đương Sau tháng nuôi, gần trại thứ có xây lị giết mổ gia súc tập trung Có ý kiến cho rằng, trại thứ heo dễ nhiễm bệnh dịch tả từ lò giết mổ yếu tố nguy chim, chuột, gió bụi … gây nên Sau thời gian theo dõi bệnh, trại thứ có 50 heo bị bệnh dịch tả, 150 không bệnh Trại thứ hai có 20 bệnh, 170 khơng bệnh Hãy giải thích kết xử lý số liệu từ phần mềm Episcope sau: 72 Hình 41: Kết xử lý số liệu heo bệnh từ phần mềm Episcope Câu 3: Trại A, có 300 heo ni thức ăn hỗn hợp tự phối trộn Nguồn thực liệu mua trữ vào mùa khơ Trại B có 350 heo nuôi thức ăn hỗn hợp tự phối trộn nguồn thực liệu mua trữ vào mùa mưa Có ý kiến cho rằng, bệnh tiêu chảy thường xãy heo ăn thức ăn có nguồn thực liệu trữ vào mùa mưa Để chứng minh giả thuyết trên, thú y lấy mẫu phân tích cho kết quả: trại A có 17 heo bệnh, trại B có 50 heo bệnh Dựa vào kết xử lý số liệu phần mềm Episcope đây, giải thích kết quả? 73 Hình 42: Kết xử lý số liệu heo bệnh trại phần mềm Episcope Câu 4: Một nông hộ nuôi vỗ béo 90 bị theo phương thức ni nhốt hồn tồn Nơng hộ thứ hai có 100 bị ni bán chăn thả Có ý kiến cho bệnh sán gan thường xãy bò thả rong Để chứng minh giả thuyết trên, thú y lấy mẫu phân tích cho kết quả: hộ thứ có bị bệnh, hộ thứ hai có 20 bò bị bệnh sán gan Dựa vào kết xử lý phần mềm Episcope đây, giải thích kết quả? Hình 43: Kết xử lý số liệu bị bệnh sán gan hai nơng hộ 74 TÀI LIỆU THAM KHẢO Cao Hào Thi (2016) Giáo trình thống kê Trường Đại học Fulbright Việt Nam, Hồ Chí Minh, Việt Nam Đỗ Thị Mơ, Đỗ Đức Lực, Nguyễn Tiến Dũng, Đặng Vũ Bình (2006) Giáo trình tin học chuyên ngành chăn nuôi thú y Trường Đại học Nông Nghiệp I Hà Nội, Hà Nội, Việt Nam https://vi.wikipedia.org/_Pennsylvania Minitab (2013) Minitab reference manual release 16.2, Minitab Inc, USA Nguyễn Thị Hồng Nhân (2006) Bài giảng tin học chăn nuôi - thú y Trường Đại học Cần Thơ, Hồ Chí Minh, Việt Nam Nguyễn Nhựt Xuân Dung (2002) Tin học ứng dụng Trường Đại học Cần Thơ, Hồ Chí Minh, Việt Nam 75 ... tháng 02 năm 2017 Ngƣời biên soạn ii LỜI NÓI ĐẦU Tin học ứng dụng chăn nuôi môn học bắt buộc chương trình giảng dạy đại học Chăn ni - Thú y Mơn học có vai trị quan trọng phân tích, quản lý sở... tăng trọng Kg thức ăn ix CHƢƠNG ỨNG DỤNG PHẦN MỀM EXCEL VÀ MINITAB XỬ LÝ SỐ LIỆU TRONG CHĂN NUÔI - THÚ Y Ứng dụng MS Excel xử lý số liệu Phần mềm Excel phù hợp với học viên nhiều trình độ khác nhau,... khác Excel dễ học Tuy nhiên, việc học phần mềm Excel ứng dụng vào chăn ni địi hỏi phải có thời gian nỗ lực tìm tịi người học Chức xử lý thống kê Excel cho phép phân tích liệu chăn nuôi, thú y cách