f. Thu mẫu kết hợp (composit sampling)
4.1.5 ðảm bảo nguyên tắc ngẫu nhiên khi thu mẫu
Khơng phải trong trường hợp nào thu mẫu một cách ngẫu nhiên cũng đảm bảo tính đại diện cho tổng thể từ đĩ mẫu được thụ Tuy nhiên, việc thu mẫu một cách ngẫu nhiên sẽ giúp cho số liệu thu được khách quan và đảm bảo tính độc lập, rất cần thiết cho các kiểm nghiệm thống kê (Underwood 2005). Về nguyên tắc, nếu số lượng mẫu thu đủ lớn thì các thơng số thống kê của mẫu sẽ gần với các thuộc tính của tổng thể. Trong thực tế thu nhiều mẫu sẽ tốn kém và trong nhiều trường hợp khơng cĩ khả năng thực hiện được. Vì thế cần phải cĩ phương pháp thu mẫu hợp lý. Chẳng hạn trong tự nhiên, ốc mượn hồn phân bố tập trung trên các rạn san hơ chết gần bờ. Mật độ ốc ở các khoảng trống giữa các rạn rất thấp. Người nghiên cứu, mặc dù lựa chọn các điểm thu một cách ngẫu nhiên, cĩ thể khơng xác định được chính xác mật độ trung bình của quần thể ốc trên một khu vực cụ thể. Nếu phương pháp thu mẫu khơng đảm bảo được tính đại diện thì số liệu thu được sẽ khơng phản ánh chính xác (cao hơn hoặc thấp hơn) các thuộc tính của tổng thể nghiên cứụ Chính vì thế cần phải làm mọi cách cĩ thể để đảm bảo tính đại diện.
Vậy tại sao nguyên tắc đầu tiên của thu mẫu lại là ngẫu nhiên? ðơn giản là thu mẫu một cách ngẫu nhiên sẽ hạn chế đến mức tối đa các yếu tố làm sai lệch kết quả, cĩ thể do chủ ý hoặc vơ tình (Underwood 2005). Giả sử bạn hướng dẫn một lớp sinh viên đi khảo sát vùng triều vào một ngày mưa lạnh. Mỗi sinh viên được giao nhiệm vụ thu tồn bộ các sinh vật (cĩ thể gồm rất nhiều lồi động, thực vật khác nhau) tìm được trong một khung quadrat cĩ diện tích 1 m2 (1,0 × 1,0 m) phân loại chúng. Cách thu là quăng khung quadrat đi một cách ngẫu nhiên, di chuyển lại chỗ khung rơi xuống và tiến hành thu mẫụ Các sinh viên ngại mưa giĩ muốn xong việc cho nhanh sẽ chủ ý quăng khung vào các khu vực ít sinh vật phân bố, cĩ thể nhìn thấy bằng mắt (ví dụ như rong biển, rạn san hơ trên đĩ cĩ nhiều sinh vật sống) hoặc đốn qua kiến thức đã được học (ví dụ nền cát sẽ ít sinh vật
mẫu riêng lẻ
mẫu pha trộn
mẫu pha trộn
hơn trên rạn). Như thế thơng tin thu được sẽ khơng phản ánh chính xác các thuộc tính của quần xã sinh vật được nghiên cứụ Cũng cĩ khi vơ tình mà thu mẫu tưởng là ngẫu nhiên lại trở thành chọn lọc. Trong một bể nuơi tơm 6 m3 cĩ 100 con, bạn dùng vợt nhỏ để bắt 10 con (10% của tổng thể) nhằm kiểm tra mức độ cảm nhiễm virus MBV (biết chắc chắn là cĩ). Kết quả là phần lớn những con bạn sẽ bắt được những cá thể yếu ớt, lờ đờ cĩ khả năng bơi lội, búng nhảy kém. Những cá thể này đa phần bị nhiễm mầm bệnh. Vì thế tỉ lệ cảm nhiễm mà bạn xác định sẽ cao hơn mức thực của nĩ. Trong trường hợp này cần thiết phải đánh số từng con một rồi chọn lựa ngẫu nhiên 10 con số hoặc rút mực nước bể, bắt tồn bộ ra cho vào một cái xơ nhỏ chứa lấp xấp nước rồi bắt ngẫu nhiên 10 con (trên cạn, chúng đều nằm một chỗ hết cả, nếu cĩ búng nhảy thì cũng chỉ trong xơ – trong tầm kiểm sốt của bạn).
Khi số lượng các cá thể của tổng thể khơng lớn lắm, ta cĩ thể đánh số rồi dùng bảng số ngẫu nhiên để chọn. Ví dụ như 63 con cá Chẽm bố mẹ trong lồng ni cĩ thể được đánh số bằng thẻ từ. Hay khu vực cửa sơng nơi tiến hành khảo sát khu hệ thuỷ sinh cĩ thể chia thành nhiều ơ nhỏ trên bản đồ rồi chọn ngẫu nhiên. Nhưng nếu số lượng các cá thể của tổng thể quá lớn, ví dụ như ở cảng cá cĩ đến hàng nghìn con cá Chẽm được ngư dân bày bán, ta phải dùng một thủ thuật gọi là “thu mẫu 2 giai đoạn”. Chia số cá này ra làm n nhĩm kích thước (tuỳ ý người thu mẫu, ví dụ 100 con
một nhĩm. Từ những nhĩm này ta chọn ngẫu nhiên 1 hoặc một vài con để được số lượng mẫu cần thiết.
Chỉ thu mẫu theo kiểu ngẫu nhiên nếu ta khơng cĩ đủ thơng tin về tổng thể nghiên cứu (ví dụ như vùng nước nào trong vịnh bị ảnh hưởng bởi nước ngọt từ sơng đổ vào hay ốc mượn hồn phân bố tập trung trên các rạn san hơ chết ở vùng trung triều) hoặc biết chắc chắn đối tượng nghiên cứu phân bố đềụ Nĩi cách khác, phải sử dụng tối đa mọi thơng tin đã biết về tổng thể nghiên cứu để đảm bảo mẫu thu sẽ mang tính đại diện cao nhất.