SỬ DỤNG THỐNG KÊ SINH HỌC TRONG NGHIÊN CỨU NUÔI TRỒNG THỦY SẢN
3.3 ðIỀU KIỆN ðỂ THỐNG KÊ SINH HỌC CÓ Ý NGHĨA 1 Kích thước mẫu ñủ lớn
3.3.1 Kích thước mẫu đủ lớn
Kích thước mẫu (n) càng lớn, ước lượng càng chính xác, khả năng mắc sai sót khi đưa ra các kết luận của nghiên cứu càng nhỏ. Ước lượng sẽ chính xác tuyệt đối nếu ta tiến hành nghiên cứu, ño ñạc trên tất cả các ñơn vị cấu thành nên tổng thể. Khi ñiều kiện thực tế không cho phép làm ñiều này, ta phải đảm bảo thu mẫu có kích thước đủ lớn để có thể trả lời được câu hỏi hoặc kiểm chứng được giả thuyết nghiên cứụ Kích thước mẫu chính là số lần quan sát ta thực hiện trong ñiều kiện tự nhiên hoặc số lần lặp lại của một nghiệm thức trong một thí nghiệm (xem thêm 3.4 và Chương 4).
Kích thước mẫu bao nhiêu là đủ phụ thuộc vào kinh nghiệm nghiên cứu hoặc có thể tính ra được nếu ta biết một số thơng tin quan trọng về tổng thể nghiên cứu (ví dụ như phương sai của biến sẽ quan sát, mức ý nghĩa của kiểm ñịnh thống kê sẽ áp dụng).
Khi sự khác biệt tự nhiên giữa các ñơn vị cấu thành của tổng thể lớn, kích thước mẫu càng quan trọng hơn ñể giảm thiểu tối ña sai số thu mẫụ Vì thế trước khi thực hiện các nghiên cứu lớn, người ta thường tiến hành một số nghiên cứu ban đầu mang tính thí điểm để tìm hiểu thêm về tổng thể và sử dụng các thông tin này ñể thiết kế thu mẫu, thiết kế thí nghiệm và lựa chọn kiểm ñịnh thống kê sẽ sử dụng. Các tìm hiểu này có thể thực hiện thuần t qua việc tham khảo tài liệu hoặc chủ ñộng thử nghiệm thu mẫu, tiến hành thí nghiệm ở qui mơ nhỏ.
Tăng kích thước mẫu cũng có nghĩa là tăng qui mơ của nghiên cứu, tốn kém thêm về kinh phí và địi hỏi nhiều công sức hơn trong nghiên cứụ Vì thế chọn được một kích thước mẫu hợp lý (effective sample size) ñủ ñể giải ñáp câu hỏi hay kiểm ñịnh giả thuyết nghiên cứu là vấn đề quan trọng. Có thể nói là quan trọng nhất khi làm nghiên cứu vì thiết kế thí nghiệm, phân tích thống kê và kết luận của nghiên cứu đều phụ thuộc vào kích thước mẫụ Nên nhớ kiểm ñịnh thống kê mất ñi rất nhiều hiệu lực khi kích thước mẫu giảm. Lựa chọn một kiểm ñịnh phức tạp hơn, “cao siêu” hơn cũng không giải quyết được vấn đề nếu kích thước mẫu khơng đủ lớn.