SỬ DỤNG THỐNG KÊ SINH HỌC TRONG NGHIÊN CỨU NUÔI TRỒNG THỦY SẢN
3.1 TẠI SAO PHẢI SỬ DỤNG THỐNG KÊ SINH HỌC?
Trước hết, việc sử dụng thống kê trong thiết kế thí nghiệm và xử lý số liệu là yêu cầu bắt buộc cho các ñề tài nghiên cứu khoa học nói chung (Quin & Keough 2004) và cụ thể trong lĩnh vực sinh học, sinh thái học, nông nghiệp và NTTS (Underwood 2005, Fowler et al. 2002, Graften & Hails 2002). Người làm nghiên cứu có thể dùng thống kê mô tả (descriptive statistics) để mơ tả các thuộc tính của đối tượng nghiên cứu, ví dụ như sức sinh sản trung bình ± độ lệch chuẩn của cá Hồng Bạc
Lutjanus argentimacus. Hoặc dùng thống kê suy luận (inferential statistics) để so sánh các nhóm
đối tượng hay tìm mối quan hệ giữa các biến nghiên cứụ Ví dụ như so sánh sức sinh sản của cá Hồng Bạc ni theo ba chế độ dinh dưỡng khác nhau hoặc xác ñịnh tương quan giữa khối lượng thân và sức sinh sản của chúng. Trong luận văn tốt nghiệp ñại học, luận văn cao học, luận án nghiên cứu sinh và các ñề tài nghiên cứu khác, người làm nghiên cứu nhất thiết phải sử dụng thống kê (statistical analysis) ñể phân tích các kết quả mình thu được. Các tạp chí khoa học khi xét đăng bài báo khoa học của các nhà nghiên cứu đều nhấn mạnh đến tính hợp lý của phương pháp nghiên cứu và xử lý số liệu bằng thống kê.
Thứ hai, người làm nghiên cứu phải biết thống kê để có thể hiểu hoặc phản biện được các thơng tin khoa học. ðiều này rất quan trọng bởi trong quá trình làm nghiên cứu, chúng ta phải tiếp xúc và xem xét tính hợp lệ của một lượng thông tin rất lớn. Cách thức tác giả phân tích số liệu và rút ra các nhận định khơng phải lúc nào cũng đúng hoặc hợp lý nhất. Người đọc phải có khả năng phản biện mới biết thơng tin có tin cậy hay khơng. Người ñọc, nếu khơng có kiến thức về thống kê sẽ khơng đánh giá được tính hợp lý của các kết luận, ví dụ như trường hợp sau: “Xác xuất bắt gặp cá Hồng
tuổi 1+ trong vịnh Nha Trang cao hơn so với cá tuổi 2+ trở lên, χ2
= 4,2; df = 1, P < 0,05”.
Thứ ba, nghiên cứu khoa học do con người thực hiện. Vì thế, các kết luận rút ra từ nghiên cứu có thể bị ảnh hưởng bởi cảm tính của người thực hiện. Sử dụng thống kê sinh học trong thiết kế thí nghiệm và xử lý số liệu sẽ giúp đảm bảo tính khách quan của nghiên cứu, loại bỏ các kết luận hoặc nhận ñịnh chủ quan, cảm tính của người làm nghiên cứụ
VÍ DỤ 3.1: Sai khác giữa các lần ño ñạc qua mẫu trên cùng một tổng thể.
Một giảng viên mua 100 con tôm càng nước ngọt và thả chúng vào một bể xi măng có kích thước là 50 m3 sâu 1,2 m đã được bón phân để tạo màu nước. Tảo phát triển mạnh và ñộ trong của nước ño bằng ñĩa Secchi là 24 cm (vì thế khơng thể thấy được tơm nằm dưới đáy). Trước khi thả tơm vào bể người này ñã tiến hành ño ñạc cẩn thận chiều dài thân tổng cộng (TL) của từng con tôm một và ghi lại số liệụ Dựa vào số liệu này giảng viên tính được giá trị trung bình của chiều dài thân tổng cộng của 100 con tôm là 74,0 mm. Sau khi thả tôm vào bể, giảng viên yêu cầu các sinh viên của mình ước tính chiều dài thân trung bình của tơm trong đàn. Phương pháp thu mẫu ñược chuẩn hoá (bắt bằng vợt). Mười sinh viên lần lượt tiến hành thu mẫu ngẫu nhiên, mỗi người bắt ngẫu nhiên 10 con tôm và ghi lại các số liệu của mình thu được vào bảng 3.1. Cả giảng viên và sinh viên ñều sử dụng cùng phương pháp và dụng cụ ño ñạc. Nếu dùng các thuật ngữ thống kê thì chiều dài thân tổng cộng của đàn tôm này là tổng thể nghiên cứu (population). Chiều dài của mỗi con tơm là một đơn vị cấu thành lên tổng thể và không giống nhau giữa các cá thể. Hoạt ñộng sinh viên bắt ngẫu nhiên 10 con tơm để đo đạc gọi là thu mẫu (sampling). Kích thước mẫu (sampling size, n) là 10 con hoặc 10% tổng thể. Nghiên cứu này ñược lặp lại 10 lần bởi 10 sinh viên.
Bảng 3.1. Trung bình chiều dài thân tổng cộng (mm) của 10 con tôm càng nước ngọt thu ngẫu nhiên từ tổng thể 100 con đã biết trước kích thước trung bình là 74,0 mm.
Sinh viên Chiều dài thân (mm) TB mẫu ðộ lệch
với TBTT 1 76 73 75 73 74 74 74 74 74 77 74,4 0,4 2 74 72 75 76 73 71 73 80 75 75 74,4 0,4 3 68 72 78 74 75 74 69 77 77 72 73,6 0,4 4 72 76 76 77 70 77 72 74 77 76 74,7 0,7 5 78 72 70 74 76 72 73 71 74 74 73,4 0,6 6 75 79 75 74 75 74 71 73 75 73 74,4 0,4 7 75 70 73 75 70 72 72 71 76 73 72,7 1,3 8 74 76 74 75 74 76 75 75 73 73 74,5 0,5 9 78 74 73 75 74 73 72 76 73 76 74,4 0,4 10 74 71 72 71 79 78 69 77 73 71 73,5 0,5 Ta có thể thấy, giá trị trung bình mà mỗi sinh viên xác định được khơng giống với giá trị trung bình mà giảng viên đã biết trước – 74,0 mm (hoặc tính từ 100 số liệu do 10 sinh viên thu thập ñược). Ước lượng chính xác nhất trong 10 ước lượng trên lệch 0,4 mm so với giá trị ñúng. Ước lượng thiếu chính xác nhất lệch tới 1,3 mm (sinh viên 7). Sai khác này không phải là do lỗi của sinh viên vì ta đã giả sử khơng có sai sót gì trong việc thu và đo kích thước của tơm cả. Ngun nhân của sai khác chính là do sự khác biệt tự nhiên giữa các cá thể tôm trong ñàn (con lớn nhất dài 80 mm, con nhỏ nhất dài 68 mm). Trong nghiên cứu ta nói khác biệt này là do sai số thu mẫu (sampling error). Trong thực tế, ta khơng thể biết được giá trị chính xác của thuộc tính (parameter) mà chỉ có thể ước lượng nó với một mức độ tin cậy nhất ñịnh mà thôị
Sau cùng và quan trọng nhất là khả năng của thống kê trong việc xử lý các biến động của sinh vật, mơi trường, sai số khi thu mẫu (Ví dụ 3.1). Ta thường phải xác định các thuộc tính, đặc điểm của tổng thể nghiên cứu ñể mô tả hoặc kiểm chứng giả thuyết ñặt rạ Trong lĩnh vực NTTS đó có thể là kích thước thành thục của cá Niên, nhu cầu protein của mực Nang vân hổ, ñộ béo của sị Huyết hay tốc độ tăng trưởng của cá Bớp. Tuy nhiên, các nghiên cứu phải dựa trên mẫu bởi khó có đủ thời gian, kinh phí và khả năng để xem xét từng đơn vị một của tổng thể (chẳng hạn như tất cả các con cá Niên ñang sống ở vùng núi Việt Nam). Từ các thông số thống kê thu ñược ñược qua mẫu, người nghiên cứu sẽ ước lượng các thuộc tính của tổng thể. Các thơng tin này lại phụ thuộc
vào mức độ biến ñộng giữa các ñơn vị trong tổng thể nghiên cứu và phương pháp thu mẫụ ðặc
ñiểm của sinh vật và mơi trường sống của chúng là đa dạng và thường xun biến động. Chính vì thế mà các kết luận rút ra được từ nghiên cứu khơng phải là hồn tồn chắc chắn và được trình bày dưới dạng xác xuất (Underwood 2005). Nhờ vậy, người ñọc biết nếu mình lặp lại nghiên cứu này, xác xuất để có được kết quả tương tự là bao nhiêu % (thơng qua việc tính tốn hiệu lực thống kê
chứ khơng phải là xác suất p tính được qua kiểm định thống kê). Nên nhớ thống kê khơng chứng mình ñiều gì cả. Thống kê chỉ giúp người nghiên cứu xác ñịnh xác xuất của hiện tượng quan sát ñược ñể ủng hộ hay phản bác một giả thuyết cụ thể.
Ví dụ 3.1 minh họa cho biến động trong một mẫu và giữa các mẫu thu ñược từ cùng một tổng thể nghiên cứụ Hiện tượng này rất phổ biến trong sinh học. Các cá thể của một ñàn cá nuôi trong 1 ao, cho ăn cùng một loại thức ăn có tốc độ tăng trưởng khác nhaụ Khi sinh sản, số trứng trên một lần ñẻ của chúng cũng không giống nhaụ Lúc điều kiện mơi trường thay ñổi ñột ngột, khả năng chống chịu của từng cá thể cũng khác nhaụ Có con chết, có con sống. Trong số những con cịn sống, có con khoẻ mạnh có con sức khoẻ suy giảm và có thể bị tác nhân gây bệnh tấn cơng. Trong khi đó nhiệm vụ của người làm nghiên cứu là ñưa ra các kết luận chung về ñối tượng nghiên cứụ Ví dụ như tốc độ tăng trưởng của tơm Chân trắng khi ni ở nhiệt độ 35o
C, 30oC và 25oC là bao nhiêủ Các kết luận này phải gần với “chân lý, sự thật” nhất trong khả năng có thể của người nghiên cứụ Trong ví dụ 3.1 nêu trên, các sinh viên có thể trình bày giá trị trung bình mình tính được với khoảng tin cậy 95% (gọi là 95% confidence interval) ñể người ñọc biết giá trị trung bình thực của tổng thể (ước lượng từ một lần thu mẫu với kích thước xác ñịnh) sẽ nằm trong khoảng nàọ