Bài giảng Phương pháp thí nghiệm đồng ruộng - Nguyễn Minh Hiếu

110 trang huongle 5680

Download

Bạn đang xem 20 trang mẫu của tài liệu "Bài giảng Phương pháp thí nghiệm đồng ruộng - Nguyễn Minh Hiếu", để tải tài liệu gốc về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên

Tài liệu đính kèm:

bai_giang_phuong_phap_thi_nghiem_dong_ruong_nguyen_minh_hieu.pdf

Nội dung text: Bài giảng Phương pháp thí nghiệm đồng ruộng - Nguyễn Minh Hiếu

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NÔNG LÂM HUẾ DỰ ÁN HỢP TÁC VIỆT NAM – HÀ LAN BÀI GIẢNG PHƯƠNG PHÁP THÍ NGHIỆM ĐỒNG RUỘNG Người biên soạn: PGS.TS Nguyễn Minh Hiếu Huế, 08/2009
TRƯỜNG ĐẠI HỌC NÔNG LÂM HUẾ DỰ ÁN GIÁO DỤC ĐẠI HỌC VIỆT NAM - HÀ LAN BÀI GIẢNG PHƯƠNG PHÁP THÍ NGHIỆM CÂY TRỒNG NGƯỜI BIÊN SOẠN: TS. Nguyễn Minh Hiếu Huế, 2008 1
MỞ ĐẦU Nghiên cứu khoa học là quá trình nhận thức chân lý khoa học. Là hoạt động nhận thức của con người nhằm khám phá bản chất của sự vật và hiện tượng và tìm kiếm giải pháp cải tạo thế giới. Đó những hoạt động tìm kiếm, xem xét, điều tra, thử nghiệm. Dựa trên các số liệu, tài liệu, kiến thức đã đạt được từ các thí nghiệm khoa học để phát hiện ra những cái mới về bản chất của sự vật, về thế giới tự nhiên và xã hội để sáng tạo ra phương pháp, phương tiện kỹ thuật mới cao hơn, giá trị hơn nhằm phục vụ ngày càng tốt hơn lợi ích của con người. Để có kết quả nghiên cứu đúng, khách quan cần có phương pháp nghiên cứu đúng. Phương pháp nghiên cứu chính là cách thức, con đường, phương tiện để giải quyết các nhiệm vụ nghiên cứu nhằm đạt được mục đích đặt ra. Phương pháp nhiên cứu khoa học là điều kiện đầu tiên, cơ bản nhất của nghiên cứu khoa học. Tất cả tính nghiêm túc của nghiên cứu khoa học phụ thuộc vào phương pháp nghiên cứu. Phương pháp đúng, phù hợp là nhân tố đảm bảo sự thành công của người nghiên cứu và là điều kiện cơ bản quyết định thắng lợi của công trình nghiên cứu. Tuỳ thuộc vào đối tượng nghiên cứu khác nhau mà người nghiên cứu sử dụng các phương pháp nghiên cứu khác nhau. Thí nghiệm là một trong các phương pháp nghiên cứu khoa học thông dụng được áp dụng nhiều trong lĩnh vực sinh học như: Nông nghiệp, Lâm nghiệp và Thủy sản. Tuy nhiên nội dung có khác nhau tùy thuộc vào ngành cụ thể. Tài liệu phương pháp thí nghiệm nhằm cung cấp cho sinh viên một số kiến thức cơ bản về phương pháp thiết kế và bố trí thí nghiệm cũng như các thuật toán thống kê mô tả các tham số, các tiêu chuẩn kiểm định thống kê trong xử lý kết quả nghiên cứu và cách trình bày một báo cáo khoa học. Để nắm được kiến thức của môn học sinh viên phải được học và nắm vững kiến thức xác suất thống kê, tin học, phương pháp luận nghiên cứu khoa học và một số môn khoa học liên quan đến chuyên ngành. Tài liệu này được soạn thảo để phục vụ sinh viên và các nhà nghiên cứu thuộc lĩnh vực nông học của Khoa Nông học, việc in ấn chắc chắn sẽ còn nhiều thiếu sót. Chúng tôi mong nhận được sự góp ý kiến của đông đảo bạn đọc để tài liệu được hoàn chỉnh dần phục vụ tốt hơn cho công tác nghiên cứu khoa học và học tập của cán bộ và sinh viên thuộc khối sinh học nói chung và khoa Nông học nói riêng của Trường đại học Nông Lâm Huế. Chúng tôi xin chân thành cám ơn. Chương I 2
ĐẠI CƯƠNG VỀ CÔNG TÁC NGHIÊN CỨU KHOA HỌC NÔNG NGHIỆP Chương này trình bày các giai đoạn của quá trình tiến hành nghiên cứu, các loại thí nghiệm phổ biến trong nông nghiệp. 1. VAI TRÒ CỦA CÔNG TÁC NGHIÊN CỨU KHOA HỌC NÔNG NGHIỆP Như chúng ta đã biết:“Thí nghiệm là một phần của sự nghiệp sản xuất trong xã hội loài người, nhằm khám phá ra các quy luật khách quan của thế giới vật chất với mục đích nắm vững và bắt các bí mật của thiên nhiên phục vụ cho cuộc sống con người”. Nghiên cứu khoa học là quá trình nghiên cứu và giải thích các hiện tượng khoa học xuất phát từ lý luận và thực tiễn. Từ đó sẽ ứng dụng các kết quả nghiên cứu được vào sản xuất phục vụ cho cuộc sống con người. Nghiên cứu khoa học nói chung và khoa học nông nghiệp nói riêng phụ thuộc rất mật thiết với điều kiện tự nhiên và các điều kiện kinh tế - xã hội của từng địa phương, vì vậy nhiệm vụ các nhà khoa học nông nghiệp là phải nghiên cứu và đề xuất được những biện pháp kỹ thuật cụ thể, thích hợp cho từng vùng sinh thái nhằm khai thác bền vững và hiệu quả các điều kiện ấy. Kết quả nghiên khoa học trong nông nghiệp cũng liên quan nhiều đến kiến thức tổng hợp của nhiều lĩnh vực khác như: toán học, hóa học, thổ nhưỡng, khí tượng, sinh học, kinh tế học, liên quan đến phương pháp nghiên cứu, đến tính sáng tạo của người nghiên cứu. Nước ta là một nước đang phát triển việc kế thừa các phương pháp và kết quả nghiên cứu để rút ngắn thời gian nghiên cứu trong các lĩnh vực cụ thể là hết sức cần thiết. 2. CÁC GIAI ĐOẠN TRONG QUÁ TRÌNH NGHIÊN CỨU KHOA HỌC NÔNG NGHIỆP Để có thể xây dựng được một đề tài nghiên cứu khoa học nông nghiệp nói chung và cụ thể hơn là xây dựng được một thí nghiệm về một biện pháp kỹ thuật nào đó như: Giống, phân bón, tưới nước, thời vụ, bảo vệ thực vật cho một vùng đòi hỏi người làm công tác nghiên cứu cần phải thực hiện theo các giai đoạn sau đây. 2.1. Thu thập thông tin Mục đích của thu thập thông tin là giúp cho nhà khoa học hiểu rõ vấn đề sẽ được nghiên cứu. Vấn đề đó đã được nghiên cứu chưa, nghiên cứu đến đâu, vấn đề nào còn tiếp tục nghiên cứu để hoàn thiện hay sẽ được nghiên cứu sang hướng khác. Các thông tin cần thu thập gồm: Các tài liệu có liên quan trực tiếp và gián tiếp tới vấn đề dự định nghiên cứu. Kinh nghiệm sản xuất của người dân. Các thông tin được thu thập từ các nguồn: - Giáo trình, sách chuyên khảo, sách hướng dẫn phổ biến khoa học kỹ thuật, 3
các tạp chí khoa học, các kết quả nghiên cứu khoa học. Các nguồn số liệu này bao gồm cả trong nước và trên thế giới. - Các tài liệu của hội nghị, hội thảo và các hoạt động khoa học khác. - Tìm hiểu kinh nghiệm sản xuất, các biện pháp thực hiện của nông dân liên quan đến vấn đề sẽ được nghiên cứu. - Thu thập thông tin qua các phương tiện thông tin đại chúng khác như: vô tuyến truyền hình, đài phát thanh, các tài liệu liên quan trên mạng 2.2. Xây dựng giả thuyết khoa học Giả thuyết khoa học là những giả định có nhiều khả năng đúng nhất về một sự vật hay hiện tượng nào đó. Nó giúp cho ta có thể phát hiện và giải thích những vấn đề mà những giả thuyết khác trước đây chưa giải thích được. Vì vậy, giả thuyết khoa học không được phép chung chung mà phải cụ thể, phải thực sự xuất phát từ các nguồn thông tin thu thập được. Giả thuyết cũng chính là xuất phát điểm để xây dựng kế hoạch nghiên cứu thực nghiệm. Tìm cái mới bao giờ cũng đòi hỏi lòng dũng cảm, trí thông minh, phải đầu tư công sức, trí tuệ, thậm chí cái mới sẽ không được hiện tại thừa nhận. 2.3. Chứng minh giả thuyết khoa học Chứng minh giả thiết khoa học là quá trình quan sát, quá trình làm thí nghiệm. Trên cơ sở các số liệu (các chỉ tiêu nghiên cứu thể hiện qua kết quả theo dõi và quan sát) có được và suy luận nhằm gạt bỏ cái không đúng, sàng lọc lấy cái đúng có tính quy luật và những cái có thể coi là chân lý. Chứng minh giả thuyết khoa học có hai cách: Quan sát hay điều tra và làm thí nghiệm thực nghiệm. Quan sát hay điều tra: là việc tìm hiểu, theo dõi thực tế, đây là một quá trình bắt nguồn từ việc thu thập những cái đơn giản, những cái đã có trong thực tế sản xuất và trong tự nhiên, giúp ta phân biệt được cái đặc trưng của sự vật, so sánh giữa các sự vật và tiến đến suy luận xây dựng căn cứ khoa học cho sự vật đó. Hay nói một cách khác: quan sát là tìm hiểu, mô tả diện mạo bên ngoài của sự vật hay hiện tượng từ đó suy ra bản chất của chúng dựa trên nhận thức của người nghiên cứu. Do đó, yêu cầu của quan sát là “kiên trì”, chỉ có kiên trì mới có thể hy vọng thu được những thông tin, những tài liệu đầy đủ, khách quan và mang tính chính xác. Quan sát (điều tra) phải được thực hiện sao cho đại diện, khách quan để đảm bảo độ tin cậy của những thông tin thu được về đối tượng nghiên cứu. Làm thí nghiệm: Thí nghiệm là những công việc mà con người tự xây dựng để tạo ra các điều kiện khác nhau làm thay đổi một cách nhân tạo bản chất của sự việc nhằm phát hiện được đầy đủ bản chất và nguyên nhân của hiện tượng hay sự vật. Như vậy, thí nghiệm là xuất phát từ những nhận thức của con người thông qua 4
những giả thuyết khoa học, sau đó xác định bằng hành động của mình (thực hiện thí nghiệm, đo đếm, quan sát các chỉ tiêu trên đối tượng thí nghiệm, trong nhà lưới, nhà kính, các chậu, vại, hay trên đồng ruộng) để đưa tới nhận thức chặt chẽ hơn. Như vậy, con người không phải chỉ chờ đợi vào những cái đã có sẵn mà ngược lại, có thể tự mình tạo ra ý tưởng cụ thể, thực hiện ý tưởng đó để bắt đối tượng nghiên cứu phải bộc lộ và phát sinh tính quy luật của mình. Paplôp đã nói “Quan sát là thu thập những gì mà thiên nhiên cho ta, còn thí nghiệm là lấy từ thiên nhiên những gì mà ta muốn”. 2.4. Biện luận để rút ra kết luận và xây dựng lý thuyết khoa học Thông qua các kết quả của quan sát, điều tra cũng như thí nghiệm, người làm nghiên cứu thực hiện việc kiểm chứng giả thuyết khoa học để rút ra những kết luận và đánh giá vấn đề mà mình quan tâm. Đề xuất ra được những kết luận và biện luận cho các kết luận đó đòi hỏi nhà khoa học phải có trình độ kiến thức và hiểu sâu sắc đối tượng mình nghiên cứu. Có như vậy, các kết luận và biện luận mới khách quan có cơ sở khoa học phù hợp với môi trường và hệ sinh thái cụ thể của đối tượng đó. Nếu như các nhà khoa học chỉ dừng lại ở việc rút ra những kết luận trực tiếp từ thí nghiệm thì những kết luận đó chỉ mang tính chất kinh nghiệm cụ thể của một lần thí nghiệm nên chưa thể ứng dụng rộng rãi trong thực tế sản xuất được. Do đó, nhiệm vụ tiếp của các nhà khoa học là từ những kết quả của thí nghiệm được làm tại nhiều lần hợp thành các kết luận và biện luận nhằm tìm ra chân lý, tìm ra tính quy luật để nâng lên thành lý luận khoa học. 3. CÁC NHÓM THÍ NGHIỆM TRONG NÔNG NGHIỆP Hiện nay trong thực tiễn nghiên cứu của ngành nông học người ta đã sử dụng các nhóm phương pháp nghiên cứu sau: 3.1. Nhóm các thí nghiệm trong phòng Đây là loại nghiên cứu mà những thí nghiệm được thực hiện trong các phòng thí nghiệm. Điều kiện để thực hiện được các thí nghiệm đó gồm các loại dụng cụ như: hóa chất, các máy móc phân tích, các bình, hộp, khay mang tính chất riêng biệt (chuyên sâu). Nhóm các thí nghiệm này hầu như độc lập với điều kiện tự nhiên của môi trường bên ngoài. Do điều kiện thực hiện trong phòng cho nên các kết quả từ các thí nghiệm này được kiểm tra, điều khiển bằng các dụng cụ có độ chính xác cao. Tuy nhiên, những số liệu này chưa áp dụng vào thực tế. Bởi vì đây không phải là điều kiện thực của sản xuất. Thí dụ: Thí nghiệm trồng cây trong bình, thí nghiệm nuôi cấy mô, thí nghiệm xác định độ nẩy mầm của hạt trên đĩa petri Nhóm nghiên cứu trong phòng có nhược điểm là số lượng cá thể ít (không mang tính đại diện) và điều kiện nghiên cứu nhân tạo không phải là điều kiện thực tại mà đối tượng nghiên cứu sẽ được gieo trồng. 5
Chương II THIẾT KẾ VÀ TRIỂN KHAI THÍ NGHIỆM Đây là chương quan trọng nhất trong phần phương pháp thí nghiệm. Sau khi học, người học phải biết xây dựng một đề cương nghiên cứu, biết cách triển khai một thí nghiệm cụ thể. A. THIẾT KẾ THÍ NGHIỆM 1. CÁC YÊU CẦU CỦA THÍ NGHIỆM ĐỒNG RUỘNG “Thí nghiệm đồng ruộng là thí nghiệm nghiên cứu trong điều kiện tự nhiên, trên những mảnh đất đặc biệt, có mục đích xác định về số lượng các điều kiện và các biện pháp canh tác đến năng suất cây trồng” Naidin (1968). Cây trồng và môi trường là một thể thống nhất, các quá trình diễn ra trong cây đều có quan hệ chặt chẽ và có tác động qua lại với điều kiện ngoại cảnh. Nếu như một nhân tố nào đó của ngoại cảnh thay đổi sẽ làm cho các nhân tố khác cũng như hoạt động sống của cây trồng thay đổi theo. Cây trồng nó thích nghi trong những điều kiện nhất định, mọi sự thay đổi khi có tác động các yếu tố (có thể là yếu tố thí nghiệm) đều có tác động trực tiếp hoặc gián tiếp đến cây trồng. Vì vậy, thí nghiệm đồng ruộng phải tôn trọng các yêu cầu sau đây: 1.1. Yêu cầu về tính đại diện Đại diện về điều kiện sinh thái Mục tiêu của thí nghiệm là kết quả cần được nhân rộng trong các điều kiện cụ thể về đất đai, về khí hậu thời tiết . Thí nghiệm phải được thiết kế và làm cụ thể tại một vùng đất đại diện, trong điều kiện khí hậu nhất định để sau này sẽ áp dụng với quy mô lớn hơn (không thể kết luận được rút ra từ trồng cây trên đất cát mà nhân rộng trên vùng đất đồi được). Đại diện về điều kiện kinh tế - xã hội Tùy theo thời gian và tùy thuộc vào các điều kiện cụ thể về mặt xã hội mà người nông dân có nhận thức củng như khả năng áp dụng tiến bộ khoa học kỹ thuật vào sản xuất là khác nhau. Vì vậy, các nhà nghiên cứu phải có những thông tin từ đó xây dựng biện pháp (nhân tố thí nghiệm) cho phù hợp để sau một thời gian nghiên cứu thành công thì biện pháp đó có thể được sản xuất chấp nhận. Các yếu tố thí nghiệm phải nằm trong xu thế phát triển, phải đi trước một bước để nắm bắt đón đầu, tránh lạc hậu sau khi kết quả nghiên cứu được công bố. Nhiều khi thí nghiệm còn tùy thuộc vào phong tục tập quán của từng vùng, vào trình độ dân trí của cộng đồng. 1.2. Yêu cầu về sai khác duy nhất Hiểu một cách cụ thể là trong thí nghiệm sẽ phân biệt hai loại yếu tố: yếu tố 7
thí nghiệm (dùng để nghiên cứu) và yếu tố không thí nghiệm (hay còn gọi là nền thí nghiệm). Trong hai loại yếu tố này thì duy nhất chỉ có yếu tố thí nghiệm được quyền sai khác (thay đổi). Còn yếu tố không thí nghiệm (không cần so sánh) thì phải càng đồng nhất càng tốt. Có triệt để tôn trọng nguyên tắc này mới tìm ra được sự khác nhau của kết quả thí nghiệm là do nhân tố nào gây ra. Tuy nhiên, sự đồng nhất tuyệt đối trong thí nghiệm là điều không thể có được. Thí dụ: Nghiên cứu ảnh hưởng của liều lượng supe lân tới năng suất lạc trên đất cát pha. Trong thí nghiệm này lượng lân bón cho lạc ở các công thức phải khác nhau, còn các biện pháp kỹ thuật khác là đồng nhất. Cụ thể giống lạc gì, gieo ở vụ nào, mật độ bao nhiêu, tưới nước, chăm sóc, phòng trừ sâu hại đều phải đồng nhất. Song có một điều cần lưu ý: trong thí nghiệm đồng ruộng không thể loại trừ hoàn toàn được một nhân tố nào đấy mà chỉ có khả năng hạn chế nó mà thôi. Trong thí nghiệm nêu trên ta chỉ biết được lượng lân cho thêm vào là bao nhiêu ở các công thức, còn trong phân chuồng hoặc các dạng phân tổng hợp khác và cả trong đất cũng tồn tại một lượng lân nhất định. Tuy nhiên, điều này không có ảnh hưởng nhiều vì các công thức có nền thí nghiệm như nhau. Một đặc điểm khác nữa là trong tự nhiên hay trong thí nghiệm đồng ruộng còn tồn tại mối quan hệ “kéo theo” có nghĩa là khi thay đổi nhân tố A thì nhân tố B cũng thay đổi. Thí dụ: Nghiên cứu ảnh hưởng của lượng nước tưới khác nhau tới năng suất mía. Như vậy nước là yếu tố thí nghiệm và được thay đổi ở mức độ khác nhau. Do mức nước tưới khác nhau kéo theo những thay đổi khác như số lượng, chủng loại vi sinh vật cũng như sinh vật đất, nhiệt độ đất, ẩm độ đất cũng thay đổi không giống nhau. Từ đó có thể làm quá trình sinh học của cây sẽ không giống nhau 1.3. Yêu cầu về độ chính xác Độ chính xác ảnh hưởng đến kết quả nghiên cứu và cả hiệu quả kinh tế. Song không thể có một độ chính xác chung cho tất cả các nhóm phương pháp thí nghiệm. Độ chính xác của thí nghiệm phụ thuộc vào rất nhiều mặt, có thể nêu ra một số khía cạnh là: a. Điều kiện tiến hành thí nghiệm (thí nghiệm trong phòng khác với thí nghiệm trong chậu; thí nghiệm ngoài đồng lại khác với thí nghiệm trong phòng ) b. Những sai khác về kỹ thuật khi thực hiện thí nghiệm. c. Độ đồng đều của đất thí nghiệm d. Những vết thương cơ giới và tác hại của sâu bệnh Những sai khác là không thể tránh được, song sai khác càng nhỏ thì càng tốt. Vì vậy mỗi nhóm phương pháp thí nghiệm khác nhau cho phép có độ chính xác 8
khác nhau thể hiện qua hệ số biến động CV% (Coefficient of varriation). - Nhóm thí nghiệm trong phòng cho phép sai số thí nghiệm CV% nhỏ hơn hoặc bằng 1%. - Nhóm thí nghiệm trong chậu, vại, nhà lưới CV% nhỏ hơn hoặc bằng 5%. - Nhóm thí nghiệm ngoài đồng ruộng cho phép sai số thí nghiệm: + Các thí nghiệm giống CV% từ 6% - 8% + Các thí nghiệm phân bón từ 10% - 12% + Các thí nghiệm bảo vệ thực vật (BVTV) từ 13% - 15% + Các thí nghiệm cây ăn quả CV% nhỏ hơn hoặc bằng 20% + Thí nghiệm về lúa CV% khoảng 10%. Theo các nguyên nhân đã nêu có thể coi các sai số thí nghiệm là sai số ngẫu nhiên. Tuy nhiên, trong thực tế không chỉ có duy nhất sai số ngẫu nhiên mà còn tồn tại hai loại sai số khác nữa là: sai số thô (hay còn gọi là sai lầm) và sai số hệ thống. Khi gặp phải sai số thô thì phải loại bỏ các số liệu ra khỏi dãy kết quả nghiên cứu, có khi hủy cả thí nghiệm (thí dụ như đo sai, cân sai, ghi nhầm). Sai số thô không phải là phổ biến. Sai số hệ thống là do dụng cụ thí nghiệm, do thiên hướng chủ quan của người làm thí nghiệm: như cân nhẹ hơn hoặc nặng hơn tiêu chuẩn; thước đo chưa chuẩn hoặc hóa chất pha không được chuẩn như hướng dẫn của hóa chất tiêu chuẩn đặt ra Loại sai số này tuy không làm ảnh hưởng tới việc so sánh kết quả thí nghiệm giữa các công thức với nhau nhưng khi công bố các giá trị cụ thể của từng chỉ tiêu (ước lượng điểm, ước lượng khoảng của các tham số thống kê) thì không chính xác. Vì vậy, có thể dẫn tới việc nhận định đánh giá sai lệch và điều này cũng không có lợi, nhất là khi chuyển giao kết quả nghiên cứu cho sản xuất. Để tránh sai số này tốt nhất trước khi làm thí nghiệm phải chuẩn hóa dụng cụ và vật tư theo tiêu chuẩn đo lường cho phép. Hoặc nếu như đã mắc phải sai số hệ thống phải tìm cách hiệu chỉnh giá trị quan sát (các số liệu) về giá trị có được với thước đo tiêu chuẩn. 1.4. Yêu cầu diễn lại Khả năng diễn lại của thí nghiệm có nghĩa là: khi thực hiện lại thí nghiệm đó với số lượng công thức, nội dung như cũ cùng trên khoảng không gian (mảnh đất cũ với thời vụ tương tự) sẽ cho kết quả tương tự. Tuy nhiên, không nên hiểu nguyên tắc này một cách cứng nhắc, bởi vì điều kiện ngoại cảnh không thể hoàn toàn như nhau khi làm thí nghiệm. Chính vì vậy phải làm lại thí nghiệm trong vài năm (hoặc vài vụ) liên tiếp, hy vọng từ đó sẽ tìm ra tính quy luật của vấn đề nghiên cứu. Thí nghiệm có khả năng diễn lại càng cao thì việc rút ra kết luận càng chắc chắn. Có nghĩa là đã giải quyết được mối quan hệ giữa các nhân tố thí nghiệm (yếu 9
tố thí nghiệm) với ngoại cảnh trong sự biểu hiện của cây trồng thí nghiệm. Thí nghiệm không có khả năng diễn lại thì không thể đưa ra được kết luận làm cơ sở xây dựng các biện pháp kỹ thuật canh tác và lại càng không thể xây dựng được lý thuyết khoa học. Kinh nghiệm cho thấy đối với thí nghiệm về kỹ thuật thường ít nhất cần có 3 lần diễn lại, đối với thí nghiệm nghiên cứu cơ bản cần số lần diễn lại nhiều hơn. 1.5. Yêu cầu về lịch sử khu đất canh tác Thí nghiệm phải được đặt trên các khu đất có lịch sử canh tác rõ ràng. Đây là yêu cầu hết sức cần thiết đối với mỗi thí nghiệm đồng ruộng. Một số biện pháp kỹ thuật có ảnh hưởng tới đất cũng có thể làm cho đất tốt hơn, nếu như biết sử dụng và ngược lại có thể làm cho đất bị thoái hóa. Vì vậy, cần phải biết rõ quá trình canh tác của khu đất trước khi đặt thí nghiệm nghiên cứu. Khi xem xét lịch sử canh tác của ruộng thí nghiệm cần lưu ý: - Không đặt ruộng thí nghiệm nằm kề sát các trục đường giao thông lớn mà nên cách từ 10 - 20m. - Không đặt ruộng thí nghiệm nằm sát các hệ thống dẫn nước thải của các khu dân cư, bệnh viện, các khu công nghiệp. - Không đặt ruộng thí nghiệm trên đất mới khai hoang, đất này phải làm thí nghiệm trắng vài vụ để san bằng độ đồng đều sau đó mới làm thí nghiệm. 2. CÁC LOẠI THÍ NGHIỆM Hiện nay có nhiều cách phân loại thí nghiệm. Thông thường có thể phân thành các loại sau: 2.1. Thí nghiệm thăm dò: Thí nghiệm thăm dò hay còn gọi là thí nghiệm sơ bộ, thí nghiệm khảo sát. Mục đích của loại thí nghiệm này là nhằm xây dựng những nhận thức ban đầu về đối tượng nghiên cứu để có cơ sở xây dựng các nội dung nghiên cứu chính sau này được tốt hơn. Do đó, thí nghiệm này thường làm trên diện tích nhỏ nhắc lại ít lần và có thể không nhắc lại. Không đi sâu phân tích về cây và đất đai, chỉ quan sát, đánh giá các biểu hiện của cây với các biện pháp thí nghiệm và theo dõi một số chỉ tiêu có tính chất cơ bản về năng suất. 2.2. Thí nghiệm chính thức Đây là thí nghiệm đặt ra nhằm giải quyết nội dung cơ bản của vấn đề nghiên cứu. Do đó, thí nghiệm này phải thực hiện đúng như thiết kế đã xây dựng, phải tuân thủ các yêu cầu đặt ra. Tùy thuộc vào loại cây trồng, loại hình thí nghiệm, mục đích nghiên cứu có thể chia thí nghiệm chính thức thành các loại khác nhau theo số lượng nhân tố, thời gian và khối luợng nghiên cứu. 2.2.1. Theo số lượng nhân tố thí nghiệm 10
+ Thí nghiệm một nhân tố: Là thí nghiệm chỉ có mặt một nhân tố tham gia (nhân tố này có quyền thay đổi giữa các công thức) để nghiên cứu tác động của nó đến sự thay đổi của kết quả thí nghiệm Thí dụ: Nghiên cứu ảnh hưởng của liều lượng phân lân đến quá trình sinh trưởng, phát triển và năng suất lạc. Như vậy yếu tố thí nghiệm ở đây là liều lượng lân nên được phép thay đổi ở các mức bón khác nhau. Còn các nhân tố khác đều phải được thực hiện đồng đều (yếu tố không thí nghiệm) + Thí nghiệm nhiều nhân tố: Đây là thí nghiệm có mặt từ hai nhân tố thí nghiệm trở lên. Trong thí nghiệm này người ta nghiên cứu ảnh hưởng đồng thời của các nhân tố đối với cây trồng. Đây là những thí nghiệm phức tạp và thường là bước nghiên cứu tiếp của các thí nghiệm một nhân tố. Để giúp cho thí nghiệm này có kết quả rõ ràng phải chia cụ thể thí nghiệm 2 nhân tố, 3 nhân tố đểcó cách sắp xếp ngoài đồng cho phù hợp với số lượng nhân tố thì mới xử lý kết quả bằng các mô hình thống kê tương ứng nhằm tăng tính chính xác. 2.2.2. Chia theo thời gian nghiên cứu + Thí nghiệm ngắn hạn: Thường gọi là thí nghiệm ít năm. Đây là loại thí nghiệm nghiên cứu trong thời gian ngắn đã có thể rút ra được kết luận. Thông thường loại này được áp dụng để nghiên cứu tác dụng của một biện pháp kỹ thuật cụ thể với cây trồng Thí dụ: Nghiên cứu về mật độ cấy, về thời vụ của một giống cây trồng như lúa, ngô, đậu đỗ, rau + Thí nghiệm dài hạn (thí nghiệm lâu năm): Đây là loại hình thí nghiệm cần có thời gian hàng chục năm nghiên cứu liên tục mới có thể đưa ra kết luận, cá biệt có thí nghiệm phải hàng trăm năm. Thí dụ: nghiên cứu hiệu lực của phân lân đến năng suất và chất lượng của nhãn vải, hay xoài; Nghiên cứu diễn biến của độ phì đất khi trồng sắn. Các loại thí nghiệm này qua nhiều năm mới có thể rút ra được kết luận chính xác . 2.2.3. Theo khối lượng nghiên cứu Có thể chia ra + Thí nghiệm đơn độc (độc lập): Các thí nghiệm làm ở nhiều nơi và không có liên quan gì với nhau cả. Thường thì kết quả có tính chính xác cao, đúng cho một điều kiện cụ thể. Song tính phổ biến lại hẹp, thậm chí rất hẹp. + Thí nghiệm hệ thống: Đây là những thí nghiệm làm ở nhiều nơi và có liên hệ với 11
nhau theo những khía cạnh nhất định mà người nghiên cứu đặt ra. Thí nghiệm này có nhược điểm là khối lượng lớn, tốn công sức và vật chất, tốn thời gian; có thể cách xa nhau về địa lý, khác nhau thời tiết và đất đai (điều kiện sinh thái), về tập quán và điều kiện kinh tế - xã hội. Ưu điểm của nhóm này là thí nghiệm mang tính đa dạng và khi kết quả thành công có phổ áp dụng rộng rãi. 2.3. Thí nghiệm làm trong điều kiện sản xuất Loại thí nghiệm này còn có tên gọi là thực nghiệm khoa học, thực nghiệm đồng ruộng. Với chuyên ngành chọn giống và nhân giống còn gọi là thí nghiệm khảo nghiệm hay khu vực hóa giống mới. Đây là những thực nghiệm cần phải được thẩm định lại trong điều kiện tự nhiên trước khi chuyển giao kỹ thuật sản xuất cho nông dân. Loại này khối lượng lớn có thể nhắc lại nhiều hay ít tùy thuộc vào điều kiện kinh tế và đất đai. Không cần theo dõi quá chi tiết về chỉ tiêu về sinh trưởng của cây mà chủ yếu là quan sát tình hình sinh trưởng, nhiễm sâu bệnh để đưa ra các nhận định chung về phản ứng của cây với điều kiện tự nhiên, nhưng cần quan tâm cụ thể đến năng suất và hiệu quả kinh tế. 3. XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH THÍ NGHIỆM 3.1. Một số vấn đề liên quan đến xây dựng chương trình thí nghiệm 3.1.1. Các loại công thức trong thí nghiệm + Loại công thức đối chứng hay còn gọi là công thức tiêu chuẩn: Công thức đối chứng được đặt ra làm tiêu chuẩn cho các công thức khác trong thí nghiệm so sánh để rút ra hiệu quả cụ thể của nhân tố (biện pháp) nghiên cứu. Công thức đối chứng được xây dựng như sau: - Nếu là thí nghiệm giống thì giống trong công thức đối chứng thường là giống tốt đang được sản xuất của địa phương chấp nhận, cũng có thể là một giống tiêu chuẩn của Nhà nước hay một vùng nhất định đã được chính thức công nhận (Bộ Nông nghiệp và PTNT công nhận). - Nếu là biện pháp kỹ thuật khác như mật độ, thời gian gieo cấy thì công thức đối chứng là biện pháp đang được sủ dụng rộng rãi ở một vùng. - Nếu là các nhân tố như phân bón, phun thuốc bảo vệ thực vật, tưới nước thì công thức đối chứng thường được xây dựng ở mức 0. Trong một thí nghiệm ít nhất phải xây dựng một công thức đối chứng. Còn tùy thuộc vào các điều kiện cụ thể khi làm thí nghiệm và nội dung nghiên cứu mà có thể bố trí hai hay ba công thức đối chứng. + Loại công thức nghiên cứu: Công thức nghiên cứu là tình huống cụ thể được đặt 12
ra để nghiên cứu ( Các giống , các mức phân bón, các loại phân bón ). Kết quả của công thức nghiên cứu được so sánh với kết quả của công thức đối chứng. Cả hai loại công thức đối chứng và công thức nghiên cứu đều gọi chung là các công thức thí nghiệm hay nghiệm thức. Để xây dựng công thức thí nghiệm cần lưu ý những vấn đề sau: Một là: Cần tạo điều kiện để các công thức thí nghiệm so sánh được với nhau và so sánh được với công thức đối chứng. Thí dụ: Nghiên cứu hiệu lực của supe lân đến sinh trưởng, phát triển, khả năng nhiễm sâu bệnh và năng suất lúa. Như vậy tùy thuộc vào điều kiện cụ thể của thí nghiệm đất đai, thời vụ mà xây dựng số luợng công thức thí nghiệm cho phù hợp. Song đối với thí nghiệm này ít nhất cũng phải có 3 công thức, trong đó: Công thức I: là không bón lân vào đất (0 P2O5) (CT I là đối chứng) Công thức II: là bón lân ở mức 30 P2O5 (CT II) Công thức III: là bón lân ở mức 60 P2O5 (CT III) Bố trí như vậy sẽ so sánh được hiệu lực của việc có bón lân so với không bón lân tới các chỉ tiêu nghiên cứu ở cây lúa. Sau đó cho phép so sánh hai mức bón lân thì mức nào đạt năng suất cao hơn và mức nào đạt hiệu quả đầu tư lân cao hơn. Để thí nghiệm thành công người nghiên cứu không những phải có kiến thức chuyên môn mà còn phải có kiến thức tổng hợp và các hiểu biết thực tiễn trong điều kiện cụ thể. 3.1.2. Xác định số lượng công thức trong một thí nghiệm Số lượng công thức thí nghiệm được xác định tùy thuộc vào nội dung và mục đích của người nghiên cứu. Thông thường thí nghiệm một nhân tố có số lượng công thức ít hơn thí nghiệm hai nhân tố. Nguyên tắc xác định: “Dựa vào giả thiết khoa học để lập ra công thức trung tâm, từ công thức trung tâm sẽ xê dịch lên phía trên một số mức và xuống phía dưới một số mức”. Còn khoảng cách giữa các mức tùy thuộc vào tác động của nhân tố nghiên cứu tới đối tượng được sử dụng trong thí nghiệm (vật liệu thí nghiệm). Như vậy, với thí nghiệm một nhân tố có bao nhiêu mức thì có bấy nhiêu công thức kể cả mức đối chứng có thể là mức 0. Thí dụ: Nghiên cứu ảnh hưởng của phân N tới năng suất lúa Đây là thí nghiệm một nhân tố. Nếu như lấy công thức trung tâm là 100 N thì các công thức được xây dựng xung quanh công thức trung tâm như sau: Công thức I: 0 N (đối chứng) 13
Công thức II: bón 50 N Công thức III: bón 100 N Công thức IV: bón 150 N Công thức V: bón 200 N Công thức VI: bón 250 N Như vậy thí nghiệm có thể có 5 công thức (dừng lại mức 200N) hoặc có thể có 6 công thức như ví dụ trên. Không nên đặt ít hơn 5 hoặc nhiều hơn 6. Độ rộng hay hẹp của N giữa các công thức phụ thuộc vào vai trò của đạm (N) và đối tượng nghiên cứu. Thí dụ đối với cây lúa và cây ngô độ rộng như thí nghiệm đã nêu là phù hợp, còn nếu là cây họ đậu (đậu tương, lạc, ) thì độ rộng như thí nghiệm trên lại cao và mức bón 250 N có thể là thừa. Còn trong thí nghiệm nhiều nhân tố thì một nguyên tắc chung là: số lượng công thức thí nghiệm là tích của số mức của mỗi nhân tố thí nghiệm. Thí nghiệm: Nghiên cứu liều lượng của phân lân (4liều lượng) tới năng suất của giống đậu tương (2 giống) vụ Đông tại Đồng bằng sông Hồng. Đây là thí nghiệm hai nhân tố (nhân tố giống ký hiệu là A với số mức là La ), nhân tố lân ký hiệu là B với số mức tham gia là Lb Vậy số công thức nghiên cứu K = La X Lb (2.1) Thí nghiệm có 8 công thức, số công thức K= 2 x 4 = 8 3.1.3. Một số chỉ tiêu kỹ thuật cho thiết kế thí nghiệm + Diện tích ô thí nghiệm: Ô thí nghiệm là thành phần cơ bản của thí nghiệm trên đó các nhân tố thí nghiệm được thực hiện theo một nội dung đã được xây dựng. Do đó, diện tích ô (cụ thể là kích thước ô) phải như nhau. Nếu lấy độ chính xác của thí nghiệm là hệ số biến động CV% để khảo sát thì giá trị này phụ thuộc vào những khía cạnh như sau: - Diện tích ô thí nghiệm - Hình dáng ô thí nghiệm (là vuông hay chữ nhật ) - Địa hình đặt thí nghiệm - Loại đất thí nghiệm. - Loại cây trồng - Loại thí nghiệm Diện tích ô thí nghiệm lớn hay nhỏ tùy thuộc vào: 1) Mục đích và yêu cầu của thí nghiệm: Những thí nghiệm so sánh giống hoặc một biện pháp kỹ thuật nào đó để chuẩn bị phổ biến ra sản xuất thì diện tích ô 14
phải đủ lớn. Thí nghiệm trong điều kiện sản xuất (thí nghiệm khảo nghiệm) thì diện tích ô thí nghiệm phải lớn hơn thí nghiệm thăm dò và thí nghiệm chính. 2) Phụ thuộc vào loại cây trồng và mật độ gieo cấy sao cho mỗi ô thí nghiệm có khả năng tạo ra một quần thể cây trồng mang tính đại diện, ổn định và đảm bảo số lượng cá thể trong quá trình nghiên cứu được đánh giá khách quan gần tương tự như ngoài sản xuất. 3) Phụ thuộc vào phương tiện kỹ thuật khi thực hiện thí nghiệm. Nếu làm bằng thủ công thì diện tích ô nhỏ, còn nếu làm bằng máy (cơ giới) diện tích ô phải rộng hơn. Như vậy diện tích ô phải phù hợp để có thể hoàn thành công việc thí nghiệm trong khuôn khổ thời gian mà yêu cầu thí nghiệm đặt ra. + Hình dạng ô thí nghiệm: Hình dạng ô thí nghiệm được xây dựng bởi tỷ lệ giữa 2 cạnh của ô thí nghiệm, nếu tỷ lệ là 1 (1:1) ô có dạng hình vuông. Còn các tỷ lệ khác 1 là hình chữ nhật. Whyte (1964) lại đề xuất: Nếu diện tích ô thí nghiệm nhỏ thì hình dạng ô nên vuông để giảm diện tích phần bảo vệ. Theo Phạm Chí Thành và Nguyễn Thị Lan (1983):- Ở điều kiện tương đối đồng đều việc thay đổi hình dạng ô thí nghiệm không có ảnh hưởng đáng kể đến độ chính xác của thí nghiệm. - Ở điều kiện đất ít đồng đều khi ô hình chữ nhật thì độ chính xác sẽ càng cao - Khi đất không đồng đều thì việc thay đổi hình dạng ô thí nghiệm không làm cho độ chính xác của thí nghiệm nâng lên. + Hướng của ô thí nghiệm: Nhìn chung vấn đề này ít có liên quan tới độ chính xác của thí nghiệm nếu như đất thí nghiệm đồng đều. Còn khi đất thí nghiệm có độ biến động lớn thì hướng ô thí nghiệm có ảnh hưởng đến độ chính xác của thí nghiệm. Ở đất dốc độ phì của đất thay đổi từ đỉnh đồi xuống chân đồi, vì vậy chiều dài của ô nên vuông góc với đường đồng mức. Các lần nhắc lại cùng phải nằm ở cùng một độ chạy vòng quanh đồi. * Số lần nhắc lại: Nhắc lại của thí nghiệm có nghĩa là: mỗi công thức thí nghiệm được thực hiện ở một số ô trong cùng mảnh đất thí nghiệm hoặc khu vực thí nghiệm (gọi là nhắc lại không gian) trong cùng một thời gian thí nghiệm. Thí nghiệm phải được nhắc lại là một tiêu chuẩn bắt buộc khi nghiên cứu. Theo tác giả Remera dẫn từ Dospekhov (1979) thì: - Khi tăng số lần nhắc lại độ chính xác của thí nghiệm tăng nhiều hơn khi tăng diện tích ô thí nghiệm. 15
- Khi tăng số lần nhắc lại thì ban đầu độ chính xác tăng nhanh, nhưng nếu tiếp tục tăng nhắc lại nhiều lần (lớn hơn 4 lần) thì độ chính xác có giảm, song giảm chậm. - Khi diện tích ô nhỏ thì nhắc lại nhiều hơn diện tích ô lớn. * Dải bảo vệ và hàng biên: + Dải bảo vệ là phần diện tích bao quanh mảnh đất (khu đất) làm thí nghiệm. Đây là nội dung đặt ra nhằm đảm bảo nguyên tắc"Sai khác duy nhất". Tùy thuộc vào điều kiện của khu đất thí nghiệm mà độ rộng của dải bảo vệ có thay đổi. + Hàng biên: Hàng biên chính là phần bảo vệ của ô thí nghiệm nhằm loại trừ ảnh hưởng giữa các ô với nhau (đặc biệt các ô khác công thức). Tuyệt đối không lấy mẫu theo dõi tại các vị trí xung quanh rìa ô thí nghiệm (hàng biên) để thí nghiệm mang tính chính xác và khách quan. 3.2. Xây dựng nền thí nghiệm Nền thí nghiệm là bao gồm tất cả các điều kiện canh tác được thực hiện đồng nhất giữa tất cả các công thức của thí nghiệm. Nền thí nghiệm không phải là nhân tố so sánh giữa các công thức với nhau. Tuy nhiên, nó giúp cho các công thức nghiên cứu thể hiện được tác dụng. Vì vậy, chọn nền thí nghiệm căn cứ vào các điều kiện sau: + Phải đại diện về điều kiện kinh tế - xã hội của thời điểm các kết quả nghiên cứu dự kiến sẽ được áp dụng vào sản xuất. + Phải là điều kiện để cho nhân tố thí nghiệm phát huy được hiệu lực của nó. Do đó, phải hết sức cẩn thận khi xây dựng nền thí nghiệm, để nền thí nghiệm không phải là một tác nhân làm giảm tác dụng của các nhân tố nghiên cứu. 3.3. Chọn đất thí nghiệm Để đạt được các yêu cầu nêu trên, trước khi làm thí nghiệm phải có được các thông tin về đất bao gồm các nội dung sau: 3.3.1. Chọn địa hình Chọn đất thí nghiệm phải phẳng nhằm đảm bảo độ đồng đều. tuy nhiên thực tế độ phẳng mặt ruộng khi gieo cấy có thể chênh lệch chút ít. Nếu làm thí nghiệm lúa nước trên đất dốc phải làm trên các ruộng bậc thang. Còn với thí nghiệm về các cây trồng cạn khác thì chênh lệch độ phẳng mặt ruộng cho phép đạt mức 10cm . Với các thí nghiệm cây trồng trên đất dốc thì yêu cầu độ dốc cho phép để làm thí nghiệm là 25% và mặt ruộng hay đồi phải dốc đều và tốt nhất cũng nên làm đường đồng mức. Tùy thuộc vào đặc điểm sinh học của từng loại cây trồng mà chọn đất dốc cho phù hợp. Nên bố trí gọn thí nghiệm trên một khu vực (có thể 1 lần nhắc lại trên đất có độ dốc tương tự nhau). 16
3.3.2. Chọn lý tính đất và hóa tính đất Chọn đất được đặt ra với mục đích là sau khi thí nghiệm thành công, các kết quả sẽ được ứng dụng ở những vùng đất cùng loại tương tự. Rất cần quan tâm đến lịch sử canh tác của đất trước lúc đặt thí nghiệm. Nhất là các biện pháp kỹ thuật canh tác trước có khả năng làm thay đổi tới kết cấu và các chỉ tiêu lý, hóa tính của đất. Nhìn chung khi chọn đất thí nghiệm nên chọn xa các rừng cây; xa trục đường giao thông, xa nơi chứa nước thải hay mương dẫn, nước thải của các khu dân cư, nhà máy, bệnh viện với khoảng cách từ 40-50m. Tránh làm thí nghiệm trên đất mới khai hoang. Tùy điều kiện cụ thể mà bố trí thí nghiệm trắng vài vụ để san bằng độ đồng đều của đất thí nghiệm. Ta có thể san bằng độ đồng đều của đất bằng cách: Gieo cấy cùng một loại cây trồng trong vài vụ liên tục và thường dùng các loại cây trồng hàng dày như lúa (đối với đất ngập nước), rau, đậu đỗ (đối với đất màu); Kỹ thuật chăm sóc bón phân theo kiểu bón vá áo vào các chỗ cây trồng sinh trưởng xấu hoặc xấu nhiều bón nhiều, xấu ít bón ít, chỗ tốt thì không bón nữa. 4. XÂY DỰNG ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU 4.1. Cơ sở để xây dựng đề tài Đề tài nghiên cứu khoa học được xây dựng trên cơ sở đã xác định được mục tiêu nghiên cứu. Vì vậy, cơ sở để xây dựng đề tài dựa vào: a) Yêu cầu của thực tiễn đặt ra. b) Xuất phát từ yêu cầu nhiệm vụ c) Xuất phát từ đơn đặt hàng d) Xuất phát từ điều kiện tự nhiên, kinh tế - xã hội nơi nghiên cứu . c) Từ nguồn kinh phí và thời gian nghiên cứu 4.2.Yêu cầu của đề tài nghiên cứu Để có được nội dung của đề cương nghiên cứu khoa học, người nghiên cứu phải xác định cho được tên của đề tài nghiên cứu (có thể chi tiết tới tên thí nghiệm). Yêu cầu của tên đề tài là: Ngắn gọn, chính xác, đầy đủ và có giới hạn. Trong đề tài nghiên cứu phải thể hiện rõ các vấn đề sau: 1) Phải phản ánh được đòi hỏi của thực tiễn sản xuất. Thực tế rất đa dạng và phong phú, song người chủ trì đề tài phải biết chọn lọc vấn đề cơ bản và thiết thực để nghiên cứu. 2) Phải biết kế thừa một cách chọn lọc và đặc biệt phải nêu rõ mục đích và yêu cầu đề tài đặt ra. 17
3) Thể hiện được sự phối hợp nghiên cứu giữa các cơ quan, phải xác định rõ người chủ trì và người thực hiện. 4) Phải thể hiện rõ quy hoạch và quy trình thí nghiệm. 4.3. Nội dung của xây dựng đề tài nghiên cứu + Tên đề tài hay tên thí nghiệm: yêu cầu như phần trên - Ghi cụ thể tên và mã chuyên ngành hoặc mã ngành - Tên người chủ trì - Tên người thực hiện - Cơ quan quản lý khoa học của đề tài. + Nội dung đề cương nghiên cứu:(Bao gồm các phần) Phần 1: Mở đầu 1. Đặt vấn đề: Ghi ngắn gọn nhằm nêu lên tầm quan trọng và tính cấp thiết của vấn đề nghiên cứu. 2. Mục đích và yêu cầu của đề tài a. Mục đích: Viết rõ ràng, không viết dài. Đây sẽ là cơ sở để bố trí thí nghiệm được chặt chẽ và đầy đủ. b. Yêu cầu: Phần này đòi hỏi viết thật cụ thể là đề tài nhằm đạt được những gì. Phần 2 : Tổng quan các vấn đề nghiên cứu Phần này viết sơ lược cơ sở lý luận và thực tiễn của đề tài và tình hình nghiên cứu trong nước và thế giới một cách ngắn gọn (tóm tắt) có liên quan tới vấn đề nghiên cứu. Phần 3: Nội dung và phương pháp nghiên cứu 1. Nội dung nghiên cứu 1.1. Địa điểm, thời gian và đối tượng nghiên cứu (nếu có thể ghi thêm giới hạn của vấn đề nghiên cứu) 1.2. Nội dung nghiên cứu + Nêu số lượng và nội dung của các công thức thí nghiệm (viết rõ cho từng công thức, đây là yếu tố thí nghiệm). - Các biện pháp thuộc yếu tố không thí nghiệm (nền thí nghiệm) nên viết tỷ mỷ, những biện pháp thứ yếu nên viết tóm tắt. - Diện tích ô thí nghiệm (ghi cả diện tích và kích thước ô). - Số lần nhắc lại. 18
- Cách sắp xếp các công thức (nếu vẽ sơ đồ thí nghiệm thì càng tốt). + Chỉ tiêu nghiên cứu: ghi các chỉ tiêu của từng nội dung, càng chi tiết càng tốt 2. Phương pháp nghiên cứu: Ghi cụ thể các phương pháp sử dụng trong nghiên cứu đề tài như: phương pháp theo dõi, phân tích của từng chỉ tiêu, cách lấy mẫu 3. Dự trù kinh phí nghiên cứu: Gồm vật tư, công (hạch toán bằng tiền). Lưu ý các vật tư nên có cùng nguồn gốc và thời hạn sử dụng là tốt nhất. 4. Phân công thực hiện và kế hoạch hợp tác: Ghi rõ tên người thực hiện các công việc trong thời gian nào, cơ quan nào hợp tác nghiên cứu. Phần 4: Dự kiến kết quả đạt được B. TIẾN HÀNH THÍ NGHIỆM ĐỒNG RUỘNG 1. CHIA Ô THÍ NGHIỆM Đây là việc chuyển thiết kế thí nghiệm trên sơ đồ đã xây dựng ra ngoài thực địa nơi làm thí nghiệm. Vì vậy, phải thực hiện chính xác để tạo ra các ô thí nghiệm có diện tích và kích thước giống nhau, đảm bảo đúng các vị trí đã sắp xếp như thiết kế. Tuy nhiên, mức chênh lệch cho phép về chiều dài mảnh có thể dao động từ 5- 10cm/100m dài. Dụng cụ: La bàn; thước vuông góc; thước (có thể thước dây hay thước mét); cọc để cắm định vị trí. Nguyên tắc chia ô thí nghiệm thường bắt đầu từ ô to về ô nhỏ (từ mảnh thí nghiệm chia thành từng lần nhắc lại sau đó đến chia các ô trong lần nhắc lại). Ví dụ bố trí thí nghiệm gồm 5 công thức (ký hiệu I, II, III, IV, V), 3 lần nhắc lại, diện tích mỗi ô thí nghiệm là 30 m2 (5x6). Các bước chia ô cụ thể như sau: + Xác định ranh giới khu thí nghiệm: Căn cứ vào thiết kế đã nêu và địa điểm chọn cụ thể để đặt ruộng thí nghiệmc (Sơ đồ 4.2). Chiều dài mảnh thí nghiệm tính là 31.6m (kể cả khoảng cách giữa các ô trong lần nhắc lại cách nhau 0.4m). Dải bảo vệ giữa 2 đầu ruộng sẽ có độ rộng 6.0 - 7.0m. Tùy điều kiện cụ thể, chiều ngang mảnh thí nghiệm sẽ là 16m (kể cả 1m là 2 khoảng cách giữa 3 lần nhắc lại ). Trong thí nghiệm này ô thí nghiệm sẽ có dạng gần vuông nhưng mảnh thí nghiệm có hình chữ nhật. + Xác định ranh giới lần nhắc lại: Khi đã có vị trí chính xác của mảnh thí nghiệm sẽ xác định được ranh giới giữa các lần nhắc lại (3 lần) như đã nêu ở trên, giữa các lần nhắc lại chúng tôi để khoảng cách đắp bờ 0.5m rộng hơn so với khoảng cách giữa các ô trong cùng lần nhắc lại (song khoảng cách giữa các lần nhắc phải có độ rộng tối thiểu bằng khoảng cách các ô). + Xác định ranh giới các ô thí nghiệm: Phải chia mỗi lần nhắc lại làm 5 phần bằng nhau(mỗi phần 6m và giữa các phần có khoảng cách 0.4m) cho 5 công thức. 19
+ Cắm biển tên các công thức và tên thí nghiệm: Sau khi đã hoàn thành việc chia ô thí nghiệm xong ngoài đồng ruộng, người chủ trì thí nghiệm phải cắm thẻ tên các A 45m B A ' 31.6m B' B 20m 16m N D' C' D C Sơ đồ 4.2. Định vị khu thí nghiệm công thức ở các ô theo như cách sắp xếp đã xác định. Thẻ đánh dấu ghi tên công thức có thể được làm bằng gỗ, tre hoặc kim loại không gỉ. Tuy nhiên, với điều kiện của Việt Nam thì phần lớn được làm bằng gỗ hoặc tre. Thẻ có chiều cao từ 70-80 cm, chiều rộng của thẻ từ 8-10cm. Trong đó, phần nhọn được cắm xuống đất (có thể từ 15 - 20cm). Đầu trên của thẻ khoảng 15cm dùng để viết công thức, tên ký hiệu công thức ghi theo số la mã (I, II, III ). Lần nhắc lại ghi số thường. Còn biển ghi tên thí nghiệm nên có dạng hình chữ nhật kích thước tối thiểu (50 cm x 30cm). Trên đó có viết tên thí nghiệm, nền bảng sơn trắng còn chữ tên thí nghiệm nên viết màu sơn đỏ. Biển tên thí nghiệm được cắm ở phía trước thí nghiệm (giữa dải bảo vệ và hàng biên của ô thí nghiệm). 2. LÀM ĐẤT, BÓN PHÂN VÀ GIEO CẤY THÍ NGHIỆM 2.1. Làm đất - Làm đất giống nhau trên cả ruộng thí nghiệm. Thường hay được sử dụng cho nghiên cứu các biện pháp kỹ thuật canh tác như (So sánh giống, bón phân, mật độ và một số kỹ thuật gieo cấy khác, ). - Loại làm đất riêng biệt cho từng ô (hay từng công thức). Thường được áp dụng cho thí nghiệm về thời vụ, biện pháp làm đất. 2.2. Bón phân cho ruộng thí nghiệm Yêu cầu trước hết của công tác này là đảm bảo số lượng và chất lượng theo quy hoạch thí nghiệm đã quy định. Để đạt được yêu cầu trên cần phải tính toán chính xác lượng phân bón cho mỗi ô thí nghiệm. Các loại phân công nghiệp được quy ra lượng nguyên chất, như đạm, lân, kali (N, P2O5, K2O) /ha. 20
Lượng phân bón tính cho mỗi ô theo công thức sau: axc X = (2.3) 100xb Trong đó: X: lượng phân bón cho một ô (kg) a : lượng phân nguyên chất cho 1ha (kg/ha) b: tỷ lệ chất dinh dưỡng(nguyên chất có trong loại phân nghiên cứu (%). c: diện tích ô thí nghiệm (m2) Nếu như làm trong chậu vại (kể cả diện tích ô trên ruộng quá bé), lượng phân bón được tính theo công thức: 100a x c X = (2.4) b (trong đó X lượng phân bón cho ô đó tính bằng gam) Tùy lượng phân bón mà dùng loại cân có độ chính xác cho phù hợp. Sau khi cân phải cho vào túi riêng có đánh dấu tên của công thức để tránh nhầm lẫn. Khi đem ra ruộng nên để phân vào vị trí của ô sau đó kiểm tra cẩn thận toàn bộ các ô theo công thức rồi mới bón. Còn phân hữu cơ tùy loại mà có thể quy ra chất lượng dinh dưỡng của phân. Cách tính cũng như trên song lượng nhiều hơn nên đơn giản hơn. Cách bón, yêu cầu phải thật đều trên ô thí nghiệm. Nếu không thực hiện tốt vấn đề này dễ tạo sai số ngay trong công thức. Nếu phân có lượng quá ít sợ khó bón đều nên trộn với đất bột mịn để dễ bón đều. Với thí nghiệm gieo hạt nên chú ý không để phân tiếp xúc trực tiếp với hạt giống. 2.3. Gieo, cấy thí nghiệm Đây là khâu cuối cùng của bố trí thí nghiệm. Tùy theo yêu cầu của thí nghiệm mà có thể : - Gieo cấy giống nhau và đồng thời. - Gieo cấy khác nhau và không đồng thời: Đây là kiểu gieo cấy của thí nghiệm về thời vụ, mật độ. Làm lần lượt từng lần nhắc lại (tất cả các công thức), mỗi người làm trọn vẹn một số lần nhắc lại nhất định. Đảm bảo mật độ sau gieo cấy cũng như lấp hạt, đồng đều về số lượng dảnh hay hạt gieo cấy. Nếu thí nghiệm về giống không được lẫn giống. Vì vậy, trước khi gieo cấy cần xem lại tên giống cho đúng vị trí ô. Công thức tính khối lượng hạt gieo: 21
100M x A P = (2.5) B Trong đó: P: là khối lượng hạt gieo (kg/ha) M: số cây cần có trên 1ha A: khối lượng 1000 hạt (gam) B: sức sống của hạt ngoài đồng (tỷ lệ nảy mầm %) Với cây hàng rộng (nhất là cây lâu năm) cần lưu ý có thể trồng giặm bổ sung khi có cây chết ngay từ những ngày đầu gieo cấy trong thời gian cho phép. Với một số cây hàng năm nên tính toán thận trọng để có thể giặm hoặc tỉa định kỳ có kết hợp với chăm sóc càng sớm càng tốt. 2.4. Chăm sóc thí nghiệm Đây là công việc thường xuyên gồm: tỉa cành, làm cỏ, xới xáo, vun gốc, bấm ngọn, bón thúc, phòng chống sâu, bệnh Quá trình này yêu cầu làm đúng quy định như thiết kế để kết quả thí nghiệm chính xác. Các công việc này cũng phải tiến hành đồng thời cho cả dải bảo vệ. 3. THEO DÕI THÍ NGHIỆM Đây là phần công việc hết sức quan trọng của thí nghiệm, nếu không thực hiện đúng sẽ dẫn đến kết quả không đại diện và không chính xác. 3.1. Quan sát thí nghiệm Mục đích chính của thí nghiệm đồng ruộng là thu hoạch năng suất (năng suất sinh học, năng suất lý thuyết, năng suất kinh tế, ), song cũng phải có các thông tin để giải thích cho sự khác nhau giữa các công thức nghiên cứu của thí nghiệm. Như vậy cần phải có các thông tin quan sát được về cây, về điều kiện thời tiết nhằm trả lời các câu hỏi sau: Cây trồng có phản ứng với điều kiện ngoại cảnh và các biện pháp kỹ thuật nghiên cứu như thế nào? Sự khác nhau giữa các công thức thí nghiệm với nhau, với công thức đối chứng là do nguyên nhân gì?(ở các chỉ tiêu nghiên cứu). Nội dung của các vấn đề quan sát bao gồm: - Quan sát cây trồng gồm: quan sát các thời kỳ sinh trưởng, tình hình sinh trưởng, phân tích diễn biến các quá trình sinh lý xảy ra trong các quá trình sinh trưởng (chu kỳ sống) của cây, những thay đổi về kích thước, cấu tạo và giải phẫu của cây (nếu thấy cần thiết). Tình trạng sinh trưởng của cây còn thể hiện ở sự hình thành các cơ quan phát dục, tính lốp đổ, các yếu tố cấu thành năng suất và năng suất. - Phân tích quá trình sinh lý, trao đổi chất trong cây gồm: khả năng hút nước, thoát nước của cây (rễ và lá ), hiệu suất quang hợp thuần, sự tích luỹ chất dinh dưỡng như N,P, K, Quan sát các thời kỳ sinh trưởng của cây được bắt đầu ngay 22
sau khi gieo cấy ít ngày như: theo dõi cây mọc, cây sống, cây chết, lá, thân, cành, ra hoa, đậu quả Các số liệu này được đối chiếu với số liệu về khí tượng, từ đó giúp cho các nhà khoa học có nhận định toàn diện mối quan hệ giữa cây với môi trường sống của chúng trong thí nghiệm. - Quan sát ngoại cảnh gồm: Quan trắc các diễn biến về thời tiết, các nhân tố khí hậu nông nghiệp. Quan sát các số liệu về khí tượng nông nghiệp (lấy từ đài khí tượng gần nhất). Tùy điều kiện có thể lấy theo tần suất trung bình của một số năm hay chỉ lấy trong thời gian làm thí nghiệm. Các số liệu khí tượng thường được lấy theo tháng (từ tháng 1 đến tháng 12) của năm, các tiêu chí thường là: nhiệt độ bình quân tháng, tổng số giờ nắng trong tháng, tổng lượng mưa của tháng sau đó tính tổng lượng mưa cả năm (mm), ẩm độ không khí bình quân các tháng. Có thể lấy theo bình quân 10 ngày như vậy thông tin khá chi tiết. - Quan sát tình hình sâu, bệnh phải thường xuyên để có thể biết sự ảnh hưởng của nó tới năng suất. - Quan sát đất đai thường ở thí nghiệm về phân bón hoặc biện pháp làm đất, tưới nước, luân canh Tuy nhiên, phải làm liên tục nhiều vụ, nhiều năm (nhóm thí nghiệm lâu năm hay dài hạn) như vậy trước và sau thí nghiệm phải phân tích đất mới có cơ sở để giải thích chính xác. Từ kết quả quan sát đưa ra những nhận xét cho các công thức một cách logic và khoa học. Tùy thuộc vào đề tài, nhân lực, kinh phí để lựa chọn các nhóm chỉ tiêu quan sát cho phù với mục tiêu đề tài đặt ra. Tóm lại, các thí nghiệm về sinh lý và sinh hóa cần quan sát về cây là chủ yếu, các thí nghiệm có liên quan đến thổ nhưỡng thì nặng phân tích về đất. Các thí nghiệm về phân bón (dinh dưỡng) cần quan sát hài hòa cả đất và cây. Các chỉ tiêu nghiên cứu phải dựa hoàn toàn và thực hiện đúng như đề cương đã xây dựng cho thí nghiệm, tránh làm tùy tiện. 3.2. Phương pháp chọn mẫu nghiên cứu Mục đích là mẫu phải đảm bảo tính đại diện, khách quan, chính xác và dựa trên quan điểm toán học, xác suất thống kê. Tuy nhiên, để đạt mục đích trên còn phải kết hợp với cả độ lớn của mẫu nghiên cứu mới đầy đủ. 3.2.1. Chọn mẫu ngẫu nhiên: Đây là phương pháp chọn mẫu mà các cá thể được lấy ra quan sát, đo đếm là hoàn toàn ngẫu nhiên. Cách thực hiện: toàn bộ các cá thể trong ô thí nghiệm được đánh số sau đó gắp thăm hoặc tra bảng ngẫu nhiên để chọn ra được các cá thể của mẫu (loại trừ các cá thể ở hàng biên). * Ưu điểm: mẫu nghiên cứu mang tính khách quan và các giá trị thu được tuân theo quy định của đại lượng ngẫu nhiên, do đó các tham số của mẫu mang tính đại diện, nhưng các cá thể trong mẫu mang tính biến động (không đồng đều). 23
* Tồn tại: Khó làm với các tổng thể nghiên cứu lớn và khi dung lượng mẫu không đủ lớn có thể dẫn đến kết quả không chính xác (tính đại diện thấp). Bên cạnh đó, việc thực hiện lấy mẫu phức tạp và tốn thời gian. 3.2.2. Chọn mẫu phân phối đều: Chọn phân phối đều ở đây có thể thực hiện trên ô thí nghiệm, hoặc trên khu vực điều tra. Phân phối đều có 2 dạng sau: - Dạng thứ nhất: phân phối đều theo đường chéo: có thể đường 5 điểm, 4 điểm, 3 điểm, 2 điểm. Trong dạng này, việc lấy mẫu theo đường chéo phân phối đều tốt hơn cả, vì nó đại diện cho nhiều vị trí trên mảnh thí nghiệm, do đó tính chính xác sẽ cao và hiện nay các nhà khoa học Nông học đang áp dụng cách chọn mẫu này. - Dạng thứ 2: phân phối đều kiểu mạng lưới: thường hay được áp dụng điều tra. Ưu điểm: Các tham số thống kê thu được theo cách lấy mẫu này có độ chính xác cao và khách quan. Cách này không phức tạp, vẫn đảm bảo tính ngẫu nhiên và tùy vào số lượng các cá thể của thí nghiệm mà chọn mẫu có độ lớn khác nhau. Nếu mẫu nhỏ vẫn ít tạo ra sự biến động của mẫu với hiện trạng thực trong thí nghiệm. 3.2.3. Lấy mẫu theo phân lớp: Dựa vào tình hình cụ thể của quần thể lấy mẫu để phân các cá thể theo các lớp định tính khác nhau (Ví du: tốt, trung bình, xấu ). Trên cơ sở phân lớp ta sẽ quy định lấy mẫu cụ thể với các lớp phân chia (tỷ lệ %). Ưu điểm: đảm bảo tính khách quan, chính xác nhưng công tác chuẩn bị trước khi lấy mẫu rất tốn thời gian. Dạng này thường áp dụng trong nghiên cứu về BVTV. 3.2.4. Độ lớn của mẫu: Hay còn gọi là "dung lượng" mẫu, độ lớn của mẫu (n) phụ thuộc vào các điều kiện sau: - Loại chỉ tiêu nghiên cứu. - Độ chính xác của thí nghiệm. - Số lượng cá thể có trong mỗi công thức thí nghiệm. Về thời điểm quan sát được chia làm 2 loại: Loại 1: Theo dõi cố định, nghĩa là chọn cố định các cây theo dõi dựa vào mẫu đã xác định và sau đó theo dõi liên tiếp cả quá trình (lần theo dõi này cách lần theo dõi khác ở một số ngày nhất định). Loại này thường áp dụng ở các chỉ tiêu thuộc quá trình sinh trưởng (chiều cao cây, tốc độ ra lá, số nhánh đẻ ). Loại 2: Theo dõi định kì (mẫu không cố định) có nghĩa là tùy theo từng thời kì cần thiết mà quan sát hoặc lấy mẫu phân tích, loại này thường đặt ra với các chỉ tiêu như: Cách xác định khối lượng tích lũy chất khô; xác định năng suất sinh học, hàm lượng sắc tố, chỉ số diện tích lá; hiệu suất quang hợp; hàm lượng các chất N, P, K Đây là những chỉ tiêu khi lấy mẫu theo dõi phải phá vỡ các đối tượng nghiên cứu. 4. THU HOẠCH THÍ NGHIỆM. 24
Đây là công việc cuối cùng của quá trình thực hiện thí nghiệm trên ruộng nhưng hết sức có ý nghĩa. 4.1. Công tác chuẩn bị. Chuẩn bị đầy đủ các dụng cụ phục vụ cho việc thu hoạch thí nghiệm như: Các dụng cụ bao gói để đựng, phơi sấy nông sản và lưu giữ năng suất. Thu dãy bảo vệ: Có thể tiến hành trước hoặc sau khi thu thí nghiệm, tránh nhầm lẫn với các công thức thí nghiệm. 4.2. Lấy mẫu định yếu tố cấu thành năng suất và năng suất cá thể: Công việc này phải làm trước thu hoạch và phải làm riêng rẽ từng cây từng lần nhắc lại. Tùy thuộc vào mỗi loại cây mà có các chỉ tiêu năng suất khác nhau. 4.3. Thu hoạch năng suất. Việc này phải làm riêng từng ô ở từng lần nhắc lại. Từ việc thu hoạch, tuốt đập và cân đong, có thể cân năng suất tươi hoặc khô ở độ ẩm tiêu chuẩn, hoặc phơi thật khô (sấy khô) để cân năng suất. 4.4. Phương pháp điều chỉnh năng suất ô thí nghiệm. Chỉ đặt ra khi số cây/ô bị khuyết do yếu tố khách quan, nếu không xem xét để điều chỉnh sẽ làm cho kết quả nghiên cứu thiếu chính xác.Vì vậy, phải điều chỉnh trước khi đánh giá kết quả nghiên cứu. Hiện nay có nhiều cách để giải quyết vấn đề này: - Điều chỉnh năng suất của ô theo năng suất cá thể trung bình. Y' = X x N (2.5) Trong đó: X : năng suất cá thể trung bình của ô Y' : năng suất ô hiệu chỉnh N : số cây trong ô - Theo Zalemski 1 Y' = [Y (X x N)] (2.6) 2 ở đây: X : năng suất cá thể trung bình của ô Y : năng suất thực của ô Y': năng suất ô hiệu chỉnh N: số cây trong ô - Theo Derevitski thì 25
x x Y' = Y (2.7) 2x Trong đó: x: số cây thực tế còn trong ô x : số cây trung bình của ô Y' và Y như công thức (2.6) đã nêu Bài tập: Giáo viên sẽ ra bài tập cho sinh viên sau khi đã thực tập và quan sát các thí nghiệm trên đồng ruộng. Có thể nêu một số tên thí nghiệm cho sinh viên tự thiết kế và xây dựng đề cương cho thí nghiệm (có thể làm theo nhóm 5 sinh viên/ nhóm) Bài tập2: Sinh viên thực tập trên ruộng 26
Chương III TỔNG KẾT SỐ LIỆU QUAN SÁT Chương này đề cập đến cách tính một số tham số cơ bản của mẫu thường được sử dụng để phân tích các kết quả nghiên cứu . 1. CHỈNH LÝ SỐ LIỆU QUAN SÁT. 1.1. Khái niệm về số liệu thô và số liệu tinh. 1.1.1. Số liệu thô: Số liệu thô là loại số liệu thu được trực tiếp khi quan sát thí nghiệm (đo đếm trên ruộng, cân đong trong phòng, ghi chép khi điều tra). 1.1.2. Số liệu tinh: Số liệu tinh là số liệu được tính trực tiếp từ số liệu thô bằng những tham số thống kê cần thiết. Từ số liệu tinh mới có thể đánh giá sự khác nhau ở các chỉ tiêu nghiên cứu trong các công thức thí nghiệm. 2. PHÂN LOẠI SỐ LIỆU Các số liệu trong nghiên cứu thu được có thể được chia thành hai loại là: Số liệu định lượng (hay còn gọi là số lượng) và số liệu định tính. 2.1. Số liệu định lượng: Là những số liệu mà người quan sát có thể cân đong đo đếm được dễ dàng và chính xác. Thí dụ: Chiều cao cây, khối lượng hạt, năng suất 2.2. Số liệu định tính: Số liệu này không đo đếm cân đong mà chỉ chia thành một số loại (lớp, cấp). Ví dụ: Màu sắc hạt, tình hình sâu, bệnh, hình dạng hạt 3. KIỂM TRA SỐ LIỆU NGHI NGỜ Trong quá trình thực hiện theo dõi thí nghiệm khó có thể đoán hết được sai sót, nhất là sai sót do sai số thô gây ra. Để có thể khẳng định số liệu trước khi đưa vào phân tích nên loại bỏ ngay hay tạm để ra ngoài các số liệu nghi ngờ. Phương pháp xử lý như sau: x* x  i (3.1) tn s * Trong đó: x i : số liệu nghi ngờ x : trung bình mẫu (có tính cả số liệu nghi ngờ) s : độ lệch chuẩn mẫu tn : tiêu chuẩn kiểm tra (giá trị thực tính), giá trị này sẽ được so sánh với giá trị lý thuyết là :  : với bậc tự do df = n - 1 ở mức ý nghĩa 27
: ở mức ý nghĩa 0.01 ; df là bậc tự do; n là dung lượng mẫu Nếu  tn  lt chấp nhận( để lại ) số nghi ngờ. Nếu  tn  lt loại bỏ số nghi ngờ (loại ra khỏi dãy số liệu quan sát). Thí dụ: theo dõi chiều cao cây lúa n = 10 khóm có các giá trị sau: 98.2; 92.0; 82.7; 92.5 ; 89.0; 87.9 ; 99.2; 99.5 ; 97.0; 100.5. Trong đó có giá trị 82.7 cm là nghi ngờ nên cần được kiểm tra. Vậy, có X = 93.9cm ; s = 6.0 cm. 82.7 93.9  tn = 1.87 6.0  (0.01.df=9) = 2.33 (bảng 13 phần phụ lục) Vậy  tn <  (0.01; 9) ( tn <  lt) * Nên chấp nhận giá trị x i = 82.7cm trong dãy đo 10 khóm lúa theo dõi chiều cao cây. 4. CÁCH SẮP XẾP SỐ LIỆU 4.1. Với số liệu định lượng Nếu như dãy số liệu quan sát n <30 thì vấn đề trình bày số liệu đơn giản, nhưng nếu như dãy số liệu nhiều nên tiến hành phân nhóm (hay tổ) số liệu. Vậy phân bao nhiêu nhóm (tổ) là vừa. Khó có thể có câu trả lời hoàn toàn chính xác cho vấn đề này. Kinh nghiệm cho thấy số tổ tùy theo giá trị của chỉ tiêu theo dõi mà chia từ 5 - 20. Có thể tham khảo một vài công thức sau đây. Để xác định số tổ cần phân chia, theo B. Rooke và Carruther có thể tính theo công thức sau: k = 5 lgn (3.2) Trong đó k: số tổ phân chia n: số lượng cá thể quan sát (số số liệu) Sau khi xác định được số tổ (là số nguyên), ta sẽ tính được khoảng cách tổ. Nếu gọi khoảng cách tổ là h thì : x x h = max min (3.3) k ở đây h: là khoảng cách tổ xmax: giá trị lớn nhất dãy số liệu xmin : giá trị nhỏ nhất dãy số liệu Sau đó sẽ sắp xếp các tổ và lập bảng phân phối tần số. 4.2. Số liệu định tính 28
Đây là loại số liệu rất khó có khả năng định lượng chính xác nên việc chỉnh lý cũng không đơn giản. Vì vậy, phải định ra các tiêu chuẩn, trên cơ sở đó sẽ sắp xếp vào nhóm. Thí dụ: Tìm hiểu mức độ hại của bệnh bạc thau dâu Chúng tôi xác định cấp lá bệnh như sau Cấp 0: không có lá bệnh Cấp 1: tỷ lệ bệnh xuất hiện 0 - 10% Cấp 2: tỷ lệ bệnh xuất hiện 11 - 20% Cấp 3: tỷ lệ bệnh xuất hiện 21 - 30% Cấp 4: tỷ lệ bệnh xuất hiện 31 - 40% Cấp 5: tỷ lệ bệnh xuất hiện > 40% Nếu gọi mi là tần số của các cấp bệnh quan sát được và N là dung lượng mẫu (số cá thể lấy quan sát) thì  N = m + m + m + m + m + m = (3.4) o 1 2 3 4 5 mi i 1 Xác suất của mỗi cấp bệnh là mi fi = (3.5) n ( xem bảng 5.3) 5. CÁC THAM SỐ ĐẶC TRƯNG CỦA MẪU 5.1. Các tham số thống kê đại diện của mẫu 5.1.1. Trung bình (còn gọi là trung bình cộng X ) Số trung bình còn gọi là trung bình số học, đây là tham số được sử dụng nhiều nhất. Số bình quân là tham số đại diện cho độ lớn trung bình của mẫu nghiên cứu. n xi Giá trị này được tính như sau: X = i 1 (3.6) n Trong đó: X : trung bình mẫu xi : giá trị quan sát thứ i n : dung lượng mẫu 29
n ximi k hoặc X = i 1 ; n = (3.7) mi n i 1 Trong đó xi : gía trị đại diện (giữa) nhóm thứ i mi : tần số nhóm thứ i k : nhóm phân chia Số trung bình theo công thức này gọi là trung bình có trọng lượng hay trung bình có trọng số Thí dụ: đo chiều cao của 20 khóm lúa giống P4 lấy ngẫu nhiên có kết quả sau (đv: cm) 95 102 100 99 91 95 95 97 101 102 92 93 93 94 91 96 97 100 92 95 Chiều cao trung bình tính được là: 95 102 102 92 95 96(cm) X = 20 Hoặc tính theo trọng số X = (91x2) (92x2) (93x2) 94 (95x4) 96 (97x2) 99 (100x2) 101 (102x2) 96(cm) 20 Như vậy 2 cách tính có kết quả như nhau. 5.1.2. Số mốt (Mode) Mốt là số liệu có tần số hay số lần xuất hiện nhiều nhất trong dãy số quan sát, thí dụ nêu trên số mốt là 95 cm 5.1.3. Số trung vị (Median Me) Nếu sắp xếp số liệu theo trật tự từ nhỏ đến lớn thì trung vị là số đứng ở vị trí trung gian chia dãy số liệu làm hai nửa bằng nhau. Thí dụ: Khảo sát số hoa trên 7 cây cây cà chua của giống số 6 có kết quả thu được như sau (đv: quả/cây) Số quả cà chua thu được trên cây Cây 1 2 3 4 5 6 7 Số quả 22 23 25 26 28 29 30 30
Các giá trị đã được săp xếp thứ tự tăng dần nên số trung vị sẽ là cây thứ tư có số quả là 26 quả/cây Trong những số này n =7 (lẻ) số trung vị có vị trí thứ 4 và giá trị trung vị là 26. Do đó, công thức tổng quát tìm giá trị trung vị sẽ là : = xn 1 (3.8) M e 2 Nếu n là số chẵn thì giá trị trung vị sẽ được tính theo công thức tổng quát sau: = xn / 2  x n / 2 1 (3.9) M e 2 với [ n/2] là phần nguyên của n/2 xn / 2  Trường hợp này có số trung vị, song không có vị trí của số trung vị. 5.1.4. Số trung bình nhân (trung bình hình học ) x g Đây là giá trị dùng biểu thị nhịp điệu tăng trưởng một chỉ tiêu nào đó trong thời gian nghiên cứu. Trung bình nhân được tính theo công thức sau: n = n x x x x x = (3.10) x g x1 x2 xi xn xi i 1 : trung bình nhân x g n: dung lượng mẫu xi : giá trị quan sát thứ i 5.2. Các tham số đại diện cho sự phân tán của mẫu Các tham số chỉ sự phân tán hay biến động của mẫu gồm: 5.2.1. Phương sai mẫu (s2) Phương sai được coi là tham số cơ bản nhất đại diện cho tính phân tán của dãy số liệu quan sát. Phương sai được tính bằng công thức: 2 n  xi x s2 = i 1 ở đây : n -1 gọi là bậc tự do mẫu (3.11) n 1 2 n  xi x mi hoặc s2 = i 1 (3.12) n 1 31
5.2.2. Độ lệch chuẩn mẫu (s) Độ lệch chuẩn mẫu là tham số được tính từ phương sai mẫu qua công thức : s = s2 (3.13) 5.2.3. Độ lệch chuẩn của trung bình X hay sai số chuẩn ( ) sX Độ lệch chuẩn của trung bình X tính bằng công thức: 2 s = hay = s (3.14) sX n sX n 5.2.4. Biên độ dao động của dãy số liệu (Range) Biên độ dao động R là chênh lệch giữa giá trị nhỏ nhất và giá trị lớn nhất trong dãy số liệu quan sát R= xmax - xmin (3.15) 5.2.5. Hệ số biến động (CV%) Đây là tham số thống kê cho phép so sánh mức độ biến động của nhiều mẫu khác nhau ở các chỉ tiêu nghiên cứu khác nhau. Do đó, hệ số biến động được sử dụng phổ biến trong đánh giá kết quả nghiên cứu. Hệ số biến động được tính như sau: s CV% = x100 (3.16) x ở đây: s : độ lệch chuẩn mẫu x : trung bình mẫu Thí dụ: Đã tính được chiều cao trung bình của khóm với giống lúa P4 là 96cm. Song chưa biết được mức độ biến động về chiều cao cụ thể. Vì vậy, có thể tính được các tham số biến động của chiều cao cây P4 theo công thức minh họa sau: 2 20  xi x 2 2 2 2 1 95 96 102 96 95 96 251 2 S = = 13.21053 cm n 1 19 19 2 Như vậy, phương sai về chiều cao 20 cây giống lúa P4 là 13.21053(cm ) Độ lệch chuẩn của giống P4 2 s = s2 13.21053 cm 3.635cm 3.6cm - Độ lệch chuẩn của số trung bình x s 3.6 = 0.805cm 0.80cm sX n 20 32
3.6 Hệ số biến động CV% = x100 3.75% 96 6. CÁC THAM SỐ ĐẶC TRƯNG CỦA SỐ LIỆU ĐỊNH TÍNH Các số liệu định tính (đặc trưng chất lượng) thường được biểu thị dưới dạng tần số (số nguyên) hoặc biểu thị dưới dạng tần suất hay tỷ lệ (%). Trong mẫu n cá thể được chia thành các lớp (nhóm) A; B; C với các tần số tương ứng m1, m2, m3, Các tần suất m1 m2 m3 mk f1 = ; f2 = ; f3 = fk = n n n n Hay viết tổng quát số liệu định tính thứ i có tần suất f1 và mi fi = (3.17) n Để đánh giá mức độ xuất hiện nhiều hay ít của một đặc trưng định tính nào đó, các nhà thực nghiệm thường sử dụng tần suất mi fi = n Hoặc tỷ lệ mi fi % = x 100 (3.18) n Đánh giá mức độ biến động của số liệu định tính, có thể sử dụng tham số độ lệch chuẩn (sp). sp gọi là độ lệch chuẩn của số liệu định tính, tham số này tính bằng công thức sau: k k k sp f1 f 2 f k  fi (3.19) i 1 Ở đây: f i : là tần suất của nhóm đinh tính thứ i k : là số nhóm định tính; i = 1, k Để thuận tiện có thể chuyển công thức tính độ lệch chuẩn của số liệu định tính như sau: 1 1 k lg s p lg f1 lg fi lg fk lg f i (3.20) k k i 1 Dựa vào số nhóm định tính đã phân chia có thể tính được giá trị sp cực đại (spmax) như sau: 33
Bảng 6.3. Độ lệch chuẩn cực đại trong số liệu định tính Số nhóm k Giá trị spmax Số nhóm k Giá trị spmax 2 0.500 (50,0%) 5 0,200 (20,0%) 3 0,333(33,3%) 6 0,167 (16,7%) 4 0,250 (25,0%) 7 0,143(14,3%) Giá trị spmax phụ thuộc vào số lớp (nhóm) phân chia và sự biến động của chúng. Với số liệu định tính cũng có thể tính được hệ số biến động theo công thức sau s CV%= p 100 (3.21) s p max Trong trường hợp dung lượng mẫu n đủ lớn (n 120) có thể dùng độ lệch chuẩn của trung bình số liệu định tính s p s p s p (3.22) n 7. MỘT SỐ QUY TẮC VỀ LÀM TRÒN SỔ TRONG TÍNH TOÁN Kết quả nghiên cứu từ thực nghiệm là những giá trị ngẫu nhiên và độc lập. Vì vậy, khi tính toán cần thiết phải có những nguyên tắc vừa đảm bảo tính chính xác vừa đảm bảo ý nghĩa của các giá trị ở mẫu đại diện. 7.1. Con số có ý nghĩa Nghiên cứu thực nghiệm chỉ có thể thực hiện ở một mẫu với dung lượng mẫu n, trong đó các giá trị xi là độc lập và ngẫu nhiên. Do đó, khi tính toán các tham số thống kê cần thiết, kết quả cuối cùng sẽ có những giá trị lẻ (nhiều số thập phân). Song kết quả cuối cùng cũng nên chỉ chấp nhận con số có ý nghĩa (lưu ý ở phần chữ số thập phân) bằng với các giá trị quan sát xi hay các giá trị trong phép tính. Điều này vừa đảm bảo tính chính xác vừa đảm bảo ý nghĩa các chỉ tiêu nghiên cứu trong thực tế. Thí dụ: Theo dõi một mẫu có n = 12 cây cà chua vụ xuân hè với giống số 48 tại Từ Liêm - Hà Nội năm 2002 Các kết quả quan sát chiều cao cây sau trồng 45 ngày như sau (cm) 59,0 59,3 61,0 55,1 61,5 63,7 68,5 62,7 57,8 60,0 61,2 62,0 731,9 Như vậy chiều cao trung bình x 60,99167 cm 12 34
Tuy nhiên, các xi quan sát chỉ lấy một số lẻ (chính xác 1/10 cm). Vì vậy, nếu lấy 3 con số có nghĩa là x 61,0 cm Thí dụ: Theo dõi số hạt trên bông lúa vụ xuân của 10 bông lấy mẫu, các giá trị quan sát là: 102 115 129 105 101 100 95 108 102 104 Vậy khi tính số hạt bình quân của một bông ta được giá trị tính toán 1061 x 106,1 hạt/bông 10 Song số hạt của một bông lại là số nguyên, không có số lẻ khi quan sát. Do đó, chỉ nên lấy giá trị bình quân là số nguyên sẽ có ý nghĩa, như vậy số hạt bình quân của một bông là x 106 hạt. Tuy nhiên cũng có thể giữ nguyên x 106,1 hạt/bông vì khi tính trung bình có thể lấy thêm một số lẻ và độ lệch chuẩn s lấy 2 số lẻ. 7.2. Cách làm tròn số (quy tắc xấp xỉ) Sau khi đã xác định được số chữ số có nghĩa phải tiến hành làm tròn số. Quy định chiều cao cây lấy chính xác tới 1/10 (cm), do đó kết quả cuối cùng sẽ lấy thêm một số thập phân. Giả sử x 125,543 cm, chỉ quy định lấy một số lẻ, vì vậy x 125,5 cm hoặc nếu có trung bình x 106,876 cm x 106,9 cm. Bài tập: 1. Theo dõi chiều cao của lúa Khang dân 18 vụ xuân giai đoạn đẻ nhánh ta có các số liệu sau (cm): 21; 20; 23; 20; 19; 20; 18; 23; 24; 22; 26; 24; 22; 25; 21; 23; 23; 26; 22; 22; 26; 28; 20; 21; 26; 21; 20; 24; 23; 23; 23; 22; 22; 18; 19; 19. a) Tính trung bình x của chiều cao cây với giống Khang dân 18 và vẽ đồ thị phân phối tần suất cuả chỉ tiêu. b) Hãy tính tham số khác như (số mode, trung vị, phương sai, độ lệch chuẩn, độ lệch chuẩn của số bình quân và hệ số biến động). 2. Điều tra bệnh đạo ôn hại lúa ở 105 khóm lúa có kết quả sau: Không bị bệnh: 25 khóm ; Bệnh hại nhẹ: 40 khóm Bệnh hại trung bình: 25 khóm ; Bệnh hại nặng: 15 khóm a) Hãy tính tần suất (tỷ lệ) bị bệnh ở các mức khác nhau trong mẫu nghiên cứu. b) Hãy tính các tham số như: độ lệch chuẩn, hệ số biến động của dãy số bên trên. 35
CHƯƠNG IV ƯỚC LƯỢNG VÀ KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT THỐNG KÊ Chương này sẽ giới thiệu các dạng ước lượng cụ thể đối với số trung bình của một đặc trưng định lượng và xác suất của một đặc trưng định tính nào đó (tỷ lệ) trong một quần thể (hay công thức); đề cập đến việc kiểm định (so sánh) hai số trung bình của một đặc tính định lượng hay hai xác suất (hai tỷ lệ) của một đặc tính định tính của quần thể. A. ƯỚC LƯỢNG 1. ĐẶT VẤN ĐỀ Như chúng ta đã biết, đối tượng nghiên cứu trong nông nghiệp khá phức tạp, trong quá trình nghiên cứu không thể quan sát và đo đếm tất cả các cá thể có của quần thể (công thức) với những lý do sau: - Không có điều kiện về nhân lực và thời gian để theo dõi - Phải bảo vệ đối tượng nghiên cứu. Do đó phải tiến hành lấy mẫu ngẫu nhiên n cá thể mang tính đại diện để tiến hành nghiên cứu (quan sát hay đo đếm). Từ kết quả quan sát của mẫu đưa ra kết luận (đánh giá) cho toàn quần thể (công thức). Kết luận đưa ra được gọi là kết luận thống kê. Nên từ quần thể quan sát đưa ra một kết luận (đánh giá) đối với độ lớn của trung bình (hay xác suất) thì ta có một ước lượng. Từ kết quả của mẫu suy ra kết quả của cả đám đông thì không tránh khỏi sai số, chỉ có điều là khả năng và mức độ sai số là như thế nào? Nội dung của chương này sẽ nghiên cứu sai số và khả năng hạn chế sai số đó khi tiến hành ước lượng để đạt tới mong muốn cho phép mà thôi. 2. CÁC PHƯƠNG PHÁP ƯỚC LƯỢNG 2.1. Ước lượng điểm Ước lượng điểm của một tham số thống kê nào đó là dạng ước lượng mà từ kết quả quan sát của một mẫu lấy ngẫu nhiên mang tính đại diện của tổng thể, đưa ra một con số và cho rằng con số đó là giá trị gần đúng tốt nhất cho tham số muốn biết. Thí dụ: Biến ngẫu nhiên X (định lượng hoặc định tính) có phân phối xác suất phụ thuộc vào một tham số  chưa biết. Từ biến ngẫu nhiên này lấy một ngẫu nhiên n quan sát. Gọi xi là quan sát thứ i, còn xi là giá trị cụ thể của Xi. Trong mẫu quan sát hàm f(X1, X2, Xn) được dùng để ước lượng  . Vấn đề đặt ra là chọn hàm nào? Ký hiệu Qn = f (x1, x2, xn) là hàm ước lượng của  . Qn là một biến ngẫu nhiên có giá trị cụ thể q = f (x1, x2, xn). Vậy q là ước lượng điểm của  . 36
 q (4.1) Có thể tính được độ lệch chuẩn của Qn và ước lượng điểm lúc này sẽ là:  q D Qn (4.2) Trong đó D Qn là độ lệch chuẩn của Qn. Thí dụ: Tổng thể có phân phối chuẩn , 2  là trung bình (kỳ vọng) chưa  xi s biết cần ước lượng. Lấy n quan sát x1, x2, xi, xn. . Tính x và sx như n n vậy có thể đưa ra được ước điểm của kỳ vọng  . s  x hoặc  x (4.3) n 2.2. Ước lượng khoảng Ước lượng khoảng của một tham số thống kê nào đó là từ kết quả quan sát của mẫu đưa ra được giá trị tương ứng với một độ tin cậy nhất định. Mọi giá trị nằm trong khoảng đó đều được coi là giá trị gần đúng tốt nhất của tham số. Giả sử  là tham số cần ước lượng. Nếu có q1 là giới hạn dưới và q2 là giới hạn trên, là xác suất để mắc sai lầm thì ước lượng khoảng của  được viết như sau: P q1  q2 1 P (4.4) Trong đó: [q1 ; q2 ] là khoảng tin cậy của tham số  P : Gọi là độ tin cậy (thường lấy với xác suất lớn 0,95; 0,99 và 0,999). 1- P (thường lấy xác suất nhỏ 0,05; 0,01 và 0,001). 3. ƯỚC LƯỢNG GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH CỦA TỔNG THỂ (KHI CÁC ĐẶC TRƯNG NGHIÊN CỨU CÓ PHÂN PHỐI CHUẨN) Do chỉ quan sát được n cá thể trong mẫu mà lại mong muốn đánh giá được của toàn công thức (cần biết trung bình của công thức hay còn gọi là kỳ vọng). Cho nên có thể xem xét cụ thể như sau: 3.1. Ước lượng trị số trung bình của tổng thể khi dung lượng mẫu n n 30 Giả sử X có phân phối chuẩn N , 2 , trong thực tế thì hầu như chúng ta không biết phương sai  2 mà chỉ tính được phương sai thống kê của mẫu s2. Vì vậy, khi dung lượng mẫu đủ lớn thì có thể coi  2 s 2 . Theo tính chất của phân phối chuẩn chúng ta có: 37
s s 2 sx hay n n Vì vậy, khi phân phối của x là tiệm cận với phân phối chuẩn thì kỳ vọng hay trung bình tổng thể  sẽ được xác định qua ước lượng điểm hoặc ước khoảng như sau: Ước lượng điểm  x sx và  x Ước lượng khoảng P x u s x  x u sx 1 (4.5) u là giá trị tra ở bảng 2 (phụ lục) Nếu lấy độ tin cậy P là 0,95 thì u 1,96; P = 0,99 thì u 2,58 và P = 0,999 thì u 3,29. Tương tự sẽ suy ra khoảng tin cậy cụ thể như sau: P x 1,96sx  x 1,96sx 1 0,05 0,95 P x 2,58sx  x 2,58sx 1 0,01 0,99 P x 3,29,sx  x 3,29sx 1 0,001 0,999 Thí dụ: Điều tra năng suất cá thể của một số giống cà chua xuân hè (kg/cây)với mẫu n = 50. Từ đó có năng suất cá thể trung bình x 1,48 kg; độ lệch chuẩn của năng suất là 0,35 kg/cây. Hãy đưa ra ước lượng cho năng suất cá thể của cà chua điều tra nêu trên. Trước hết ta đưa ra ước lượng điểm có năng suất như sau 0,35  1,48 1,48 0,05 kg/cây. 50 Ước lượng khoảng ở độ tin cậy P = 0,95 gọi tắt là khoảng tin cậy sẽ là 0,35 0,35 P 1,48 1,96  1,48 1,96 1 0,05 0,95 50 50 P 1,48 0,10  1,48 0,10 1 0,05 0,95 Điều này có nghĩa với độ tin cậy 95%, năng suất cá thể của cà chua từ 1,38 đến 1,58 kg/cây. Nếu như 0,01 thì khoảng tin cậy được xác định là: 0,35 0,35 P 1,48 2,58  1,48 2,58 1 0,01 50 50 P 1,48 0,13  1,48 0,13 1 0,01 38
P 1,35  1,61 1 0,01 Năng suất từ 1,35 đến 1,61 kg/cây với độ tin cậy 99% 3.2. Ước lượng số trung bình quần thể khi dung lượng mẫu n < 30 Lúc này không thể coi phương sai chưa biết  2 là s2 được do đó phải dùng đến phân phối t (Student). Khoảng tin cậy của trị số trung bình có dạng như sau P x t( ,df )s x  x t( ,df )s x 1 (4.6) Ở đây giá trị t( ,df ) với df = n - 1 tra ở bảng phân phối t (bảng 4 phụ lục) Thí dụ: Theo dõi năng suất của bắp cải trong thí nghiệm vụ đông xuân tại Đông Anh Hà Nội, dung lượng mẫu điều tra n = 25, năng suất bình quân x 175,5 tạ/ha với độ lệch chuẩn s = 20,5 tạ/ha. Hãy đưa ra khoảng tin cậy 95% cho năng suất bắp cải vụ đông tại điểm nghiên cứu ở Đông Anh Hà Nội. Trước hết ta tra bảng t ở mức 0,05 với số bậc tự do df = n - 1 và df = 25 - 1 = 24. Như vậy, giá trị t(0,05,df 24) = 2,06 Khoảng sẽ được xác định như sau 20,5 20,5 P 175,5 2,06  175,5 2,06 1 0,05 0,95 25 25 P 167,1  183,9 1 0,05 Hay viết gọn lại P (  175,5 8,4 ) tạ/ha với mức ý nghĩa 0,05 4. XÁC ĐỊNH DUNG LƯỢNG MẪU KHI ƯỚC LƯỢNG Như đã biết khoảng tin cậy với trung bình của quần thể phụ thuộc vào độ tin cậy và dung lượng mẫu. Khi dung lượng mẫu lớn khoảng tin cậy trung bình có dạng  X (4.7) Như vậy là sai số ước lượng và chúng ta muốn  với  càng nhỏ càng tốt để khoảng tin cậy hẹp. (u ) s t s hoặc ,df n n (u ) 2 s2 t 2 s 2 Như vậy n hoặc n ( ,df ) (khi dung lượng mẫu nhỏ) 2 2 Khi 0,05 thì u(0,05) 1,96 và có thể lấy 2 Còn giá trị t(0,05,df ) 1,96 phụ thuộc vào độ tự do có thể tra trong bảng 4 phần phụ lục. 39
4 s 2 Vậy n (4.8) ct 2 Ở đây có giá trị chứa đơn vị đo như các quan sát xi hoặc x . Ta còn có thể tính được độ lớn n cần thiết khi cho trước một sai số ước lượng % qua công thức sau 4 s 2 40.000 s2 n 10000 (4.9) ct (x) 2 ( %)2 (x)2 ( %) 2 Thí dụ: Quan sát 10 cành cà phê chè Catimor trồng 2 năm. Đếm số quả trên cành có trung bình x 121 quả/cành. Độ lệch chuẩn s = 25 quả/cành. Để số quả bình quân của vườn cà phê mong muốn  (121 10) quả/cành ( 10 quả/cành) thì dung lượng n = 10 như đã lấy thử đủ đảm bảo sai số đưa ra hay chưa với độ tin cậy 95%. n cần thiết cho 10 tính như sau 4 252 625 4 Do là giá trị số lượng nên cành n 25 cành ct 102 10 Vậy để cho sai số của số quả/cành là 10 quả/cành thì dung lượng n = 10 như đã lấy thử là chưa đủ lớn mà phải lấy thêm ít nhất 15 cành nữa để tổng số cành quan sát n 25. Nếu lại đưa ra % mong muốn là 5% thì 40.000 (252 ) n 68,3 hay 68 cành hoặc 69 cành ct (121) 52 Như vậy, n = 10 còn quá nhỏ so với mong muốn để sai số ước lượng 5% . Phải lấy thêm 59 cành nữa mới đủ chấp nhận sai số ước lượng nêu trên. 5. ƯỚC LƯỢNG XÁC SUẤT CỦA TỔNG THỂ ( ƯỚC LƯỢNG TỶ LỆ) Trong thực nghiệm sinh học, rất nhiều trường hợp phải nghiên cứu các xác suất hay tỷ lệ, như tỷ lệ sống của cây con sau khi đem từ vườn ươm trồng ra lô sản xuất, tỷ lệ bệnh, hoặc tỷ lệ mọc mầm của hạt Thí dụ: Trong một quần thể có N cá thể (N rất lớn) và giả sử có M cá thể có đặc tính A. Như vậy, xác suất của A là p = M/N (đây là theo lý thuyết). Song ta không thể có điều kiện để tính p trực tiếp. Vì vậy, phải lấy một mẫu ngẫu nhiên từ quần thể ấy. Trong n phần tử của mẫu đếm được m phần tử có đặc tính A. Vậy tần suất của đặc tính A trong mẫu sẽ là f = m/n. Để ước lượng xác suất p của các cá thể có đặc tính A cần phải xem xét các điều kiện cụ thể sau: 5.1. Khi sự kiện A có xác suất không gần 0 và 1 5.1.1. Khi dung lượng n đủ lớn (n > 100) 40
Lúc này luật phân phối nhị thức, xác suất của A sẽ tiệm cận với luật phân f (1 f ) phối chuẩn, như vậy s và biểu thức ước lượng điểm có thể viết như p n sau: p f s p (4.10) Hoặc p f (4.11) Khoảng tin cậy của sự kiện A có xác suất p trong quần thể sẽ có dạng sau: P ( f u s p p f u s p ) 1 (4.12) Hoặc viết gọn như sau: P( p f u s p ) 1 (4.13) Cụ thể: p f 1,96s p là khoảng tin cậy 95% p f 2,58sp là khoảng tin cậy 99% p f 3,29s p là khoảng tin cậy 99,9% Thí dụ: Để dự đoán sâu đục quả cà chua vụ xuân hè 2002 tại Gia Lâm, Hà Nội, tiến hành lấy ngẫu nhiên một mẫu n = 630 quả, trong đó 82 quả bị sâu đục. Hãy đưa ra các ước lượng cho tỷ lệ sâu đục quả cà chua trong nghiên cứu trên. Do độ lớn n = 630 là lớn nên: * Ước lượng điểm: Gọi p là xác suất bị sâu đục quả của quần thể, f là tần suất của mẫu có quả bị sâu 82 f = 0,130 630 p = 0,130 hay 13,0%. 0,130(1 0,130) Hoặc p = 0,130 = 0,130 0,0134 630 hay p = (13,0 1,34 ) %. * Ước lượng khoảng: Nếu chọn mức ý nghĩa 0,05 thì tỷ lệ sâu đục quả cà chua nghiên cứu sẽ được xác định như sau: p = f 1,96s p = 0,130 (1,96 0,0134) = 0,0134 0,0262 hay p = (13,0 2,62) %. 41
Với độ tin cậy 95% thì tỷ lệ cà chua bị sâu đục quả vụ xuân hè 2002 tại Gia Lâm, Hà Nội nằm trong khoảng từ 10,38% đến 15,62%. - Nếu chọn 0,01 thì khoảng tin cậy lúc này là: P = 0,130 2,58 S p 0,130 0,0346 hay từ 9,54% đến 16,46%. - Nếu 0,001 thì khoảng sẽ thay đổi từ 8,59% đến 17,4%. 5.1.2. Khi dung lượng n < 100 (không đủ lớn) Do mẫu nhỏ nên không thể áp dụng hàm tiệm cận để ước lượng được mà phải dùng phân phối nhị thức. Nhưng việc tính toán sẽ phức tạp nên các nhà toán học thống kê xác suất đã lập bảng tính sẵn cho độ lớn n từ 4 đến 100 (chỉ áp dụng cho khoảng 95% độ tin cậy). Khoảng này sẽ được tìm ở các bảng 6 (a, b, c) phần phụ lục. Bảng 6a áp dụng cho khoảng 95% của tỷ lệ mẫu bé (x = m) Với 4 n 10 Bảng 6b với tỷ lệ của mẫu khi 10 n 100 và 0 m 25 Bảng 6c với tỷ lệ khi 60 n 100 và 26 m 50 Thí dụ: Áp dụng một biện pháp điều trị bằng thuốc hoá cho bệnh chảy gôm bưởi thanh trà ta có kết quả sau:. Tiến hành xử lý ở n = 20 cây ; sau xử lý quan sát thấy có 5 cây khỏi bệnh và 15 cây khác không khỏi bệnh. Vậy khoảng tin cậy 95% của khỏi bệnh là bao nhiêu? * Nếu lấy ước lượng điểm thì ở đây xác suất (tỷ lệ) khỏi bệnh chảy gôm cây bưởi sẽ là: m 5 p = f = 0,250 hay 25,0% n 20 * Nếu tìm khoảng tin cậy 95% cho tỷ lệ khỏi bệnh sẽ dùng trong bảng 6 (b) tra tại cột 5 hàng 20 Hàng trên là p1 % = 8,7% Hàng dưới là p2 % = 49,1% 5 Như vậy khoảng tin cậy 95% của tỷ lệ f = sẽ là từ 8,7% đến 49,1% (khỏi 20 bệnh chảy gôm cây bưởi). 5.2. Khi sự kiện A có xác suất gần 0 hoặc gần 1 Trong trường hợp này xác suất của A tuân theo luật Poisson (hay còn gọi là hàm phân phối xác suất của sự kiện hiếm). Dựa theo luật Poisson người ta đã lập một bảng tính sẵn để có ước lượng khoảng cho sự kiện A này. Tuy nhiên, chỉ ứng với độ tin cậy 95% (bảng 7 phụ lục). 42
Còn với ước lượng điểm thì cũng chỉ lấy gần đúng tốt nhất cho xác suất của tổng thể là xác suất của A trong mẫu quan sát. Thí dụ: Nghiên cứu ảnh hưởng của chiếu xạ lên hạt giống đến hiện tượng dị hình của cây sau xử lý. Mẫu xử lý có độ lớn n = 12500 hạt táo, sau đó đem gieo và theo dõi cây con. Gọi A là hiện tượng dị hình, quan sát thấy có A = 105 cây. Hãy đưa ra các dạng ước lượng cho kết quả xử lý trên về hiện tượng đột biến kiểu hình. Gọi p là xác suất hay tỷ lệ đột biến kiểu hình của liều lượng xử lý trên, kết quả thống kê mẫu có tần suất: 105 f 0,0084 hay 0,84% 12500 * Vậy ước lượng điểm của hiện tượng đột biến kiểu hình của liều lượng xử lý trên p f % là 0,84% * Ước lượng khoảng được xác định sẵn qua bảng 7 phụ lục. Song, bảng chỉ cho hai giá trị np1 và np2 ứng với 95% độ tin cậy. P (p1.p2) = 1 – 0,05 với p1. p2 tính từ np1 np2 p1 = và p2 = n n Trong trường hợp ở đây np1 và np2 phải được tra từ giá trị gần đúng sau: Trong bảng 7 chỉ có x = m nhiều nhất là 100. Từ giá trị m = 105 không có trong bảng. Nên phải giảm (lùi 10 lần); m = 10,5 lấy gần đúng m = 11. Tra ở m = 11 (hàng 10 cột 1) có np1 = 0,025; np2 = 5,572 np Muốn có p và p thì p = i . Nhưng vì các giá trị np và np đều được tính 1 2 i n 1 2 lùi 10 lần nên lúc này n chỉ còn n = 1250. Từ đó np1 = 5,5 và np2 = 19,7 5,5 p1 = 0,0044 hay 0,44% 1250 19,7 p2 = 0,01576 hay 1,576% lấy gần đúng 1,58% 1250 Vậy tỷ lệ đột biến kiểu hình của liều lượng xử lý này sẽ dao động từ 0,44% đến 1,58% với độ tin cậy 95%. Bài tập: 1. Điều tra năng suất ngô của 44 hộ nông dân ta có kết quả sau(tạ/ha) : 14; 38; 35; 42; 42; 36; 40; 36; 34; 36; 35; 36; 34; 42; 39; 39; 44; 37; 44; 36; 41; 43; 42; 42; 42; 43; 39; 43; 39; 44; 40; 43; 43; 35; 38; 39; 39; 42; 43; 37; 44; 40; 39; 43 43
Hãy đưa ra các dạng ước lượng cho năng suất ngô của vùng điều tra nói trên (ước lượng điểm và ước lượng khoảng) với độ tin cậy 95% và 99%). 2. Đếm số hạt trên bông lúa của một giống ta có số liệu sau(hạt/bông): 120; 119; 116; 110; 121; 118; 106; 133; 123; 115; 112; 126; 109; 128; 123; 107; 132; 125; 106; 124. Hãy đưa ra các dạng ước lượng cho số hạt trên bông của giống lúa nói trên (ước lượng điểm và ước lượng khoảng) với độ tin cậy 95% và 99%. 3. Người ta đã tiến hành theo dõitỷ lệ bật mầm các mắt ghép ở 200 cây ghép đã cho thấy kết quả có 148 cây đã bật mầm. Hãy đưa ra ước lượng điểm và ước lượng khoảng của hiện tượng bật mầm của mắt ghép nêu trên với độ tin cậy là 95% và 99%. B. KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT THỐNG KÊ 1. NHỮNG KHÁI NIỆM CHUNG VÀ Ý NGHĨA Trong nghiên cứu thường phải so sánh các tham số thống kê như số trung bình, phương sai, xác suất của một mẫu với một tiêu chuẩn cho trước nào đó, hoặc 2 mẫu với nhau hay nhiều mẫu với nhau. Thông thường các tham số có sự khác nhau (khác nhau về số học), nhưng ta lại cần xem xét sự sai khác này có rõ ràng hay không? ở mức độ nào? Nếu chúng khác nhau trong phạm vi ngẫu nhiên thì sự khác nhau này được coi như không đáng kể (không có ý nghĩa). Nếu chúng khác nhau ngoài phạm vi ngẫu nhiên thì kết luận sự khác nhau ấy là do tác động của nhân tố thí nghiệm . Để kiểm định người ta dùng các kết quả thực nghiệm quan sát ở mẫu với việc vận dụng công cụ toán học là lý thuyết xác suất để kiểm tra những giả thuyết đã cho. Nếu tài liệu thực nghiệm phù hợp với giả thuyết thì giả thuyết được chấp nhận. Ngược lại thì giả thuyết bị bác bỏ. Sự phù hợp mà ta nói ở đây không phải là tuyệt đối mà chỉ là nói phù hợp theo một tiêu chuẩn nào đó xác định trước đủ thỏa mãn những yêu cầu của thực tiễn. Trong nông học người ta thường so sánh (hay kiểm định) sự sinh trưởng, phát triển, diễn biến sâu bệnh hại cây trồng cũng như các chỉ tiêu năng suất được gieo trồng bằng những biện pháp kỹ thuật khác nhau để xem chúng có ảnh hưởng thực sự đến các chỉ tiêu nghiên cứu hay không? 2. TRƯỜNG HỢP HAI MẪU ĐỘC LẬP Mẫu độc lập hay thí nghiệm độc lập là những khái niệm tương đối. Theo nghĩa rộng người ta gọi mẫu độc lập hay thí nghiệm độc lập nếu một quá trình thực nghiệm nào đó được thiết kế một cách độc lập với những thí nghiệm khác. 2.1. Tiêu chuẩn u của phân phối tiêu chuẩn Nếu trong trường hợp kiểu phân phối lý thuyết đặc trưng cho 2 kết quả (2mẫu) 44
nghiên cứu chưa biết thì yêu cầu dung lượng mẫu lấy phải được coi là đủ lớn (n1 > 30 và n2 > 30). Theo luật số lớn thì trong trường hợp mẫu lớn, phân phối xác suất của số trung bình mẫu X xấp xỉ luật chuẩn với kỳ vọng MX  và phương sai s2 DX n  2 1 Như vậy x1 N 1, n1  2 2 x2 N  2 , n2 Giả thiết Ho: 1 2 hay 1 2 0 Đối thiết H1: 1 2 hay 1 2 0 (4.14)  2  2 1 2 x1 x2 N 1 2 , (4.15) n1 n2 Được kiểm định bằng tiêu chuẩn u của phân phối tiêu chuẩn với mức ý nghĩa tính giá trị thực nghiệm như sau: x1 x2 utn (4.16)  2  2 1 2 n1 n2 Nếu phương sai của 2 tổng thể không được biết trước và dung lượng mẫu đủ lớn thì có thể thay một cách gần đúng phương sai tổng thể bằng phương sai mẫu, có 2 2 2 2 nghĩa là  1 s1 và  2 s2 Lúc này tiêu chuẩn phù hợp như sau: x1 x2 utn (4.17) s2 s 2 1 2 n1 n2 Nếu như utn u tra ở bảng 2 phụ lục với mức ý nghĩa thì giả thiết Ho được chấp nhận nghĩa là hai trung bình của hai mẫu bằng nhau. Ngược lại nếu utn u thì giả thiết bị bác bỏ nghĩa là hai trung bình của hai mẫu là khác nhau. Thí dụ: Đo chiều cao cây cuối cùng của hai giống lúa mới có kết quả như sau: Giống I: Đo n = 42 khóm có chiều cao trung bình x1 95,2 cm Độ lệch chuẩn về chiều cao là s1 = 3,2 cm. Giống II: Đo n = 40 khóm có chiều cao trung bình x2 98,5 cm Độ lệch chuẩn tương ứng s2 = 3,4 cm. 45
Hỏi chiều cao của hai giống có khác nhau hay không với mức ý nghĩa 0,05 Vì hai dung lượng mẫu n1 và n2 lấy từ hai giống nghiên cứu và không biết trước được hai phương sai tổng thể. Nên ta có thể dùng tiêu chuẩn u của phân phối chuẩn để kiểm định. Giả thiết Ho: 1 2 hay 1 2 0 Đối thiết H1 ; 1 2 hay 1 2 0 Để kiểm định giả định giả thiết Ho ta áp dụng biểu thức (4.17) x1 x2 95,2 98,5 utn 4,52 s2 s 2 3,22 3,42 1 2 n1 n2 42 40 Với 0,05 , u 1,96 Ở đây utn u0,05 4,52 1,96 Nên ta bác bỏ giả thiết Ho và chấp nhận đối thiết H1 là giống khác nhau thì chiều cao khác nhau rõ rệt. 2.2.Tiêu chuẩn t của phân phối Student Tiêu chuẩn này được áp dụng trong trường hợp luật phân phối của hai tổng thể mà đại diện là 2 mẫu có phân phối chuẩn và phương sai của hai tổng thể được coi là bằng nhau. Nếu thỏa mãn hai điều kiện này thì có thể kiểm tra. Giả thiết Ho: 1 2 hay 1 2 0 Đối thiết H1 ; 1 2 hay 1 2 0 bằng tiêu chuẩn t của Student như sau: x1 x2 ttn (4.18) 2 2 (n1 1)s1 (n2 1)s2 1 1 n1 n2 2 n1 n2 Trong đó: x1 và x2 là trung bình của 2 mẫu. 2 2 s1 và s2 là phương sai của mẫu 1 và mẫu 2. n1 và n2 là dung lượng quan sát của 2 mẫu. Thường trường hợp này được áp dụng khi n1 và n2 là không đủ lớn n1 30 và n2 30 và n1 < 30 Nếu t t tra bảng t với n + n – 2 bậc tự do (phụ lục bảng 4) thì giả tn ( ,n1 n2 2) 1 2 thiết Ho được chấp nhận, nghĩa là trung bình của hai mẫu bằng nhau (khác nhau không ý nghĩa). Ngược lại nếu như t t tra bảng với bậc tự do = n + n - 2 tn ( ,n1 n2 2 ) 1 2 46
thì giả thiết Ho bị bác bỏ. Nghĩa là chấp nhận đối thuyết H1 trung bình hai mẫu là khác nhau tại mức ý nghĩa . Thí dụ:So sánh năng suất của hai giống cà chua vụ xuân hè Giống số 6: theo dõi 16 điểm trên ruộng năng suất trung bình đạt 30,6 tấn/ha. Độ lệch chuẩn về năng suất 4,5 tấn/ha. Giống số 204 A theo dõi ở 19 địa điểm, năng suất bình quân đạt 27,0 tấn /ha. Độ lệch chuẩn năng suất là 4,0 tấn/ha. Biết rằng phân phối về năng suất của cà chua là phân phối chuẩn và phương sai lý thuyết được coi là bằng nhau. Hãy cho biết năng suất trung bình của hai giống trên có khác nhau hay không ở mức ý nghĩa 0,05 và 0,01. Vì hai tổng thể đã đáp ứng các điều kiện nêu ra nên có thể áp dụng tiêu chuẩn t của phân phối Student để kiểm định giả thiết Giả thiết Ho: 1 2 hay 1 2 0 Đối thiết H1: 1 2 hay 1 2 0 Theo (4.18) x1 x2 ttn 2 2 (n1 1)s1 (n2 1)s2 1 1 n1 n2 2 n1 n2 Thay vào được 30,6 27,0 ttn 2,064 (16 1).4,52 (19 1).4,02 1 1 16 19 2 16 19 t(0,05;33) 2,04 , như vậy ttn t0,05;33 nên giả thiết Ho bị bác bỏ và chấp nhận H1 với câu trả lời “hai giống cà chua nói trên có năng suất trung bình khác nhau”. Với 0,01 thì t(0,01;33) 2,75 Vì 2,064 < 2,75 nên chấp nhận giả thiết Ho có nghĩa là “hai giống cà chua nói trên có năng suất trung bình bằng nhau” (khác nhau không có ý nghĩa). Trong một số trường hợp thì áp dụng tiêu chuẩn t của Student để so sánh 2 mẫu độc lập, điều kiện về luật phân phối chuẩn của tổng thể được thỏa mãn, nhưng 2 phương sai của tổng thể không được biết trước. Khi đó phải kiểm định bằng tiêu chuẩn F của Fisher về sự bằng nhau của hai phương sai (sẽ nêu ở mục 5). 47
Nếu hai phương sai bằng nhau thì áp dụng kiểm định như biểu thức (4.18). Nếu hai phương sai được coi là khác nhau thì biểu thức áp dụng cho tiêu chuẩn t của Student như sau: x1 x2 ttn (4.19) s 2 s2 1 2 n1 n2 Nhưng ttn sẽ được so sánh với giá trị t lý thuyết ở mức ý nghĩa tính như sau: 2 2 s1 s2 t( ,df n 1) t ( ,df n 1) 1 1 n 2 2 n t * 1 2 (4.20) s2 s 2 1 2 n1 n2 * Nếu như ttn t thì chấp nhận Ho (hai trung bình là khác nhau không có ý nghĩa) * Nếu như ttn t bác bỏ giả thiết Ho thì chấp nhận H1 (hai trung bình là khác nhau) Thí dụ:Phân tích hàm lượng đường tổng số (%) của hai giống cà chua vụ xuân hè. - Giống MV1 phân tích ở 6 mẫu có hàm lượng đường tổng số đạt 3,09% và phương sai về đường tổng số là 0,75%. - Giống mới phân tích ở n2 = 8 mẫu có giá trị trung bình của đường tổng số đạt 2,79%. Phương sai có giá trị 0,10%. Hãy cho biết hàm lượng đường tổng số của hai giống nêu trên có khác nhau hay không? Cho hai phương sai là không bằng nhau với mức ý nghĩa 0,05 . Do hai phương sai là không bằng nhau nên áp dụng biểu thức (4.19) x1 x2 3,09 2,79 ttn thay số vào ta có ttn 0,798 s 2 s2 0,73 0,16 1 2 6 8 n1 n2 * Áp dụng biểu thức (4.20) tính t0,05 như sau: 2 2 s1 s2 t( ,df n 1) t ( ,df n 1) 1 1 n 2 2 n t * 1 2 s2 s 2 1 2 n1 n2 Thay số vào 48
0,75 0,10 2,75 2,36 6 8 t * 2,54 0,05 0,75 0,10 6 8 * Như vậy, ttn t (0,798<2,54) nên chấp nhận giả thiết Ho “hai giống cà chua nói trên có hàm lượng đường tổng số bằng nhau”. 3. TRƯỜNG HỢP HAI MẪU THEO CẶP 3.1. Khái niệm về mẫu theo cặp Thực tiễn nghiên cứu khoa học trong nông nghiệp cũng như sinh học nói chung, ngoài những mẫu độc lập như đã nêu ở trên, nhà khoa học khi nghiên cứu còn gặp một loạt các mẫu quan sát không độc lập mà lại có xếp theo cặp (đôi). Thí dụ: khi đo chiều cao cây ta dùng hai loại thước đo để đo cùng một mẫu. Hoặc xác định khối lượng 1000 hạt của mẫu bằng hai chiếc cân khác nhau. Hay hai kỹ thuật viên A và B đếm khuẩn lạc của n hộp petri. Như vậy, các mẫu trên đều được thực hiện 2 lần quan sát, kết quả được xác định theo cặp. Những kết quả như vậy sẽ được kiểm định theo phương pháp cặp. Do vây, người làm công tác thống kê sẽ vận dụng các tiêu chuẩn khác cho phù hợp. 3.2. Tiêu chuẩn t của Student (để kiểm định cho trường hợp hai mẫu theo cặp) Giả thiết Ho: 1 2 hay 1 2 0 Đối thiết H1: 1 2 hay 1 2 0 Tính các hiệu sai di = yi – xi (hiệu của hai mẫu) sau đó tính độ lệch chuẩn của hiệu sai theo biểu thức sau: d d ttn (4.21) 2 sd ( d ) d 2  i  i n n(n 1) d với d  i (4.22) n 2 2 (di ) di s2 n (4.23) d (n 1) s Sai số chuẩn s d (Độ lệch chuẩn hiệu sai bình quân) d n ttn t ( ,n 1) chấp nhận Ho 49
ttn t( ,n 1) chấp nhận H1 Thí dụ: Đo đường vanh của 18 cây cao su bằng hai loại thước khác nhau kết quả được ghi lại trong bảng 1.4 .Vậy giữa hai loại thước đo có sự khác nhau rõ rệt hay không ở độ tin cậy 95%. Bảng 1.4. So sánh hai mẫu theo cặp bằng tiêu chuẩn t 2 TT xi của thước 1 yi của thước 2 di = xi - yi di 1 29,7 29,0 0,7 0,49 2 34,9 34,5 0,4 0,16 3 37,0 37,5 - 0,5 0,25 4 28,5 28,0 0,5 0,25 5 26,9 26,5 0,4 0,16 6 27,0 27,1 - 0,1 0,01 7 28,7 28,5 0,2 0,04 8 31,2 31,0 0,2 0,04 9 31,5 31,0 0,5 0,25 10 33,7 33,5 0,2 0,04 11 34,0 33,7 0,3 0,09 12 35,9 36,0 - 0,1 0,01 13 41,2 41,5 - 0,3 0,09 14 29,5 29,0 0,5 0,25 15 30,7 30,5 0,2 0,04 16 33,5 33,7 - 0,2 0,04 17 36,2 36,0 0,2 0,04 18 37,5 37,5 0 0 2 Tổng di 3,1 di 2,25 ( d ) 2 2 2  i (3,1) di 2,25 n 18 0,0749 S d n(n 1) 18(18 1) 50
Thay số vào biểu thức (4.21) 0,01722 t 2,30 tn 0,0749 Tra bảng t của Student với 0,05 bậc tự do df = 17 ta được giá trị t(0,05;17) 2,11 Vì ttn t(0,05;17) nên hai thước đo khác nhau thì kết quả trung bình khác nhau rõ rệt. 51
Chương V PHƯƠNG PHÁP BỐ TRÍ VÀ PHÂN TÍCH KẾT QUẢ THÍ NGHIỆM Mục đích Sinh viên nắm được phương pháp bố trí các công thức thí nghiệm theo các kiểu thiết kế khác nhau, biết cách phân tích phương sai (ANOVA) kết quả của thí nghiệm. Biết cách phân tích kết quả thí nghiệm sau khi kết thúc thí nghiệm. 1. CÁC THÍ NGHIỆM MỘT NHÂN TỐ 1.1 Khái niệm Thí nghiệm một nhân tố là thí nghiệm chỉ có một nhân tố thay đổi còn các nhân tố khác giữ nguyên. Có thể nêu hàng loạt các ví dụ loại này: nghiên cứu lượng phân đạm ảnh hưởng tới cây trồng, thí nghiệm so sánh mật độ cây trồng. Thí nghiệm so sánh giống Đối với thí nghiệm một nhân tố, có thể thiết kế hoàn toàn ngẫu nhiên, khối hoàn toàn ngẫu nhiên, ô vuông Latinh . 1.2. Các phương pháp sắp xếp và phân tích kết quả thí nghiệm 1.2.1. Thí nghiệm thiết kế kiểu hoàn toàn ngẫu nhiên (Completely Randomize Design (CRD) Kiểu sắp xếp này chỉ phù hợp khi các đơn vị (ô, mảnh) thí nghiệm hoàn toàn đồng nhất (thường là thí nghiệm trong phòng), thí nghiệm ở các trạm nghiên cứu với quy mô nhỏ và đất đai đồng đều. Thí nghiệm được thiết kế hoàn toàn ngẫu nhiên nghĩa là các công thức được chỉ định một cách hoàn toàn ngẫu nhiên vào các ô sao cho mỗi mảnh (ô) thí nghiệm đều có cơ hội như nhau để nhận được bất kỳ một công thức nào. Quá trình sắp xếp được tiến hành như sau: - Xác định số ô thí nghiêm: N = r x t Trong đó: N: tổng số ô thí nghiệm t: số công thức cho mỗi lần nhắc lại r: số lần nhắc lại cho mỗi công thức - Chia khu thí nghiệm thành số ô tương ứng và sử dụng một trong các công cụ (bảng số ngẩu nhiên, sử dụng các quân bài, dùng phiếu bốc thăm) để bố trí ngẫu nhiên các công thức vào các ô thí nghiệm. Ví dụ minh họa: thí nghiệm có 4 công thức A, B, C, D mỗi công thức được nhắc lại 5 lần, việc sắp xếp tiến hành theo các trình tự sau: 52
+ Xác định tổng số ô thí nghiệm N ở ví dụ này ta có: N = r x t = 5 x 4 = 20 ô như trong hình 1.5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 18 20 Hình 1.5. Sơ đồ thí nghiệm thiết kế kiểu hoàn toàn ngẫu nhiên có 4 công thức và nhắc lại 5 lần + Sắp xếp các công thức vào các ô thí nghiệm bằng một trong các cách ngẫu nhiên sau: Cách 1: sử dụng bảng số ngẫu nhiên (bảng 1 phụ lục) a. Từ điểm xuất phát bất kỳ trong bảng, dọc thẳng xuống dưới lấy 20 số ngẫu nhiên liên tục có 3 chữ số. (Ta lấy 3 chữ số để cho không có số nào trùng với số thứ tự từ 1 đến 20) . Trong ví dụ này, 20 số ngẫu nhiên có 3 chữ số cùng xuất hiện của chúng được ghi lại ở bảng1.5. Bảng 1.5.Số thứ tự lấy ra từ bảng số ngẫu nhiên Thứ tự xuất hiện Số ngẫu nhiên Thứ tự xuất hiện Số ngẫu nhiên 1 937 11 918 2 149 12 772 3 908 13 243 4 361 14 494 5 953 15 704 6 749 16 549 7 180 17 957 8 951 18 157 9 018 19 571 10 427 20 226 53
Bảng 2.5.Bảng thứ hạng cuả các số ngẫu nhiên Thứ tự xuất Số ngẫu Thứ tự xuất Số ngẫu Xếp hạng Xếp hạng hiện nhiên hiện nhiên 1 937 17 11 918 16 2 149 2 12 772 14 3 908 15 13 243 6 4 361 7 14 494 9 5 953 19 15 704 12 6 749 13 16 549 10 7 180 4 17 957 20 8 951 18 18 157 3 9 018 1 19 571 11 10 427 8 20 226 5 b. Xếp thứ tự theo hạng tăng dần hoặc giảm dần 20 số ngẫu nhiên ở bước 2. Trong ví dụ này xếp hạng thứ tự từ nhỏ nhất (số 1) đến số lớn nhất (số 20) như bảng 2.5. c. Chia N số xếp hạng thành t nhóm, mỗi nhóm chứa r số thứ tự mà các số ngẫu nhiên xuất hiện. Trong ví dụ này, 20 số xếp hạng được chia thành 4 nhóm, mỗi nhóm chứa 5 số như sau: Bảng 3.5. Phân nhóm các số thứ hạng Nhóm Thứ tự xếp hạng 1 17 2 15 7 19 2 13 4 18 1 8 3 16 14 6 9 12 4 10 20 3 11 5 d. Cho mỗi nhóm mang tên một công thức, nhóm một mang tên công thức A, nhóm 2 mang công thức B, nhóm 3 mang công thức C, nhóm 4 mang công thức D. Như vậy, kết quả là công thức A nằm ở các vị trí ô số 17, 2, 15, 7, và 19. Công thức B 54
nằm ở các vị trí ô số 13, 4, 18, 1, và 8. Cứ tiếp tục như vậy để chỉ định vị trí của các công thức còn lại. Cách 2. Sử dụng một cỗ bài a. Rút ra N con bài, mỗi lần rút một con theo thứ tự từ 1 đến N (Phương pháp này chỉ áp dụng khi N < 52). Trong ví dụ này 20 con bài được rút ra theo thứ tự của chúng như sau: Thứ tự xuất hiện 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Tên các con bài J 3 A K Q 5 6 9 9 8 ♥ ♦ ♦ ♥ ♣ ♥ ♣ ♠ ♥ ♠ Thứ tự xuất hiện 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 A 4 3 2 7 10 A 4 6 10 Tên các con bài ♥ ♦ ♥ ♣ ♣ ♠ ♣ ♠ ♥ ♣ Thứ tự xuất hiện và xếp hạng Thứ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 hạng TT 18 10 8 16 14 7 15 20 5 17 Thứ 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 hạng TT 2 12 3 13 6 19 9 1 4 11 Các công thức được xếp vào các ô Công thức Sắp xếp công thức vào các ô A 18 10 8 16 14 B 7 15 20 5 17 C 2 12 3 13 6 D 19 9 1 4 11 55
b. Xếp hạng 20 con bài rút ra từ bước 1 theo thứ tự từ 2 đến Át, lần lượt xếp theo từng nhóm theo quy ước từ nhóm nhép, đến nhóm chuồn, đến nhóm rô, đến nhóm cơ .Trong ví dụ này, 20 con được xếp hạng tương ứng với thứ tự xuất hiện như sau: c. Chia các số thứ hạng thành 4 nhóm, xếp các công thức vào các ô theo như cách một. Trong ví dụ này được kết quả như sau: Cách 3. Rút thăm a. Chuẩn bị N mẫu giấy, chia mẫu giấy thành t nhóm, các mẫu giấy trong mỗi nhóm có cùng ký hiệu của một công thức. Trong ví dụ này sẽ có 5 mẫu mang chữ A, 5 mẫu chữ B, Trộn lẫn 20 mẩu giấy trong một hộp (các mẫu giấy được gấp kín). b. Rút mỗi lần một mẫu giấy, đặt vào các ô theo thứ tự từ đầu đến cuối. Mở mảnh giấy ra, ta có công thức được chỉ định vào các ô như sau: Thứ tự xuất hiện (ô) công thức theo các số như sau: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 D B A B C A D C B D 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 D A A B B C D C C A Trong ví dụ này thì công thức A nằm ở các ô 3, 6, 12, 13, 20. Phân tích phương sai: Có 2 nguồn biến động trong N quan sát thu từ thí nghiệm sắp xếp theo kiểu CRD. Một nguồn là biến động do công thức, nguồn thứ 2 là sai số thí nghiệm (do các yếu tố ngẫu nhiên tác động). Sắp xếp thí nghiệm kiểu này có thuận lợi là đơn giản cho quá trình phân tích phương sai, đặc biệt là khi số lần nhắc lại của các công thức không bằng nhau. Phân tích phương sai theo các bước sau: Bước 1: Xây dựng bảng kết quả thí nghiệm(như bảng trên) Bước 2: Tính toán các đại lượng cần thiết - Tính các tổng Ti của các công thức; tổng toàn bộ G và các trung bình của các công thức, tổng bình phương li sai. Các công thức tính toán: - N là tổng số mảnh(ô) thí nghiệm: N= t x r r - Ti =  xi i 1 56
G - X N 2 - SSto =  xi CF T 2 - SSt = i CF  r G 2 - CF =  N - Tính hệ số biến động CV% như sau: MSE CV % 100 X Bước 3: Lập bảng phân tích phuơng sai Bảng phân tích phương sai có dạng như sau: Bình phương F bảng Nguồn biến Tổng bình Bậc tự do t.bình (MS) F động phương (SS) (df) tn (Phương sai s2) 5% 1% Toàn bộ (To) Công thức (T) Sai số (E) Bước 4: Tính toán sự sai khác và so sánh năng suất Xét các trường hợp cụ thể 1) Số lần nhắc lại bằng nhau Các bước phân tích phương sai cho thí nghiệm theo kiểu CRD khi số lần nhắc lại bằng nhau được minh họa bằng thí nghiệm dùng thuốc hóa học trừ rầy nâu và sâu đục thân lúa, với 4 lần nhắc lại và 7 công thức (6 loại thuốc mới và một đối chứng), bố trí theo kiểu CRD số liệu được ghi trong bảng 1.5. Các bước tính toán như sau: Bước 1: Xây dựng bảng kết quả thí nghiệm(như bảng trên) Bước 2: Tính toán các đại lượng cần thiết - Tính các bậc tự do(df) Bậc tự do của toàn bộ dfT0 = N-1 =( r x t)-1 = (4 x 7)-1 = 27 Bậc tự do của công thức dfT= t-1 = 7-1 = 6 57
Bậc tư do của sai số dfE = dfTo- dfT = N-t = 21 N là tổng số mảnh(ô) thí nghiệm: N= t x r = 7 x 4 = 28 Bảng 1.5. Năng suất lúa ở các công thức và các lần nhắc lại khác nhau Thứ tự Năng suất hạt (kg/ha) Tổng công Trung bình thức (T) công thức i công thức( X i ) 1 2 3 4 T1 2.537 2.069 2.104 1.797 8.507 2.127 T2 3.366 2.591 2.211 2.544 10.712 2.678 T3 2.536 2.459 2.827 2.385 10.207 2.552 T4 2.387 2.453 1.556 2.116 8.512 2.128 T5 1.997 1.679 1.649 1.859 7.184 1.796 T6 1.796 1.704 1.904 1.320 6.724 1.681 T7 1.401 1.516 1.270 1.077 5.264 1.316 Tổng toàn bộ (G) 57.110 Trung bình toàn bộ ( X ) 2.040 Ghi chú: T1: Dol-Mix (1kg) T5: Dimecron-Bôm T2: Dol-Mix (2kg) T6: Dimecron-knap T3: DDT+ -BHC T7: Đối chứng T4: Azodrin - Tính chỉ số điều chỉnh (CF) và các loại tổng bình phương (SS) như sau: G 2 CF 116484004 N r 2 2 2 2 SSTo  xij CF (2537 2069 1270 ) 116484004 7577412 i 1 r 2 2 2 2 Ti 8507 10712 5264 SST  CF 116484004 5587174 i 1 r 4 SSE SSTo SST 1990238 - Tính các bình phương trung bình (MS) cho mỗi nguồn biến động. SST MST 931196 t 1 58
- Tính trị số Ftn để kiểm tra mức ý nghĩa khác nhau của các công thức MST 931193 Ftn 9 ,83 MSE 94773 Chú ý: Giá trị F chỉ được tính khi bậc tự do của sai số đủ lớn, cụ thể là khi dfE 6 - Tìm giá trị F(α,dft&dfE) trong bảng F (bảng 5 phụ lục ) Trong ví dụ này ta có : F(0.05; 6&21)= 2.57 F(0.01; 6&21)= 3.81 Bước 3: Lập bảng phân tích phuơng sai So sánh các giá trị Ftn và F ở trong bảng (Flt) ở các mức ý nghĩa khác nhau theo nguyên tắc:- Nếu Ftn > Flt tại mức ý nghĩa 1% thì sự khác nhau giữa các công thức ở mức ý nghĩa cao (đánh dấu trên giá trị của Ftn). - Nếu Ftn >Flt tại mức ý nghĩa 5% nhưng ≤ Flt tại mức ý nghĩa 1% thì sự khác nhau giữa các công thức là có ý nghĩa ở mức 5%, ta chỉ đánh dấu * trên giá trị của Ftn. - Nếu Ftn ≤ Flt tại mức ý nghĩa 5% thì sự khác nhau giữa các công thức là không có ý nghĩa, kết quả chỉ bằng chữ ns trên giá trị của Ftn. Trong thí dụ trên Ftn là 9,83 > giá trị F bảng ở mức ý nghĩa 1% là 3,81 chứng tỏ sự khác nhau giữa các công thức ở ý nghĩa cao. Nói cách khác là trong 100 trường hợp thì có 99 trường hợp luôn thấy sự khác biệt giữa các công thức thí nghiệm. Cũng cần nói thêm rằng kiểm tra F chỉ cho biết sự khác nhau chung giữa các công thức chứ không cho biết sự khác nhau hay không của từng đôi công thức, muốn biết phải tiến hành so sánh các trung bình của từng đôi một. Bảng 2.5. Phân tích phương sai Nguồn biến Bậc tự do F bảng SS MS F động (df) tn 5% 1% Công thức 6 5587174 931196 Sai số 21 1990238 9.83 2.57 3.81 94773 Toàn bộ 27 7577412 Tại mức ý nghĩa 1% - CV% được tính như sau: 59
57110 X 2040 28 94773 CV % 100 15 ,1% 2040 CV% chỉ độ chính xác của các công thức, nó cho biết sai số thí nghiệm lớn hay nhỏ. Vậy CV% (sai số thí nghiệm) lớn, nhỏ là tùy thuộc vào từng thí nghiệm. Người ta thường hay ghi giá trị CV% ở dưới bảng phân tích phương sai. Sai số thí nghiệm được chấp nhận ở mức nào, tùy theo kiểu thí nghiệm, loại cây trồng và đặc trưng quan sát. Bằng kinh nghiệm cho thấy ở IRRI có thể chấp nhận trong thí nghiệm trồng lúa có CV từ 6-8% cho thí nghiệm giống, 10-12% cho thí nghiệm phân bón và 13-15% cho thí nghiệm bảo vệ thực vật, CV% của các đặc trưng quan sát khác nhau là khác so với năng suất. Ví dụ CV% cho năng suất 10% thì số nhánh đẻ khoảng 20% và với chiều cao là 3%. Bước 4: Tính toán sự sai khác và so sánh năng suất (so sánh trung bình của các công thức theo tiêu chuẩn t) Tính giới hạn sai khác nhỏ nhất có ý nghĩa tại mức ý nghĩa α-LSDα (Least Significant Different). Theo công thức LSDα = tα x sd Trong đó: tα là giá trị t lý thuyết tra từ bảng t với bậc tự do bằng bậc tự do của sai số ký hiệu là tα,dfE (bảng 4 phụ lục). Sd là sai số chuẩn (hay sai số của trung bình) 2 MSE s d r Trong đó: r: số nhắc lại MSE: bình phương trung bình của các sai số . Trong ví dụ này ta có 2 9477 LSD 2 ,080 453 kg / ha 0,05 4 2 94773 LSD 2,831 616 kg / ha 0,01 4 60