TRAO ĐỔI MỘT SỐ KỸ NĂNG HƯỚNG DẪN HỌC SINH NGHIÊN CỨU KHOA HỌC KỸ THUẬT

+ Theo kiểu hoàn toàn ngẫu nhiên Completely Randomized Design - CRD:Khu thí nghiệm vườn thí nghiệm Ví dụ 1: Ảnh hưởng của phân lân đến quá trình sinh trưởng, phát triển và năng suất đậu

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM HÀ NỘI 2

TRAO ĐỔI MỘT SỐ KỸ NĂNG HƯỚNG DẪN HỌC SINH

NGHIÊN CỨU KHOA HỌC KỸ THUẬT

Vĩnh Yên, 9/2018

• TS LA VIỆT HỒNG

• Email: laviethong.sp2@gmail.com

• Mobi: 0973.376.668

NCKH là một cuộc điều tra hay khảo sát có hệ thống “Hệ thống” có nghĩa là công trìnhnghiên cứu được thực hiện theo những quy trình chuẩn Quy trình này gồm 8 bước:

Các bước để tiến hành nghiên cứu khoa học

Nguồn gốc câu hỏi trong nghiên cứu:

Đối với người nghiên cứu lâu năm thì câu hỏi nghiên cứu xuất hiện trong quá trình nghiên cứu, ngoài

ra còn đến từ đồng nghiệp Với người mới nghiên cứu thì câu hỏi nghiên cứu xuất phát từ:

 Bài báo khoa học → “Đọc” là một kỹ năng rất cần thiết đối với nhà khoa học Có thể đọc bài tổng

quan (review), bài phân tích tổng hợp (meta-analysis)…

 Người hướng dẫn khoa học/cố vấn khoa học.

 Hội thảo, hội nghị quốc gia, quốc tế, phần thảo luận sau mỗi báo cáo (ý tưởng mới) cũng là

nguồn cảm hứng cho nhiều ý tưởng (câu hỏi) có ích và thú vị.

 Cần tưởng tượng Theo Anhxtanh "Logic sẽ đưa chúng ta từ điểm A đến điểm B Trí tưởng tượng

sẽ đưa chúng ta tới mọi nơi“.

 Giảng dạy cũng là nguồn cảm hứng tuyệt vời vì những ý tưởng mới có thể xuất hiện trong quá

trình soạn bài giảng, thảo luận với sinh viên ham học…

Thu thập thông tin hiện hành

2

Thiết kế thí nghiệm & thu thập dữ liệu

4

 Yếu tố thí nghiệm (kí hiệu A, B, C…): Là yếu tố bên ngoài hay bên trong cần tìm hiểu hoặc nghiên cứu

 Dựa vào số yếu tố thí nghiệm:

+ Thí nghiệm 3, 4… hay nhiều yếu tố:

 Công thức/nghiệm thức: là mỗi mức của yếu tố thí nghiệm A1, A2, A3,…

 Xác định số lượng công thức thí nghiệm:

+ Đối với thí nghiệm 1 yếu tố: số lượng công thức thí nghiệm là số mức độ của yếu tố A

+ Đối với thí nghiệm 2 yếu tố: yếu tố A có r mức, yếu tố B có k mức → Tổng thể số công thức thí nghiệm (kể

cả đối chứng) là T = r x k, với ví dụ 2, giả sử có A – Giống có 2 mức, B – Phân lân có 3 → Số công thức TN =

2 x 3 = 6

 Xác định số lượng công thức thí nghiệm:

+ Đối với thí nghiệm 1 yếu tố: số lượng công thức thí nghiệm là số mức độ của yếu tố A

+ Đối với thí nghiệm 2 yếu tố: yếu tố A có r mức, yếu tố B có k mức → Tổng thể số công thức thí nghiệm(kể cả đối chứng) là T = r x k

+ Các công thức thí nghiệm được bố trí ngẫu nhiên vào các ô (vị trí) ở trong khu thí nghiệm Có sự lặp lại.

 Thiết kế thí nghiệm

+ Theo kiểu hoàn toàn ngẫu nhiên (Completely Randomized Design - CRD)

+ Theo kiểu khối ngẫu nhiên đầy đủ (Randomized Complete Block Design - RCBD)

Phânlân (B)Giống (A)

Mức 1 – B1(100 kg/ha)

Mức 2 – B2(200 kg/ha)

Mức 3 – B3(300 kg/ha)

+ Theo kiểu hoàn toàn ngẫu nhiên (Completely Randomized Design - CRD):

Khu thí nghiệm vườn thí nghiệm

Ví dụ 1: Ảnh hưởng của phân lân đến quá trình sinh trưởng, phát triển và năng suất đậu tương.Yếu tố thí nghiệm A: Phân lân gồm 3 mức, tương ứng với 3 công thức: A1, A2, A3

+ Theo kiểu khối ngẫu nhiên đầy đủ (Randomized Complete Block Design - RCBD)

Thiết kế thí nghiệm & thu thập dữ liệu (cont.)

Thu thập, đo lường diện tích lá vào bảng dữ liệu sơ cấp

XÁC ĐỊNH MỘT SỐ CHỈ TIÊU SINH LÝ Ở THỰC VẬT

1 Số lá trên cây (→ tốc độ hình thành lá, động thái ra

lá…)

2 Chiều cao cây (→ Tốc độ sinh trưởng của chồi)

3 Chiều dài lá, chiều rộng lá (tỷ lệ chiều dài/rộng của

lá)

4 Khối lượng tươi

5 Khối lượng khô

6 Diện tích lá (→ Chỉ số diện tích lá LAI,…)

7 Cường độ thoát hơi nước

8 Cường độ quang hợp

9 Hiệu suất quang hợp thuần

10 Năng suất kinh tế

11 Năng suất sinh học

- Tính diện tích lá cho từng lá (bằng phương pháp cân):

 Đo và cắt một đơn vị diện tích giấy 1 dm2, cân được khối lượng A (g)

 In hình từng lá lên loại giấy đó và cắt toàn bộ hình lá cần đo (gọi là S), đem cân được khối lượng B (g)

 Tính diện tích: S=B/A (dm2)

PC software (ImageJ, Adobe Photoshop, WinFOLIA, etc.)

Leaf Area Scanners

Mobile apps (Petiole and Easy Leaf Area).

Đăng ký tài khoản bằng

email

Hiệu chuẩn camera điện thoại & đo diện tích lá Cài đặt

Phân tích dữ liệu

5

=AVERAGE (miền dữ liệu) =VAR (miền dữ liệu) =STDEV (miền dữ liệu)

- Các hàm tính các tham số thống kê cơ bản:

- Các phân tích thống kê như so sánh 2 giá trị trung bình, so sánh 2 phương sai, phân tích ANOVA, phân tích sự tương quan… Có thể thực hiện được trong Excel thông qua Data analysis Đây là phần mở rộng của Excel, thường không được cài sẵn từ đầu Khi cần sử dụng thì cài bổ sung:

File > Options > Add-ins > Analysis ToolPak > Go > OK.

- Sau khi cài đặt xong, trong menu Data sẽ có Data analysis:

5.1.1 So sánh hai số trung bình mẫu lớn (n1 và n2>30)

* Phương pháp so sánh:

- Đặt giả thuyết H0: µ1= µ2(hay µ1- µ2 = 0), đối thiết: H1: µ1≠µ2

- Tính U thực nghiệm (Utn) của phân phối chuẩn với mức ý nghĩa α, thay

 Chấp nhận H0 nghĩa là hai giá trị trung bình khác nhau không có ý nghĩa thống kê

 Bác bỏ H0 nghĩa là hai giá trị trung bình khác nhau không có ý nghĩa thống kê

5.1 SO SÁNH HAI GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH TRONG EXCEL

* Ví dụ 1: so sánh chiều dài thân mầm (mm) của hai giống đậu tương DT84 và VX93 sau 3 ngày, dữ liệu cho ở bảng:

* Cách tiến hành trong Excel 2010: dùng hàm Z-test thay cho hàm U.

- Nhập giá trị theo hàng hoặc cột

- Tính phương sai mẫu 1, 2 theo công thức: =VAR (miền dữ liệu)

- Data analysis  z-test: Two Sample For Means  khai báo

Bước 1 Kiểm định giả thiết về sự bằng nhau của hai phương sai mẫu bằng kiểm định Fisher

Bước 2 Kiểm định sự bằng nhau của hai giá trị trung bình mẫu theo từng trường hợp

2 2

1 2

s , s s > s12 22

- Gọi 2 phương sai của hai mẫu lần lượt là:

Bước 1 Kiểm định giả thiết về sự bằng nhau của hai phương sai mẫu bằng kiểm định Fisher

Bước 1 Kiểm định phương sai hai mẫu bằng tiêu chuẩn FTEST

+ Nhập dữ liệu vào bảng tính

+ Tính giá trị trung bình và phương sai mẫu theo công thức mục 3

+ Tính biến sai d = x - x1 2 , nếu d ≠ 0 thì sang bước tiếp theo

+ Dùng chuột chọn Formulas  gọi hàm fx (hoặc nhấp chuột vào Insert Function, Shift+F3)  chọn mục Or select a category: Statiscal, chọn Select a function: FTEST

+ Khai báo dữ liệu (chú ý: không nhập nhãn)

+ Kết quả: so sánh giá trị p tính được với 0,05, nếu p > 0,05 thì chấp nhận phương sai hai mẫu bằng nhau, nếu p < 0,05 thì phương sai hai mẫu khác nhau.

Bước 2 Kiểm định sự bằng nhau của hai giá trị trung bình mẫu theo từng trường hợp trong Excel

+ Trường hợp phương sai hai mẫu bằng nhau ta sử dụng hàm t-Test: Two Sample Assuming Equal Variences

trong Data analysis để kiểm định giả thuyết về giá trị trung bình hai mẫu.

+ Trường hợp hợp phương sai hai mẫu khác nhau ta sử dụng hàm t-Test: Two Sample Assuming Unequal Variences trong Data analysis để kiểm định giả thuyết về giá trị trung bình hai mẫu.

* Ví dụ 2: So sánh hàm lượng prolin (µg/g) ở lá cà chua Gandeera ở hai công thức: đủ nước (đối chứng) và

thiếu nước (thí nghiệm), với dữ liệu như bảng:

Công thức Nhắc lại 1 Nhắc lại 2 Nhắc lại 3 Nhắc lại 4

5.2 SO SÁNH NHIỀU GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH TRONG EXCEL

Bước 1 Phân tích phương sai ANOVA (Analysis of Varience)

Nhằm xác định ảnh hưởng của yếu tố thí nghiệm đến kết quả thí nghiệm

Bước 2 So sánh các giá trị trung bình

Kiểm tra sự sai khác giữa các giá trị trung bình bằng giới hạn sai khác nhỏ nhất của Fisher (Fisher’s LeastSignificance Difference)

5.2.1 Phân tích phương sai đối với thí nghiệm một nhân tố

* Phương pháp phân tích:

- Thiết kế thí nghiệm theo kiểu hoàn toàn ngẫu nhiên (CRD-Complete Ramdom Design) Mỗi công thức nhắc lại một

số lần

- Đặt giả thuyết HOA: nhân tố A không ảnh hưởng đối với các công thức thí nghiệm

- So sánh Fthực nghiệm với Flý thuyết (hoặc dựa vào P với 0,05)

+ Nếu Ftn ≥ Flt: HOA bị bác bỏ có nghĩa là: yếu tố A có ảnh hưởng đến kết quả thí nghiệm

+ Nếu Ftn < Flt: HOA được chấp nhận có nghĩa là: yếu tố A không ảnh hưởng đến kết quả thí nghiệm

* Cách thực hiện trong Excel 2010:

- Nhập số liệu vào bảng tính theo hàng hoặc theo cột

- Data analysis Anova: Single factor Khai báo

+ Input range: miền dữ liệu vào (gồm cả nhãn)

+ Grouped by: dữ liệu theo hàng (rows) hoặc cột (colums)

+ Label in the first row: nhãn

+ Alpha: mức ý nghĩa α

+ Output range: vị trí hiển thị kết quả

* Ví dụ 1: Phân tích ảnh hưởng của sự thiếu nước đến huỳnh quang diệp lục ổn định (F0) của giống đậu tương DT84 Kếtquả cho ở bảng sau:

- Yếu tố thí nghiệm: nước

- Giả thuyết: HOA: nước không có ảnh hưởng

đến huỳnh quang ổn định ở các công thức

Nhãn (tên công thức TN)

HOA: yếu tố A không ảnh hưởng với α=0,05

Vùng hiển thị kết quả

ni, nj: số lần nhắc lại (kích thước mẫu)Nếu LSD ≤ |dij|  hai công thức sai khác.

Nếu LSD > |dij|  hai công thức không sai khác

- Tính trị tuyệt đối biến sai |xi - xj|

Trong Excel không hỗ trợ tính LSD, do đó: cần tách công thức tính LSD, so sánh d ij bằng công thức đơn giản

tự thiết lập.

* Cách so sánh các giá trị trung bình bằng LSD trong Excel

- So sánh:

+ LSD ≤ |dij|  hai công thức sai khác

+ LSD > |dij|  hai công thức không sai khác

- Ghi chỉ số a, b, c… theo sau để chỉ sự sai khác

- Tính trị tuyệt đối biến sai |xi - xj|

Ghi chỉ số a, b, c… theo sau để chỉ sự sai khác.Tính LSD trong Excel

Ví dụ 2: Một thí nghiệm được bố trí theo kiểu hoàn toàn ngẫu nhiên gồm 7 công thức (kí hiệu từ A, B, C….G) với 4 lần

nhắc lại cho kết quả như sau:

Bước 1 Xếp lại các giá trị trung bình theo thứ tự từ nhỏ đến lớn (dung lệnh Sort & Filter)

Bước 2 Tính toán sự sai khác giữa các cặp giá trị trung bình (dij = │xi-xj│) để xác định giá trị trung bình nào khác có

ý nghĩa thống kê so với các giá trị trung bình còn lại

So với công thức G

- So sánh: F với G: = 1681-1316 = 365ns

- So sánh E với G: = 1796-1316 = 480*

→ Do E sai khác có ý nghĩa thống kê so với

G, mà các giá trị trung bình còn lại lại lớn

hơn E nên các giá trị này đều lớn hơn và sai

khác có ý nghĩa so với G Do đó, không cần

so sánh các biến sai của các trung bình còn

Bước 3 Đặt các chữ số sau giá trị trung bình để chỉ ra sự sai khác giữa các công thức có ý nghĩa thống kê

- Viết các công thức thí nghiệm theo chiều ngang

Ví dụ 3: Tiến hành khảo sát năng suất của giống lúa mới Người ta so sánh năng suất của 4 giống lúa có ký hiệu là

G1, G2, G3, G4 Thí nghiệm được lặp lại 5 lần Kết quả như sau:

Đơn vị: kg thóc/1 đơn vị diện tích

Hãy cho biết năng suất của mỗi giống lúa sai khác là do ngẫu nhiên hay do phẩm giống của chúng khác nhau, giốngnào nên phổ biến rộng rãi cho sản xuất

5.2.2 Phân tích phương sai đối với thí nghiệm hai nhân tố

* Phương pháp phân tích:

- Thiết kế thí nghiệm theo kiểu hoàn toàn ngẫu nhiên (CRD-Complete Ramdom Design) hoặc khối ngẫu nhiên đầy

đủ (RCBD-Ramdom Complete Blocks Design) Mỗi công thức nhắc lại một số lần

- Mỗi Công thức thí nghiệm chịu ảnh hưởng của đồng thời 2 yếu tố A và B

- Đặt giả thuyết:

+ HOA: nhân tố A không ảnh hưởng đối với các công thức thí nghiệm

+ HOB: nhân tố B không ảnh hưởng đối với các công thức thí nghiệm

- So sánh Fthực nghiệm với Flý thuyết (hoặc dựa vào P với 0,05)

+ FA dùng để kiểm tra giả thuyết HOA Nếu FA ≥ Fα,r-1,rs(n-1)thì bác bỏ HOA

+ FB dùng để kiểm tra giả thuyết HOB Nếu FB ≥ Fα,s-1,rs(n-1) thì bác bỏ HOB

a Phân tích phương sai đối với thí nghiệm hai nhân tố không lặp

Kết quả khảo sát về năng suất sản lượng của 4 giống lúa được thiết kế thí nghiệm cach tác trên 5 khu vực (5 lô đất khácnhau về nông hoá thổ nhưỡng) lặp lại theo kiểu khối ngẫu nhiên đầy đủ cho trong phần dữ liệu của bảng

Bảng năng suất thí nghiệm của 4 loại lúa mạch

1 Kiểm tra xem các giống lúa có khác nhau về năng suất hay không (nhân tố A) ?

2 Kiểm tra tính thuần nhất của khối (5 lô đất làm thí nghiệm có ảnh hưởng đến năng suất lúa hay không) ?

b Phân tích phương sai đối với thí nghiệm hai nhân tố lặp m lần

* Phương pháp phân tích:

- Thiết kế thí nghiệm theo kiểu hoàn toàn ngẫu nhiên (CRD-Complete Ramdom Design) hoặc khối ngẫu nhiên đầy

đủ (RCBD-Ramdom Complete Blocks Design) Mỗi công thức nhắc lại một số lần

- Mỗi Công thức thí nghiệm chịu ảnh hưởng của đồng thời 2 yếu tố A và B

- Đặt giả thuyết:

+ HOA: nhân tố A không ảnh hưởng đối với các công thức thí nghiệm

+ HOB: nhân tố B không ảnh hưởng đối với các công thức thí nghiệm

- So sánh Fthực nghiệm với Flý thuyết (hoặc dựa vào P với 0,05)

+ FA dùng để kiểm tra giả thuyết HOA Nếu FA ≥ Fα,r-1,rs(n-1)thì bác bỏ HOA

+ FB dùng để kiểm tra giả thuyết HOB Nếu FB ≥ Fα,s-1,rs(n-1) thì bác bỏ HOB

+ FAB dùng để kiểm tra giả thuyết HOAB Nếu FAB ≥ Fα,(r-1)(s-1),rs(n-1) thì bác bỏ HOAB

Ví dụ: Có một thí nghiệm 2 nhân tố trong thiết kế kiểu RCB với 5 tỷ lệ đạm, 3 giống lúa với 4 lần nhắc lại Năng suất được trình bày như bảng sau:

5.3 PHÂN TÍCH TƯƠNG QUAN, HỒI QUI

5.3.1 Phân tích tương quan

* Phương pháp phân tích:

- Trong cùng một công thức nghiên cứu, có thể có 2 hoặc nhiều chỉ tiêu được xác định nhằm có kết quả toàn diệnhơn về quá trình sinh lý Giữa các chỉ tiêu này có thể tồn tại một mối quan hệ nào đó? Quan hệ đó chặt hay không? Để xácđịnh sự tồn tại của mối quan hệ này, sử dụng phân tích tương quan

- Giả sử có 2 biến ngẫu nhiên (hai chỉ tiêu sinh học): X, Y Với n cặp giá trị quan sát Hệ số tương quan mẫu được tínhtheo công thức: n

 Trong đó: n là kích thước mẫu nghiên cứu,

là trung bình mẫu của hai biến ngẫu nhiên X và Y,

x, y

0 X và Y không tương quan

± 0,01  ± 0,1 mối tương quan quá thấp, không đáng kể

± 0,2  ± 0,3 mối tương quan thấp

± 0,3  ± 0,5 mối tương quan trung bình

± 0,6  ± 0,7 mối tương quan cao

± 0,8 trở lên mối tương quan rất cao

Giá trị r Ý nghĩa Giá trị r Ý nghĩa

- Dựa trên hệ số tương quan r để kết luận về sự tương quan:

* Cách thực hiện trong Excel 2010

- Nhập số liệu vào bảng tính (theo cột hoặc theo hàng)

- Data analysis Correlation Khai báo (Input range: miền dữ liệu vào gồm cả nhãn, Grouped by: theo hàng hoặc cột, Labels in the first line: khai báo nhãn, Output: vị trí hiển thị kết quả).

* Ví dụ: Tiến hành gây hạn nhân tạo ở giống cà chua VL3000 giai đoạn ra hoa, xác định các chỉ tiêu: hàm

lượng prolin, diệp lục tổng số, F0, Fm và Fv/m kết quả cho ở bảng sau:

Hướng dẫn:

- Nhập số liệu vào bảng tính theo hàng hoặc cột

- Data analysis  Correlation Khai báo

- Kết quả:

5.3.2 Phân tích hồi qui

* Phương pháp phân tích:

- Phương trình toán học biểu diễn mối tương quan giữa hai đặc trưng sinh học X và Y gọi là phương trình hồi qui

- Đơn giản nhất trong phân tích hồi qui là tuyến tính bậc nhất, nghĩa là sự phụ thuộc giữa biến X và Y được biểu diễn bằngđường thẳng bậc nhất có dạng y = ax + b

* Cách thực hiện trong Excel 2010

* Ví dụ: Lập phương trình hồi qui và xác định mối liên hệ giữa đường kính tán cây(Y) với đường kính thân đến ngang

ngực (X) của 10 cây thông đuôi ngựa 8 tuổi tại vườn thực vật Quốc gia theo số liệu bảng sau:

STT X (đường kính thân) Y (đường kính tán)

* Hướng dẫn Cách 1.

- Nhập dữ liệu vào bảng tính Excel

- Vào Dana analysis

- Phương trình hồi qui tuyến tính: Y = aX + b (R2= C)

Bình phương của hệ số tương quan R2= 0,96 ~1Đường kính thân và đường kính tán có quan hệ chặt chẽ

Hệ số b = -2,94 Hệ số a = 0,67

* Hướng dẫn tìm phương trình hồi qui trong Excel Cách 2.

Phương trình hồi qui: Đường kính thân = Đường kính tán*0,67 - 2,49

Xin trân trọng cảm ơn sự lắng nghe của thầy cô!