Chương 1. NHAP DU LIEU VAO BANG TINH SPSS ~ Mã HES 1. CAC THANG BDO Để dễ dàng phân tích, so sánh và xử lý bằng phương pháp toán học, các đữ liệu về rừng phải được đo đạc, sắp xếp và trình bày theo một hệ thống nhất định. Các số liệu ghi lại thành bảng được gọi là bảng phân phối (phân bố).
Để dễ dàng tính toán, phân tích và trình bày kết quả nghiên cứu, trước hết chúng ta xem xét những thuật ngữ quan trọng sau đây: 1). Thuật ngữ này biểu thị các trường hợp' hay chủ thể. Một trường hợp bao gồm nhiều thông tin của một đại lượng nghiên cứu. Ví dụ: Đường kính thân cây ở vị trí 1,3m (Di, cm), chiều cao thân cây (H, m), trữ lượng rừng (M, mÌ/ha), tình trạng sinh lực của cây.
- đó là những đại lượng quan sát trong khi mô tả thảm thực vật rừng. Các biến? hay tiêu thức. Thuật ngữ biểu thị các thông tin hay đặc điểm của từng trường hợp hay chủ thể. Ví dụ: Đường kính thân cây ở vị trí 1,3m (D¡, cm), chiều cao thân cây (H, m), trữ lượng rừng (M, mỶ/ha), tình trạng sinh trưởng của cây.
Mỗi biến được đặt một tên biến” cụ thể. Để mô tả tên đầy đủ của một biến, người ta dùng nhãn biến”. Mỗi giá trị của một biến cũng có thể được đặt một nhãn giá trị. Ví dụ: Độ che phủ của thảm cỏ là một biến số.
Giả sử biến này có tên là ĐCP với nhãn đầy đủ là “Độ che phủ của thảm có”. Mỗi biểu hiện của biến ĐCP có thể được chỉ định bằng một giá trị biến như sau: 1 = §oc, 2 = Copa, 3 = Copa, 4 = Cop, 5 = Sol, 6 = Sp va 7 = Un. Viée quy định đặt tên biến, nhãn biến và nhãn giá trị như trên là tạo thuận lợi cho việc xử lý và tổng hợp số liệu bằng toán học. Những giá trị của biến được xác định bằng một thang đo nào đó.
Có 4 loại thang đo được dùng phô biến trong các nghiên cứu khoa học: định danh, thứ bậc, khoảng và tỉ lệ. Thang do định danh. Thang đo định danh là thang đo được đánh số hay gán chuỗi dạng ngắn gọn cho những biểu hiện của một biến số. Vì thế người ta gọi biến số này là biến số định danh”.
Những trị số của biến định danh chỉ thể hiện các nhóm phân loại không ! Case ? Variables 3 Variable name * Variable label ° Value label ® Nominal 7 Nominal variable có thứ bậc hơn kémŠ. Nếu biến định danh được đo đạc bằng những con số thì g1ữa những con số này không có quan hệ hơn kém. Vì thế, ta không thê xử lý chúng bằng các phép tính đại số. Ví dụ: (1) Hai biểu hiện của biến độ bắt gặp một loài cây nào đó thường được ghi bằng số như sau: 1 = có cây quan tâm và 0 = không có cây quan tâm; (2) hai biểu hiện của biến bệnh cây được đánh số là I = có bệnh và 2 = không có bệnh.
Thang do thứ bậc”. Đó là một thang đo định danh, trong đó các trị số của biến số có thứ bậc hơn kém. Ví dụ 1: Khi điều tra một loại bệnh cây nào đó ta có thể ghi như sau: 1 = bệnh rất nặng, 2= bệnh nặng, 3 = bệnh trung bình, 4 = bệnh nhẹ và 5 = không có bệnh. Ví dụ 2: Khi nghiên cứu quan hệ giữa năng suất rừng trồng với cấp đất, thì các biểu hiện của biến cấp ‹ đất có thể được ghi bằng các trị số như: 1 = cấp đất 12= cấp đất II, 3 = cấp đất II, 4= cấp đất IV và 5 = cấp đất V.
Cần lưu ý rằng các con số có trị sô cao hơn không có nghĩa là chúng luôn ở bậc cao hơn và ngược lại. Việc gán các con số như vậy chỉ mang ý nghĩa quy ước nhằm tạo thuận lợi cho việc xử lý số liệu. Những biến số được đo bằng thang đo thứ bậc được gọi là biến định danh có thứ bậc. Trong lâm học, chúng ta thường gap rat nhiéu bién dinh danh co thir bac nhu cấp đất, cấp bệnh cây, cấp cháy rừng, cấp độ dày tầng đất, cấp lập địa, cấp sinh trưởng cây rừng.
Trong các phép phân tích của SPSS và Stagraphics Plus, người ta gọi các biển định danh có thứ bậc là các biến phân loại hay biến lập nhóm'9. Thang do khodng''. Đó là thang đo thứ bậc có khoảng cách đều nhau. Thang đo này sử dụng cho những số liệu định lượng.
Ví dụ: Đường kính thân cây được phân chia thành cấp 1, 2. k (cm); chiều cao thân cây được phân chia thành 2m một cấp. Thang do tỉ lệê!?, Đó là thang đo khoảng với một điểm Zero lấy làm gốc để so sánh. Thang đo này cũng sử dụng cho những số liệu định lượng.
Ví dụ: Đo sự khác biệt giữa hai kiểu rừng bằng việc sử dụng trữ lượng gỗ thân cây để so sánh. Khác với thang đo khoảng, điểm zero của thang đo tỷ lệ là một số có thật. Ngoài cách phân biệt các thang đo trên đây, trong lâm học người ta còn phân biệt các biển thành biển định tính và biến định lượng. Những đặc tính có thể đếm hay cân đo được theo một đơn vị vật lý nào đó được gọi là đặc tính định lượng (hay dấu hiệu về lượng).
Ngược lại, những đặc tính không đo đếm được thì người ta gọi là đặc tính định tính (hay đấu hiệu về chất). Đặc tính định tính. Trong lâm học, những dấu hiệu định tính có rất nhiều. Chúng đem lại ý nghĩa rất lớn nhằm thuyết minh cho vấn đề nghiên cứu.
Chẳng hạn: Khi mô tả một quần hệ thực vật, một quần xã thực vật hoặc một ô tiêu chuẩn, chúng ta phải thu thập những dấu hiệu mà không thể đo đạc được như: (1) Màu sắc của lá, hoa và quả, (2) Sự có mặt hay văng mặt của loài cây quan tâm trên khu vực nghiên cứu, (3) Tình trạng sinh lực # Unordered categories ? Ordinal '° Ordered categorical Variable, Controling Variable, Grouping Variable "' Interval Ratio 10 của cá thể, (4) Cây có bệnh hay không có bệnh, (5) Cây đã chết hay còn sống. Ngay cả một số đặc tính định lượng, vì lý do khó đo đếm hay khó đến được để đo đếm, chúng ta cũng phải xem chúng như những đặc tính định tính. Ví dụ: Lượng hoa quả trên một cây gỗ, độ rậm rạp của tán lá, số lượng hay độ che phủ của thảm cỏ trên một diện tích. Để dễ đàng đưa những dữ liệu định tính vào xử lý hay so sánh, chúng ta có thể ghi nhận bên cạnh chúng số lần hay tần số bắt gặp.
Tổng tần số của các sự kiện gặp được phải bằng tông số cá thé (hay tông số đơn vị) được quan sát. Ví dụ: Nếu a, b và c là tần số của 3 sự kiện nào đó và N là tổng số cá thể quan sát, thì a + b + e =N; còn a⁄N, b/N và c/N được gọi là tần suất của các nhóm. Tần suất của mỗi nhóm đối tượng có thể biểu thị bằng đơn vị phần 10 hoặc phần trăm. Trong trường hợp tần suất được biểu thị bằng đơn vị phần mười thì tổng các tần suất của các nhóm phải bằng 1, nghĩa là a/N + b/N +e/N = 1.
Ngược lại, nếu chúng được biểu thị bằng đơn vị phần trăm thì tổng các tần suất của các nhóm phải bằng 100%. Tùy theo mục đích nghiên cứu, những đặc tính định tính được ghi vào bảng phân phối theo hai cách là bảng phân phối một chiều (bảng 1.1) và bảng phân phối hai chiều (bảng 1. Từ đó, nhà lâm học có thể tiễn hành các xử lý và so sánh kết quả. Phân phối kết quả điều trị bệnh A trên 200 cây gỗ Tầnsố | Tầnsuất | Tỷ lệ % (1) (2) (3) Bệnh khỏi 105 0.
Phân phối kết quả điều trị của 3 loại thuốc trên 205 cây „. Trị liệu 5 Kêt quả điêu trị Tông A B Cc (1) (2) (3) (4) (5) Bệnh khỏi 35 38 24 97 Bệnh giảm 21 20 17 58 Tử vong 12 16 22 50 Téng 68 74 63 205 5). Đặc tính định lượng. Người ta phân biệt đặc tính định lượng theo hai loại: rời rạc và liên tục.
Đặc tính định lượng rời rạc. Đó là nhữñg đại lượng của một đặc tính được biểu thị bằng những con số nguyên. Thí dụ: Số cây trên một ô mẫu có kích thước nhất định, số cây ' rừng mang bệnh, số cây tái sinh trên một đơn vị diện tích. Trong bảng thống kê, chúng ta 11 ghi trong một cột (hoặc một hàng) các trị số 0, 1, 2.
n của đặc tính, còn cột bên cạnh (hoặc hàng dưới) ghi nhận các tần số, tần suất và tỷ lệ phần trăm tương ứng với chúng (bảng 1. Phân bố cây tái sinh Dầu song nàng trên mặt đất qua điều tra 576 ô dạng bản 1m? Số câyô | Tầnsố | Tần suất | Tỷ lệ % (1) 42) (3) (4) 0 350 0.00 Cần lưu ý rằng, trong một vài trường hợp, người ta còn tính các tần số dồn, tần suất dồn và tỷ lệ dồn bằng cách cộng đồn tần số (hay tần suất, tỷ lệ) của nhóm này với những nhóm trên hoặc dưới (bảng 1. Sự khác nhau của hai cách trình bày này là: cách thứ nhất cho ta biết có bao nhiêu ô tương ứng với 0, Ì. n cây cụ thể, còn cách thứ 2 cho biết có bao nhiêu ô ít hơn (hay nhiều hơn) n cây/ô.
Phân bố cây tái sinh Dầu song nàng trên mặt đất qua diéu tra 576 6 dang ban 1m? Sốcâyô | Tần số dồn | Tần suấtdồn | Tỷ lệ dồn (1) _— (2) (3) (4) 0 350 0.00 Chúng ta cũng có thể lập bảng 1.4 như sau: Sốcây/ô | Tần số dồn | Tần suất dồn Tỷ lệ dồn (1) (2) (3) (4) 0 576 1. Đặc tính định lượng liên tục. Những đặc tính định lượng mà chúng có thể lấy bất kỳ giá trị nào năm trong một khoảng nào đó được gọi là đặc tính định lượng liên tục. Ví dụ: Những đặc tỉnh như chiều cao và đường kinh thân cây, trữ lượng và diện ngang thân cây.
Tuy nhiên, trong thực tế, do những giới hạn của các công cụ đo đạc, nên chúng ta vẫn chỉ nhận được các giá trị không liên tục. Ví dụ: Vì thước đo chiều cao Blume -Leiss có độ chính xác là 0,5m, nên trong khoảng chiều cao cây gỗ từ 20 đến 22m chúng ta sẽ nhận được 3 giá trị là 20,5; 21 và 21,5m.