Методы научных иссле ...

Особенности проведения научных исследований в ветеринарии. Основные подходы, позволяющие контролировать динамику статуса здоровья популяции здоровых животных. Приемы и методы описательной, аналитической, экспериментальной и теоретической эпизоотологии. Основы прикладной эпизоотологии и биостатистики (методические и статистические правила отбора проб для исследований в популяции животных, диагностическая оценка результатов).

При осуществлении научно-исследовательской деятельности в ветеринарии и сельском хозяйстве, специалист часто вступает во взаимодействие с живыми организмами (биологическими объектами) и воздействует на них как непосредственно, так и косвенно.

В ветеринарии и сельском хозяйстве объектами нучных исследований могут служить: уход, разведение и содержание животных, способы диагностики, профилактики и лечения заболеваний; вакцины, сыворотки, химические и биологические вещества, обладающие бактерицидным, бактериостатическим, вирусцидным, стимулирующим действием на животных; биологически активные вещества (регуляторы роста и др.); средства для дезинфекции, дератизации и др.; приспособления для надзора и ухода за животными; техническая оснащенность животноводства и др.

При работе с живыми объектами существенную роль играют фенологические сроки выполнения тех или иных операций, так как определенный период развития часто оказывает решающее влияние на получаемый результат.

При постановке научных опытов в условиях сельскохозяйственного производства решающим фактором, определяющим в конечном счете результат эксперимента является не возможная биологическая, а экономическая эффективность исследуемого фактора.

Оценку данного показателя проводят с использованием численных критериев, простейшим из которых является критерий экономической эффективности (экономическая эффективность на 1 рубль затрат):

Ээ = Э/З,

Э — экономический эффект от внедрения,

З — затраты на научные исследования.

Чем больше значение Ээ , тем выше экономическая эффективность темы исследования.

Приемы и методы описательной, аналитической, экспериментальной и теоретической эпизоотологии в целом схоже с методами математической статистики, но имеют свои особенности, связанные со спецификой биологических объектов.

Поэтому этом следует иметь в виду, что метод математической статистики в ветеринарии является не основным методом познания, а лишь вспомогательным. Более того, статистические методы при упрощенном их толковании могут привести к глубоко ошибочным выводам, когда имеется целый ряд неизвестных факторов, оказывающих влияние на действие исследуемого раздражителя.

Основой проведения экспериментов в области ветеринарии является выборочный метод исследований.

Математическая обработка результатов опыта начинается с вычисления средней арифметической M, которая имеет наибольшее значение в практике биологических исследований. Средняя арифметическая определяется, как отношение суммы значений всех вариант выборки к их числу объему выборки:

,

где x_i — значение варианты, n — объем выборки.

После определяют стандартное (среднее квадратичное) отклонение, являющееся мерой разнообразия входящих в груп­пу объектов. Оно показывает, на сколько в среднем отклоняются варианты от средней арифметической изучаемой совокупности. Чем сильнее раз­бросаны варианты вокруг средней, чем чаще встречаются край­ние или другие отдаленные классы отклонений от средней ва­риационного ряда, тем большим оказывается и среднее квад­ратичное отклонение. Стандартное отклонение есть мера изменчивости признаков, обусловлен­ная влиянием на них случайных факторов. Квадрат стандартного отклонения S² называется дисперсией.

Стандартное отклонение S определяют по формуле:

,

где x — значение признака у каждого объекта в группе, М — средняя арифметическая признака, п — объем выборки.

Расчет стандартного отклонения следует провести в форме таблицы, в графах которой напротив каждого значения варианты определяют сначала отклонение ее от средней, а затем его квадрат.

Вычисление стандартного отклонения необходимо для определения ошибки средней арифметической m_M, которую находят как его отношение к корню из объема выборки:

.

Проведение данных расчетов являются минимальным требованием для статистической обработки. Они дают возможность представить значение любых количественных признаков в стандартном виде М±m.

Как дополнительный показатель который позволяет оценить степень изменчивости признака вычисляется коэффициент вариации Сv, определяемый как отношение стандартного отклонения к средней арифметической:

,

где S — стандартное отклонение, M — средняя арифметическая.

Считают, что для признака характерна низкая степень варьирования, если коэффициент вариации составляет до 10%, средняя — от 11 до 25%, и значительная — более 25 %.

Для сравнения данных полученных в опыте необходимо сравнить выборочные средние, что позволить ответить на вопрос о том, действовал ли в одной из выборок новый систематический фактор по сравнению с другой выборкой иными словами можно ли о утверждать о достоверном влиянии изучаемого в опыте фактора на какой-либо оцениваемый признак

При сравнении выборочных параметров определяют критерий достоверности разницы, как отношение абсолютного значения разницы между сравниваемыми средними арифметическими и корнем суммы квадратов их ошибок по следующей формуле:

Рассчитанный критерий достоверности сравнивают с критическими значений распределения Стьюдента при соответствующем числе степеней свободы.

Если полученное значение (величина) критерия t больше табличного, значит, различия между параметрами при заданном уровне значимости (в биологии используют 5-, 1-, и 0,1-процентный, соответственно вероятность ошибочной оценки P<0,05; 0,01 или 0,001) и установленном числе степеней свободы достовер­ны. Если же полученная величина критерия меньше таблич­ной, то при данном уровне значимости и числе степеней свобо­ды различия между параметрами недостоверны. Последнее говорит о том, что различия случайны, никакого определенного вывода сделать нельзя.

Расчеты более рационально проводить с использованием электронных таблицах Microsoft Excel. Для этого исходные данные нужно разместить в столбцах таблицы и используя встроенные статистические, математические и логические функции выполнить вычисления используя ссылки на массивы данных. Зная синтаксис функций их можно непосредственно вносить в конкретную ячейку после знака «=»