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

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM HÀ NỘI 2

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

• TS. LA VIỆT HỒNG
• Email:
• Mobi: 0973.376.668
Vĩnh Yên, 9/2018



Các bước để tiến hành nghiên cứu khoa học
NCKH là một cuộc điều tra hay khảo sát có hệ thống. “Hệ thống” có nghĩa là công trình
nghiên cứu được thực hiện theo những quy trình chuẩn. Quy trình này gồm 8 bước:
8

Công bố kết quả

7
6

Phân tích dữ liệu

Thử nghiệm & thu thập dữ liệu

3
2

Đặt câu hỏi

Diễn giải kết quả phân tích

5
4

Đặt giả thuyết

Tái kiểm định giả thuyết

1

Thu thập thông tin hiện hành


1

Cách đặt câu hỏi nghiên cứu ?

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)…

Hoài nghi là một
“đức tính” cần
thiết đối với nhà
khoa học (Trích
NV Tuấn, 2015)

 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…


2

Thu thập thông tin hiện hành


Đặt giả thuyết

3

Nghiên cứu 2

Nghiên cứu 5

NC 3
Nghiên cứu 4

Nghiên cứu 6

Nghiên cứu 1

XEM XÉT CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN

CỨU ĐỂ:
 Chọn vấn đề/đề tài nghiên
cứu (đặt giả thuyết)


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 1 yếu tố:
Ví dụ 1: Ảnh hưởng của phân lân đến quá trình sinh trưởng, phát triển và năng suất đậu tương

+ Thí nghiệm 2 yếu tố:
Ví dụ 2: Nghiên cứu hiệu lực của phân lân tới năng suất ở hai giống đậu tương vụ đông tại vùng Ðồng
Bằng sông Hồng.
+ 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 =
2x3=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
Mức 1 – B1
(100 kg/ha)

Mức 2 – B2
(200 kg/ha)

Mức 3 – B3
(300 kg/ha)

DT 2008 - A1

A1B1

A1B2

A1B3

DT 84 - A2

A2B1

A2B2

A2B3

Phân
lân (B)
Giống (A)

+ 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)


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

Ô1

Ô4

Ô7

A1

A2

A1

Ô2

Ô5

Ô8

A2

A1

A2

Ô3

Ô6

Ô9

A3

A3

A3

Khu thí nghiệm vườn thí nghiệm

Phòng thí nghiệm


4

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

Hướng thay đổi của yếu tố sinh thái

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

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

4

Ví dụ 1: Ảnh hưởng của phân lân đến quá trình sinh trưởng, phát triển và năng suất đậu tương.

A1

A2

A1

A2

A1

A2

A3

A3

A3

Mỗi công thức chọn ra
một số cây (nhắc lại)
mang tính đại diện (giả sử
30 cây)
- Cỡ mẫu

- Toán học thống kê (P,
độ tin cậy, ɑ)

-

Chiều cao cây
Số lá/cây
Diện tích lá
Cường độ quang hợp
Thời gian ra hoa
Số quả/cây
Số hạt/quả
Khối lượng P1000 hạt
….
Thu thập, đo lường diện tích lá vào bảng dữ liệu sơ cấp

Công thức
A1
A2
A3

Lá 1

Lá 2

Lá 3

Lá 4

….

Lá 30


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)

Leaf Area Scanners
PC software (ImageJ, Adobe Photoshop, WinFOLIA, etc.)

Mobile apps (Petiole and Easy Leaf Area).



Cài đặt

Đăng ký tài khoản bằng
email

Hiệu chuẩn camera điện
thoại & đo diện tích lá


5

Phân tích dữ liệu


- Các hàm tính các tham số thống kê cơ bản:
=AVERAGE (miền dữ liệu)

-

=VAR (miền dữ liệu)

=STDEV (miền dữ liệu)

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. SO SÁNH HAI GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH TRONG EXCEL
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
U tn =

x1 -x 2
s12 s 22
( - )
n1 n 2

- Tra bảng U lí thuyết ở mức ý nghĩa α, kí hiệu Uα

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

U tn  U α

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


* 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
* 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:
DT84

VX93

2.7

3.2

3.5

2.3

2.6

2.9

3.7

3.3

3.3

2.5

3.0

3.0

3.6

3.0

3.6

2.6

2.5

3.0

3.6

2.9

3.2

2.4

2.3

2.9

3.5

2.8

3.2

2.3

2.5

2.9

3.4

3.6

3.6

2.7

2.7

3.0

3.1

3.5

3.6

2.5

2.1

2.8

3.3

3.2

3.3

3.0

2.7

2.9

3.7

3.3

3.2

2.8

2.6

3.0

2.8

3.1

3.5

2.7

2.9

2.3

2.9

2.9

3.5

2.5

3.0

2.7

5.1.2. So sánh hai số trung bình mẫu nhỏ, độc lập (n1 hoặc/ và n2 ≤ 30)
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.
Bước 1. Kiểm định giả thiết về sự bằng nhau của hai phương sai mẫu bằng kiểm định Fisher
- Gọi 2 phương sai của hai mẫu lần lượt là: s12 , s 22 Giả sử: s12 > s 22
- Đặt giả thuyết H0: σ1= σ2 hay

σ12 σ 22
= =1
σ 22 σ 22

- Tính F thực nghiệm (Ftn):

s12
Ftn = 2
s2

, đối thuyết H1: σ1= σ2

- Tra bảng F(P, df1, df2) (với df1 = n1-1, df2 = n2-1)
+ Nếu Ftn < Flt  chấp nhận giả thuyết H0 nghĩa là hai phương sai khác nhau không có ý nghĩa thống kê (1).
+ Nếu Ftn ≥ Flt bác bỏ giả thuyết H0 nghĩa là hai phương sai khác nhau có ý nghĩa thống kê (2).


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 = x1 - x 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

Đối chứng

4.038

4.0312

4.0448

4.0448

Thí nghiệm

4.0652

4.0992

4.0652

4.0856



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 Least
Significance 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