Agriculture : Variabilité et manières de l’étudier

Agriculture : Variabilité et manières de l’étudier, Si nous comparons les moyennes, il semble y avoir une différence crédible.

Mais, si nous considérons les données qui composent ces valeurs moyennes, nous remarquons que la sortie dans les première et deuxième répétitions est la même dans les options expérimentales et de contrôle, de 15 et 20 centièmes, et la diminution soudaine de la sortie du l’option de contrôle uniquement dans la 3e répétition entraîne des différences dans les valeurs moyennes.

À partir de là, nous pouvons comprendre que la différence est apparue à la suite de raisons aléatoires, et si nous l’examinons, les données d’origine elles-mêmes soulèvent des doutes. Lorsqu’il a été vérifié par une méthode mathématique, il s’est avéré que la différence n’était pas fiable pour des raisons aléatoires.

La sortie des variantes de contrôle et expérimentales peut différer, mais la différence n’est pas toujours évidente. Pour savoir s’il existe une différence plausible entre les options de contrôle et expérimentales, il est nécessaire d’effectuer des calculs à l’aide de méthodes biométriques.
Depuis 1957, la biométrie (statistiques variationnelles) est enseignée comme matière dans les facultés de biologie des instituts agricoles et universitaires. À l’heure actuelle, les données pertinentes dans les rapports de toutes les institutions scientifiques dans le domaine de la biologie et de l’agriculture doivent être traitées mathématiquement.

Dans tous les travaux scientifiques, en particulier dans les thèses où sont présentés des indicateurs quantitatifs, le développement mathématique est obligatoire.

Connaître les principes de base de la biométrie et pouvoir les appliquer à son travail pratique permet à un scientifique-biologiste ou à un agronome de planifier son travail de recherche scientifique, d’acquérir une compréhension approfondie des données obtenues et d’assurer leur fiabilité, et c’est l’objectif principal de travail scientifique.

Mais seule la présentation correcte des faits et comportements observés permet le développement de la science. Des études inexactes, des faits non vérifiés, des conclusions non prouvées entravent le développement de la science et enlèvent énormément de temps et d’énergie aux chercheurs pour réfuter ces fausses conclusions.

Plusieurs supports de formation sur la biométrie ont été publiés dans notre pays. Mais ces outils sont destinés à des lecteurs familiarisés avec les principes de base de cette science. Il sera difficile pour une personne non préparée de les comprendre. Un livre d’introduction à la biométrie pour les débutants en traitement mathématique des données.

Il montre comment collecter et enregistrer méthodiquement correctement les informations qui intéressent le chercheur, calculer les moyennes, les écarts par rapport à la moyenne, déterminer le degré de fiabilité des résultats obtenus, la relation entre les phénomènes ou signes individuels et si les données obtenues correspondent aux hypothèses théoriques.

Ce ne sont que de petites tâches. Dans les décennies suivantes, la biométrie a considérablement élargi ses champs d’application ; les méthodes statistiques sont utilisées dans l’étude de l’hérédité, aident à déterminer la contribution de ses facteurs et des conditions environnementales à l’apparition des signes, prédisent le résultat de la sélection, déterminent la valeur des formes participant à l’hybridation et aident également à résoudre un certain nombre de d’autres problèmes d’une grande importance théorique et pratique.

Les supports présentés dans l’outil pédagogique permettent de lire et de comprendre librement des ouvrages complexes écrits sur la biométrie (statistiques variationnelles). À la fin du livre, il y a une liste de références.

. L’écart au carré (de base) (sigma) est un indicateur statistique très important – il est utilisé pour calculer l’erreur de la moyenne arithmétique.
Nous ne pouvons déterminer la moyenne arithmétique exacte que si nous étudions l’ensemble de la population, mais il est impossible de toutes les étudier. Par conséquent, en pratique, nous n’utilisons que de petits et de grands échantillons. Dans de tels cas, la moyenne trouvée n’est pas tout à fait exacte.

Par exemple, prenons 100 plantes et calculons la moyenne arithmétique en mesurant leur hauteur. Supposons que la hauteur moyenne de la plante trouvée dans cet échantillon soit de 50 cm. Divisons maintenant ces plantes en groupes de 20 chacun.

Mesurons à nouveau la hauteur des plantes de chaque groupe et trouvons la moyenne arithmétique. Ainsi, la moyenne nouvellement trouvée n’est plus exactement la même que la moyenne précédemment trouvée (de 50 cm), mais s’en écarte.

Ces écarts peuvent être différents selon chaque situation individuelle, c’est-à-dire que les plantes les plus hautes ou les plus courtes tombent dans chaque groupe individuel : 49,8 ; 50,9 ; 50,1 ; 51,3 ; 48.8. Par conséquent, en plus d’indiquer la valeur moyenne arithmétique, il est également nécessaire d’indiquer dans quelle mesure cette valeur moyenne peut varier.