Các phương pháp phân tích thống kê đa biến số liệu nghiên cứu lâm nghiệp bằng SAS
Việc xử lý số liệu trong nghiên cứu nói chung và trong Lâm nghiệp nói riêng là điều cực kỳ quan trọng. Bởi lẽ, phân tích số liệu là cơ sở để giúp các nhà nghiên cứu có những kết luận đúng đắn, chính xác, từ đó có những nhận định, cách nhìn và đề xuất phù hợp trong việc quản lý và phát triển tài nguyên rừng một cách bền vững.
Phần mềm SAS đã chứng minh được nhiều chức năng mới có giá trị cao trong phân tích số liệu nghiên cứu lâm nghiệp như: lập phân bố thực nghiệm cho đại lượng liên tục, hệ thống tiêu chuẩn phi tham số để so sánh các mẫu, hệ thống phân tích tương quan phi tuyến và đặc biệt là phân tích đa biến, đa mẫu.
Một ưu điểm nội trội khác của SAS là việc viết và tạo lập các dòng lệnh để phân tích số liệu. Điều này sẽ giúp việc phân tích số liệu lần tiếp theo, hoặc lặp lại ở một ô tiêu chuẩn khác được thực hiện một cách rất dễ dàng và nhanh chóng.
Với những lý do như trên, Bùi Mạnh Hưng - ĐH Lâm nghiệp sẽ trình bày một cách cụ thể các phương pháp phân tích thống kê đa biến với sự hỗ trợ bởi SAS; qua đó cho thấy sự cần thiết và hữu ích trong việc ứng dụng phần mềm này trong phân tích số liệu nghiên cứu lâm nghiệp, giúp việc phân tích số liệu được hiệu quả, nhanh chóng và chính xác. Phương pháp phân tích thống kê đa biến sẽ khắc phục được những nhược điểm của Excel và một số phần mềm khác.
Phân tích đa biến đã và đang chứng minh được nhiều ưu điểm nổi trội như: khai thác triệt để số liệu, kết quả phân tích toàn diện và khách quan hơn. SAS có thể thực hiện được nhiều phân tích đa biến khác nhau. Đầu tiên phải kể đến là phân tích thành phần chính. Phương pháp này có thể được áp dụng để phân tích mối quan hệ giữa các loài trong rừng tự nhiên. Các loài sẽ được phân thành 3 nhóm chính: đối kháng, đối kháng ít và không đối kháng. Phân tích thứ hai là tương quan chính tắc. Phân tích này có thể phân tích được mối tương quan giữa hai nhóm biến (nhóm X, nhóm Y). Điều này vượt trội hơn hẳn các phân tích tương quan đơn biến thường được áp dụng trước đây. Phân tích thứ ba là phân tích tương đồng. Phân tích tương đồng có thể tìm ra các loài ưu thế ở mỗi ô, đồng thời phân loại các ô có mức tương đồng về mức độ đa dạng sinh học loài thành các nhóm. Đây là cơ sở quan trọng để điều tiết tổ thành và nâng cao đa dạng sinh học tại khu vực nghiên cứu. Phân tích cuối cùng là phân tích phân nhóm. Phân tích này sẽ tạo thành các nhóm loài tương đồng, ít đối kháng. Ngoài ra nó sẽ cho biết phức độ biến động có thể được giải thích bởi các nhóm. Đó là cơ sở tốt để khẳng định độ tin cậy của các nhóm.
Tạp chí Khoa học và Công nghệ Lâm nghiệp số 1/2018 (ntbtra)