Биометрические методы обработки экспериментальных данных

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Министерство сельского хозяйства Российской Федерации

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования

«АЛТАЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АГРАРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»

Кафедра общей биологии, биотехнологии и разведения животных

Биометрические методы обработки экспериментальных данных

Выполнил: Горюк Елена Владимировна

Проверила: Кондрашкова И.С.

Барнаул 2020

Оглавление

1. Что такое признак и показатель? Приведите примеры

2. Какими методами пользуется биометрия?

3. Требования к составлению выборочной совокупности

4. Практическое значение вариабельности (изменчивости) признаков сельскохозяйственных животных

5. Корреляция между признаками и её значение

6. Интервальный вариационный ряд. Пример

7. Какие основные задачи решаются с помощью биометрического метода?

Использованная литература

1. Что такое признак и показатель? Приведите примеры

Все биологические признаки изменчивы, подвержены варьированию. Объективную информацию в таких случаях можно получить, только подвергнув результаты учетов, измерений, анализов статистической обработке.

Свойство условных биологических единиц наблюдения отличаться друг от друга в однородных совокупностях называется изменчивостью или варьированием. Например, у растений пшеницы варьирующими признаками являются число и масса зерен в колосе, высота растения, продуктивная кустистость, стекловидность и содержание сырой клейковины в зерне, площадь листьев и т.п. В полевых опытах урожаи на одноименных вариантах по повторениям всегда получаются разные.

Величина любого варьирующего признака на языке математической статистики называется переменной случайной величиной. Числовое значение варьирующего признака принято называть вариантой. Возможные значения варьирующего признака обозначаются х1, х2, … хn. Вследствие варьирования единиц наблюдения в однородной совокупности объективное суждение по одному результату измерения, наблюдения, учета, анализа недостаточно. Биометрия дает четкий ответ на вопрос какое количество наблюдений необходимо, чтобы с достаточной точностью судить о средних показателях изучаемого объекта.

Изменчивость одних показателей носит явно выраженный количественный характер и легко поддается измерениям, подсчету, взвешиванию. Изменчивость других носит типичный качественный характер. Например, изменение опущенности или окраски различных органов растений.

Количественное варьирование разделяется на непрерывное и прерывистое. Непрерывное варьирование наблюдается в том случае, когда изучаемый показатель измеряется или взвешивается. Величины непрерывного варьирования могут выражаться как целыми, так и дробными цифровыми значениями. Показатели прерывистого варьирования имеют только целые значения, они получаются только счетом.

Всю группу объектов наблюдения, подлежащих счету, анализу называют генеральной совокупностью. Однако в действительности сделать это невозможно, так как численность единиц наблюдения может быть очень большой. Поэтому для учета вынуждены брать только определенную часть единиц наблюдения, которую принято называть выборочной совокупностью или выборкой. Иногда ее называют статистической совокупностью.

Из этого следует, что суждение о генеральной совокупности приходится делать по выборочной совокупности. Отсюда очень важно, чтобы выборка не была односторонней, преднамеренной или очень малочисленной. Она должна быть случайной, обеспечивающей любому члену генеральной совокупности вероятность попасть в эту выборку. Репрезентативность выборки достигается применением специальных методов отбора единиц наблюдения, которые описаны в специальных методиках и объемом выборки.

Все биологические признаки варьируют, но все они поддаются непосредственному измерению. Отсюда возникает деление признаков на качественные, или атрибутивные, и количественные.

Качественные признаки не поддаются непосредственному измерению и учитываются по наличию их свойств у отдельных членов изучаемой группы. Например, среди растений можно подсчитать количество экземпляров с разной окраской цветков - белой, розовой, красной, фиолетовой и т. д. В массе животных также нетрудно отличить и учесть особей разного пола и масти - серых, вороных, гнедых, пестрых и др.

Количественные признаки поддаются непосредственному измерению или счету. Их делят на мерные, или метрические, и счетные. Длина колосьев, урожайность той или иной культуры, мясная и молочная продуктивность животных - все это мерные признаки, варьирующие непрерывно: их величина может принимать в определенных пределах (от-до) любые числовые значения. Счетные признаки, такие, например, u как число зерен или колосков в колосьях, яйценоскость и другие подобные признаки, варьируют прерывисто или дискретно: их числовые значения выражаются только целыми числами.

Если результаты наблюдений группируются в противопоставляемые друг другу группы, их варьирование в отличие от рядовой изменчивости называют альтернативным и признаки, по которым проводят наблюдение, - альтернативными. Примером могут служить случаи, когда противопоставляют особи женские мужским, больные - здоровым, высокорослые - низкорослым, успевающие - неуспевающим и т. д. Деление признаков на качественные и количественные весьма условно. Например, в массе однородных индивидов, доступных измерению, можно выделить группы высоких, средних и низких, а также успевающих и неуспевающих и т. д. Вместе с тем в каждом качественном признаке, например в окраске листьев, цветков и плодов, можно обнаружить целую гамму количественных переходов, или градаций, и измерить их. И все же, несмотря на очевидную условность приведенной классификации, она необходима хотя бы потому, что количественные признаки распределяются в вариационный ряд, а качественные не распределяются. А при разных способах группировки исходных данных применяют разные способы их обработки.

биометрический сельскохозяйственный животное

2. Какими методами пользуется биометрия?

Среди факторов, ведущих к успеху при проведении опытов, едва ли не самую большую роль играет овладение современными методами научно - исследовательской работы и умелое их применение. Нередко даже талантливые исследователи, затратив много труда и времени на постановку опытов, не приходят к достоверным выводам, а желаемое выдают за действительное.

Знание метода проведения опыта имеет общеобразовательное значение, и оно необходимо не только учёному, но и специалисту производства. Только знание методики опытного дела даст ему возможность, правильно оценить какие выводы достоверны и их можно использовать в производстве, а какие нуждаются в дополнительной экспериментальной проверке.

Современная методика опытного дела неразрывно связана с использованием методов математической статистики. Процесс научного исследования в зоотехнии заключает в себе два взаимодополняющих направления: 1-й - наблюдения и обобщения биологических и производственных явлений в животноводстве; 2-й - экспериментального исследования.

В результате наблюдений, в животноводстве накоплено большое число зоотехнических фактов, многие из которых и в настоящее время составляют основу нашей науки. По мере развития науки метод непосредственного наблюдения становится всё более мощным орудием научного исследования. Результаты наблюдений лишь тогда могут быть полезными для науки, если они будут соответствующим образом описаны. Процесс описания, с одной стороны, должен объективно отражать существенное в наблюдаемых явлениях, а с другой - быть сознательно связан с определённой теорией.

Наблюдение как таковое выдвинуло два технических приёма исследований: классификацию и измерение. Явления определённой группы только тогда можно исследовать, если их упорядочить, то есть определённым образом классифицировать. Классифицированные явления можно было более точно измерить, а полученную массу цифр биометрически обработать.

Основной метод наблюдения в зоотехнической науке - участие учёного в процессах производства. Производственный опыт обеспечивает получение достоверных знаний, если он ставится по хорошо разработанной методике и является источником научных идей и гипотез.

Эксперимент в отличие от наблюдения ускоряет процесс научного исследования, так как он позволяет повторить исследование в тех же условиях или в новых. В зоотехнии издавна используется три вида экспериментов: научный, научно-хозяйственный и производственный.

Научный эксперимент ставится обычно в лаборатории. Примером научных экспериментов могут быть физиологические опыты по изучению переваримости кормов, обмена азота и т.д.

Основным методом зоотехнической науки является научно- хозяйственный опыт (эксперимент). Научно-хозяйственный опыт позволяет оценить конечную технологическую и экономическую эффективность того или иного производственного процесса. Поэтому только в хозяйственном (производственном) опыте есть возможность выявить все технологические и экономические параметры и при положительных результатах рекомендовать их для широкого использования в аналогичных условиях хозяйств.

Применение вариационно-статического метода при анализе массовых данных в области биологии получило название биометрия. Биометрия является составной частью количественной биологии и смежных с ней прикладных наук (зоотехния, ветеринария, агрономия, медицина). Биометрия - это математический раздел науки, изучающий изменчивость количественных признаков живых организмов одного вида.

В основе современной селекции лежит генетический анализ продуктивных признаков животных. Сельскохозяйственные животные отличаются разнообразием хозяйственно полезных (продуктивных), морфологических, физиологических признаков. Однако лишь некоторые из них служат объектом практической селекции. Все хозяйственно полезные признаки животных подразделяют на качественные и количественные.

К качественным признакам относят пол (мужской и женский), окраску оперения птиц и шерстного покрова животных (альбинизм, пигментированность, пятнистость и др.), тип шерстного покрова (грубая, тонкая шерсть овец, смушки, овчины), рогатость, тип телосложения (конституция грубая, крепкая, рыхлая, нежная, плотная) форму гребня у кур, окраску скорлупы яиц и т.д.

Качественные признаки контролируются одним или несколькими генами, на действие которых не влияют ненаследственные факторы. Наследование качественных признаков подчиняется закономерностям, определённым Г. Менделем. Каждой паре качественных признаков (рогатость - комолость) соответствует пара аллельных генов (кк - КК, Кк), контролирующих развитие данных признаков.

Многие качественные признаки имеют только два альтернативных состояния, например пол - мужской или женский, скорлупа яиц - окрашенная или неокрашенная и т.д. Некоторые качественные признаки могут иметь 3-5 состояний, например тип конституции, интенсивность окраски скорлупы яиц, зёрен цветной кукурузы и др.

Большинство хозяйственно полезных признаков, по которым ведут селекцию животных, относят к количественным, или мерным. Эти признаки получили такое название потому, что они могут быть измерены и выражены в кг, см, % и т.п. К ним относятся удой, живая масса, содержание жира и белка в молоке, яйценоскость, масса яйца и др.

Развитие каждого количественного признака обусловлено большим числом пар генов, поэтому изучать процесс наследования таких признаков значительно труднее, чем качественных. При изучении количественных признаков приходится сталкиваться с непрерывной изменчивостью, когда переход от одного количественного уровня признака к другому составляет непрерывный ряд величин. Такая изменчивость количественных признаков обусловлена как действием большого числа генов, так и влиянием факторов внешней среды.

3. Требования к составлению выборочной совокупности

Выборочное исследование должно обеспечивать необходимую точность результатов относительного объекта исследования, при этом, как было отмечено в предыдущем разделе, оно должно обеспечить экономию исследовательских ресурсов. Перечислим основные критерии, предъявляемые к выборке.

Выборка должна обеспечивать расчет несмещенных оценок изучаемого явления, т. е. быть репрезентативной.

Выборка должна обеспечивать расчет ошибок выборки, сопровождающих любое выборочное обследование.

Построение выборки должно быть относительно быстрым и легким (т. е. модель формирования выборки не должна быть чересчур сложной, громоздкой).

Выборка должна обеспечивать максимально возможной точности исследования в рамках имеющихся средств. Т. е., построение и реализация выборки не должны быть излишне затратными.

Выборка должна быть четко письменно задокументирована таким образом, чтобы эксперты могли оценить, насколько она соответствует вышеприведенным критериям.

Ключевым требованием к выборочной совокупности является требование репрезентативности.

Репрезентативной называют выборку, представляющую генеральную совокупность с приемлемой степенью точности. Репрезентативность -- свойство выборки отражать, моделировать характеристики генеральной совокупности. Мера подобия выборочной модели структуре генеральной совокупности оценивается ошибкой выборки. Ошибка выборки характеризует расхождение между оценкой показателя, сделанной на основании изучения выборки, и оценкой этого же показателя на основе изучения генеральной совокупности.

Допустимые пределы ошибки выборки зависят от цели исследования и определяют степень надежности получаемых результатов. Так для поисковых исследований надежность может быть приближенной и даже ориентировочной (т. е. в пределах 10-20 и 20-40% ошибки репрезентативности соответственно), для описательных и аналитических исследований должна быть обеспечена нормальная надежность результатов исследования (в пределах 3-10% ошибки репрезентативности, обычно -- 5%).

Ошибки репрезентативности могут быть случайными и систематическими. Случайные ошибки не отражают существенной связи между объектом, субъектом и условиями проведения исследования. Они возникают непреднамеренно, например, вследствие описок, неточности сообщаемых респондентами данных. В целом по всему массиву данных такие ошибки имеют тенденцию к взаимному погашению и не влияют на результаты исследования.

Систематические ошибки отражают существенную связь между объектом, субъектом и условиями проведения исследования и могут значительно исказить результаты исследования, вызывая так называемые систематические смещения. Причины возникновения систематических ошибок репрезентативности связаны существенными недочетами при формировании и реализации плана выборки. К их числу относятся:

Неверно выбранный метод формирования выборочной совокупности и/или неправильно рассчитанный ее объем;

Неполный охват единиц выборочной совокупности;

Произвольная замена единиц выборочной совокупности.

Следует отметить еще одну причину появления систематических ошибок, хотя именно эта причина никак не связана сущностью выборочного метода. Это некорректно разработанный инструментарий исследования.

Чтобы избежать грубых ошибок выборки, следует обратить внимание на следующие рекомендации:

Определите, что представляет собой генеральная совокупность: уточните, какие именно объекты попадают в ее состав, какие характеристики им присущи; оцените, насколько соотносятся между собой идеальная (задаваемая теоретическими параметрами) и реальная (определяемая жизнью) совокупности.

Уяснить, какие характеристики единиц генеральной совокупности существенны для исследования, чтобы они нашли точное отражение в выборке.

Выбрать оптимальную модель формирования выборки и определить необходимый ее объем.

Провести инструктаж лиц, привлекаемых к проведению исследования, по вопросам отбора единиц выборочной совокупности.

В процессе исследования контролировать соответствие формируемой выборки ее плану.

4. Практическое значение вариабельности (изменчивости) признаков сельскохозяйственных животных

Как известно, изменчивость лежит на основе эволюционного процесса вообще и совершенствования сельскохозяйственных животных, в частности. Успех селекции, ее эффективность непосредственно связаны со степенью изменчивости селекционного признака: чем больше изменчивость по своей природе селекционируемый признак, тем легче и быстрее можно его улучшить, и наоборот.

Величина коэффициента изменчивости (Сv) любого признака, даже применительно к одному и тому же стаду неодинакова.

Изменчивость в массиве воздает материал, без которого отбор немыслим. Селекционный эффект любого признака определяется величиной изменчивости и наследуемости. Но следует иметь ввиду, что фенотипическое разнообразие не всегда является условие успешной селекции. Как генетическая закономерность изменчивость может возникнуть по различным причинам. В связи с этим выделяют наследственную и ненаследственную изменчивость. Наследственная обусловленность признаков определяется генетической изменчивостью. Отбор по селекционному признаку возможен только при определенной величине изменчивости. Поэтому зоотехник-селекционер, с одной стороны, стремится увеличить изменчивость, а с другой- снизить путем изъятия из популяции крайних минус- вариантов (особей).

Существенное значение в племенной работе имеет показатель и характер изменчивости селекционных признаков, хотя в течении определенного периода их величина не постоянна. В высокопродуктивных стадах среднее квадратичное отклонение признака выше при одинаковой величине коэффициента вариации, а следовательно, выше и селекционный дифференциал при одинаковой интенсивности отбора. Например, при исследовании бычков и телочек швицкой и симментальской породы числовые значения коэффициентов вариации живой массы при рождении имели неодинаковую величину. Если величина коэффициента вариации живой массы у бычков симментальской породы меньше, чем у телочек, но их числовые значения имеют достаточную величину для отбора их по данному признаку.

Биометрические методы анализа дают возможность изучить связь между варьирующими признаками, определить ее величину и направление. Применение показателей связи между признаками имеет практическое значение в селекционной работе и прогнозировании эффекта селекции. Связь, наблюдаемая между величинами двух признаков, называется фенотипической корреляцией (r), а связанная с ней регрессия (R) показывает, в какой степени средняя величина одного признака зависит от другого.

5. Корреляция между признаками и её значение

Взаимосвязь между отдельными признаками называется корреляцией. Установлено, что эта связь проявляется не у всех животных и не в одинаковой степени. Например, не всегда с увеличением живой массы коров повышаются надои молока. Иногда у отдельных особей можно наблюдать и противоположную взаимосвязь, т. е. с увеличением живой массы коров удой их снижается. Среди животных, у которых с повышением живой массы увеличивается обхват груди, встречаются такие, у которых грудь развита слабо. В массе, чем выше удой матерей, тем выше удой дочерей, но в отдельных случаях бывает, что от высокомолочной матери рождается низкопродуктивная дочь. С повышением плодовитости свиноматок средний вес поросенка в гнезде снижается, что делает их дальнейшее выращивание и откорм неперспективными. В то же время встречаются свиноматки, у которых при высокой плодовитости (15--18 поросят) в гнезде имеет место и высокая крупноплодность. Отбирая таких свиноматок, можно длительной селекцией закрепить в потомстве желаемую взаимосвязь полезных признаков (сочетание высокой плодовитости с достаточной крупноплодностью), т. е. создавать группы животных с желательными соотношениями признаков: высокий процент жира и высокий удой, большая длина и густота шерсти, высокая яйценоскость и крупное яйцо и т. д.

Обнаружить наличие или отсутствие корреляционной связи между какими-либо признаками возможно лишь на основании обследования достаточно большой группы животных и в результате обработки полученных цифр определенным биометрическим методом.

По форме корреляция может быть прямолинейной и криволинейной, по направлению -- прямой (положительной) и обратной (отрицательной).

При прямолинейной связи равномерным изменениям одного признака соответствуют равномерные изменения второго признака при незначительных отклонениях. Например, при увеличении длины тела на 1 см ширина его также увеличивается на определенную величину.

При криволинейной связи с увеличением одного признака другой увеличивается до определенной величины, а затем уменьшается (или наоборот). Криволинейной является связь удоев с возрастом животных, удоя с месяцем лактации и др.

Положительной корреляцией называется такая, при которой с увеличением (или уменьшением) одного признака связанный с ним другой признак также увеличивается (или уменьшается). Например, с увеличением живой массы коров-матерей в среднем увеличивается и масса получаемых от них телят, с повышением живой массы увеличивается обхват груди, с повышением суточных удоев коров растут и их годовые удои и т. д.

Отрицательной называется такая корреляция, при которой с увеличением одного признака связанный с ним другой признак уменьшается или, наоборот, с уменьшением одного другой увеличивается. Так, с увеличением длины шерсти овец снижается ее густота, с увеличением удоя коров жирномолочность уменьшается, с увеличением количества скормленного корма переваримость снижается и т. д.

Для оценки связи между биологическими признаками и свойствами используется коэффициент корреляции, который обозначается буквой г (от англ, relation -- отношение, зависимость). Он является величиной неименованной и определяет направление и силу только прямолинейной корреляции. Силу связи показывает абсолютная величина г, а ее направление -- знак перед ней. В случае криволинейной корреляционной связи вычисляется другой показатель, который называется корреляционным отношением -- г|.

Размер положительного и отрицательного коэффициентов корреляции колеблется от нуля до единицы. При полной положительной корреляции г = +1 (связь становится функциональной). При отсутствии взаимосвязи г = 0. При полной отрицательной корреляции г = -1. Однако в природе не наблюдается как полной корреляции между признаками, так и абсолютного отсутствия ее. Эти понятия сугубо теоретические.

Различают низкую (слабую), среднюю и высокую (сильную, тесную) корреляционную зависимость:

если г > 0,7, то связь считается сильной;

если г <0,3 -- слабой;

если г = 0,3 -- 0,7 -- средней.

Изучение связи между признаками имеет большое значение при решении генетико-селекционных вопросов. Установление фенотипической и генотипической связи между признаками позволяет вести косвенную селекцию по коррелирующим признакам и используется для прогноза селекции.

6. Интервальный вариационный ряд. Пример

В зависимости от того, как варьирует признак - дискретно или непрерывно, в широком или узком диапазоне, - статистическая совокупность распределяется в безынтервальный или интервальный вариационные ряды. В первом случае частоты относятся непосредственно к ранжированным значениям признака, которые приобретают положение отдельных групп или классов вариационного ряда, во втором - подсчитывают частоты, относящиеся к отдельным промежуткам или интервалам (от-до), на которые разбивается общая вариация признака в пределах от минимальной до максимальной варианты данной совокупности. Эти промежутки, или классовые интервалы, могут быть равными и не равными по ширине. Отсюда различают равно- и неравноинтервальые вариационные ряды. Примером неравноинтервального ряда распределения могут служить данные А. Ф. Ковшарь (1966), показывающие зависимость между числом стай сизых голубей и количеством особей в стае в гнездовой (с 15 марта по 15 августа) и послегнездовой (с 15 августа по 15 марта) периоды их жизни.

В неравноинтервальных рядах характер распределения частот меняется по мере изменения ширины классовых интервалов. Поэтому в качестве числовых характеристик таких рядов используют особые показатели.

Неравноинтервальную группировку в биологии применяют сравнительно редко. Как правило, биометрические данные распределяются в равноинтервальные ряды, что позволяет не только выявлять закономерность варьирования, но и облегчает вычисление сводных числовых характеристик вариационного ряда, сопоставление рядов распределения друг с другом.

Приступая к построению равноинтервального вариационного ряда, важно правильно наметить ширину классового интервала. Дело в том, что грубая группировка (когда устанавливают очень широкие классовые интервалы) искажает типичные черты варьирования и ведет к снижению точности числовых характеристик ряда. При выборе чрезмерно узких интервалов точность обобщающих числовых характеристик повышается, но ряд получается слишком растянутым и не дает четкой картины варьирования.

Вопрос о том, распределять ли собранные данные в интервальный или безынтервальный ряд, решают в зависимости от характера и размаха варьирования признака. Если признак варьирует дискретно и слабо, т. е. в узких границах (величииа А оказывается равной единице или может быть приравнена к единице), данные распределяются в безынтервальный вариационный ряд. Если же признак варьирует в широких границах, то независимо от того, как он варьирует - дискретно или непрерывно, по данным строят интервальныи вариационныи ряд.

При построении интервального вариационного ряда следует Поступать так, чтобы минимальная варианта совокупности попадала примерно в середину первого классового интервала. Выполнение этого требования гарантирует построение вариационного ряда, наиболее полно отвечающего природе изучаемого явления, а следовательно, и наименьшие потери информации о точности вычисляемых статистических характеристик ряда. Этому требованию удовлетворяет формула где ХН - нижняя граница первого классового интервала; Хmin минимальная варианта исследуемой совокупности; л - величина классового интервала.

Наметив классовые интервалы, остается распределить по ним все варианты совокупности, т. е. определить частоты каждого класса. Тут, однако, возникает вопрос: в какие классы относить варианты, которые по своей величине совпадают с верхней границей одного и нижней границей другого, соседнего класса? Например, в какой класс следует отнести варианту 3, 31- в первый или во второй? Этот вопрос решается по-разному. Можно помещать в один и тот же класс варианты, которые больше нижней, но меньше или равны его верхней границе, т. е. по принципу «от и до включительно». Чаще, однако, поступают таким образом: верхние границы классов уменьшают на величину, равную точности, принятой при измерении признака, чем и достигается необходимое разграничение классов. Следующий шаг ведет к замене классовых интервалов на их центральные или срединные значения. В результате интервальный вариационный ряд превращается в безынтервальный ряд. Необходимость такой замены вызывается тем, что обобщающие числовые характеристики (средняя, дисперсия и др.) вычисляются по безынтервальным рядам. Срединные значения классовых интервалов Xi, как это следует из формулы, отстоят от их нижних границ ХН на величину, равную половине классового интервала. Наиболее точно центральную величину классового интервала можно получить по формуле

Xi = т(Хн+Х),где ХК - конечная точка интервала, равная XH+l-е, т. е. началу следующего класса, уменьшенному на точность измерения признака. Середины классов приобретают значения отдельных вариантов и называются классовыми вариантами в отличие от конкретных вариантов, составляющих данную совокупность.

7. Какие основные задачи решаются с помощью биометрического метода?

Связи современной биологии с математикой многосторонни, они все более расширяются и углубляются. В настоящее время трудно указать область знания, в которой не применялись бы математические методы. Даже в такой, казалось бы, очень далекой от математики области, как анатомия человека, не обходятся без применения биометрии. Примером тому может служить работа Е. М. Маргорина, изучавшего возрастную изменчивость органов у человека. Он писал: «В идеале для определения возрастных различий надо было бы изучать один и тот же орган в его индивидуальном развитии, т. е. у одного и того же человека... Но практически это ограничено пределами анатомии, изучаемой на живом организме, да и требует много времени для наблюдений. Поэтому к решению вопроса приходится подходить косвенным путем, сравнивая один и тот же орган в разные возрастные периоды у разных лиц. Но тогда на сцену выступает новая закономерность - индивидуальная изменчивость, накладывающая существенный отпечаток на весь ход изучения возрастных различий». Понятно, что в таких случаях достоверные выводы, как считает Е. М. Маргорин, можно получить не на 2-6 наблюдениях, а на гораздо большем их числе; тут без применения биометрии не обойтись.

Биометрия необходима и при изучении наследуемости и повторяемости хозяйственно важных признаков, измерении связей между ними и во многих других случаях. Применение биометрии оказалось полезным во многих областях прикладной биологии. Так, благодаря биометрическому анализу массовых антропологических измерений антропологам удалось подойти к довольно точному обоснованию принципов раскроя и стандартизации обуви и одежды, изготовляемой для массового потребления. Биометрические показатели легли в основу количественной оценки физического развития человека, его спортивных и трудовых достижений. Несомненно, что значение биометрии для наук, изучающих биологические объекты, будет возрастать тем более, чем успешнее применяются достижения счетно-вычислительной техники.

Конечно, не всякое исследование опирается на биометрию. В биологии с успехом применяют и чисто описательные методы, не требующие количественных оценок получаемых результатов. Но там, где исследования проводят с использованием счета или меры, применение биометрии становится совершенно необходимым. В таких случаях пренебрежение методами биометрии или неправильное их применение приводит к неоправданным затратам труда и времени, а главное - к мало убедительным, а нередко и ошибочным выводам.

Биометрия призвана вооружать исследователей методами статистического анализа, воспитывать у них статистическое мышление, раскрывая перед ними диалектику связи между частью и целым, причиной и следствием, случайным и необходимым в явлениях живой природы. Поистине трудно переоценить значение биометрии в подготовке научно-педагогических кадров.

Использованная литература

1. Васильева, Л.А. Биометрия: избранные главы / Л.А. Васильева. - Новосибирск: ИЦиГ СО РАН, 1999. - 110 с.

2. Волосухин, В. А. Статистическая обработка экспериментальных данных: учебное пособие для аспирантов и соискателей сельскохозяйственных вузов / В. А. Волосухин, Д. В. Янченко. - Новочеркасская государственная мелиоративная академия. - Новочеркасск, 2007. - 295 с.

3. Лакин, Г.Ф. Биометрия: [учебное пособие для биологических специальностей вузов] / Г. Ф. Лакин. - 4-е изд., перераб. и доп. - Москва: Высшая школа, 1990. - 351 с.

4. Меркурьева, Е.К. Биометрия в селекции и генетике сельскохозяйственных животных / Е.К. Меркурьева. - Москва: Колос, 1970. - 424 с.

Размещено на Allbest.ru