Згергіштік және оны зерттеу жолдары

Статистика кең мағынада, табиғат пен қоғамның көптеген құбылыстарының сапалық ерекшелікгерін айқындау үшін сол құбылыстарға жүргізілетін сандық талдау туралы ғылым. Статистика жекелеген бірліктерді емес, сол жеке бірліктердің жиыны болып табылатын жиынтықтарды зерттеу үшін пайдаланылады. Статистика әдістерін дұрыс қолдану үшін басты шарт ол зерттелетін материалдың сапалық біркелкілігі болып табылады.

1889 жылы ағылшын ғалымы Ф.Гальтон (Ч.Дарвиннің не­мере інісі) математикалық статистика әдістерін бірінші рет биологиялық құбылыстарды - өзгергіштік және тұқым қуалаушылықты зерттеу үшін пайдаланды. Ф.Гальтон тірі табиғатты зерттеу үшін статистикалық әдістерді пайдалану жолдарын үйрететін жаңа ғылым - биометрияның (биос - тіршілік, метрейн - өлшеу) негізін салушы болып табылады.

Ф.Гальтон еңбектері бірден замандастарының көңілін өзіне аудартты, бірақ көп кешікпей оларды түңілтті де. Өйткені Гальтон тірі табиғаттың ерекшеліктерін ескермегендіктен, тұқым қуалау және өзгергіштік мөселелерін шешуде механикалық көзқараста болды. Бұл математикамен әуестенудің нәтижесінде болды және биологиялық талдау жасау ісіне үлкен зиянын тигізді.

Тірі организмдердің даму процестері ете күрделі, оларды қоршаған орта жағдайлары мен олардың тұқым қуалаушылық қасиеттері әртүрлі болғандықтан, ең алдымен сол объекті-лердің өзіне биологиялық зерттеу жүргізу керек. Тек сонан соң ғана оларды сапа жағынан біркелкі топтарға бөліп, математикалық талдауға салу керек.

"Вариациялық статистика" терминін ғылымға 1899 жылы Дункер кіргізді. Ол термин биологиялық құбылыстарды математикалық статистика әдістері арқылы зерттеу керектігін білдіреді. Сондықтан "Биометрия", "Вариациялық статисти­ка" терминдері синонимдер болып табылады.

XX ғасырдың 30-шы жылдарында математикалық статис­тика әдістері еліміздің әртүрлі Тәжірибе жұмыстарында және биологияда кең түрде қолданыла бастады. Отанымыздың белгілі ғалымдары Ю.А.Филипченко, А.А.Сапеган, П.Н.Констан­тинов, Н.Ф.Деревицкий т.б. вариациялық статистиканы кең түрде түсіндіріп таратумен қатар оның дамуына өздерінің үлкен үлесін қосты. Егін далаларында жүргізілген

Сан алуан тәжірибелер мен ғылыми зерттеулер нәтижесіңде алынған мәліметтерді статистикалық жолмен өндеудің қажет екендігін көрсететін мынадай бір мысал келтірейік:

Орта шамаларды салыстырсақ сенуге тұрарлықтай айырмалары бар сияқты. Бірақ, егер біз осы орта шамаларды құрайтын мәліметтерді қарастырсақ, бірінші, екінші қайталанулардағы өнім тәжірибе және контроль варианттарында бірдей, 15 және 20 центнерден екендігін және контроль варианты өнімінің тек 3-ші қайталануда кенет төмендеуі орта шамалардың айырмашылықтарын туғызып отырғанын байқаймыз. Бұдан біз айырмашылықтың кездейсоқ себептердің нәтижесінде пайда болғанын, ал анықтап қарасақ бастапқы мәліметтердің өзі-ақ күмән тудырып тұрғанын аңғаруға болады. Математикалық методпен тексерген кезде, кездейсоқ себептерден болғандықтан айырмаға сенуге болмайтын болып шықты. Контроль және тәжірибе варианттарының өнімі әртүрлі болып келуі мүмкін, соған қарамастан айырмашылық әр уақытта сенерліктей бола бермейді. Контроль және тәжірибе варианттарының арасында сенерліктей айырмашылықтың бар немесе жоқ екендігін білу үшін биометрия әдістерін қолданып есептеулер жүргізуді қажет етеді.

1957 жылдан бастап ауылшаруашылығы институттары мен университеттердің биология факультеттерінде биометрия (вариациялық статистика) пән ретінде оқытылады. Қазіргі уақытта биология мен ауылшаруашылығы саласының барлық ғылыми мекемелерінің есептеріндегі тиісті мәліметтер математикалық жолмен өңделуге міндетті. Барлық ғылыми жұмыстарда, әсіресе сандық көрсеткіштер келтірілген диссертацияларда міндетті түрде математикалық өндеу жүргізіледі.

Биометрияның негізгі қағидаларын білу, оларды өзінің практикалық жұмыстарына қолдана білу ғылыми қызметкер -биолог немесе агрономға өзінің ғылыми зерттеу жұмыстарын жоспарлауына, алынған мәліметтерді терең түсінуіне және олардың сенімділігіне көзін жеткізеді, ал бұл - ғылыми жұмыстың ең басты мақсаты.

Бірақ байқалған_фактылар мен зандылықтарды дұрыс көрсету ғана ғылымның дамуына мүмкіндік береді. Дәл орындалмаған зерттеулер, тексерілмеген фактылар, дәлелденбеген- қорытындылар ғылымның дамуына кедергі келтіреді, ондай жалған қорытындыларды жоққа шығару үшін зерттеушілердің орасан көп уақыты мен энергаясы кетіреді.