Bai Giang TKTN (Phan Thuc Hanh Minitab14)

LOGO

BÀI GIẢNG THIẾT KẾ THÍ NGHIỆM(PHẦN THỰC HÀNH)

Hà Xuân BộBộ môn Di truyền - Giống vật nuôiEmail: [email protected]

[email protected]

mailto:[email protected]

mailto:[email protected]

NỘI DUNG THỰC HÀNH THIẾT KẾ THÍ NGHIỆM1. MỘT SỐ THAO TÁC CƠ BẢN VÀ NHẬP DỮ LIỆU

2. XỬ LÝ SỐ LIỆU THÍ NGHIỆM

2.1. BÀI 1: Tóm tắt, trình bày dữ liệu

2.2. BÀI 2: Ước lượng, kiểm định một giá trị trung bình và so sánh hai giá trị trung bình của hai biến chuẩn

2.3. BÀI 3: So sánh nhiều giá trị trung bình bằngphân tích phương sai (ANOVA)

2.4. BÀI 4: Tương quan hồi quy và bảng tương liên

Giáo trình

Giáo trìnhTHIẾT KẾ THÍ NGHIỆM

Nguyễn Đình HiềnĐỗ Đức Lực

NXB Nông nghiệp 2007

http://inforlib.hua.edu.vn/fulltext/GTDT/GMgiaotrinh.htm

Bài tập

Bài tập THIẾT KẾ THÍ NGHIỆM

Nguyễn Đình HiềnĐỗ Đức Lực

NXB Nông nghiệp 2009

http://www.cnts.hua.edu.vn

http://www.cnts.hua.edu.vn

Các tài liệu tham khảo khácThiết kế thí nghiệm (2005), Claustriaux, J.J.Phương pháp thí nghiệm đồng ruộng (2006), Nguyễn Thị Lan, Nguyễn Tiến Dũng, NXB Nông nghiệpGiáo trình phương pháp thí nghiệm đồng ruộng (1976)-Dùng cho các trường Đại học Nông nghiệp, Phạm ChíThành, NXB Nông nghiệpThống kê sinh học và phương pháp thí nghiệm trong chăn nuôi (1979): Giáo trình dùng cho sinh viên các lớp chăn nuôi thú y hệ chính quy của các trường Đại học Nông nghiệp, Nguyễn Văn Thiện, Trần Đình Miên, NXB Nông nghiệp

LOGO

Bài 1: Tóm tắt, trình bày dữ liệu

LOGO

I. Giới thiệu phần mềm Minitab 14

Các thao tác cơ bản

Khởi động Minitab 14

Tạo một tệp mới

Mở một tệp trên ổ đĩa

Lưu tệp

Lưu tệp lần đầu và lưu tệp với tên khác

Sao chép/ chuyển dữ liệu (Copy/Move)

Undo và Redo

Thoát khỏi Minitab 14

Khởi động Minitab 14

C1: Menu Start/Programs/Minitab14/ MINITAB14

C2: Kích đúp chuột vào biểu tượng trên nền màn hình (Desktop).

C3: C:\Program\MINITAB14\Mtb14.exe

Cửa sổ làm việc của Minitab14

Thanh tiêu đề

Cửa sổ Session

Cửa sổ WorksheetDòng đặt tên cột

Cửa sổ project

Thanh chuẩn

Menu chính Thanh Project

Thanh Worksheet

Mở một tệp trắng mới (New)

C1: Vào menu File/ New…

C2: Ấn tổ hợp phím Ctrl+N

Mở Worksheet mớiMở Project mới

Mở một tệp đã ghi trên ổ đĩa (Open)C1: Kích chuột vào biểu tượng Open trên thanh công cụ chuẩn.C2: Ấn tổ hợp phím Ctrl+OC3: Vào menu File/Open…

2. Chọn tệp cần mở

3. Bấm để mở tệp

4. Bấm hủy lệnh mở tệp

1. Chọn nơi mở tệp

Ghi tệp vào ổ đĩa (Save)

C1: Kích chuột vào biểu tượng Save trên thanh công cụchuẩn.C2: Ấn tổ hợp phím Ctrl+SC3: Vào menu File/Save ProjectNếu tệp đã được ghi từ trước

thì lần ghi tệp hiện tại sẽ ghi lạisự thay đổi kể từ lần ghi trước.

Nếu tệp chưa được ghi lần nàosẽ xuất hiện hộp thoại Save Project As, chọn nơi ghi tệp trong khungSave in, gõ tên tệp cần ghi vào khung File name, ấn nút Save.

Ghi tệp lần đầu và ghi tệp với tên khác

Để Save Project As vào menu File/Save Project As...Khi ghi tệp với 1 tên khác thì tệp cũ vẫn tồn tại, tệp mới được tạo ra có cùng nội dung với tệp cũ.

Khi ghi tệp lần đầu Minitab sẽ yêu cầu đặt tên tệp

1. Chọn nơi ghi tệp

2. Đặt tên tệp 3. Bấm để ghi tệp

4. Bấm để hủy lệnh ghi

Sao chép/chuyển dữ liệu (Copy/Move)

1. Chọn Phần dữ liệu cần sao chép/chuyển

2. - Nếu sao chép: Ấn Ctrl+C(bấm nút Copy, menu Edit/Copy)

- Nếu chuyển: Ấn Ctrl+X(bấm nút Cut, menu Edit/Cut)

3. Đặt con trỏ tại nơi muốn dán

4. Ấn Ctrl+V (bấm nút Paste, menu Edit/Paste)

Undo và Redo

Undo: Ctrl+Z, hoặc bấm nút trên Toolbar: cótác dụng huỷ bỏ việc vừa làm, hay dùng để khôi phục trạng thái làm việc khi xảy ra sai sót.

Redo: Ctrl+Y, hoặc bấm nút trên Toobar: làm lại việc vừa bỏ / việc vừa làm

Thoát khỏi Minitab (Exit)

C1: Kích chuột vào nút Close ở góc trên cùng bên phải cửa sổ làm việc của Minitab.C2: Ấn tổ hợp phím Alt+F4C3: Vào menu File/ExitNếu chưa ghi tệp vào ổ đĩa thì xuất hiện 1 Message Box:

Yes: ghi tệp trước khi thoátNo: thoát không ghi tệpCancel: hủy lệnh thoát

LOGO

II. Nhập dữ liệu trong Minitab

1. Nhập dữ liệu trực tiếp trong WorksheetTên cột luôn nằm ở dòng không đánh số thứ tự (trên hàng 1)Tên cột ngắn gọn, không dùng các ký hiệu đặc biệt (:,/ …) hoặc các ký tự tiếng Việt (ô, â, ă…)Trong cùng một Worksheet không đặt tên cột trùng nhau (Minitab không phân biệt được các ký tự viết hoa và viết thường: MINITAB = Minitab = minitab)Cùng một chỉ tiêu, dữ liệu được nhập thành một cột trong Worksheet (Cột số liệu phải ởdạng số).Thay dấu (,) bằng dấu (.) trong phần thập phânSố liệu khuyết được thay bằng dấu (*) không được để trống

2. Nhập dữ liệu từ Excel

Tên cột luôn nằm ở dòng 1

Tên cột ngắn gọn, không dùng các ký hiệu đặc biệt (:,/ …) hoặc các ký tự tiếng Việt (ô, â, ă…)

Cùng một chỉ tiêu, dữ liệu được nhập thành cột trong sheet1

Thay dấu (,) bằng dấu (.) trong phần thập phân

Số liệu khuyết được thay bằng dấu (*) không được đểtrống

Lưu file (Save)

2. Nhập số liệu từ Excel

File/Open Worksheet

1. Chọn nơi ghi tệp

4. Bấm để mở3. Chọn tên tệp

2. Chọn All(*.*)

LOGO

III. Tóm tắt và trình bày dữ liệu với biến định lượng

Ví dụ M-1.1ab (trang 18 & 20)Khối lượng của 16 chuột cái lúc cai sữa (Giả sử 8 chuột

cái đầu sinh ra ở lứa thứ nhất và 8 chuột cái tiếp theo sinh ra ở lứa thứ hai) như sau:

Lứa 1 54,1 49,8 24,0 46,0 44,1 34,0 52,6 54,4

Lứa 2 56,1 52,0 51,9 54,0 58,0 39,0 32,7 58,5

Nhập số liệu trong của sổ Worksheet

Tính các ước số thống kê và vẽ đồ thịTính các ước số thống kê vàvẽ đồ thị: Stat Basic Statistic Display Descriptive statistics … 1.Tên cột số liệu cần tính

3. Lựachọn cáctham sốthống kê

4. Lựachọn dạngđồ thị

5. Bấm OK

2. Để trống

Ví dụ M-1.1a (trang 18)

Tính các ước số thống kê và vẽ đồ thịTính các ước số thống kê vàvẽ đồ thị: Stat Basic Statistic Display Descriptive statistics …

Ví dụ M-1.1b (trang 20)

1.Tên cột số liệu cần tính



5. Bấm OK

2. Tính theo Nhóm

Chọn các ước số thống kê và dạng đồ thị

Kích OK

Kích OK

Các thuật ngữ Anh - ViệtTiếng Anh Tiếng Việt Minitab14.0 Ký hiệu

Mean Trung bình Mean

Median Trung vị Median M

Mode Mode Mode Mode

Standard Deviation Độ lệch chuẩn StDev

Variance Phương sai Variance

Standard Error Sai số tiêu chuẩn SE Mean SE

Variable Biến Variable Var

Maximum Giá trị lớn nhất Maximum Max

Minimum Giá trị nhỏ nhất Minimum Min

Coefficient of variation

Hệ số biến động Coefficient of variation

Cv

*,y,x μ

*,sσ*22 ,s σ

Ghi chú: Các ký hiệu trong bảng có dấu * là các tham số của quần thể

Kết quả từ Minitab – Ví dụ 1a

P

60

50

40

30

20

Boxplot of P

P6050403020

Individual Value Plot of P

P

Freq

uenc

y

6055504540353025

5

4

3

2

1

0

Histogram of P

P

Freq

uenc

y

7060504030

5

4

3

2

1

0

Mean 47.58StDev 10.16N 16

Histogram (with Normal Curve) of P

Descriptive Statistics: P

Variable N Mean SE Mean StDev Variance CoefVarP 16 47.58 2.54 10.16 103.27 21.36

Kết quả từ Minitab – Ví dụ 1b

Lua

P

21

60

50

40

30

20

Boxplot of P by Lua

Lua

P

21

60

50

40

30

20

Individual Value Plot of P vs Lua

P

Freq

uenc

y

6055504540353025

3.0

2.5

2.0

1.5

1.0

0.5

0.0

6055504540353025

1 2

Histogram of P by Lua

Panel variable: Lua

P

Freq

uenc

y706050403020

3.0

2.5

2.0

1.5

1.0

0.5

0.0

706050403020

1 2 1

50.28StDev 9.387N 8

Mean 44.88StDev 10.79N 8

2Mean

Histogram (with Normal Curve) of P by Lua

Panel variable: Lua

Descriptive Statistics: P

Variable Lua N Mean SE Mean StDev Variance CoefVarP 1 8 44.88 3.82 10.79 116.52 24.05

2 8 50.28 3.32 9.39 88.11 18.67

Công thức thínghiệm

Đơn vịtính n ±SE S Cv(%)X

Công thức thí nghiệm 1 Công thức thí nghiệm 2

n ±SE n ±SECác chỉ tiêunghiên cứu

Đơn vịtính

Trình bày các USTK vào bảng sau

X

Bảng số…: Tên bảng (thể hiện nội dung của bảng)

Bảng số…: Tên bảng (thể hiện nội dung của bảng)

X

Chỉ tiêu Đơnvị tính n ±SE S Cv(%)

Khối lượng Gram 16 47,58 ± 2,54 10,16 21,75

X

Bảng số 2: Khối lượng của chuột cái lúc cai sữa theo lứa

Bảng số 1: Khối lượng của chuột cái lúc cai sữa

Ví dụ M-1.1ab (trang 18 & 20)

Chỉ tiêu Đơnvị tính n ±SE S Cv(%)

Lứa 1 Gram 8 44,88 ± 3,82 10,79 24,05Lứa 2 Gram 8 50,28 ± 3,32 9,39 18,67

X

LOGO

IV. Tóm tắt và trình bày dữ liệu với biến định tính

Nhập dữ liệu trong WorksheetCấu trúc số liệu cách 1 Cấu trúc số liệu cách 2

Tóm tắt và trình bày dữ liệu

Dữ liệu nhập theo cách 1

Stat Tables Cross

Tabulation and Chi-Square …

Tóm tắt và vẽ đồ thịStat Tables Cross Tabulation and Chi-Square …

Đọc kết quả trong cửa sổ SessionTabulated statistics: TRAI, KETQUA Rows: TRAI Columns: KETQUA

- + All

A 11 6 1764.71 35.29 100.00

B 16 6 2272.73 27.27 100.00

C 12 8 2060.00 40.00 100.00

All 39 20 5966.10 33.90 100.00

Cell Contents: Count% of Row

Trình bày bằng biểu đồGraph Bar Chart … Counts of unique values

Kích OK

CHỌN

Kích OK

Trình bày bằng biểu đồGraph Bar Chart … Counts of unique values Chọn Multiple Graphs…

KETQUA

Coun

t

+-

16

12

8

4

0

+-

16

12

8

4

0

A B

C

Chart of KETQUA

Panel variable: TRAI

Tóm tắt và vẽ đồ thị

Dữ liệu nhập theo cách 2

Stat Tables Cross

Tabulation and Chi-Square …

Tóm tắt và vẽ đồ thịStat Tables Cross Tabulation and Chi-Square …

Đọc kết quả trong cửa sổ SessionTabulated statistics: TRAI, KETQUA Using frequencies in TANSUATRows: TRAI Columns: KETQUA

- + All

A 11 6 1764.71 35.29 100.00

B 16 6 2272.73 27.27 100.00

C 12 8 2060.00 40.00 100.00

All 39 20 5966.10 33.90 100.00

Cell Contents: Count% of Row

Trình bày bằng biểu đồ bánhGraph Pie Chart … Chart Values from a table

Kích OK

Kích OK Kích

OK

Trình bày bằng biểu đồ bánhGraph Pie Chart … Counts of unique values Chọn Multiple Graphs…

A B

C

Category+-

Pie Chart of TANSUAT vs KETQUA

Panel variable: TRAI


Bảng 1. Tỷ lệ viêm nội mạc tử cung tại 3 trại chăn nuôi bò

Viêm nội mạc tử cungTrại n

Có KhôngA 17 6

(35,29%)11

(64,71%)B 22 6

(27,27%)16

(72,73%)C 20 8

(40,00%)12

(60,00%)

LOGO

BÀI 2: Ước lượng kiểm định một giá trị trung bìnhvà so sánh hai giá trị trung bình của hai biến chuẩn

LOGO

I. Ước lượng, kiểm định một giá trị trung bình

Ví dụ M-1.3 (trang 24)Tăng trọng trung bình (gram/ngày) của 36 lợn nuôi vỗ

béo giống Landrace được rút ngẫu nhiên từ một trại chăn nuôi. Số liệu thu được như sau:577 596 594 612 600 584 618 627 588621 623 598 602 581 631 570 595 603601 606 559 615 607 608 591 565 586605 616 574 578 600 596 619 636 589

Cán bộ kỹ thuật trại cho rằng tăng trọng trung bình của toànđàn lợn trong trại là 607 gram/ngày. Theo anh (chị) kết luậnđó đúng hay sai, vì sao? Biết độ lệch chuẩn của tính trạngnày là 21,75 gram.

Các bước tiến hành

Bước 1: Tóm tắt và trình bày dữ liệu

Bước 2: Giả thiết H0 và đối thiết H1

Bước 3: Kiểm tra điều kiện

Bước 4: Tính xác suất P

Bước 5: So sánh P với α kết luận


Tính các ước số thống kê và vẽ đồ thị Stat

Basic Statistic Display Descriptive statistics …




5. Bấm OK


Kích OK

Kích OK

Đọc kết quả trong cửa sổ Session

Variable N N* Mean SE Mean StDev Variance CoefVar

P 36 0 599.19 3.11 18.66 348.05 3.11

Chỉ tiêu Đơn vị tính n ±SE S Cv(%)

Tăng trọng g/ngày 36 599,19 ± 3,11 18,66 3,11

X


Bảng số 3: Tăng trọng trung bình (gram/ngày) của giống lợn Landrace

Giả thiết H0 và đối thiết H1

Giả thiết H0: ( Bằng lời và bằng ký hiệu toán học)

Đối thiết H1:( Bằng lời và bằng ký hiệu toán học)

Ví dụ M-1.3:

Giả thiết H0:

- Bằng lời:Tăng trọng trung bình toàn đàn lợn trong trại bằng 607 gram/ngày

- Bằng ký hiệu toán học: µ = 607 gram/ngày

Đối thiết H1:

- Bằng lời:Tăng trọng trung bình toàn đàn lợn trong trại khác 607 gram/ngày

- Bằng ký hiệu toán học: µ ≠ 607 gram/ngày

Kiểm tra điều kiện

Điều kiện: Tất cả các phép thử đối với biến định lượng, biến số nghiên cứu phải tuân theo phân phối chuẩn:

Tìm xác suất P, so sánh với α kết luận

Stat Basic statistics Normality test

Kiểm tra điều kiện: phân bố chuẩn

Stat/ Basic statistics/ Normality test


1. Khai tên của cột số liệu

2 Kích OK


P

Perc

ent

640630620610600590580570560550

99

95

90

80

70

60504030

20

10

5

1

Mean

0.997

599.2StDev 18.66N 36AD 0.094P-Value

Probability Plot of PNormal

P-value = 0,997 > 0,05 Số liệucó phân phốichuẩn

Stat/ Basic statistics/1Z

Ước lượng và kiểm định một giá trị trung bình khi biết (σ)

1. Khai tên của cột số liệuA. Chọn chấm tròntrên với số liệu thô

B. Chọn chấm tròndưới với số liệu tinh

2. Điền độ lệchchuẩn của tổng thể

(σ)

3. Điền tên của giá trịtrung bình cần kiểm

định( µ0)

4. Kich OK

Giải thích kết quảGiả thiết Ho vàđối thiết H1

Kết luận nhờ xácsuất

Khoảng tin cậy

One-Sample Z

Test of muThe assumed stand

Variable N MeanP 36

: P

= 607 vs not = 607ard deviation = 21.75

StDev SE Mean 95% CI Z P599.194 18.656 3.625 (592.090, 606.299) -2.15 0.031

Stat/ Basic statistics/1t

Ước lượng và kiểm định một giá trị trung bình khi không biết σ

1. Khai tên của cột số liệuA. Chọn chấm tròntrên với số liệu thô

B. Chọn chấm tròndưới với số liệu tinh

2. Điền giá trị trungbình cần kiểm định

3. Kich OK

Kết luận nhờ xácsuất

Giả thiết Ho vàđối thiết H1

Khoảng tin cậy

Giải thích kết quả

One-Sample T: P

Test of mu = 607 vs not = 607

Variable N Mean StDevP 36 599.194 18.656 3.109 (592.882, 605.507)

SE Mean 95% CI T P-2.51 0.017

LOGO

II. So sánh hai giá trị trung bình của hai biến chuẩn

LOGO

1. So sánh hai giá trị trung bìnhcủa hai biến chuẩn khi lấy mẫu độc lập

Ví dụ M-1.4 (trang 27)Để so sánh khối lượng của 2 giống bò, tiến hành chọn ngẫu nhiên và cân 12 con đối với giống thứ nhất và 15 con đối với nhóm thứ hai. Khối lượng (kg) thu được như sau:

187,6 180,3 198,6 190,7 196,3 203,8 190,2 201,0

194,7 221,1 186,7 203,1

146,3

165,0

148,1 146,2 152,8 135,3 151,2 163,5 146,6

162,4 140,2 159,4 181,8 165,1 141,6

Giốngthứ hai

Giốngthứnhất

Theo anh (chị), khối lượng của hai giống bò có sự sai kháckhông?








Tính các ước số thống kê và vẽ đồ thị Stat





5. Bấm OK


Kích OK

Kích OK

Công thứcthí nghiệm

Đơnvị tính n ±SE S Cv(%)

Giống bò 1 Kg 12 196,18 ±3,06 10,62 5,41Giống bò 2 Kg 15 153,70 ±3,18 12,30 8,00

X

Trình bày các USTK vào bảng sauBảng số 4: Khối lượng của hai giống bò




Ví dụ M-1.4:

Giả thiết H0:

- Bằng lời: Khối lượng của hai giống bò bằng nhau

- Bằng ký hiệu toán học: µGIỐNG 1 = µGIỐNG 2

Đối thiết H1:

- Bằng lời:Khối lượng của hai giống bò khác nhau

- Bằng ký hiệu toán học: µGIỐNG 1 ≠ µGIỐNG 2


Điều kiện: Tất cả các phép thử đối với biến định lượng, biến số nghiên cứu phải tuân theo phân phối chuẩn:

Tìm xác suất P, so sánh với α kết luận

Stat Basic statistics Normality test





2 Kích OK


Số liệu được nhập thành hai cộtP-value (GIỐNG 1) = 0,530 > 0,05 Số liệu có phân phối chuẩnP-value (GIỐNG 2) = 0,407 > 0,05 Số liệu có phân phối chuẩn

GIONG2

Perc

ent

190180170160150140130120

99

95

90

80

70

60504030

20

10

5

1

Mean

0.407


Probability Plot of GIONG2Normal

GIONG1

Perc

ent

220210200190180170

99

95

90

80

70

60504030

20

10

5

1

Mean

0.530


Probability Plot of GIONG1Normal

Kiểm tra điều kiện: phương sai đồng nhất

Stat/ Basic statistics/ 2 Variance…

Kiểm tra phương sai đồng nhất



P-value = 0,631 > 0,05 Hai phương sai đồng nhất

95% Bonferroni Confidence Intervals for StDevs

GIONG2

GIONG1

222018161412108

Data

GIONG2

GIONG1

220200180160140

F-Test

0.503

Test Statistic 0.74P-Value 0.631

Levene's Test

Test Statistic 0.46P-Value

Test for Equal Variances for GIONG1, GIONG2 F-TestTest Statistic 0.74P-Value 0.631

Levene's TestTest Statistic 0.46P-Value 0.503


Test for Equal Variances: GIONG1, GIONG2

95% Bonferroni confidence intervals for standard deviations

N Lower StDev UpperGIONG1 12 7.17875 10.6160 19.6238GIONG2 15 8.63359 12.3014 20.8502

F-Test (normal distribution)Test statistic = 0.74, p-value = 0.631

Levene's Test (any continuous distribution)Test statistic = 0.46, p-value = 0.503

Stat/ Basic statistics/2t

So sánh hai giá trị trung bình khi lấy mẫu độc lập

Số liệu nhập thành 1 cột Số liệu nhập thành 2 cột

Chọn

Nếu bước 3 kết luận haiphương saibằng nhau, đánh dấu (٧)

vào ô này

Còn bước 3 kết luận haiphương saikhông bằngnhau, ô nàyđể trống

Chọn

Giải thích kết quả (hai phương sai đồng nhất)

Một số tham số thống kê cơ bản

Bậc tự do

Xác suất KL

DF = n1+ n2- 2

Two-Sample T-Test and CI: GIONG1, GIONG2

Two-sample T for GIONG1 vs GIONG2

N Mean StDev SE MeanGIONG1 12 196.2 10.6 3.1GIONG2 15 153.7 12.3 3.2

Difference = mu (GIONG1) - mu (GIONG2)Estimate for difference: 42.475095% CI for difference: (33.2301, 51.7199)T-Test of difference = 0 (vs not =): T-Value = 9.46 P-Value = 0.000 DF = 25Both use Pooled StDev = 11.5901

Giải thích kết quả (hai phương sai không đồng nhất)


Bậc tự do

Xác suất KL

Two-sample T for GIONG1 vs GIONG2

N Mean StDev SE MeanGIONG1 12 196.2 10.6 3.1GIONG2 15 153.7 12.3 3.2

Difference = mu (GIONG1) - mu (GIONG2)Estimate for difference: 42.4750

95% CI for difference: (33.3658, 51.5842)

T-Test of difference = 0 (vs not =): T-Value = 9.62 P-Value = 0.000 DF = 24

1nns

1nns

ns

ns

df

2

2

2

22

1

2

1

21

2

2

22

1

21

−

⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛

+−

⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛

⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛+

=

LOGO

2. So sánh hai giá trị trung bìnhcủa hai biến chuẩn khi lấy mẫu theo cặp

Ví dụ M-1.5 (trang 29)Tăng trọng (pound) của 10 cặp bê sinh đôi giống hệt nhau

dưới hai chế độ chăm sóc khác nhau (A và B). Bê trong từng cặp được bắt thăm ngẫu nhiên về một trong hai cách chăm sóc.

Hãy kiểm định giả thiết H0:Tăng trọng trung bình ở hai cách chăm sóc như nhau. H1: Tăng trọng trung bình khác nhau ởhai cách chăm sóc. Với mức ý nghĩa α = 0,05. Số liệu thu được như sau:

Cặp sinh đôi 1 2 3 4 5 6 7 8 10

44 43

36

7

40

4

43

Tăng trọng ởcách B 37 35 34 41 39 37 35 48

Chênh lệch (d) 6 4 5 1 7 6 3 3

9

Tăng trọng ởcách A 43 39 39 42 46 38 51

So sánh hai giá trị trung bình lấy mẫu theo cặp

B1: Nhập số liệu thành hai cột – Tính cột hiệu (giữa từng cặp số liệu); Tóm tắt và trình bày dữ liệuB2: Giả thiết H0 và đối thiết H1

B3: Kiểm tra phân bố chuẩn cho cột hiệu B4: Tìm P-value kết luận

Tính hiệu giữa hai cột bằng Menu Calc

Tính các phép toán (+, -, *, /, bình phương, khai căn, logarit,…)

Calc Calculator …

Cột chứa kết quả

Phần nhập công thức

Các hàm tính toán

Bấm OK





2 Kích OK


P-value = 0,592 > 0,05 Số liệucó phân phốichuẩn

Kiểm tra phân bố chuẩn ở cột hiệu

D

Perc

ent

9876543210

99

95

90

80

70

60504030

20

10

5

1

Mean

0.592


Probability Plot of DNormal

Stat/ Basic statistics/

t-t Paired t…

So sánh hai giá trị trung bình khi lấy mẫu theo cặp

1. Chọn chấmtròn trên

2.Tên cột số liệu 1

3.Tên cột số liệu 2

4.Kích

Giải thích kết quả (so sánh hai giá trị trung bình khi lấy mẫu theo cặp)


Xác suất KL

Paired T-Test and CI: A, B

Paired T for A - B

N Mean StDev SE MeanA 10 42.8000 3.8239 1.2092B 10 38.2000 4.1312 1.3064Difference 10 4.60000 1.95505 0.61824

95% CI for mean difference: (3.20144, 5.99856)T-Test of mean difference = 0 (vs not = 0): T-Value = 7.44 P-Value = 0.000

LOGO

BÀI 3. So sánh nhiều giá trị trung bìnhbằng phân tích phương sai (ANOVA)

LOGO

1. Thí nghiệm một yếu tố hoàn toàn ngẫu nhiên

Ví dụ M-1.6 (trang 31)

Theo dõi tăng trọng của cá (kg) trong thí nghiệm với 5 công thức nuôi (A, B, C, D, E). Hãy cho biết tăng trọng của cá ởcác công thức nuôi. Nếu có sự khác nhau, tiến hành so sánhsự sai khác của từng cặp giá trị trung bình bằng các chữ cái.

A B C E

0,70 0,90

1,00

0,95

0,90 0,42 0,70 0,90 0,95

0,90

0,75

0,95

0,85 0,45 0,95

0,85 0,40 0,90

D

0,43 1,00







Tóm tắt và trình bày dữ liệuTính các ước số thống kê và vẽ đồ thị Stat


Nhập số liệu cách 1

Nhập số liệu cách 2

Tóm tắt và trình bày dữ liệuNhập số liệu cách 1 Nhập số liệu cách 2

Chọn các ước số thống kê

Kích OK

Công thức thí nghiệm Đơn vịtính n ±SE S Cv(%)

Công thức nuôi A Kg 4 0,88 ± 0,02 0,04 5,39

Công thức nuôi B Kg 4 0,42 ± 0,01 0,02 4,9

Công thức nuôi C Kg 4 0,76 ± 0,04 0,09 12,4

Công thức nuôi D Kg 4 0,93 ± 0,02 0,04 5,1

Công thức nuôi E Kg 4 0,95 ± 0,02 0,04 4,3

X

Trình bày các USTK vào bảng sauBảng số 1:Tăng trọng của cá ở các công thức nuôi




Ví dụ M-1.6:

Giả thiết H0:

- Bằng lời:Tăng trọng của cá ở năm công thức nuôi bằng nhau

- Bằng ký hiệu toán học: µA = µB = µC = µD = µE

Đối thiết H1:

- Bằng lời:Tăng trọng của cá ở năm công thức nuôi khác nhau

- Bằng ký hiệu toán học: µA ≠ µB ≠ µC ≠ µD ≠ µE

Kiểm tra sự đồng nhất của phương sai

Stat/ ANOVA/ Test for equal Variance…



TA


E

D

C

B

A

0.60.50.40.30.20.10.0

Bartlett's Test

0.539


Levene's Test


Test for Equal Variances for KLBartlett's Test



P-Value 0,539 > 0,05

Phương sai đồngnhất


Test for Equal Variances: KL versus TA


TA N Lower StDev UpperA 4 0.0231412 0.0478714 0.309607B 4 0.0100628 0.0208167 0.134631C 4 0.0457534 0.0946485 0.612137D 4 0.0231412 0.0478714 0.309607E 4 0.0197348 0.0408248 0.264034

Bartlett's Test (normal distribution)Test statistic = 5.76, p-value = 0.218


Stat/ ANOVA/ Test for Variance…

Stat/ ANOVA/One-

Way…

Thí nghiệm một yếu tố hoàn toàn ngẫu nhiên




1. Khai tên cột RESI1

2 Kích OK


RESI1

Perc

ent

0.150.100.050.00-0.05-0.10

99

95

90

80

70

60504030

20

10

5

1

Mean

0.159

8.326673E-18StDev 0.04970N 20AD 0.525P-Value

Probability Plot of RESI1Normal Mean 8.326673E-18

StDev 0.04970N 20AD 0.525P-Value 0.159

P-Value 0,159 > 0,05

Số liệu có phân bốchuẩn

Giải thích kết quảOne-way ANOVA: KL versus TA

Source DF SS MS F PTA 4 0.76325 0.19081 60.99 0.000Error 15 0.04693 0.00313Total 19 0.81018

S = 0.05593 R-Sq = 94.21% R-Sq(adj) = 92.66%

Individual 95% CIs For Mean Based onPooled StDev

Level N Mean StDev --+---------+---------+---------+-------A 4 0.8875 0.0479 (--*--)B 4 0.4250 0.0208 (--*--)C 4 0.7625 0.0946 (--*--)D 4 0.9375 0.0479 (--*--)E 4 0.9500 0.0408 (-*--)

--+---------+---------+---------+-------0.40 0.60 0.80 1.00

Pooled StDev = 0.0559

P-Value = 0,000 < 0,05

Bác bỏ H0, chấp nhậnH1

Kết luận: Tăngtrọng của cá ởcác công thứcnuôi có sự saikhác (P < 0,05)

Bác bỏ giả thiết H0 chấp nhận giả thiết H1 So sánh cặp

Stat/ ANOVA/One-

Way…

CHỌN

Bác bỏ giả thiết H0 chấp nhận giả thiết H1 So sánh cặp

CHỌN

Kích OK

Tukey 95% Simultaneous Confidence IntervalsAll Pairwise Comparisons among Levels of TAIndividual confidence level = 99.25%TA = A subtracted from:

TA Lower Center Upper --------+---------+---------+---------+-B -0.58471 -0.46250 -0.34029 (---*--)C -0.24721 -0.12500 -0.00279 (--*---)D -0.07221 0.05000 0.17221 (--*---)E -0.05971 0.06250 0.18471 (---*--)

--------+---------+---------+---------+--0.35 0.00 0.35 0.70

TA = B subtracted from:TA Lower Center Upper --------+---------+---------+---------+-C 0.21529 0.33750 0.45971 (---*--)D 0.39029 0.51250 0.63471 (---*--)E 0.40279 0.52500 0.64721 (--*--)

--------+---------+---------+---------+--0.35 0.00 0.35 0.70

TA = C subtracted from:TA Lower Center Upper --------+---------+---------+---------+-D 0.05279 0.17500 0.29721 (--*--)E 0.06529 0.18750 0.30971 (--*---)

--------+---------+---------+---------+--0.35 0.00 0.35 0.70

TA = D subtracted from:

TA Lower Center Upper --------+---------+---------+---------+-E -0.10971 0.01250 0.13471 (--*---)

--------+---------+---------+---------+--0.35 0.00 0.35 0.70

A và B có sự sai khác (P<0,05)A và C có sự sai khác (P<0,05)A và D không có sự sai khác (P>0,05)A và E không có sự sai khác (P>0,05)

B và C có sự sai khác (P<0,05)B và D có sự sai khác (P<0,05)B và E có sự sai khác (P<0,05)

C và D có sự sai khác (P<0,05)C và E có sự sai khác (P<0,05)

D và E không có sự sai khác (P<0,05)

Sắp xếp các giá trị trung bình theo thứ tự giảm dần:Công thức Trung bình Công thức Trung bình

A 0,88 E 0,95B 0,42 D 0,93C 0,76 A 0,88D 0,93 C 0,76E 0,95 B 0,42

Công thức Trung bình

E 0,95 a

a

ba

D 0,93

A 0,88

C 0,76 c

B 0,42

Viết các số trung bình theo thứ tự ban đầu và viết các chữ cái bên cạnh:

Công thức Trung bình Công thức Trung bình

E 0,95aA 0,88a

D 0,93aB 0,42c

A 0,88aC 0,76b

C0,76b

D 0,93a

B0,42c

E 0,95a

LOGO

2. Thí nghiệm một yếu tố khối ngẫu nhiên đầy đủ

Ví dụ M-1.7 (trang 35)Nghiên cứu số lượng tế bào lymphô ở chuột (x1000 tế bàomm-3 máu) được sử dụng 4 loại thuốc khác nhau (A, B, C vàD; thuốc D là thuốc placebo) qua 5 lứa; số liệu thu đượctrình bày ở bảng dưới. Cho biết ảnh hưởng của thuốc đến tếbào lymphô?

Lứa 1 Lứa 2 Lứa 3 Lứa 5

6,1

5,1

5,8

6,9

5,4

5,9

6,4

5,8

6,2

Thuốc D 6,7 5,7 5,2

6,2

5,3

Thuốc A

Thuốc B 6,7 5,1

Thuốc C 7,1 5,0

Lứa 4

7,1 5,6

Các bước tiến hành (Ví dụ M-1.7 trang 35)








Cấu trúc số liệu


Tính theo THUỐC Tính theo LỨA

Chọn các ước số thống kê

Kích OK


Thuốc A 5

5

5

5

Thuốc B

Thuốc C

Thuốc D

X

Trình bày các USTK vào bảng sauBảng số 1:Số lượng tế bào lympho ở chuột khi sử dụng 4 loại thuốc (x1000 tế bào mm-3máu)




Ví dụ M-1.7:

Giả thiết H0:

- Bằng lời:Ảnh hưởng của bốn loại thuốc đến tế bào lympho như nhau

- Bằng ký hiệu toán học: µA = µB = µC = µD

Đối thiết H1:

- Bằng lời:Ảnh hưởng của bốn loại thuốc đến tế bào lympho khác nhau

- Bằng ký hiệu toán học: µA ≠ µB ≠ µC ≠ µD





Stat/ ANOVA/ Test for Variance…TH

UOC


D

C

B

A

3.53.02.52.01.51.00.50.0

Bartlett's Test

0.977


Levene's Test


Test for Equal Variances for TEBAO Bartlett's TestTest Statistic 0.25P-Value 0.969

Levene's Test


P-Value = 0,977 > 0,05

=> Phương sai đồng nhất


Test for Equal Variances: TEBAO versus THUOC


THUOC N Lower StDev UpperA 5 0.319811 0.605805 2.51334B 5 0.350972 0.664831 2.75822C 5 0.401351 0.760263 3.15415D 5 0.322415 0.610737 2.53380



Stat/ ANOVA/Two-

Way…

Thí nghiệm một yếu tố khối ngẫu nhiên đầy đủ

Stat/ ANOVA/(GLM)General Linear

Model…

Thí nghiệm một yếu tố khối ngẫu nhiên đầy đủ





2 Kích OK


P-Value = 0,104 > 0,05


RESI1

Perc

ent

0.50.40.30.20.10.0-0.1-0.2-0.3-0.4

99

95

90

80

70

60504030

20

10

5

1

Mean

0.104

-8.43769E-16StDev 0.1831N 20AD 0.598P-Value

Probability Plot of RESI1Normal

Mean -8.43769E-16StDev 0.1831N 20AD 0.598P-Value 0.104


P-Value = 0,001 < 0,05

Bác bỏ H0, chấp nhận H1Kết luận: Ảnh hưởng của bốn loại thuốc đến tế bào

lympho có sự sai khác (P < 0,05)

Two-way ANOVA: TEBAO versus THUOC, LUA

Source DF SS MS F PTHUOC 3 1.8455 0.61517 11.59 0.001LUA 4 6.4030 1.60075 30.16 0.000Error 12 0.6370 0.05308Total 19 8.8855

S = 0.2304 R-Sq = 92.83% R-Sq(adj) = 88.65%

Stat/ ANOVA/(GLM)General Linear

Model…

Thí nghiệm một yếu tố khối ngẫu nhiên đầy đủ: so sánh cặp

Khi chấpnhận H1

so sánhcặp

So sánh cặp khi chấp nhận giả thiết H1

Chọn Comparisons… trong (GLM) General Linear Model

Giải thích kết quảTukey 95.0% Simultaneous Confidence IntervalsResponse Variable TEBAOAll Pairwise Comparisons among Levels of THUOC

THUOC = A subtracted from:

THUOC Lower Center Upper +---------+---------+---------+------B -1.133 -0.7000 -0.2672 (------*-------)C -0.793 -0.3600 0.0728 (------*------)D -1.193 -0.7600 -0.3272 (------*-------)

+---------+---------+---------+-------1.20 -0.60 0.00 0.60

THUOC = B subtracted from:

THUOC Lower Center Upper +---------+---------+---------+------C -0.0928 0.34000 0.7728 (-------*------)D -0.4928 -0.06000 0.3728 (------*------)

+---------+---------+---------+-------1.20 -0.60 0.00 0.60

THUOC = C subtracted from:

THUOC Lower Center Upper +---------+---------+---------+------D -0.8328 -0.4000 0.03276 (------*-------)

+---------+---------+---------+-------1.20 -0.60 0.00 0.60

A và B có sự sai khác (P<0,05)A và C không có sự sai khác (P>0,05)A và D có sự sai khác (P<0,05)

B và C không có sự sai khác (P>0,05)B và D không có sự sai khác (P>0,05)

C và D không có sự sai khác (P>0,05)

Sắp xếp các giá trị trung bình theo thứ tự giảm dần:


A 6,42 A 6,42B 5,72 C 6,06C 6,06 B 5,72D 5,66 D 5,66


A 6,42 a

b

bb

C 6,06

B 5,72

D 5,66



A 6,42a A 6,42a

C 6,06ab B 5,72b

B 5,72b C 6,06ab

D 5,66b D 5,66b

LOGO

3. Thí nghiệm kiểu Ô vuông latinh

Các bước tiến hành (Ví dụ M-1.9a trang 37)








Cấu trúc số liệu


Thức ăn A Kg/ngày 4

4

4

4

Thức ăn B Kg/ngày

Thức ăn C Kg/ngày

Thức ăn D Kg/ngày

X


Bảng số 1: Khối lượng cỏ khô trung bình bê thu nhận được ở 10 ngày thí nghiệm




Ví dụ M-1.9a:

Giả thiết H0:

- Bằng lời:Ảnh hưởng của bốn loại thức ăn bổ sung đến sự thu nhận cỏ khô của bê là như nhau

- Bằng ký hiệu toán học: µA = µB = µC = µD

Đối thiết H1:

- Bằng lời: Ảnh hưởng của bốn loại thức ăn bổ sung đến sự thu nhận cỏ khô của bê là khác nhau

- Bằng ký hiệu toán học: µA ≠ µB ≠ µC ≠ µD





Stat/ ANOVA/ Test for equal Variance…TA


D

C

B

A

6543210

Bartlett's Test

0.936


Levene's Test


Test for Equal Variances for KLCO Bartlett's TestTest Statistic 0.90P-Value 0.825


P-Value = 0,936 > 0,05

Phương sai đồng nhất


Test for Equal Variances: KLCO versus TA


TA N Lower StDev UpperA 4 0.438835 0.890693 5.34138B 4 0.367321 0.745542 4.47093C 4 0.252428 0.512348 3.07249D 4 0.299354 0.607591 3.64365



Stat/ ANOVA/(GLM) General Linear

Model

Thí nghiệm kiểu ô vuông latinh





2 Kích OK


P-Value = 0,760 > 0,05


RESI1

Perc

ent

0.500.250.00-0.25-0.50

99

95

90

80

70

60504030

20

10

5

1

Mean

0.760

-3.33067E-16StDev 0.2407N 16AD 0.232P-Value

Probability Plot of RESI1Normal Mean -3.33067E-16

StDev 0.2407N 16AD 0.232P-Value 0.760


P-Value = 0,001 < 0,05 Bác bỏ H0, chấp nhận H1

Kết luận: Ảnh hưởng của bốn loại thức ăn bổ sung đến sự thu nhận cỏ khô của bê là khác nhau(P < 0,05)

General Linear Model: KLCO versus GD, BE, TA

Factor Type Levels ValuesGD fixed 4 1, 2, 3, 4BE fixed 4 1, 2, 3, 4TA fixed 4 A, B, C, D

Analysis of Variance for KLCO, using Adjusted SS for Tests

Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F PGD 3 1.4819 1.4819 0.4940 3.41 0.094BE 3 3.5919 3.5919 1.1973 8.27 0.015TA 3 12.0219 12.0219 4.0073 27.68 0.001Error 6 0.8688 0.8688 0.1448Total 15 17.9644

S = 0.380515 R-Sq = 95.16% R-Sq(adj) = 87.91%

Unusual Observations for KLCO

Obs KLCO Fit SE Fit Residual St Resid11 12.8000 12.2875 0.3008 0.5125 2.20 R

R denotes an observation with a large standardized residual.

Stat/ ANOVA/(GLM) General Linear

Model

Thí nghiệm kiểu ô vuông latinh

Khi chấp nhận H1

so sánh cặp

So sánh cặp khi chấp nhận giả thiết H1

Chọn Comparisons… trong (GLM) General Linear Model

Giải thích kết quả so sánh cặp

A và B không có sự sai khác (P>0,05)A và C không có sự sai khác (P>0,05)A và D có sự sai khác (P<0,05)

B và C không có sự sai khác (P>0,05)B và D có sự sai khác (P<0,05)

C và D có sự sai khác (P<0,05)

Tukey Simultaneous TestsResponse Variable KLCOAll Pairwise Comparisons among Levels of TATA = A subtracted from:

Difference SE of AdjustedTA of Means Difference T-Value P-ValueB -0.425 0.2691 -1.580 0.4536C -0.575 0.2691 -2.137 0.2427D -2.275 0.2691 -8.455 0.0006

TA = B subtracted from:

Difference SE of AdjustedTA of Means Difference T-Value P-ValueC -0.150 0.2691 -0.557 0.9411D -1.850 0.2691 -6.876 0.0019

TA = C subtracted from:

Difference SE of AdjustedTA of Means Difference T-Value P-ValueD -1.700 0.2691 -6.318 0.0030

Sắp xếp các giá trị trung bình theo thứ tự giảm dần:


A 11,50 A 11,50B 11,07 B 11,07C 10,92 C 10,92D 9,22 D 9,22


A 11,50 a

b

B 11,07

C 10,92

D 9,22



A 11,50a A 11,50a

B 11,07a B 11,07a

C 10,92a C 10,92a

D 9,22b D 9,22b

Sơ đồ tóm tắt t-test và ANOVA

LOGO

Bài 4. Tương quan hồi quy và bảng tương liên

LOGO

I. Tương quan và hồi quy tuyến tính

Hệ số tương quan

Stat Basic Statistic Corelation…Cấu trúc số liệu

Hệ số tương quan

Hệ số tương quanCorrelations: KL, DL, DN

KL DLDL 0.897

0.000

DN 0.905 0.6480.000 0.001

Cell Contents: Pearson correlationP-Value

•Hệ số tương quan giữa Khối lượng và đường kính lớn là0,897

•Hệ số tương quan giữa Khối lượng và đường kính bé là 0,905

•Hệ số tương quan giữa đường kính lớn và đường kính bé là0,648

•Xác suất đối với từng hệ số tương quan đều < 0,05

Kết luận

Phương trình hồi quy tuyến tính

Stat Regression Regression…

Phương trình hồi quy tuyến tínhHồi quy đơn biến y = a +bx Hồi quy đa biến y = a + b1x1 + b2x2+…+bnxn

Phương trình hồi quy tuyến tính đơn biếnRegression Analysis: KL versus DL The regression equation isKL = - 53.7 + 2.04 DLPredictor Coef SE Coef T PConstant -53.67 12.78 -4.20 0.000DL 2.0379 0.2250 9.06 0.000

S = 2.69651 R-Sq = 80.4% R-Sq(adj) = 79.4%

Analysis of VarianceSource DF SS MS F PRegression 1 596.60 596.60 82.05 0.000Residual Error 20 145.42 7.27Total 21 742.02

Unusual Observations

Obs DL KL Fit SE Fit Residual St Resid7 57.1 67.900 62.629 0.579 5.271 2.00R8 58.2 59.000 64.871 0.658 -5.871 -2.25R

R denotes an observation with a large standardized residual.

Phương trình hồi quy tuyến tính đa biếnRegression Analysis: KL versus DL, DN

The regression equation isKL = - 117 + 1.21 DL + 2.48 DNPredictor Coef SE Coef T PConstant -116.555 5.472 -21.30 0.000DL 1.21473 0.08323 14.60 0.000DN 2.4764 0.1623 15.26 0.000

S = 0.759757 R-Sq = 98.5% R-Sq(adj) = 98.4%

Analysis of Variance

Source DF SS MS F PRegression 2 731.05 365.53 633.24 0.000Residual Error 19 10.97 0.58Total 21 742.02Source DF Seq SSDL 1 596.60DN 1 134.46

LOGO

III. Bảng tương liên

Các bước tiến hành (Ví dụ M-1.12 trang 48)







Bảng 1. Tỷ lệ viêm nội mạc tử cung của hai giống bò

Viêm nội mạc tử cungGiống bò n

Có KhôngHolstein 500 400

(80,00%)100

(20,00%)Jersey 200 190

(95,00%)10

(5,00%)

Đặt giả thiết H0 và đối thiết H1



Ví dụ M-1.12:

Giả thiết H0:

- Bằng lời:Tỷ lệ viêm nội mạc tử cung ở hai giống bò Holstein và Jersey như nhau

- Bằng ký hiệu toán học: πHolstein = π Jersey

Đối thiết H1:

- Bằng lời: Tỷ lệ viêm nội mạc tử cung ở hai giống bò Holstein vàJersey khác nhau

- Bằng ký hiệu toán học: π Holstein ≠ π Jersey


Tần suất lý thuyết (tần suất ước tính) của các ô >5: sử dụng phép thử Khi bình phương (Chi-square)

Trường hợp ít nhất một ô có giá trị tần suất ước tính lý thuyết ≤ 5 sử dụng phép thử chính xác của Fisher với bảng tương liên 2x2 (Fisher’s exact for 2x2 tables)

Bảng tương liên

Stat Tables Cross Tabulation and Chi-Square …Cấu trúc số liệu

Bảng tương liên: Phép thử khi bình phương (chi-square)

Stat Tables Cross Tabulation and Chi-Square …

Chọn Chi-Square…nếu tần xuất ước tính

≤ 5

Giá trị ước tính lý thuyết

Phép thử Khi bình phương

Bảng tương liên: Phép thử khi bình phương (chi-square)

Đọc kết quả trong cửa sổ SessionTabulated statistics: GIONG, KETQUA

Using frequencies in TANSUATRows: GIONG Columns: KETQUA

- + All

H 400 100 50080.00 20.00 100.00421.4 78.6 500.0

J 190 10 20095.00 5.00 100.00168.6 31.4 200.0

All 590 110 70084.29 15.71 100.00590.0 110.0 700.0

Cell Contents: Count% of RowExpected count

Pearson Chi-Square = 24.268, DF = 1, P-Value = 0.000Likelihood Ratio Chi-Square = 29.054, DF = 1, P-Value = 0.000

P-value = 0,000

Kết luận: Có mối liên hệ giữa bệnh viêm nội mạc tử cung và giống bò (P<0,05)

Stat Tables Cross Tabulation and Chi-Square …Cấu trúc số liệu

Bảng tương liên: Phép thử chính xác của Fisher…

Stat Tables Cross Tabulation and Chi-Square …

Chọn Other Stats…nếu tần xuất ước tính

< 5



Phép thử Chính xác của Fisher

Đọc kết quả trong cửa sổ SessionTabulated statistics: THUOC, KETQUA Using frequencies in TANSUATRows: THUOC Columns: KETQUA

- + All

DC 8 2 1080 20 100

4.500 5.500 10.000VAC 1 9 10

10 90 1004.500 5.500 10.000

All 9 11 2045 55 100

9.000 11.000 20.000Cell Contents: Count

% of RowExpected count

Fisher's exact test: P-Value = 0.0054775

P-value = 0,0054775

Kết luận: Vác xin đã làm giảm tỷ lệ chết (P<0,05)

Đọc kết quả trong cửa sổ SessionTabulated statistics: THUOC, KETQUA Using frequencies in TANSUATRows: THUOC Columns: KETQUA

- + All

DC 8 2 1080 20 100

4.500 5.500 10.000VAC 1 9 10

10 90 1004.500 5.500 10.000

All 9 11 2045 55 100

9.000 11.000 20.000

Cell Contents: Count% of RowExpected count

Pearson Chi-Square = 9.899, DF = 1, P-Value = 0.002Likelihood Ratio Chi-Square = 11.016, DF = 1, P-Value = 0.001

* NOTE * 2 cells with expected counts less than 5

Documents

Bai Giang TKTN (Phan Thuc Hanh Minitab14)