Upload
others
View
6
Download
0
Embed Size (px)
Citation preview
THIẾT KẾ THÍ NGHIỆMPHẦN THỰC HÀNH
Hà Xuân Bộ
Bộ môn Di truyền - Giống vật nuôi
Email: [email protected]
LIÊN HỆ
• MailPhòng 206, Bộ môn Di truyền -Giống vật nuôiKhoa Chăn nuôiHọc viện Nông nghiệp Việt Nam
• Websitehttp://thietke.jimdo.com
• Phone+84 4 38 76 82 65 (Bộ môn)
NỘI DUNG THỰC HÀNH THIẾT KẾ THÍ NGHIỆM
1. 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 bằng phân
tích phương sai (ANOVA) - Bảng tương liên
Tài liệu
Tài liệuhttp://www.thietke.jimdo.com
Tài liệu tham khảoThiết kế thí nghiệm, Claustriaux, J.J., 2005
Phương pháp thí nghiệm đồng ruộng. Nguyễn Thị Lan,
Phạm Tiến Dũng, Chủ biên. NXB Nông nghiệp, 2006
Giáo trình phương pháp thí nghiệm đồng ruộng: Dùng
cho các trường Đại học Nông nghiệp. Phạm Chí Thành.
NXB Nông nghiệp, 1976
Thống kê sinh vật học và phương pháp thí nghiệm
trong chăn nuôi : Giáo trình dùng cho học sinh 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, 1979
Bài 1: Tóm tắt, trình bày dữ liệu
Thực hành thiết kế thí nghiệm
I. Giới thiệu phần mềm Minitab 16
Thực hành thiết kế thí nghiệm
Các thao tác cơ bản
• Khởi động Minitab 16
• 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 16
Khởi động Minitab 16
• C1: Menu Start/Programs/Minitab/
• C2: Kích đúp chuột vào biểu tượng
trên nền màn hình (Desktop).
• C3: C:\Program\Minitab\Minitab16\Mtb.exe
Cửa sổ làm việc của Minitab16
Menu chính
Cửa sổ Session: Đọc kết quả (Ctrl + M)
Cửa sổ Worksheet: Nhập dữ liệu thô (Ctrl + D)
Dòng đặt tên cột
Thanh chuẩn
Thanh tiêu đề
Cửa sổ project:
quản lý các lệnh
làm việc (Ctrl + I)
Mở một tệp trắng mới (New)
• C1: Vào menu File/ New…
• C2: Ấn tổ hợp phím Ctrl+N
Mở Project mới
Mở Worksheet mới
Mở một tệp đã ghi trên ổ đĩa (Open)
• C1: Kích chuột vào biểu tượng Open trênthanh công cụ chuẩn.
• C2: Ấn tổ hợp phím Ctrl+O
• C3: 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 cụ
chuẩn.
• C2: Ấn tổ hợp phím Ctrl+S
• C3: Vào menu File/Save Project
Nếu tệp đã được ghi từ trước
thì lần ghi tệp hiện tại sẽ ghi lại
sự thay đổi kể từ lần ghi trước.
Nếu tệp chưa được ghi lần nào
sẽ xuất hiện hộp thoại Save Project As,
chọn nơi ghi tệp trong khung
Save 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
tệp1. 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: có tác 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+F4
• C3: Vào menu File/Exit
Nếu chưa ghi tệp vào ổ đĩa thì xuất hiện 1Message Box:
Yes: ghi tệp trước khi thoát
No: thoát không ghi tệp
Cancel: hủy lệnh thoát
II. Nhập dữ liệu trong Minitab
Thực hành thiết kế thí nghiệm
1. Nhập dữ liệu trực tiếp trong Worksheet
• Đặt tên biến:
+ Đúng vị trí: Tên biến luôn nằm ởdòng không đánh số thứ tự (trênhàng 1)
+ Ngắn gọn
+ Không dùng các ký hiệu đặc biệt (:,/…) hoặc các ký tự tiếng Việt (ô, â,ă…); trong cùng một Worksheetkhông đặt tên cột trùng nhau(Minitab không phân biệt được cácký tự viết hoa và viết thường:MINITAB = Minitab = minitab)
• Nhập dữ liệu:
+ Cùng một chỉ tiêu, dữ liệu được nhậpthành một cột trong Worksheet(đúng dạng dữ liệu: ký tự, ngàytháng, số,…)
+ Thay dấu (,) bằng dấu (.) trong phầnthập phân
+ Số liệu khuyết được thay bằng dấu(*) không được để trống
2. Nhập dữ liệu từ Excel
• Bước 1: chuẩn bị
+ File excel đáp ứng đầy đủ
các điều kiện như nhập
trực tiếp trong Worksheet
của Minitab
+ Dữ liệu được nhập thành
cột trong sheet1
+ Lưu file (Save) trên ổ đĩa
2. Nhập số liệu từ Excel• Bước 2: Mở file
+File/Open Worksheet
1. Chọn nơi ghi tệp
3. Chọn tên tệp
4. Bấm Open để mở
2. Chọn All(*.*)
III. Tóm tắt và trình bày dữ liệu với biến định lượng
Thực hành thiết kế thí nghiệm
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 thị
• Tính các ước số thống kê và vẽ
đồ thị: Stat Basic
Statistic Display
Descriptive statistics …
Ví dụ M-1.1a (trang 18)
1.Tên cột số liệu cần tính
2. Tính chung
(Để trống)
3. Lựa
chọn các
tham số
thống kê
4. Lựa
chọn dạng
đồ thị
5. Kích OK
Tính các ước số thống kê và vẽ đồ thị
• Tính các ước số thống kê và vẽ
đồ thị: Stat Basic
Statistic Display
Descriptive statistics …
Ví dụ M-1.1b (trang 20)
1.Tên cột số liệu cần tính
2. Theo nhóm
3. Lựa
chọn các
tham số
thống kê
4. Lựa
chọn dạng
đồ thị
5. Bấm OK
Chọn các ước số thống kê và dạng đồ thị
2. Chọn các ước số thống
kê (Statistics …)3. Chọn các dạng đồ thị
(Graphs …)
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
*,s *22 ,s
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
P
6050403020
Individual Value Plot of P
P
Fre
qu
en
cy
6055504540353025
5
4
3
2
1
0
Histogram of P
P
Fre
qu
en
cy
7060504030
5
4
3
2
1
0
Mean 47.58
StDev 10.16
N 16
Histogram (with Normal Curve) of P
Descriptive Statistics: P
Variable N Mean SE Mean StDev Variance CoefVar
P 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
Fre
qu
en
cy
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
Fre
qu
en
cy
706050403020
3.0
2.5
2.0
1.5
1.0
0.5
0.0
706050403020
1 2 1
50.28
StDev 9.387
N 8
Mean 44.88
StDev 10.79
N 8
2
Mean
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 thí
nghiệm
Đơn vị
tínhn ±SE S Cv(%)X
Các chỉ tiêu
nghiên cứu
Đơn vị
tính
Công thức thí nghiệm 1 Công thức thí nghiệm 2
n ±SE n ±SE
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 tiêuĐơn vị
tínhn Mean ± SD Cv(%)
Khối lượng Gram 16 47,58 ± 10,16 21,75
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 tiêuĐơn vị
tínhn Mean ± SD Cv(%)
Lứa 1 Gram 8 44,88 ± 10,79 24,05
Lứa 2 Gram 8 50,28 ± 9,39 18,67
IV. Tóm tắt và trình bày dữ liệu với biến định tính
Thực hành thiết kế thí nghiệm
Ví dụ 1.2 Trang 21
Nhập dữ liệu trong Worksheet
Cấu 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 thị
Stat Tables Cross Tabulation and Chi-Square …
Đọc kết quả trong cửa sổ SessionTabulated statistics: TRAI, KETQUA
Rows: TRAI Columns: KETQUA
- + All
A 11 6 17
64.71 35.29 100.00
B 16 6 22
72.73 27.27 100.00
C 12 8 20
60.00 40.00 100.00
All 39 20 59
66.10 33.90 100.00
Cell Contents: Count
% of Row
Trình bày bằng biểu đồ
Graph 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
Co
un
t
+-
16
12
8
4
0
+-
16
12
8
4
0
A B
C
Chart of KETQUA
Panel variable: TRAI
Tóm tắt và trình bày dữ liệu
• Dữ liệu nhập
theo cách 2
Stat Tables
Cross
Tabulation and
Chi-Square …
Tóm tắt và vẽ đồ thị
Stat Tables Cross Tabulation and Chi-Square …
Đọc kết quả trong cửa sổ SessionTabulated statistics: TRAI, KETQUA
Using frequencies in TANSUAT
Rows: TRAI Columns: KETQUA
- + All
A 11 6 17
64.71 35.29 100.00
B 16 6 22
72.73 27.27 100.00
C 12 8 20
60.00 40.00 100.00
All 39 20 59
66.10 33.90 100.00
Cell Contents: Count
% of Row
Trình bày bằng biểu đồ bánh
Graph 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
Trình bày các USTK vào bảng sau
Bảng 1. Tỷ lệ viêm nội mạc tử cung tại 3 trại chăn nuôi bò
Trại nViêm nội mạc tử cung
Có Không
A 17 6
(35,29%)
11
(64,71%)
B 22 6
(27,27%)
16
(72,73%)
C 20 8
(40,00%)
12
(60,00%)
BÀI 2: Ước lượng kiểm định một giá trị trung bình
và so sánh hai giá trị trung bình của hai biến chuẩn
Thực hành thiết kế thí nghiệm
I. Ước lượng, kiểm định một giá trị trung bình
Thực hành thiết kế thí nghiệm
Ví dụ M-1.3 (trang 24)
Tăng trọng trung bình (gram/ngày) của 36 lợnnuôi vỗ béo giống Landrace được rút ngẫu nhiên từmột trại chăn nuôi. Số liệu thu được như sau:
577 596 594 612 600 584 618 627 588
621 623 598 602 581 631 570 595 603
601 606 559 615 607 608 591 565 586
605 616 574 578 600 596 619 636 589
Cán bộ kỹ thuật trại cho rằng tăng trọng trung bình của toàn
đàn lợn trong trại là 607 gram/ngày. Theo anh (chị) kết luận
đó đúng hay sai, vì sao? Biết độ lệch chuẩn của tính trạng
này 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
• Tính các ước số thống kê và vẽ
đồ thị: Stat Basic
Statistic Display
Descriptive statistics …
Ví dụ M-1.1a (trang 18)
1.Tên cột số liệu cần tính
2. Để trống
3. Lựa
chọn các
tham số
thống kê
4. Lựa
chọn dạng
đồ thị
5. Bấm OK
Chọn các ước số thống kê và dạng đồ thị
2. Chọn các ước số thống
kê (Statistics …)3. Chọn các dạng đồ thị
(Graphs …)
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 Mean ± SD Cv(%)
Tăng khối lượng g/ngày 36 599,19 ± 18,66 3,11
Trình bày các USTK vào bảng sau
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:
- Không có sự sai khác về tăng trọng trung bình toàn đàn lợn trong trại
so với 607 gram/ngày
- µ = 607 gram/ngày
• Đối thiết H1:
- Có sự sai khác về tăng trọng trung bình toàn đàn lợn trong trại so với
607 gram/ngày
- 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
Stat/ Basic statistics/ Normality test
1. Tên biến số cần kiểm tra
2. Kích OK
Stat/ Basic statistics/ Normality test
P
Pe
rce
nt
640630620610600590580570560550
99
95
90
80
70
60
50
40
30
20
10
5
1
Mean
0.997
599.2
StDev 18.66
N 36
AD 0.094
P-Value
Probability Plot of PNormal
P-value = 0,997 >
0,05 Biến số
có phân phối
chuẩn
Stat/ Basic statistics/1Z
Ước lượng và kiểm định một giá trị trung bình khi biết (σ)
Stat/ Basic statistics/1Z
Ước lượng và kiểm định một giá trị trung bình khi biết (σ)
Nhập giá trị σ
Nhập giá trị µ0
Cột số liệu thô
Kích chuột
vào ô này
Số liệu thô
Số liệu đã tóm tắt
Giải thích kết quả
Giả thiết Ho và
đối thiết H1
Kết luận nhờ xác
suất
Khoảng tin cậy
One-Sample Z: P
Test of mu = 607 vs not = 607The assumed standard deviation = 21.75
Variable N Mean StDev SE Mean 95% CI Z PP 36 599.194 18.656 3.625 (592.090, 606.299) -2.15 0.031
P-Value = 0,031 < 0,05 => Bác bỏ H0, chấp nhận H1
Kết luận: Có sự sai khác về tăng trọng so với 607 g/ngày (P < 0,05)
Stat/ Basic statistics/1t
Ước lượng và kiểm định một giá trị trung bình khi không biết (σ)
Stat/ Basic statistics/1t
Ước lượng và kiểm định một giá trị trung bình khi không biết σ
Nhập giá trị µ0
Cột số liệu thô
Kích chuột
vào ô này
Số liệu thô
Số liệu đã tóm tắt
Kết luận nhờ xác
suất
Giả thiết Ho và
H1
Khoảng tin cậy
Giải thích kết quả
One-Sample T: P
Test of mu = 607 vs not = 607
Variable N Mean StDev SE Mean 95% CI T P
P 36 599.194 18.656 3.109 (592.882, 605.507) -2.51 0.017
P-Value = 0,017 < 0,05 => Bác bỏ H0, chấp nhận H1
Kết luận: Có sự sai khác về tăng trọng so với 607 g/ngày (P < 0,05)
II. So sánh hai giá trị trung bình của hai biến chuẩn
Thực hành thiết kế thí nghiệm
1. So sánh hai giá trị trung bình
của hai biến chuẩn khi lấy mẫu độc lập
Thực hành thiết kế thí nghiệm
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:
Giống
thứ
nhất
187,6 180,3 198,6 190,7 196,3 203,8 190,2 201,0
194,7 221,1 186,7 203,1
Giống
thứ hai
148,1 146,2 152,8 135,3 151,2 146,3 163,5 146,6
162,4 140,2 159,4 181,8 165,1 165,0 141,6
Theo anh (chị), khối lượng của hai giống bò có sự sai khác
không?
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
Tóm tắt và trình bày dữ liệu
Nhập số liệu: cách 1 Nhập số liệu: cách 2
Tóm tắt và trình bày dữ liệu
• Tính các ước số thống kê và vẽ đồ
thị Stat Basic Statistic
Display Descriptive statistics …
1. Biến số cần tính
2. Chọn
các ước
số thống
kê
3. Chọn
các dạng
độ thị
4. Kích OK
Chọn các ước số thống kê và dạng đồ thị
2. Chọn các ước số thống
kê (Statistics …)3. Chọn các dạng đồ thị
(Graphs …)
Công thức
thí nghiệm
Đơn
vị tínhn Mean ± SD Cv(%)
Giống bò 1 Kg 12 196,18 ±10,62 5,41
Giống bò 2 Kg 15 153,70 ±12,30 8,00
Trình bày các USTK vào bảng sau
Bảng số 1.4. Khối lượng của hai giống bò
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-1.4:
• Giả thiết H0:
- Không có sai khác về khối lượng của hai giống bò
- µ1 = µ 2
• Đối thiết H1:
- Có sai khác về khối lượng của hai giống bò
- µ1 ≠ µ2
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
Stat/ Basic statistics/ Normality test
1. Tên biến số cần kiểm tra
2 Kích OK
GIONG1
Pe
rce
nt
220210200190180170
99
95
90
80
70
60
50
40
30
20
10
5
1
Mean
0.530
196.2
StDev 10.62
N 12
AD 0.298
P-Value
Probability Plot of GIONG1Normal
P-value (GIỐNG 1) = 0,530
> 0,05 biến số có phân
phối chuẩn
Stat/ Basic statistics/ Normality test
P-value (GIỐNG 2) = 0,407
> 0,05 biến số có
phân phối chuẩn
GIONG2
Pe
rce
nt
190180170160150140130120
99
95
90
80
70
60
50
40
30
20
10
5
1
Mean
0.407
153.7
StDev 12.30
N 15
AD 0.357
P-Value
Probability Plot of GIONG2Normal
1. Tên biến số cần kiểm tra
2 Kích OK
Kiểm tra điều kiện: phương sai đồng nhất
Stat/ Basic statistics/ 2 Variance…
Kiểm tra phương sai đồng nhấtStat/ Basic statistics/ 2 Variance…
Số liệu thô: cách 1 Số liệu thô: cách 2
Số liệu tóm tắt: độ lệch chuẩn Số liệu tóm tắt: phương sai
Stat/ Basic statistics/ 2 Variance…
P-value = 0,631 > 0,05 Hai phương sai đồng nhất
Stat/ Basic statistics/2t
So sánh hai giá trị trung bình khi lấy mẫu độc lập
Nhập số liệu cách 1 Nhập số liệu cách 2
Chọn
Nếu bước 3
kết luận hai
phương sai
bằng nhau,
đánh dấu (۷)
vào ô này
Còn bước 3
kết luận hai
phương sai
không bằng
nhau, ô này
để trống
Chọn
So sánh hai giá trị trung bình khi lấy mẫu độc lập
(phương sai đồng nhất)
Phương
sai đồng
nhất
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 Mean
GIONG1 12 196.2 10.6 3.1
GIONG2 15 153.7 12.3 3.2
Difference = mu (GIONG1) - mu (GIONG2)
Estimate for difference: 42.4750
95% CI for difference: (33.2301, 51.7199)
T-Test of difference = 0 (vs not =): T-Value = 9.46 P-Value = 0.000 DF = 25
Both use Pooled StDev = 11.5901
P-Value = 0,000 < 0,05 => Bác bỏ H0, chấp nhận H1
Kết luận: Có sự sai khác về khối lượng của hai giống bò (P < 0,05)
Phương
sai không
đồng nhất
So sánh hai giá trị trung bình khi lấy mẫu độc lập
(phương sai không đồng nhất)
Giải thích kết quả (hai phương sai không đồng nhất)
Một số tham số thống kê cơ bản
Bậc tự do
Xác suất KL
Two-Sample T-Test and CI: GIONG1, GIONG2
Two-sample T for GIONG1 vs GIONG2
N Mean StDev SE Mean
GIONG1 12 196.2 10.6 3.1
GIONG2 15 153.7 12.3 3.2
Difference = mu (GIONG1) - mu (GIONG2)
Estimate for difference: 42.48
95% CI for difference: (33.37, 51.58)
T-Test of difference = 0 (vs not =): T-Value = 9.62 P-Value = 0.000 DF = 24
2. So sánh hai giá trị trung bình
của hai biến chuẩn khi lấy mẫu cặp đôi
Thực hành thiết kế thí nghiệm
Ví dụ M-1.5 (trang 29)
Tăng trọng (pound) của 10 cặp bê sinh đôi giống hệt nhaudưới hai chế độ chăm sóc khác nhau (A và B). Bê trongtừng cặp được bắt thăm ngẫu nhiên về một trong haicách chăm sóc.
Hãy kiểm định giả thiết H0:Tăng trọng trung bình ở haicách chăm sóc như nhau. H1: Tăng trọng trung bìnhkhác nhau ở hai 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 9 10
Tăng trọng ở
cách A43 39 39 42 46 43 38 44 51 43
Tăng trọng ở
cách B37 35 34 41 39 37 35 40 48 36
Chênh lệch (d) 6 4 5 1 7 6 3 4 3 7
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 liệu
• B2: Giả thiết H0 và đối thiết H1
• B3: Kiểm tra phân bố chuẩn cho cột hiệu
• B4: Tìm P-value
• B5: So sánh P-value với α 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
Tóm tắt và trình bày dữ liệu
• Tính các ước số
thống kê và vẽ đồ thị
Stat Basic
Statistic Display
Descriptive statistics
…
1. Biến số cần tính
2. Chọn
các ước
số thống
kê
3. Chọn
các dạng
độ thị
4. Kích OK
Chọn các ước số thống kê và dạng đồ thị
2. Chọn các ước số thống
kê (Statistics …)3. Chọn các dạng đồ thị
(Graphs …)
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-1.5:
• Giả thiết H0:
- Tăng trọng trung bình ở hai cách chăm sóc như nhau
- µA = µB
• Đối thiết H1:
- Tăng trọng trung bình ở hai cách chăm sóc khác
nhau
- µA ≠ µB
Kiểm tra điều kiện: phân bố chuẩn
Stat/ Basic statistics/ Normality test
Stat/ Basic statistics/ Normality test
1. Tên biến cần kiểm tra
2 Kích OK
Stat/ Basic statistics/ Normality test
P-value = 0,592 >
0,05 Số liệu
có phân phối
chuẩn
Kiểm tra phân bố chuẩn ở cột hiệu
D
Pe
rce
nt
9876543210
99
95
90
80
70
60
50
40
30
20
10
5
1
Mean
0.592
4.6
StDev 1.955
N 10
AD 0.271
P-Value
Probability Plot of DNormal
Stat/ Basic statistics/
t-t Paired t…
So sánh hai giá trị trung bình khi lấy mẫu cặp đôi
So sánh hai giá trị trung bình khi lấy mẫu cặp đôi
1. Chọn chấm
tròn trên
Kích OK
Giải thích kết quả (so sánh hai giá trị trung bình khi lấy
mẫu theo cặp)
Một số tham số thống kê cơ bản
Xác suất KL
Paired T-Test and CI: A, B
Paired T for A - B
N Mean StDev SE Mean
A 10 42.8000 3.8239 1.2092
B 10 38.2000 4.1312 1.3064
Difference 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
P-Value = 0,000 < 0,05 => Bác bỏ H0, chấp nhận H1
Kết luận: Có sự sai khác về tăng trọng của bê ở hai cách chăm sóc
(P < 0,05)
BÀI 3. So sánh nhiều giá trị trung bình
bằng phân tích phương sai (ANOVA)- Bảng tương liên
Thực hành thiết kế thí nghiệm
1.Mô hình thí nghiệm
một yếu tố hoàn toàn ngẫu nhiên
Thực hành thiết kế thí nghiệm
Ví dụ M-1.6 (trang 31)
Theo dõi tăng trọng của cá (kg) trong thí nghiệm với 5công thức nuôi (A, B, C, D, E). Hãy cho biết tăng trọngcủa cá ở các công thức nuôi có sự sai khác hay không?Nếu có sự khác nhau, tiến hành so sánh sự sai khác củatừng cặp giá trị trung bình bằng các chữ cái.
A B C D E
0,95 0,43 0,70 1,00 0,90
0,85 0,45 0,90 0,95 1,00
0,85 0,40 0,75 0,90 0,95
0,90 0,42 0,70 0,90 0,95
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
• Bước 6: Nếu chấp nhận H1 => So sánh cặp
Tóm tắt và trình bày dữ liệu
• Tính các ước số thống kê và vẽ đồ thị Stat
Basic Statistic Display Descriptive statistics
…
Nhập số liệu cách 1
Nhập số liệu cách 2
Tóm tắt và trình bày dữ liệu
Nhập số liệu cách 1 Nhập số liệu cách 2
Chọn các ước số thống kê và dạng đồ thị
2. Chọn các ước số thống
kê (Statistics …)3. Chọn các dạng đồ thị
(Graphs …)
Công thức thí nghiệm Đơn vị tính n Mean ± SD Cv(%)
Công thức nuôi A Kg 4 0,88 ± 0,04 5,39
Công thức nuôi B Kg 4 0,42 ± 0,02 4,9
Công thức nuôi C Kg 4 0,76 ± 0,09 12,4
Công thức nuôi D Kg 4 0,93 ± 0,04 5,1
Công thức nuôi E Kg 4 0,95 ± 0,04 4,3
Trình bày các USTK vào bảng sau
Bảng số 1.6. Ảnh hưởng của các công thức nuôi đến tăng trọng
của cá
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-1.6:
• Giả thiết H0:
- Không có sự sai khác về tăng trọng của cá khi sử dụng các công thức nuôi A, B, C, D và E.
- µA = µB = µC = µD = µE
• Đối thiết H1:
- Có sự sai khác về tăng trọng của cá khi sử dụng các công thức nuôi A, B, C, D và E.
- µA ≠ µB ≠ µC ≠ µD ≠ µE
Kiểm tra sự đồng nhất của phương sai
Stat/ ANOVA/ Test for equal Variance…
Kiểm tra phương sai đồng nhất
Stat/ ANOVA/ Test for equal Variance…
TA
95% Bonferroni Confidence Intervals for StDevs
E
D
C
B
A
0.60.50.40.30.20.10.0
Bartlett's Test
0.539
Test Statistic 5.76
P-Value 0.218
Levene's Test
Test Statistic 0.81
P-Value
Test for Equal Variances for KL
Bartlett's Test
Test Statistic 5.76
P-Value 0.218
Levene's Test
Test Statistic 0.81
P-Value 0.539
Stat/ ANOVA/ Test for equal Variance…
P-Value 0,539 > 0,05
Phương sai đồng
nhất
Test for Equal Variances: KL versus TA
95% Bonferroni confidence intervals for standard deviations
TA N Lower StDev Upper
A 4 0.0231412 0.0478714 0.309607
B 4 0.0100628 0.0208167 0.134631
C 4 0.0457534 0.0946485 0.612137
D 4 0.0231412 0.0478714 0.309607
E 4 0.0197348 0.0408248 0.264034
Bartlett's Test (normal distribution)
Test statistic = 5.76, p-value = 0.218
Levene's Test (any continuous distribution)
Test statistic = 0.81, p-value = 0.539
Stat/ ANOVA/ Test for Variance…
Stat/ ANOVA/One-
Way…
Thí nghiệm một yếu tố hoàn toàn ngẫu nhiên
Chọn vào ô này để
lấy cột phần dư
(RESI)
Kiểm tra điều kiện: phân bố chuẩn
Stat/ Basic statistics/ Normality test
Stat/ Basic statistics/ Normality test
1. Tên cột phần dư (RESI1)
2 Kích OK
Stat/ Basic statistics/ Normality test
RESI1
Pe
rce
nt
0.150.100.050.00-0.05-0.10
99
95
90
80
70
60
50
40
30
20
10
5
1
Mean
0.159
8.326673E-18
StDev 0.04970
N 20
AD 0.525
P-Value
Probability Plot of RESI1Normal
Mean 8.326673E-18
StDev 0.04970
N 20
AD 0.525
P-Value 0.159
P-Value 0,159 > 0,05
Biến số có phân
bố chuẩn
Giải thích kết quảOne-way ANOVA: KL versus TA
Source DF SS MS F P
TA 4 0.76325 0.19081 60.99 0.000
Error 15 0.04693 0.00313
Total 19 0.81018
S = 0.05593 R-Sq = 94.21% R-Sq(adj) = 92.66%
Individual 95% CIs For Mean Based on
Pooled 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 nhận
H1
Kết luận: Có sự
sai khác về tăng
trọng của cá ở
các công thức
nuôi (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
Giải thích kết quả so sánh cặp
Công thức Trung bình Công thức Trung bình
E 0,95a A 0,88a
D 0,93a B 0,42c
A 0,88a C 0,76b
C 0,76b D 0,93a
B 0,42c E 0,95a
Ghi chú: Các giá trị trung bình mang cùng chữ cái, sai khác không có ý nghĩa (P>0,05)
2. Mô hình thí nghiệm
một yếu tố khối ngẫu nhiên đầy đủ
Thực hành thiết kế thí nghiệm
Ví dụ M-1.7 (trang 35)
Nghiên cứu số lượng tế bào lymphô ở chuột (x1000tế bào mm-3 máu) được sử dụng 4 loại thuốc khácnhau (A, B, C và D; thuốc D là thuốc placebo) qua 5lứa; số liệu thu được trình bày ở bảng dưới. Cho biếtảnh hưởng của thuốc đến tế bào lymphô?
Lứa 1 Lứa 2 Lứa 3 Lứa 4 Lứa 5
Thuốc A 7,1 6,1 6,9 5,6 6,4
Thuốc B 6,7 5,1 5,9 5,1 5,8
Thuốc C 7,1 5,8 6,2 5,0 6,2
Thuốc D 6,7 5,4 5,7 5,2 5,3
Các bước tiến hành (Ví dụ M-1.7 trang 35)
• 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
• Bước 6: Nếu chấp nhận H1 => so sánh cặp
Tóm tắt và trình bày dữ liệu
• Tính các ước số thống kê và vẽ đồ thị Stat
Basic Statistic Display Descriptive statistics
…
Cấu trúc số liệu
Tóm tắt và trình bày dữ liệu
Tính theo THUỐC Tính theo LỨA
Chọn các ước số thống kê và dạng đồ thị
2. Chọn các ước số thống
kê (Statistics …)3. Chọn các dạng đồ thị
(Graphs …)
Công thức thí nghiệmĐơn vị
tínhn Mean ± SD Cv(%)
Thuốc A 5
Thuốc B 5
Thuốc C 5
Thuốc D 5
Trình bày các USTK vào bảng sau
Bảng số 1.7. Ảnh hưởng của thuốc đến số lượng tế bào lympho ở chuột
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-1.7:
• Giả thiết H0:
- Ảnh hưởng của bốn loại thuốc đến tế bào lympho như nhau
- µA = µB = µC = µD
• Đối thiết H1:
- Ảnh hưởng của bốn loại thuốc đến tế bào lympho khác nhau
- µA ≠ µB ≠ µC ≠ µD
Kiểm tra sự đồng nhất của phương sai
Stat/ ANOVA/ Test for equal Variance…
Kiểm tra phương sai đồng nhất
Stat/ ANOVA/ Test for equal Variance…
Stat/ ANOVA/ Test for Variance…TH
UO
C
95% Bonferroni Confidence Intervals for StDevs
D
C
B
A
3.53.02.52.01.51.00.50.0
Bartlett's Test
0.977
Test Statistic 0.25
P-Value 0.969
Levene's Test
Test Statistic 0.07
P-Value
Test for Equal Variances for TEBAO Bartlett's Test
Test Statistic 0.25
P-Value 0.969
Levene's Test
Test Statistic 0.07
P-Value 0.977
P-Value = 0,977 > 0,05
=> Phương sai đồng
nhất
Stat/ ANOVA/ Test for equal Variance…
Test for Equal Variances: TEBAO versus THUOC
95% Bonferroni confidence intervals for standard deviations
THUOC N Lower StDev Upper
A 5 0.319811 0.605805 2.51334
B 5 0.350972 0.664831 2.75822
C 5 0.401351 0.760263 3.15415
D 5 0.322415 0.610737 2.53380
Bartlett's Test (normal distribution)
Test statistic = 0.25, p-value = 0.969
Levene's Test (any continuous distribution)
Test statistic = 0.07, p-value = 0.977
Stat/ ANOVA/Two-
Way…
Thí nghiệm một yếu tố khối ngẫu nhiên đầy đủ (cách 1)
Chọn vào ô này để
lấy cột phần dư
(RESI)
Stat/ ANOVA/(GLM)General Linear
Model…
Thí nghiệm một yếu tố khối ngẫu nhiên đầy đủ (cách 2)
Chọn
Chọn vào ô này để
lấy cột phần dư
(RESI)
Kiểm tra điều kiện: phân bố chuẩn
Stat/ Basic statistics/ Normality test
Stat/ Basic statistics/ Normality test
1. Tên cột phần dư (RESI1)
2 Kích OK
Stat/ Basic statistics/ Normality test
P-Value = 0,104 > 0,05
Số liệu có phân bố
chuẩn
RESI1
Pe
rce
nt
0.50.40.30.20.10.0-0.1-0.2-0.3-0.4
99
95
90
80
70
60
50
40
30
20
10
5
1
Mean
0.104
-8.43769E-16
StDev 0.1831
N 20
AD 0.598
P-Value
Probability Plot of RESI1Normal
Mean -8.43769E-16
StDev 0.1831
N 20
AD 0.598
P-Value 0.104
Giải thích kết quả
P-Value = 0,001 < 0,05
Bác bỏ H0, chấp nhận H1
Kết luận: Ảnh hưởng của thuốc đến số lượng tế bào
lympho có sự sai khác (P < 0,05)
Two-way ANOVA: TEBAO versus THUOC, LUA
Source DF SS MS F P
THUOC 3 1.8455 0.61517 11.59 0.001
LUA 4 6.4030 1.60075 30.16 0.000
Error 12 0.6370 0.05308
Total 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 chấp nhận H1 so sánh
cặp
So sánh cặp khi chấp nhận giả thiết H1
Chọn Comparisons… trong (GLM) General Linear Model
Biến cần so sánh
Giải thích kết quả
Công
thứcTrung bình Công thức Trung bình
A 6,42a A 6,42a
C 6,06ab B 5,72b
B 5,72b C 6,06ab
D 5,66b D 5,66b
Ghi chú: Các giá trị trung bình mang cùng chữ cái, sai khác không có ý nghĩa (P>0,05)
3. Mô hình thí nghiệm kiểu Ô vuông latinh
Thực hành thiết kế thí nghiệm
Ví dụ 1.9a (Trang 37)
Các bước tiến hành (Ví dụ M-1.9 trang
37)
• 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
• Bước 6: Nếu chấp nhận H1 => so sánh cặp
Tóm tắt và trình bày dữ liệu
• Tính các ước số thống kê và vẽ đồ thị Stat
Basic Statistic Display Descriptive statistics
…
Cấu trúc số liệu
Công thức thí nghiệmĐơn vị
tínhn Mean ± SD Cv(%)
Thức ăn A Kg/ngày 4
Thức ăn B Kg/ngày 4
Thức ăn C Kg/ngày 4
Thức ăn D Kg/ngày 4
Trình bày các USTK vào bảng sau
Bảng số 1.9. Ảnh hưởng của thức ăn bổ sung đến khối lượng cỏ khô trung bình bê thu nhận
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-1.9a:
• Giả thiết H0:
- Không có sự sai khác về số lượng cỏ khô bê thu nhận khi sử dụng các
loại thức ăn bổ sung A, B, C và D.
- µA = µB = µC = µD
• Đối thiết H1:
- Có sự sai khác về số lượng cỏ khô bê thu nhận khi sử dụng các loại
thức ăn bổ sung A, B, C và D.
- µA ≠ µB ≠ µC ≠ µD
Kiểm tra sự đồng nhất của phương sai
Stat/ ANOVA/ Test for equal Variance…
Kiểm tra phương sai đồng nhất
Stat/ ANOVA/ Test for equal Variance…
Stat/ ANOVA/ Test for equal Variance…TA
95% Bonferroni Confidence Intervals for StDevs
D
C
B
A
6543210
Bartlett's Test
0.936
Test Statistic 0.90
P-Value 0.825
Levene's Test
Test Statistic 0.14
P-Value
Test for Equal Variances for KLCO Bartlett's Test
Test Statistic 0.90
P-Value 0.825
Levene's Test
Test Statistic 0.14
P-Value 0.936
P-Value = 0,936 > 0,05
Phương sai đồng
nhất
Stat/ ANOVA/ Test for equal Variance…
Test for Equal Variances: KLCO versus TA
95% Bonferroni confidence intervals for standard
deviations
TA N Lower StDev Upper
A 4 0.438835 0.890693 5.34138
B 4 0.367321 0.745542 4.47093
C 4 0.252428 0.512348 3.07249
D 4 0.299354 0.607591 3.64365
Bartlett's Test (normal distribution)
Test statistic = 0.90, p-value = 0.825
Levene's Test (any continuous distribution)
Test statistic = 0.14, p-value = 0.936
Stat/ ANOVA/(GLM) General Linear Model
Thí nghiệm ô vuông latinh
Chọn Chọn vào ô này để
lấy cột phần dư
(RESI)
Kiểm tra điều kiện: phân bố chuẩn
Stat/ Basic statistics/ Normality test
Stat/ Basic statistics/ Normality test
1. Tên cột phần dư (RESI1)
2 Kích OK
Stat/ Basic statistics/ Normality test
P-Value = 0,760 > 0,05
Số liệu có phân bố
chuẩn
RESI1
Pe
rce
nt
0.500.250.00-0.25-0.50
99
95
90
80
70
60
50
40
30
20
10
5
1
Mean
0.760
-3.33067E-16
StDev 0.2407
N 16
AD 0.232
P-Value
Probability Plot of RESI1Normal
Mean -3.33067E-16
StDev 0.2407
N 16
AD 0.232
P-Value 0.760
Giải thích kết quả
P-Value = 0,001 <
0,05
Bác bỏ H0, chấp
nhận H1
Kết luận: Có sự
sai khác về khối
lượng cỏ khô bê thu
nhận khi sử dụng
các loại thức ăn bổ
sung (P < 0,05)
General Linear Model: KLCO versus GD, BE, TA
Factor Type Levels Values
GD fixed 4 1, 2, 3, 4
BE fixed 4 1, 2, 3, 4
TA 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 P
GD 3 1.4819 1.4819 0.4940 3.41 0.094
BE 3 3.5919 3.5919 1.1973 8.27 0.015
TA 3 12.0219 12.0219 4.0073 27.68 0.001
Error 6 0.8688 0.8688 0.1448
Total 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 Resid
11 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 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
Biến cần so sánh
Giải thích kết quả
Ghi chú: Các giá trị trung bình mang cùng chữ cái, sai khác không có ý nghĩa (P>0,05)
Công thức Trung bình Công thức Trung bình
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
Bài 4. Tương quan hồi quy và bảng tương liên
Thực hành thiết kế thí nghiệm
I. Tương quan và hồi quy tuyến tính
Thực hành thiết kế thí nghiệm
Hệ số tương quan
Stat Basic Statistic Corelation…Cấu trúc số liệu
Hệ số tương quan
Hệ số tương quanCorrelations: KL, DL, DN
KL DL
DL 0.897
0.000
DN 0.905 0.648
0.000 0.001
Cell Contents: Pearson correlation
P-Value
•Hệ số tương quan giữa Khối
lượng và đường kính lớn là
0,897
•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 là
0,648
•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 is
KL = - 53.7 + 2.04 DLPredictor Coef SE Coef T P
Constant -53.67 12.78 -4.20 0.000
DL 2.0379 0.2250 9.06 0.000
S = 2.69651 R-Sq = 80.4% R-Sq(adj) = 79.4%
Analysis of Variance
Source DF SS MS F P
Regression 1 596.60 596.60 82.05 0.000
Residual Error 20 145.42 7.27
Total 21 742.02
Unusual Observations
Obs DL KL Fit SE Fit Residual St Resid
7 57.1 67.900 62.629 0.579 5.271 2.00R
8 58.2 59.000 64.871 0.658 -5.871 -2.25RR denotes an observation with a large standardized residual.
Phương trình hồi quy tuyến tính đa biếnRegression Analysis: KL versus DL, DN
The regression equation is
KL = - 117 + 1.21 DL + 2.48 DNPredictor Coef SE Coef T P
Constant -116.555 5.472 -21.30 0.000
DL 1.21473 0.08323 14.60 0.000
DN 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 P
Regression 2 731.05 365.53 633.24 0.000
Residual Error 19 10.97 0.58
Total 21 742.02
Source DF Seq SS
DL 1 596.60
DN 1 134.46
II. Bảng tương liên
Thực hành thiết kế thí nghiệm
Ví dụ M-1.12 (trang 48)
Các bước tiến hành (Ví dụ M-1.12 trang
48)
• 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
Tóm tắt và trình bày dữ liệu
Bảng 1. Tỷ lệ viêm nội mạc tử cung của hai giống bò
Giống bò nViêm nội mạc tử cung
Không Có
Holstein 500 400
(80,00%)
100
(20,00%)
Jersey 200 190
(95,00%)
10
(5,00%)
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-1.12:
• Giả thiết H0:
- Tỷ lệ viêm nội mạc tử cung ở hai giống bò Holstein và Jersey như
nhau
- πH = πJ
• Đối thiết H1:
- Tỷ lệ viêm nội mạc tử cung ở hai giống bò Holstein và Jersey khác
nhau
- πH ≠ πJ
Kiểm tra điều kiện
• 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)
Phép thử Khi bình phương
Stat TablesCross Tabulation and Chi-Square …Cấu trúc số liệu
Phép thử khi bình phương (chi-square)
Stat TablesCross Tabulation and Chi-Square …
Chọn Chi-Square…
nếu tần suất 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 TANSUAT
Rows: GIONG Columns: KETQUA
- + All
H 400 100 500
80.00 20.00 100.00
421.4 78.6 500.0
J 190 10 200
95.00 5.00 100.00
168.6 31.4 200.0
All 590 110 700
84.29 15.71 100.00
590.0 110.0 700.0
Cell Contents: Count
% of Row
Expected 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 TablesCross Tabulation and Chi-Square …Cấu trúc số liệu
Bảng tương liên: Phép thử chính xác của
Fisher…
Stat TablesCross Tabulation and Chi-Square …
Chọn Other Stats…
nếu tần suất ước tính
< 5
Bảng tương liên: Phép thử chính xác của
Fisher…
Bảng tương liên: Phép thử chính xác của
Fisher…
Phép thử Chính xác của Fisher
Đọc kết quả trong cửa sổ SessionTabulated statistics: THUOC, KETQUA
Using frequencies in TANSUAT
Rows: THUOC Columns: KETQUA
- + All
DC 8 2 10
80 20 100
4.500 5.500 10.000
VAC 1 9 10
10 90 100
4.500 5.500 10.000
All 9 11 20
45 55 100
9.000 11.000 20.000
Cell Contents: Count
% of Row
Expected 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 TANSUAT
Rows: THUOC Columns: KETQUA
- + All
DC 8 2 10
80 20 100
4.500 5.500 10.000
VAC 1 9 10
10 90 100
4.500 5.500 10.000
All 9 11 20
45 55 100
9.000 11.000 20.000
Cell Contents: Count
% of Row
Expected count
Pearson Chi-Square = 9.899, DF = 1, P-Value = 0.002
Likelihood Ratio Chi-Square = 11.016, DF = 1, P-Value = 0.001
* NOTE * 2 cells with expected counts less than 5