Download pdf - Bai Giang TKTN (Phan Thuc Hanh Minitab16)

8/16/2019 Bai Giang TKTN (Phan Thuc Hanh Minitab16)

1/180

LOGO

BÀI GIẢNG THIẾT KẾ THÍ NGHIỆM (PHẦN THỰC HÀNH)

Hà Xuân Bộ

Bộ môn Di truyền - Giống vật nuôi Email: [email protected]

[email protected]

Thực hành thiết kế thí nghiệm

mailto:[email protected]:[email protected]:[email protected]:[email protected]


2/180

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 trungbình và so sánh hai giá trị trung bình của haibiến chuẩn

2.3. BÀI 3: So sánh nhiều giá trị trung bình bằng phân tích phương sai (ANOVA) - Tương quanhồi quy và bảng tương liên


3/180

Giáo trình

Giáo trìnhTHIẾT KẾ THÍ NGHIỆM

Nguyễn Đình Hiền Đỗ Đức Lực

NXB Nông nghiệp 2007


4/180

Bài tập

Bài tậpTHIẾT KẾ THÍ NGHIỆM

Nguyễn Đình Hiền Đỗ Đức Lực

NXB Nông nghiệp 2009


5/180

http://www.thietke.jimdo.com/download


6/180

Các tài liệu tham khảo khác

Thiết kế thí nghiệm (2005), Claustriaux, J.J.

Phương pháp thí nghiệm đồng ruộng (2006), Nguyễn Thị Lan, Nguyễn Tiến Dũng, NXB Nông nghiệp

Giáo trình phương pháp thí nghiệm đồng ruộng (1976)-

Dùng cho các trường Đại học Nông nghiệp, Phạm ChíThành, NXB Nông nghiệp

Thống 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 Nôngnghiệp, Nguyễn Văn Thiện, Trần Đình Miên, NXB Nôngnghiệp


7/180

LOGO

Bài 1: Tóm tắt, trình bày dữ liệu



8/180

LOGO

I. Giới thiệu phần mềm Minitab 16



9/180

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


10/180

Khởi động Minitab 16

C1: Menu Start/Programs/Minitab/

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

C3: C:\Program\Minitab\Minitab16\Mtb.exe


11/180

Cửa sổ làm việc của Minitab16

Menu chính

Cửa sổ Session

Cửa sổ Worksheet Dòng đặt tên cột

Thanh chuẩn

Thanh tiêu đề

Cửa sổ project


12/180

Mở một tệp trắng mới (New)

C1: Vào menu File/ New…

C2: Ấn tổ hợp phím Ctrl+N

Mở Project mới Mở Worksheet mới


13/180

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+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


14/180

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.


15/180

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 lệnhghi


16/180

Sao chép/chuyển dữ liệu (Copy/Move)

1. Chọn Phần dữ liệu cần saochép/chuyển

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

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

3. Đặt con trỏ tại nơi muốn dán

4. Ấn Ctrl+V (bấm nút Paste,

menu Edit/Paste)


17/180

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


18/180

Thoát khỏi Minitab (Exit)

C1: Kích chuột vào nút Close ở góc trêncùng bên phải cửa sổ làm việc của Minitab.

C2: Ấn tổ hợp phím Alt+F4

C3: Vào menu File/ExitNếu chưa ghi tệp vào ổ đĩa thì xuất hiện 1

Message Box:

Yes: ghi tệp trước khi thoát No: thoát không ghi tệp Cancel: hủy lệnh thoát


19/180

LOGO

II. Nhập dữ liệu trong Minitab



20/180

1. Nhập dữ liệu trực tiếp trong Worksheet

Đặt tên cột dữ liệu:

+ Đúng vị trí: Tên cột luôn nằm ở dòngkhông đánh số thứ tự (trên hàng 1)

+ 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 cácký tự viết hoa và viết thường:MINITAB = Minitab = minitab)

Nhập dữ liệu:

+ Cùng một chỉ tiêu, dữ liệu được nhập

thành một cột trong Worksheet(đúng dạng dữ liệu: ký tự, ngàytháng, số,…)

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

+ Số liệu khuyết được thay bằng dấu (*)

không được để trống


21/180

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


22/180

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(*.*)


23/180

LOGO

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



24/180

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 raở 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


25/180

Nhập số liệu trong của sổ Worksheet


26/180

Tính các ước số thống kê và vẽ đồ thị

Tính các ước số thống kê và

vẽ đồ thị: Stat BasicStatistic Display

Descriptive statistics …

Ví dụ M-1.1a (trang 18)

1.Biến số cần tính

2. Tính chung (ô nàyđể trống)

3. Lựa

chọn cáctham sốthống kê

4. Lựachọn dạng

đồ thị

5. Bấm OK


27/180

Tính các ước số thống kê và vẽ đồ thị

Tính các ước số thống kê và

vẽ đồ thị: Stat BasicStatistic Display

Descriptive statistics …

Ví dụ M-1.1b (trang 20)


2. Tính theo nhóm(biến số cần tính)

3. Lựa


4. Lựachọn dạng

đồ thị

5. Bấm OK


28/180

Chọn các ước số thống kê và dạng đồ thị

3. Chọn các ước số thốngkê (Statistics …) 4. Chọn các dạng đồ thị(Graphs …)


29/180

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

Mean Trung bình MeanMedian Trung vị Median M

Mode Mode Mode Mode

Standard Deviation Độ lệch chuẩn StDev

Variance Phương sai VarianceStandard 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 ofvariation

Hệ số biến động Coefficient ofvariation

Cv

*

,y,x

*,s

*22

,s

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


30/180

Kết quả từ Minitab – Ví dụ 1a

P

60

50

40

30

20

Boxplot of P

P

6050403020

Individual Value Plot of P

P

F r e q u e n c y

6055504540353025

5

4

3

2

1

0

Histogram of P

P

F r e q u e n c y

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


31/180

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

F r e q u e n c 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

F r e q u e n c y

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 CoefVar

P 1 8 44.88 3.82 10.79 116.52 24.05

2 8 50.28 3.32 9.39 88.11 18.67


32/180

Công thức thínghiệm

Đơn vịtính

n ±SD Cv(%) X

Các chỉ tiêu

nghiên cứu

Đơn vịtính

Công thức thí nghiệm 1 Công thức thí nghiệm 2

n ±SD n ±SD

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


33/180

Chỉ tiêu Đơn

vị tính n ±SD Cv(%)

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

X

Bảng số 2: Ảnh hưởng của lứa đến khối lượng của chuột cái lúccai sữa

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

Ví dụ M-1.1ab (trang 18 & 20)

Chỉ tiêu Đơn

vị tính

n ±SD Cv(%)

Lứa 1 Gram 8 44,88 ± 10,79 24,05

Lứa 2 Gram 8 50,28 ± 9,39 18,67

X


34/180

LOGO

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



35/180

Ví dụ 1.2 Trang 21


36/180

ắ


37/180

Tóm tắt và trình bày dữ liệu

Dữ liệu nhập theo

cách 1

Stat Tables

Cross

Tabulation and

Chi-Square …

ắ ồ


38/180

Tóm tắt và vẽ đồ thị

Stat Tables Cross Tabulation and Chi-Square …


39/180

Đọc kết quả trong cửa sổ Session Tabulated statistics: TRAI, KETQUA

Rows: TRAI Columns: KETQUA

- + All

A 11 6 17

64.71 35.29 100.00

B 16 6 2272.73 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


40/180

Trình bày bằng biểu đồ Graph Bar Chart … Counts of unique values

Kích

OK

CHỌN

Kích OK


41/180

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

KETQUA

C o u n t

+-

16

12

8

4

0

+-

16

12

8

4

0

A B

C

Chart of KETQUA

Panel variable: TRAI

ắ


42/180


Dữ liệu nhập theo

cách 2

Stat Tables

Cross

Tabulation and

Chi-Square …

ắ ồ


43/180

Tóm tắt và vẽ đồ thị



44/180

Đọc kết quả trong cửa sổ Session Tabulated 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


% of Row


45/180

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

Kích

OK

Kích

OK Kích

OK


46/180

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

A B

C

Category

+

-

Pie Chart of TANSUAT vs KETQUA

Panel variable: TRAI


47/180


Bảng 3. Tỷ lệ viêm nội mạc tử cung

Trại n Viêm 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%)


48/180

LOGO

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



49/180

LOGO

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



50/180

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

béo giống Landrace được rút ngẫu nhiên từ một tr ại chănnuôi. 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 586605 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 luậnđó đúng hay sai, vì sao? Biết độ lệch chuẩn của tính trạngnày là 21,75 gram.

Cá b ớ iế hà h


51/180

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 k ết luận

Tí h á ớ ố thố kê à ẽ đồ thị


52/180

Tính các ước số thống kê và vẽ đồ thị Tính các ước số thống kê và vẽ đồ

thị: Stat Basic StatisticDisplay Descriptive statistics …

Ví dụ M-1.3 (trang 24)


2. Tính chung (ô nàyđể trống)

3. Lựa


4. Lựachọn dạngđồ thị

5. Bấm OK

ố ố ồ


53/180


3. Chọn các ước số thốngkê (Statistics …)

4. Chọn các dạng đồ thị(Graphs …)

ế ổ


54/180

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


55/180

Chỉ tiêu Đơn vị tính n ±SD Cv(%)

Tăng khốilượng trungbình

g/ngày 36 599,19 ± 18,66 3,11

X


Bảng số 1.3. Tăng khối lượng trung bình của giống lợn Landrace

Giả thiết H à đối thiết H


56/180

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 trongtrại 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 sovới 607 gram/ngày

- µ ≠ 607 gram/ngày

Kiể t điề kiệ


57/180

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 k ết luận

Stat Basic statistics Normality test

Kiểm tra điều kiện: phân bố chuẩn


58/180


Stat/ Basic statistics/ Normality test

St t/ B i t ti ti / N lit t t


59/180


1. Tên biến số cần kiểm tra

2. Kích OK

S / B i i i / N li


60/180


P

P e r c e n t

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 P

Normal

P-value = 0,997 >

0,05 Biến sốcó phân phốichuẩn

Ướ l à kiể đị h ột iá t ị t bì h khi biết ( )


61/180

Stat/ Basic statistics/1Z

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

Giá trị σ

Giá trị µ0

Cột số liệu thô

Giải thí h kết ả


62/180

Giải thích kết quả Giả thiết Ho và

đối thiết H1 Kết luận nhờ xácsuất

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

Ướ l ợ à kiể đị h ột iá t ị t bì h khi khô biết


63/180

Stat/ Basic statistics/1t

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

Giá trị µ0

Cột số liệu thô

ả í ế ả


64/180

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 StDev SE Mean 95% CI T PP 36 599.194 18.656 3.109 (592.882, 605.507) -2.51 0.017

LOGO


65/180

LOGO

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


LOGO


66/180

LOGO

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


Ví d M 1 4 (t 27)


67/180

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

Giốngthứnhất

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

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

Giốngthứ 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 kháckhông?



68/180


Bước 1: Tóm tắt và trình bày dữ liệu

Bước 2: Giả thiết H0 và đối thiết H1






69/180


Tính các ước số thống kê và vẽ đồ

thị Stat Basic StatisticDisplay Descriptive statistics …

1. Biến số cần tính

2. Chọn

các ướcsố thốngkê

3. Chọn

các dạngđộ thị

4. Kích OK



70/180


2. Chọn các ước số thống

kê (Statistics …) 3. Chọn các dạng đồ thị(Graphs …)



71/180

Công thứcthí nghiệm

Đơnvị tính

n ±SE Cv(%)

Giống bò 1 Kg 12 196,18 ±10,62 5,41

Giống bò 2 Kg 15 153,70 ±12,30 8,00

X


Bảng số 1.4. Khối lượng của hai giống bò

Giả thiết H và đối thiết H


72/180


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



73/180


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 k ết luận

Stat Basic statistics Normality test



74/180





75/180


1. Tên biến số cần kiểm tra

2 Kích OK



76/180


Số liệu được nhập thành hai cột

P-value (GIỐNG 1) = 0,530 > 0,05 biến số có phân phối chuẩn

P-value (GIỐNG 2) = 0,407 > 0,05 biến số có phân phối chuẩn

GIONG2

P e r c e n t

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

GIONG1

P e r c e n t

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

Kiểm tra điều kiện: phương sai đồng nhất


77/180

ệ p g g

Stat/ Basic statistics/ 2 Variance…

Kiểm tra phương sai đồng nhất


78/180

p g g


Nhập số liệu cách 1 Nhập số liệu cách 2

Stat/ Basic statistics/ 2 Variance


79/180


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

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


80/180

Stat/ Basicstatistics/2t

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


81/180

Giải thích kết quả (hai phương sai đồng nhất)


82/180

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 3.1

GIONG2 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 = 25

Both use Pooled StDev = 11.5901

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


83/180

q ( p g g g )

Một số tham số thống kê cơ bản

Bậc tự do

Xác suất KL

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: (33.3658, 51.5842)

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

1n

n

s

1n

n

s

n

s

n

s

df

2

2

2

2

2

1

2

1

2

1

2

2

2

2

1

2

1

LOGO


84/180

LOGO

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


Ví dụ M-1 5 (trang 29)


85/180

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 trongtừng cặp được bắt thăm ngẫu nhiên về một trong hai cáchchăm sóc.

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

Cặp sinh đôi 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Tăng trọng ởcách A 43 39 39 42 46 43 38 44 51 43

Tăng trọng ởcách B

37 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


86/180

So sánh hai giá trị trung bình lấy mẫu theo cặp

B1: Nhập số liệu thành hai cột – Tính cột hiệu (giữa từngcặp 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 hiệuB4: Tìm P-value

B5: So sánh P-value với α kết luận

Tính hiệu giữa hai cột bằng Menu Calc


87/180

ệ g ộ g

Tính các phép toán (+,

-, *, /, bình phương,

khai căn, logarit,…)

Calc Calculator …

Cột chứa kết quả

Phần nhập công thức

Các hàm tính toán

B

ấm OK



88/180

0 1


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



89/180




90/180


1. Tên biến cần kiểm tra

2 Kích OK



91/180


P-value = 0,592 >

0,05 Số liệucó phân phốichuẩn

Kiểm tra phân bố chuẩn ở cột hiệu

D

P e r c e n

t

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

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


92/180

Stat/ Basicstatistics/

t-t Paired t…

g ị g y ặp


93/180

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)


94/180

Một số tham số thống kê cơ bả

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

LOGO


95/180

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


LOGO


96/180

1.Mô hình thí nghiệmmột yếu tố hoàn toàn ngẫu nhiên




97/180

ụ ( g )

Theo dõi tăng tr ọng của cá (kg) trong thí nghiệm với 5 côngthức nuôi (A, B, C, D, E). Hãy cho biết tăng tr ọng của cá ở các công thức nuôi có sự sai khác hay không? Nếu có sự khác nhau, tiến hành so sánh sự sai khác của từng cặp giá tr ị 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 1,000,85 0,40 0,75 0,90 0,95

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



98/180








99/180

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


http://localhost/var/www/apps/conversion/tmp/scratch_4/ViduM1.1a.mpj


100/180

Nhập số liệu cách 1 Nhập số liệu cách 2



101/180

g g


kê (Statistics …) 3. Chọn các dạng đồ thị

(Graphs …)



102/180

Công thức thí nghiệm Đơn vị tính n ±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

X

y g

Bảng số 1.6. Ảnh hưởng của các công thức nuôi đến tăng trọng

của cá



103/180



Ví dụ M-1.6:

Giả thiết H0:

- Không có sự sai khác về tăng trọng của cá khi sử dụng cáccông 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


104/180

Stat/ ANOVA/ Test for equal Variance…



105/180




106/180

T A

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

P-Value 0,539 > 0,05

Phương sai đồngnhất

Stat/ ANOVA/ Test for Variance…


107/180

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 0.309607E 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)


Thí nghiệm một yếu tố hoàn toàn ngẫu nhiên


108/180

Stat/ANOVA/One-

Way…

Chọn vào ô này đểlấy cột phần dư

(RESI)



109/180




110/180

1. Tên cột phần dư (RESI1)

2 Kích OK



111/180

RESI1

P e r c e n t

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 RESI1

Normal Mean 8.326673E-18StDev 0.04970

N 20

AD 0.525

P-Value 0.159

P-Value 0,159 > 0,05

Biến số có phânbố chuẩn



112/180

One-way ANOVA: KL versus TA

Source DF SS MS F P

TA 4 0.76325 0.19081 60.99 0.000Error 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 nhậnH1

Kết luận: Có sựsai khác về tăngtrọng của cá ởcác công thứcnuôi (P < 0,05)

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


113/180

Stat/ANOVA/One-

Way…

CHỌN

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


114/180

CHỌN

Kích OK

Giải thích kết quả so sánh cặp


115/180

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)

LOGO


116/180

2. Mô hình thí nghiệmmột yếu tố khối ngẫu nhiên đầy đủ


Ví dụ M-1.7 (trang 35)ố ế ế


117/180

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 được trình bày ở bảng dưới. Cho biết ảnh hưở ng 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)


118/180






Tóm tắt và trình bày dữ liệu Cấ t ú ố liệ


119/180



statistics …

Cấu trúc số liệu



120/180

Tính theo THUỐC Tính theo LỨA



121/180


kê (Statistics …)

3. Chọn các dạng đồ thị

(Graphs …)



122/180

Công thức thí nghiệm Đơn vị

tính n ±SD Cv(%)

Thuốc A 5

Thuốc B 5

Thuốc C 5

Thuốc D 5

X

Bảng số 1.7. Ảnh hưởng của thuốc đến số lượng tế bào lympho ở chuột



123/180



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



124/180




125/180


Stat/ ANOVA/ Test for Variance…


126/180

T H U O

C


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 0.25P-Value 0.969

Levene's Test

Test Statistic 0.07

P-Value 0.977

P-Value = 0,977 > 0,05

=> Phương sai đồng

nhất



127/180

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 3.15415D 5 0.322415 0.610737 2.53380





Thí nghiệm một yếu tố khối ngẫu nhiên đầy đủ (cách 1)


128/180

Stat/ANOVA/Two-

Way… Chọn vào ô này đểlấy cột phần dư(RESI)

Thí nghiệm một yếu tố khối ngẫu nhiên đầy đủ (cách 2)


129/180

Stat/ANOVA/(GLM)General Linear

Model…

ChọnChọn vào ô này đểlấy cột phần dư(RESI)



130/180




131/180


2 Kích OK



132/180

P-Value = 0,104 > 0,05

Số liệu có phân bốchuẩn

RESI1

P e r c e n t

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 0.1831N 20

AD 0.598

P-Value 0.104



133/180

P-Value = 0,001 < 0,05

Bác bỏ H0, chấp nhận H1 Kết luận: Ảnh hưởng của thuốc đến số lượng tế bàolympho 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%

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


134/180


Model…

Khi chấpnhận H1so sánhcặp

So sánh cặp khi chấp nhận giả thiết H1

Ch C i t (GLM) G l Li M d l


135/180

Chọn Comparisons… trong (GLM) General Linear Model

Biến cần so sánh



136/180

Côngthức

Trung 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)

LOGO


137/180

3. Mô hình thí nghiệm kiểu Ô vuông latinh


Ví dụ 1.9a (Trang 37)


138/180

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


139/180




Bước 4: Tính xác suất P Bước 5: So sánh P với α k ết luận

Tóm tắt và trình bày dữ liệu Tính các ước số thống kê và vẽ đồ thị StatCấu trúc số liệu


140/180



statistics …

ệ



141/180

Công thức thí nghiệm Đơn vị

tínhn ±SD Cv(%)

Thức ăn A Kg/ngày 4Thức ăn B Kg/ngày 4

Thức ăn C Kg/ngày 4

Thức ăn D Kg/ngày 4

X

Bảng số 1.9. Ảnh hưởng của thức ăn bổ sung đến khối lượng cỏ khô trung bình bê thu nhận



142/180


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 dụngcác 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 ≠ µ

B

≠ µC

≠ µD


Stat/ ANOVA/ Test for eq al Variance


143/180



Stat/ ANOVA/ Test for equal Variance


144/180




145/180

T A


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 TestTest Statistic 0.90

P-Value 0.825

Levene's Test

Test Statistic 0.14P-Value 0.936

P-Value = 0,936 > 0,05

Phương sai đồngnhất


Test for Equal Variances: KLCO versus TA


146/180

Test for Equal Variances: KLCO versus TA

95% Bonferroni confidence intervals for standarddeviations

TA N Lower StDev Upper

A 4 0.438835 0.890693 5.34138

B 4 0.367321 0.745542 4.47093C 4 0.252428 0.512348 3.07249

D 4 0.299354 0.607591 3.64365





Thí nghiệm kiểu ô vuông latinh


147/180


Model

ChọnChọn vào ô này đểlấy cột phần dư(RESI)




148/180




149/180


2 Kích OK



150/180

P-Value = 0,760 > 0,05

Số liệu có phân bốchuẩn

RESI1

P e r c e n t

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-16StDev 0.2407

N 16

AD 0.232

P-Value 0.760

Giải thích kết quả General Linear Model: KLCO versus GD, BE, TA


151/180

P-Value = 0,001 <

0,05

Bác bỏ H0, chấpnhận H1

Kết luận: Có sựsai khác về khốilượng cỏ khô bê thu

nhận khi sử dụngcác loại thức ăn bổsung (P < 0,05)

Factor Type Levels Values

GD fixed 4 1, 2, 3, 4BE 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 0.094BE 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.

Thí nghiệm kiểu ô vuông latinh


152/180


Model

Khi chấpnhận H1so sánhcặp

So sánh cặp khi chấp nhận giả thiết H1

Chọn Comparisons trong (GLM) General Linear Model


153/180

Chọn Comparisons… trong (GLM) General Linear Model

Biến cần so sánh



154/180

Ghi chú: Các giá trị trung bình mang cùng chữ cái sai khác không có ý nghĩa (P>0 05)


A 11,50a A 11,50a

B 11,07a

B 11,07a

C 10,92a C 10,92a

D 9,22b D 9,22b

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


155/180


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


156/180

LOGO


157/180

Bài 4. Tương quan hồi quy và bảng tương liên


LOGO


158/180

I. Tương quan và hồi quy tuyến tính


Hệ số tương quan

Stat Basic Statistic Corelation… Cấu trúc số liệu


159/180



160/180


Correlations: KL, DL, DNệ ố i ối


161/180

KL DLDL 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 là0,897

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

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

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

Kết luận

Phương trình hồi quy tuyến tính

Stat Regression Regression…


162/180

Stat Regression Regression…

Phương trình hồi quy tuyến tính

Hồi quy đơn biến y = a +bx Hồi quy đa biến y = a + b1x1 + b2x2+…+bnxn


163/180

Phương trình hồi quy tuyến tính đơn biến Regression Analysis: KL versus DL

The regression equation is


164/180


KL = - 53.7 + 2.04 DL

Predictor Coef SE Coef T PConstant -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 VarianceSource 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 biến Regression Analysis: KL versus DL, DN


165/180


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

LOGO


166/180

II. Bảng tương liên




167/180

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

ắ


168/180




Bước 4: Tính xác suất P Bước 5: So sánh P với α k ết luận


ố


169/180

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

Giống bò n Viêm 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 H1Giả thiết H0: (Bằng lời và bằng ký hiệu toán học)


170/180

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 nhưnhau

- πH = πJ

Đối thiết H1:

- Tỷ lệ viêm nội mạc tử cung ở hai giống bò Holstein và Jersey khácnhau

- πH ≠ πJ


Tần suất lý thuyết (tần suất ước tính) của các ô >5:


171/180

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 tínhlý thuyết ≤ 5 sử dụng phép thử chính xác của Fisher với bảng tương liên 2x2 (Fisher’s exact for2x2 tables)

Phép thử Khi bình phương

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


172/180

qệ

Phép thử khi bình phương (chi-square)



173/180

q

Chọn Chi-Square…nếu tần suất ước tính

> 5

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


174/180

Giá trị ước tính lý thuyết

Phép thử Khi bìnhphương

Đọc kết quả trong cửa sổ Session Tabulated statistics: GIONG, KETQUA


175/180


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


% of Row

Expected count

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

Likelihood Ratio Chi-Square = 29 054 DF = 1 P-Value = 0 000

P-value = 0,000Kết luận: Có mối liênhệ giữa bệnh viêm nộimạc tử cung và giống bò(P


176/180

qệ


Bảng tương liên: Phép thử chính xác của Fisher…


177/180

Chọn Other Stats…nếu tần suất ước tính

< 5

Bảng tương liên: Phép thử chính xác của Fisher…


178/180

Phép thử Chính xác của Fisher

Đọc kết quả trong cửa sổ Session Tabulated statistics: THUOC, KETQUA



179/180

Rows: THUOC Columns: KETQUA

- + All

DC 8 2 10

80 20 100

4.500 5.500 10.000

VAC 1 9 1010 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


180/180

Rows: THUOC Columns: KETQUA

- + All

DC 8 2 10

80 20 100

4.500 5.500 10.000

VAC 1 9 10

10 90 1004.500 5.500 10.000

All 9 11 20

45 55 100

9.000 11.000 20.000
