Bài giảng môn Thiết kế thí nghiệm (phần thực hành)

pdf 180 trang vanle 21/05/2021 1720
Bạn đang xem 20 trang mẫu của tài liệu "Bài giảng môn Thiết kế thí nghiệm (phần thực hành)", để tải tài liệu gốc về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên

Tài liệu đính kèm:

  • pdfbai_giang_mon_thiet_ke_thi_nghiem_phan_thuc_hanh.pdf

Nội dung text: Bài giảng môn Thiết kế thí nghiệm (phần thực hành)

  1. LOGO BÀI GIẢNG THIẾT KẾ THÍ NGHIỆM (PHẦN THỰC HÀNH) Hà Xuân Bộ Bộ môn Di truyền - Giống vật nuôi Email: hxbo@hua.edu.vn haxuanbo@gmail.com Thực hành thiết kế thí nghiệm
  2. 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) - Tương quan hồi quy và bảng tương liên
  3. Giáo trình Giáo trình THIẾT KẾ THÍ NGHIỆM Nguyễn Đình Hiền Đỗ Đức Lực NXB Nông nghiệp 2007
  4. Bài tập Bài tập THIẾT KẾ THÍ NGHIỆM Nguyễn Đình Hiền Đỗ Đức Lực NXB Nông nghiệp 2009
  5. 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 Chí Thành, 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 Nông nghiệp, Nguyễn Văn Thiện, Trần Đình Miên, NXB Nông nghiệp
  6. LOGO Bài 1: Tóm tắt, trình bày dữ liệu Thực hành thiết kế thí nghiệm
  7. LOGO I. Giới thiệu phần mềm Minitab 16 Thực hành thiết kế thí nghiệm
  8. 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
  9. 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
  10. Cửa sổ làm việc của Minitab16 Menu chính Thanh tiêu đề Thanh chuẩn Cửa sổ Session Dòng đặt tên cột Cửa sổ Worksheet Cửa sổ project
  11. Mở một tệp trắng mới (New) C1: Vào menu File/ New C2: Ấn tổ hợp phím Ctrl+N Mở Worksheet mới Mở Project mới
  12. 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 1. Chọn nơi mở tệp 2. Chọn tệp cần mở 3. Bấm để mở tệp 4. Bấm hủy lệnh mở tệp
  13. 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.
  14. Ghi tệp lần đầu và ghi tệp với tên khác  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  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.
  15. 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)
  16. 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
  17. 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 1 Message Box: . Yes: ghi tệp trước khi thoát . No: thoát không ghi tệp . Cancel: hủy lệnh thoát
  18. LOGO II. Nhập dữ liệu trong Minitab Thực hành thiết kế thí nghiệm
  19. 1. Nhập dữ liệu trực tiếp trong Worksheet  Đặt tên cột dữ liệu: + Đúng vị trí: Tên cột luôn nằm ở dòng không 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 các ký 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, ngày tháng, số, ) + Thay dấu (,) bằng dấu (.) trong phần thập phân + Số liệu khuyết được thay bằng dấu (*) không được để trống
  20. 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
  21. 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(*.*)
  22. LOGO III. Tóm tắt và trình bày dữ liệu với biến định lượng Thực hành thiết kế thí nghiệm
  23. 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
  24. Nhập số liệu trong của sổ Worksheet
  25. Tính các ước số thống kê và vẽ đồ thị  Tính các ước số thống kê và Ví dụ M-1.1a (trang 18) vẽ đồ thị: Stat Basic Statistic Display Descriptive statistics 1.Biến số cần tính 2. Tính chung (ô này để trống) 3. Lựa 4. Lựa chọn các chọn dạng tham số đồ thị thống kê 5. Bấm OK
  26. Tính các ước số thống kê và vẽ đồ thị  Tính các ước số thống kê và Ví dụ M-1.1b (trang 20) vẽ đồ thị: Stat Basic Statistic Display Descriptive statistics 1.Biến số cần tính 2. Tính theo nhóm (biến số cần tính) 3. Lựa 4. Lựa chọn các chọn dạng tham số đồ thị thống kê 5. Bấm OK
  27. Chọn các ước số thống kê và dạng đồ thị 3. Chọn các ước số thống 4. Chọn các dạng đồ thị kê (Statistics ) (Graphs )
  28. Các thuật ngữ Anh - Việt Tiếng Anh Tiếng Việt Minitab14.0 Ký hiệu * Mean Trung bình Mean x, y, Median Trung vị Median M Mode Mode Mode Mode Standard Deviation Độ lệch chuẩn StDev s ,  * * Variance Phương sai Variance s 2 ,  2 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 Hệ số biến động Coefficient of Cv variation variation Ghi chú: Các ký hiệu trong bảng có dấu * là các tham số của quần thể
  29. Kết quả từ Minitab – Ví dụ 1a Histogram (with Normal Curve) of P 5 Mean 47.58 StDev 10.16 Descriptive Statistics: P N 16 4 y Variable N Mean SE Mean StDev Variance CoefVar c 3 n e u P 16 47.58 2.54 10.16 103.27 21.36 q e r F 2 1 0 30 40 50 60 70 P Histogram of P Individual Value Plot of P Boxplot of P 60 5 4 50 y c 3 n e u q P e 40 r F 2 1 30 0 25 30 35 40 45 50 55 60 20 30 40 50 60 P P 20
  30. Kết quả từ Minitab – Ví dụ 1b Boxplot of P by Lua 60 Descriptive Statistics: P 50 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 P 40 30 20 1 2 Lua Individual Value Plot of P vs Lua Histogram of P by Lua Histogram (with Normal Curve) of P by Lua 60 25 30 35 40 45 50 55 60 20 30 40 50 60 70 1 2 1 2 1 Mean 44.88 3.0 3.0 StDev 10.79 50 N 8 2.5 2.5 2 Mean 50.28 y y StDev 9.387 c c 2.0 2.0 n n N 8 e e P 40 u u q q 1.5 1.5 e e r r F F 1.0 1.0 30 0.5 0.5 0.0 0.0 20 25 30 35 40 45 50 55 60 20 30 40 50 60 70 1 2 P P Lua Panel variable: Lua Panel variable: Lua
  31. Trình bày các USTK vào bảng sau Bảng số : Tên bảng (thể hiện nội dung của bảng) Công thức thí Đơn vị n X ±SD Cv(%) nghiệm tính Bảng số : Tên bảng (thể hiện nội dung của bảng) Công thức thí nghiệm 1 Công thức thí nghiệm 2 Đơn vị Các chỉ tiêu tính nghiên cứu n X ±SD n X ±SD
  32. Ví dụ M-1.1ab (trang 18 & 20) Bảng số 1: Khối lượng của chuột cái lúc cai sữa Đơn Chỉ tiêu n X ±SD Cv(%) vị tính Khối lượng Gram 16 47,58 ± 10,16 21,75 Bảng số 2: Ảnh hưởng của lứa đến khối lượng của chuột cái lúc cai sữa Đơn Chỉ tiêu n X ±SD Cv(%) vị tính Lứa 1 Gram 8 44,88 ± 10,79 24,05 Lứa 2 Gram 8 50,28 ± 9,39 18,67
  33. LOGO IV. Tóm tắt và trình bày dữ liệu với biến định tính Thực hành thiết kế thí nghiệm
  34. Ví dụ 1.2 Trang 21
  35. Nhập dữ liệu trong Worksheet Cấu trúc số liệu cách 1 Cấu trúc số liệu cách 2
  36. Tóm tắt và trình bày dữ liệu Dữ liệu nhập theo cách 1 Stat Tables Cross Tabulation and Chi-Square
  37. Tóm tắt và vẽ đồ thị Stat Tables Cross Tabulation and Chi-Square
  38. 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 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
  39. Trình bày bằng biểu đồ Graph Bar Chart Counts of unique values CHỌN Kích OK Kích OK
  40. Trình bày bằng biểu đồ Graph Bar Chart Counts of unique values Chọn Multiple Graphs Chart of KETQUA - + A B 16 12 8 4 t n u 0 o C C 16 12 8 4 0 - + KETQUA Panel variable: TRAI
  41. Tóm tắt và trình bày dữ liệu Dữ liệu nhập theo cách 2 Stat Tables Cross Tabulation and Chi-Square
  42. Tóm tắt và vẽ đồ thị Stat Tables Cross Tabulation and Chi-Square
  43. 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 Cell Contents: Count % of Row
  44. Trình bày bằng biểu đồ bánh Graph Pie Chart Chart Values from a table Kích OK Kích Kích OK OK
  45. Trình bày bằng biểu đồ bánh Graph Pie Chart Counts of unique values Chọn Multiple Graphs Pie Chart of TANSUAT vs KETQUA A B Category + - C Panel variable: TRAI
  46. Trình bày các USTK vào bảng sau Bảng 3. Tỷ lệ viêm nội mạc tử cung Viêm nội mạc tử cung Trại n Có Không A 17 6 11 (35,29%) (64,71%) B 22 6 16 (27,27%) (72,73%) C 20 8 12 (40,00%) (60,00%)
  47. LOGO 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
  48. LOGO I. Ước lượng, kiểm định một giá trị trung bình Thực hành thiết kế thí nghiệm
  49. 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: 577 596 594 612 600 584 618 627 588 621 623 598 602 581 631 570 595 603 601 606 559 615 607 608 591 565 586 605 616 574 578 600 596 619 636 589 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.
  50. 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
  51. Tính các ước số thống kê và vẽ đồ thị  Tính các ước số thống kê và vẽ đồ Ví dụ M-1.3 (trang 24) thị: Stat Basic Statistic Display Descriptive statistics 1.Biến số cần tính 2. Tính chung (ô này để trống) 3. Lựa chọn các 4. Lựa tham số chọn dạng thống kê đồ thị 5. Bấm OK
  52. Chọn các ước số thống kê và dạng đồ thị 3. Chọn các ước số thống 4. Chọn các dạng đồ thị kê (Statistics ) (Graphs )
  53. 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
  54. Trình bày các USTK vào bảng sau Bảng số 1.3. Tăng khối lượng trung bình của giống lợn Landrace Chỉ tiêu Đơn vị tính n X ±SD Cv(%) Tăng khối lượng trung g/ngày 36 599,19 ± 18,66 3,11 bình
  55. 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
  56. 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
  57. Kiểm tra điều kiện: phân bố chuẩn Stat/ Basic statistics/ Normality test
  58. Stat/ Basic statistics/ Normality test 1. Tên biến số cần kiểm tra 2. Kích OK
  59. Stat/ Basic statistics/ Normality test Probability Plot of P P-value = 0,997 > Normal 0,05 Biến số 99 Mean 599.2 StDev 18.66 có phân phối 95 N 36 AD 0.094 chuẩn 90 P-Value 0.997 80 70 t n 60 e c 50 r e 40 P 30 20 10 5 1 550 560 570 580 590 600 610 620 630 640 P
  60. Ước lượng và kiểm định một giá trị trung bình khi biết (σ) Stat/ Basic statistics/1Z Cột số liệu thô Giá trị σ Giá trị µ0
  61. Giải thích kết quả Giả thiết Ho và đối thiết H1 One-Sample Z: P Kết luận nhờ xác Test of mu = 607 vs not = 607 suất The assumed standard deviation = 21.75 Variable N Mean StDev SE Mean 95% CI Z P P 36 599.194 18.656 3.625 (592.090, 606.299) -2.15 0.031 Khoảng tin cậy
  62. Ước lượng và kiểm định một giá trị trung bình khi không biết σ Stat/ Basic statistics/1t Cột số liệu thô Giá trị µ0
  63. Giải thích kết quả Giả thiết Ho và đối thiết H1 One-Sample T: P Test of mu = 607 vs not = 607 Kết luận nhờ xác suất 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 Khoảng tin cậy
  64. LOGO II. So sánh hai giá trị trung bình của hai biến chuẩn Thực hành thiết kế thí nghiệm
  65. LOGO 1. So sánh hai giá trị trung bình của hai biến chuẩn khi lấy mẫu độc lập Thực hành thiết kế thí nghiệm
  66. 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 187,6 180,3 198,6 190,7 196,3 203,8 190,2 201,0 thứ nhất 194,7 221,1 186,7 203,1 Giống 148,1 146,2 152,8 135,3 151,2 146,3 163,5 146,6 thứ hai 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?
  67. 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
  68. 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 3. Chọn các ước các dạng số thống độ thị kê 4. Kích OK
  69. Chọn các ước số thống kê và dạng đồ thị 2. Chọn các ước số thống 3. Chọn các dạng đồ thị kê (Statistics ) (Graphs )
  70. Trình bày các USTK vào bảng sau Bảng số 1.4. Khối lượng của hai giống bò Công thức Đơn n X ±SE Cv(%) thí nghiệm vị tính Giống bò 1 Kg 12 196,18 ±10,62 5,41 Giống bò 2 Kg 15 153,70 ±12,30 8,00
  71. 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
  72. 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
  73. Kiểm tra điều kiện: phân bố chuẩn Stat/ Basic statistics/ Normality test
  74. Stat/ Basic statistics/ Normality test 1. Tên biến số cần kiểm tra 2 Kích OK
  75. Stat/ Basic statistics/ Normality test Probability Plot of GIONG1 Probability Plot of GIONG2 Normal Normal 99 99 Mean 196.2 Mean 153.7 StDev 10.62 StDev 12.30 95 N 12 95 N 15 AD 0.298 AD 0.357 90 90 P-Value 0.530 P-Value 0.407 80 80 70 70 t t n 60 n 60 e e c 50 c 50 r r e 40 e 40 P 30 P 30 20 20 10 10 5 5 1 1 170 180 190 200 210 220 120 130 140 150 160 170 180 190 GIONG1 GIONG2 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
  76. Kiểm tra điều kiện: phương sai đồng nhất Stat/ Basic statistics/ 2 Variance
  77. Kiểm tra phương sai đồng nhất Stat/ Basic statistics/ 2 Variance Nhập số liệu cách 1 Nhập số liệu cách 2
  78. Stat/ Basic statistics/ 2 Variance P-value = 0,631 > 0,05 Hai phương sai đồng nhất
  79. So sánh hai giá trị trung bình khi lấy mẫu độc lập Stat/ Basic statistics/2t
  80. Số liệu nhập thành 1 cột Số liệu nhập thành 2 cột Chọn 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
  81. Giải thích kết quả (hai phương sai đồng nhất) 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 Một số tham số thống kê cơ bản GIONG2 15 153.7 12.3 3.2 Difference = mu (GIONG1) - mu (GIONG2) Xác suất KL 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 DF = n1+ n2- 2 Bậc tự do
  82. Giải thích kết quả (hai phương sai không đồng nhất) 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 Một số tham số thống kê cơ bản Difference = mu (GIONG1) - mu (GIONG2) Estimate for difference: 42.4750 Xác suất KL 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 2 2 2 s1 s 2 n1 n 2 df 2 2 s 2 s 2 Bậc tự do 1 2 n n 1 2 n1 1 n 2 1
  83. LOGO 2. So sánh hai giá trị trung bình của hai biến chuẩn khi lấy mẫu theo cặp Thực hành thiết kế thí nghiệm
  84. 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 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 43 39 39 42 46 43 38 44 51 43 cách A Tăng trọng ở 37 35 34 41 39 37 35 40 48 36 cách B Chênh lệch (d) 6 4 5 1 7 6 3 4 3 7
  85. 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
  86. Tính hiệu giữa hai cột bằng Menu Calc Tính các phép toán (+, Cột chứa kết quả -, *, /, bình phương, khai căn, logarit, ) Phần nhập công thức Calc Calculator Các hàm tính toán Bấm OK
  87. 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
  88. Kiểm tra điều kiện: phân bố chuẩn Stat/ Basic statistics/ Normality test
  89. Stat/ Basic statistics/ Normality test 1. Tên biến cần kiểm tra 2 Kích OK
  90. Stat/ Basic statistics/ Normality test Probability Plot of D P-value = 0,592 > Normal 99 0,05 Số liệu Mean 4.6 StDev 1.955 95 N 10 có phân phối AD 0.271 90 P-Value 0.592 chuẩn 80 70 t n 60 e c 50 r e 40 P 30 20 10 5 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 D Kiểm tra phân bố chuẩn ở cột hiệu
  91. So sánh hai giá trị trung bình khi lấy mẫu theo cặp Stat/ Basic statistics/ t-t Paired t
  92. 2.Tên cột số liệu 1 3.Tên cột số liệu 2 1. Chọn chấm tròn trên 4.Kích
  93. Giải thích kết quả (so sánh hai giá trị trung bình khi lấy mẫu theo cặp) 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 Một số tham số thống kê cơ bản Difference 10 4.60000 1.95505 0.61824 Xác suất KL 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
  94. LOGO BÀI 3. So sánh nhiều giá trị trung bình bằng phân tích phương sai (ANOVA)- Bảng tương liên Thực hành thiết kế thí nghiệm
  95. LOGO 1.Mô hình thí nghiệm một yếu tố hoàn toàn ngẫu nhiên Thực hành thiết kế thí nghiệm
  96. 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 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 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
  97. 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
  98. Tóm tắt và trình bày dữ liệu Nhập số liệu cách 1  Tính các ước số thống kê và vẽ đồ thị Stat Basic Statistic Display Descriptive statistics Nhập số liệu cách 2
  99. Tóm tắt và trình bày dữ liệu Nhập số liệu cách 1 Nhập số liệu cách 2
  100. Chọn các ước số thống kê và dạng đồ thị 2. Chọn các ước số thống 3. Chọn các dạng đồ thị kê (Statistics ) (Graphs )
  101. Trình bày các USTK vào bảng sau Bảng số 1.6. Ảnh hưởng của các công thức nuôi đến tăng trọng của cá Công thức thí nghiệm Đơn vị tính n X ±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
  102. 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
  103. Kiểm tra sự đồng nhất của phương sai Stat/ ANOVA/ Test for equal Variance
  104. Kiểm tra phương sai đồng nhất Stat/ ANOVA/ Test for equal Variance
  105. Stat/ ANOVA/ Test for equal Variance Bartlett's Test Test for Equal Variances for KL Test Statistic 5.76 P-Value 0.218 Bartlett's Test A Test Statistic 5.76 P-Value 0.218 Levene's Test B Test Statistic 0.81 Levene's Test P-Value 0.539 Test Statistic 0.81 P-Value 0.539 A C T D P-Value 0,539 > 0,05 E Phương sai đồng nhất 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 95% Bonferroni Confidence Intervals for StDevs
  106. Stat/ ANOVA/ Test for Variance 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
  107. Thí nghiệm một yếu tố hoàn toàn ngẫu nhiên Stat/ Chọn vào ô này để ANOVA/One- lấy cột phần dư Way (RESI)
  108. Kiểm tra điều kiện: phân bố chuẩn Stat/ Basic statistics/ Normality test
  109. Stat/ Basic statistics/ Normality test 1. Tên cột phần dư (RESI1) 2 Kích OK
  110. Stat/ Basic statistics/ Normality test Probability Plot of RESI1 Normal Mean 8.326673E-18 99 StDev 0.04970 Mean 8.326673E-18 StDev 0.04970 N 20 95 N 20 AD 0.525 AD 0.525 90 P-Value 0.159 P-Value 0.159 80 70 t n 60 e c 50 P-Value 0,159 > 0,05 r e 40 P 30 20 Biến số có phân 10 bố chuẩn 5 1 -0.10 -0.05 0.00 0.05 0.10 0.15 RESI1
  111. Giải thích kết quả One-way ANOVA: KL versus TA Source DF SS MS F P P-Value = 0,000 < 0,05 TA 4 0.76325 0.19081 60.99 0.000 Error 15 0.04693 0.00313 Total 19 0.81018 Bác bỏ H0, chấp nhận H1 S = 0.05593 R-Sq = 94.21% R-Sq(adj) = 92.66% Kết luận: Có sự sai khác về tăng Individual 95% CIs For Mean Based on trọng của cá ở Pooled StDev Level N Mean StDev + + + + các công thức A 4 0.8875 0.0479 ( * ) nuôi (P < 0,05) 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
  112. Bác bỏ giả thiết H0 chấp nhận giả thiết H1 So sánh cặp Stat/ ANOVA/One- Way CHỌN
  113. Bác bỏ giả thiết H0 chấp nhận giả thiết H1 So sánh cặp CHỌN Kích OK
  114. 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)
  115. LOGO 2. Mô hình thí nghiệm một yếu tố khối ngẫu nhiên đầy đủ Thực hành thiết kế thí nghiệm
  116. Ví dụ M-1.7 (trang 35) Nghiên cứu số lượng tế bào lymphô ở chuột (x1000 tế bào mm-3 máu) được sử dụng 4 loại thuốc khác nhau (A, B, C và D; thuốc D là thuốc placebo) qua 5 lứa; số liệu thu được trình bày ở bảng dưới. Cho biết ảnh 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
  117. 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
  118. Tóm tắt và trình bày dữ liệu Cấu trúc số liệu  Tính các ước số thống kê và vẽ đồ thị Stat Basic Statistic Display Descriptive statistics
  119. Tóm tắt và trình bày dữ liệu Tính theo THUỐC Tính theo LỨA
  120. Chọn các ước số thống kê và dạng đồ thị 2. Chọn các ước số thống 3. Chọn các dạng đồ thị kê (Statistics ) (Graphs )
  121. Trình bày các USTK vào bảng sau Bảng số 1.7. Ảnh hưởng của thuốc đến số lượng tế bào lympho ở chuột Đơn vị Công thức thí nghiệm tính n X ±SD Cv(%) Thuốc A 5 Thuốc B 5 Thuốc C 5 Thuốc D 5
  122. 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
  123. Kiểm tra sự đồng nhất của phương sai Stat/ ANOVA/ Test for equal Variance
  124. Kiểm tra phương sai đồng nhất Stat/ ANOVA/ Test for equal Variance
  125. Stat/ ANOVA/ Test for Variance Test for Equal Variances for TEBAO Bartlett's Test Bartlett's Test Test Statistic 0.25 A Test Statistic 0.25 P-Value 0.969 P-Value 0.969 Levene's Test Levene's Test Test Statistic 0.07 P-Value 0.977 Test Statistic 0.07 B P-Value 0.977 C O U H T P-Value = 0,977 > 0,05 C => Phương sai đồng D nhất 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 95% Bonferroni Confidence Intervals for StDevs
  126. 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
  127. Thí nghiệm một yếu tố khối ngẫu nhiên đầy đủ (cách 1) Stat/ ANOVA/Two- Way Chọn vào ô này để lấy cột phần dư (RESI)
  128. Thí nghiệm một yếu tố khối ngẫu nhiên đầy đủ (cách 2) Stat/ ANOVA/(GLM) General Linear Model Chọn Chọn vào ô này để lấy cột phần dư (RESI)
  129. Kiểm tra điều kiện: phân bố chuẩn Stat/ Basic statistics/ Normality test
  130. Stat/ Basic statistics/ Normality test 1. Tên cột phần dư (RESI1) 2 Kích OK
  131. Stat/ Basic statistics/ Normality test Probability Plot of RESI1 Mean -8.43769E-16 Normal StDev 0.1831 99 Mean -8.43769E-16 N 20 StDev 0.1831 AD 0.598 95 N 20 AD 0.598 90 P-Value 0.104 P-Value 0.104 80 70 t n 60 P-Value = 0,104 > 0,05 e c 50 r e 40 P 30 Số liệu có phân bố 20 chuẩn 10 5 1 -0.4 -0.3 -0.2 -0.1 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 RESI1
  132. Giải thích kết quả 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% 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)
  133. Thí nghiệm một yếu tố khối ngẫu nhiên đầy đủ: so sánh cặp Stat/ ANOVA/(GLM) General Linear Model Khi chấp nhận H1 so sánh cặp
  134. So sánh cặp khi chấp nhận giả thiết H1 Chọn Comparisons trong (GLM) General Linear Model Biến cần so sánh
  135. Giải thích kết quả Công Trung bình Công thức Trung bình thức 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)
  136. LOGO 3. Mô hình thí nghiệm kiểu Ô vuông latinh Thực hành thiết kế thí nghiệm
  137. Ví dụ 1.9a (Trang 37)
  138. Các bước tiến hành (Ví dụ M-1.9a 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
  139. Tóm tắt và trình bày dữ liệu Cấu trúc số liệu  Tính các ước số thống kê và vẽ đồ thị Stat Basic Statistic Display Descriptive statistics
  140. 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 Đơn vị Công thức thí nghiệm n ±SD Cv(%) tính X Thức ăn A Kg/ngày 4 Thức ăn B Kg/ngày 4 Thức ăn C Kg/ngày 4 Thức ăn D Kg/ngày 4
  141. 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
  142. Kiểm tra sự đồng nhất của phương sai Stat/ ANOVA/ Test for equal Variance
  143. Kiểm tra phương sai đồng nhất Stat/ ANOVA/ Test for equal Variance
  144. Stat/ ANOVA/ Test for equal Variance Test for Equal Variances for KLCO Bartlett's Test Bartlett's Test Test Statistic 0.90 A Test Statistic 0.90 P-Value 0.825 P-Value 0.825 Levene's Test Test Statistic 0.14 P-Value 0.936 B Levene's Test A T Test Statistic 0.14 C P-Value 0.936 D P-Value = 0,936 > 0,05 0 1 2 3 4 5 6 95% Bonferroni Confidence Intervals for StDevs Phương sai đồng nhất
  145. 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
  146. Thí nghiệm kiểu ô vuông latinh Stat/ ANOVA/(GLM) General Linear Model Chọn vào ô này để Chọn lấy cột phần dư (RESI)
  147. Kiểm tra điều kiện: phân bố chuẩn Stat/ Basic statistics/ Normality test
  148. Stat/ Basic statistics/ Normality test 1. Tên cột phần dư (RESI1) 2 Kích OK
  149. Stat/ Basic statistics/ Normality test Probability Plot of RESI1 Normal Mean -3.33067E-16 99 Mean -3.33067E-16 StDev 0.2407 StDev 0.2407 95 N 16 N 16 AD 0.232 90 P-Value 0.760 AD 0.232 80 70 P-Value 0.760 t n 60 e c 50 r e 40 P-Value = 0,760 > 0,05 P 30 20 Số liệu có phân bố 10 chuẩn 5 1 -0.50 -0.25 0.00 0.25 0.50 RESI1
  150. Giải thích kết quả 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 P-Value = 0,001 < TA fixed 4 A, B, C, D 0,05 Analysis of Variance for KLCO, using Adjusted SS for Tests Bác bỏ H , chấp 0 Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F P nhận H1 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 Kết luận: Có sự Error 6 0.8688 0.8688 0.1448 sai khác về khối Total 15 17.9644 lượng cỏ khô bê thu S = 0.380515 R-Sq = 95.16% R-Sq(adj) = 87.91% nhận khi sử dụng Unusual Observations for KLCO các loại thức ăn bổ sung (P < 0,05) 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.
  151. Thí nghiệm kiểu ô vuông latinh Stat/ ANOVA/(GLM) General Linear Model Khi chấp nhận H1 so sánh cặp
  152. So sánh cặp khi chấp nhận giả thiết H1 Chọn Comparisons trong (GLM) General Linear Model Biến cần so sánh
  153. Giải thích kết quả 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 Ghi chú: Các giá trị trung bình mang cùng chữ cái, sai khác không có ý nghĩa (P>0,05)
  154. 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 A 11,50a A 11,50a B 11,07a B 11,07a C 10,92a C 10,92a D 9,22b D 9,22b
  155. Sơ đồ tóm tắt t-test và ANOVA
  156. LOGO Bài 4. Tương quan hồi quy và bảng tương liên Thực hành thiết kế thí nghiệm
  157. LOGO I. Tương quan và hồi quy tuyến tính Thực hành thiết kế thí nghiệm
  158. Hệ số tương quan Cấu trúc số liệu Stat Basic Statistic Corelation
  159. Hệ số tương quan
  160. Hệ số tương quan Correlations: KL, DL, DN •Hệ số tương quan giữa Khối KL DL lượng và đường kính lớn là DL 0.897 0,897 0.000 •Hệ số tương quan giữa Khối lượng và đường kính bé là 0,905 DN 0.905 0.648 0.000 0.001 •Hệ số tương quan giữa đường kính lớn và đường kính bé là 0,648 Cell Contents: Pearson correlation •Xác suất đối với từng hệ số P-Value tương quan đều < 0,05 Kết luận
  161. Phương trình hồi quy tuyến tính Stat Regression Regression
  162. Phương trình hồi quy tuyến tính Hồi quy đơn biến y = a +bx Hồi quy đa biến y = a + b1x1 + b2x2+ +bnxn
  163. Phương trình hồi quy tuyến tính đơn biến Regression Analysis: KL versus DL The regression equation is KL = - 53.7 + 2.04 DL Predictor 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 -2.25R R denotes an observation with a large standardized residual.
  164. Phương trình hồi quy tuyến tính đa biến Regression Analysis: KL versus DL, DN The regression equation is KL = - 117 + 1.21 DL + 2.48 DN Predictor 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
  165. LOGO II. Bảng tương liên Thực hành thiết kế thí nghiệm
  166. Ví dụ M-1.12 (trang 48)
  167. 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
  168. Tóm tắt và trình bày dữ liệu Bảng 1. Tỷ lệ viêm nội mạc tử cung của hai giống bò Viêm nội mạc tử cung Giống bò n Không Có Holstein 500 400 100 (80,00%) (20,00%) Jersey 200 190 10 (95,00%) (5,00%)
  169. 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
  170. 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)
  171. Phép thử Khi bình phương Cấu trúc số liệu Stat Tables Cross Tabulation and Chi-Square
  172. Phép thử khi bình phương (chi-square) Stat Tables Cross Tabulation and Chi-Square Chọn Chi-Square nếu tần suất ước tính > 5
  173. Bảng tương liên: Phép thử khi bình phương (chi-square) Phép thử Khi bình phương Giá trị ước tính lý thuyết
  174. Đọc kết quả trong cửa sổ Session Tabulated 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 P-value = 0,000 J 190 10 200 95.00 5.00 100.00 Kết luận: Có mối liên 168.6 31.4 200.0 hệ giữa bệnh viêm nội All 590 110 700 84.29 15.71 100.00 mạc tử cung và giống bò 590.0 110.0 700.0 (P<0,05) Cell Contents: Count % 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
  175. Bảng tương liên: Phép thử chính xác của Fisher Cấu trúc số liệu Stat Tables Cross Tabulation and Chi-Square
  176. Bảng tương liên: Phép thử chính xác của Fisher Stat Tables Cross Tabulation and Chi-Square Chọn Other Stats nếu tần suất ước tính < 5
  177. Bảng tương liên: Phép thử chính xác của Fisher Phép thử Chính xác của Fisher
  178. Đọc kết quả trong cửa sổ Session Tabulated statistics: THUOC, KETQUA Using frequencies in TANSUAT Rows: THUOC Columns: KETQUA - + All P-value = 0,0054775 DC 8 2 10 80 20 100 Kết luận: Vác xin đã 4.500 5.500 10.000 VAC 1 9 10 làm giảm tỷ lệ chết 10 90 100 4.500 5.500 10.000 (P<0,05) 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
  179. Đọc kết quả trong cửa sổ Session Tabulated 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