Bài giảng Thiết kế thí nghiệm (phần thực hành)

185 trang vanle 3590

Download

Bạn đang xem 20 trang mẫu của tài liệu "Bài giảng 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:

bai_giang_thiet_ke_thi_nghiem_phan_thuc_hanh.pdf

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

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
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) 2.4. BÀI 4: Tương quan hồi quy và bảng tương liên
Giáo trình Giáo trình THIẾT KẾ THÍ NGHIỆM Nguyễn Đình Hiền Đỗ Đức Lực NXB Nông nghiệp 2007
Bài tập Bài tập THIẾT KẾ THÍ NGHIỆM Nguyễn Đình Hiền Đỗ Đức Lực NXB Nông nghiệp 2009
Các tài liệu tham khảo khác ¾ Thiết kế thí nghiệm (2005), Claustriaux, J.J. ¾ Phương pháp thí nghiệm đồng ruộng (2006), Nguyễn Thị Lan, Nguyễn Tiến Dũng, NXB Nông nghiệp ¾ Giáo trình phương pháp thí nghiệm đồng ruộng (1976)- Dùng cho các trường Đại học Nông nghiệp, Phạm Chí Thành, NXB Nông nghiệp ¾ 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
LOGO Bài 1: Tóm tắt, trình bày dữ liệu
LOGO I. Giới thiệu phần mềm Minitab 14
Các thao tác cơ bản Khởi động Minitab 14 Tạo một tệp mới Mở một tệp trên ổ đĩa Lưu tệp Lưu tệp lần đầu và lưu tệp với tên khác Sao chép/ chuyển dữ liệu (Copy/Move) Undo và Redo Thoát khỏi Minitab 14
Khởi động Minitab 14 C1: Menu Start/Programs/Minitab14/ MINITAB14 C2: Kích đúp chuột vào biểu tượng trên nền màn hình (Desktop). C3: C:\Program\MINITAB14\Mtb14.exe
Cửa sổ làm việc của Minitab14 Menu chính Thanh Project Thanh tiêu đề Thanh chuẩn Thanh Worksheet Cửa sổ Session Dòng đặt tên cột Cửa sổ Worksheet Cửa sổ project
Mở một tệp trắng mới (New) C1: Vào menu File/ New C2: Ấn tổ hợp phím Ctrl+N Mở Worksheet mới Mở Project mới
Mở một tệp đã ghi trên ổ đĩa (Open) C1: Kích chuột vào biểu tượng Open trên thanh công cụ chuẩn. C2: Ấn tổ hợp phím Ctrl+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
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 9 Nếu tệp đã được ghi từ trước thì lần ghi tệp hiện tại sẽ ghi lại sự thay đổi kể từ lần ghi trước. 9 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 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 ¾ 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.
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 9 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
LOGO II. Nhập dữ liệu trong Minitab
1. Nhập dữ liệu trực tiếp trong Worksheet Tên cột luôn nằm ở dòng không đánh số thứ tự (trên hàng 1) Tên cột ngắn gọn, không dùng các ký hiệu đặc biệt (:,/ ) hoặc các ký tự tiếng Việt (ô, â, ă ) Trong cùng một Worksheet không đặt tên cột trùng nhau (Minitab không phân biệt được các ký tự viết hoa và viết thường: MINITAB = Minitab = minitab) Cùng một chỉ tiêu, dữ liệu được nhập thành một cột trong Worksheet (Cột số liệu phải ở dạng số). Thay dấu (,) bằng dấu (.) trong phần thập phân Số liệu khuyết được thay bằng dấu (*) không được để trống
2. Nhập dữ liệu từ Excel Tên cột luôn nằm ở dòng 1 Tên cột ngắn gọn, không dùng các ký hiệu đặc biệt (:,/ ) hoặc các ký tự tiếng Việt (ô, â, ă ) Cùng một chỉ tiêu, dữ liệu được nhập thành cột trong sheet1 Thay dấu (,) bằng dấu (.) trong phần thập phân Số liệu khuyết được thay bằng dấu (*) không được để trống Lưu file (Save)
2. Nhập số liệu từ Excel File/Open Worksheet 1. Chọn nơi ghi tệp 3. Chọn tên tệp 4. Bấm để mở 2. Chọn All(*.*)
LOGO III. Tóm tắt và trình bày dữ liệu với biến định lượng
Ví dụ M-1.1ab (trang 18 & 20) Khối lượng của 16 chuột cái lúc cai sữa (Giả sử 8 chuột cái đầu sinh ra ở lứa thứ nhất và 8 chuột cái tiếp theo sinh ra ở lứa thứ hai) như sau: Lứa 1 54,1 49,8 24,0 46,0 44,1 34,0 52,6 54,4 Lứa 2 56,1 52,0 51,9 54,0 58,0 39,0 32,7 58,5
Nhập số liệu trong của sổ Worksheet
Tính các ước số thống kê và vẽ đồ thị Tính các ước số thống kê và Ví dụ M-1.1a (trang 18) vẽ đồ thị: Stat Î Basic Statistic Î Display Descriptive statistics 1.Tên cộtsố liệucầntính 2. Để trống 3. Lựa 4. Lựa chọncác chọndạng tham số đồ thị thống kê 5. BấmOK
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 Î Basic Statistic Î Display Descriptive statistics 1.Tên cộtsố liệucầntính 2. Tính theo Nhóm 3. Lựa 4. Lựa chọncác chọndạng tham số đồ thị thống kê 5. BấmOK
Chọn các ước số thống kê và dạng đồ thị Kích OK Kích OK
Các thuật ngữ Anh - Việt Tiếng Anh Tiếng Việt Minitab14.0 Ký hiệu * Mean Trung bình Mean ,y,x μ Median Trung vị Median M Mode Mode Mode Mode Standard Deviation Độ lệch chuẩnStDev ,s σ* * Variance Phương sai Variance s2σ , 2 Standard Error Sai số tiêu chuẩn SE Mean SE Variable Biến Variable Var Maximum Giá trị lớnnhất Maximum Max Minimum Giá trị nhỏ nhất Minimum Min Coefficient of Hệ số biến động Coefficient of Cv variation variation Ghi chú: Các ký hiệutrongbảng có dấu* làcácthamsố củaquầnthể
Kết quả từ Minitab – Ví dụ 1a Hi stogr am (with Normal Curve) of P 5 Mean 47.58 StDev 10.16 Descriptive Statistics: P N16 4 Variable N Mean SE Mean StDev Variance CoefVar 3 P 16 47.58 2.54 10.16 103.27 21.36 Frequency 2 1 0 30 40 50 60 70 P Histogram of P Indi vi dual Val ue Pl ot of P Boxpl ot of P 60 5 4 50 3 P 40 Frequency 2 1 30 0 25 30 35 40 45 50 55 60 20 30 40 50 60 P P 20
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 P 40 2 8 50.28 3.32 9.39 88.11 18.67 30 20 1 2 Lua Indi vi dual Value Pl ot of P vs Lua Histogram of P by Lua Histogram (with Normal Curve) of P by Lua 60 25 303540 455055 60 20 3050 40 60 70 1 2 1 2 1 Mean 44.88 3.0 3.0 StDev 10.79 50 N8 2.5 2.5 2 Mean 50.28 StDev 9.387 2.0 2.0 N8 P 40 1.5 1.5 Frequency Fr e que nc y 1.0 1.0 30 0.5 0.5 0.0 0.0 20 2530 3540 4550 5560 3020 40 50 60 70 1 2 P P Lua Panel variable: Lua Panel variable: Lua
Trình bày các USTK vào bảng sau Bảng số : Tên bảng (thể hiệnnội dung củabảng) Công thứcthí Đơnvị n±SESCv(%)X nghiệm tính Bảng số : Tên bảng (thể hiệnnội dung củabảng) Công thức thí nghiệm1 Côngthức thí nghiệm2 Đơnvị Các chỉ tiêu tính nghiên cứu n X ±SE n X ±SE
Ví dụ M-1.1ab (trang 18 & 20) Bảng số 1: Khối lượng của chuột cái lúc cai sữa Đơn Chỉ tiêu n±SESCv(%)X vị tính Khối lượng Gram 16 47,58 ± 2,54 10,16 21,75 Bảng số 2: Khối lượng của chuột cái lúc cai sữa theo lứa Đơn Chỉ tiêu n±SESCv(%)X vị tính Lứa 1 Gram 8 44,88 ± 3,82 10,79 24,05 Lứa 2 Gram 8 50,28 ± 3,32 9,39 18,67
LOGO IV. Tóm tắt và trình bày dữ liệu với biến định tính
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 Î Tables ÎCross Tabulation and Chi-Square
Tóm tắt và vẽ đồ thị Stat Î Tables ÎCross Tabulation and Chi-Square
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
Trình bày bằng biểu đồ Graph Î Bar Chart Counts of unique values CHỌN Kích OK Kích OK
Trình bày bằng biểu đồ Graph Î Bar Chart Counts of unique values Î Chọn Multiple Graphs Chart of KETQUA - + A B 16 12 8 4 0 C Count 16 12 8 4 0 - + KETQUA Panel variable: TRAI
Tóm tắt và vẽ đồ thị Dữ liệu nhập theo cách 2 Stat Î Tables ÎCross Tabulation and Chi-Square
Tóm tắt và vẽ đồ thị Stat Î Tables ÎCross Tabulation and Chi-Square
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
Trình bày bằng biểu đồ bánh Graph Î Pie Chart Chart Values from a table Kích OK Kích Kích OK OK
Trình bày bằng biểu đồ bánh Graph Î Pie Chart Counts of unique values Î Chọn Multiple Graphs Pie Chart of TANSUAT vs KETQUA A B Category + - C 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 Viêm nội mạc tử cung Trạin Có Không A176 11 (35,29%) (64,71%) B226 16 (27,27%) (72,73%) C208 12 (40,00%) (60,00%)
LOGO BÀI 2: Ướclượng kiểm định mộtgiátrị trung bình và so sánh hai giá trị trung bình của hai biến chuẩn
LOGO I. Ướclượng, kiểm định mộtgiátrị trung bình
Ví dụ M-1.3 (trang 24) Tăng trọng trung bình (gram/ngày) của36 lợnnuôi vỗ béo giống Landrace được rút ngẫunhiên từ mộttrạichăn nuôi. Số liệuthu đượcnhư 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 thuậttrạichorằng tăng trọng trung bình củatoàn đàn lợn trong trại là 607 gram/ngày. Theo anh (chị) kếtluận đó đúng hay sai, vì sao? Biết độ lệch chuẩncủatínhtrạng 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 Î kếtluận
Tóm tắt và trình bày dữ liệu Tính các ước số thống kê và vẽ đồ thị Î Stat Î Basic Statistic Î 1.Tên cộtsố liệucầntính Display Descriptive statistics 3. Lựa 4. Lựa chọncác chọndạng tham số đồ thị thống kê 5. BấmOK
Chọn các ước số thống kê và dạng đồ thị Kích OK Kích OK
Đọc kết quả trong cửa sổ Session Variable N N* Mean SE Mean StDev Variance CoefVar P 36 0 599.19 3.11 18.66 348.05 3.11
Trình bày các USTK vào bảng sau Bảng số 3: Tăng trọng trung bình (gram/ngày) của giống lợn Landrace Chỉ tiêu Đơnvị tính nX ±SE S Cv(%) Tăng trọng g/ngày 36 599,19 ± 3,11 18,66 3,11
Giả thiết H0 và đối thiết H1 Giả thiết H0: ( Bằng lời và bằng ký hiệu toán học) Đối thiết H1:( Bằng lời và bằng ký hiệu toán học) Ví dụ M-1.3: Giả thiết H0: - Bằng lời:Tăng trọng trung bình toàn đàn lợn trong trại bằng 607 gram/ngày - Bằng ký hiệu toán học: µ = 607 gram/ngày Đối thiết H1: - Bằng lời:Tăng trọng trung bình toàn đàn lợn trong trại khác 607 gram/ngày - Bằng ký hiệu toán học: µ ≠ 607 gram/ngày
Kiểm tra điều kiện Điều kiện: Tất cả các phép thử đối với biến định lượng, biến số nghiên cứu phải tuân theo phân phối chuẩn: Tìm xác suất P, so sánh với α Î kếtluận Stat Î Basic statisticsÎ Normality test
Kiểm tra điều kiện: phân bố chuẩn Stat/ Basic statistics/ Normality test
Stat/ Basic statistics/ Normality test 1. Khai tên củacộtsố liệu 2 Kích OK
Stat/ Basic statistics/ Normality test Probability Plot of P P-value = 0,997 > Normal 99 0,05 Î Số liệu Mean 599.2 StDev 18.66 có phân phối 95 N36 AD 0.094 90 P-Value 0.997 chuẩn 80 70 60 50 40 Percent 30 20 10 5 1 550 560570 580 590 600610 620630 640 P
Ướclượng và kiểm định mộtgiátrị trung bình khi biết(σ) Stat/ Basic statistics/1Z
1. Khai tên củacộtsố liệu A. Chọnchấmtròn trên vớisố liệuthô 2. Điền độ lệch chuẩncủatổng thể (σ) B. Chọnchấmtròn dướivớisố liệutinh 4. Kich OK 3. Điềntêncủagiátrị trung bình cầnkiểm định( µ0)
Giải thích kết quả Giả thiếtHo và đốithiếtH1 One-Sample Z: P Kếtluậnnhờ 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
Ướclượng và kiểm định mộtgiátrị trung bình khi không biết σ Stat/ Basic statistics/1t
1. Khai tên củacộtsố liệu A. Chọnchấmtròn trên vớisố liệuthô B. Chọnchấmtròn dướivớisố liệutinh 3. Kich OK 2. Điềngiátrị trung bình cầnkiểm định
Giải thích kết quả Giả thiếtHo và đốithiếtH1 One-Sample T: P Test of mu = 607 vs not = 607 Kếtluậnnhờ 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
LOGO II. So sánh hai giá trị trung bình củahaibiếnchuẩn
LOGO 1. So sánh hai giá trị trung bình củahaibiếnchuẩn khi lấymẫu độclập
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), khốilượng củahaigiống 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 Î kếtluận
Tóm tắt và trình bày dữ liệu Tính các ước số thống kê và vẽ đồ thị Î Stat Î Basic Statistic Î 1.Tên cộtsố liệucầntính Display Descriptive statistics 3. Lựa 4. Lựa chọncác chọndạng tham số đồ thị thống kê 5. BấmOK
Chọn các ước số thống kê và dạng đồ thị Kích OK Kích OK
Trình bày các USTK vào bảng sau Bảng số 4: Khối lượng của hai giống bò Công thức Đơn n±SESCv(%)X thí nghiệm vị tính Giống bò 1 Kg 12 196,18 ±3,06 10,62 5,41 Giống bò 2 Kg 15 153,70 ±3,18 12,30 8,00
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-1.4: Giả thiết H0: - Bằng lời: Khối lượng của hai giống bò bằng nhau - Bằng ký hiệu toán học: µGIỐNG 1 = µGIỐNG 2 Đối thiết H1: - Bằng lời:Khối lượng của hai giống bò khác nhau - Bằng ký hiệu toán học: µGIỐNG 1 ≠ µGIỐNG 2
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 Î kếtluận Stat Î Basic statisticsÎ Normality test
Kiểm tra điều kiện: phân bố chuẩn Stat/ Basic statistics/ Normality test
Stat/ Basic statistics/ Normality test 1. Khai tên củacộtsố liệu 2 Kích OK
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 N12 95 N15 AD 0.298 AD 0.357 90 90 P-Value 0.530 P-Value 0.407 80 80 70 70 60 60 50 50 40 40 Percent 30 Percent 30 20 20 10 10 5 5 1 1 170 180 190 200 210 220 120 140130 150 160180 170 190 GIONG1 GIONG2 Số liệu đượcnhập thành hai cột P-value (GIỐNG 1) = 0,530 > 0,05 Î Số liệucóphânphốichuẩn P-value (GIỐNG 2) = 0,407 > 0,05 Î Số liệucóphânphốichuẩn
Kiểm tra điều kiện: phương sai đồng nhất Stat/ Basic statistics/ 2 Variance
Kiểm tra phương sai đồng nhất Stat/ Basic statistics/ 2 Variance
Stat/ Basic statistics/ 2 Variance Test for Equal Variances for GIONG1, GIONG2 F-Test F-Test Test Statistic 0.74 Test Statistic 0.74 GIONG1 P-Value 0.631 P-Value 0.631 Levene's Test Test Statistic 0.46 P-Value 0.503 GIONG2 Levene's Test Test Statistic 0.46 8 10 12 14 16 18 20 22 95% Bonferroni Confidence Intervals for StDevs P-Value 0.503 GIONG1 GIONG2 140 160 180 200 220 Data P-value = 0,631 > 0,05 Î Hai phương sai đồng nhất
Stat/ Basic statistics/ 2 Variance Test for Equal Variances: GIONG1, GIONG2 95% Bonferroni confidence intervals for standard deviations N Lower StDev Upper GIONG1 12 7.17875 10.6160 19.6238 GIONG2 15 8.63359 12.3014 20.8502 F-Test (normal distribution) Test statistic = 0.74, p-value = 0.631 Levene's Test (any continuous distribution) Test statistic = 0.46, p-value = 0.503
So sánh hai giá trị trung bình khi lấymẫu độclập Stat/ Basic statistics/2t
Số liệunhập thành 1 cột Số liệunhập thành 2 cột Chọn Chọn Nếubước3 kếtluận hai phương sai bằng nhau, (٧)đánh dấu vào ô này Còn bước3 kếtluận hai phương sai không bằng nhau, ô này để trống
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 Mộtsố tham số thống kê cơ bản GIONG2 15 153.7 12.3 3.2 Difference = mu (GIONG1) - mu (GIONG2) Xác suấtKL 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 Bậctự do
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 Mộtsố tham số thống kê cơ bản Difference = mu (GIONG1) - mu (GIONG2) Estimate for difference: 42.4750 Xác suấtKL 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 ⎞ ⎛ s2 ⎞ Bậctự do ⎜ 1 ⎟ ⎜ 2 ⎟ ⎜ n ⎟ ⎜ n ⎟ ⎝ 1 ⎠ + ⎝ 2 ⎠ n1 − 1 n2 − 1
LOGO 2. So sánh hai giá trị trung bình củahaibiếnchuẩn khi lấymẫutheocặp
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 liệuthu đượcnhư sau: Cặpsinhđôi 123456789 10 Tăng trọng ở 43 39 39 42 4643 3844 51 43 cách A Tăng trọng ở 37 35 34 41 39 37 3540 48 36 cách B Chênh lệch (d) 6 4 5 1 7 6 34 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 Î kết luận
Tính hiệu giữa hai cột bằng Menu Calc Tính các phép toán (+, Cộtchứakếtquả -, *, /, bình phương, khai căn, logarit, ) Phầnnhậpcôngthức Calc Î Calculator Các hàm tính toán BấmOK
Kiểm tra điều kiện: phân bố chuẩn Stat/ Basic statistics/ Normality test
Stat/ Basic statistics/ Normality test 1. Khai tên củacộtsố liệu 2 Kích OK
Stat/ Basic statistics/ Normality test Probability Plot of D P-value = 0,592 > Normal 99 0,05 Î Số liệu Mean 4.6 StDev 1.955 95 N10 có phân phối AD 0.271 90 P-Value 0.592 chuẩn 80 70 60 50 40 Percent 30 20 10 5 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 D Kiểm tra phân bố chuẩn ở cộthiệu
So sánh hai giá trị trung bình khi lấymẫutheocặp Stat/ Basic statistics/ t-t Paired t
2.Tên cộtsố liệu1 3.Tên cộtsố liệu2 1. Chọnchấm tròn trên 4.Kích
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 Mộtsố tham số thống kê cơ bản Difference 10 4.60000 1.95505 0.61824 Xác suấtKL 95% CI for mean difference: (3.20144, 5.99856) T-Test of mean difference = 0 (vs not = 0): T-Value = 7.44 P-Value = 0.000
LOGO BÀI 3. So sánh nhiềugiátrị trung bình bằngphântíchphương sai (ANOVA)
LOGO 1. Thí nghiệmmộtyếutố hoàn toàn ngẫu nhiên
Ví dụ M-1.6 (trang 31) Theo dõi tăng trọng củacá(kg) trong thínghiệmvới5 công thức nuôi (A, B, C, D, E). Hãy cho biếttăng trọng củacáở các công thức nuôi. Nếucósự khác nhau, tiếnhànhso sánh sự sai khác củatừng cặpgiátrị trung bình bằng các chữ cái. ABCD 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 Î kếtluận
Tóm tắt và trình bày dữ liệu Nhậpsố liệucách1 Tính các ước số thống kê và vẽ đồ thị Î Stat Î Basic Statistic Î Display Descriptive statistics Nhậpsố liệucách2
Tóm tắt và trình bày dữ liệu Nhậpsố liệucách1 Nhậpsố liệucách2
Chọn các ước số thống kê Kích OK
Trình bày các USTK vào bảng sau Bảng số 1:Tăng trọng củacáở các công thức nuôi Đơnvị Công thức thí nghiệm n±SESCv(%) tính X Công thứcnuôiA Kg 4 0,88 ± 0,02 0,04 5,39 Công thứcnuôiB Kg 4 0,42 ± 0,01 0,02 4,9 Công thứcnuôiC Kg 4 0,76 ± 0,04 0,09 12,4 Công thứcnuôiD Kg 4 0,93 ± 0,02 0,04 5,1 Công thứcnuôiE Kg 4 0,95 ± 0,02 0,04 4,3
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: - Bằng lời:Tăng trọng của cá ở năm công thức nuôi bằng nhau - Bằng ký hiệu toán học: µA = µB = µC = µD = µE Đối thiết H1: - Bằng lời:Tăng trọng của cá ở năm công thức nuôi khác nhau - Bằng ký hiệu toán học: µA ≠ µB ≠ µC ≠ µD ≠ µE
Kiểm tra sự đồng nhất của phương sai Stat/ ANOVA/ Test for equal Variance
Kiểm tra phương sai đồng nhất Stat/ ANOVA/ Test for equal Variance
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 C TA D P-Value 0,539 > 0,05 E Î Phương sai đồng nhất 0.0 0.1 0.2 0.30.4 0.5 0.6 95% Bonferroni Confidence Intervals for StDevs
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
Thí nghiệmmộtyếutố hoàn toàn ngẫu nhiên Stat/ ANOVA/One- Way
Kiểm tra điều kiện: phân bố chuẩn Stat/ Basic statistics/ Normality test
Stat/ Basic statistics/ Normality test 1. Khai tên cột RESI1 2 Kích OK
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 N20 95 N20AD 0.525 AD 0.525 90 P-Value 0.159 P-Value 0.159 80 70 60 50 P-Value 0,159 > 0,05 40 Percent 30 20 Î Số liệucóphânbố 10 chuẩn 5 1 -0.10 -0.05 0.00 0.05 0.10 0.15 RESI1
Giảithíchkếtquả 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 ÎBác bỏ H0, chấpnhận H1 S = 0.05593 R-Sq = 94.21% R-Sq(adj) = 92.66% ÎKếtluận: Tăng trọng củacáở Individual 95% CIs For Mean Based on các công thức Pooled StDev Level N Mean StDev + + + + nuôi có sự sai A 4 0.8875 0.0479 ( * ) khác (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
Bác bỏ giả thiếtH0 chấpnhậngiả thiếtH1 Î So sánh cặp Stat/ ANOVA/One- Way CHỌN
Bác bỏ giả thiếtH0 chấpnhậngiả thiếtH1 Î So sánh cặp CHỌN Kích OK
Tukey 95% Simultaneous Confidence Intervals All Pairwise Comparisons among Levels of TA Individual confidence level = 99.25% TA = A subtracted from: TA Lower Center Upper + + + +- B -0.58471 -0.46250 -0.34029 ( * ) A và B có sự sai khác (P 0,05) + + + +- A và E không có sự sai khác (P>0,05) -0.35 0.00 0.35 0.70 TA = B subtracted from: TA Lower Center Upper + + + +- B và C có sự sai khác (P<0,05) C 0.21529 0.33750 0.45971 ( * ) B và D có sự sai khác (P<0,05) D 0.39029 0.51250 0.63471 ( * ) E 0.40279 0.52500 0.64721 ( * ) B và E có sự sai khác (P<0,05) + + + +- -0.35 0.00 0.35 0.70 TA = C subtracted from: TA Lower Center Upper + + + +- D 0.05279 0.17500 0.29721 ( * ) C và D có sự sai khác (P<0,05) E 0.06529 0.18750 0.30971 ( * ) + + + +- C và E có sự sai khác (P<0,05) -0.35 0.00 0.35 0.70 TA = D subtracted from: TA Lower Center Upper + + + +- E -0.10971 0.01250 0.13471 ( * ) D và E không có sự sai khác (P<0,05) + + + +- -0.35 0.00 0.35 0.70
Sắpxếpcácgiátrị trungbìnhtheothứ tự giảmdần: Công thức Trung bình Công thức Trung bình A 0,88 E 0,95 B 0,42 D 0,93 C 0,76 A 0,88 D 0,93 C 0,76 E 0,95 B 0,42 Công thức Trung bình E 0,95 a D 0,93 a A 0,88 a b C 0,76 c B 0,42
Viết các số trung bình theo thứ tự ban đầuvàviết các chữ cái bên cạnh: Công thức Trung bình Công thức Trung bình 0,95a E A 0,88a 0,93a D B 0,42c 0,88a A C 0,76b 0,76b C D 0,93a B 0,42c E 0,95a
LOGO 2. Thí nghiệmmộtyếutố khốingẫu nhiên đầy đủ
Ví dụ M-1.7 (trang 35) Nghiên cứusố lượng tế bào lymphô ở chuột (x1000 tế bào mm-3 máu) đượcsử dụng 4 loạithuốc khác nhau (A, B, C và D; thuốc D là thuốc placebo) qua 5 lứa; số liệuthu được trình bày ở bảng dưới. Cho biết ảnh hưởng củathuốc đếntế bào lymphô? Lứa1 Lứa2 Lứa3 Lứa4 Lứa5 ThuốcA 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 Î kếtluận
Tóm tắt và trình bày dữ liệu Cấutrúcsố liệu Tính các ước số thống kê và vẽ đồ thị Î Stat Î Basic Statistic Î Display Descriptive statistics
Tóm tắt và trình bày dữ liệu Tính theo THUỐC Tính theo LỨA
Chọn các ước số thống kê Kích OK
Trình bày các USTK vào bảng sau Bảng số 1:Số lượng tế bào lympho ở chuột khi sử dụng 4 loạithuốc (x1000 tế bào mm-3máu) Đơnvị X Công thức thí nghiệm tính n ±SE S Cv(%) ThuốcA 5 ThuốcB 5 ThuốcC 5 ThuốcD 5
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: - Bằng lời:Ảnh hưởng của bốn loại thuốc đến tế bào lympho như nhau - Bằng ký hiệu toán học: µA = µB = µC = µD Đối thiết H1: - Bằng lời:Ảnh hưởng của bốn loại thuốc đến tế bào lympho khác nhau - Bằng ký hiệu toán học: µA ≠ µB ≠ µC ≠ µD
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 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 THUOC P-Value = 0,977 > 0,05 C => Phương sai đồng D nhất 0.0 0.51.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 95% Bonferroni Confidence Intervals for StDevs
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
Thí nghiệmmộtyếutố khốingẫu nhiên đầy đủ Stat/ ANOVA/Two- Way
Thí nghiệmmộtyếutố khốingẫu nhiên đầy đủ Stat/ ANOVA/(GLM) General Linear Model
Kiểm tra điều kiện: phân bố chuẩn Stat/ Basic statistics/ Normality test
Stat/ Basic statistics/ Normality test 1. Khai tên cột RESI1 2 Kích OK
Stat/ Basic statistics/ Normality test Probability Plot of RESI1 Mean -8.43769E-16 Nor mal StDev 0.1831 99 Mean -8.43769E-16 N20 StDev 0.1831 AD 0.598 95 N20 AD 0.598 90 P-Value 0.104 P-Value 0.104 80 70 60 P-Value = 0,104 > 0,05 50 40 Percent 30 Î Số liệucóphânbố 20 chuẩn 10 5 1 .4-0 .3-0-0.2 -0.10.10.0 0.2 0.3 0.4 0.5 RESI1
Giảithíchkếtquả 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 ÎBác bỏ H0, chấpnhậnH1 ÎKếtluận: Ảnh hưởng củabốnloạithuốc đếntế bào lympho có sự sai khác (P < 0,05)
Thí nghiệmmộtyếutố khốingẫu nhiên đầy đủ: so sánh cặp Stat/ ANOVA/(GLM) General Linear Model Khi chấp nhậnH1 Î so sánh cặp
So sánh cặp khi chấp nhận giả thiết H1 Chọn Comparisons trong (GLM) General Linear Model
Giảithíchkếtquả Tukey 95.0% Simultaneous Confidence Intervals Response Variable TEBAO All Pairwise Comparisons among Levels of THUOC THUOC = A subtracted from: THUOC Lower Center Upper + + + + B -1.133 -0.7000 -0.2672 ( * ) A và B có sự sai khác (P 0,05) + + + + A và D có sự sai khác (P 0,05) D -0.4928 -0.06000 0.3728 ( * ) B và D không có sự sai khác (P>0,05) + + + + -1.20 -0.60 0.00 0.60 THUOC = C subtracted from: THUOC Lower Center Upper + + + + D -0.8328 -0.4000 0.03276 ( * ) C và D không có sự sai khác (P>0,05) + + + + -1.20 -0.60 0.00 0.60
Sắpxếpcácgiátrị trungbìnhtheothứ tự giảmdần: Công thức Trung bình Công thức Trung bình A 6,42 A 6,42 B 5,72 C 6,06 C 6,06 B 5,72 D 5,66 D 5,66 Công thức Trung bình A 6,42 a C 6,06 b B 5,72 b b D 5,66
Viết các số trung bình theo thứ tự ban đầuvàviết các chữ cái bên cạnh: Công thức 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
LOGO 3. Thí nghiệmkiểu Ô vuông latinh
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 Î kếtluận
Tóm tắt và trình bày dữ liệu Cấutrúcsố liệu Tính các ước số thống kê và vẽ đồ thị Î Stat Î Basic Statistic Î Display Descriptive statistics
Trình bày các USTK vào bảng sau Bảng số 1: Khối lượng cỏ khô trung bình bê thu nhận được ở 10 ngày thí nghiệm Đơn vị Công thức thí nghiệm n X ±SE S Cv(%) tính Thức ăn A Kg/ngày 4 Thức ăn B Kg/ngày 4 Thức ăn C Kg/ngày 4 Thức ăn D Kg/ngày 4
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: - Bằng lời:Ảnh hưởng của bốn loại thức ăn bổ sung đến sự thu nhận cỏ khô của bê là như nhau - Bằng ký hiệu toán học: µA = µB = µC = µD Đối thiết H1: - Bằng lời: Ảnh hưởng của bốn loại thức ăn bổ sung đến sự thu nhận cỏ khô của bê là khác nhau - Bằng ký hiệu toán học: µA ≠ µB ≠ µC ≠ µD
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 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 Test Statistic 0.14 TA 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 Î 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
Thí nghiệm kiểu ô vuông latinh Stat/ ANOVA/(GLM) General Linear Model
Kiểm tra điều kiện: phân bố chuẩn Stat/ Basic statistics/ Normality test
Stat/ Basic statistics/ Normality test 1. Khai tên cột RESI1 2 Kích OK
Stat/ Basic statistics/ Normality test Probability Plot of RESI1 Nor mal Mean -3.33067E-16 99 Mean -3.33067E-16 StDev 0.2407 StDev 0.2407 95 N16N16 AD 0.232 90 P-Value 0.760 AD 0.232 80 70 P-Value 0.760 60 50 40 P-Value = 0,760 > 0,05 Percent 30 20 Î Số liệu có phân bố 10 chuẩn 5 1 -0.50 -0.25 0.00 0.25 0.50 RESI1
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 H0, chấp 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 ÎKết luận: Ảnh Error 6 0.8688 0.8688 0.1448 hưởng của bốn loại Total 15 17.9644 thức ăn bổ sung đến S = 0.380515 R-Sq = 95.16% R-Sq(adj) = 87.91% sự thu nhận cỏ khô Unusual Observations for KLCO của bê là khác nhau(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.
Thí nghiệm kiểu ô vuông latinh Stat/ ANOVA/(GLM) General Linear Model Khi chấp nhận H1 Î so sánh cặp
So sánh cặp khi chấp nhận giả thiết H1 Chọn Comparisons trong (GLM) General Linear Model
Giải thích kết quả so sánh cặp Tukey Simultaneous Tests Response Variable KLCO All Pairwise Comparisons among Levels of TA TA = A subtracted from: Difference SE of Adjusted TA of Means Difference T-Value P-Value B -0.425 0.2691 -1.580 0.4536 A và B không có sự sai khác (P>0,05) C -0.575 0.2691 -2.137 0.2427 A và C không có sự sai khác (P>0,05) D -2.275 0.2691 -8.455 0.0006 A và D có sự sai khác (P 0,05) D -1.850 0.2691 -6.876 0.0019 B và D có sự sai khác (P<0,05) TA = C subtracted from: Difference SE of Adjusted TA of Means Difference T-Value P-Value D -1.700 0.2691 -6.318 0.0030 C và D có sự sai khác (P<0,05)
Sắp xếp các giá trị trung bình theo thứ tự giảm dần: Công thức Trung bình Công thức Trung bình A 11,50 A 11,50 B 11,07 B 11,07 C 10,92 C 10,92 D 9,22 D 9,22 Công thức Trung bình A 11,50 a B 11,07 C 10,92 b D 9,22
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
Sơ đồ tóm tắt t-test và ANOVA
LOGO Bài 4. Tương quan hồi quy và bảng tương liên
LOGO I. Tương quan và hồi quy tuyến tính
Hệ số tương quan Cấu trúc số liệu Stat Î Basic Statistic Î Corelation
Hệ số tương quan
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 Î Kết luận
Phương trình hồi quy tuyến tính Stat Î Regression Î Regression
Phương trình hồi quy tuyến tính Hồi quy đa biến y = a + + b x + +b x Hồi quy đơn biến y = a +bx b1x1 2 2 n n
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.
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
LOGO III. Bảng tương liên
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 Î kếtluận
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 Có Không Holstein 500 400 100 (80,00%) (20,00%) Jersey 200 190 10 (95,00%) (5,00%)
Đặt 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: - Bằng lời:Tỷ lệ viêm nội mạc tử cung ở hai giống bò Holstein và Jersey như nhau - Bằng ký hiệu toán học: πHolstein = π Jersey Đối thiết H1: - Bằng lời: Tỷ lệ viêm nội mạc tử cung ở hai giống bò Holstein và Jersey khác nhau - Bằng ký hiệu toán học: π Holstein ≠πJersey
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 Î sử dụng phép thử chính xác của Fisher với bảng tương liên 2x2 (Fisher’s exact for 2x2 tables)
Bảng tương liên Cấu trúc số liệu Stat Î Tables ÎCross Tabulation and Chi-Square
Bảng tương liên: Phép thử khi bình phương (chi-square) Stat Î Tables ÎCross Tabulation and Chi-Square Chọn Chi-Square nếu tần xuất ước tính ≤ 5
Bảng tương liên: Phép thử khi bình phương (chi-square) Phép thử Khi bình phương Giá trị ước tính lý thuyết
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
Bảng tương liên: Phép thử chính xác của Fisher Cấu trúc số liệu Stat Î Tables ÎCross Tabulation and Chi-Square
Bảng tương liên: Phép thử chính xác của Fisher Stat Î Tables ÎCross Tabulation and Chi-Square Chọn Other Stats nếu tần xuất ước tính < 5
Bảng tương liên: Phép thử chính xác của Fisher Phép thử Chính xác của Fisher
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
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