Thống kê ứng dụng trong kinh doanh - Chương 9: Anova

15 trang vanle 3580

Download

Bạn đang xem tài liệu "Thống kê ứng dụng trong kinh doanh - Chương 9: Anova", để tải tài liệu gốc về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên

Tài liệu đính kèm:

thong_ke_ung_dung_trong_kinh_doanh_chuong_9_anova.pdf

Nội dung text: Thống kê ứng dụng trong kinh doanh - Chương 9: Anova

CHƯƠNG 9 ANOVA Ths. Nguyễn Tiến Dũng Viện Kinh tế và Quản lý, Trường ĐH Bách khoa Hà Nội Email: dung.nguyentien3@hust.edu.vn
MỤC TIÊU CỦA CHƯƠNG ● Sau khi học xong chương này, người học sẽ ● Hiểu được phạm vi ứng dụng của phân tích phương sai (ANOVA) ● Biết được cách thực hiện ANOVA một yếu tố (one- way ANOVA) ● Nắm được quy trình thực hiện ANOVA hai yếu tố (two-way ANOVA) ● Biết cách đọc bảng ANOVA từ Excel và SPSS © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 2
CÁC NỘI DUNG CHÍNH 9.1 Phân tích PS một yếu tố (one-way ANOVA) 9.2 Phân tích PS hai yếu tố (two-way ANOVA) 9.3 Ứng dụng Excel © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 3
9.1 Phân tích PS một yếu tố ● 9.1.1 Trường hợp k tổng thể cĩ PP bình thường và PS bằng nhau ● B1: Tính tổng chênh lệch bình phương trong từng nhĩm SS1, SS2, SSk và SSW ● B2: Tính tổng chênh lệch bình phương giữa các nhĩm SSG ● B3: Tính các phương sai nội bộ nhĩm MSW và MSG ● MSW = SSW/(n-k) ● MSG = SSG/(k-1) ● B4: Tính chỉ tiêu KĐ F = MSG/MSW và KĐGT ● Bác bỏ H0 nếu F > Fk-1;n-k;α © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 4
PS giữa các nhĩm (MSG) và PS nội bộ nhĩm (MSW) PS nội nhĩm lớn -> Khĩ khẳng định TB PS nội nhĩm nhỏ -> Dễ khẳng định TB của các nhĩm là khác nhau của các nhĩm là khác nhau © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 5
9.1.3 Kiểm tra các giả định của phân tích PS ● Các quan sát là độc lập với nhau: do cách lấy mẫu ● Giả định tổng thể cĩ phân phối normal ● Dùng đồ thị: Histogram, biểu đồ hộp và râu ● Dùng kiểm định: KĐ Kolgomorov-Smirnoff ● Giả định phương sai của các nhĩm bằng nhau ● KĐ Levene: Phân phối Hartley Fmax 2 smax Fmax 2 smin FFHmax k ; df ; Bác bỏ 0 df n 1 © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 8
9.1.4 Phân tích sâu ANOVA (Post-Hoc Test) ● Mục đích: phát hiện sự khác nhau là giữa các nhĩm cụ thể ● Phương pháp Tukey (HSD – Honestly Significant Difference) © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 9
Kiểm định Tukey HSD ● Giả sử phân tích sâu ANOVA cho 3 nhĩm ● Các cặp GT cần KĐ: H 0:  1 2 H 0:  2 3 H 0:  3 1 H1:  1 2 H1:  2 3 H1:  3 1 MSW ● Tính chỉ tiêu KĐ Tukey TqStat k;; n k ni ● Bác bỏ H nếu 0 xi x j T Stat ● Căn cứ vào giá trị của các 푖 để quyết định về µi xem cái nào lớn hơn © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 10
9.2 PHÂN TÍCH PHƯƠNG SAI HAI YẾU TỐ ● 9.2.1 Trường hợp cĩ 1 quan sát trong 1 ơ ● 9.2.2 Trường hợp cĩ nhiều quan sát trong 1 ơ © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 11
9.2.1 Trường hợp cĩ 1 quan sát trong 1 ơ ● Bước 1: Tính các TB trong từng nhĩm, từng khối và TB chung ● Bước 2: Tính tổng các chênh lệch bình phương giữa các nhĩm (SSG), giữa các khối (SSB), phần dư (SSE) và tổng các chênh lệch bình phương chung (SST). ● SST = SSG + SSB + SSE ● Bước 3: Tính các PS MSG, MSB và MSE ● Bước 4: Tính chỉ tiêu KĐ F1, F2 để KĐGT về ảnh hưởng của yếu tố thứ nhất (cột) và yếu tố thứ hai (hàng) tới biến kết quả ● Bước 5: Ra QĐ bác bỏ H0 © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 12
9.2.2 Trường hợp cĩ nhiều quan sát trong một ơ ● B1: Tính các TB của từng nhĩm, từng khối, từng ơ và TB chung của tồn bộ mẫu ● B2: Tính tổng các chênh lệch bình phương SSG, SSB, SSI (giao nhau giữa nhĩm và khối), SSE và SST ● B3: Tính các phương sai MSG, MSB, MSI, MSE ● B4: KĐGT về ảnh hưởng của yếu tố 1 (cột), yếu tố 2 (hàng) và tương tác giữa hai yếu tố 1 và 2 tới biến kết quả bằng chỉ tiêu KĐ F1, F2 và F3. ● B5: Áp dụng quy tắc bác bỏ H0 © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 13