Đang tải... (xem toàn văn)
Đề cương tính toán thống kê chuyên ngành thú y. Tính toán thống kê là một môn học quan trọng trong chương trình đào tạo bác sỹ thú y tương lai , giúp sinh viên có kiến thức toán học cụ thể, có tính toán ước lượng thống kê trong ngành nghề.
PHẦN I: ƯỚC LƯỢNG VÀ KIỂM ĐỊNH GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH: A. ƯỚC LƯỢNG KIỂM ĐỊNH 1 GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH: Ví dụ M-1.3: ( Kiểm định 1 hằng số C có phải thuộc quần thể đó hay không?) Các bước tiến hành: Bước 1: Tóm tắt và trình bày dữ liệu: Bước 2: Giả thiết H 0 và đối thiết H 1 : Bước 3: Kiểm tra điều kiện: Bước 4: Tính xác suất P: Bước 5: So sánh P với α rút ra kết luận: BÀI LÀM Bước 1: Tóm tắt và trình bày dữ liệu: Vào Stat/Basic Statistics/ Display Descriptive Statistics… Variable N(n) N* Mean( X ) SE Mean(SE) StDev(S) Variance CoefVar(Cv) Minimum Maximum P 36 0 599.19 3.11 18.66 348.05 3.11 559.00 636.00 Tăng trọng trung bình của giống lợn Landrace: Chỉ tiêu Đơn vị tính n X ± SE S Cv(%) Tăng trọng gram/ngày 36 599,19 ± 3,11 18,66 3,11 Bước 2: Giả thiết H 0 và đối thiết H 1 : H o : Tăng trọng trung bình của toàn đàn lợn trong trại là 607 gram/ngày. µ = 607 gram/ngày H 1 : Tăng trọng trung bình của toàn đàn lợn trong trại khác 607 gram/ngày. µ ≠ 607 gram/ngày Bước 3: Kiểm tra điều kiện: Vào Stat/Basic Statistics/ Normality Test… Kiểm tra phải tuân theo phân phối chuẩn: P-Value = 0,997 > 0,05 Số liệu có phân phối chuẩn. Điều kiện: P-Value ≥ 0,05 tuân theo phân phối chuẩn. P-Value < 0,05 không tuân theo phân phối chuẩn. Bước 4: Tính xác suất P: 1. Trường hợp đã biết độ lệch chuẩn σ ( Standard Deviation) và µ ( Mean cần kiểm định ) = 607. Ví dụ M-1.3 có σ = 21,75 gram. Sử dụng phép thử Z ( 1Z): Stat/Basic Statistics/ 1-Sample Z… Nhập giá trị σ = 21,75 gram vào ô Standard Deviation. Nhập giá trị µ = 607 gram vào ô Hypothesized mean. One-Sample Z: P Test of mu = 607 vs not = 607 The assumed standard deviation = 21.75 Variable N Mean StDev SE Mean 95% CI Z P P 36 599.19 18.66 3.63 (592.09, 606.30) -2.15 0.031 P = 0.031 Bước 5: So sánh P với α rút ra kết luận: P = 0.031 < 0.05 nên bác bỏ giả thiết H 0 và chấp nhận giả thiết H 1 . Kết luận: Tăng trọng trung bình của toàn đàn lợn trong trại khác 607 gram/ngày. ( µ ≠ 607 gram/ngày. Khoảng ước lượng: (592.09, 606.30) Điều kiện: P > α ( =0,05) chấp nhận H 0 . P < α ( =0,05) bác bỏ H 0 , chấp nhận H 1 . 2. Trường hợp chưa biết độ lệch chuẩn σ ( Standard Deviation) và đã biết µ ( Mean cần kiểm định ) = 607. Bước 4: Tính xác suất P: Sử dụng phép thử T (1T): Stat/Basic Statistics/ 1-Sample t… Nhập giá trị µ = 607 gram vào ô Hypothesized mean. One-Sample T: P Test of mu = 607 vs not = 607 Variable N Mean StDev SE Mean 95% CI T P P 36 599.19 18.66 3.11 (592.88, 605.51) -2.51 0.017 P = 0,017 Bước 5: So sánh P với α rút ra kết luận: P = 0,017 < 0,05 nên bác bỏ giả thiết H 0 và chấp nhận giả thiết H 1 . Kết luận: Tăng trọng trung bình của toàn đàn lợn trong trại khác 607 gram/ngày. ( µ ≠ 607 gram/ngày) Khoảng ước lượng: (592.88, 605.51) B. SO SÁNH 2 GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH CỦA 2 BIẾN CHUẨN: I. SO SÁNH 2 GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH CỦA 2 BIẾN CHUẨN KHI LẤY MẪU ĐỘC LẬP: không có tương quan với nhau. 1. Phương sai đồng nhất: VÍ DỤ: M-1.4: So sánh 2 µ khi biết phương sai (σ 2 ) đồng nhất Các bước tiến hành: Bước 1: Tóm tắt và trình bày dữ liệu: Bước 2: Giả thiết H 0 và đối thiết H 1 : Bước 3: Kiểm tra điều kiện: Bước 4: Tính xác suất P: Bước 5: So sánh P với α rút ra kết luận: BÀI LÀM Bước 1: Tóm tắt và trình bày dữ liệu: Vào Stat/Basic Statistics/ Display Descriptive Statistics… Descriptive Statistics: KL Variable GIONG N N* Mean SE Mean StDev Variance CoefVar Minimum KL 1 12 0 196.17 3.06 10.62 112.70 5.41 180.30 2 15 0 153.70 3.18 12.30 151.32 8.00 135.30 Variable GIONG Maximum KL 1 221.10 2 181.80 Khối lượng của hai bò giống: Công thức TN Đơn vị tính n X ± SE S Cv(%) Giống bò 1 Kg 12 196,17 ± 3,06 10,62 5,41 Giống bò 2 Kg 15 153,70 ± 3,18 12,30 8,00 Bước 2: Giả thiết H 0 và đối thiết H 1 : H o : Khối lượng của hai giống bò bằng nhau µ Giống 1 = µ Giống 2 H 1 : Khối lượng của hai giống bò không bằng nhau µ Giống 1 ≠ µ Giống 2 Bước 3: Kiểm tra điều kiện: Vào Stat/Basic Statistics/ Normality Test… a. Kiểm tra phải tuân theo phân phối chuẩn: Giống 1: P-Value =0,530 > 0,05 Số liệu có phân phối chuẩn. Giống 2: P-Value =0.407 > 0,05 Số liệu có phân phối chuẩn. b. Kiểm tra phương sai đồng nhất: Vào: Stat/ Basic Statistics/ 2 Variances… Test and CI for Two Variances: GIONG1, GIONG2 Method Null hypothesis Sigma(GIONG1) / Sigma(GIONG2) = 1 Alternative hypothesis Sigma(GIONG1) / Sigma(GIONG2) not = 1 Significance level Alpha = 0.05 Statistics Variable N StDev Variance GIONG1 12 10.616 112.700 GIONG2 15 12.301 151.324 Ratio of standard deviations = 0.863 Ratio of variances = 0.745 95% Confidence Intervals CI for Distribution CI for StDev Variance of Data Ratio Ratio Normal (0.491, 1.582) (0.241, 2.502) Continuous (0.390, 1.658) (0.152, 2.749) Tests Test Method DF1 DF2 Statistic P-Value F Test (normal) 11 14 0.74 0.631 Levene's Test (any continuous) 1 25 0.46 0.503 P-Value của F Test: P-Value = 0,631 > 0,05 nên chấp nhận H 0 , hai phương sai đồng nhất. Bước 4: Tính xác suất P: Sử dụng phép thử T( 2t): Stat/ Basic Statistics/ 2-Sample t… Chú ý: - Nếu hai phương sai đồng nhất thì (V) vào ô Assume equal variances. - Nếu hai phương sai đồng nhất thì không tích (V) vào ô Assume equal variances. Two-sample T for GIONG1 vs GIONG2 N Mean StDev SE Mean GIONG1 12 196.2 10.6 3.1 GIONG2 15 153.7 12.3 3.2 Difference = mu (GIONG1) - mu (GIONG2) Estimate for difference: 42.48 95% CI for difference: (33.23, 51.72) T-Test of difference = 0 (vs not =): T-Value = 9.46 P-Value = 0.000 DF = 25 Both use Pooled StDev = 11.5901 P-Value = 0,000 < 0,05( α) Bước 5: So sánh P với α rút ra kết luận: P-Value = 0,000 < 0,05( α) nên bác bỏ giả thiết H 0 , chấp nhận giả thiết H 1 . Kết luận: Khối lượng của hai giống bò không bằng nhau (µ Giống 1 ≠ µ Giống 2 ) ( P<0,05). 2. Phương sai không đồng nhất: VÍ DỤ: M-1.4: So sánh 2 µ khi biết phương sai (σ 2 ) không đồng nhất Các bước tiến hành: Bước 1: Tóm tắt và trình bày dữ liệu: Bước 2: Giả thiết H 0 và đối thiết H 1 : Bước 3: Kiểm tra điều kiện: Bước 4: Tính xác suất P: Bước 5: So sánh P với α rút ra kết luận: BÀI LÀM Bước 1: Tóm tắt và trình bày dữ liệu: Vào Stat/Basic Statistics/ Display Descriptive Statistics… Descriptive Statistics: KL Variable GIONG N N* Mean SE Mean StDev Variance CoefVar Minimum KL 1 12 0 196.17 3.06 10.62 112.70 5.41 180.30 2 15 0 153.70 3.18 12.30 151.32 8.00 135.30 Variable GIONG Maximum KL 1 221.10 2 181.80 Khối lượng của hai bò giống: Công thức TN Đơn vị tính n X ± SE S Cv(%) Giống bò 1 Kg 12 196,17 ± 3,06 10,62 5,41 Giống bò 2 Kg 15 153,70 ± 3,18 12,30 8,00 Bước 2: Giả thiết H 0 và đối thiết H 1 : H o : Khối lượng của hai giống bò bằng nhau µ Giống 1 = µ Giống 2 H 1 : Khối lượng của hai giống bò không bằng nhau µ Giống 1 ≠ µ Giống 2 Bước 3: Kiểm tra điều kiện: Vào Stat/Basic Statistics/ Normality Test… a. Kiểm tra phải tuân theo phân phối chuẩn: Giống 1: P-Value =0,530 > 0,05 Số liệu có phân phối chuẩn. Giống 2: P-Value =0.407 > 0,05 Số liệu có phân phối chuẩn. b. Kiểm tra phương sai đồng nhất: Vào: Stat/ Basic Statistics/ 2 Variances… Test and CI for Two Variances: GIONG1, GIONG2 Method Null hypothesis Sigma(GIONG1) / Sigma(GIONG2) = 1 Alternative hypothesis Sigma(GIONG1) / Sigma(GIONG2) not = 1 Significance level Alpha = 0.05 Statistics Variable N StDev Variance GIONG1 12 10.616 112.700 GIONG2 15 12.301 151.324 Ratio of standard deviations = 0.863 Ratio of variances = 0.745 95% Confidence Intervals CI for Distribution CI for StDev Variance of Data Ratio Ratio Normal (0.491, 1.582) (0.241, 2.502) Continuous (0.390, 1.658) (0.152, 2.749) Tests Test Method DF1 DF2 Statistic P-Value F Test (normal) 11 14 0.74 0.631 Levene's Test (any continuous) 1 25 0.46 0.503 P-Value của F Test: P-Value = 0,631 > 0,05 nên H 0 được chấp nhận, hai phương sai đồng nhất. Bước 4: Tính xác suất P: Sử dụng phép thử T( 2t): Stat/ Basic Statistics/ 2-Sample t… Chú ý: - Nếu hai phương sai không đồng nhất thì không tích (V) vào ô Assume equal variances. Two-Sample T-Test and CI: GIONG1, GIONG2 Two-sample T for GIONG1 vs GIONG2 N Mean StDev SE Mean GIONG1 12 196.2 10.6 3.1 GIONG2 15 153.7 12.3 3.2 Difference = mu (GIONG1) - mu (GIONG2) Estimate for difference: 42.48 95% CI for difference: (33.37, 51.58) T-Test of difference = 0 (vs not =): T-Value = 9.62 P-Value = 0.000 DF = 24 P-Value = 0,000 < 0,05( α) Bước 5: So sánh P với α rút ra kết luận: P-Value = 0,000 < 0,05( α) nên bác bỏ giả thiết H 0 , chấp nhận giả thiết H 1 . Kết luận: Khối lượng của hai giống bò không bằng nhau (µ Giống 1 ≠ µ Giống 2 ) ( P<0,05). II. SO SÁNH 2 GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH CỦA 2 BIẾN CHUẨN KHI LẤY MẪU THEO CẶP: tương quan với nhau: gia đình, anh em, trước sau. Ví dụ: M-1.5. Các bước tiến hành: 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 H 0 và đối thiết H 1 . B3: Kiểm tra phân bố chuẩn cho cột hiệu. B4: Tìm P-value và kết luận. BÀI LÀM: B1: Nhập số liệu thành hai cột –Tính cột hiệu (giữa từng cặp số liệu); Tóm tắt và trình bày dữ liệu Vào Stat/Basic Statistics/ Display Descriptive Statistics… Variable N N* Mean SE Mean StDev Variance CoefVar Minimum Maximum A 10 0 42.80 1.21 3.82 14.62 8.93 38.00 51.00 B 10 0 38.20 1.31 4.13 17.07 10.81 34.00 48.00 Tăng trọng của hai cách chăm sóc khác nhau Công thức TN Đơn vị tính n X ± SE S Cv(%) Cách A pound 10 42,80 ± 1,21 3,82 8,93 Cách B pound 10 38,20 ± 1,31 4,13 10,81 B2: Giả thiết H 0 và đối thiết H 1 . H o : Tăng trọng trung bình của hai cách chăm sóc như nhau µ cách A = µ cách B H 1 : Tăng trọng trung bình của hai cách chăm sóc khác nhau µ cách A ≠ µ cách B B3: Kiểm tra phân bố chuẩn cho cột hiệu. Vào Stat/Basic Statistics/ Normality Test… P-Value = 0,592 > 0,05 Số liệu có phân phối chuẩn. B4: Tìm P-value và kết luận. Sử dụng phép thử T cặp đôi( t-t): Vào Stat/ Basic Statistics/ Paired t… Paired T-Test and CI: A, B Paired T for A - B N Mean StDev SE Mean A 10 42.80 3.82 1.21 B 10 38.20 4.13 1.31 Difference 10 4.600 1.955 0.618 95% CI for mean difference: (3.201, 5.999) T-Test of mean difference = 0 (vs not = 0): T-Value = 7.44 P-Value = 0.000 P-Value = 0,000 < 0,05 nên bác bỏ giả thiết H 0 , chấp nhận H 1 . Kết luận: Tăng trọng trung bình của hai cách chăm sóc khác nhau (µ cách A ≠ µ cách B ) PHẦN II: PHÂN TÍCH PHƯƠNG SAI I. THÍ NGHIỆM 1 YẾU TỐ HOÀN TOÀN NGẪU NHIÊN: Bước 1: Tóm tắt và trình bày dữ liệu Bước 2: Giả thiết H 0 và đối thiết H 1 Bước 3: Kiểm tra điều kiện Bước 4: Tính xác suất P Bước 5: So sánh P với α rút kết luận BÀI LÀM: Bước 1: Tóm tắt và trình bày dữ liệu Vào Stat/Basic Statistics/ Display Descriptive Statistics… Descriptive Statistics: KL Variable CT N N* Mean SE Mean StDev Variance CoefVar Minimum KL A 4 0 0.8875 0.0239 0.0479 0.0023 5.39 0.8500 B 4 0 0.4250 0.0104 0.0208 0.0004 4.90 0.4000 C 4 0 0.7625 0.0473 0.0946 0.0090 12.41 0.7000 D 4 0 0.9375 0.0239 0.0479 0.0023 5.11 0.9000 E 4 0 0.9500 0.0204 0.0408 0.0017 4.30 0.9000 Variable CT Maximum KL A 0.9500 B 0.4500 C 0.9000 D 1.0000 E 1.0000 Công thức TN Đơn vị tính n X ± SE S Cv(%) Công thức nuôi A Kg 4 0,8875 ± 0,0239 0,0479 5,39 Công thức nuôi B Kg 4 0,4250 ± 0,0104 0.0208 4,90 Công thức nuôi C Kg 4 0,7625 ± 0,0473 0.0946 12,41 Công thức nuôi D Kg 4 0,9375 ± 0,0239 0,0479 5,11 Công thức nuôi E Kg 4 0,9500 ± 0,0204 0,0408 4,30 Bước 2: Giả thiết H 0 và đối thiết H 1 H o : Tăng trọng của cá ở 5 công thức nuôi bằng nhau µ A =µ B = µ C =µ D =µ E H 1 : Tăng trọng của cá ở 5 công thức nuôi khác nhau µ A ≠µ B ≠ µ C ≠µ D ≠µ E Bước 3: Kiểm tra điều kiện a. Phân phối chuẩn: - Tìm cột RESI( phần dư) bằng: Vào Stat/ ANOVA/ One-Ways… tích vào cột Store residuals - Vào Stat/Basic Statistics/ Normality Test… kiểm tra phân phối chuẩn của cột RESI P-Value = 0,159 > 0,05 nên phân phối chuẩn. b. Phương sai đồng nhất: Vào Stat/ ANOVA/ Test for Equal Variances… P-Value của Levene’s Test: P-Value = 0,539 > 0,05 nên chấp nhận H 0 , phương sai đồng nhất. Bước 4: Tính xác suất P Vào Stat/ ANOVA/ One-Ways… Test for Equal Variances: KL versus CT One-way ANOVA: KL versus CT Source DF SS MS F P CT 4 0.76325 0.19081 60.99 0.000 Error 15 0.04692 0.00313 Total 19 0.81017 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 Nguồn biến động Bậc tự do ( DF) Tổng bình phương(SS) Trung bình bình phương(MS) F P CT 4 0.76325 0.19081 60.99 0.000 Sai số 15 0.04692 0.00313 Tổng số 19 0.81017 P = 0,000 Bước 5: So sánh P với α rút kết luận P= 0,000 < 0,05 nên bác bỏ H 0 và chấp nhận H 1 . Kết luận: Tăng trọng của cá ở 5 công thức nuôi khác nhau( µ A ≠µ B ≠ µ C ≠µ D ≠µ E ) 2. So sánh cặp: nếu bác bỏ H 0 và chấp nhận H 1 : Minitab 16: Vào Stat/ ANOVA/ One-Ways… tích vào ô Comparison… sau đó tích vào Turkey’s, family error rate. Grouping Information Using Tukey Method CT N Mean Grouping E 4 0.95000 A D 4 0.93750 A A 4 0.88750 A C 4 0.76250 B B 4 0.42500 C Means that do not share a letter are significantly different. Tukey 95% Simultaneous Confidence Intervals All Pairwise Comparisons among Levels of CT Individual confidence level = 99.25% CT = A subtracted from: CT Lower Center Upper + + + +- B -0.58471 -0.46250 -0.34029 ( * ) C -0.24721 -0.12500 -0.00279 ( * ) D -0.07221 0.05000 0.17221 ( * ) E -0.05971 0.06250 0.18471 ( * ) + + + +- -0.35 0.00 0.35 0.70 CT = B subtracted from: CT Lower Center Upper + + + +- C 0.21529 0.33750 0.45971 ( * ) D 0.39029 0.51250 0.63471 ( * ) E 0.40279 0.52500 0.64721 ( * ) + + + +- -0.35 0.00 0.35 0.70 CT = C subtracted from: CT Lower Center Upper + + + +- D 0.05279 0.17500 0.29721 ( * ) E 0.06529 0.18750 0.30971 ( * ) + + + +- -0.35 0.00 0.35 0.70 CT = D subtracted from: CT Lower Center Upper + + + +- E -0.10971 0.01250 0.13471 ( * ) + + + +- -0.35 0.00 0.35 0.70 - So sánh giữa các công thức: + Xắp xếp các giá trị trung bình theo thứ tự giảm dần: E = 0.95000 | - a D = 0.93750 | | - a A = 0.88750 | | | - a C = 0.76250 | - b B = 0.42500 | - c + Bằng nhau nối nét liền, khác nhau dừng lại sang phải và xuống dưới. + Đường nối dài hơn thì lấy, đường nối ngắn hơn thì xóa bỏ. + Bằng nhau khi dấu ở Lower và Upper khác dấu, Khác nhau khi cùng dấu. Kết quả : Công thức: Trung bình Công thức A: 0,8875 a Công thức B: 0,425 c Công thức C: 0,7625 b Công thức D: 0,9375 a Công thức E: 0,95 a II. THÍ NGHIỆM 1 YẾU TỐ KHỐI NGẪU NHIÊN ĐẦY ĐỦ: Ví dụ: M-1.7 Bước 1: Tóm tắt và trình bày dữ liệu Bước 2: Giả thiết H 0 và đối thiết H 1 Bước 3: Kiểm tra điều kiện Bước 4: Tính xác suất P Bước 5: So sánh P với α rút kết luận BÀI LÀM: Bước 1: Tóm tắt và trình bày dữ liệu Vào Stat/Basic Statistics/ Display Descriptive Statistics… Descriptive Statistics: TB Variable THUOC N N* Mean SE Mean StDev Variance CoefVar Minimum TB A 5 0 6.420 0.271 0.606 0.367 9.44 5.600 B 5 0 5.720 0.297 0.665 0.442 11.62 5.100 C 5 0 6.060 0.340 0.760 0.578 12.55 5.000 D 5 0 5.660 0.273 0.611 0.373 10.79 5.200 Variable THUOC Maximum TB A 7.100 B 6.700 C 7.100 D 6.700 Số lượng tế bào lympho ở chuột khi sử dụng 4 loại thuốc : Công thức TN Đơn vị tính n X ± SE S Cv(%) Thuốc A X1000 tb mm -3 máu 5 6.420 ± 0.271 0.606 9.44 Thuốc B X1000 tb mm -3 máu 5 5.720 ±0.297 0.665 11.62 Thuốc C X1000 tb mm -3 máu 5 6.060 ± 0.340 0.760 12.55 Thuốc D X1000 tb mm -3 máu 5 5.660 ± 0.273 0.611 10.79 Bước 2: Giả thiết H 0 và đối thiết H 1 H o : Ảnh hưởng của 4 thuốc đến tế bào lympho như nhau µ A =µ B = µ C =µ D H 1 : Ảnh hưởng của 4 thuốc đến tế bào lympho khác nhau µ A ≠µ B ≠ µ C ≠µ D Bước 3: Kiểm tra điều kiện a. Phân phối chuẩn: - Tìm cột RESI( phần dư) bằng: Vào Stat/ ANOVA/ Two-Ways… tích vào cột Store residuals - Vào Stat/Basic Statistics/ Normality Test… kiểm tra phân phối chuẩn của cột RESI P-Value = 0,104 > 0,05 nên số liệu có phân phối chuẩn. b. Phương sai đồng nhất: Vào Stat/ ANOVA/ Test for Equal Variances… P-Value của Levene’s Test: P-Value = 0,977 > 0,05 nên chấp nhận H 0 , phương sai đồng nhất. Bước 4: Tính xác suất P Vào Stat/ ANOVA/ Two-Ways… Two-way ANOVA: TB 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% Nguồn biến động Bậc tự do ( DF) Tổng bình phương(SS) Trung bình bình phương(MS) F P THUOC 3 1.8455 0.61517 11.59 0.001 LUA 4 6.4030 1.60075 30.16 0.000 Sai số 12 0.6370 0.05308 Tổng số 19 8.8855 Cách 2: Sử dụng (GLM) Vào Stat/ ANOVA/ General Linear Model… Test for Equal Variances: TB versus THUOC General Linear Model: TB versus THUOC, LUA Factor Type Levels Values THUOC fixed 4 A, B, C, D LUA fixed 5 1, 2, 3, 4, 5 Analysis of Variance for TB, using Adjusted SS for Tests Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F P THUOC 3 1.8455 1.8455 0.6152 11.59 0.001 LUA 4 6.4030 6.4030 1.6008 30.16 0.000 Error 12 0.6370 0.6370 0.0531 Total 19 8.8855 S = 0.230398 R-Sq = 92.83% R-Sq(adj) = 88.65% P = 0,001 Bước 5: So sánh P với α rút kết luận P= 0,001 < 0,05 nên bác bỏ H 0 và chấp nhận H 1 . Kết luận: Ảnh hưởng của 4 thuốc đến tế bào lympho khác nhau (µ A ≠µ B ≠ µ C ≠µ D ) 2. So sánh cặp: nếu bác bỏ H 0 và chấp nhận H 1 : Minitab 16: Vào Stat/ ANOVA/ One-Ways… tích vào ô Comparison… sau đó tích vào Turkey’s, family error rate. General Linear Model: TB versus THUOC, LUA [...]... quan giữa đường kính lớn và đường kính bé là 0,648 - Xác suất đối với từng hệ số tương quan đều < 0,05 Kết luận: Mối quan hệ giữa các chỉ tiêu này khác 0 Chú ý: H0: ρ = 0 không tồn tại quan hệ tuyến tính H1: ρ ≠ 0 có quan hệ tuyến tính Với hệ số tương quan: R R = 0 ko có quan hệ tuyến tính R ≠ 0 có quan hệ tuyến tính R > 0 tương quan thuận R < 0 tương quan nghịch đảo R = 1 tương quan dương lý tưởng R... Bước 3: 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 thì sử dụng phép thử chính xác của Fisher với bảng tương liên 2x2 (Fisher’s exact for 2x2 tables) Bước 4: Tính xác suất P a Với các tần suất ước tính các ô > 5 dùng Stat/ Table/ Cross Tabulation and Chi-Square…... 0.000 Seq SS 596.60 134.46 - Phương trình hồi quy ước tính khối lượng (Y) thông qua đường kính lớn (X1) đường kính nhỏ (X2) và là: Y = - 117 + 1.21 X1 + 2.48 X2 - Với P = 0,000 nên các hệ số trong phương trình hồi quy khác không - Hệ số xác định của phương trình R2 =( R-Sq )= 98.5% và hiệu chỉnh R2 = ( R-Sq(adj) = 98.4% III BẢNG TƯƠNG LIÊN ( BIẾN ĐỊNH TÍNH): Ví dụ M-1.12 Bước 1: Tóm tắt và trình bày dữ... nghịch đảo R = 1 tương quan dương lý tưởng R = -1 tương quan âm lý tưởng | R| < 0,4 có quan hệ, mức quan hệ yếu 0,4 ≤ | R| ≤ 0,8 quan hệ trung bình | R| > 0,8 quan hệ chặt II PHƯƠNG TRÌNH HỒI QUY TUYẾN TÍNH: a = 0 P-Value > α chấp nhận H0 b = 0 a ≠ 0 P-Value < α chấp nhận H1 tồn tại a, b nên hệ số a, b có ý nghĩa về thiết kế b ≠ 0 Vào Stat/ Regression/ Regression… 1 Hồi quy đơn biến: y = ax +... 8 DL 57.1 58.2 KL 67.900 59.000 Fit 62.629 64.871 SE Fit 0.579 0.658 Residual 5.271 -5.871 St Resid 2.00R -2.25R R denotes an observation with a large standardized residual - Phương trình hồi quy ước tính khối lượng (Y) thông qua đường kính lớn (X) là: Y = - 53.7 + 2.04 X - Với P = 0,000 nên các hệ số trong phương trình hồi quy khác không - Hệ số xác định của phương trình R2 =( R-Sq )= 80.4% và hiệu... 90.81 P 0.000 Unusual Observations Obs 6 DN 44.9 KL 59.000 Fit 64.397 SE Fit 0.607 Residual -5.397 St Resid -2.15R R denotes an observation with a large standardized residual - Phương trình hồi quy ước tính khối lượng (Y) thông qua đường kính nhỏ (X) là: Y = - 116 + 4.01 - Với P = 0,000 nên các hệ số trong phương trình hồi quy khác không - Hệ số xác định của phương trình R2 =( R-Sq )= 82.0% và hiệu chỉnh... 0,05 nên số liệu có phân phối chuẩn b Phương sai đồng nhất: Vào Stat/ ANOVA/ Test for Equal Variances… P-Value của Levene’s Test: P-Value = 0,936 > 0,05 nên chấp nhận H0, phương sai đồng nhất Bước 4: Tính xác suất P Stat/ ANOVA/ General Linear Model… General Linear Model: KLCO versus GD, BE, TA Factor GD BE TA Type fixed fixed fixed Levels 4 4 4 Values 1, 2, 3, 4 1, 2, 3, 4 A, B, C, D Analysis of Variance... và hiệu chỉnh R2 = ( R-Sq(adj) = 98.4% III BẢNG TƯƠNG LIÊN ( BIẾN ĐỊNH TÍNH): Ví dụ M-1.12 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 rút kết luận Bài làm: Bước 1: Tóm tắt và trình bày dữ liệu Vào Stat/ Tables/ Cross Tabulation and Chi-Square… Nhập vào: For rows: GIONG For colums: KETQUA Frequencies... 5,7b Công thức C: 6,1 ab Công thức D: 5,7b III THÍ NGHIỆM KIỂU Ô VUÔNG LA TINH: Ví dụ: M-1.9a 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 rút kết luận BÀI LÀM: Bước 1: Tóm tắt và trình bày dữ liệu: Vào Stat/Basic Statistics/ Display Descriptive Statistics… Descriptive Statistics: KLCO Variable KLCO... 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 lấy ở Pearson Chi-Square với P-Value = 0,000 b Với các tần suất ước tính các ô ≤ 5 dùng Stat/ Table/ Cross Tabulation and Chi-Square… Dí vào ô Other Stats… và tích vào ô Fisher’s exact for 2x2 tables Tabulated statistics: GIONG, KETQUA Using frequencies in TANSUAT Rows: . -1 .357 -0 .425 0.507 ( * ) C -1 .507 -0 .575 0.357 ( * ) D -3 .207 -2 .275 -1 .343 ( * ) + + + -2 .4 -1 .2 0.0 TA = B subtracted from: TA Lower Center Upper + + + C -1 .082 -0 .150 0.7823 ( * ) D -2 .782. B -1 .133 -0 .7000 -0 .2672 ( * ) C -0 .793 -0 .3600 0.0728 ( * ) D -1 .193 -0 .7600 -0 .3272 ( * ) + + + + -1 .20 -0 .60 0.00 0.60 THUOC = B subtracted from: THUOC Lower Center Upper + + + + C -0 .0928. Lower Center Upper + + + +- B -0 .58471 -0 .46250 -0 .34029 ( * ) C -0 .24721 -0 .12500 -0 .00279 ( * ) D -0 .07221 0.05000 0.17221 ( * ) E -0 .05971 0.06250 0.18471 ( * ) + + + +- -0 .35 0.00 0.35 0.70 CT