BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP TPHCM VIỆN CÔNG NGHỆ SINH HỌC&THỤC PHẨM BÀI TIỂU LUẬN THIẾT KẾ THÍ NGHIỆM VÀ XỬ LÍ SỐ LIỆU THỰC NGHIỆM NGÀNH CÔNG NGHỆ THỰC PHẨM GVHD: PHẠM MINH TUẤN SINH VIÊN : TRẦN THỊ TUYẾT NHUNG MSSV: 14122061 LỚP : DHTP10C TP.HỒ CHÍ MINH 12/2015 Bài Bảng :Đánh giá hiệu suất (%) trích ly polyphenol dung môi Dung môi Hiệu suất Diethyl eter 69.2a±10.62 Cồn 68.0a±15.03 Ghi chú: kí tự a cột khơng có khác biệt thống kê với   5% p-value = 0.7078( dungmoi=gl(2,5) >dungmoi=as.factor(dungmoi) > hieusuat=c(68,63,74,66,75,52,84,48,84,62) > t.test(hieusuat~dungmoi) Welch Two Sample t-test data: hieusuat by dungmoi t = 0.3983, df = 4.716, p-value = 0.7078 alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 95 percent confidence interval: -17.83124 24.23124 sample estimates: mean in group mean in group 69.2 66.0 Bài 2: Bảng :Khả tạo bền bột phụ gia CMC so với đối chứng Phụ gia Thời gian Đối chứng 1.047a±0.045 CMC 1.223b±0.045 Ghi chú: kí tự a, b cột khơng có khác biệt thống kê với   5% p-value = 1.078e-05( doichung=c(1.1, 0.99, 1.05, 1.01,1.02, 1.07, 1.1, 0.98, 1.03, 1.12) > cmc=c(1.25, 1.31, 1.28, 1.20, 1.18, 1.22, 1.22, 1.17, 1.19, 1.21) > bai2=data.frame(doichung, cmc) > t.test(doichung, cmc, paired=TRUE) Paired t-test data: doichung and cmc t = -8.7467, df = 9, p-value = 1.078e-05 alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 95 percent confidence interval: -0.2215188 -0.1304812 sample estimates: mean of the differences -0.176 Bài Bảng: so sánh khả thủy phân protein loại enzyme Enzyme Hiệu suất Loại A 18.17ab ± 1.17 Loại B 14.80c ± 0.84 Loại C 19.00a± 0.82 Loại D 16.25bc ± 1.26 Ghi chú: Các kí tự a,b,c cột khơng có khác biệt thống kê với   5% P-value=7.463e-05 ( group=c(1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,3,3,3,3,4,4,4,4) > group=as.factor(group) > amin=c(17, 18,17, 20, 19, 18,14,15, 16, 15, 14, 19, 20, 18, 19,16, 15, 16, 18) > bai3=data.frame(group, amin) > attach(bai3) > analysis=lm(amin~group) > anova(analysis) Analysis of Variance Table Response: amin Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) group 15.431 7.463e-05 *** 50.564 16.8547 Residuals 15 16.383 1.0922 Signif codes: ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ > res=aov(amin~group) > TukeyHSD(res) Tukey multiple comparisons of means 95% family-wise confidence level Fit: aov(formula = amin ~ group) $group diff lwr upr p adj 2-1 -3.3666667 -5.1905943 -1.5427391 0.0004459 3-1 0.8333333 -1.1109800 4-1 -1.9166667 -3.8609800 3-2 4.2000000 2.1794103 4-2 1.4500000 -0.5705897 2.7776467 0.6151972 0.0276467 0.0539882 6.2205897 0.0001307 3.4705897 0.2079384 4-3 -2.7500000 -4.8798886 -0.6201114 0.0098498 Bài Bảng: kiểm tra khả trương nở loại phụ gia, người ta thêm nồng độ (%) Nồng độ phụ gia Khả Trương nở 0.5% 71.14a ± 6.89 0.3% 63.71ab ± 6.63 0.1% 61.14b ± 7.15 Ghi chú: Các kí tự a,btrên cột khơng có khác biệt thống kê với   5% Phân tích ANOVA có p-value=0.03722( group=gl(3,7) > group=as.factor(group) > truongno=c(68, 80, 69, 76, 68, 77, 60, 71, 62, 58, 74, 65, 59, 57, 58, 60, 70, 51, 57, 71, 61 ) > bai4=data.frame(group, truongno) > attach(bai4) > an=lm(truongno~group) > anova(an) Analysis of Variance Table Response: truongno Df Sum Sq Mean Sq F value group Pr(>F) 377.52 188.762 Residuals 18 855.14 3.9733 0.03722 * 47.508 Signif codes: ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ > res=aov(truongno~group) > TukeyHSD(res) Tukey multiple comparisons of means 95% family-wise confidence level Fit: aov(formula = truongno ~ group) $group diff 2-1 lwr upr -7.428571 -16.83138 p adj 1.9742350 0.1369187 3-1 -10.000000 -19.40281 -0.5971936 0.0361071 3-2 -2.571429 -11.97423 6.8313778 0.7677005 Bài Bảng: Kiểm tra hàm lượng izozym EST máu ngoại vi hai nhóm người Nhóm phân tích Hàm lượng izozym Đối chứng 3.53a  0.12 Thí nghiệm 3.64b  0.09 Ghi chú:   5% Các kí tự a,btrên cột khơng có khác biệt thống kê với Kết phân tích có p-value=0.0002426( nhom nhom=as.factor(nhom) > hamluong=c(3.45, 3.58, 3.59, 3.62, 3.59, 3.57, 3.35, 3.74, 3.29, 3.48, 3.45, 3.58, 3.59, 3.62, 3.59, 3.57, 3.35, 3.74, 3.29, 3.48, 3.45, 3.58, 3.59, 3.62, 3.59, 3.57, 3.35, 3.74, 3.29, 3.48, 3.45, 3.58, 3.59, 3.62, 3.59,3.57, 3.57, 3.59, 3.58, 3.67, 3.69, 3.74, 3.58, 3.68, 3.59, 3.58, 3.74, 3.75, 3.61, 3.78, 3.67, 3.69, 3.35, 3.58, 3.68, 3.59, 3.58, 3.58, 3.68, 3.59, 3.58, 3.74, 3.75, 3.61, 3.78, 3.67, 3.69, 3.74, 3.58, 3.68) > shapiro.test(hamluong) Shapiro-Wilk normality test data: hamluong W = 0.90267, p-value = 4.947e-05 > wilcox.test(hamluong~nhom) Wilcoxon rank sum test with continuity correction data: hamluong by nhom W = 301.5, p-value = 0.0002426 alternative hypothesis: true location shift is not equal to Bài Bảng : mức độ ưa thích hai mùi hương Mức độ ưa thích(%) khơng thích thích hương chanh dây 10.20 89.80 hương vani 18.54 81.46 Qua kiểm định p-value kiemtra khong thic thich chanh day 15 vani 33 > chisq.test(kiemtra) 132 145 Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction data: kiemtra X-squared = 992.01, df = 1, p-value < 2.2e-16 Warning message: In chisq.test(kiemtra) : Chi-squared approximation may be incorrect Bài 7: Bảng : Hàm lượng saponin (%) loại nhân sâm thu hái từ vùng khác Vùng Hàm lượng saponin (%) I 7.20a  0.43 II 5.90b  0.20 III 6.39c  0.16 Ghi chú: Các kí tự a,btrên cột khơng có khác biệt thống kê với   5% Qua kiểm định p-value=9.412e-06( group=c(1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,3,3,3,3,3,3) > group=as.factor(group) > TukeyHSD(aov(khoiluong~A+B)) Tukey multiple comparisons of means 95% family-wise confidence level Fit: aov(formula = khoiluong ~ A + B) $A diff lwr upr p adj 2-1 2.85 2.287792 3.412208 4.75e-05 $B 2-1 diff lwr 0.20 -1.415985 upr p adj 1.815985 0.9921799 3-1 -4.10 -5.715985 -2.484015 0.0008271 4-1 -3.75 -5.365985 -2.134015 0.0012631 5-1 -9.10 -10.715985 -7.484015 0.0000206 6-1 -8.90 -10.515985 -7.284015 0.0000220 3-2 -4.30 -5.915985 -2.684015 0.0006590 4-2 -3.95 -5.565985 -2.334015 0.0009875 5-2 -9.30 -10.915985 -7.684015 0.0000193 6-2 -9.10 -10.715985 -7.484015 0.0000206 4-3 0.35 -1.265985 1.965985 0.9241470 5-3 -5.00 -6.615985 -3.384015 0.0003177 6-3 -4.80 -6.415985 -3.184015 0.0003879 5-4 -5.35 -6.965985 -3.734015 0.0002266 6-4 -5.15 -6.765985 -3.534015 0.0002744 6-5 0.20 Bài 32: -1.415985 1.815985 0.9921799 Nếu bỏ qua ảnh hưởng giống lúa lên suất Bảng: xem xét ảnh hưởng khu vực lên suất Khu vực canh tác Năng suất Lô đất 31.55a  1.84 Lô đất 31.63a  3.01 Lô đất 33.93a  2.87 Lô đất 33.23a  3.84 Lơ đất 33.90a  3.50 Ghi chú: kí tự a cột khơng có khác biệt thống kê với   5% Phân tích ANOVA cho thấy khơng có khác biệt suất gieo trồng khu vực khác nên chọn khu vực để gieo trồng xét ảnh hưởng giống lúa khu vực canh tác lên suất thu hoạch Bảng :xem xét ảnh hưởng giống lúa khu vực canh tác lên suất Lô đất Lô đất Lô đất Lô đất Lô đất Giống 32.8 34.0 34.3 35.0 36.5 Giống 33.3 30.0 36.3 36.8 34.5 Giống 30.8 34.3 35.3 32.3 35.8 Giống 29.3 28.2 29.8 28.8 28.8 Bảng: ảnh hưởng giống lúa lên suất Giống lúa Năng suất ( / ) 34.5a ± 1.36 34.2a ± 2.73 33.7a ± 2.10 28.9b ± 0.60 phân tích cho thấy khác suất giống lúa có ý nhĩa thống kê (p-value= 0.00064830.05) Đồng thời phân tích Tukey qua bảng số liệu cho thấy giống 1, 2,3 khơng có khác biệt suất điều cho suất cao giống Vì xét ảnh hưởng giống lúa khu vực canh tác lên suất thu hoạch nên chọn giống lúa hoặc trồng khu vục canh tác Phụ lục 32.1 > nhom=gl(5,4) > lodat=c(32.8, 33.3, 30.8, 29.3, 34.0, 30.0, 34.3, 28.2, 34.3, 36.3, 35.3,29.8, 35.0, 36.8, 32.3, 28.8, 36.5, 34.5, 35.8, 28.8) > nhom=as.factor(nhom) > anova(lm(lodat~nhom)) Analysis of Variance Table Response: lodat Df nhom Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) 22.357 Residuals 15 135.212 5.5893 0.6201 0.6551 9.0142 32.2 > nangsuat=c(32.8, 33.3, 30.8, 29.3, 34.0, 30.0, 34.3, 28.2, 34.3, 36.3, 35.3,29.8, 35.0, 36.8, 32.3, 28.8, 36.5, 34.5, 35.8, 28.8) > giong=c(1,2,3,4,1,2,3,4,1,2,3,4,1,2,3,4,1,2,3,4) > lodat=c(1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3,4,4,4,4,5,5,5,5) > lodat=as.factor(lodat) > giong=as.factor(giong) > bai32=data.frame(lodat, giong, nangsuat) > anova(lm(nangsuat~lodat+giong)) Analysis of Variance Table Response: nangsuat Df Sum Sq Mean Sq F value lodat giong 101.285 Residuals 12 22.357 33.927 5.589 Pr(>F) 1.9769 0.1622947 33.762 11.9416 0.0006483 *** 2.827 Signif codes: ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ > summary(lm(nangsuat~lodat+giong)) Call: lm(formula = nangsuat ~ lodat + giong) Residuals: Min 1Q -2.9600 -0.8600 Median 0.2575 3Q 0.9537 Max 2.2400 Coefficients: Estimate Std Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 33.225 1.063 31.243 7.27e-13 *** lodat2 0.075 1.189 0.063 0.950741 lodat3 2.375 1.189 1.998 0.068951 lodat4 1.675 1.189 1.409 0.184277 lodat5 2.350 1.189 1.977 0.071538 giong2 -0.340 1.063 -0.320 0.754680 giong3 -0.820 1.063 -0.771 0.455572 giong4 -5.540 1.063 -5.210 0.000218 *** Signif codes: ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ Residual standard error: 1.681 on 12 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.7847, Adjusted R-squared: F-statistic: 6.247 on and 12 DF, p-value: 0.002989 > TukeyHSD(aov(nangsuat~lodat+giong)) Tukey multiple comparisons of means 95% family-wise confidence level Fit: aov(formula = nangsuat ~ lodat + giong) $lodat diff 2-1 lwr upr p adj 0.075 -3.714728 3.864728 0.9999958 0.6591 3-1 2.375 -1.414728 6.164728 0.3232200 4-1 1.675 -2.114728 5.464728 0.6339387 5-1 2.350 -1.439728 6.139728 0.3324441 3-2 2.300 -1.489728 6.089728 0.3514174 4-2 1.600 -2.189728 5.389728 0.6702515 5-2 2.275 -1.514728 6.064728 0.3611628 4-3 -0.700 -4.489728 3.089728 0.9742295 5-3 -0.025 -3.814728 3.764728 0.9999999 5-4 0.675 -3.114728 4.464728 0.9773991 $giong diff lwr upr p adj 2-1 -0.34 -3.497242 2.817242 0.9881230 3-1 -0.82 -3.977242 2.337242 0.8659351 4-1 -5.54 -8.697242 -2.382758 0.0010805 3-2 -0.48 -3.637242 2.677242 0.9680938 4-2 -5.20 -8.357242 -2.042758 0.0018221 4-3 -4.72 -7.877242 -1.562758 0.0038861 Bài 33 Bảng 33.1: ảnh huongr môi trường giống lên sinh khối Mt1, Mt2 Mt3 Mt4 Mt5 Giống 5.06±0.07 12.09±0.74 14.35±0.30 16.74±0.20 6.53±0.43 Giống 6.24±0.41 12.03±0.02 15.24±0.36 18.16±0.45 16.34±0.48 Giống3 4.14±0.95 11.78±0.23 12.53±0.26 8.64±1.06 12.38±0.18 Giống4 5.24±0.12 12.18±0.32 16.25±0.52 14.04±0.83 11.54±0.15 Giống 6.74±0.13 14.03±0.80 14.77±0.23 16.49±0.76 11.31±0.29 Giống 7.28±0.23 15.09±0.53 14.51±0.44 22.49±2.30 17.11±0.21 Bảng 33.2 : Ảnh hưởng môi trường lên sinh khối Môi trường Sinh khối 5.78a ± 1.16 12.9bc ± 1.36 14.6bd 14.6d ± 4.42 12.5c ± 1.19 ± 3.62 Ghi :[a],[b],[c],[d]trên cột thể khác biệt thống kê với   5% Bảng 33.3 Ảnh hưởng giống lên sinh khối Giống Sinh khối 10.9ab ± 4.66 11.7cd ± 4.75 9.89a ± 3.36 11.8ae ± 3.84 12.6bce± 3.55 15.3d ± 5.15 Ghi :[a],[b],[c],[d],[e]trên cột thể khơng có khác biệt thống kê với   5% Biểu đồ: khả cho sinh khối tươi chủng nấm men bánh mì ni mơi trường khác Phân tích cho thấy, khả cho sinh khối chủng nấm men bánh mì khác nhau(p=5.223e-09), khả cho sinh khối môi trường khác nhau(pmt=c(1,2,3,4,5,1,2,3,4,5,1,2,3,4,5,1,2,3,4,5,1,2,3,4,5,1,2,3,4,5,1,2,3,4,5,1,2,3,4,5,1,2, 3,4,5,1,2,3,4,5,1,2,3,4,5,1,2,3,4,5,1,2,3,4,5,1,2,3,4,5,1,2,3,4,5,1,2,3,4,5,1,2,3,4,5,1,2,3, 4,5) >giong=c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3, 3,3,3,3,3,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6, 6,6,6,6) > giong=as.factor(giong) > mt=as.factor(mt) >giong=c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1, 2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4, 5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6) > Sk=c( 5.122, 11.235, 14.056, 16.542, 7.023,5.066, 12.481,14.648 ,16.950, 6.219,4.987, 12.547, 14.358, 16.724, 6.354,5.786, 14.978,17.687,15.874,6.562,12.046,15.092,18.572,16.830, 6.378, 12.021, 12.008, 15.642,18.235, 16.325,4.258, 11.547,12.321, 9.687,12.358,3.129, 11.787 ,12.819, 7.566, 12.210,5.024,12.002,12.458,8.654,12.564,5.231,11.958, 13.214 ,11.369, 5.124 ,12.548 15.647, ,16.550, 14.866,11.657,5.358,12.032,16.542,14.035,11.587,6.587,13.245,14.562,15.698,11.387, 6.786 ,14.847, 14.734,17.214,11.553,6.841,14.023,15.023,16.571,10.987 ,7.068 ,14.568 ,15.003 ,20 158 ,16.871,7.257, 15.618, 14.347 7.524,15.097,14.175,22.547,17.289) > anova(lm(Sk~moitruong+giong)) Analysis of Variance Table Response: Sk Df Sum Sq Mean Sq F value moitruong 1125.67 281.418 giong Residuals 80 278.76 355.06 55.752 Pr(>F) 63.407 < 2.2e-16 *** 12.562 5.223e-09 *** 4.438 Signif codes: ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ > TukeyHSD(aov(lm(Sk~moitruong+giong))) Tukey multiple comparisons of means 95% family-wise confidence level Fit: aov(formula = lm(Sk ~ moitruong + giong)) ,24.750, 17.161, $moitruong diff lwr upr p adj 2-1 7.0845556 5.1246207 3-1 8.8259444 6.8660096 10.7858793 0.0000000 9.0444904 0.0000000 4-1 10.3101111 8.3501762 12.2700460 0.0000000 5-1 6.7516667 4.7917318 3-2 1.7413889 -0.2185460 4-2 3.2255556 1.2656207 5-2 -0.3328889 -2.2928238 4-3 1.4841667 -0.4757682 8.7116015 0.0000000 3.7013238 0.1055665 5.1854904 0.0001532 1.6270460 0.9894846 3.4441015 0.2245762 5-3 -2.0742778 -4.0342126 -0.1143429 0.0326425 5-4 -3.5584444 -5.5183793 -1.5985096 0.0000247 $giong 2-1 diff lwr 2.6482667 0.4020565 3-1 -1.0618667 -3.3080768 upr p adj 4.8944768 0.0114479 1.1843435 0.7385496 4-1 0.8937333 -1.3524768 3.1399435 0.8534329 5-1 1.7164000 -0.5298102 3.9626102 0.2352884 6-1 4.3414000 2.0951898 6.5876102 0.0000036 3-2 -3.7101333 -5.9563435 -1.4639232 0.0000950 4-2 -1.7545333 -4.0007435 0.4916768 0.2141034 5-2 -0.9318667 -3.1780768 1.3143435 0.8300940 6-2 1.6931333 -0.5530768 3.9393435 0.2488803 4-3 1.9556000 -0.2906102 4.2018102 0.1243613 5-3 2.7782667 0.5320565 5.0244768 0.0067857 6-3 5.4032667 3.1570565 7.6494768 0.0000000 5-4 0.8226667 -1.4235435 6-4 3.4476667 1.2014565 5.6938768 0.0003425 6-5 2.6250000 0.3787898 4.8712102 0.0125431 3.0688768 0.8920208 Bài 34 Bảng 34.1: Hiệu suất xay(%)khi thực trình xay với tỷ lệ chuối: nước khác Ghi :[a],[b],[c],[d],[e]trên cột thể khơng có khác biệt thống kê Tỷ lệ chuối : nước (w/w) Hiệu suất xay ( % ) 1:1 46.9a ± 3.67 1:1.5 49.5b ± 6.40 1:2 56.6c ± 5.94 1:2.5 67.1d ± 9.15 1:3 72.5e ± 7.55 với   5% Bảng 34.2: Hiệu suất xay(%)khi thực trình xay với thời gian xay khác Thời gian xay ( phút ) Hiệu suất xay ( % ) 47.5a ± 8.41 1.5 56.4b ± 8.70 60.3c ± 10.3 2.5 63.8d ± 11.9 64.7d ± 12.2 Ghi :[a],[b],[c],[d]trên cột thể khơng có khác biệt thống kê với   5% Bảng:khảo sát ảnh hưởng lượng nước thời gian xay lên hiệu suất xay phút 1.5 phút phút 2.5 phút phút 1:1 40.80±1.54 45.82±0.76 47.81±0.85 49.83±0.61 50.36±0.73 1:1.5 37.77±0.61 49.95±0.61 51.30±0.61 53.95±0.53 54.93±0.61 1:2 46.30±0.61 54.63±0.61 59.88±0.61 61.04±0.61 61.43±0.61 1:2.5 52.43±0.61 62.65±0.61 68.56±0.61 74.83±0.61 76.75±0.61 1:3 60.25±0.61 68.91±0.61 74.07±0.61 74.24±0.61 79.86±0.61 Biểu đồ: ảnh hưởng lượng nước thời gian xay lên hiệu suất xay Phân tích cho thấy có hiệu suất xay có khác thời gian xay(p< 2.2e-16), lượng nước(p< 2.2e-16) Đồng thời qua phân tích Tukey, bảng số liệu, ta nhận thấy lượng nước tỷ lệ 1:3 cho hiệu suất lớn nhất, có khác biệt với tỷ lê lại; thời gian xay 2.5 khơng có khác biệt hiệu suất cho hiệu suất lớn thời gian cịn lại Vì kết hợp tỉ lệ nước 1:3 thời gian xay 2.5 Tuy nhiên để tiết kiệm thời gian nên chọn thời gian xay 2.5 kết hợp với với tỷ lệ 1:3 Phụ lục >hieusuat=c(40.41,42.5,39.5,45.58,45.21,46.67,47.27,47.36,48.79,49.44,49.53,50.53, 49.74,50.17,51.17,37.38,37.47,38.47,49.56,49.65,50.65,50.91,51,52,53.75,53.55,54.5 5,54.54,54.63,55.63,45.91,46,47,54.24,54.33,55.33,59.49,59.58,60.58,60.65,60.74,61 74,61.04,61.13,62.13,52.04,52.13,53.13,62.26,62.35,63.35,68.17,68.26,69.26,74.44,7 4.53,75.53,76.36,76.45,77.45,59.86,59.95,60.95,68.52,68.61,69.61,73.68,73.77,74.77, 78.85,78.94,79.94,79.47,79.56,80.56) >tyle=c(rep(1,15),rep(1.5,15),rep(2,15),rep(2.5,15),rep(3,15)) >tyle=as.factor(tyle) >thoigian=c(rep(c(rep(1,3),rep(1.5,3),rep(2,3),rep(2.5,3),rep(3,3)),5)) >thoigian=as.factor(thoigian) >data=data.frame(tyle,thoigian,hieusuat) > anova(lm(hieusuat~tyle+thoigian)) Analysis of Variance Table Response: hieusuat Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) tyle 7276.3 1819.08 382.57 < 2.2e-16 *** thoigian 2916.1 153.32 < 2.2e-16 *** Residuals 66 729.02 313.8 4.75 Signif codes: ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ > summary(lm(hieusuat~tyle+thoigian)) Call: lm(formula = hieusuat ~ tyle + thoigian) Residuals: Min 1Q Median -3.9840 -1.3990 -0.2773 1.1340 3Q 6.5987 Max Coefficients: Estimate Std Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 35.9013 0.7554 47.528 < 2e-16 *** tyle1.5 2.6580 0.7962 3.338 0.00139 ** tyle2 9.7347 0.7962 12.226 < 2e-16 *** tyle2.5 20.1227 0.7962 25.272 < 2e-16 *** tyle3 25.5447 0.7962 32.082 < 2e-16 *** thoigian1.5 8.8813 0.7962 11.154 thoigian2 12.8127 0.7962 16.092 < 2e-16 *** thoigian2.5 16.2673 0.7962 20.430 < 2e-16 *** thoigian3 17.1553 0.7962 21.546 < 2e-16 *** < 2e-16 *** Signif codes: ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ Residual standard error: 2.181 on 66 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.9701, Adjusted R-squared: F-statistic: 267.9 on and 66 DF, p-value: < 2.2e-16 > TukeyHSD(aov(hieusuat~tyle+thoigian)) Tukey multiple comparisons of means 95% family-wise confidence level Fit: aov(formula = hieusuat ~ tyle + thoigian) $tyle diff lwr 1.5-1 2.622667 0.3957909 2-1 9.699333 7.4724576 11.926209 0.0000000 2.5-1 upr p adj 4.849542 0.0129828 20.087333 17.8604576 22.314209 0.0000000 0.9665 3-1 25.509333 23.2824576 27.736209 0.0000000 2-1.5 7.076667 4.8497909 9.303542 0.0000000 2.5-1.5 17.464667 15.2377909 19.691542 0.0000000 3-1.5 22.886667 20.6597909 25.113542 0.0000000 2.5-2 10.388000 3-2 15.810000 13.5831243 18.036876 0.0000000 3-2.5 5.422000 8.1611243 12.614876 0.0000000 3.1951243 7.648876 0.0000000 $thoigian diff lwr upr p adj 1.5-1 8.8813333 6.654458 11.108209 0.0000000 2-1 12.8126667 10.585791 15.039542 0.0000000 2.5-1 16.2673333 14.040458 18.494209 0.0000000 3-1 17.1906667 14.963791 19.417542 0.0000000 2-1.5 3.9313333 1.704458 6.158209 0.0000519 2.5-1.5 7.3860000 5.159124 9.612876 0.0000000 3-1.5 8.3093333 6.082458 10.536209 0.0000000 2.5-2 3.4546667 1.227791 5.681542 0.0004504 3-2 4.3780000 2.151124 6.604876 0.0000061 3-2.5 0.9233333 -1.303542 3.150209 0.7722224 ... 0.9873690 9.047818 0.0040668 6.344484 0.2892414 Bài 14 Bảng :thực đơn cho bệnh nhân biến ăn cần lấy lại trọng lượng ban đầu nhanh Tăng Thực đơn Thực đơn Thực đơn 1.5-3 245 145 367 0.5-1 170 270 48... chất phụ gia (CMC) mẫu đối chứng Thêm vào biểu đồ bảng số liệu cho thấy sử dụng chất phụ gia(CMC) thời gian bền bọt tăng lên Vậy nên sử dụng chất phụ gia vào vào sản xuất để kéo dài thời gian bền... quan hệ thực đợn việc tăng trọng lượng, đông nghĩa với việc thực đợn có khác việc tăng trọng lượng Từ bảng số liệu biểu đồ cho ta thấy muốn bệnh nhân nhanh lấy lại trọng lượng thể nên chọn thực