1 THIẾT KẾ THÍ NGHIỆM PHẦN THỰC HÀNH Hà Xuân Bộ Bộ môn Di truyền - Giống vật nuôi hxbo@vnua.edu.vn haxuanbo@gmail.com
2 LIÊN HỆ Mail Phòng 206, Bộ môn Di truyền -Giống vật nuôi Khoa Chăn nuôi Học viện Nông nghiệp Việt Nam Website Phone [Bộ môn]
3 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] - Bảng tương liên
4 Tài liệu
5 Tài liệu
6 Tài liệu tham khảo Thiết kế thí nghiệm, Claustriaux, J.J., 2005 Phương pháp thí nghiệm đồng ruộng. Nguyễn Thị Lan, Phạm Tiến Dũng, Chủ biên. NXB Nông nghiệp, 2006 Giáo trình phương pháp thí nghiệm đồng ruộng: Dùng cho các trường Đại học Nông nghiệp. Phạm Chí Thành. NXB Nông nghiệp, 1976 Thống kê sinh vật học và phương pháp thí nghiệm trong chăn nuôi : Giáo trình dùng cho học sinh 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, 1979
7 Bài 1: Tóm tắt, trình bày dữ liệu Thực hành thiết kế thí nghiệm
8 I. Giới thiệu phần mềm Minitab 16 Thực hành thiết kế thí nghiệm
9 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
10 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
11 Cửa sổ làm việc của Minitab16 Thanh tiêu đề Menu chính Thanh chuẩn Cửa sổ Session: Đọc kết quả [Ctrl + M] Dòng đặt tên cột Cửa sổ Worksheet: Nhập dữ liệu thô [Ctrl + D] Cửa sổ project: quản lý các lệnh làm việc [Ctrl + I]
12 Mở một tệp trắng mới [New] C1: Vào menu File/ New C2: Ấn tổ hợp phím Ctrl+N Mở Worksheet mới Mở Project mới
13 Mở một tệp đã ghi trên ổ đĩa [Open] C1: Kích chuột vào biểu tượng Open thanh công cụ chuẩn. C2: Ấn tổ hợp phím Ctrl+O C3: Vào menu File/Open 2. Chọn tệp cần mở 1. Chọn nơi mở tệp trên 3. Bấm để mở tệp 4. Bấm hủy lệnh mở tệp
14 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.
15 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.
16 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]
17 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
18 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
19 Thực hành thiết kế thí nghiệm II. Nhập dữ liệu trong Minitab
20 1. Nhập dữ liệu trực tiếp trong Worksheet Đặt tên biến: + Đúng vị trí: Tên biến 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
21 Bước 1: chuẩn bị 2. Nhập dữ liệu từ Excel + 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
22 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[*.*]
23 III. Tóm tắt và trình bày dữ liệu với biến định lượng Thực hành thiết kế thí nghiệm
24 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
25 Nhập số liệu trong của sổ Worksheet
26 Tính các ước số thống kê và vẽ đồ thị Tính các ước số thống kê và vẽ đồ thị: Stat Basic Statistic Display Descriptive statistics Ví dụ M-1.1a [trang 18] 1.Tên cột số liệu cần tính 2. Tính chung [Để trống] 3. Lựa chọn các tham số thống kê 4. Lựa chọn dạng đồ thị 5. Kích OK
27 Tính các ước số thống kê và vẽ đồ thị Tính các ước số thống kê và vẽ đồ thị: Stat Basic Statistic Display Descriptive statistics Ví dụ M-1.1b [trang 20] 1.Tên cột số liệu cần tính 2. Theo nhóm 3. Lựa chọn các tham số thống kê 4. Lựa chọn dạng đồ thị 5. Bấm OK
28 Chọn các ước số thống kê và dạng đồ thị 2. Chọn các ước số thống kê [Statistics ] 3. Chọn các dạng đồ thị [Graphs ]
29 Các thuật ngữ Anh - Việt Tiếng Anh Tiếng Việt Minitab14.0 Ký hiệu Mean Trung bình Mean Median Trung vị Median M Mode Mode Mode Mode Standard Deviation Độ lệch chuẩn StDev Variance Phương sai Variance Standard Error Sai số tiêu chuẩn SE Mean SE x, y, s, s Variable Biến Variable Var Maximum Giá trị lớn nhất Maximum Max Minimum Giá trị nhỏ nhất Minimum Min 2, * 2 * * Coefficient of variation Hệ số biến động Coefficient of variation Cv Ghi chú: Các ký hiệu trong bảng có dấu * là các tham số của quần thể
30 Kết quả từ Minitab Ví dụ 1a Descriptive Statistics: P 5 4 Histogram [with Normal Curve] of P Mean StDev N 16 Variable N Mean SE Mean StDev Variance CoefVar P Frequency P Histogram of P Individual Value Plot of P Boxplot of P Frequency 3 2 P P P
31 Kết quả từ Minitab Ví dụ 1b Descriptive Statistics: P 60 Boxplot of P by Lua Variable Lua N Mean SE Mean StDev Variance CoefVar P P Lua 2 Individual Value Plot of P vs Lua Histogram of P by Lua Histogram [with Normal Curve] of P by Lua P Lua 2 Frequency Panel variable: Lua P Frequency Panel variable: Lua P Mean StDev N Mean StDev N 8
32 Trình bày các USTK vào bảng sau Bảng số : Tên bảng [thể hiện nội dung của bảng] Công thức thí nghiệm Đơn vị tính n X ±SE S Cv[%] Bảng số : Tên bảng [thể hiện nội dung của bảng] Các chỉ tiêu nghiên cứu Đơn vị tính Công thức thí nghiệm 1 Công thức thí nghiệm 2 n X ±SE n ±SE X
33 Chỉ tiêu Ví dụ M-1.1ab [trang 18 & 20] Bảng số 1: Khối lượng của chuột cái lúc cai sữa Đơn vị tính n Mean ± SD Cv[%] Khối lượng Gram 16 47,58 ± 10,16 21,75 Bảng số 2: Khối lượng của chuột cái lúc cai sữa theo lứa Chỉ tiêu Đơn vị tính n Mean ± SD Cv[%] Lứa 1 Gram 8 44,88 ± 10,79 24,05 Lứa 2 Gram 8 50,28 ± 9,39 18,67
34 IV. Tóm tắt và trình bày dữ liệu với biến định tính Thực hành thiết kế thí nghiệm
35 Ví dụ 1.2 Trang 21
36 Nhập dữ liệu trong Worksheet Cấu trúc số liệu cách 1 Cấu trúc số liệu cách 2
37 Dữ liệu nhập theo cách 1 Tóm tắt và trình bày dữ liệu Stat Tables Cross Tabulation and Chi-Square
38 Tóm tắt và vẽ đồ thị Stat Tables Cross Tabulation and Chi-Square
39 Đọc kết quả trong cửa sổ Session Tabulated statistics: TRAI, KETQUA Rows: TRAI Columns: KETQUA - + All A B C All Cell Contents: Count % of Row
40 Trình bày bằng biểu đồ Graph Bar Chart Counts of unique values CHỌN Kích OK Kích OK
41 Trình bày bằng biểu đồ Graph Bar Chart Counts of unique values Chọn Multiple Graphs Chart of KETQUA - + A B Count 16 C Panel variable: TRAI - + KETQUA
42 Dữ liệu nhập theo cách 2 Tóm tắt và trình bày dữ liệu Stat Tables Cross Tabulation and Chi-Square
43 Tóm tắt và vẽ đồ thị Stat Tables Cross Tabulation and Chi-Square
44 Đọc kết quả trong cửa sổ Session Tabulated statistics: TRAI, KETQUA Using frequencies in TANSUAT Rows: TRAI Columns: KETQUA - + All A B C All Cell Contents: Count % of Row
45 Trình bày bằng biểu đồ bánh Graph Pie Chart Chart Values from a table Kích OK Kích OK Kích OK
46 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
47 Trình bày các USTK vào bảng sau Bảng 1. Tỷ lệ viêm nội mạc tử cung tại 3 trại chăn nuôi bò Trại n Viêm nội mạc tử cung Có A 17 6 [35,29%] B 22 6 [27,27%] C 20 8 [40,00%] Không 11 [64,71%] 16 [72,73%] 12 [60,00%]
48 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
49 I. Ước lượng, kiểm định một giá trị trung bình Thực hành thiết kế thí nghiệm
50 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: 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.
51 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 kết luận
52 Tính các ước số thống kê và vẽ đồ thị Tính các ước số thống kê và vẽ đồ thị: Stat Basic Statistic Display Descriptive statistics Ví dụ M-1.1a [trang 18] 1.Tên cột số liệu cần tính 2. Để trống 3. Lựa chọn các tham số thống kê 4. Lựa chọn dạng đồ thị 5. Bấm OK
53 Chọn các ước số thống kê và dạng đồ thị 2. Chọn các ước số thống kê [Statistics ] 3. Chọn các dạng đồ thị [Graphs ]
54 Đọc kết quả trong cửa sổ Session Variable N N* Mean SE Mean StDev Variance CoefVar P
55 Trình bày các USTK vào bảng sau Bảng số 3: Tăng trọng trung bình [gram/ngày] của giống lợn Landrace Chỉ tiêu Đơn vị tính n Mean ± SD Cv[%] Tăng khối lượng g/ngày ,19 ± 18,66 3,11
56 Giả thiết H 0 và đối thiết H 1 Giả thiết H 0 : [Bằng lời và bằng ký hiệu toán học] Đối thiết H 1 :[Bằng lời và bằng ký hiệu toán học] Ví dụ M-1.3: Giả thiết H 0 : - 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 H 1 : - Có sự sai khác về tăng trọng trung bình toàn đàn lợn trong trại so với 607 gram/ngày - µ 607 gram/ngày
57 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
58 Kiểm tra điều kiện: phân bố chuẩn Stat/ Basic statistics/ Normality test
59 Stat/ Basic statistics/ Normality test 1. Tên biến số cần kiểm tra 2. Kích OK
60 Stat/ Basic statistics/ Normality test Probability Plot of P Normal Mean StDev N 36 AD P-Value P-value = 0,997 > 0,05 Biến số có phân phối chuẩn Percent P
61 Ước lượng và kiểm định một giá trị trung bình khi biết [σ] Stat/ Basic statistics/1z
62 Ước lượng và kiểm định một giá trị trung bình khi biết [σ] Stat/ Basic statistics/1z Số liệu thô Cột số liệu thô Số liệu đã tóm tắt Kích chuột vào ô này Nhập giá trị σ Nhập giá trị µ 0
63 Giải thích kết quả One-Sample Z: P Test of mu = 607 vs not = 607 The assumed standard deviation = Giả thiết H o và đối thiết H 1 Kết luận nhờ xác suất Variable N Mean StDev SE Mean 95% CI Z P P [ , ] Khoảng tin cậy P-Value = 0,031 < 0,05 => Bác bỏ H 0, chấp nhận H 1 Kết luận: Có sự sai khác về tăng trọng so với 607 g/ngày [P < 0,05]
64 Ước lượng và kiểm định một giá trị trung bình khi không biết [σ] Stat/ Basic statistics/1t
65 Ước lượng và kiểm định một giá trị trung bình khi không biết σ Stat/ Basic statistics/1t Số liệu thô Cột số liệu thô Số liệu đã tóm tắt Kích chuột vào ô này Nhập giá trị µ 0
66 Giải thích kết quả One-Sample T: P Test of mu = 607 vs not = 607 Giả thiết H o và H 1 Kết luận nhờ xác suất Variable N Mean StDev SE Mean 95% CI T P P [ , ] Khoảng tin cậy P-Value = 0,017 < 0,05 => Bác bỏ H 0, chấp nhận H 1 Kết luận: Có sự sai khác về tăng trọng so với 607 g/ngày [P < 0,05]
67 II. So sánh hai giá trị trung bình của hai biến chuẩn Thực hành thiết kế thí nghiệm
68 1. So sánh hai giá trị trung bình của hai biến chuẩn khi lấy mẫu độc lập Thực hành thiết kế thí nghiệm
69 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 thứ nhất 187,6 180,3 198,6 190,7 196,3 203,8 190,2 201,0 194,7 221,1 186,7 203,1 Giống thứ hai 148,1 146,2 152,8 135,3 151,2 146,3 163,5 146,6 162,4 140,2 159,4 181,8 165,1 165,0 141,6 Theo anh [chị], khối lượng của hai giống bò có sự sai khác không?
70 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 kết luận
71 Tóm tắt và trình bày dữ liệu Nhập số liệu: cách 1 Nhập số liệu: cách 2
72 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 các ước số thống kê 3. Chọn các dạng độ thị 4. Kích OK
73 Chọn các ước số thống kê và dạng đồ thị 2. Chọn các ước số thống kê [Statistics ] 3. Chọn các dạng đồ thị [Graphs ]
74 Trình bày các USTK vào bảng sau Bảng số 1.4. Khối lượng của hai giống bò Công thức thí nghiệm Đơn vị tính n Mean ± SD Cv[%] Giống bò 1 Kg ,18 ±10,62 5,41 Giống bò 2 Kg ,70 ±12,30 8,00
75 Giả thiết H 0 và đối thiết H 1 Giả thiết H 0 : [ Bằng lời và bằng ký hiệu toán học] Đối thiết H 1 :[ Bằng lời và bằng ký hiệu toán học] Ví dụ M-1.4: Giả thiết H 0 : - Không có sai khác về khối lượng của hai giống bò - µ 1 = µ 2 Đối thiết H 1 : - Có sai khác về khối lượng của hai giống bò - µ 1 µ 2
76 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
77 Kiểm tra điều kiện: phân bố chuẩn Stat/ Basic statistics/ Normality test
78 Stat/ Basic statistics/ Normality test Probability Plot of GIONG1 Normal 1. Tên biến số cần kiểm tra Percent Mean StDev N 12 AD P-Value GIONG Kích OK P-value [GIỐNG 1] = 0,530 > 0,05 biến số có phân phối chuẩn
79 Stat/ Basic statistics/ Normality test 1. Tên biến số cần kiểm tra Probability Plot of GIONG2 Normal Mean StDev N 15 AD P-Value Percent GIONG Kích OK P-value [GIỐNG 2] = 0,407 > 0,05 biến số có phân phối chuẩn
80 Kiểm tra điều kiện: phương sai đồng nhất Stat/ Basic statistics/ 2 Variance
81 Stat/ Kiểm Basic tra phương statistics/ sai 2 Variance đồng nhất Số liệu thô: cách 1 Số liệu thô: cách 2 Số liệu tóm tắt: độ lệch chuẩn Số liệu tóm tắt: phương sai
82 Stat/ Basic statistics/ 2 Variance P-value = 0,631 > 0,05 Hai phương sai đồng nhất
83 So sánh hai giá trị trung bình khi lấy mẫu độc lập Stat/ Basic statistics/2t
84 Nhập số liệu cách 1 Nhập số liệu cách 2 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
85 So sánh hai giá trị trung bình khi lấy mẫu độc lập [phương sai đồng nhất] Phương sai đồng nhất
86 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 GIONG GIONG Một số tham số thống kê cơ bản Xác suất KL Difference = mu [GIONG1] - mu [GIONG2] Estimate for difference: % CI for difference: [ , ] T-Test of difference = 0 [vs not =]: T-Value = 9.46 P-Value = DF = 25 Both use Pooled StDev = DF = n 1 + n 2-2 Bậc tự do P-Value = 0,000 < 0,05 => Bác bỏ H 0, chấp nhận H 1 Kết luận: Có sự sai khác về khối lượng của hai giống bò [P < 0,05]
87 So sánh hai giá trị trung bình khi lấy mẫu độc lập [phương sai không đồng nhất] Phương sai không đồng nhất
88 Giải thích kết quả [hai phương sai không đồng nhất] Two-Sample T-Test and CI: GIONG1, GIONG2 Two-sample T for GIONG1 vs GIONG2 N Mean StDev SE Mean GIONG GIONG Một số tham số thống kê cơ bản Xác suất KL Difference = mu [GIONG1] - mu [GIONG2] Estimate for difference: % CI for difference: [33.37, 51.58] T-Test of difference = 0 [vs not =]: T-Value = 9.62 P-Value = DF = 24 Bậc tự do
89 2. So sánh hai giá trị trung bình của hai biến chuẩn khi lấy mẫu cặp đôi Thực hành thiết kế thí nghiệm
90 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 H 0 :Tăng trọng trung bình ở hai cách chăm sóc như nhau. H 1 : 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 Tăng trọng ở cách A Tăng trọng ở cách B Chênh lệch [d]
91 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 H 0 và đối thiết H 1 B3: Kiểm tra phân bố chuẩn cho cột hiệu B4: Tìm P-value B5: So sánh P-value với α kết luận
92 Tính hiệu giữa hai cột bằng Menu Calc Tính các phép toán [+, -, *, /, bình phương, khai căn, logarit, ] Cột chứa kết quả Calc Calculator Phần nhập công thức Các hàm tính toán Bấm OK
93 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 các ước số thống kê 3. Chọn các dạng độ thị 4. Kích OK
94 Chọn các ước số thống kê và dạng đồ thị 2. Chọn các ước số thống kê [Statistics ] 3. Chọn các dạng đồ thị [Graphs ]
95 Giả thiết H 0 và đối thiết H 1 Giả thiết H 0 : [ Bằng lời và bằng ký hiệu toán học] Đối thiết H 1 :[ Bằng lời và bằng ký hiệu toán học] Ví dụ M-1.5: Giả thiết H 0 : - Tăng trọng trung bình ở hai cách chăm sóc như nhau - µ A = µ B Đối thiết H 1 : - Tăng trọng trung bình ở hai cách chăm sóc khác nhau - µ A µ B
96 Kiểm tra điều kiện: phân bố chuẩn Stat/ Basic statistics/ Normality test
97 Stat/ Basic statistics/ Normality test 1. Tên biến cần kiểm tra 2 Kích OK
98 Stat/ Basic statistics/ Normality test Probability Plot of D Normal Mean 4.6 StDev N 10 AD P-Value P-value = 0,592 > 0,05 Số liệu có phân phối chuẩn 70 Percent D Kiểm tra phân bố chuẩn ở cột hiệu
99 So sánh hai giá trị trung bình khi lấy mẫu cặp đôi Stat/ Basic statistics/ t-t Paired t
100 So sánh hai giá trị trung bình khi lấy mẫu cặp đôi 1. Chọn chấm tròn trên Kích OK
101 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 B Difference Một số tham số thống kê cơ bản Xác suất KL 95% CI for mean difference: [ , ] T-Test of mean difference = 0 [vs not = 0]: T-Value = 7.44 P-Value = P-Value = 0,000 < 0,05 => Bác bỏ H 0, chấp nhận H 1 Kết luận: Có sự sai khác về tăng trọng của bê ở hai cách chăm sóc [P < 0,05]
102 BÀI 3. So sánh nhiều giá trị trung bình bằng phân tích phương sai [ANOVA]- Bảng tương liên Thực hành thiết kế thí nghiệm
103 Thực hành thiết kế thí nghiệm 1.Mô hình thí nghiệm một yếu tố hoàn toàn ngẫu nhiên
104 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
105 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 kết luận Bước 6: Nếu chấp nhận H 1 => So sánh cặp
106 Nhập số liệu cách 1 Tóm tắt và trình bày dữ liệu Tính các ước số thống kê và vẽ đồ thị Stat Basic Statistic Display Descriptive statistics Nhập số liệu cách 2
107 Tóm tắt và trình bày dữ liệu Nhập số liệu cách 1 Nhập số liệu cách 2
108 Chọn các ước số thống kê và dạng đồ thị 2. Chọn các ước số thống kê [Statistics ] 3. Chọn các dạng đồ thị [Graphs ]
109 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 Mean ± 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
110 Giả thiết H 0 và đối thiết H 1 Giả thiết H 0 : [Bằng lời và bằng ký hiệu toán học] Đối thiết H 1 :[Bằng lời và bằng ký hiệu toán học] Ví dụ M-1.6: Giả thiết H 0 : - Không có sự sai khác về tăng trọng của cá khi sử dụng các công thức nuôi A, B, C, D và E. - µ A = µ B = µ C = µ D = µ E Đối thiết H 1 : - Có sự sai khác về tăng trọng của cá khi sử dụng các công thức nuôi A, B, C, D và E. - µ A µ B µ C µ D µ E
111 Kiểm tra sự đồng nhất của phương sai Stat/ ANOVA/ Test for equal Variance
112 Kiểm tra phương sai đồng nhất Stat/ ANOVA/ Test for equal Variance
113 Stat/ ANOVA/ Test for equal Variance A Test for Equal Variances for KL Bartlett's Test Test Statistic 5.76 P-Value Bartlett's Test Test Statistic 5.76 P-Value TA B C Levene's Test Test Statistic 0.81 P-Value Levene's Test Test Statistic 0.81 P-Value D P-Value 0,539 > 0,05 E % Bonferroni Confidence Intervals for StDevs Phương sai đồng nhất
114 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 B C D E Bartlett's Test [normal distribution] Test statistic = 5.76, p-value = Levene's Test [any continuous distribution] Test statistic = 0.81, p-value = 0.539
115 Thí nghiệm một yếu tố hoàn toàn ngẫu nhiên Stat/ ANOVA/One- Way Chọn vào ô này để lấy cột phần dư [RESI]
116 Kiểm tra điều kiện: phân bố chuẩn Stat/ Basic statistics/ Normality test
117 Stat/ Basic statistics/ Normality test 1. Tên cột phần dư [RESI1] 2 Kích OK
118 Stat/ Basic statistics/ Normality test Percent Probability Plot of RESI1 Normal Mean E-18 Mean E-18 StDev N 20 AD P-Value StDev N 20 AD P-Value P-Value 0,159 > 0,05 Biến số có phân bố chuẩn RESI
119 One-way ANOVA: KL versus TA Giải thích kết quả Source DF SS MS F P TA Error Total S = R-Sq = 94.21% R-Sq[adj] = 92.66% Individual 95% CIs For Mean Based on Pooled StDev Level N Mean StDev A [*] B [*] C [*] D [*] E [86] P-Value = 0,000 < 0,05 Bác bỏ H 0, chấp nhận H 1 Kết luận: Có sự sai khác về tăng trọng của cá ở các công thức nuôi [P < 0,05] Pooled StDev =
120 Bác bỏ giả thiết H 0 chấp nhận giả thiết H 1 So sánh cặp Stat/ ANOVA/One- Way CHỌN
121 Bác bỏ giả thiết H 0 chấp nhận giả thiết H 1 So sánh cặp CHỌN Kích OK
122 Giải thích kết quả so sánh cặp Công thức Trung bình Công thức Trung bình E 0,95 a A 0,88 a D 0,93 a B 0,42 c A 0,88 a C 0,76 b C 0,76 b D 0,93 a B 0,42 c E 0,95 a Ghi chú: Các giá trị trung bình mang cùng chữ cái, sai khác không có ý nghĩa [P>0,05]
123 Thực hành thiết kế thí nghiệm 2. Mô hình thí nghiệm một yếu tố khối ngẫu nhiên đầy đủ
124 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
125 Các bước tiến hành [Ví dụ M-1.7 trang 35] 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 kết luận Bước 6: Nếu chấp nhận H 1 => so sánh cặp
126 Cấu trúc số liệu Tóm tắt và trình bày dữ liệu Tính các ước số thống kê và vẽ đồ thị Stat Basic Statistic Display Descriptive statistics
127 Tóm tắt và trình bày dữ liệu Tính theo THUỐC Tính theo LỨA
128 Chọn các ước số thống kê và dạng đồ thị 2. Chọn các ước số thống kê [Statistics ] 3. Chọn các dạng đồ thị [Graphs ]
129 Trình bày các USTK vào bảng sau Bảng số 1.7. Ảnh hưởng của thuốc đến số lượng tế bào lympho ở chuột Công thức thí nghiệm Đơn vị tính n Mean ± SD Cv[%] Thuốc A 5 Thuốc B 5 Thuốc C 5 Thuốc D 5
130 Giả thiết H 0 và đối thiết H 1 Giả thiết H 0 : [Bằng lời và bằng ký hiệu toán học] Đối thiết H 1 :[Bằng lời và bằng ký hiệu toán học] Ví dụ M-1.7: Giả thiết H 0 : - Ảnh hưởng của bốn loại thuốc đến tế bào lympho như nhau - µ A = µ B = µ C = µ D Đối thiết H 1 : - Ảnh hưởng của bốn loại thuốc đến tế bào lympho khác nhau - µ A µ B µ C µ D
131 Kiểm tra sự đồng nhất của phương sai Stat/ ANOVA/ Test for equal Variance
132 Kiểm tra phương sai đồng nhất Stat/ ANOVA/ Test for equal Variance
133 Stat/ ANOVA/ Test for Variance A Test for Equal Variances for TEBAO Bartlett's Test Test Statistic 0.25 P-Value Levene's Test Bartlett's Test Test Statistic 0.25 P-Value Levene's Test B Test Statistic 0.07 P-Value Test Statistic 0.07 P-Value THUOC C P-Value = 0,977 > 0,05 D => Phương sai đồng nhất % Bonferroni Confidence Intervals for StDevs 3.5
134 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 B C D Bartlett's Test [normal distribution] Test statistic = 0.25, p-value = Levene's Test [any continuous distribution] Test statistic = 0.07, p-value = 0.977
135 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]
136 Thí nghiệm một yếu tố khối ngẫu nhiên đầy đủ [cách 2] Stat/ ANOVA/[GLM] General Linear Model Chọn vào ô này để lấy cột phần dư [RESI] Chọn
137 Kiểm tra điều kiện: phân bố chuẩn Stat/ Basic statistics/ Normality test
138 Stat/ Basic statistics/ Normality test 1. Tên cột phần dư [RESI1] 2 Kích OK
139 Stat/ Basic statistics/ Normality test Probability Plot of RESI1 Normal Mean E-16 StDev N 20 AD P-Value Mean E-16 StDev N 20 AD P-Value Percent P-Value = 0,104 > 0,05 Số liệu có phân bố chuẩn RESI
140 Giải thích kết quả Two-way ANOVA: TEBAO versus THUOC, LUA Source DF SS MS F P THUOC LUA Error Total S = R-Sq = 92.83% R-Sq[adj] = 88.65% P-Value = 0,001 < 0,05 Bác bỏ H 0, chấp nhận H 1 Kết luận: Ảnh hưởng của thuốc đến số lượng tế bào lympho có sự sai khác [P < 0,05]
141 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
142 So sánh cặp khi chấp nhận giả thiết H 1 Chọn Comparisons trong [GLM] General Linear Model Biến cần so sánh
143 Giải thích kết quả Công thức Trung bình Công thức Trung bình A 6,42 a A 6,42 a C 6,06 ab B 5,72 b B 5,72 b C 6,06 ab D 5,66 b D 5,66 b Ghi chú: Các giá trị trung bình mang cùng chữ cái, sai khác không có ý nghĩa [P>0,05]
144 3. Mô hình thí nghiệm kiểu Ô vuông latinh Thực hành thiết kế thí nghiệm
145 Ví dụ 1.9a [Trang 37]
146 Các bước tiến hành [Ví dụ M-1.9 trang 37] 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 kết luận Bước 6: Nếu chấp nhận H 1 => so sánh cặp
147 Cấu trúc số liệu Tóm tắt và trình bày dữ liệu Tính các ước số thống kê và vẽ đồ thị Stat Basic Statistic Display Descriptive statistics
148 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 Công thức thí nghiệm Đơn vị 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 n Mean ± SD Cv[%]
149 Giả thiết H 0 và đối thiết H 1 Giả thiết H 0 : [ Bằng lời và bằng ký hiệu toán học] Đối thiết H 1 :[ Bằng lời và bằng ký hiệu toán học] Ví dụ M-1.9a: Giả thiết H 0 : - 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. - µ A = µ B = µ C = µ D Đối thiết H 1 : - 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. - µ A µ B µ C µ D
150 Kiểm tra sự đồng nhất của phương sai Stat/ ANOVA/ Test for equal Variance
151 Kiểm tra phương sai đồng nhất Stat/ ANOVA/ Test for equal Variance
152 Stat/ ANOVA/ Test for equal Variance A Test for Equal Variances for KLCO Bartlett's Test Test Statistic 0.90 P-Value Levene's Test Bartlett's Test Test Statistic 0.90 P-Value TA B C Test Statistic 0.14 P-Value Levene's Test Test Statistic 0.14 P-Value D P-Value = 0,936 > 0, % Bonferroni Confidence Intervals for StDevs 6 Phương sai đồng nhất
153 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 B C D Bartlett's Test [normal distribution] Test statistic = 0.90, p-value = Levene's Test [any continuous distribution] Test statistic = 0.14, p-value = 0.936
154 Thí nghiệm ô vuông latinh Stat/ ANOVA/[GLM] General Linear Model Chọn vào ô này để lấy cột phần dư [RESI] Chọn
155 Kiểm tra điều kiện: phân bố chuẩn Stat/ Basic statistics/ Normality test
156 Stat/ Basic statistics/ Normality test 1. Tên cột phần dư [RESI1] 2 Kích OK
157 Stat/ Basic statistics/ Normality test Probability Plot of RESI1 Normal Mean E-16 StDev N 16 AD P-Value Mean E-16 StDev N 16 AD P-Value Percent P-Value = 0,760 > 0, Số liệu có phân bố chuẩn RESI
158 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 TA fixed 4 A, B, C, D Analysis of Variance for KLCO, using Adjusted SS for Tests Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F P GD BE TA Error Total S = R-Sq = 95.16% R-Sq[adj] = 87.91% Unusual Observations for KLCO Obs KLCO Fit SE Fit Residual St Resid R P-Value = 0,001 < 0,05 Bác bỏ H 0, chấp nhận H 1 Kết luận: Có sự sai khác về khối lượng cỏ khô bê thu nhận khi sử dụng các loại thức ăn bổ sung [P < 0,05] R denotes an observation with a large standardized residual.
159 Thí nghiệm ô vuông latinh Stat/ ANOVA/[GLM] General Linear Model Khi chấp nhận H1 so sánh cặp
160 So sánh cặp khi chấp nhận giả thiết H 1 Chọn Comparisons trong [GLM] General Linear Model Biến cần so sánh
161 Giải thích kết quả Công thức Trung bình Công thức Trung bình A 11,50 a A 11,50 a B 11,07 a B 11,07 a C 10,92 a C 10,92 a D 9,22 b D 9,22 b Ghi chú: Các giá trị trung bình mang cùng chữ cái, sai khác không có ý nghĩa [P>0,05]
162 Sơ đồ tóm tắt t-test và ANOVA
163 Bài 4. Tương quan hồi quy và bảng tương liên Thực hành thiết kế thí nghiệm
164 I. Tương quan và hồi quy tuyến tính Thực hành thiết kế thí nghiệm
165 Cấu trúc số liệu Hệ số tương quan Stat Basic Statistic Corelation
166 Hệ số tương quan
167 Correlations: KL, DL, DN KL DL DL DN Hệ số tương quan Cell Contents: Pearson correlation P-Value Hệ số tương quan giữa Khối lượng và đường kính lớn là 0,897 Hệ số tương quan giữa Khối lượng và đường kính bé là 0,905 Hệ số tương 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
168 Phương trình hồi quy tuyến tính Stat Regression Regression
169 Phương trình hồi quy tuyến tính Hồi quy đơn biến y = a +bx Hồi quy đa biến y = a + b 1 x 1 + b 2 x 2 + +b n x n
170 Phương trình hồi quy tuyến tính đơn biến Regression Analysis: KL versus DL The regression equation is KL = DL Predictor Coef SE Coef T P Constant DL S = R-Sq = 80.4% R-Sq[adj] = 79.4% Analysis of Variance Source DF SS MS F P Regression Residual Error Total Unusual Observations Obs DL KL Fit SE Fit Residual St Resid R R R denotes an observation with a large standardized residual.
171 Phương trình hồi quy tuyến tính đa biến Regression Analysis: KL versus DL, DN The regression equation is KL = DL DN Predictor Coef SE Coef T P Constant DL DN S = R-Sq = 98.5% R-Sq[adj] = 98.4% Analysis of Variance Source DF SS MS F P Regression Residual Error Total Source DF Seq SS DL DN
172 Thực hành thiết kế thí nghiệm II. Bảng tương liên
173 Ví dụ M-1.12 [trang 48]
174 Các bước tiến hành [Ví dụ M-1.12 trang 48] 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 kết luận
175 Tóm tắt và trình bày dữ liệu Bảng 1. Tỷ lệ viêm nội mạc tử cung của hai giống bò Giống bò n Viêm nội mạc tử cung Không Holstein [80,00%] Jersey [95,00%] Có 100 [20,00%] 10 [5,00%]
176 Giả thiết H 0 và đối thiết H 1 Giả thiết H 0 : [Bằng lời và bằng ký hiệu toán học] Đối thiết H 1 :[Bằng lời và bằng ký hiệu toán học] Ví dụ M-1.12: Giả thiết H 0 : - Tỷ lệ viêm nội mạc tử cung ở hai giống bò Holstein và Jersey như nhau - π H = π J Đối thiết H 1 : - Tỷ lệ viêm nội mạc tử cung ở hai giống bò Holstein và Jersey khác nhau - π H π J
177 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]
178 Phép thử Khi bình phương Cấu trúc số liệu Stat Tables Cross Tabulation and Chi-Square
179 Phép thử khi bình phương [chi-square] Stat Tables Cross Tabulation and Chi-Square Chọn Chi-Square nếu tần suất ước tính > 5
180 Bảng tương liên: Phép thử khi bình phương [chi-square] Phép thử Khi bình phương Giá trị ước tính lý thuyết
181 Đọc kết quả trong cửa sổ Session Tabulated statistics: GIONG, KETQUA Using frequencies in TANSUAT Rows: GIONG Columns: KETQUA - + All H J All Cell Contents: Count % of Row Expected count Pearson Chi-Square = , DF = 1, P-Value = Likelihood Ratio Chi-Square = , DF = 1, P-Value = P-value = 0,000 Kết luận: Có mối liên hệ giữa bệnh viêm nội mạc tử cung và giống bò [P