1 · web viewcông thức tn Đơn vị tính n ± se s cv(%) cách a pound 10 42,80 ± 1,21 3,82...

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 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 ra kết luận:

BÀI LÀMBước 1: Tóm tắt và trình bày dữ liệu:Vào Stat/Basic Statistics/ Display Descriptive Statistics…

Variable N(n) N* Mean( ) SE Mean(SE) StDev(S) Variance CoefVar(Cv) Minimum MaximumP 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 ± SE S Cv(%)Tăng trọng gram/ngày 36 599,19 ± 3,11 18,66 3,11

Bước 2: Giả thiết H0 và đối thiết H1:Ho: Tăng trọng trung bình của toàn đàn lợn trong trại là 607 gram/ngày. µ = 607 gram/ngàyH1: Tăng trọng trung bình của toàn đàn lợn trong trại khác 607 gram/ngày. µ ≠ 607 gram/ngàyBước 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 = 607The assumed standard deviation = 21.75

Variable N Mean StDev SE Mean 95% CI Z PP 36 599.19 18.66 3.63 (592.09, 606.30) -2.15 0.031

P = 0.031Bước 5: So sánh P với α rút ra kết luận:P = 0.031 < 0.05 nên bác bỏ giả thiết H0 và chấp nhận giả thiết H1.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 H0.P < α ( =0,05) bác bỏ H0, chấp nhận H1.2. 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 PP 36 599.19 18.66 3.11 (592.88, 605.51) -2.51 0.017

P = 0,017Bước 5: So sánh P với α rút ra kết luận:P = 0,017 < 0,05 nên bác bỏ giả thiết H0 và chấp nhận giả thiết H1.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 nhấtCác 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 rút ra kết luận:


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 MaximumKL 1 221.10 2 181.80

Khối lượng của hai bò giống:Công thức TN Đơn vị tính n ± SE S Cv(%)Giống bò 1 Kg 12 196,17 ± 3,06 10,62 5,41Giống bò 2 Kg 15 153,70 ± 3,18 12,30 8,00

Bước 2: Giả thiết H0 và đối thiết H1:Ho: Khối lượng của hai giống bò bằng nhau

µGiống 1 = µGiống 2

H1: Khối lượng của hai giống bò không bằng nhau µGiống 1 ≠ µGiống 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) = 1Alternative hypothesis Sigma(GIONG1) / Sigma(GIONG2) not = 1Significance level Alpha = 0.05

Statistics

Variable N StDev VarianceGIONG1 12 10.616 112.700GIONG2 15 12.301 151.324

Ratio of standard deviations = 0.863Ratio of variances = 0.745

95% Confidence Intervals

CI forDistribution CI for StDev Varianceof Data Ratio RatioNormal (0.491, 1.582) (0.241, 2.502)Continuous (0.390, 1.658) (0.152, 2.749)

Tests

TestMethod DF1 DF2 Statistic P-ValueF Test (normal) 11 14 0.74 0.631Levene's Test (any continuous) 1 25 0.46 0.503

P-Value của F Test: P-Value = 0,631 > 0,05 nên chấp nhận H0, 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 MeanGIONG1 12 196.2 10.6 3.1GIONG2 15 153.7 12.3 3.2

Difference = mu (GIONG1) - mu (GIONG2)Estimate for difference: 42.4895% CI for difference: (33.23, 51.72)T-Test of difference = 0 (vs not =): T-Value = 9.46 P-Value = 0.000 DF = 25Both 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 H0, chấp nhận giả thiết H1.Kết luận: Khối lượng của hai giống bò không bằng nhau (µGiống 1 ≠ µGiống 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 nhấtCác 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 rút ra kết luận:



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 MaximumKL 1 221.10 2 181.80

Khối lượng của hai bò giống:Công thức TN Đơn vị tính n ± SE S Cv(%)Giống bò 1 Kg 12 196,17 ± 3,06 10,62 5,41Giống bò 2 Kg 15 153,70 ± 3,18 12,30 8,00

Bước 2: Giả thiết H0 và đối thiết H1:Ho: Khối lượng của hai giống bò bằng nhau µGiống 1 = µGiống 2

H1: Khối lượng của hai giống bò không bằng nhau µGiống 1 ≠ µGiống 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 = 1Significance level Alpha = 0.05

Statistics

Variable N StDev VarianceGIONG1 12 10.616 112.700GIONG2 15 12.301 151.324

Ratio of standard deviations = 0.863Ratio of variances = 0.745

95% Confidence Intervals

CI forDistribution CI for StDev Varianceof Data Ratio RatioNormal (0.491, 1.582) (0.241, 2.502)Continuous (0.390, 1.658) (0.152, 2.749)

Tests

TestMethod DF1 DF2 Statistic P-ValueF Test (normal) 11 14 0.74 0.631Levene's Test (any continuous) 1 25 0.46 0.503

P-Value của F Test: P-Value = 0,631 > 0,05 nên H0 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 MeanGIONG1 12 196.2 10.6 3.1GIONG2 15 153.7 12.3 3.2

Difference = mu (GIONG1) - mu (GIONG2)Estimate for difference: 42.4895% 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 H0, chấp nhận giả thiết H1.Kết luận: Khối lượng của hai giống bò không bằng nhau (µGiống 1 ≠ µGiống 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 liệuB2: Giả thiết H0 và đối thiết H1.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 liệuVào Stat/Basic Statistics/ Display Descriptive Statistics…

Variable N N* Mean SE Mean StDev Variance CoefVar Minimum MaximumA 10 0 42.80 1.21 3.82 14.62 8.93 38.00 51.00B 10 0 38.20 1.31 4.13 17.07 10.81 34.00 48.00

Tăng trọng của hai cách chăm sóc khác nhauCông thức TN Đơn vị tính n ± SE S Cv(%)Cách A pound 10 42,80 ± 1,21 3,82 8,93Cách B pound 10 38,20 ± 1,31 4,13 10,81

B2: Giả thiết H0 và đối thiết H1.Ho: Tăng trọng trung bình của hai cách chăm sóc như nhau µcách A = µcách B

H1: Tăng trọng trung bình của hai cách chăm sóc khác nhau µcách A ≠ µcách 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 MeanA 10 42.80 3.82 1.21B 10 38.20 4.13 1.31Difference 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 H0, chấp nhận H1.Kết luận: Tăng trọng trung bình của hai cách chăm sóc khác nhau (µcách A ≠ µcách B)

PHẦN II: PHÂN TÍCH PHƯƠNG SAII. THÍ NGHIỆM 1 YẾU TỐ HOÀN TOÀN NGẪU NHIÊN:Bước 1: Tóm tắt và trình bày dữ liệuBước 2: Giả thiết H0 và đối thiết H1

Bước 3: Kiểm tra điều kiệnBước 4: Tính xác suất PBước 5: So sánh P với α rút kết luậnBÀI LÀM:Bước 1: Tóm tắt và trình bày dữ liệuVào Stat/Basic Statistics/ Display Descriptive Statistics…


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 MaximumKL A 0.9500 B 0.4500 C 0.9000 D 1.0000 E 1.0000

Công thức TN Đơn vị tính n ± SE S Cv(%)Công thức nuôi A Kg 4 0,8875 ± 0,0239 0,0479 5,39Công thức nuôi B Kg 4 0,4250 ± 0,0104 0.0208 4,90Công thức nuôi C Kg 4 0,7625 ± 0,0473 0.0946 12,41Công thức nuôi D Kg 4 0,9375 ± 0,0239 0,0479 5,11Công thức nuôi E Kg 4 0,9500 ± 0,0204 0,0408 4,30

Bước 2: Giả thiết H0 và đối thiết H1

Ho: Tăng trọng của cá ở 5 công thức nuôi bằng nhau µA =µ B= µC =µ D=µE

H1: Tăng trọng của cá ở 5 công thức nuôi khác nhau µA ≠µ B≠ µC ≠µ D≠µE

Bước 3: Kiểm tra điều kiệna. 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 RESIP-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 H0, phương sai đồng nhất.Bước 4: Tính xác suất PVào Stat/ ANOVA/ One-Ways… Test for Equal Variances: KL versus CT One-way ANOVA: KL versus CT

Source DF SS MS F PCT 4 0.76325 0.19081 60.99 0.000Error 15 0.04692 0.00313Total 19 0.81017

S = 0.05593 R-Sq = 94.21% R-Sq(adj) = 92.66%

Individual 95% CIs For Mean Based on Pooled StDevLevel 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 = 0,000Bước 5: So sánh P với α rút kết luận P= 0,000 < 0,05 nên bác bỏ H0 và chấp nhận H1.Kết luận: Tăng trọng của cá ở 5 công thức nuôi khác nhau( µA ≠µ B≠ µC ≠µ D≠µE )2. So sánh cặp: nếu bác bỏ H0 và chấp nhận H1: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 GroupingE 4 0.95000 AD 4 0.93750 AA 4 0.88750 AC 4 0.76250 BB 4 0.42500 C

Means that do not share a letter are significantly different.

Tukey 95% Simultaneous Confidence IntervalsAll 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 | - aD = 0.93750 | | - aA = 0.88750 | | | - aC = 0.76250 | - bB = 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 bìnhCông thức A: 0,8875a

Công thức B: 0,425c

Công thức C: 0,7625b

Công thức D: 0,9375a

Công thức E: 0,95a

II. THÍ NGHIỆM 1 YẾU TỐ KHỐI NGẪU NHIÊN ĐẦY ĐỦ: Ví dụ: M-1.7Bước 1: Tóm tắt và trình bày dữ liệuBước 2: Giả thiết H0 và đối thiết H1

Bước 3: Kiểm tra điều kiệnBước 4: Tính xác suất PBước 5: So sánh P với α rút kết luận

BÀI LÀM:Bước 1: Tóm tắt và trình bày dữ liệuVào Stat/Basic Statistics/ Display Descriptive Statistics…Descriptive Statistics: TB

Variable THUOC N N* Mean SE Mean StDev Variance CoefVar MinimumTB 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 MaximumTB 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 ± 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


Ho: Ảnh hưởng của 4 thuốc đến tế bào lympho như nhau µA =µ B= µC =µ D

H1: Ảnh hưởng của 4 thuốc đến tế bào lympho khác nhau µA ≠µ B≠ µC ≠µ D

Bước 3: Kiểm tra điều kiệna. 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 RESIP-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 H0, phương sai đồng nhất.Bước 4: Tính xác suất PVào Stat/ ANOVA/ Two-Ways… Two-way ANOVA: TB versus THUOC, LUA

Source DF SS MS F PTHUOC 3 1.8455 0.61517 11.59 0.001LUA 4 6.4030 1.60075 30.16 0.000Error 12 0.6370 0.05308Total 19 8.8855

S = 0.2304 R-Sq = 92.83% R-Sq(adj) = 88.65%




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 ValuesTHUOC fixed 4 A, B, C, DLUA 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 PTHUOC 3 1.8455 1.8455 0.6152 11.59 0.001LUA 4 6.4030 6.4030 1.6008 30.16 0.000Error 12 0.6370 0.6370 0.0531Total 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 H0 và chấp nhận H1.Kết luận: Ảnh hưởng của 4 thuốc đến tế bào lympho khác nhau (µA ≠µ B≠ µC ≠µ D)2. So sánh cặp: nếu bác bỏ H0 và chấp nhận H1: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

Factor Type Levels ValuesTHUOC fixed 4 A, B, C, DLUA 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 PTHUOC 3 1.8455 1.8455 0.6152 11.59 0.001LUA 4 6.4030 6.4030 1.6008 30.16 0.000Error 12 0.6370 0.6370 0.0531Total 19 8.8855

S = 0.230398 R-Sq = 92.83% R-Sq(adj) = 88.65%

Grouping Information Using Tukey Method and 95.0% Confidence

THUOC N Mean GroupingA 5 6.4 AC 5 6.1 A BB 5 5.7 BD 5 5.7 B


Tukey 95.0% Simultaneous Confidence IntervalsResponse Variable TBAll Pairwise Comparisons among Levels of THUOCTHUOC = A subtracted from:

THUOC Lower Center Upper +---------+---------+---------+------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 0.34000 0.7728 (-------*------)D -0.4928 -0.06000 0.3728 (------*------) +---------+---------+---------+------ -1.20 -0.60 0.00 0.60

THUOC = C subtracted from:

THUOC Lower Center Upper +---------+---------+---------+------D -0.8328 -0.4000 0.03276 (------*-------) +---------+---------+---------+------ -1.20 -0.60 0.00 0.60- So sánh giữa các công thức:+ Xắp xếp các giá trị trung bình theo thứ tự giảm dần:+ 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 bìnhCông thức A: 6,4a

Công thức B: 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 liệuBước 2: Giả thiết H0 và đối thiết H1Bước 3: Kiểm tra điều kiệnBước 4: Tính xác suất PBước 5: So sánh P với α rút kết luậnBÀI LÀM:Bước 1: Tóm tắt và trình bày dữ liệu:Vào Stat/Basic Statistics/ Display Descriptive Statistics…

Descriptive Statistics: KLCO

Variable TA N N* Mean SE Mean StDev Variance CoefVar MinimumKLCO A 4 0 11.500 0.445 0.891 0.793 7.75 10.800 B 4 0 11.075 0.373 0.746 0.556 6.73 10.000 C 4 0 10.925 0.256 0.512 0.263 4.69 10.200 D 4 0 9.225 0.304 0.608 0.369 6.59 8.500

Variable TA MaximumKLCO A 12.800 B 11.700 C 11.400 D 9.900Khối lượng cỏ khô trung bình trong 10 ngày thí nghiệm là:

Công thức TN Đơn vị TN n ± SE S Cv(%)Thức ăn A KgThức ăn BThức ăn CThức ăn D


Ho: Ảnh hưởng của bốn loại thức ăn bổ sung đến sự thu nhận cỏ khô của bê là như nhau µA =µ B= µC =µ D

H1: Ảnh hưởng của bốn loại thức ăn bổ sung đến sự thu nhận cỏ khô của bê là như nhau µA ≠µ B≠ µC ≠µ D

Bước 3: Kiểm tra điều kiệna. Phân phối chuẩn: - Tìm cột RESI( phần dư) bằng: Vào Stat/ ANOVA/ General Linear Model…dí vào Storage… tích vào cột Residuals- Vào Stat/Basic Statistics/ Normality Test… kiểm tra phân phối chuẩn của cột RESIP-Value = 0,760 > 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 PStat/ ANOVA/ General Linear Model…General Linear Model: KLCO versus GD, BE, TA

Factor Type Levels ValuesGD fixed 4 1, 2, 3, 4BE fixed 4 1, 2, 3, 4TA 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 PGD 3 1.4819 1.4819 0.4940 3.41 0.094

BE 3 3.5919 3.5919 1.1973 8.27 0.015TA 3 12.0219 12.0219 4.0073 27.68 0.001Error 6 0.8688 0.8688 0.1448Total 15 17.9644

S = 0.380515 R-Sq = 95.16% R-Sq(adj) = 87.91%




F P

GD 3 3.41 0.094

BE 3 8.27 0.015

TA 3 27.68 0.001

Sai số 6Tổng số 15

P = 0,001Bước 5: So sánh P với α rút kết luận P= 0,001 < 0,05 nên bác bỏ H0 và chấp nhận H1.Kết luận: Ảnh hưởng của bốn loại thức ăn bổ sung đến sự thu nhận cỏ khô của bê là như nhau (µA ≠µ B≠ µC

≠µ D)2. So sánh cặp: nếu bác bỏ H0 và chấp nhận H1:Minitab 16: Vào Stat/ ANOVA/ General Linear Model… dí vào ô Comparison… sau đó tích vào Turkey.Unusual Observations for KLCO

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.

Grouping Information Using Tukey Method and 95.0% Confidence

TA N Mean GroupingA 4 11.5 AB 4 11.1 AC 4 10.9 AD 4 9.2 B


Tukey 95.0% Simultaneous Confidence IntervalsResponse Variable KLCOAll Pairwise Comparisons among Levels of TATA = A subtracted from:

TA Lower Center Upper -------+---------+---------+---------B -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 -1.850 -0.9177 (-------*------) -------+---------+---------+---------

-2.4 -1.2 0.0

TA = C subtracted from:

TA Lower Center Upper -------+---------+---------+---------D -2.632 -1.700 -0.7677 (-------*-------) -------+---------+---------+--------- -2.4 -1.2 0.0

Tukey Simultaneous TestsResponse Variable KLCOAll Pairwise Comparisons among Levels of TATA = A subtracted from:

Difference SE of AdjustedTA of Means Difference T-Value P-ValueB -0.425 0.2691 -1.580 0.4536C -0.575 0.2691 -2.137 0.2427D -2.275 0.2691 -8.455 0.0006

TA = B subtracted from:

Difference SE of AdjustedTA of Means Difference T-Value P-ValueC -0.150 0.2691 -0.557 0.9411D -1.850 0.2691 -6.876 0.0019

TA = C subtracted from:

Difference SE of AdjustedTA of Means Difference T-Value P-ValueD -1.700 0.2691 -6.318 0.0030

- So sánh giữa các công thức:+ Xắp xếp các giá trị trung bình theo thứ tự giảm dần:+ 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 bìnhCông thức A: 11,5a

Công thức B: 11,1b

Công thức C: 10,9ab

Công thức D: 9,2b

PHẦN III: TƯƠNG QUAN HỒI QUY VÀ BẢN TƯƠNG QUANI. HỆ SỐ TƯƠNG QUAN: Ví dụ M-1.11:Vào Stat/ Basis Statistics/ Correlation…

Correlations: KL, DL, DN

KL DLDL 0.897 0.000

DN 0.905 0.648 0.000 0.001

Cell Contents: Pearson correlation P-Value

Nhận xét:- 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 < 0,05Kết luận: Mối quan hệ giữa các chỉ tiêu này khác 0.Chú ý: H0: ρ = 0 không tồn tại quan hệ tuyến tínhH1: ρ ≠ 0 có quan hệ tuyến tínhVới hệ số tương quan: RR = 0 ko có quan hệ tuyến tínhR ≠ 0 có quan hệ tuyến tínhR > 0 tương quan thuậnR < 0 tương quan nghịch đảo.R = 1 tương quan dương lý tưởngR = -1 tương quan âm lý tưởng| R| < 0,4 có quan hệ, mức quan hệ yếu0,4 ≤ | R| ≤ 0,8 quan hệ trung bình| R| > 0,8 quan hệ chặtII. PHƯƠNG TRÌNH HỒI QUY TUYẾN TÍNH:

P-Value > α chấp nhận H0

P-Value < α chấp nhận H1 tồn tại a, b nên hệ số a, b có ý nghĩa về thiết kế.

Vào Stat/ Regression/ Regression…1. Hồi quy đơn biến: y = ax + b. Ví dụ: KL = a0 DL + b1 hoặc KL = a0 DN + b1

a. Phần Response đánh KLPhần Predictor đánh DL

Regression Analysis: KL versus DL

The regression equation isKL = - 53.7 + 2.04 DL

Predictor Coef SE Coef T PConstant -53.67 12.78 -4.20 0.000DL 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 PRegression 1 596.60 596.60 82.05 0.000Residual 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 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 chỉnh R2 =( R-Sq(adj) = 79.4%b. Phần Response đánh KL Phần Predictor đánh DN

Regression Analysis: KL versus DN

The regression equation isKL = - 116 + 4.01 DN

Predictor Coef SE Coef T PConstant -115.54 18.64 -6.20 0.000DN 4.0110 0.4209 9.53 0.000

S = 2.58776 R-Sq = 82.0% R-Sq(adj) = 81.0%


Source DF SS MS F PRegression 1 608.09 608.09 90.81 0.000Residual Error 20 133.93 6.70Total 21 742.02

Unusual Observations

Obs DN KL Fit SE Fit Residual St Resid 6 44.9 59.000 64.397 0.607 -5.397 -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 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 )= 82.0% và hiệu chỉnh R2 =( R-Sq(adj) = 81.0%2. Hồi quy đa biến: y = a + b1x1 + b2x2 + …. Ví dụ: KL = a + b1DL + b2 DNVào Stat/ Regression/ Regression…Phần Response đánh KL Phần Predictor đánh DL và DNRegression Analysis: KL versus DL, DN

The regression equation isKL = - 117 + 1.21 DL + 2.48 DN

Predictor Coef SE Coef T PConstant -116.555 5.472 -21.30 0.000DL 1.21473 0.08323 14.60 0.000DN 2.4764 0.1623 15.26 0.000

S = 0.759757 R-Sq = 98.5% R-Sq(adj) = 98.4%


Source DF SS MS F PRegression 2 731.05 365.53 633.24 0.000Residual Error 19 10.97 0.58Total 21 742.02

Source DF Seq SSDL 1 596.60DN 1 134.46

- 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-1.12Bước 1: Tóm tắt và trình bày dữ liệuBước 2: Giả thiết H0 và đối thiết H1

Bước 3: Kiểm tra điều kiệnBước 4: Tính xác suất PBước 5: So sánh P với α rút kết luậnBài làm:Bước 1: Tóm tắt và trình bày dữ liệuVào Stat/ Tables/ Cross Tabulation and Chi-Square… Nhập vào: For rows: GIONG For colums: KETQUA Frequencies are in: TANSUATDí vào Chi-Square… sau đó tích vào Expected cell counts.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

J 190 10 200 95.00 5.00 100.00 168.6 31.4 200.0

All 590 110 700 84.29 15.71 100.00 590.0 110.0 700.0

Cell Contents: Count % of Row Expected count

Giống bò n Viêm nội mạc tử cungCó Không

Holstein 500 100 400

(20%) (80%)Jersey 200 190

(95%)10(5%)


H0: Tỷ lệ viêm nội mạc tử cung ở hai giống bò Holstein và Jersey như nhauπHolstein= πJersey

H1: Tỷ lệ viêm nội mạc tử cung ở hai giống bò Holstein và Jersey khác nhauπHolstein ≠ πJersey

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 Pa. Với các tần suất ước tính các ô > 5 dùng Stat/ Table/ Cross Tabulation and Chi-Square…Dí vào ô Chi-Square… và tích vào ô Chi-Square analysis

Tabulated statistics: GIONG, KETQUA



- + All

H 400 100 500 80.00 20.00 100.00 421.4 78.6 500.0

J 190 10 200 95.00 5.00 100.00 168.6 31.4 200.0

All 590 110 700 84.29 15.71 100.00 590.0 110.0 700.0


Pearson Chi-Square = 24.268, DF = 1, P-Value = 0.000Likelihood Ratio Chi-Square = 29.054, DF = 1, P-Value = 0.000

P-Value lấy ở Pearson Chi-Square với P-Value = 0,000b. 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



- + All

H 400 100 500 80.00 20.00 100.00 421.4 78.6 500.0

J 190 10 200 95.00 5.00 100.00 168.6 31.4 200.0

All 590 110 700 84.29 15.71 100.00 590.0 110.0 700.0


Fisher's exact test: P-Value = 0.0000001

P-Value = 0.0000001Bước 5: So sánh P với α rút kết luận a. P-Value = 0,000 < 0,05 nên bác bỏ H0 và chấp nhận H1.Tỷ lệ viêm nội mạc tử cung ở hai giống bò Holstein và Jersey khác nhau (πHolstein ≠ πJersey)Kết luận: Có mối liên hệ giữa bệnh viêm nội mạc tử cung và giống bòb. P-Value = 0.0000001 < 0,05 nên bác bỏ H0 và chấp nhận H1.Tỷ lệ viêm nội mạc tử cung ở hai giống bò Holstein và Jersey khác nhau (πHolstein ≠ πJersey)Kết luận: Có mối liên hệ giữa bệnh viêm nội mạc tử cung và giống bò---------------------------------------------------the end----------------------------------------------------

1 · web viewcông thức tn Đơn vị tính n ± se s cv(%) cách a pound 10 42,80 ± 1,21 3,82...

Documents