PHÂN TÍCH PHƯƠNG SAI pps

Do phưong sai là độ phân tán tương đối của các quan sát so với số trung bình nên việc phân tích phương sai giúp so sánh các số trung bình dễ dàng bên cạnh việc so sánh các phương sai.. N

I GIỚI THIỆU

ANOVA là kỹ thuật thống kê được sử dụng khi chúng ta muốn so sánh số trung bình của ≥ 3 nhóm Kỹ thuật này chia phưong sai của 1 quan sát (observation) thành 2 phần: 1phương sai giữa các nhóm (between groups) và 2phương sai nội nhóm (within group) Do phưong sai là độ phân tán tương đối của các quan sát so với số trung bình nên việc phân tích phương sai giúp so sánh các số trung bình dễ dàng (bên cạnh việc

so sánh các phương sai)

Phần này chỉ đề cập đến ANOVA một chiều (one-way ANOVA) theo đó các nhóm được so sánh dựa trên 1 biến số (yếu tố)

II NGUYÊN LÝ CỦA ANOVA

Thí dụ minh họa: Thời gian nằm viện của các bệnh nhân đã được tiểu phẫu không có biến chứng được so sánh với nhau theo ba bác sĩ điều trị (A, B, C) Chọn 1 mẫu ngẫu nhiên bao gồm 8 bệnh án cho từng bác sĩ, số liệu như sau:

Bảng 1 Thời gian nằm viện của bệnh nhân theo bác sĩ điều trị

PHÂN TÍCH PHƯƠNG SAI

(ANALYSIS OF VARIANCE/ANOVA)

∑A = 39 ∑A 2 = 195 ∑B = 31 ∑B 2 = 125 ∑C = 29 ∑C 2 = 111

4, 875

4,125

X 

Biến số (yếu tố) để so sánh chỉ độc nhất là thời gian nằm viện của bệnh nhân (tính bằng ngày) Số liệu được phân bố với các ký hiệu như sau:

B/n của BS A: x1A = 4, x2A = 5, ……… , x8A = 5

B/n của BS B: x1B = 4, x2B = 5, ……… , x8B = 3

B/n của BS C: x1C = 5, x2C = 3, ……… , x8C = 5

ij

x : quan sát thứ i thuộc nhóm j

X : đại trung bình (số trung bình tính được từ 24 b/n)

, ,

A B C: số trung bình của các nhóm A, B, và C (tính từ 8 b/n của mỗi nhóm)

Chọn x2A làm mẫu:

(x2A – X) = (5 – 4,125) = 0,875

Hiệu 0,875 có thể được tách ra làm 2:

(x2A – X) = (x2A – A) + (AX ) = (5 – 4,875) + (4,875 – 4,125)

= (0,125) + (0,750) = 0,875

ANOVA xem xét biến thiên của tất cả các quan sát với số đại trung bình và phân chúng ra làm 2: biến thiên nội nhóm và biến thiên giữa các nhóm Nếu số trung bình

của các nhóm khác nhau nhiều thì sự biến thiên giữa chúng và đại trung bình (biến

thiên giữa các nhóm) sẽ đáng kể hơn so với các biến thiên giữa các quan sát trong 1 nhóm với trung bình của nhóm (biến thiên nội nhóm) Nếu số trung bình của các

nhóm không khác nhau nhiều thì biến thiên giữa các nhóm sẽ không lớn hơn so với

biến thiên nội nhóm Phép kiểm định giả thuyết về 2 phương sai, F test, có thể được sử dụng để kiểm định tỉ số phương sai giữa các nhóm và phương sai nội nhóm Giả thuyết trống của F test cho rằng 2 phương sai này bằng nhau; nếu H0 đúng thì có nghĩa

là biến thiên giữa các nhóm sẽ không lớn hơn so với biến thiên nội nhóm Trong tình huống này, không thể kết luận là các trung bình khác lẫn nhau (không có 1 cặp trung

Biến

thiên

giữa 1

quan sát

thuộc

nhóm A

và đại

trung

bình

Biến thiên giữa 1 quan sát thuộc nhóm A

và trung bình của nhóm A

Biến thiên giữa trung bình của nhóm A và đại trung bình

bình nào khác nhau) Ngược lại, nếu từ chối được H0 thì kết luận được là không phải tất cả các trung bình đều bằng nhau (có ít nhất 1 cặp trung bình khác nhau)

III CÁCH TÍNH TRONG ANOVA

+ Tính phương sai giữa các số trung bình nhóm so với đại trung bình:

2

j j



+ Tính phương sai giữa các quan sát trong từng nhóm so với số trung bình của nhóm:

2

j



Ước lượng

phương sai giữa

các nhóm

Tổng bình phương giữa các nhóm (Sum of Squares Between–SSB)

Trung bình bình phương

giữa các nhóm (Mean square

between groups – MSB)

Ước lượng

phương sai nội

nhóm

═

═

Tổng bình phương nội nhóm (Sum of Squares Within – SSW)

+ Lập tỉ số phương sai (VR = F ratio): V.R = MSB

MSW

IV PHÉP KIỂM ANOVA

Với thí dụ minh họa trên: Thời gian nằm viện của b/n theo các bác sĩ A, B, C có khác nhau?

1/ Số liệu: bao gồm 1 biến số liên tục (như đã cho)

2/ Giả định: + Thời gian nằm viện (theo 3 BS) phân phối bình thường

+ Phương sai của các dân số (thời gian nằm viện theo A, B, C) bằng nhau

+ Các mẫu được rút ngẫu nhiên và độc lập

3/ Giả thuyết:

H0: µA = µB = µC HA: Có ít nhất 1 cặp µ khác nhau

(µA ≠ µB hoặcµB ≠ µC hoặc µA ≠ µC)

α = 0,05

Trung bình bình phương nội

nhóm (Mean square within

groups – MSW)

4/ Số TKKĐ:

V.R = MSB

MSW với

5/ PP của số TKKĐ: Khi H0 đúng, số TKKĐ sẽ có phân phối F với (3 – 1) độ tự do tử

số và (24 – 3) độ tự do mẫu số

6/ Qui tắc quyết định: Đặt  = 0,05 Giá trị tới hạn của F (tra bảng) bằng 3,47 Từ chối

H0 nếu V.R  3,47

7/ Tính số TKKĐ : V.R = MSB

MSW

Tính

2

j j

SSB

M SB

[8(4,875 4,125) ] [8(3,875 4,125) ] [8(3, 625 4,125) ] 4, 5 0, 5 2, 0

3, 5



Tính

2

j

M S W

[ ( 8 1 ) 0 , 8 3 4 5 ] [ ( 8 1 ) 0 , 8 3 4 5 ] [ ( 8 1 ) 0 , 9 1 6 1 ]

2 4 3



j – 1 df

N– j df

4,875 4,875 5,875

0, 74 21

V.R = 3, 5 4, 73

0, 74

8/ Quyết định thống kê: Từ chối H0 vì V.R = 4,73 >3,47

9/ Kết luận: Có ít nhất 1 cặp µ khác nhau p = 0,021

Cách trình bày kết quả ANOVA

Bảng 2 Kết quả so sánh thời gian nằm viện trung bình của b/n thuộc các BS điều trị

A, B, C

phương (Sum of Squares)

Độ tự

do

(df)

Trung bình bình phương

(Mean square)

F

(V.R)

Giá trị

p

Giữa các nhóm

(Between

groups)

Nội nhóm

(Within groups)

Tổng

(Total)

V KỸ THUẬT HẬU KIỂM (Post hoc procedures)

Kết quả của ANOVA không cho biết cặp nào của µ khác nhau Việc tiến hành các kỹ thuật hậu kiểm sẽ giúp kết luận về việc này Phần này sẽ giới thiệu 2 phép hậu kiểm: Tukey’s HSD test (Honestly Significant Difference) sử dụng cho trường hợp các mẫu bằng nhau, và Scheffé test sử dụng cho trường hợp các mẫu không bằng nhau

1/ Tukey’s HSD test

Số TKKĐ của HSD: q a( )

MSW HSD Multiplier

n



MSW: Trung bình bình phương giữa các nhóm

a: số lượng số trung bình cần so sánh

q: df của MSW

Tính số TKKĐ:

+ Với 3 số trung bình cần so sánh và 21 df (của SMW) ở ngưỡng α = 0,05, tra bảng để có multiplier (bội số) là khoảng 3,55;

+ MSW = 0,74;

+ n = 8

0, 74

3, 55 1, 08

8

Hiệu giữa 2 số trung bình ít nhất phải bằng 1,08 thì mới được xem là có sự khác biệt

có ý nghĩa thống kê (ở ngưỡng 0,05)

Như vậy: A B  4, 875 3, 875 1, 000   µA = µB

3, 875 3, 625 0, 250

4,875 3, 625 1, 250

Kết luận: Thời gian nằm viện trung bình của b/n thuộc BS A khác có ý nghĩa thống

kê với

thời gian nằm viện trung bình của b/n thuộc BS C

2/ Scheffé test

X X F

MSW n n n n







Với A và B:

2

(4,875 3, 875)

5, 41

0, 74(8 8) / 64



Với B và C:

2

(3, 875 3, 625)

0, 34

0, 74(8 8) / 64



Với A và C:

2

(4, 875 3, 625)

8, 45

0, 74(8 8) / 64



Giá trị tới hạn của F được tính bằng cách lấy số nhóm trừ 1 (3-1) rồi nhân cho giá trị tới hạn của F đã tính được trong phép kiểm ANOVA (4,73)

F (tới hạn) = 2 x 3,47 = 6,94

Sự khác biệt giữa 2 số trung bình được xem là có ý nghĩa thống kê khi F tính được lớn hơn 6,94 Như vậy chỉ có cặp A và C thỏa điều kiện này Kết luận tương tự như kết luận trong Tukey’s HSD test

-