Báo cáo XSTK nhom 11

Áp dụng “t-Test: Two-Sample Assuming Equal Variances”.- Nhấp lần lượt đơn lệnh Data và lệnh Data Analysis EXCEL 2010...  Phương pháp: Áp dụng MS-EXEL trong phân tích tương quan và hồi

Bài 1:

Một hãng sản xuất ô tô tiến hành một nghiên cứu nhằm xác định xem có sự khácnhau giữa tỉ lệ đàn ông và đàn bà trong việc chọn mua các loại ô tô của hãng haykhông Kết quả thu được như sau:

BÀI LÀM:

Với mức α = 5%, ta cần đưa ra kết luận gì?

 Loại bài: Kiểm định giả thiết về tỉ lệ.

 Phương pháp: Áp dụng MS-EXCEL trong thống kê suy lý – So sánh tỉ số.

 Giả thiết: Gọi H0 là giả thiết tỉ lệ đàn ông và đàn bà chọn mua các loại ô tô

của hãng là như nhau.

 Áp dụng MS-EXCEL:

 Nhập bảng dữ liệu thực nghiệm và tính tổng hàng tổng cột.

 Tính các tổng số:

- Tổng hàng (Row totals): chọn ô B4 và nhập biểu thức = SUM(B2:B3).

- Dùng con trỏ để kéo nút tự điền từ ô C4 đến D5.

- Tổng cột (Column totals): chọn ô E2 nhập biểu thức = SUM(B2:D2).

- Dùng con trỏ để kéo nút tự điền từ ô E2 đến ô E3.

- Tổng cộng (Grand total): chọn ô E4 và nhập vào biểu thức = SUM(E2:E3) Hoặc ta có thể tính bằng biểu thức = SUM(B4:D4).

 Tính các tần số lý thuyết:

- Tần số lý thuyết = (tổng hàng x tổng cột) / tổng cộng.

- Chọn ô B8 và nhập vào biểu thức = B4*E2/E4.

- Chọn ô B9 và nhập vào biểu thức = B4*E3/E4.

- Tương tự các ô còn lại như trên hình vẽ.

 Áp dụng hàm “ CHITEST ” để tính xác suất P:

- Chọn ô A9 và nhập vào biểu thức = CHITEST(B2:D3,B8:D9)

 Kết quả : P = 0.582093 > α = 0.01, suy ra chấp nhận giả thiết H0.

Vậy tỉ lệ tỉ lệ đàn ông và đàn bà chọn mua các loại ô tô của hãng là như nhau.

BÀI LÀM:

a) Với mức ý nghĩa 5% hãy cho kết luận về tác dụng của loại thức ăn phụ đó, biết rằng trọng lượng của bò là biến ngẫu nhiên phân phối chuẩn.

 Loại bài: Kiểm định giả thiết về giá trị trung bình.

Phương pháp: Kiểm định giả thuyết so sánh 2 trung bình với phương sai bằng

nhau.

Giả thiết: Ho : Có thức ăn phụ và không có thức ăn phụ tác dụng như nhau

H1 : Thức ăn phụ có tác dụng tăng trọng

 Áp dụng MS-EXCEL:

 Nhập dữ liệu vào bảng tính :

Áp dụng “t-Test: Two-Sample Assuming Equal Variances”.

- Nhấp lần lượt đơn lệnh Data và lệnh Data Analysis (EXCEL 2010).

Chọn chương trình t-Test: Two-Sample Assuming Equal Varianceslần lượt ấn định:

+ Phạm vi đầu vào (Input Range): Variable 1 range: $A$1:$A$5

Variable 2 range: $B$1:$B$5

+ Output Range: $C$12

- Nhấp OK ta được kết quả sau:

- Kết quả và biện luận: F = 1.3416 < F crit = 1.9431

* Vậy bác bỏ giả thiết Ho ,chấp nhận giả thiết H1: thức ăn phụ có tác dụng vào sự

tăng trọng của bò

b) Với độ tin cậy 95% hãy ước lượng trọng lượng trung bình của các con bò với mỗi loại thức ăn trên.

 Loại bài: Ước lượng khoảng của trung bình.

 Phương pháp: Áp dụng MS-EXCEL trong thống kê mô tả Áp dụng

“descriptive statistics”

- Nhấp lần lượt đơn lệnh Data và lệnh Data Analysis

- Chọn lệnh Descriptive statistics:

- Nhấn Ok:

+ Phạm vi đầu vào (Input Range): $A$1:$B$5

+ Cách sắp xếp theo hàng hay cột (Group By): Columns

+ Nhấn dữ liệu (Labels in First Row/Column): Check

+ Output Range: $J$8

+ Check summary statistics

+ Check confidence level for mean: 95%

+ Nhấn Ok:

+ Chọn ô K25 nhập biểu thức =$K$6*K11

+ Tính hệ số phân tán của nhóm A bằng biểu thức: =K14/K10*100

+ Tính hệ số phân tán của nhóm B bằng biểu thức: =M14/M10*100

- Ta được bảng sau:

315 135

355 135

295

175

235

75

195

235

 Loại bài: Tương quan và hồi quy.

 Phương pháp: Áp dụng MS-EXEL trong phân tích tương quan và hồi quy – Phân

tích tương quan và đường hồi quy tuyến tính đơn giản

 Áp dụng MS-EXCEL:

 Tính hệ số tương quan:

- Nhập số liệu vào bảng tính:

- Áp dụng “Correlation”:

+ Nhấp lần lượt đơn lệnh Data và lệnh Data analysis

+ Chọn phương trình Corelation trong hộp thoại Data analysis rồi nhấp nút OK.

+ Trong hộp thoại Correlation, lần lượt ấn định các chi tiết:

 Phạm vi đầu vào (Input Range): $A$1:$B$10

 Cách sắp xếp theo hàng hay cột (Group By): Columns

 Nhãn dữ liệu (Labels First Row/Column): Checked

 Phạm vi đầu ra (Output Range): $E$1

+ Nhấp OK, ta thu được bảng sau:

- Kết luận :

+ Hệ số tương quan: r = 0.97435576

+ Hệ số xác định: Bằng bình phương của hệ số tương quan: r2 = 0.949369149

 Phân tích tương quan tuyến tính

- Giả thiết H: X và Y không có tương quan tuyến tính

- Ta tính đc T= 15,61282957

- Mà c = T0.05(13)=t 13:0.025 =2,160368656 (c là phân vị mức α/2=0.025 của phân bố Student với n-2=13 bậc tự do)

2

2 1

r n T

r







- Biện luận: T > c

Suy ra bác bỏ giả thiết H X và Y tương quan tuyến tính với nhau

 Phân tích mối tương quan phi tuyến:

- Giả thiết H: X và Y không có tương quan phi tuyến.

- Sắp xếp lại các giá trị của X và Y theo bảng sau :

295

- Sử dụng bảng Anova: Single Factor

+ Nhấp lần lượt đơn lệnh Data và lệnh Data analysis

+ Chọn chương trình “Anova: Single Factor” trong hộp thoại Data Analysis rồi nhấn OK

+ Trong hộp thoại Anova: Single Factor lần lượt ấn định:

 Phạm vi đầu vào (Input Range): $B$24:$G$27

 Cách sắp xếp theo hàng hay cột (Group By): Columns

 Nhãn dữ liệu (Labels in First Row/Column): Checked

 Mức ý nghĩa (Alpha): 0.05

 Output Range: $A$29

- Nhấp OK ta được bảng sau:

- Từ bảng Anova: Single Factor ta rút ra được SST và SSF:

+ SST = 118092.308(= Total)

Suy ra chấp nhận giả thuyết H, X và Y không có tương quan phi tuyến

 Đường hồi quy của Y đối với X :

- Nhấp lần lượt đơn lệnh Data và lệnh Data analysis.

- Chọn chương trình Regresstion trong hộp thoại Data Analysis rồi nhấn OK.

- Trong hộp thoại Regression, lần lượt ấn định các chi tiết:

+ Phạm vi của biến cố Y (Input Y Range): $B$55:$B$70

+ Phạm vi của biến cố X (Input X Range): $A$55:$A$70

+ Nhãn dữ liệu (Labels): Checked

+ Mức tin cậy (Confidence Level) = 95%

   

   

/ 2

+ Tọa độ đầu ra (Ouput Range): $D$55

+ Và một số tùy chọn khác như đường hồi quy (Line fit plots)…

- Nhấp OK, ta thu được kết quả:

Suy ra đường hồi quy của Y đối với X là: Y = 1,1693X +6,1061

 Mối tương quan giữa X và Y :

- Hệ số hồi quy:

0.668535974 > 0.05 : hệ số tự do có ý nghĩa

8.41538E-10 < 0.05: hệ số của X không có ý nghĩa

- Phương trình hồi quy: 8.4154E-10 < 0.05 : phương trình hồi quy không thích hợp.

 Kết luận: X và Y có tương quan tuyến tính

Bài 4:

Hãy phân tích vai trò của ngành nghề ( chính , phụ ) trong hoạt động kinh tếcủa các hộ gia đình ở một vùng nông thôn trên cơ sở bản số liệu về thu nhập củamột số hộ tương ứng với các ngành nghề nói trên như sau ( mức ý nghĩa 5 %)

 Loại bài: Kiểm định giả thiết về giá trị trung bình

 Phương pháp: Áp dụng MS-EXCEL trong quy hoạch thực nghiệm và phân tích

phương sai – Phương pháp phân tích phương sai hai nhân tố có lặp

 Giả thiết:

 HA là thu nhập không phụ thuộc vào nghề chính

 HB là thu nhập không phụ thuộc vào nghề phụ

 HAB không có sự tương tác giữa nghề chính và nghề phụ

 Áp dụng MS-EXCEL:

 Áp dụng “Anova: Two factor with replication”.

- Nhập dữ liệu vào bảng tính:

- Nhấn lần lượt lệnh Data và lệnh Data analysis (EXCEL 2010) như câu 2.

- Chọn chương trình Anova: “Two factor with replication” trong hộp thoại Data

Analysis rồi nhấn nút OK

- Trong hộp thoại Anova: Two factor with replication, lần lượt ấn định:

+ Phạm vi đầu vào (Input Range): $A$8:$E$20

+ Chọn Labels ( nhãn dữ liệu): Checked

+ Rows per sample: 3

+ Mức ý nghĩa (Alpha) : 0.05

+ Tọa độ đầu ra (Output Range) là nơi Exel xuất kết quả phân tích: $G$7.

- Nhấp OK, ta thu được kết quả:

Vậy: Thu nhập phụ thuộc vào nghề chính

Thu nhập phụ thuộc vào nghề phụ

Có sự tương tác giữa nghề chính và nghề phụ