Hướng dẫn thực hành thiết kế TN

- So sánh hai giá trị trung bình của hai biến chuẩn lấy mẫu theo cặp - Phân tích phương sai.. + Phương sai 1 nhân tố kiểu hoàn toàn ngẫu nhiên + Phương sai 1 nhân tố kiểu ngẫu nhiên đầy [r]

CHƯƠNG TRÌNH THỰC HÀNH: THIẾT KẾ THÍ NGHIỆM CHĂN NUÔI

BIẾN ĐỊNH LƯỢNG 8 CHỈ TIÊU:

- Kiểm định một giá trị trung bình

+ Biết độ lệch chuẩn

+Không biết độ lệch chuẩn

- So sánh hai giá trị trung bình của hai biến chuẩn lấy mẫu độc lập

+ Phương sai đồng nhất

+ Phương sai không đồng nhất

- So sánh hai giá trị trung bình của hai biến chuẩn lấy mẫu theo cặp

- Phân tích phương sai

+ Phương sai 1 nhân tố kiểu hoàn toàn ngẫu nhiên

+ Phương sai 1 nhân tố kiểu ngẫu nhiên đầy đủ

+ Phương sai 1 nhân tố kiểu ô vuông lating

Bước 2: Giả thiết Ho và đối thuyết H1

Bước 3: Kiểm tra điều kiện

Bước 4: Tính XS P

Bước 5: So sánh P và α  đưa kết luận

Bước 1: Tóm tắt và trình bày

Thao tác: Stat  Basic statistics  Display variables  P  Select  Ok

Trình bày các ước số thống kê vào bảng (ghi ra giấy) Bắt buộc:

Tăng trọng g/ngày 36 599,19±3.11 18.66 3.11

Bước 2: Giả thiết Ho và đối thuyết H1

Giả thiết: Ngược lại với những gì ta tin tưởng: bằng lời- Ý hiểu của bản thân hoặc bằng kí hiệu toán học

Đối thiết H1: bằng lời- Ý hiểu của bản thân hoặc bằng kí hiệu toán học

VD:M1.3

Giả thiết H0:

Không có sự sai khác vẻ tăng trọng TB toàn đàn lợn trong trại bằng 607 gram/ngày

Bằng kí hiệu toán học: µ=607 gram/ngày

Bằng kí hiệu: µ ≠607 gram/ngày

Bước 3: Kiểm tra điều kiện

Tất cả các phép thử đối với biến định lượng và định tính phải tuân theo phân phổi chuẩn

ĐK: Kiểm tra điều kiện phân phối chuẩn tức là: Tìm xác suất P, so sánh với giá trị α P value > 0.05  biến số có phân phổi chuẩn.

Thao tác: Stat  basic  Nomality Test  Trong mục Variable: P  OK  Đồ thị  Lấy giá trị P value

So sánh với α : Nếu P > α Số liệu tuân theo phân phối chuẩn.

Bước 4: Tính P

Ước lượng và kiểm định một giá trị trung bình khi biết Ϭ =21.75  1Z (1 sample)

Thao tác:

- Stat  Basic  1Z(1 sample)

- Sample in columns: Chọn tên cột số liệu (P)

- Standard deviation: Độ lệch chuẩn của quần thể Ϭ

- Test mean: Điền giá trị Tb cần kiểm định

 OK

Kết luận nhờ XS P Khoảng tin cậy

P=0.031 <0.05  H1: Kết luận: Cán bộ kĩ thuật trại kết luận sai

Ước lượng và kiểm định một giá trị trung bình trường hợp không biết sigma(Ϭ):

Thao tác:

- Stat  Basic  1sample (test and )

- Sample in columns: Chọn tên cột số liệu (P)

- Test mean: Điền giá trị Tb cần kiểm định

2/ Giả thiết, đối thiết

H0: Tăng trọng trung bình của đàn lợn là 607 gram/ngày

µ0 = 607 gram/ngày

H1: Tăng trọng trung bình của đàn lợn khác 607 gram /ngày

µ0 ≠ 607 gram/ngày

3/ Kiểm tra điều kiện

p-value = 0.997 > 0,05  Số liệu tuân theo phân phối chuẩn

4/ TÍnh xác suất P

P= 0,031

5/ Do p=0,031< 0,05 nên bác bỏ giả thiết H0, chấp nhận H1

Như vậy tăng trọng trung bình của đàn lợn khác 607 ngày

II SO SÁNH HAI GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH CỦA HAI BIẾN CHUẨN KHI LẤY

MẪU ĐỘC LẬP

VD: M-1.4 trang 27 SBT

Bước 1: Tóm tắt : Stat  basic  Des

Kết quả:

Descriptive Statistics: GIONG1, GIONG2

Variable N N* Mean SE Mean StDev Variance CoefVar Minimum Q1

Bước 3: Kiểm tra điều kiện

A, kiểm tra tuân theo phân phối chuẩn: : Stat  basic  normar test  kiểm tra cho từng cột 2 (2 lần)

Kết quả:

220 210 200 190 180

AD 0.298 P-Value 0.530

Probability Plot of GIONG1

Normal

190 180 170 160 150 140 130 120

99 95

80 60 40 20 10 5 1

Mean 153.7 StDev 12.30

A D 0.357 P-Value 0.407

Probability Plot of GIONG2

Normal

Trình bày:

GIỐNG 1: P-VALUE = 0,530 > 0,05  số liệu có phân phối chuẩnGIỐNG 2: P-VALUE = 0,407 > 0,05  số liệu có phân phối chuẩn

b Kiểm tra phương sai đồng nhất: Stat  basic  2 var

Sử dung P của vùng F test

Nếu p > α  hai phương sai đồng nhất Ϭ 2

Distribution CI for StDev Variance

of Data Ratio Ratio

Normal (0.491, 1.582) (0.241, 2.502)

Continuous (0.390, 1.658) (0.152, 2.749)

Tests

Test

Method DF1 DF2 Statistic P-Value

F Test (normal) 11 14 0.74 0.631

Levene's Test (any continuous) 1 25 0.46 0.503

Individual Value Plot of GIONG1, GIONG2

Histogram of GIONG1, GIONG2

Boxplot of GIONG1, GIONG2

Interval Plot of GIONG1, GIONG2

Trình bày:

P-value của F test: P-value = 0,6031 > 0.05 nên chấp nhận H0, Hai phương sai đồng nhất

Bước 4: Tính xác suất P: Chọn stat  basic 2 sample ….

Chọn nếu nhập theo cách 1: sample in one colunm

Chọn nếu nhập theo cách 2: sample in diferent column

Chọn nếu dữ liện được tóm tắt: Sumarized data

Chọn assume aqual nếu phần bên trên kết luận hai phương sai đồng nhất

Kết quả:

Two-Sample T-Test and CI: GIONG1, GIONG2

Two-sample T for GIONG1 vs GIONG2

N Mean StDev SE Mean

GIONG1 12 196.2 10.6 3.1

GIONG2 15 153.7 12.3 3.2

Difference = mu (GIONG1) - mu (GIONG2)

Estimate for difference: 42.48

95% CI for difference: (33.23, 51.72)

T-Test of difference = 0 (vs not =): T-Value = 9.46 P-Value = 0.000 DF = 25

Both use Pooled StDev = 11.5901

Công thức

Tn

Đơn vị tính

2/ Giả thiết, đói thiết

H0: Khối lượng của hai giống bò không có sự sai khác

µ giống1 = µgiống2

H1: Khối lượng của hai giống bò có sự sai khác

µ giống1 ≠ µgiống2

3/ Kiểm tra điều kiện

a/ Tuân theo phân phối chuẩn

p-value giống 1 = 0,503 > 0.05  Tuân theo phân phối chuẩn

p-value giống 2 = 0,407  Tuân theo phân phối chuẩn

b/ Phương sai đồng nhất

P- value = 0,631 > 0,05  Hai phương sai đồng nhất

4/ Tính xác suất P

P= 0,000 < 0,05 chấp nhận H1: Khối lượng của hai giống bò có sự sai khác

I SO SÁNH HAI GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH CỦA HAI BIẾN CHUẨN KHI LẤY

MẪU CẶP ĐÔI Dạng bài: Sinh đôi, anh em, bố con, đối chứng và thí nghiệm, trước và sau

Đặc trưng: n1 =n2.

Đặc biệt: Tính cột hiệu bằng máy tính Cul  xác định phân phối chuẩn cho cột hiệu

Phép thử T cặp đôi : Stat  Basic  T Paired t

VD: M-1.5 TRANG 29 Bài làm: worksheet2 Unit2 09/04/2013

Bước 1: Tóm tắt : Stat  basic  Dis

9 8 7 6 5 4 3 2

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

Trình bày:

P-value = 0,000 < α= 0,05 nên bác bỏ H0, chấp nhận giả thiết H1

Kết luận: Tăng trọng TB của hai cách chăm sóc là khác nhau

µ cách 1 ≠ µ cách 2

TRÌNH BÀY

VÍ DỤ M-1.5

1/ Tóm tắt

2/ Giả thiết, đối thiết

Ho: Tăng trọng trung bình ở hai cách chăm sóc là như nhau

µA = µB

H1: Tăng trọng trung bình ở hai cách chăm sóc là khác nhau

µA ≠ µB

3/ Kiểm tra điều kiện

P value (D) = 0,592>0,05  số liệu tuân theo phân phối chuẩn

4/ tính xác suất P

P-value = 0,000 <0,05 chấp nhận H1: µA ≠ µB

Kết luận: Tăng trọng trung bình ở hai cách chăm sóc là khác nhau

PHÂN TÍCH PHƯƠNG SAI : THÍ NGHIỆM MỘT YẾU TỐ HOÀN TOÀN NGẪU

Bước 2: Giả thiế H0 và đối thiết H1:

Ho: Tăng trọng ở cả 5 công thức bằng nhau

µA= µB= µC= µD= µE

H1: Tăng trọng ở 5 công thức nuôi khác nhau

µA≠µB≠µC≠µD≠µE

Bước 3: Kiểm tra điều kiện:

- Phân phối chuẩn: Không kiểm tra trực tiếp trên số liệu thô, kiểm tra qua một cột phần

dư  phải thực hiện bước 4: Tính P  RESI

- Phương sai đồng nhất: Kiểm tra trước

Bước: stat  Anova  Test for equar Vari

Sử dụng P của phần Levent

Phân phối chuẩn: RESI Cách Stat  ANOVA  ONE way

Tích vào cột Store residuals

Kiêm tra phân phối chuẩn của cột RESI : Stat  Basic  Normality

Kết quả:

Test for Equal Variances: KL versus TA

95% Bonferroni confidence intervals for standard deviations

TA N Lower StDev Upper

Bartlett's Test (Normal Distribution)

Test statistic = 5.76, p-value = 0.218

Levene's Test (Any Continuous Distribution)

Test statistic = 0.81, p-value = 0.539

Test for Equal Variances: KL versus TA

0.0

95% Bonferroni Confidence Intervals for StDevs

Test Statistic 5.76 P-Value 0.218

Test Statistic 0.81 P-Value 0.539

Bartlett's Test

Levene's Test

Test for Equal Variances for KL

P-value =0,593 > 0,05  chấp nhậnphương sai H0 đồng nhất

Kiểm tra phân phối chuẩn:

Kết quả:

0.15 0.10 0.05 0.00 -0.05

AD 0.525 P-Value 0.159

Probability Plot of RESI1

Normal

Trình bàyp-Value = 0,159 >0,05 : số liệu tuân

theo phân phối chuẩn

Bước 4: Tính xác suất P: Stat  ANOVA  One way.

Kết quả: One-way ANOVA: KL versus TA

Source DF SS MS F P

TA 4 0.76325 0.19081 60.99 0.000

Error 15 0.04692 0.00313

Total 19 0.81017

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

Individual 95% CIs For Mean Based on

Pooled StDev

Level 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

Trình bày:

Nguồn biến

động

Bậc tự do DF Tổng bình

phương (SS)

Trung bình bình phương (MS)

Grouping Information Using Tukey Method

TA N Mean Grouping

E 4 0.95000 A

D 4 0.93750 A

A 4 0.88750 A

C 4 0.76250 B

B 4 0.42500 C

Means that do not share a letter are significantly different

Tukey 95% Simultaneous Confidence Intervals

All Pairwise Comparisons among Levels of TA

Individual confidence level = 99.25%

TA = A subtracted from:

TA 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 TA = B subtracted from: TA 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 TA = C subtracted from: TA 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 TA = D subtracted from: TA Lower Center Upper

-+ -+ -+ -+-E -0.10971 0.01250 0.13471 ( * -)

-0.35 0.00 0.35 0.70

TRÌNH BÀY

2/ Giả thiết, đối thiết

H0: Tăng trọng của cá ở các công thức nuôi là như nhau

µA = µB =µC = µD = µE

H1: Tăng trọng của cá ở các công thức nuôi là khác nhau

µA ≠ µB ≠µC ≠ µD ≠ µE

3/ Kiểm tra điều kiện

a/ Kiểm tra phương sai đồng nhất

P-value = 0,539 > 0,05  phương sai đồng nhất

b/ Kiểm tra phân phối chuẩn

P-value = 0,159 > 0,05  Số liệu tuân theo phân phối chuẩn

4/ Tính xác suất P và kết luận

P= 0,000 < 0,05  Bác bỏ H0 và chấp nhận H1

5/ So sánh cặp

Khoảng tin cậy giữa A và B

MÔ HÌNH MỘT YÊU TỐ KHỐI NGẪU NHIÊN ĐẦY ĐỦ VD: M-1.7

Variable LUA N N* Mean SE Mean StDev Variance CoefVar Minimum Q1

2/ Giả thiết, đối thiết

Ho: Ảnh hưởng của thuốc tới Tb Lympho là như nhau

H1: Ảnh hưởng của thuốc tới Tb Lympho là khác nhau

3/ Kiểm tra điều kiện

2.5 2.0

1.5 1.0

0.5 0.0

Test for Equal Variances for TEBAO

P-value = 0.977 > 0,05  các phương sai đồng nhất

b/ Phân phối chuẩn: Tìm cột phần dư RESI

0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0.0 -0.1 -0.2 -0.3 -0.4

P-value = 0,104 > 0,05  Tuân theo phân phối chuẩn

Cách 2: Mô hình tuyến tính tổng quát GLM ( General linear Model )

Tebao (yijk=µ + Thuoci + luaJ + €ijk)

General Linear Model: TEBAO versus THUOC, LUA

Factor Type Levels Values

THUOC fixed 4 A, B, C, D

LUA fixed 5 1, 2, 3, 4, 5

Analysis of Variance for TEBAO, using Adjusted SS for Tests

Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F P

P-value (thuốc) = 0,001 < 0,05  chấp nhận H1, bác bỏ Ho:

Ảnh hưởng của thuốc tới Tb Lympho là khác nhau

5/ So sánh cặp, sử dụng cách thứ 2

Grouping Information Using Tukey Method and 95.0% Confidence

THUOC N Mean Grouping

2/ giả thiết, đối thiết

H0: Ảnh hưởng của 4 loại thức ăn đến sự thu nhận cỏ khô của bê là như nhau

Test for Equal Variances: KLCO versus TA

95% Bonferroni confidence intervals for standard deviations

TA N Lower StDev Upper

A 4 0.438835 0.890693 5.34138

B 4 0.367321 0.745542 4.47093

C 4 0.252428 0.512348 3.07249

D 4 0.299354 0.607591 3.64365

Bartlett's Test (Normal Distribution)

Test statistic = 0.90, p-value = 0.825

Levene's Test (Any Continuous Distribution)

Test statistic = 0.14, p-value = 0.936

Test for Equal Variances: KLCO versus TA

4 3

2 1

Test for Equal Variances for KLCO

P-value = 0,936 > 0,05  Các phương sai đồng nhất

b/ Phân phối chuẩn

CHỈ CÓ 1 CÁCH LÀ GLM

KLCO (Yijk) = µ + Gdi +Bej +Tak + € ijk

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

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

0.50 0.25

0.00 -0.25

AD 0.232 P-Value 0.760

Probability Plot of RESI3

Biến theo hàng và biến theo cột Có 2 công cụ: Khi bình phương và phép thử chính xácVD: 1.12/48

1/ Tóm tắt và trình bày

Tabulated statistics: GIONG, KETQUA

Using frequencies in TANSUAT

Rows: GIONG Columns: KETQUA

2/ Giả thiết, đối thiết

H0: Tỷ lệ viêm nội mach tử cung ở hai giống bò H và J như nhau

πH = π J

H1: Tỷ lệ viêm nội mach tử cung ở hai giống bò H và J khác nhau

πH ≠ π J

3/ Tần suất ước tính lý thuyết đều lớn hơn 5 dùng khi bình phương

Nếu có 1 giá trị nhỏ hơn hoặc bằng 5  Chính xác Fisher

Tabulated statistics: GIONG, KETQUA

Using frequencies in TANSUAT

Rows: GIONG Columns: KETQUA

Tabulated statistics: GIONG, KETQUA

Using frequencies in TANSUAT

Rows: GIONG Columns: KETQUA

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

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

P-value = 0,000 < 0,05  Chấp nhận H1: Tỷ lệ viêm nội mach tử cung ở hai giống bò H và J khác nhau

πH ≠ π J

PHÉP THỬ CHÍNH XÁC FISHER CHỈ ĐƯỢC SỬ DỤNG VỚI BẢNG 2X2

VD7.5 GT 109 / upload.123doc.net

Tabulated statistics: THUOC, KETQUA

Using frequencies in TANSUAT

Rows: THUOC Columns: KETQUA

- + All

DC 8 2 10

88.89 18.18 50.00

4.500 5.500 10.000

Tabulated statistics: THUOC, KETQUA

Using frequencies in TANSUAT

Rows: THUOC Columns: KETQUA

Fisher's exact test: P-Value = 0.0054775

 P-value = 0,0054775 < 0,05  Chấp nhận H1: Vắc xin làm giảm tỉ lệ chết