PHIẾU ĐÁNH GIÁ CẢM QUAN
CHƯƠNG 6: TIẾN HÀNH KHẢO SÁT
1. Thí nghiệm 1: Khảo sát ảnh hưởng của tỷ lệ surimi plus422 đến độ dai của chả cá Tiến hành làm 5mẫu như các bước trong quy trình với 5 tỷ lệ hàm lượng surimi plus422 như sau:
Bảng 1: Bố trí thí nghiệm tỉ lệ surimi plus422
Đem đánh giá cảm quan giữa các thành viên ta được:
Mẫu Tỷ lệ(%)surimi
plus422
Khối lượng surimi plus422(g)
1 2 1,42
2 2,5 1,775
3 3 2,13
4 3,5 2,485
5 4 2,84
mẫu 1 mẫu 2 mẫu 3 mẫu 4 mẫu 5
nt1 2 2 3 4 3
1 2 2 3 3
nt2 2 1 3 4 2
1 2 3 4 3
nt3 2 2 3 4 3
2 3 2 3 2
nt4 2 1 3 4 3
1 1 2 3 3
nt5 3 2 3 3 4
2 2 2 3 3
a. Phân tích sự khác biệt giữa các người thử và sự khác biệt giữa các mẫu thử:
Anova: Two-Factor With Replication
SUMMARY mẫu1 Mẫu2 mẫu 3 mẫu 4 mẫu 5 Total
nt1
Count 2 2 2 2 2 10
Sum 3 4 5 7 6 25
Average 1.5 2 2.5 3.5 3 2.5
Variance 0.5 0 0.5 0.5 0 0.722222
nt2
Count 2 2 2 2 2 10
Sum 3 3 6 8 5 25
Average 1.5 1.5 3 4 2.5 2.5
Variance 0.5 0.5 0 0 0.5 1.166667
nt3
Count 2 2 2 2 2 10
Sum 4 5 5 7 5 26
Average 2 2.5 2.5 3.5 2.5 2.6
Variance 0 0.5 0.5 0.5 0.5 0.488889
nt4
Count 2 2 2 2 2 10
Sum 3 2 5 7 6 23
Average 1.5 1 2.5 3.5 3 2.3
Variance 0.5 0 0.5 0.5 0 1.122222
nt5
Count 2 2 2 2 2 10
Sum 5 4 5 6 7 27
Average 2.5 2 2.5 3 3.5 2.7
Variance 0.5 0 0.5 0 0.5 0.455556
Total
Count 10 10 10 10 10
Sum 18 18 26 35 29
Average 1.8 1.8 2.6 3.5 2.9
Variance 0.4 0.4 0.266667 0.277778 0.322222
ANOVA
Source of
Variation SS df MS F P-value F crit
Sample 0.88 4 0.22 0.6875 0.607388 2.75871
Columns 21.48 4 5.37 16.78125 8.4E-07 2.75871
Interaction 6.12 16 0.3825 1.195313 0.335485 2.069088
Within 8 25 0.32
Total 36.48 49
Vậy từ kết quả kiểm định ANOVA 2 yếu tố có lặp cho ta :
F = 0.6875 < F crit = 2.75871 chứng tỏ không có sự khác biệt giữa các thành viên với mức ý nghĩa α = 0,05.
F = 16.78125 > F crit = 2.75871 chứng tỏ có sự khác biệt giữa các mẫu thử với mức ý nghĩa α = 0,05.
a. Phân tích sự khác biệt giữa 2 lần thử?
> attach(sosanh2lando)
> L1
[1] 2 2 3 4 3 2 1 3 4 2 2 2 3 4 3 2 1 3 4 3 3 2 3 3 4
> L2
[1] 1 2 2 3 3 1 2 3 4 3 2 3 2 3 2 1 1 2 3 3 2 2 2 3 3
> t.test(L1,L2)
Welch Two Sample t-test data: L1 and L2
t = 1.6686, df = 47.482, p-value = 0.1018
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0 95 percent confidence interval:
-0.08212928 0.88212928 sample estimates:
mean of x mean of y 2.72 2.32
Vậy từ kết quả kiểm định t.test giữa 2 lần thử cho ta p-value = 0.1018 > 0,05 chứng tỏ 2 lần thử không có sự khác biệt với mức ý nghĩa anpha α = 0,05
c. So sách sự khác biệt giữa các mẫu:
> sanpham
[1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 [39] 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
> ketqua
[1] 2 1 2 1 2 2 2 1 3 2 2 2 1 2 2 3 1 1 2 2 3 2 3 3 3 2 3 2 3 2 4 3 4 4 4 3 4 3 [39] 3 3 3 3 2 3 3 2 3 3 4 3
> sanpham<-factor(sanpham)
> analysis<-lm(ketqua~sanpham)
> anova(analysis)
Analysis of Variance Table Response: ketqua
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) sanpham 4 21.48 5.3700 16.11 2.948e-08 ***
Residuals 45 15.00 0.3333 ---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
> > res<-aov(ketqua~sanpham)
Error: unexpected '>' in ">"
> res<-aov(ketqua~sanpham)
> TukeyHSD(res)
Tukey multiple comparisons of means 95% family-wise confidence level Fit: aov(formula = ketqua ~ sanpham)
$sanpham
diff lwr upr p adj
2-1 4.440892e-16 -0.73365923 0.7336592 1.0000000 3-1 8.000000e-01 0.06634077 1.5336592 0.0263586 4-1 1.700000e+00 0.96634077 2.4336592 0.0000004 5-1 1.100000e+00 0.36634077 1.8336592 0.0009346 3-2 8.000000e-01 0.06634077 1.5336592 0.0263586 4-2 1.700000e+00 0.96634077 2.4336592 0.0000004 5-2 1.100000e+00 0.36634077 1.8336592 0.0009346 4-3 9.000000e-01 0.16634077 1.6336592 0.0092997 5-3 3.000000e-01 -0.43365923 1.0336592 0.7726215 5-4 -6.000000e-01 -1.33365923 0.1336592 0.1563032
> plot(TukeyHSD(res),order=TRUE)
NHẬN XÉT:
Từ kết quả kiểm định Tukey cho ta thấy có sự khác nhau giữa các mẫu. Chỉ có sự giống nhau giữa mẫu 5-4 , 5-3, 2-1 trong đó mẫu 4-3 khác nhau, và điểm trung bình về sự ưa thích của mẫu 4 là cao nhất, mẫu 5 và 4 được đánh tía là giống nhau, nhưng vì mẫu 5 là giá trị biên nên nhóm quyết định chọn mẫu 4 với tỉ lệ surimi là 3,5%
2.Thí nghiệm 2: Khảo sát ảnh hưởng của tỷ lệ tinh bột biến tính đến độ dai chả cá
Đánh giá cảm quan:
a. Phân tích sự khác biệt giữa các người thử và sự khác biệt giữa các mẫu thử:
Anova: Two-Factor With Replication
SUMMARY mẫu 1 mẫu 2 mẫu 3 mẫu 4 mẫu 5 Total
nt1
Count 2 2 2 2 2 10
Sum 3 7 5 5 3 23
Average 1.5 3.5 2.5 2.5 1.5 2.3
Variance 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.9
nt2
Mẫu Tỷ lệ(%)tinh bột biến tính
Khối lượng surimi plus422(g) trong 1 hộp
1 6 4,26
2 8 5,68
3 10 7,1
4 12 8,52
5 14 9,94
mẫu 1 mẫu 2 mẫu 3 mẫu 4 mẫu 5
nt1 2 4 3 2 1
1 3 2 3 2
nt2 1 4 3 2 2
2 4 3 3 2
nt3 2 4 3 2 2
2 3 4 2 1
nt4 2 3 3 2 2
1 4 3 3 1
nt5 2 4 4 2 2
2 3 3 3 2
Count 2 2 2 2 2 10
Sum 3 8 6 5 4 26
Average 1.5 4 3 2.5 2 2.6
Variance 0.5 0 0 0.5 0 0.933333
nt3
Count 2 2 2 2 2 10
Sum 4 7 7 4 3 25
Average 2 3.5 3.5 2 1.5 2.5
Variance 0 0.5 0.5 0 0.5 0.944444
nt4
Count 2 2 2 2 2 10
Sum 3 7 6 5 3 24
Average 1.5 3.5 3 2.5 1.5 2.4
Variance 0.5 0.5 0 0.5 0.5 0.933333
nt5
Count 2 2 2 2 2 10
Sum 4 7 7 5 4 27
Average 2 3.5 3.5 2.5 2 2.7
Variance 0 0.5 0.5 0.5 0 0.677778
Total
Count 10 10 10 10 10
Sum 17 36 31 24 17
Average 1.7 3.6 3.1 2.4 1.7
Variance 0.233333 0.266667 0.322222 0.266667 0.233333
ANOVA
Source of
Variation SS df MS F P-value F crit
Sample 1 4 0.25 0.735294 0.576621 2.75871
Columns 28.6 4 7.15 21.02941 1.06E-07 2.75871
Interaction 2.4 16 0.15 0.441176 0.953501 2.069088
Within 8.5 25 0.34
Total 40.5 49
Vậy từ kết quả kiểm định ANOVA 2 yếu tố có lặp cho ta :
F = 0.735294 < F crit = 2.75871 chứng tỏ không có sự khác biệt giữa các thành viên với mức ý nghĩa α = 0,05.
F = 21.02941 > F crit = 2.75871 chứng tỏ có sự khác biệt giữa các mẫu thử với mức ý nghĩa α = 0,05.
b. Phân tích sự khác biệt giữa 2 lần thử?
> attach(sosanh)
> L1
[1] 2 4 3 2 1 1 4 3 2 2 2 4 3 2 2 2 3 3 2 2 2 4 4 2 2
> L2
[1] 1 3 2 3 2 2 4 3 3 2 2 3 4 2 1 1 4 3 3 1 2 3 3 3 2
> t.test (L1,L2)
Welch Two Sample t-test data: L1 and L2
t = 0.154, df = 48, p-value = 0.8783
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0 95 percent confidence interval:
-0.4822492 0.5622492 sample estimates:
mean of x mean of y 2.52 2.48
Vậy từ kết quả kiểm định t.test giữa 2 lần thử cho ta p-value = 0.8783 > 0,05 chứng tỏ 2 lần thử không có sự khác biệt với mức ý nghĩa anpha α = 0,05
c. So sách sự khác biệt giữa các mẫu:
attach (sosanh)
> sanpham
[1] "1" "1" "1" "1" "1" "1" "1" "1" "1" "1" "2" "2" "2" "2" "2" "2" "2" "2" "2"
[20] "2" "3" "3" "3" "3" "3" "3" "3" "3" "3" "3" "4" "4" "4" "4" "4" "4" "4" "4"
[39] "4" "4" "5" "5" "5" "5" "5" "5" "5" "5" "5" "5"
> ketqua
[1] "2" "1" "1" "2" "2" "2" "2" "1" "2" "2" "4" "3" "4" "4" "4" "3" "3" "4" "4"
[20] "3" "3" "2" "3" "3" "3" "4" "3" "3" "4" "3" "2" "3" "2" "3" "2" "2" "2" "3"
[39] "2" "3" "1" "2" "2" "2" "2" "1" "2" "1" "2" "2"
> sanpham<-factor(sanpham)
> analysis<-lm(ketqua~sanpham)
> anova(analysis)
Analysis of Variance Table Response: ketqua
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) sanpham 4 28.6 7.1500 27.038 1.818e-11 ***
Residuals 45 11.9 0.2644 ---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
> res<-aov(ketqua~sanpham)
> TukeyHSD(res)
Tukey multiple comparisons of means 95% family-wise confidence level Fit: aov(formula = ketqua ~ sanpham)
$sanpham
diff lwr upr p adj
2-1 1.900000e+00 1.24653514 2.55346486 0.0000000 3-1 1.400000e+00 0.74653514 2.05346486 0.0000022 4-1 7.000000e-01 0.04653514 1.35346486 0.0303101 5-1 -2.220446e-16 -0.65346486 0.65346486 1.0000000 3-2 -5.000000e-01 -1.15346486 0.15346486 0.2081318 4-2 -1.200000e+00 -1.85346486 -0.54653514 0.0000423 5-2 -1.900000e+00 -2.55346486 -1.24653514 0.0000000 4-3 -7.000000e-01 -1.35346486 -0.04653514 0.0303101 5-3 -1.400000e+00 -2.05346486 -0.74653514 0.0000022 5-4 -7.000000e-01 -1.35346486 -0.04653514 0.0303101
> plot(TukeyHSD(res),order=TRUE)
NHẬN XÉT:
Từ kết quả kiểm định Tukey cho ta thấy có sự khác nhau giữa các mẫu. Trong đó mẫu 3 giống với mẫu 2 và mẫu 5 giông vơi mẫu 1, và dựa vào biểu đồ trung bình về sự ưa thích ta chọn mẫu 2 với tỉ lệ tinh bột là 8%.
3.Thí nghiệm 3: khảo sát tỷ lệ surimi plus422 và tinh bột biến tính ảnh hưởng đến độ dai chả cá
3,25% 3,5% 3,75%
7% Mẫu 1 Mẫu 2 Mẫu 3
8% Mẫu 4 Mẫu 5 Mẫu 6
9% Mẫu 7 Mẫu 8 Mẫu 9
Đánh giá cảm quan
mẫu 1 mẫu 2 mẫu 3 mẫu 4 mẫu 5 mẫu 6 mẫu 7 mẫu 8 mẫu 9
nt1 2 2 4 2 3 4 4 2 2
3 1 3 3 2 4 3 2 1
nt2 2 3 2 2 2 4 3 3 2
2 3 3 3 2 3 2 3 2
nt3 2 2 3 2 2 3 2 3 1
1 1 3 2 1 4 3 2 2
nt4 3 3 3 4 1 4 3 3 2
2 2 3 3 2 3 2 3 2
nt5 2 3 2 2 3 3 3 2 2
1 3 3 3 2 4 3 2 3
a. Phân tích sự khác biệt giữa các người thử và sự khác biệt giữa các mẫu thử:
Anova: Two-Factor With Replication
SUMMARY mẫu 1 mẫu 2 mẫu 3 mẫu 4 mẫu 5 mẫu 6 mẫu 7 mẫu 8 mẫu 9 Total
nt1
Count 2 2 2 2 2 2 2 2 2 18
Sum 5 3 7 5 5 8 7 4 3 47
Average 2.5 1.5 3.5 2.5 2.5 4 3.5 2 1.5 2.611111
Variance 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0 0.5 0 0.5 0.957516
nt2
Count 2 2 2 2 2 2 2 2 2 18
Sum 4 6 5 5 4 7 5 6 4 46
Average 2 3 2.5 2.5 2 3.5 2.5 3 2 2.555556
Surimi plus422 Tinh bột biến tính
Variance 0 0 0.5 0.5 0 0.5 0.5 0 0 0.379085 nt3
Count 2 2 2 2 2 2 2 2 2 18
Sum 3 3 6 4 3 7 5 5 3 39
Average 1.5 1.5 3 2 1.5 3.5 2.5 2.5 1.5 2.166667
Variance 0.5 0.5 0 0 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.735294
nt4
Count 2 2 2 2 2 2 2 2 2 18
Sum 5 5 6 7 3 7 5 6 4 48
Average 2.5 2.5 3 3.5 1.5 3.5 2.5 3 2 2.666667
Variance 0.5 0.5 0 0.5 0.5 0.5 0.5 0 0 0.588235
nt5
Count 2 2 2 2 2 2 2 2 2 18
Sum 3 6 5 5 5 7 6 4 5 46
Average 1.5 3 2.5 2.5 2.5 3.5 3 2 2.5 2.555556
Variance 0.5 0 0.5 0.5 0.5 0.5 0 0 0.5 0.496732
Total
Count 10 10 10 10 10 10 10 10 10
Sum 20 23 29 26 20 36 28 25 19
Average 2 2.3 2.9 2.6 2 3.6 2.8 2.5 1.9
Variance 0.444444 0.677778 0.322222 0.488889 0.444444 0.266667 0.4 0.277778 0.322222
ANOVA Source of
Variation SS df MS F P-value F crit
Sample 2.822222 4 0.705556 2.116667 0.094332 2.578739 Columns 23.68889 8 2.961111 8.883333 3.36E-07 2.152133 Interaction 14.97778 32 0.468056 1.404167 0.145231 1.699756
Within 15 45 0.333333
Total 56.48889 89
Vậy từ kết quả kiểm định ANOVA 2 yếu tố có lặp cho ta :
F = 2.116667 < F crit = 2.578739 chứng tỏ không có sự khác biệt giữa các thành viên với mức ý nghĩa α = 0,05.
F = 8.883333 > F crit = 2.152133 chứng tỏ có sự khác biệt giữa các mẫu thử với mức ý nghĩa α
= 0,05.
a. Phân tích sự khác biệt giữa 2 lần thử?
> attach(sosanh)
> L1
[1] 2 2 4 2 3 4 4 2 2 2 3 2 2 2 4 3 3 2 2 2 3 2 2 3 2 3 1 3 3 3 4 1 4 3 3 2 2 3 [39] 2 2 3 3 3 2 2
> L2
[1] 3 1 3 3 2 4 3 2 1 2 3 3 3 2 3 2 3 2 1 1 3 2 1 4 3 2 2 2 2 3 3 2 3 2 3 2 1 3 [39] 3 3 2 4 3 2 3
> t.test(L1,L2)
Welch Two Sample t-test data: L1 and L2
t = 0.7922, df = 87.873, p-value = 0.4304
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0 95 percent confidence interval:
-0.2011510 0.4678177
sample estimates:
mean of x mean of y 2.577778 2.444444
Vậy từ kết quả kiểm định t.test giữa 2 lần thử cho ta p-value = 0.4304 > 0,05 chứng tỏ 2 lần thử không có sự khác biệt với mức ý nghĩa anpha α = 0,05
c. So sách sự khác biệt giữa các mẫu:
> attach(sosanh)
> sanpham
[1] "1" "1" "1" "1" "1" "1" "1" "1" "1" "2" "2" "2" "2" "2" "2" "2" "2" "2" "2"
[20] "3" "3" "3" "3" "3" "3" "3" "3" "3" "3" "4" "4" "4" "4" "4" "4" "4" "4" "4"
[39] "4" "5" "5" "5" "5" "5" "5" "5" "5" "5" "5" "6" "6" "6" "6" "6" "6" "6" "6"
[58] "6" "6" "7" "7" "7" "7" "7" "7" "7" "7" "7" "7" "8" "8" "8" "8" "8" "8" "8"
[77] "8" "8" "8" "9" "9" "9" "9" "9" "9" "9" "9" "9" "9"
> ketqua
[1] "3" "2" "2" "2" "1" "3" "2" "2" "1" "2" "1" "3" "3" "2" "1" "3" "2" "3" "3"
[20] "4" "3" "2" "3" "3" "3" "3" "3" "2" "3" "2" "3" "2" "3" "2" "2" "4" "3" "2"
[39] "3" "3" "2" "2" "2" "2" "1" "1" "2" "3" "2" "4" "4" "4" "3" "3" "4" "4" "3"
[58] "3" "4" "4" "3" "3" "2" "2" "3" "3" "2" "3" "3" "2" "2" "3" "3" "3" "2" "3"
[77] "3" "2" "2" "2" "1" "2" "2" "1" "2" "2" "2" "2" "3"
> sanpham<-factor(sanpham)
> analysis<-lm(ketqua~sanpham)
> anova(analysis)
Analysis of Variance Table Response: ketqua
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) sanpham 8 23.425 2.9281 7.1417 4.301e-07 ***
Residuals 80 32.800 0.4100 ---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
> res<-aov(ketqua~sanpham)
> TukeyHSD(res)
Tukey multiple comparisons of means 95% family-wise confidence level Fit: aov(formula = ketqua ~ sanpham)
$sanpham
diff lwr upr p adj
2-1 3.000000e-01 -0.63800494 1.23800494 0.9828695 3-1 9.000000e-01 -0.03800494 1.83800494 0.0702117 4-1 6.000000e-01 -0.33800494 1.53800494 0.5213102 5-1 -4.440892e-16 -0.93800494 0.93800494 1.0000000 6-1 1.600000e+00 0.66199506 2.53800494 0.0000196 7-1 8.000000e-01 -0.13800494 1.73800494 0.1577727 8-1 5.000000e-01 -0.43800494 1.43800494 0.7450205 9-1 -1.000000e-01 -1.03800494 0.83800494 0.9999943 3-2 6.000000e-01 -0.31298697 1.51298697 0.4838507 4-2 3.000000e-01 -0.61298697 1.21298697 0.9797082 5-2 -3.000000e-01 -1.21298697 0.61298697 0.9797082 6-2 1.300000e+00 0.38701303 2.21298697 0.0006371 7-2 5.000000e-01 -0.41298697 1.41298697 0.7163917 8-2 2.000000e-01 -0.71298697 1.11298697 0.9986842 9-2 -4.000000e-01 -1.31298697 0.51298697 0.8958043 4-3 -3.000000e-01 -1.21298697 0.61298697 0.9797082 5-3 -9.000000e-01 -1.81298697 0.01298697 0.0564349 6-3 7.000000e-01 -0.21298697 1.61298697 0.2751399 7-3 -1.000000e-01 -1.01298697 0.81298697 0.9999929 8-3 -4.000000e-01 -1.31298697 0.51298697 0.8958043 9-3 -1.000000e+00 -1.91298697 -0.08701303 0.0211527 5-4 -6.000000e-01 -1.51298697 0.31298697 0.4838507
6-4 1.000000e+00 0.08701303 1.91298697 0.0211527 7-4 2.000000e-01 -0.71298697 1.11298697 0.9986842 8-4 -1.000000e-01 -1.01298697 0.81298697 0.9999929 9-4 -7.000000e-01 -1.61298697 0.21298697 0.2751399 6-5 1.600000e+00 0.68701303 2.51298697 0.0000107 7-5 8.000000e-01 -0.11298697 1.71298697 0.1335710 8-5 5.000000e-01 -0.41298697 1.41298697 0.7163917 9-5 -1.000000e-01 -1.01298697 0.81298697 0.9999929 7-6 -8.000000e-01 -1.71298697 0.11298697 0.1335710 8-6 -1.100000e+00 -2.01298697 -0.18701303 0.0071550 9-6 -1.700000e+00 -2.61298697 -0.78701303 0.0000025 8-7 -3.000000e-01 -1.21298697 0.61298697 0.9797082 9-7 -9.000000e-01 -1.81298697 0.01298697 0.0564349 9-8 -6.000000e-01 -1.51298697 0.31298697 0.4838507
> plot(TukeyHSD(res),order=TRUE)
NHẬN XÉT:
Từ kết quả kiểm định Tukey cho ta thấy có sự khác nhau và giống nhau giữa các mẫu. Trong đó ta thấy sự khác nhau rõ ràng giữa mẫu 6 với các mẫu còn lại và theo đánh giá sự ưa thích, mẫu 6 được chọn nhiều nhất nên nhóm quyết định chọn mẫu 6 với tỉ lệ surimi là 3,75% và tinh bột biến tính là 8%.
4. Thí nghiệm 4: Khảo sát tỷ lệ purê cà ảnh hưởng đến màu và độ sệt của nước sốt cà
Đánh giá cảm quan
a. Phân tích sự khác biệt giữa các người thử và sự khác biệt giữa các mẫu thử:
Anova: Two-Factor With Replication
SUMMARY mẫu 1 Mẫu2 mẫu3 mẫu 4 mẫu 5 Total
nt1
Count 2 2 2 2 2 10
Sum 3 4 9 6 3 25
Average 1.5 2 4.5 3 1.5 2.5
Variance 0.5 0 0.5 0 0.5 1.611111
Mẫu Tỷ lệ pure cà (%) Khối lượng pure cà (g)
1 10 7,4
2 15 11,1
3 20 14,8
4 25 18,5
5 30 22,2
mẫu 1 mẫu 2 mẫu 3 mẫu 4 mẫu 5
nt1 1 2 5 3 2
2 2 4 3 1
nt2 2 3 4 4 2
1 2 3 3 2
nt3 1 2 4 4 2
1 2 4 3 3
nt4 2 3 4 3 1
2 3 5 3 2
nt5 2 2 5 4 1
1 1 4 3 2
nt2
Count 2 2 2 2 2 10
Sum 3 5 7 7 4 26
Average 1.5 2.5 3.5 3.5 2 2.6
Variance 0.5 0.5 0.5 0.5 0 0.933333
nt3
Count 2 2 2 2 2 10
Sum 2 4 8 7 5 26
Average 1 2 4 3.5 2.5 2.6
Variance 0 0 0 0.5 0.5 1.377778
nt4
Count 2 2 2 2 2 10
Sum 4 6 9 6 3 28
Average 2 3 4.5 3 1.5 2.8
Variance 0 0 0.5 0 0.5 1.288889
nt5
Count 2 2 2 2 2 10
Sum 3 3 9 7 3 25
Average 1.5 1.5 4.5 3.5 1.5 2.5
Variance 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 2.055556
Total
Count 10 10 10 10 10
Sum 15 22 42 33 18
Average 1.5 2.2 4.2 3.3 1.8
Variance 0.277778 0.4 0.4 0.233333 0.4
ANOVA
Source of
Variation SS df MS F P-value F crit
Sample 0.6 4 0.15 0.46875 0.758091 2.75871
Columns 50.6 4 12.65 39.53125 1.83E-10 2.75871
Interaction 6.8 16 0.425 1.328125 0.255336 2.069088
Within 8 25 0.32
Total 66 49
Vậy từ kết quả kiểm định ANOVA 2 yếu tố có lặp cho ta :
F = 0.46875 < F crit = 2.75871 chứng tỏ không có sự khác biệt giữa các thành viên với mức ý nghĩa α = 0,05.
F = 39.53125 > F crit = 2.75871 chứng tỏ có sự khác biệt giữa các mẫu thử với mức ý nghĩa α = 0,05.
b. Phân tích sự khác biệt giữa 2 lần thử?
> attach (sosanh)
> L1
[1] 1 2 5 3 2 2 3 4 4 2 1 2 4 4 2 2 3 4 3 1 2 2 5 4 1
> L2
[1] 2 2 4 3 1 1 2 3 3 2 1 2 4 3 3 2 3 5 3 2 1 1 4 3 2
> t.test (L1,L2)
Welch Two Sample t-test data: L1 and L2
t = 0.7276, df = 47.143, p-value = 0.4705
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0 95 percent confidence interval:
-0.4235162 0.9035162
sample estimates:
mean of x mean of y 2.72 2.48
Vậy từ kết quả kiểm định t.test giữa 2 lần thử cho ta p-value = 0.4705 > 0,05 chứng tỏ 2 lần thử không có sự khác biệt với mức ý nghĩa anpha α = 0,05
c. So sách sự khác biệt giữa các mẫu:
> attach (sosanh)
> sanpham
[1] "1" "1" "1" "1" "1" "1" "1" "1" "1" "2" "2" "2" "2" "2" "2" "2" "2" "2" "2"
[20] "3" "3" "3" "3" "3" "3" "3" "3" "3" "3" "4" "4" "4" "4" "4" "4" "4" "4" "4"
[39] "4" "5" "5" "5" "5" "5" "5" "5" "5" "5" "5"
> ketqua
[1] "2" "2" "1" "1" "1" "2" "2" "2" "1" "2" "2" "3" "2" "2" "2" "3" "3" "2" "1"
[20] "5" "4" "4" "3" "4" "4" "4" "5" "5" "4" "3" "3" "4" "3" "4" "3" "3" "3" "4"
[39] "3" "2" "1" "2" "2" "2" "3" "1" "2" "1" "2"
> sanpham<-factor(sanpham)
> analysis<-lm(ketqua~sanpham)
> anova(analysis)
Analysis of Variance Table Response: ketqua
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) sanpham 4 48.266 12.0664 35.109 3.603e-13 ***
Residuals 44 15.122 0.3437 ---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
> res<-aov(ketqua~sanpham)
> TukeyHSD(res)
Tukey multiple comparisons of means 95% family-wise confidence level
Fit: aov(formula = ketqua ~ sanpham)
$sanpham
diff lwr upr p adj
2-1 0.6444444 -0.1216505 1.4105394 0.1365235 3-1 2.6444444 1.8783495 3.4105394 0.0000000 4-1 1.7444444 0.9783495 2.5105394 0.0000007 5-1 0.2444444 -0.5216505 1.0105394 0.8925034 3-2 2.0000000 1.2543379 2.7456621 0.0000000 4-2 1.1000000 0.3543379 1.8456621 0.0011725 5-2 -0.4000000 -1.1456621 0.3456621 0.5517990 4-3 -0.9000000 -1.6456621 -0.1543379 0.0109168 5-3 -2.4000000 -3.1456621 -1.6543379 0.0000000 5-4 -1.5000000 -2.2456621 -0.7543379 0.0000083
> plot(TukeyHSD(res),order=TRUE)
NHẬN XÉT:
Từ kết quả kiểm định Tukey cho ta thấy có sự khác nhau và giông nhau giữa các mẫu. Trong đó mẫu 3 có sự khác biệt rõ ràng nhất và có mức độ ưa thích nhât. Nên nhóm quyết định chọn mẫu 3 với tỉ lệ pure cà là 20%