Ôn thi Tin học ứng dụng

Ôn tập toàn bộ các dạng lý thuyết, các loại bài tập và cách làm từng dạng để kiểm tra môn Tin học ứng dụng trong ngành Dược Trường Đại học NTT TP.HCM Anova: single factor – Phân tích phương sai một yếu tố, là phương pháp phân tích dữ liệu dùng để so sánh giá trị trung bình hoặc phương sai của dữ liệu, cho phép phân tích k mức độ (k > 2) trên các giá trị yij

BÀI - TRÌNH BÀY BIỂU ĐỒ THỐNG KÊ BIỂU ĐỒ DẠNG PHẢN ÁNH Rẽ quạt Pie tỷ lệ %, giá trị tuyệt đối Cột/thanh Column phân phối giá trị liệu Column/Error Bars độ xác hệ thống Trung bình sai số chuẩn mối tương quan biến số XY Phân tán XY (Scatter) Hồi quy Pareto liên quan tuyến tính X,Y Column kết hợp XY (Scatter) trường hợp cần ưu tiên quan tâm BÀI - TRẮC NGHIỆM GIẢ THUYẾT BIẾN SỐ THỂ HIỆN THÀNH PHẦN Biến rời rạc Định lượng kết đếm (vd: 1, 2, 3…) mức độ, số lượng, độ lớn… Biến liên tục giá trị thực liên tục (vd: Khối lượng, hàm lượng…) tên gọi, phân loại (vd: Tình trạng nhân Biến danh mục (độc thân, có gia đình, li dị, gố), nhóm máu (O, A, B, AB) … Định tính xếp thứ tự theo quy ước tính chất Biến thứ hạng (vd: Tình trạng kinh tế xã hội (giàu, trung bình, nghèo, nghèo) … nhận giá trị Biến nhị phân (vd: Giới tính (nam/nữ) … Biến định lượng Biến định tính Biểu diễn số thực Khơng thể số thực Có thể đo đếm Chỉ đếm Có thể rời rạc liên tục Ln rời rạc Có thể tính giá trị trung bình Khơng thể tính giá trị trung bình Nghiên cứu định lượng trả lời câu hỏi: Nghiên cứu định tính trả lời câu hỏi: Như nào? Cái gì? Tại sao? Bao nhiêu? Độ tin cậy (P), mức ý nghĩa (α) hệ số tin cậy (z) Độ tin cậy (%) Mức ý nghĩa (α) 90 0.1 95 0.05 99 0.01 Hệ số tin cậy (z) 1,650 1,960 2,576 BÀI – PHÂN TÍCH PHÂN PHỐI CHUẨN Cách đánh giá Điều kiện Yêu cầu Xem biểu đồ với đường cong chuẩn (Histograms with normal curve) tần số cao giữa, tần số thấp dần bên Mean Median gần nhau; Skewness gần Vẽ biểu đồ xác suất chuẩn (normal Q-Q plot) đường thẳng có quan hệ tuyến tính Dùng phép kiểm định Kolmogorov - Smirnov n > 50 Dùng phép kiểm định Shapiro - Wilk n < 50 p > 0,05 BÀI – LẤY MẪU NGẪU NHIÊN, ƯỚC TÍNH CỠ MẪU Ước tính cỡ mẫu ① Cỡ mẫu ước tính số trung bình: Dân số khơng xác định: n ② Cỡ mẫu ước tính tỷ số: Dân số khơng xác định: z 2 d2 n Dân số xác định n: n Nz 2 d ( N  1)  z 2 z p (1  p ) d2 Dân số xác định n: n Nz p (1  p ) d ( N  1)  z p (1  p ) Lấy mẫu ngẫu nhiên (Sampling) Chọn mẫu ngẫu nhiên Chọn mẫu phi ngẫu nhiên (chọn mẫu xác suất) (chọn mẫu phi xác suất) Chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản (simple radom sampling) • Lập danh sách, đánh stt, rút thăm, dùng bảng ngẫu nhiên/máy tính chọn đơn vị vào mẫu Chọn mẫu thuận tiện (convenience sampling) • Dựa thuận lợi, tính dễ tiếp cận • Áp dụng xác định ý nghĩa, ước lượng sơ • Vận dụng đơn vị đồng đều, không phân bố rộng Chọn mẫu phán đoán (judgement sampling) Chọn mẫu nhiên hệ thống (systematic sampling) • Lập danh sách theo trật tự quy ước, đánh stt, chọn mầm ngẫu nhiên Y cách k đơn vị Chọn mẫu khối (cluster sampling) • Lập danh sách theo khối, chọn ngẫu nhiên khối để điều tra • Áp dụng khơng có sẵn danh sách đầy đủ Chọn mẫu phân tầng (stratified random sampling) • Phân chia tổng thể thành nhóm, dùng cách chọn mẫu ngẫu nhiên chọn đơn vị Chọn mẫu nhiều giai đoạn (multi-stage sampling) • Phân chia tổng thể thành đơn vị cấp I > chọn n cấp I, từ n cấp I phân chia thành đơn vị cấp II > chọn n cấp II • Áp dụng tổng thể lớn, địa bàn rộng • Tự đưa phán đốn • Phụ thuộc kinh nghiệm, hiểu biết Chọn mẫu định ngạch (quota sampling) • Phân nhóm theo tiêu chuẩn quan tâm, chọn mẫu thuận tiện phán đoán để chọn đơn vị BÀI – PHÂN TÍCH THỐNG KÊ MƠ TẢ Giá trị thống kê mơ tả Cỡ Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Tỷ số Dân số N μ σ Π Mẫu n X S P Giá trị Ý nghĩa Hàm tính Excel Mean Trung bình =AVERAGE(…) Standard Error Sai số chuẩn =STDEV.S(…)/SQRT(COUNT(…)) (SE) Median Số trung vị =MEDIAN(…) Mode Số yếu vị =MODE(…) Standard Deviation Độ lệch chuẩn =STDEV.S(…) Sample Variance Phương sai =VAR.S(…) Kurtosis Độ nhô =KURT(…) Skewness Độ lệch =SKEW(…) Range Khoảng =MAX(…) – MIN(…) Minimum Giá trị nhỏ =MIN(…) Maximum Giá trị lớn =MAX(…) Sum Tổng số =SUM(…) Count Cỡ mẫu =COUNT(…) Confidence Level Giới hạn tin cậy =CONFIDENCE.T(α,STDEV.S(…),COUNT(…)) Hệ số phân tán (CV) =100*STDEV.S(…)/AVERAGE(…) (95.0%) Coefficient of Variation Bài tập áp dụng Khối lượng (g) 10 gói Dobixil lơ A010307 sau: 2,80; 3,02; 2,85; 3,07; 3,30; 2,99; 3,03; 2,90; 2,99; 3,20 Hãy tính giá trị thống kê mơ tả (với độ tin cậy 95%), cho biết: - Trung bình mẫu ± sai số - Trung bình dân số ± sai số - Hệ số phân tán - Khoảng tin cậy (CI)  Nhập liệu, tạo bảng  Vào Data → Data analysis → Descriptive Statistics → OK  Chọn Input liệu số cột Khối lượng (g), check vào ô “Labels in first row” có chọn “Khối lượng (g)” (nếu khơng bỏ check), check vào ô “Summary statistics”, kiểm tra độ tin cậy “Confidence Level for Mean” có khớp với đề chưa → OK (Nếu không check vào ô “Confidence Level for Mean” ta phải tự tính giới hạn tin cậy CL hàm CONFIDENCE.T(alpha,độ lệch chuẩn,cỡ mẫu) hình)  Tính tốn khoảng tin cậy CI (= số TB ± giới hạn tin cậy), hệ số phân tán CV (=100*độ lệch chuẩn/số trung bình) BÀI 10 – PHÂN TÍCH ANOVA MỘT YẾU TỐ - ANOVA (Analysis of Variance): phân tích phương sai - single factor: yếu tố (yếu tố biến độc lập giải thích) - Mức: “giá trị” yếu tố Anova: single factor – Phân tích phương sai yếu tố, phương pháp phân tích liệu dùng để so sánh giá trị trung bình phương sai liệu, cho phép phân tích k mức độ (k > 2) giá trị yij: Ví dụ: Thang điểm đánh giá với liều lượng (0 mg, 50 mg, 100 mg)  Nhập liệu, tạo bảng  Vào Data → Data analysis → Anova: Single Factor → OK (Nếu khơng nói thêm, mặc định α = 0.05)  Biện luận kết quả: Đặt giả thyết H0: nhóm mg, 50 mg, 100 mg khơng khác F > Fα (F crit) → bác bỏ H0, chọn HA thay (và ngược lại) p < α (p-value < α) → bác bỏ H0, chọn HA thay (và ngược lại) BÀI 12 – PHÂN TÍCH TƯƠNG QUAN - Correlation – Phân tích tương quan - Hệ số tương quan rxy (coefficient of correlation – cc): số thống kê đo lường mối liên hệ liệu khảo sát x, y - rxy = ryx - rxy ∈ [−1; 1], rxy < 0: tương quan nghịch, rxy > 0: tương quan thuận → r = −1: x, y tương quan nghịch (x tăng y giảm ngược lại) → r = 1: x, y tương quan thuận (x y tăng giảm) → r = 0: x, y không tương quan (x, y độc lập với nhau) - Phương pháp phân tích tương quan:  Pearson: theo phân phối chuẩn  Spearman: không theo phân phối chuẩn - Ý nghĩa thống kê hệ số tương quan r: Theo Guilford: |r| Mô tả < 0,20 Không đáng kể 0,20 – 0,40 Liên quan thấp 0,40 – 0,70 Liên quan 0,70 – 0,90 Liên quan cao > 0,90 Liên quan cao Theo Roundtree: |r| Mô tả < 0,20 Rất lỏng lẻo 0,20 – 0,40 Lỏng lẻo 0,40 – 0,70 Trung bình 0,70 – 0,90 Chặt chẽ > 0,90 Rất chặt chẽ Bài tập áp dụng: Dùng phương pháp phân tích tương quan đánh giá mức độ tương quan liều lượng sử dụng thuốc ngừa đột quỵ dùng cho bệnh nhân lấy ngẫu nhiên từ hồ sơ bệnh án khoảng thời gian tháng trở lại Ngày: [3; 2; 4; 3; 2; 4; 4; 3] Thuốc A (mg/kg): [2,8; 4,0; 1,5; 3,0; 3,7; 2,0; 2,4; 3,5] Thuốc B (mcg/kg): [275; 225; 250; 225; 300; 225; 275; 275]  Nhập liệu, tạo bảng  Vào Data → Data analysis → Correlation → OK BÀI 13 – PHÂN TÍCH HỒI QUY - Regression – Phân tích hồi quy - Khảo sát ảnh hưởng hay nhiều biến số liên tục, biến số có mối quan hệ phụ thuộc lẫn - Thiết lập pt hồi quy: y  a  bx a: tung độ góc (hằng số), tính hàm =INTERCEPT(…) b: độ dốc (tham số hồi quy), tính hàm =SLOPE(…) - Giá trị R2 (R square) gần → tuyến tính tốt - R2 = → khơng có tương quan x y Bài tập áp dụng: Hãy thiết lập phương trình hồi quy (với α = 0,05) liệu liên quan chiều cao trọng lượng thể sau: Chiều cao (cm): [117; 181; 165; 178; 173; 184; 162; 168; 164; 170] Trọng lượng (kg): [74; 75; 63; 64; 65; 75; 56; 55; 55; 68]  Nhập liệu, tạo bảng  Vào Data → Data analysis → Regression → OK  Biện luận kết quả: Đặt giả thyết H0: “Chiều cao trọng lượng khơng liên quan tuyến tính” Phân tích thống kê: F > Fα (=FINV(α,γ1,γ2) → bác bỏ H0, chọn HA thay (và ngược lại) Đặt giả thuyết H0: “Hệ số hồi quy khơng có ý nghĩa” Phân tích thống kê: t > tα → bác bỏ H0, chọn HA thay (và ngược lại) ... hỏi: Như nào? Cái gì? Tại sao? Bao nhiêu? Độ tin cậy (P), mức ý nghĩa (α) hệ số tin cậy (z) Độ tin cậy (%) Mức ý nghĩa (α) 90 0.1 95 0.05 99 0.01 Hệ số tin cậy (z) 1,650 1,960 2,576 BÀI – PHÂN TÍCH... (convenience sampling) • Dựa thuận lợi, tính dễ tiếp cận • Áp dụng xác định ý nghĩa, ước lượng sơ • Vận dụng đơn vị đồng đều, không phân bố rộng Chọn mẫu phán đoán (judgement sampling) Chọn... =COUNT(…) Confidence Level Giới hạn tin cậy =CONFIDENCE.T(α,STDEV.S(…),COUNT(…)) Hệ số phân tán (CV) =100*STDEV.S(…)/AVERAGE(…) (95.0%) Coefficient of Variation Bài tập áp dụng Khối lượng (g) 10 gói Dobixil