bg thiet ke thi nghiem phan thuc hanh bai 2 6219

BÀI 2: Ước lượng kiểm định giá trị trung bình so sánh hai giá trị trung bình hai biến chuẩn Thực hành thiết kế thí nghiệm I Ước lượng, kiểm định giá trị trung bình Thực hành thiết kế thí nghiệm Ví dụ M-1.3 (trang 24) Tăng trọng trung bình (gram/ngày) 36 lợn ni vỗ béo giống Landrace rút ngẫu nhiên từ trại chăn nuôi Số liệu thu sau: 577 621 601 596 623 606 594 598 559 612 602 615 600 581 607 584 631 608 618 570 591 627 595 565 588 603 586 605 616 574 578 600 596 619 636 589 Cán kỹ thuật trại cho tăng trọng trung bình tồn đàn lợn trại 607 gram/ngày Theo anh (chị) kết luận hay sai, sao? Biết độ lệch chuẩn tính trạng 21,75 gram Các bước tiến hành • Bước 1: Tóm tắt trình bày liệu • Bước 2: Giả thiết H0 đối thiết H1 • Bước 3: Kiểm tra điều kiện • Bước 4: Tính xác suất P • Bước 5: So sánh P với α  kết luận Tính ước số thống kê vẽ đồ thị • Tính ước số thống kê vẽ Stat  Basic Statistic  Display Descriptive statistics … đồ Ví dụ M-1.1a (trang 18) thị: 1.Tên cột số liệu cần tính Để trống Lựa chọn tham số thống kê Bấm OK Lựa chọn dạng đồ thị Chọn ước số thống kê dạng đồ thị Chọn ước số thống kê (Statistics …) Chọn dạng đồ thị (Graphs …) Đọc kết cửa sổ Session Variable N N* P Mean SE Mean StDev 36 599.19 3.11 18.66 Variance CoefVar 348.05 3.11 Trình bày USTK vào bảng sau Bảng số 3: Tăng trọng trung bình (gram/ngày) giống lợn Landrace Chỉ tiêu Đơn vị tính n Mean ± SD Cv(%) Tăng khối lượng g/ngày 36 599,19 ± 18,66 3,11 Giả thiết H0 đối thiết H1 • Giả thiết H0: (Bằng lời ký hiệu tốn học) • Đối thiết H1:(Bằng lời ký hiệu tốn học) • Ví dụ M-1.3: • Giả thiết H0: - Khơng có sai khác tăng trọng trung bình tồn đàn lợn trại so vi 607 gram/ngy - = 607 gram/ngy ã Đối thiết H1: - Có sai khác tăng trọng trung bình tồn đàn lợn trại so với 607 gram/ngày - µ ≠ 607 gram/ngày Kiểm tra điều kiện • Điều kiện: Tất phép thử biến định lượng, biến số nghiên cứu phải tuân theo phân phối chuẩn: • Tìm xác suất P, so sánh với α  kết luận Stat  Basic statistics Normality test So sánh hai giá trị trung bình lấy mẫu độc lập (phương sai không đồng nhất) Phương sai khơng đồng Giải thích kết (hai phương sai không đồng nhất) Two-Sample T-Test and CI: GIONG1, GIONG2 Two-sample T for GIONG1 vs GIONG2 GIONG1 GIONG2 N 12 15 Mean 196.2 153.7 StDev 10.6 12.3 SE Mean 3.1 3.2 Một số tham số thống kê Difference = mu (GIONG1) - mu (GIONG2) Estimate for difference: 42.48 95% CI for difference: (33.37, 51.58) T-Test of difference = (vs not =): T-Value = 9.62 Xác suất P-Value = 0.000 KL DF = 24 Bậc tự So sánh hai giá trị trung bình hai biến chuẩn lấy mẫu cặp đôi Thực hành thiết kế thí nghiệm Ví dụ M-1.5 (trang 29) Tăng trọng (pound) 10 cặp bê sinh đôi giống hệt hai chế độ chăm sóc khác (A B) Bê cặp bắt thăm ngẫu nhiên hai cách chăm sóc Hãy kiểm định giả thiết H0:Tăng trọng trung bình hai cách chăm sóc H1: Tăng trọng trung bình khác hai cách chăm sóc Với mức ý nghĩa α = 0,05 Số liệu thu sau: Cặp sinh đôi 10 Tăng trọng cách A 43 39 39 42 46 43 38 44 51 43 Tăng trọng cách B 37 35 34 41 39 37 35 40 48 36 Chênh lệch (d) 7 So sánh hai giá trị trung bình lấy mẫu theo cặp • B1: Nhập số liệu thành hai cột – Tính cột hiệu (giữa cặp số liệu); Tóm tắt trình bày liệu • B2: Giả thiết H0 đối thiết H1 • B3: Kiểm tra phân bố chuẩn cho cột hiệu • B4: Tìm P-value • B5: So sánh P-value với α  kết luận Tính hiệu hai cột Menu Calc • Tính phép tốn (+, -, *, /, bình phương, khai căn, logarit,…) Cột chứa kết Calc  Calculator … Phần nhập cơng thức Các hàm tính tốn Bấm OK Tóm tắt trình bày liệu • Tính ước số thống kê vẽ đồ thị  Stat  Basic Statistic  Display Descriptive statistics … Biến số cần tính Chọn ước số thống kê Kích OK Chọn dạng độ thị Chọn ước số thống kê dạng đồ thị Chọn ước số thống kê (Statistics …) Chọn dạng đồ thị (Graphs …) Giả thiết H0 đối thiết H1 • Giả thiết H0: ( Bằng lời ký hiệu tốn học) • Đối thiết H1:( Bằng lời ký hiệu tốn học) • Ví dụ M-1.5: • Giả thiết H0: - Tăng trọng trung bình hai cách chăm sóc - µA = µB • Đối thiết H1: - Tăng trọng trung bình hai cách chăm sóc khác - µA ≠ µB Kiểm tra điều kiện: phân bố chuẩn Stat/ Basic statistics/ Normality test Stat/ Basic statistics/ Normality test Tên biến cần kiểm tra Kích OK Stat/ Basic statistics/ Normality test Probability Plot of D Normal 99 Mean 4.6 StDev 1.955 N 10 AD 0.271 P-Value 0.592 95 90 Percent 80 70 60 50 40 30 20 10 1 D Kiểm tra phân bố chuẩn cột hiệu P-value = 0,592 > 0,05  Số liệu có phân phối chuẩn So sánh hai giá trị trung bình lấy mẫu cặp đơi Stat/ Basic statistics/ t-t Paired t… So sánh hai giá trị trung bình lấy mẫu cặp đơi Chọn chấm trịn Kích OK Giải thích kết (so sánh hai giá trị trung bình lấy mẫu theo cặp) Paired T-Test and CI: A, B Paired T for A - B N Mean StDev SE Mean A 10 42.8000 3.8239 1.2092 B 10 38.2000 4.1312 1.3064 Difference 10 4.60000 1.95505 0.61824 Một số tham số thống kê Xác suất KL 95% CI for mean difference: (3.20144, 5.99856) T-Test of mean difference = (vs not = 0): T-Value = 7.44 P-Value = 0.000 P-Value = 0,000 < 0,05 => Bác bỏ H0, chấp nhận H1 Kết luận: Có sai khác tăng trọng bê hai cách chăm sóc (P < 0,05) ... nhiên cân 12 giống thứ 15 nhóm thứ hai Khối lượng (kg) thu sau: Giống thứ 187,6 180,3 198,6 190,7 194,7 22 1,1 186,7 20 3,1 Giống thứ hai 148,1 146 ,2 1 52, 8 1 62, 4 140 ,2 159,4 196,3 20 3,8 190 ,2 201,0... số cần kiểm tra Mean StDev N AD P-Value 95 90 196 .2 10. 62 12 0 .29 8 0.530 Percent 80 70 60 50 40 30 20 10 Kích OK 170 180 190 20 0 GIONG1 21 0 22 0 P-value (GIỐNG 1) = 0,530 > 0,05  biến số có phân... Cv(%) 12 15 196,18 ±10, 62 153,70 ± 12, 30 5,41 8,00 Giả thi? ??t H0 đối thi? ??t H1 • Giả thi? ??t H0: ( Bằng lời ký hiệu tốn học) • Đối thi? ??t H1:( Bằng lời ký hiệu tốn học) • Ví dụ M-1.4: • Giả thi? ??t H0: