Bài giảng Thống kê ứng dụng trong kinh doanh: Chương 6 - Phân tích phương sai được biên soạn với các nội dung sau: Tổng quan về phân tích phương sai; Phân tích phương sai một yếu tố; Phân tích phương sai hai yếu tố; Thực hành phân tích dữ liệu bằng phân tích ANOVA với Excel/SPSS. Mời các bạn cũng tham khảo bài giảng tại đây!
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI VIỆN KINH TẾ VÀ QUẢN LÝ EM3230 THỐNG KÊ ỨNG DỤNG TRONG KINH DOANH CHƯƠNG PHÂN TÍCH PHƯƠNG SAI Nội dung 6.1 Tổng quan phân tích phương sai (Bài giảng video) 6.2 Phân tích phương sai yếu tố (Bài giảng video) 6.3 Phân tích phương sai hai yếu tố 6.4 Thực hành phân tích liệu phân tích ANOVA với Excel/SPSS EM3230 Thống kê ứng dụng Mục tiêu chương Sau kết thúc chương này, người học có thể: § Hiểu phạm vi ứng dụng giả định cần có thực ANOVA (phân tích phương sai) § Nắm vững quy trình thực ANOVA yếu tố § Biết cách đọc bảng ANOVA mối liên hệ tiêu bảng ANOVA § Mơ tả quy trình thực ANOVA hai yếu tố: trường hợp có quan sát ô nhiều quan sát ô § Biết cách thực phân tích phương sai với Excel/SPSS EM3230 Thống kê ứng dụng 6.1 Giới thiệu chung § ANALYSIS OF VARIANCE: ANOVA § Là mở rộng kiểm định trung bình Biết s KĐ tổng thể KĐ trung bình Chưa biết s, mẫu lớn KĐ tỷ lệ Chưa biết s, mẫu nhỏ Kiểm định tham số KĐ phương sai Biết s KĐ tổng thể KĐ trung bình Chưa biết s, mẫu lớn KĐ tỷ lệ Chưa biết s, mẫu nhỏ KĐ phương sai ANOVA yếu tố KĐ k tổng thể (k>2) ANOVA yếu tố EM3230 Thống kê ứng dụng 6.1 Giới thiệu chung § ANALYSIS OF VARIANCE: ANOVA § Là mở rộng kiểm định trung bình § Cho phép so sánh trung bình nhiều nhóm/ tổng thể lúc § Nghiên cứu mối quan hệ biến phân loại biến định lượng Cách trưng bày sản phẩm Doanh thu EM3230 Thống kê ứng dụng Cách Cách Cách 34 30 23 24 31 28 36 34 28 39 23 30 32 27 31 6.1 Giới thiệu chung Bản chất ANOVA § § Mục đích ANOVA: Phân tích ảnh hưởng biến đầu vào X đến biến đầu Y, đó: § X có liệu định tính, có từ biểu hiện/ giá trị trở lên § Y có liệu định lượng (thang đo khoảng, tỷ lệ) Xem xét tác động biến X1 đến Y: ANOVA yếu tố (one-way ANOVA/ Single factor ANOVA) § Xem xét tác động biến đầu vào X1 X2 tới Y: ANOVA hai yếu tố (two-way/ two-factor ANOVA) EM3230 Thống kê ứng dụng 6.2 Phân tích phương sai yếu tố Giả sử cần so sánh số trung bình k tổng thể độc lập § Lấy k mẫu có số quan sát n1, n2… nk; tuân theo PP chuẩn § Trung bình tổng thể ký hiệu μ1; μ2 ….μk § Mơ hình phân tích phương sai yếu tố ảnh hưởng mô tả dạng kiểm định giả thuyết sau: Ho: μ1 = μ2 =….=μk H1: Tồn cặp có μi ≠μ j; i ≠ j EM3230 Thống kê ứng dụng 6.2 Phân tích phương sai yếu tố Để kiểm định cần giả thiết sau: § Mỗi mẫu tuân theo phân phối chuẩn N(μ, σ2) § Các phương sai tổng thể § Lấy k mẫu độc lập từ k tổng thể Mỗi mẫu quan sát nj lần EM3230 Thống kê ứng dụng 6.2 Phân tích phương sai yếu tố CÁC BƯỚC KIỂM ĐỊNH § Bước 1: Tính trung bình mẫu nhóm trung bình chung TT k nhóm mẫu quan sát … k X11 X12 X13 … X1k X21 X22 X23 … X2k X31 X32 X33 … X3k … … … … … … j Xj1 Xj2 Xj3 … Xjk Trung bình mẫu x1 x2 x3 … xk EM3230 Thống kê ứng dụng 6.2 Phân tích phương sai yếu tố CÁC B pháp kiểm soát chất lượng thử nghiệm cho tỷ lệ lỗi khác a = 05 Do not reject H0 MSW Kết luận: F2,12,.05= 3.89 MSA 2358.2 MSB = = 25.275 F = 25.275 19 6.3 Phân tích phương sai hai yếu tố 6.3.1 Trường hợp có quan sát Bước 3: Tính phương sai • Phương sai nhóm (cột) • Phương sai khối (dịng) • Phương sai dư EM3230 Thống kê ứng dụng 𝑆𝑆𝐺 𝑀𝑆𝐺 = 𝐾−1 𝑆𝑆𝐵 𝑀𝑆𝐵 = 𝐻−1 𝑆𝑆𝐸 𝑀𝑆𝐸 = (𝐻 − 1)(𝐾 − 1) 28 6.3 Phân tích phương sai hai yếu tố 6.3.1 Trường hợp có quan sát § Bước 4: Tính giá trị kiểm định 𝐹1 = § 𝑀𝑆𝐺 𝑀𝑆𝐸 𝐹2 = 𝑀𝑆𝐵 𝑀𝑆𝐸 Bước 5: Miền bác bỏ v H0: trung bình K tổng thể theo yếu tố nguyên nhân thứ (cột) bị bác bỏ F1>FK-1, (K-1)(H-1),a v H0: trung bình H tổng thể theo yếu tố nguyên nhân thứ hai (hàng) bị bác bỏ F2> FH-1, (K-1)(H-1),a EM3230 Thống kê ứng dụng 29 6.3 Phân tích phương sai hai yếu tố 6.3.2 Trường hợp có nhiều quan sát Cột (nhóm) Hàng (Khối) … K X111, X112, …, X11L X211, X212, …, X21L … XK11, XK12, …, XK1L X121, X122, …, X12L X221, X222, …, X22L … XK21, XK22, …, XK2L … H EM3230 Thống kê ứng dụng … X1H1, X1H2, …, X1HL … X2H1, X2H2, …, X2HL … … … XKH1, XKH2, …, XKHL 30 6.3 Phân tích phương sai hai yếu tố 6.3.2 Trường hợp có nhiều quan sát ô Kiểm định giả thuyết H0 § Trung bình K tổng thể theo yếu tố nguyên nhân thứ (cột) § Trung bình H tổng thể theo yếu tố nguyên nhân thứ hai (dịng) § Khơng có tác động qua lại yếu tố thứ (cột) yếu tố thứ hai (dịng) Tham khảo quy trình kiểm định trang 271 SGK EM3230 Thống kê ứng dụng 31 6.4 Thực hành phân tích liệu phân tích ANOVA với Excel/SPSS (Sinh viên thực hành theo hướng dẫn giảng viên) EM3230 Thống kê ứng dụng 32 TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI VIỆN KINH TẾ VÀ QUẢN LÝ CHÚC CÁC BẠN HỌC TỐT ...EM3230 Thống kê ứng dụng 31 6. 4 Thực hành phân tích liệu phân tích ANOVA với Excel/SPSS (Sinh viên thực hành theo hướng dẫn giảng viên) EM3230 Thống kê ứng dụng 32 TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI ...F1>FK-1, (K-1)(H-1),a v H0: trung bình H tổng thể theo yếu tố nguyên nhân thứ hai (hàng) bị bác bỏ F2> FH-1, (K-1)(H-1),a EM3230 Thống kê ứng dụng 29 6. 3 Phân tích phương sai hai yếu tố 6. 3.2 Trường .. .Nội dung 6. 1 Tổng quan phân tích phương sai (Bài giảng video) 6. 2 Phân tích phương sai yếu tố (Bài giảng video) 6. 3 Phân tích phương sai hai yếu tố 6. 4 Thực hành phân tích liệu