Tin học ứng dụng trong công nghệ sinh học thực phẩm doc

Mục tiêu  Giúp sinh viên độc lập trong nghiên cứu khoa học, có khả năng xử lý số liệu thường gặp trong điều tra, nghiên cứu trong công nghệ sinh học thực phẩm  Trang bị cho sinh viên k

TIN HỌC ỨNG DỤNG TRONG CNSHTP

Mục tiêu

 Giúp sinh viên độc lập trong nghiên cứu

khoa học, có khả năng xử lý số liệu thường gặp trong điều tra, nghiên cứu trong công nghệ sinh học thực phẩm

 Trang bị cho sinh viên kỹ năng sử dụng

phần mềm tin học trong việc giải quyết

xử lý, trình bày số liệu và giải quyết một

Tài liệu tham khảo

 Nguyễn Ngọc Kiểng, Thống kê học trong

nghiên cứu khoa học, NXB Giáo dục, 1996.

 Lê Đức Ngọc, Xử lý số liệu và kế hoạch hóa

thực nghiệm, Khoa Hóa, ĐHQGHN, 2001.

 Nguyễn Cảnh, Quy hoạch thực nghiệm, NXB

Đại học Quốc gia, 2004

4. Bố trí thí nghiệm nghiên cứu thực phẩm

5. Xử lý số liệu thí nghiệm kiểu hoàn toàn

ngẫu nhiên bằng phần mềm Statgraphics

Nội dung

6 Xử lý số liệu thí nghiệm kiểu khối ngẫu

nhiên đầy đủ bằng phần mềm Statgraphics

7 Xử lý số liệu thí nghiệm kiểu bình phương

Latin bằng phần mềm Statgraphics

8 Xử lý số liệu thí nghiệm đa yếu tố bằng phần

mềm Statgraphics

9 Xử lý số liệu thí nghiệm hồi quy và tương

quan tuyến tính bằng phần mềm Statgraphics

1.1 Tin học ứng dụng trong nghiên cứu thực phẩm

Trong mọi ngành khoa học thực nghiệm:

 thực tế

Kết quả bằng số:

 là giá trị của một biến ngẫu nhiên

 phụ thuộc vào nhiều yếu tố

 ước lượng được qui luật phụ thuộc (nghiên cứu trên một tập hợp mẫu với độ tin cậy nào đó)

1.2 Phần mềm ứng dụng trong bảng tính

 Tạo biểu bảng số liệu

 Biễu diễn số liệu dưới dạng biểu đồ

 Xử lý thống kê số liệu nghiên cứu

Bảng phân phối tần số

 Sắp xếp, trình bày dữ liệu một cách có hệ thống

 Phân chia dữ liệu thành từng nhóm khác nhau

 Căn cứ để hình thành biểu đồ phân phối tần số

Sơ đồ tổng quát của bảng phân phối tần số

Sơ đồ tổng quát của bảng phân phối tần số

Sơ đồ tổng quát của bảng phân phối tần số

Năng

suất Tần số Tần số tương

đối (%)

Tần số tích lũy

Tần số tương đối tích lũy

Biểu đồ trong thống kê

 Biểu diễn toàn bộ số liệu

 Thể hiện nét đặc trưng của tập hợp số liệu

 Biểu diễn mối quan hệ giữa tính trạng nghiên cứu và chỉ tiêu theo dõi

Biểu đồ phân phối tần số

 Biểu đồ cột

 Trình bày số quan sát lớn

 Có thể trình bày tần số tương đối, tần số tích lũy, tần số tương đối tích lũy

Biểu đồ phân phối tần số

Biểu đồ phân phối tần số

Biểu đồ tần số tương đối tích lũy

Biểu đồ hộp

 Khảo sát sơ lược dữ liệu

 Tổng quát về phân phối của mẫu/ tổng thể

 thể hiện ví trí tập trung, phân tán, bất thường

Biểu đồ hộp

Biểu đồ hộp

 Khối hộp ‘box’ kéo dài từ giá trị phân vị

¼ đến giá trị phân vị ¾ , khoảng 50% giá trị nẳm trong ‘box’

 Đường thẳng đứng ở vị trí trung bị mẫu, chia dãy số liệu thành 2 phần bằng nhau, nếu mẫu phân bố đối xứng thì đường này nằm gần trung tâm của khối hộp

Biểu đồ hộp

vị cho thấy có một vài số liệu có khả năng gây

ra sai số làm phân bố của mẫu bị lệch

trị cực tiểu đến điểm phân vị ¼ và từ điểm phân vị ¾ đến giá trị cực đại

Biểu đồ điểm

1.3 Phần mềm ứng dụng trong xử lý thống kê

 Phần mềm xử lý thống kê Statgraphics

 Thao tác cơ bản trong phần mềm

 Xử lý thống kê số liệu nghiên cứu

 Thao tác sao chép kết quả xử lý vào

phần mềm văn bản WORD

1.4 Phần mềm ứng dụng trong biểu diễn công thức hóa học

 Thao tác cơ bản trong phần mềm

2 Mô tả đại lượng thống kê bằng phần

mềm tin học

 Phân tích thống kê

 Đại lượng đo lường xu hướng trung bình

 Đại lượng đo lường sự biến thiên

 Xác định các đại lượng thống kê bằng

phần mềm tin học

2.1 Phân tích thống kê

 Các con số tóm lược thông tin định lượng

 Phương pháp tính toán để giúp chúng ta tóm lược hoặc khái quát hoá thông tin

 Kỹ thuật giúp quyết định vấn đề như phân tích phương sai, tương quan hồi qui, trắc nghiệm, …

Hạn chế của thống kê

 Sử dụng thống kê phải biết rành về lĩnh vực chuyên môn của người nghiên cứu

 Thống kê chỉ là phương tiện, công cụ

 Thống kê trình bày những số liệu hoặc hiện tượng rời rạc một cách hệ thống hơn, chứ không nói được bản chất của sự việc

 Thống kê không thay thế được cho suy

Thống kê mô tả

 Là một trong những bước đầu tiên để phân tích vấn đề và thực hiện một quyết định

 Gồm các tính toán cơ bản mang tính chất

mô tả như trung bình, phương sai, độ lệch chuẩn, … nhằm tổng kết về kết quả

Thống kê mô tả

 Phương pháp tóm lược thông tin để làm cho chúng trở nên dễ hiểu tức giảm một

số lớn các số liệu phức tạp thành một số nhỏ hơn gồm các giá trị tóm tắt

 Mô tả mối quan hệ giữa các biến số

Thống kê suy diễn

 Khái quát hoá thông tin của một mẫu cho toàn dân số của mẫu tức là chỉ đo đếm trên một tiểu tập hợp rồi suy luận cho toàn bộ với một độ tin cậy nào đó

 Cung cấp kỹ thuật để kiểm tra trên một mẫu và sử dụng thông tin này để suy rộng

ra các đặc tính của toàn bộ dân số

2.2 Đại lượng đo lường xu hướng trung bình

Mode: (Mo)

 Biến số đơn thức là biến số khi gần như mọi trường hợp đều tập trung về một giá trị

 Biến số nhị thức là biến số khi gần như có hai hay nhiều trường hợp nhất và gần như tương đương nhau

Trung bình cộng

 Đại diện cho cả một tập hợp lớn số liệu

 Nêu lên đặc điểm chung nhất của hiện tượng

 Dùng để so sánh các hiện tượng không có cùng qui mô

X

Trung bình cộng số học

n

X X

Trung bình có trọng số

 Là trường hợp đặc biệt của trung bình số học khi gía trị của biến xuất hiện nhiều lần

i i

f

f X

Trung bình của dữ liệu phân nhóm có khoảng cách

i i

f

f

m X

1 1

Trung bình nhân (trung bình hình học)

GM

 Căn bậc n cho n giá trị

 Thay cho trung bình cộng trong trường hợp dãy số liệu có phân phối lệch (giá trị đột biến)

n

n

X X

X

2.3 Đại lượng đo lường sự biến thiên

Phương sai (variance)

 Phương sai là trung bình của các độ lệch bình phương giữa các giá trị so với giá trị trung bình

 Cộng các hiệu số được bình phương

Lấy tổng của các hiệu số bình phương

Ý nghĩa của phương sai

 Nếu các giá trị được phân phối một cách dàn trãi trên diện rộng và cách xa trung bình thì độ lệch sẽ lớn và phương sai sẽ rất lớn

 Nếu các giá trị quần tụ gần giá trị trung bình thì độ lệch sẽ nhỏ và phương sai sẽ

Độ lệch chuẩn (standard deviation)

 Biểu thị mức độ phân tán (cùng bản chất của tính trạng)

 Độ lệch càng lớn mức độ phân tán càng cao, tính đại diện trung bình càng nhỏ

Mô tả biến thiên

 Mô tả biến thiên chính là đo lường sự khác biệt của các giá trị với một giá trị chuẩn nào đó tức là điểm trung bình

Mô tả biến thiên

Mô tả biến thiên

Mô tả biến thiên

Mô tả biến thiên

 Thông thường làm tròn giá trị của độ lệch chuẩn và phương sai ở chữ số thập phân thứ 2

 Biến thiên càng lớn thì độ lệch chuẩn và phương sai càng lớn

 Khi viết báo cáo kết quả phân tích thống

Hệ số biến dị

 So sánh mức độ phân tán của các tính trạng có bản chất khác nhau

%

100

X SD

CV 

 Độ lệch < 0 (các giá trị có xu hướng tập

 Độ nhọn < 0 (phân bố có đồ thị bẹt hơn

2.4 Xác định các đại lượng thống kê bằng phần mềm tin học

3 Mô tả dữ kiện thí nghiệm bằng phần

mềm tin học

 Mô tả dữ kiện

 Phương pháp xử lý số liệu ban đầu

 Xử lý số liệu của thí nghiệm so sánh 2

mẫu bằng phần mềm STATGRAPHICS

3.1 Mô tả dữ kiện

 Hai biến số có giá trị trung bình như

nhau nhưng độ phân tán không giống nhau

 Độ phân tán cho biết thông tin để đánh

giá độ tin cậy của giá trị tập trung

Các đặc trưng thống kê thường dùng trong mô tả dữ kiện

Các giá trị của một biến số có sự phân phối

là phân tán hay tập trung

 Giá trị đồng nhất (các giá trị của một biến

số có xu hướng quần tụ)

 Giá trị không đồng nhất (các giá trị của một biến số có xu hướng phân tán)

Các đặc trưng thống kê thường dùng trong mô tả dữ kiện

 Trung bình mẫu ước lượng giá trị trung tâm của phân bố

 Độ lệch chuẩn của mẫu liên quan đến sự phân tán của số liệu

Các đặc trưng thống kê thường dùng trong mô tả dữ kiện

 Trung bình mẫu và Độ lệch chuẩn chỉ có giá trị đại diện cho mẫu khi mẫu có phân phối chuẩn

 Độ lệch (skewness) và độ nhọn (kurtosis) dùng để kiểm tra mẫu có phân bố chuẩn hay không

Mẫu (sample)

 Được chọn ngẫu nhiên từ dân số

 Mẫu là một phần và là đại diện của dân số

 Phân tích mẫu có thể suy ra các đặc tính của dân số với một mức độ tin cậy xác định nào đó

Mẫu ngẫu nhiên

 Mẫu lấy từ dân số mà các đơn vị đều có

cơ hội đồng đều nhau, nó mang tính khách quan trong thu thập dữ kiện

Dân số (population)

 Là tập hợp những thông tin về người, sự vật hoặc sự việc riêng biệt kết hợp với

nhau trên cơ sở một đặc điểm chung nào

đó mà người nghiên cứu đang quan tâm

 Là tập hợp toàn bộ các đối tượng nghiên cứu, điều tra, khảo sát

Dân số

 Thường rất lớn và không thể kiểm tra hết

 Muốn biết thông tin về dân số chỉ có thể

đo đếm trên một tiểu tập hợp gọi là mẫu

Biến số liên tục

 Là các số nguyên dương và thập phân

 Các số đo về chiều dài, trọng lượng, thể tích,

Biến số rời rạc

 Là các số nguyên dương

 Các biến biểu thị tính chất hay số đếm

Đơn vị

 đối tượng cụ thể để đo đếm và thu nhập

dữ kiện

 Một mẫu thăm dò sẽ có nhiều đơn vị

 Đơn vị thống kê là một phần tử của một tập hợp mẫu thống kê điều tra khảo sát

Phương sai của mẫu

 Công thức đo lường biến thiên của mẫu (phương sai)

n-1 gọi là bậc tự do của phương sai

Phương sai của mẫu

 Đối với một phương sai, có n-1 các độ lệch có thể biến đổi một cách tự do một khi chúng đã được nhận biết, độ lệch sau cùng chắc chắn sẽ được xác định

 Vì vậy có n-1 bậc tự do

Điểm s chu n hoáố chuẩn hoá ẩn hoá

 Được dùng để đo lường độ lệch của một điểm số nào đĩ khi được so sánh với trung bình bằng độ lệch chuẩn

Điểm s chu n hoáố chuẩn hoá ẩn hoá

 Chuyển một điểm số nào đĩ thành một điểm số chuẩn hố theo cơng thức:

Điểm s chu n hoáố chuẩn hoá ẩn hoá

Biến số chuẩn hoá

 Là biến số mà các điểm số của nó đều được chuyển thành điểm số chuẩn hoá

 Tổng các điểm số chuẩn hoá bằng 0

 Tổng bình phương của các điểm số chuẩn hoá luôn bằng n là tổng số trường hợp trong mẫu

Sai biệt chuẩn

 độ lệch chuẩn của một phân phối mẫu quan trọng đến mức phải đặt cho nó một tên gọi riêng là sai biệt chuẩn (standard error) được viết là:

x



Sai biệt chuẩn

 Là sai số của số trung bình (sai số chọn mẫu)

 Có đơn vị như số trung bình

 Biểu thị mức độ đại diện của mẫu đối với dân số

Sai biệt chuẩn

 SE lớn biểu thị mức độ đại diện của mẫu đối với dân số nhỏ và ngược lại

 Biểu thị mức độ tin cậy của mẫu

 Ước lượng số trung bình của tổng thể

Sai biệt chuẩn

 Sai biệt chuẩn của trung bình là toàn bộ

độ lệch chuẩn của phân phối mẫu của các trung bình của toàn bộ mẫu có kích cỡ nhất định trong dân số, được tính bằng công thức:

x



 

Khoảng tin cậy

 Trung bình của một dân số có thể được tìm ra ở phía dưới và hoặc phía trên của trung bình mẫu, do đó bên cạnh biết được trị trung bình của mẫu cần phải biết khoảng tin cậy

Khoảng tin cậy

 Chính sai biệt chuẩn sẽ cho biết khoảng tin cậy

 Khoảng tin cậy 95%

Khẳng định với độ chắc chắn rằng 95% trung bình của dân số sẽ nằm trong

) 96

, 1

Khoảng tin cậy

 Tương tự 99%:

) 58

, 2 ( X   x

Mô tả dữ kiện

 Phân phối dân số

 Phân phối mẫu

 Phân phối chuẩn

Phân phối dân số

 là phân phối của những điểm số trong một dân số

Phân phối mẫu

 là phân phối của những điểm số trong một mẫu có kích cỡ nhất định

 là phân phối của một thống kê nào đó của tất cả các mẫu có cùng một kích cỡ trong dân số

Phân phối chuẩn

 Khi vẽ biểu đồ tương quan giữa tần số và kết quả thu nhận, hình dạng đường cong thông thường có dạng hình chuông gọi là phân phối chuẩn

Phân phối chuẩn

 Là một phân phối đối xứng có dạng hình chuông, biểu diễn bằng phương trình:

 Hai phân phối chuẩn với độ lệch chuẩn khác nhau:

độ lệch chuẩn nhỏ cho phép khái quát hoá những kết quả của mẫu cho toàn dân số

Phân phối chuẩn

Phân phối chuẩn

Trong một phân phối chuẩn, khoảng:

 68% số liệu trong khoảng X ±SD

 95% số liệu trong khoảng X ±2SD

 99% số liệu trong khoảng X ±3SD

Phân phối chuẩn

Trong một phân phối chuẩn:

 Có 95% số trường hợp nằm trong độ lệch chuẩn ±1,96 so với giá trị trung bình

 Có 99% số trường hợp nằm trong độ lệch chuẩn ±2,58 so với giá trị trung bình

3.2 Phương pháp xử lý số liệu ban đầu

 Gọi a là trị thực của đại lượng đo, X là

kết quả đo

 Sai số tuyệt đối (X-a) có thể gồm 3

thành phần là sai số hệ thống, sai số thô, sai số ngẫu nhiên

Sai số hệ thống

 Sai số hệ thống là sai số không đổi hoặc

thay đổi theo một qui luật nhất định

 Sai số hệ thống có thể hiệu chỉnh được

Sai số thô

 Sai số thô là sai số do bất cẩn, trục trặc

kỹ thuật, thay đổi điều kiện đột ngột, …Đặc điểm đơn lẻ, có trị số tuyệt đối lớn hoặc nhỏ một cách bất thường

 Cần loại bỏ các số đo chứa sai số thô để

khỏi ảnh hưởng không trung thực đến

kết quả chung

Sai số ngẫu nhiên

 Sai số ngẫu nhiên là sai số không thể

tiên đoán được cụ thể, do rất nhiều nhân

tố có tác dụng nhỏ không thể tách riêng hoặc tính riêng

 Sai số ngẫu nhiên là sai số mà người làm

thí nghiệm không thể loại bỏ được, phải chấp nhận

3.3 Xử lý số liệu của thí nghiệm so sánh 2 mẫu bằng phần mềm STATGRAPHICS

 Bố trí thí nghiệm so sánh 2 mẫu

 Xử lý số liệu của thí nghiệm so sánh 2

mẫu bằng phần mềm STATGRAPHICS

 Giả thuyết không H o (Null Hypothesis)

giả thuyết được đặt ra từ đầu với mục đích trắc nghiệm xem nó đúng hay sai dựa vào kết quả thí nhgiệm

 Giả thuyết chọn lựa H 1 (Alternative Hypothesis) Là giả thuyết ngược lại Ho

Bố trí thí nghiệm so sánh 2 mẫu

Xử lý số liệu của thí nghiệm so sánh 2 mẫu bằng phần mềm STATGRAPHICS

4 Bố trí thí nghiệm nghiên cứu thực phẩm

 Khoa học thực phẩm

 Các dạng nghiên cứu thực phẩm

 Các bước trong nghiên cứu thực nghiệm

 Khái quát về thí nghiệm nghiên cứu

 Kiểu bố trí thí nghiệm trong nghiên cứu

thực nghiệm

4.1 Khoa học thực phẩm

 Nghiên cứu các tác động qua lại của các

yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng thực

phẩm

 Kỹ thuật thực phẩm liên quan đến qui

trình, thiết bị, con người, vi sinh vật…

 Giải quyết vấn đề: Chất lượng, An toàn,

4.2 Các dạng nghiên cứu thực phẩm

 Bố trí thí nghiệm bảo quản & chế biến

sản phẩm thực phẩm

 Phân tích diễn biến chất lượng qua thời

gian bảo quản

 Điều tra các yếu tố vật lý, hóa học, sinh

học ảnh hưởng đến chất lượng sản

phẩm, đánh giá hiệu quả của biện pháp

4.3 Các bước trong nghiên cứu thực

nghiệm

 Xác định nhiệm vụ, đối tượng, dân số

 Tính toán số lượng đơn vị cần thu thập

theo qui định thống kê

 Thu thập dữ kiện

 Lưu trữ và xử lý số liệu

 Phân tích kết quả và viết báo cáo

Xác định nhiệm vụ, đối tượng, dân số

 Trước khi tiến hành thu thập dữ kiện,

phải hiểu mình muốn biết gì khi điều tra nghiên cứu

 xác định nhiệm vụ là việc hàng đầu

trước khi thu thập dữ kiện

Tính toán số lượng đơn vị cần thu thập theo qui định thống kê

 Việc xác định dung lượng mẫu cần thiết

cho cuộc điều tra có ảnh hưởng đến kết quả đánh giá và suy diễn kết luận về

quần thể thông qua tập hợp mẫu

 Thu thập không đủ số lượng đơn vị cho

mẫu điều tra sẽ làm lệch sự suy diễn, phi khoa học và dẫn đến sự ngộ nhận gây ra

Thu thập dữ kiện

 Khi điều tra nghiên cứu, phải thực hiện

việc thu thập dữ kiện

 Trong khi thu thập dữ kiện phải thực

hiện việc ghi chép thông qua các bảng ghi số liệu khảo sát