LỜI CẢM ƠN Lời đầu tiên, em xin gửi lời cảm ơn đến khoa Lâm Học trường Đại Học Lâm Nghiệp đã tạo điều kiện cho e hoàn thành bài tiểu luận này. Em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến thầy Lê Đình Lương về bài tiểu luận xác xuất thống kê mà em đã được học trong khóa học này. Nhờ bài giảng và hướng dẫn của thầy em đã học được nhiều kiến thức quan trọng về xác xuất thống kê và cách áp dụng chúng trong thực tế. Trong quá trình học tập, em đã hiểu rõ hơn về các khái niệm cơ bản như phân phối xác suất, phương sai, độ lệch chuẩn, và các phương pháp ước lượng thống kê như phương pháp giải thích, phương pháp trực tiếp, phương pháp chuẩn hóa, và phương pháp thống kê mô tả. Nhờ đó, em đã có thể áp dụng những kiến thức này vào việc giải quyết các bài toán thực tế, từ việc dự đoán kết quả thị trường tài chính đến đánh giá hiệu quả của các chiến lược tiếp thị. Cuối cùng, em cũng muốn cảm ơn thầy vì đã luôn truyền đạt những kiến thức một cách rõ ràng và dễ hiểu. Em rất biết ơn sự giúp đỡ của thầy trong quá trình học tập, và hy vọng sẽ tiếp tục được học tập và phát triển với sự hướng dẫn của thầy trong tương lai. 3 PHẦN 1: MỞ ĐẦU 1.1 Đặt vấn đề Trong cuộc sống hằng ngày xung quanh chúng ta, luôn xuất hiện rất nhiều các biến cố ngẫu nhiên. Đó là những biến cố có thể xảy đến mà ta không thể dự đoán chắc chắn được là nó có xảy ra hay không. Trong khoa học cũng vậy, các nhà khoa học cũng sẽ gặp phải những biến cố ngẫu nhiên mà họ không thể đoán biết chắc chắn được là liệu nó có xảy ra không, hay nó xảy ra như thế nào. Thống kê gắn liền với việc tập hợp dữ liệu, phân tích, giải thích và thảo luận về một vấn đề, còn xác suất dùng để đo, tính toán mức độ chắc chắn khả năng xảy ra một xự kiện, tìm ra được quy luật tác động vào sự kiện đó và giúp định hướng. Xác suất thống kê là môn học có lịch sử phát triển đã lâu đời. Lý thuyết xác suất thống kê là bộ môn nghiên cứu các hiện tượng ngẫu nhiên trong cuộc sống. Sự ra đời của lý thuyết xác suất thống kê bắt đầu từ những bức thư từ hai nhà toán học vĩ đại người Pháp là Pascal và Femat xung quanh cách giải đáp một vấn đề phát sinh trong những trò chơi cờ bạc mà được một nhà quý tộc đưa ra cho Pascal. Ngày nay lí thuyết được áp dụng trong rất nhiều lĩnh vực như trong y học, Công nghệ, kinh tế, sinh học và với sự phát triển không ngừng của khoa học kĩ thuật thì đã khiến môn xác suất thống kê dần được phổ biến trong các trường cao đẳng, đại học và vì nhu cầu ngày một càng cao đặc biệt đối với các sinh viên ngành không chuyên về toán. Nên giáo trình xác suất thống kê ngày một được cải tiến lên để phù hợp với nhu cầu ấy. Để có thể tự ứng dụng thống kê vào cuộc sống hằng ngày, em đã áp dụng đối tượng nghiên cứu bằng cách tiến hành làm thí nghiệm sản xuất giá đậu, với đề tài “Làm thí nghiệm sản xuất giá đậu xanh với 5 nghiệm thức ở 5 mức tưới khác nhau, thu thập và xử lí số liệu bằng phần mềm LibreOffice Cale ”. 1.2 Mục đích, yêu cầu của đề tài 1.2.1 Mục đích đề tài Đánh giá sự tăng khối lượng của giá đậu qua các ngày tưới. Xác định mức tưới phù hợp để có khối lượng của giá đậu xanh cao nhất. Sử dụng lược đồ phân tích Anova và LSD bằng phần mềm Libreoffice. Tìm ra nghiệm thức tối ưu bằng sinh khối. 1.2.2 Yêu cầu Phải thực hiện đúng số lượng nghiệm thức (Đậu xanh chia thành 5 nghiệm thức, mỗi nghiệm thức lặp lại 3 lần với khối lượng hạt ban đầu là 26 gram/nghiệm thức Đúng phương pháp (các nghiệm thức được bọc trong khăn mỏng giữ ẩm và đựng vào hộp kín. Các nghiệm thức được sử lí ngâm hạt ban đầu như nhau về thời gian và cân lần đầu tiên ngay khi ủ. Những lần cân tiếp theo vào buối sáng trước khi ngâm lần thứ nhất. Cho đến khi đạt kết quả thu hoạch (sau 5 đến 7 ngày). 4 Kết quả thực hiện phải đúng thực tế, đáp ứng yêu cầu số liệu chính xác các chỉ tiêu cân đo, ghi chép và thống kê số liệu PHẦN 2: NỘI DUNG TIỂU LUẬN 2.1 Tổng quan vấn đề nghiên cứu 2.1.1 Vấn đề nghiên cứu Vấn đề nghiên cứu trong đề tài này là làm giá đậu xanh với các mức độ tươi khác nhau. Cụ thể, đề tài sẽ thực hiện thí nghiệm làm giá đậu xanh với 5 mức độ tươi khác nhau và thực hiện lặp lại 3 lần. Thí nghiệm sẽ được tiến hành cách đều trong ngày từ 1 đến 5 lần và đo lường khối lượng bình quân của nghiệm th
Trang 1PHÂN HIỆU TRƯỜNG ĐẠI HỌC LÂM NGHIỆP TẠI TỈNH
ĐỒNG NAI KHOA LÂM HỌC
===&&&===
TIỂU LUẬN HỌC PHẦN: XÁC SUẤT THỐNG KÊ
Tên đề tài:
LÀM THÍ NGHIỆM GIÁ ĐẬU XANH VỚI 5 MỨC TƯỚI KHÁC NHAU CÁCH ĐỀU TRONGNGÀY TỪ 1 ĐẾN 5 LẦN CỦA NGHIỆM THỨC VÀ PHÂN TÍCH VIẾT BÁO CÁO BẰNG
PHẦN MỀM LIBREOFFICE CALC
GV hướng dẫn: ThS.LÊ ĐÌNH LƯƠNG
Người thực hiện: TRẦN THỊ KIỀU TRANG Lớp: K68A4_QLĐĐ_LT_CQ
MSSV: 23A850103003
Đồng Nai – Năm 2024
Trang 2MỤC LỤC
LỜI CẢM ƠN 2
PHẦN 1: MỞ ĐẦU 4
1.1 Đặt vấn đề 4
1.2 Mục đích, yêu cầu của đề tài 4
1.2.1 Mục đích đề tài 4
1.2.2 Yêu cầu 4
PHẦN 2: NỘI DUNG TIỂU LUẬN 5
2.1 Tổng quan vấn đề nghiên cứu 5
2.1.1 Vấn đề nghiên cứu 5
2.1.2 Các vấn đề thực tiễn đã giải quyết được dựa vào bài toán trên 6
2.2 Nội dung nghiên cứu 6
2.2.1 Bố trí thí nghiệm 7
2.2.2 Thu thập và xử lí số liệu 9
2.2.3 Kết quả nguyên cứu 15
PHẦN 3 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 17
3.1 Kết luận 17
3.2 Kiến nghị 17
TÀI LIỆU THAM KHẢO 18
Trang 3DANH MỤC BẢNG
Ngày 1: 11
Ngày 2: 11
Ngày 3: 12
Ngày 4: 13
Ngày 5: 14
Bảng 1: Kết quả thí nghiệm 16
Trang 4LỜI CẢM ƠN
Lời đầu tiên, em xin gửi lời cảm ơn đến khoa Lâm Học trường Đại Học Lâm Nghiệp đã tạo điều kiện cho e hoàn thành bài tiểu luận này Em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến thầy Lê Đình Lương về bài tiểu luận xác xuất thống kê mà em đã được học trong khóa học này Nhờ bài giảng và hướng dẫn của thầy em đã học được nhiều kiến thức quan trọng về xác xuất thống kê và cách áp dụng chúng trong thực
tế
Trong quá trình học tập, em đã hiểu rõ hơn về các khái niệm cơ bản như phân phối xác suất, phương sai, độ lệch chuẩn, và các phương pháp ước lượng thống kê như phương pháp giải thích, phương pháp trực tiếp, phương pháp chuẩn hóa, và phương pháp thống kê mô tả Nhờ đó, em đã có thể áp dụng những kiến thức này vào việc giải quyết các bài toán thực tế, từ việc dự đoán kết quả thị trường tài chính đến đánh giá hiệu quả của các chiến lược tiếp thị
Cuối cùng, em cũng muốn cảm ơn thầy vì đã luôn truyền đạt những kiến thức một cách rõ ràng và dễ hiểu Em rất biết ơn sự giúp đỡ của thầy trong quá trình học tập,
và hy vọng sẽ tiếp tục được học tập và phát triển với sự hướng dẫn của thầy trong tương lai
Trang 5PHẦN 1: MỞ ĐẦU
1.1 Đặt vấn đề
Trong cuộc sống hằng ngày xung quanh chúng ta, luôn xuất hiện rất nhiều các biến cố ngẫu nhiên Đó là những biến cố có thể xảy đến mà ta không thể dự đoán chắc chắn được là nó có xảy ra hay không Trong khoa học cũng vậy, các nhà khoa học cũng sẽ gặp phải những biến cố ngẫu nhiên mà họ không thể đoán biết chắc chắn được là liệu nó có xảy ra không, hay nó xảy ra như thế nào Thống kê gắn liền với việc tập hợp dữ liệu, phân tích, giải thích và thảo luận về một vấn đề, còn xác suất dùng để đo, tính toán mức độ chắc chắn khả năng xảy ra một xự kiện, tìm ra được quy luật tác động vào sự kiện đó và giúp định hướng
Xác suất thống kê là môn học có lịch sử phát triển đã lâu đời Lý thuyết xác suất thống kê là bộ môn nghiên cứu các hiện tượng ngẫu nhiên trong cuộc sống Sự
ra đời của lý thuyết xác suất thống kê bắt đầu từ những bức thư từ hai nhà toán học
vĩ đại người Pháp là Pascal và Femat xung quanh cách giải đáp một vấn đề phát sinh trong những trò chơi cờ bạc mà được một nhà quý tộc đưa ra cho Pascal
Ngày nay lí thuyết được áp dụng trong rất nhiều lĩnh vực như trong y học, Công nghệ, kinh tế, sinh học và với sự phát triển không ngừng của khoa học kĩ thuật thì đã khiến môn xác suất thống kê dần được phổ biến trong các trường cao đẳng, đại học
và vì nhu cầu ngày một càng cao đặc biệt đối với các sinh viên ngành không chuyên
về toán Nên giáo trình xác suất thống kê ngày một được cải tiến lên để phù hợp với nhu cầu ấy
Để có thể tự ứng dụng thống kê vào cuộc sống hằng ngày, em đã áp dụng đối tượng nghiên cứu bằng cách tiến hành làm thí nghiệm sản xuất giá đậu, với đề tài
“Làm thí nghiệm sản xuất giá đậu xanh với 5 nghiệm thức ở 5 mức tưới khác nhau, thu thập và xử lí số liệu bằng phần mềm LibreOffice Cale ”
1.2 Mục đích, yêu cầu của đề tài
1.2.1 Mục đích đề tài
Đánh giá sự tăng khối lượng của giá đậu qua các ngày tưới
Xác định mức tưới phù hợp để có khối lượng của giá đậu xanh cao nhất
Sử dụng lược đồ phân tích Anova và LSD bằng phần mềm Libreoffice Tìm ra nghiệm thức tối ưu bằng sinh khối
1.2.2 Yêu cầu
Phải thực hiện đúng số lượng nghiệm thức (Đậu xanh chia thành 5 nghiệm thức, mỗi nghiệm thức lặp lại 3 lần với khối lượng hạt ban đầu là 26 gram/nghiệm thức
Đúng phương pháp (các nghiệm thức được bọc trong khăn mỏng giữ ẩm và đựng vào hộp kín Các nghiệm thức được sử lí ngâm hạt ban đầu như nhau về thời gian và cân lần đầu tiên ngay khi ủ Những lần cân tiếp theo vào buối sáng trước khi ngâm lần thứ nhất Cho đến khi đạt kết quả thu hoạch (sau 5 đến 7 ngày)
Trang 6Kết quả thực hiện phải đúng thực tế, đáp ứng yêu cầu số liệu chính xác các chỉ tiêu cân đo, ghi chép và thống kê số liệu
PHẦN 2: NỘI DUNG TIỂU LUẬN
2.1 Tổng quan vấn đề nghiên cứu
2.1.1 Vấn đề nghiên cứu
Vấn đề nghiên cứu trong đề tài này là làm giá đậu xanh với các mức độ tươi khác nhau Cụ thể, đề tài sẽ thực hiện thí nghiệm làm giá đậu xanh với 5 mức độ tươi khác nhau và thực hiện lặp lại 3 lần Thí nghiệm sẽ được tiến hành cách đều trong ngày
từ 1 đến 5 lần và đo lường khối lượng bình quân của nghiệm thức
Vấn đề nghiên cứu trong đề tài này liên quan đến xác suất thống kê và các phương pháp thí nghiệm khoa học để phân tích và đưa ra kết luận về kết quả nghiên cứu Cụ thể, để giải quyết vấn đề nghiên cứu này, các kiến thức xác suất thống kê và phương pháp thí nghiệm khoa học được áp dụng như sau:
Thiết kế thí nghiệm: Thí nghiệm ta lấy 390 gram đậu xanh chia thành 5 nghiệm thức, mỗi nghiệm thức thực hiện 3 lần với 5 mức độ tươi khác nhau
Thu thập số liệu: Số liệu được thu thập từ thí nghiệm được tiến hành trong điều kiện cố định và phân bố ngẫu nhiên để đảm bảo tính khả diễn giải của kết quả
Xử lí số liệu: Dữ liệu được xử lý bằng các phương pháp thống kê để đưa ra kết quả phân tích và tìm ra nghiệm thức tối ưu
Phân tích kết quả: Kết quả nghiên cứu được phân tích bằng các phương pháp thống kê như kiểm định giả thuyết, ANOVA và phân tích hồi quy để tìm ra mức độ tươi phù hợp nhất cho từng nghiệm thức
Đưa ra kết luận và kiến nghị: Kết quả nghiên cứu được đưa ra kết luận và kiến nghị để giúp cho các nhà sản xuất đậu xanh có thể tối ưu hóa quy trình sản xuất và tăng năng suất với chi phí thấp nhất
Các kiến thức xác suất thống kê liên quan đến việc lựa chọn phương pháp thí nghiệm, phân tích dữ liệu và đưa ra kết luận chính xác Các kiến thức này bao gồm:
Phân phối xác suất: Cho phép đánh giá xác suất của các sự kiện khác nhau
và tính toán các tham số thống kê như trung bình, phương sai, độ lệch chuẩn
Trang 7 Kiểm định giả thuyết: cho phép đánh giá tính chất
Trong bài toán làm giá đậu xanh với 5 mức tươi khác nhau, ta có thể đặt giả thuyết như sau:
H0 (giả thuyết không): Không có sự khác biệt đáng kể về các nghiệm thức
ở 5 mức tươi khác nhau
H1 (giả thuyết có): Có sự khác biệt đáng kể về các nghiệm thức ở 5 mức tươi khác nhau
Để kiểm định giả thuyết này, ta có thể sử dụng các phương pháp kiểm định thống kê như phân tích phương sai (ANOVA) hoặc kiểm định t-test Với ANOVA, ta có thể kiểm tra sự khác biệt giữa các nghiệm thức và xác định xem liệu có nghiệm thức nào khác biệt đáng kể so với các nghiệm thức khác hay không Với kiểm định t- test, ta
có thể so sánh trung bình giữa các nghiệm thức để xác định xem liệu có sự khác biệt đáng kể giữa nghiệm thức hay không
Khi đã thực hiện kiểm định, nếu giá trị p (p-value) thu được nhỏ hơn mức ý nghĩa α (alpha), ta có thể bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1 Ngược lại, nếu giá trị p lớn hơn α, ta không thể bác bỏ giả thuyết H0 và kết luận rằng không có sự khác biệt đáng kể giữa các nghiệm thức và 5 mức tươi khác nhau
2.1.1 Các vấn đề thực tiễn đã giải quyết được dựa vào bài toán trên
Nhằm mục đích tìm ra giá đậu xanh tốt nhất và mức độ tươi phù hợp nhất để đạt được năng suất sản xuất cao nhất với chi phí thấp nhất Kết quả nghiên cứu sẽ giúp các nhà sản xuất giá đậu xanh có thể tối ưu hóa quy trình sản xuất và giảm thiểu chi phí sản xuất, đồng thời tăng năng suất sản xuất
Trong lĩnh vực xác suất thống kê, việc tiến hành thí nghiệm để thu thập dữ liệu và phân tích dữ liệu là rất quan trọng Chúng ta cần phải xác định các biến độc lập (giống và mức tươi) và biến phụ thuộc (năng suất gia công phẩm) để có thể phân tích
dữ liệu và đưa ra kết luận chính xác Ngoài ra, chúng ta cần phải áp dụng các phương pháp thống kê phù hợp để phân tích dữ liệu và đánh giá sự khác biệt giữa các nghiệm thức và năm mức tươi khác nhau
Hai phương pháp thống kê chính được sử dụng trong phân tích dữ liệu: thống
kê mô tả, đây là phương pháp tóm tắt dữ liệu từ một mẫu sử dụng các chỉ số như là giá trị trung bình hoặc độ lệch chuẩn, và thống kê suy luận, rút ra kết luận từ dữ liệu biến thiên ngẫu nhiên (ví dụ: các sai số quan sát, mẫu của tổng thể) Thống kê mô tả được sử dụng thường xuyên nhất với hai thuộc tính phân phối (mẫu hoặc tổng thể):
Trang 8chiều hướng trung tâm (hoặc vị trí) tìm cách để mô tả giá trị trung bình hoặc giá trị đặc trưng của phân phối, trong khi phân tán (hoặc thay đổi) mức độ đặc trưng mà các thuộc tính của phân phối đi trệch so với nghiên cứu Suy luận về thống kê toán học được thực hiện trong khuôn khổ của lý thuyết xác suất, trong đó đề cập tới việc phân tích các hiện tượng ngẫu nhiên Để thực hiện một suy luận khi chưa biết số lượng, hoặc nhiều ước lượng được đánh giá bằng cách sử dụng mẫu
Thủ tục thống kê tiêu chuẩn liên quan đến sự phát triển của một giả thuyết vô nghĩa ban đầu là không có mối quan hệ nào giữa hai đại lượng Loại bỏ hoặc bác bỏ giả thuyết này là một nhiệm vụ quan trọng trong việc giải thích những quan điểm mới của khoa học thống kê, đưa ra một ý nghĩa chính xác trong đó một giả thuyết được chứng minh là sai Những gì thống kê gọi là một giả thuyết khác chỉ đơn giản
là một giả thuyết trái với giả thuyết vô nghĩa Phân tích từ một giả thuyết hai hình thức cơ bản của lỗi này được ghi nhận: sai số loại I (giả thuyết vô nghĩa sai bị bác bỏ cho một tính chất xác thực không đúng) và sai số loại II (giả thuyết không được bác
bỏ và sự khác biệt thật sự giữa các tổng thể được bỏ qua cho một phủ định sai)
Một việc quan trọng là tập hợp các giá trị của các ước lượng dẫn đến bác bỏ giả thuyết vô nghĩa Do đó sai số của xác suất loại I là xác suất các ước lượng thuộc các miền quan trọng cho rằng giả thuyết đúng (có ý nghĩa thống kê) và sai số của xác suất loại II là xác suất mà các ước lượng không phụ thuộc các lớp quan trọng được đưa ra rằng giả thuyết thay thế là đúng Các chính sách thống kê của một bài đánh giá xác suất đúng khi bác bỏ giả thuyết vô nghĩa khi giả thuyết là sai Nhiều vấn đề
đã được liên kết với khôn khổ: từ việc có được một cỡ mẫu đủ để xác định một giả thuyết vô nghĩa thích hợp Quy trình đo lường để tạo ra các dữ liệu thống kê cũng có thể bị lỗi Phần nhiều trong số các lỗi này được chia làm hai loại: ngẫu nhiên (noise – dữ liệu vô nghĩa) hoặc có hệ thống (bias – độ chệch), nhưng các loại sai lệch khác (ví dụ, sai lệch khi người phân tích báo cáo sai các đơn vị đo lường) cũng rất quan trọng Sự xuất hiện của dữ liệu bị thiếu hoặc sự kiểm duyệt có thể dẫn đến các ước tính bị chệch và những kỹ thuật cụ thể đã được phát triển để giải quyết những vấn đề này
Khi ứng dụng thống kê cho một vấn đề khoa học, ngành công nghiệp, hoặc một vấn
đề xã hội rất cần thiết để bắt đầu với việc thống kê tổng thể hoặc tiến trình nghiên cứu Nghiên cứu về tổng thể có thể có nhiều chủ đề như “tất cả những người đang sống trong một nước” hay “mỗi nguyên tử tạo nên tinh thể”
Các nhà thống kê tổng hợp dữ liệu về toàn bộ tổng thể (hoạt động điều tra mẫu tổng thể) Điều này có thể được thống kê bởi Viện thống kê chính phủ Thống kê mô
tả có thể được sử dụng để tổng hợp các số liệu tổng thể Mô tả bằng các con số bao gồm để lệch trung bình và độ lệch chuẩn cho các dữ liệu liên tục (như thu nhập), trong khi tần số và tỷ lệ phần trăm hiệu quả hơn khi mô tả các loại dữ liệu
Ứng dụng thống kê, lý thuyết thống kê và toán thống kê: “Thống kê ứng dụng”
Trang 9bao gồm thống kê mô tả và các ứng dụng của thống kê suy luận (bằng chứng cần thiết) Lý thuyết thống kê liên quan tới những lập luận logic cơ bản giải thích của phương pháp tiếp cận kết luận thống kê, cũng bao gồm toán thống kê Toán thống kê không chỉ bao gồm các thao tác của phân phối xác suất cần thiết cho kết quả phát sinh liên quan đến các phương pháp tính toán và suy luận, nhưng còn khía cạnh khác nhau của các số liệu thống kê tính toán và thiết kế các thử nghiệm
Học qua máy và khai thác dữ liệu: Có hai ứng dụng cho học qua máy móc và
Khai thác dữ liệu: quản lý dữ liệu và phân tích dữ liệu Các công cụ thống kê cần thiết cho việc phân tích dữ liệu
Thống kê trong xã hội học: Thống kê được áp dụng cho một loạt các môn học, bao gồm cả khoa học tự nhiên và xã hội, chính trị và kinh doanh Thống kê tư vấn có thể giúp các tổ chức và công ty không có chuyên môn trả lời những thắc mắc
Trang 102.2 Nội dung nghiên cứu
2.2.1 : Bố trí thí nghiệm:
Trình bày quy trình bố trí thí nghiệm
Bố trí thí nghiệm được thực hiện như sau:
*Nguyên Liệu
+ 390 Đậu xanh (Không bị mốc không bị mọt đảm bảo nảy mầm tốt)
+ Ly nhựa và có lỗ thoát nước bên dưới (trọng lượng ly 7.2 gram)
+ Cân tiểu ly có trọng lượng
0.1 gram- 3kg Nước sạch
(nước ấm) có nhiệt độ là 55°C
Khăn ướt giữ độ ẩm trong suốt
quá trình ủ giá Thời gian và
địa điểm thí nghiệm
+ Thời gian từ ngày 1-6-2024 đến ngày 6-6-2024
+ Địa điểm tiến hành thí nghiệm: Tại nhà gần phân hiệu trường đại học lâm nghiệp tỉnh Đồng Nai
*Cách làm
Bước 1: Tiến hành chia đậu xanh đều thành 15 phần, mỗi phần 26 gram, để vào trong
các ly nhựa dùng để ủ
Bước 2: Tiến hành ngâm đậu (mỗi lần ngâm trong 9 phút)
TN 1.1, TN 1.2, TN 1.3: ngâm nước 1 lần / ngày
TN 2.1, TN 2.2, TN 2.3: ngâm nước 2 lần / ngày
TN 3.1, TN 3.2, TN 3.3: ngâm nước 3 lần / ngày
TN 4.1,TN 4.2, TN 4.3: ngâm nước 4 lần/ngày
TN 5.1, TN 5.2, TN 5.3: ngâm nước 5 lần/ngày
Bước 3: Tiến hành cân đậu vào mỗi buổi sáng trước khi ngâm đậu Thí nghiệm diễn
ra trong 5 ngày
Bước 4: Lặp lại quá trình thực hiện thí nghiệm đối với các mẫu thử còn lại của mỗi điều kiện để thu thập đủ dữ liệu cho phân tích và đánh giá kết quả
* Phương pháp thu thập số liệu
Đối với kết quả thí nghiệm: Cả 05 nghiệm thức (15 mẫu) đều được theo dõi
Số liệu thu thập từ việc cân trọng lượng từ 15 mẫu thực nghiệm được trình bày tại các bảng: 2.1, 2.2, 2.3,2.4 2.5
Sử dụng phép phân tích phương sai một nhân tố
Mục tiêu của phân tích phương sai là so sánh trung bình của nhiều nhóm (tổng thể) dựa trên các số trung bình của các mẫu quan sát từ các nhóm này và thông
Qua kiểm định giả thuyết để kết luận về sự bằng nhau của các số trung bình này Phân tích phương sai một nhân tố là phân tích ảnh hưởng của một yếu tố Nguyên nhân – dạng biến định tính (cụ thể ở bài này là ảnh hưởng của việc tưới Nước) đến một yếu
tố kết quả - dạng biến định lượng đang nghiên cứu (cụ thể ở bài này là sự phát triển,
