Bài giảng Phương pháp thống kê và bố trí thí nghiệm: Chương 2 - Mô tả và trình bày dữ liệu

1. Mô tả và trình bày dữ liệu bằng bảng 2. Mô tả và trình bày dữ liệu bằng biểu đồ 3. Các số đo định tâm 4. Các số đo độ phân tán

Trang 1

Chương 2

MÔ TẢ & TRÌNH BÀY DỮ LIỆU

Trang 2

NỘI DUNG

1 Mô tả và trình bày dữ liệu bằng bảng

2 Mô tả và trình bày dữ liệu bằng biểu đồ

3 Các số đo định tâm

4 Các số đo độ phân tán

MÔ TẢ & TRÌNH BÀY DỮ LIỆU

Trang 4

Mở tập tin dữ liệu

1 Mô tả và trình bày dữ liệu bằng bảng

Trang 5

Tập tin Dữ liệu

Trang 6

Mở file excel

Trang 7

Lập bảng tần số một chiều

• Stat > Tables > Tally Individual Variables…

Trang 8

Trang 9

Bảng tần số hai chiều

• Stat > Tables > Cross Tabulation and square…

Trang 10

Chi-1 Mô tả và trình bày dữ liệu bằng bảng

Bảng tần số hai chiều

Bảng 2.3 Chỉ số thể trọng và giới tính của 200 bệnh nhân

Trung bình 51 (34.93) 24 (44.44) 75 (37.50) Mập 63 (43.15) 22 (40.74) 85 (42.50) Béo phì 29 (19.86) 8 (14.81) 37 (18.50)

Trang 11

40 – 49

50 – 59

60 – 69

70 – 79 Tổng

Số bệnh nhân

3 6 8 11 12 40

Trang 12

Nhập liệu

2 Mô tả và trình bày dữ liệu bằng biểu đồ

Trang 13

Vẽ biểu đồ: Graph > Pie Chart …

Trang 14

Khai báo

Trang 15

Ghi nhãn

Trang 16

Pie Chart vẽ bằng Minitab

Trang 17

Time Series Plot

•Dùng biểu diễn sự thay đổi của dữ liệu

theo thời gian.

Thí dụ Nồng độ của Hg trong 20 năm ở hai vị trí khác nhau

của Địa Trung hải.

Trang 18

Vẽ biểu đồ: Graph > Time Series Plot…

Trang 19

Vẽ biểu đồ: Graph > Time Series Plot…

Trang 20

Khai báo

Trang 21

Khai báo

Trang 22

Khai báo

Trang 23

Khai báo

Trang 24

Hình 2.2 Time Series Plot với 1 trục Y

700 600 500 400 300 200 100 0

Trang 25

Thêm thang đo thứ hai cho trục Y

• Click chuột phải

vào Edit Y Scale

Trang 26

Thêm thang đo thứ hai cho trục Y

Trang 27

Hình 2.2 Time Series Plot với 2 trục Y

700 600 500 400 300 200 100 0

Trang 28

Line Plot

• Dùng so sánh dữ liệu của 2 hay nhiều nhóm

VD: Chi phí y tế (%GDP) trong giai đoạn từ 1960 đến 2000

Trang 29

Vẽ biểu đồ: Graph > Line Plot …

Trang 30

Trang 31

Trang 33

Bar Chart

•Dùng so sánh các giá trị của các chuỗi

dữ liệu

•Thí dụ 1: Ở Mỹ, số người tham gia tổ

chức bảo vệ sức khoẻ (HMOs = Health Maintenace Organization):

– Năm 1980: 9.1 triệu

– Năm 1990: 33.0 triệu

– Năm 2000: 80.9 triệu

Trang 34

Vẽ biểu đồ: Graph > Bar Chart…

Trang 35

Trang 36

Trang 37

Trang 38

Bar Chart

2000 1980

90 80 70 60 50 40 30 20 10 0

Trang 39

Ví dụ 2

• Tỉ lệ người mắc bệnh tiểu đường theo 5 độ tuổi.

Trang 40

25 20

Tỉ lệ %

15 10

5 0

32.7 24.3

25.0 26.1 28.6

Trang 41

Stack Bar Chart (theo tần số)

Dưới 50

70 60 50 40 30 20 10 0

Mứ c độ béo phì Bình thường Mập Béo p hì

60-69

Nhóm tuổi

Trang 42

Stack Bar Chart (theo tỉ lệ %)

70 trở lên 50-59

60-69

Nhóm t uổi

Trang 43

Interrval Plot

•Dùng để biểu diễn giá trị trung bình cùng với khoảng tin cậy hoặc sai số

•Biểu đồ này vừa minh họa cho các số đo trung tâm, vừa cho thấy biến động của dữ liệu

•Graph > Interval Plot …

Trang 44

Interrval Plot

800 0

sm sw

Absolute Growth Rate

Trang 45

•Dùng cho các biến được phân lớp

•Các giá trị của biến được nhóm thành

từng lớp (còn gọi là bin) thường có độ

rộng bằng nhau

•Trước khi thiết lập biểu đồ, các dữ liệu

phải được sắp xếp lại trong bảng tần số

1 chiều

Trang 46

Bảng Tần số huyết áp tối đa (mmHg)

Giá Tần Giá Tần Giá Tần Giá Tần

Trang 47

Trước khi vẽ biểu đồ cần:

– Chia dữ liệu thành các lớp (khoảng)

•Thường chia thành 5 – 15 khoảng

Trang 48

36 34 48

27 20

6

Trang 50

Stem-and-Leaf Plot

Count Stems Leaves

Trang 51

• Trình bày sự phân bố của một biến

liên tục

• Dùng cho các dữ liệu nhỏ

•Graph > Dotplot …

Trang 52

Ví dụ: huyết áp tối đa của 40 bệnh nhân được chia thành hai nhóm: dưới 60 và trên 60 tuổi

Tuổi trên 60 Tuổi dưới 60

170 160 150 120

110

100 130 140

Huyết áp tối đa (mmHg)

Trang 53

•Dùng để trình bày mối quan hệ giữa hai nhóm dữ liệu thu được trong thí nghiệm

•Rất hiệu quả với các biến liên tục, cở

mẫu nhỏ hoặc trung bình

•Graph > Scatterplots …

Trang 54

Trang 55

Các đặc điểm quan trọng của dữ liệu

Trang 56

Trung bình cộng (Arithmetic mean)

3 Các số đo định tâm

•Trung bình mẫu là một số mà các giá trị của mẫu có xu hướng qui tụ quanh nó

•Trung bình mẫu:

Trang 57

Trung bình cộng (Arithmetic mean)

Ví dụ: Khối lượng (gram) của 16 chuột cái tại thời

điểm cai sữa:

n i=1

=

= 47, 58 gr am

Trang 58

Trung bình cộng trong bảng phân bố tần số

Trang 59

Ví dụ: Phân bố tần số khối lượng của 4547 lợn

Piétrain x (Yorkshire x Landrace) nuôi vỗ béo đến

210 ngày tuổi (kg).

Trang 60

Trang 61

Trung bình cộng gia quyền (Weighted mean)

Trang 62

Trung bình cộng gia quyền (Weighted mean)

Ví dụ: Khảo sát mật độ khoáng trong xương ở đốt

sống thắt lưng của 3 kiểu gen khác nhau, người ta

thu nhận được số liệu như sau:

Kiểu gen Cỡ mẫu (n) Trung bình mẫu

Trang 63

Trung bình điều hòa (Harmonic mean)

Trang 64

Trang 65

Trang 66

Trung bình nhân (Geometric mean)

•Còn được gọi là trung bình hình học

•Dùng để tính tốc độ phát triển trung bình khi các giá trị xi là các con số tốc độ phát triển liên hoàn

GMs = n x1 ∗ x2 ∗ ⋯ ∗ xn

Không được dùng khi dữ liệu có giá trị

âm hoặc 0

Trang 67

Trung bình nhân (Geometric mean)

• VD: Tỉ lệ % gia tăng lượng calci trong xương của một nhóm 10 bệnh nhân giữa các lần khám bệnh được ghi nhận như sau: 5.4%, 8.9%, 9.6%, 6.4%.

• Các tỉ lệ % có thể được viết dưới dạng tỉ số:

1.054 1.089 1.096 1.064

GM s = 1 054 ∗ 1 089 ∗ 1 096 ∗ 1 064

= 1 076 = 7 6%

4

Trang 68

Trung bình cụt (Trimmed Mean)

•Trường hợp dữ liệu bị lẫn các giá trị ngoại lai (cực đoan - outlier), nghĩa là các giá trị quá lớn hoặc quá nhỏ, trung bình dữ liệu sẽ bị kéo lệch về phía các giá trị này

•Để điều chỉnh, người ta tính trung bình cụt bằng cách loại bỏ các phần đầu và cuối của chuỗi dữ liệu (theo tỉ lệ %), rồi lấy trung bình cộng của phần dữ liệu còn lại

Trang 69

Trung vị (Median)

•Là giá trị nằm ở giữa của chuỗi dữ liệu

•Khi chuỗi dữ liệu có n giá trị quan sát:

–Nếu n là số lẻ → trung vị là số thứ (n+1)/2–Nếu n là số chẵn → trung vị là trung bình của số thứ n/2 và số thứ (n/2)+1

Để tìm trung vị trước tiên cần sắp xếp lại dữ liệu theo thứ tự từ nhỏ đến lớn (sort)

Trang 71

Yếu vị = Số trội (Mod)

Trang 72

–Nếu µ = Md = Mo → phân bố đối xứng

–Nếu µ < Md < Mo → phân bố lệch trái

–Nếu µ > Md > Mo → phân bố lệch phải

Trang 73

Các dạng phân bố

Phân bố đối xứng

Trang 74

Khoảng biến thiên (Range)

4 Các số đo độ phân tán

•Là khoảng khác biệt giữa hai giá trị

quan sát lớn nhất và nhỏ nhất

•Range = Max – Min

•Khoảng biến thiên càng nhỏ thì tổng thể càng đồng đều, số trung bình càng có tính đại diện cao và ngược lại

Trang 76

Phương sai (Variance)

•Là số trung bình cộng của bình phương các

độ lệch giữa các biến và số trung bình cộng của các biến đó

•Phương sai mẫu được tính bằng:

Trang 77

Độ lệch chuẩn (Standard deviation)

s = 1

n − 1 Σ ( x − x̅)i 2

n i=1

• Bằng căn bậc hai của phương sai

• Có số đo cùng đơn vị với số đo gốc

Trang 78

Sai số chuẩn (Standard Error)

•Là số đo phản ánh độ biến thiên của các số trung bình mẫu của các mẫu được rút ra từ một tổng thể

•Nếu chọn mẫu N lần (mỗi lần với n đối tượng) thì ta sẽ có N số trung bình Độ lệch chuẩn của N số trung bình này chính là sai

số chuẩn (Se)

• Se thường được ước lượng bởi:

Se = s

n

Trang 79

Hệ số biến động (Coefficient of Variation)

•Dùng để so sánh độ biến thiên tương đối trong các tổng thể có trung bình khác nhau, hoặc để so sánh độ phân tán của các hiện tượng có đơn vị tính khác nhau

•Công thức tính:

x̅

CV = x 100s

Trang 80

Box plot

• Còn gọi là box and whiskers plot cung cấp:

–1 số đo về vị trí trung tâm của dữ liệu (trung vị) –2 số đo về độ phân tán của số liệu (khoảng

biến thiên và khoảng tứ vị)

–Các số ngoại lai (outlier).

• “box” có dạng hộp hình chữ nhật, chứa 50% dữ liệu với các giá trị Q1, Q2 (trung vị) và Q3.

• Mỗi “whisker” biểu diễn cho 25% dữ liệu với các giá trị cực tiểu (min) và cực đại (max).

Trang 82

Box plot

Định dạng
Số trang	82
Dung lượng	2,44 MB