Thiết kế thí nghiệm part 9 pps

Chương 7 Kiểm ñịnh một phân phối và bảng tương liên 105 nhất của các ñám ñông (tức là các ñám ñông có cùng tỷ lệ phân chia), hay còn gọi là kiểm ñịnh các tỷ lệ. Ví dụ 7.3: Từ một ñàn trước khi cho tiếp xúc với nguồn bệnh, chọn ra 295 ñộng vât thí nghiệm (tiêm vắc xin) và 55 ñộng vật ñối chứng (không tiêm vắc xin). Số ñộng vật này sau khi cho tiếp xúc với nguồn bệnh ta thu ñược kết quả như trong bảng sau. Liệu vắc xin có làm giảm tỷ lệ chết hay không? Kết quả Thuốc Sống Chết Tổng hàng Vắc xin 120 175 295 ðối chứng 30 25 55 Tổng cột 150 200 350 Ở ñây có thể coi hàng là các lớp của biến thuốc X (có 2 lớp A, B), cột là là các lớp của biến kết quả Y (có 2 lớp: sống và chết). Cũng có thể coi hàng là các ñám ñông: “những ñộng vật tiêm vắc xin” và “những ñộng vật không tiêm vắc xin”. Cột là sự phân chia mỗi ñám ñông thành 2 nhóm sống và chết. Bảng tần số lý thuyết: Kết quả Thuốc Sống Chết Tổng hàng Vắc xin 4,126 350 150295 = × 6,168 350 200295 = × 295 ðối chứng 6,23 350 15055 = × 4,31 350 20055 = × 55 Tổng cột 150 200 350 χ 2 TN = ( ) 64,3 4,31 )4,3125( 6,23 )6,2330( 6,168 )6,168175( 4,126 4,126120 222 2 = − + − + − + − Bậc tự do df = (2-1)(2-1) = 1. Giá trị tới hạn χ 2 (0,05,1) = 3,84 Kết luận: Vì “χ 2 TN = 3,64 < χ 2 (0,05,1) = 3,84, ta chưa có ñủ bằng chứng ñể bác bỏ H 0 . Hay nói một cách khác vắc xin ñã không làm giảm ñược tỷ lệ chết. Ví dụ 7.4: Nghiên cứu ảnh hưởng của việc thiến ñến sự xuất hiện bệnh tiểu ñường ở chuột. Từ 100 chuột thí nghiệm, chia ngẫu nhiên về 1 trong 2 cách xử lý thiến và không thiến. Số chuột ở 2 lô thí nghiệm ñược theo dõi cho ñến 140 ngày tuổi và tiến hành lấy mẫu nghiên cứu từ 42 ngày tuổi. Bệnh tiểu ñường ñược xác ñịnh ñối với chuột có hàm lượng ñường trong máu lớn hơn 200 mg/ dl. Kết quả thí nghiệm ñược ghi lại ở bảng sau: Thiết kế thí nghiệm 106 Cách xử lý Kết quả Mắc bệnh Không mắc bệnh Tổng Thiến 26 24 50 Không thiến 12 38 50 Tổng số 38 62 100 Tần suất lý thuyết Cách xử lý Kết quả Mắc bệnh Không mắc bệnh Tổng Thiến 19 100 3850 = × 31 100 6250 = × 50 Không thiến 19 100 3850 = × 31 100 6250 = × 50 Tổng số 38 62 100 = − + − + − + − = 31 )3138( 31 )3124( 19 )1912( 19 )1926( 2222 2 TN χ 8,32 ðối với trường hợp bảng tương liên 4 ô a b c d Có thể tính χ 2 TN theo công thức ))()()(( )( 2 2 dbcadcba bcad n TN ++++ − ×= χ = 32,8 62 38 50 50 )24123826( 100 2 = ××× ×−× × Bậc tự do df = (2-1)(2-1) = 1. Giá trị tới hạn χ 2 (0,05;1) = 3,84 Kết luận: Vì χ 2 TN = 8,32 > χ 2 (0,05;1) = 3,84 nên giả thiết H 0 bị bác bỏ. Chứng tỏ, tỷ lệ chuột sau khi thiến mắc bệnh ñái ñường cao hơn so với chuột không bị thiến. Hiệu chỉnh Yates ( )( )( )( ) dcdbcaba n n bcad ++++       −− = 2 2 2 χ V ớ i ví d ụ trên ta có giá tr ị χ² hi ệ u ch ỉ nh là: Chương 7 Kiểm ñịnh một phân phối và bảng tương liên 107 ( )( )( )( ) 17,7 3812382412262426 100 2 100 12243826 2 2 = ++++ ×       −×−× = χ K ế t lu ậ n: V ớ i hi ệ u ch ỉ nh Yate, giá tr ị χ² th ự c nghi ệ m bé h ơ n (χ² = 7,17) so v ớ i tr ướ c khi hiêu ch ỉ nh (χ² = 8,32). Tuy nhiên giá tr ị c² th ự c nghi ệ m v ẫ n l ớ n h ơ n giá tr ị t ớ i h ạ n, nên ta có k ế t lu ậ n t ươ ng t ự v ề b ệ nh ti ể u ñườ ng c ủ a chu ộ t nh ư ñ ã nêu ở ph ầ n trên. Lưu ý: H ệ s ố ñ i ề u ch ỉ nh c ủ a Yate trong ki ể m ñị nh m ộ t phân ph ố i có 2 l ớ p và trong b ả ng t ươ ng liên 2× 2. a) Kiểm ñịnh một phân phối có 2 lớp Tính tr ạ ng nghiên c ứ u Lo ạ i 1 Lo ạ i 2 T ổ ng T ầ n s ố th ự c t ế m 1 m 2 N T ầ n s ố lý thuy ế t t 1 =N×p 1 /(p 1 +p 2 ) t 2 =N×p 2 /(p 1 +p 2 ) N ðể ki ể m ñị nh gi ả thi ế t H 0 : “Hai l ớ p nói trên phân ph ố i theo t ỷ l ệ p 1 :p 2 “có th ể s ử d ụ ng ph ươ ng pháp χ 2 v ớ i n ộ i dung: Tính 2 2 22 1 2 11 2 )()( t tm t tm tn − + − =χ So χ 2 TN v ớ i giá tr ị t ớ i h ạ n χ 2 v ớ i m ứ c ý ngh ĩ a α và b ậ c t ự do b ằ ng 1. N ế u χ 2 TN ≤ χ 2 (α,1) thì ch ấ p nh ậ n H 0 , n ế u χ 2 tn > χ 2 (α,1) thì bác b ỏ H 0 . Bài toán ki ể m ñị nh này t ươ ng ñươ ng v ớ i bài toán ki ể m ñị nh m ộ t xác su ấ t, vi ệ c tính toán d ự a trên cách tính x ấ p x ỉ phân ph ố i nh ị th ứ c b ằ ng phân ph ố i chu ẩ n, t ừ ñ ó suy ra χ 2 TN x ấ p x ỉ phân ph ố i χ 2 (là m ộ t phân ph ố i liên t ụ c suy ra t ừ phân ph ố i chu ẩ n). Tr ườ ng h ợ p N < 100 phép x ấ p x ỉ không th ậ t t ố t, th ườ ng cho χ 2 TN h ơ i to do ñ ó Yate ñề nghi ñ i ề u ch ỉ nh l ạ i χ 2 TN theo h ướ ng làm nh ỏ b ớ t χ 2 TN , ñ i ề u ch ỉ nh này th ườ ng g ọ i là ñ i ề u ch ỉ nh do tính liên t ụ c. Công th ứ c tính χ 2 TN ñ i ề u ch ỉ nh nh ư sau: 2 2 22 1 2 11 2 )5,0()5,0( t tm t tm tn −− + −− =χ b) Bảng tương liên 4 ô (2 x 2) Tính tr ạ ng B Tính tr ạ ng A L ớ p B1 L ớ p B2 T ổ ng hàng Lo ạ i A1 a b a+b Lo ạ i A2 c d c+d T ổ ng c ộ t a+c b+d N=a+b+c+d Thiết kế thí nghiệm 108 ðể ki ể m ñị nh gi ả thi ế t H 0 : “Hai tính tr ạ ng A và B ñộ c l ậ p” có th ể dùng ph ươ ng pháp χ 2 v ớ i các n ộ i dung sau: + Tính các s ố lý thuy ế t N caba a ))(( ˆ + + = N dbba b ))(( ˆ + + = N cadc c ))(( ˆ + + = N dbdc d ))(( ˆ + + = + Tính χ² TN d dd c cc b bb a aa ˆ ) ˆ ( ˆ ) ˆ ( ˆ ) ˆ ( ˆ ) ˆ ( 2222 − + − + − + − = Có th ể tính χ 2 TN b ằ ng công th ứ c sau: ))()()(( )( 2 2 dbdccaba Nbcad tn ++++ ×− = χ + So v ớ i giá tr ị t ớ i h ạ n χ 2 v ớ i m ứ c ý ngh ĩ a α và b ậ c t ự do b ằ ng 1. N ế u χ 2 TN ≤ χ 2 (α,1) thì ch ấ p nh ậ n H 0 , n ế u χ 2 TN > χ 2 (α,1) thì bác b ỏ H 0 . Bài toán này t ươ ng ñươ ng v ớ i bài toán so sánh hai xác su ấ t, vi ệ c tính toán d ự a trên cách tính x ấ p x ỉ phân ph ố i nh ị th ứ c b ằ ng phân ph ố i chu ẩ n, t ừ ñ ó suy ra χ 2 TN x ấ p x ỉ phân ph ố i χ 2 . Khi N nh ỏ vi ệ c x ấ p x ỉ không t ố t do ñ ó có m ộ t s ố h ướ ng d ẫ n nh ư sau: + N ế u N ≤ 20 thì không nên dùng ph ư ong pháp χ 2 TN + N ế u 20 < N ≤ 40 và có ô có s ố lý thuy ế t bé < 5 thì c ũ ng không nên dùng ph ươ ng pháp χ 2 TN C ả hai tr ườ ng h ợ p này nên dùng ph ươ ng pháp chính xác Fisher (xem ph ầ n 7.3) N ế u N ≥ 100 thì có th ể dùng ph ươ ng pháp χ 2 . N ế u N < 100 và không r ơ i vào 2 tr ườ ng h ợ p ñầ u thì nên ñư a thêm ñ i ề u ch ỉ nh do tính liên t ụ c Yate nh ằ m làm nh ỏ b ớ t χ 2 TN nh ư sau: ))()()(( )5,0( 2 2 dbdccaba NNbcad tn ++++ ×−− = χ 7.3. Kiểm ñịnh chính xác của Fisher ñối với bảng tương liên 2 × ×× × 2 Khi các giá tr ị ướ c tính (Ei) trong b ả ng t ươ ng liên 2×2 r ấ t bé (Ei < 5) thì vi ệ c s ử d ụ ng phép ki ể m ñị nh χ² không còn ñả m b ả o ñượ c ñộ chính xác. Tr ườ ng h ợ p này hay g ặ p trong nghiên c ứ u d ị ch t ễ h ọ c và phép ki ể m ñị nh chính xác c ủ a Fisher ñượ c s ử d ụ ng. Phép ki ể m ñị nh này cho ta m ộ t xác su ấ t tr ự c ti ế p và chính xác thay vì ñ i tìm giá tr ị xác su ấ t t ừ b ả ng. N ế u ta có b ả ng t ươ ng liên 2×2 a b a + b c d c + d a + c b + d n Chương 7 Kiểm ñịnh một phân phối và bảng tương liên 109 Fisher d ự a trên phân ph ố i siêu hình h ọ c (hypergeometric distribution) ñể tính xác su ấ t c ủ a phép th ử theo công th ứ c. p = ( ) ( ) ( ) ( ) ! ! ! ! !!!! d c b a dbcadcba + + + + Các b ướ c th ự c hi ệ n: 1) Tính p 1 v ớ i b ả ng s ố li ệ u ñ ã cho 2) Tính ad – bc. + N ế u ad – bc > 0 thì t ă ng a và d, gi ả m b và c b ằ ng 1 ñơ n v ị r ồ i tính xác su ấ t p 2 ; làm t ươ ng t ự cho ñế n khi a b ằ ng min c ủ a (a+b) ho ặ c (a+c) + N ế u ad – bc < 0 thì gi ả m a và d, t ă ng b và c r ồ i tính xác su ấ t p 2 ; làm t ươ ng t ự cho ñế n khi a b ằ ng 0 3) Tính P = 2×(p1 + p2 + + pn) 4) N ế u xác su ấ t P < 0,05 thì k ế t lu ậ n bác b ỏ H 0 . Ví dụ 7.5: T ừ m ộ t ñ àn tr ướ c khi cho ti ế p xúc v ớ i ngu ồ n b ệ nh, ch ọ n ra 10 ñộ ng vât thí nghi ệ m (tiêm v ắ c xin) và 10 ñộ ng v ậ t ñố i ch ứ ng (không tiêm v ắ c xin). S ố ñộ ng v ậ t này sau khi cho ti ế p xúc v ớ i ngu ồ n b ệ nh ta thu ñượ c k ế t qu ả nh ư trong b ả ng sau. Li ệ u v ắ c xin có làm gi ả m t ỷ l ệ ch ế t hay không? K ế t qu ả Thu ố c S ố ng Ch ế t T ổ ng hàng V ắ c xin 9 1 10 ðố i ch ứ ng 2 8 10 T ổ ng c ộ t 11 9 20 1) p 1 = ( ) ( ) ( ) ( ) ! ! ! ! ! !!!! n d c b a dbcadcba + + + + = 002679,0 ! 20 ! 8 ! 2 ! 1 ! 9 !9!11!10!10 = 2) ad – bc = 9×8 - 1×2 = 70 > 0 T ă ng a, d và gi ả m b, c b ằ ng 1 ñơ n v ị ta có 9 +1 2 -1 11 10 1 11 1 - 1 8 + 1  0 9 10 10 p 2 = 850000595379,0 ! 20 ! 9 ! 1 ! 0 ! 10 !9!11!10!10 = 3) P = 2×(p1 + p2 + + pn) = 2×(0,002679 + 0,000059537985) = 0,005477076 4) V ớ i xác su ấ t này, gi ả thi ế t H 0 b ị bác b ỏ . ð i ề u này ch ứ ng t ỏ v ắ c xin ñ ã làm gi ả m t ỷ l ệ ch ế t. Thiết kế thí nghiệm 110 Ví dụ 7.6: T ươ ng t ự nh ư ví d ụ 7.5 t ừ 15 ñộ ng vât thí nghi ệ m (tiêm v ắ c xin) có 2 ñộ ng v ậ t m ắ c b ệ nh và t ừ 13 ñộ ng v ậ t ñố i ch ứ ng (không tiêm v ắ c xin) có 10 ñộ ng v ậ t m ắ c b ệ nh. Li ệ u v ắ c xin có làm gi ả m t ỷ l ệ m ắ c b ệ nh hay không? K ế t qu ả Thu ố c M ắ c b ệ nh Không T ổ ng hàng V ắ c xin 2 13 15 ðố i ch ứ ng 10 3 13 T ổ ng c ộ t 12 16 28 1) p 1 = ( ) ( ) ( ) ( ) ! ! ! ! ! !!!! n d c b a dbcadcba + + + + = 00098712,0 ! 28 ! 3 ! 10 ! 13 ! 2 !16!12!13!15 = 2) ad – bc = 2×3 - 13×10 = -124 < 0 Gi ả m a, d và t ă ng b, c b ằ ng 1 ñơ n v ị ta có 2 -1 13 + 1 15 1 14 15 10 + 1 3 - 1 13  11 2 13 12 16 28 12 16 28 p 2 = 00003846,0 ! 28 ! 2 ! 11 ! 14 ! 1 !16!12!13!15 = Gi ả m a, d và t ă ng b, c b ằ ng 1 ñơ n v ị ta có 1 - 1 14 + 1 15 0 15 15 11 + 1 2 - 1 13  12 1 13 12 16 28 12 16 28 p 3 = 0000004273,0 ! 28 ! 1 ! 12 ! 15 ! 0 !16!12!13!15 = 3) P = 2×(p1 + p2 + + pn) = 2×(0,00098712 + 0,00003846 + 0,0000004273) = 0,00205202 4) V ớ i xác su ấ t này, gi ả thi ế t H 0 b ị bác b ỏ . ð i ề u này ch ứ ng t ỏ v ắ c xin ñ ã làm gi ả m t ỷ l ệ m ắ c b ệ nh. Cochran khuy ế n cáo nên s ử d ụ ng phép th ử chính xác c ủ a Fisher n ế u trong thí nghi ệ m n < 20 ho ặ c 20 < n <40 và d ự ñ oán bé nh ấ t nh ỏ h ơ n 5. Chương 7 Kiểm ñịnh một phân phối và bảng tương liên 111 7.4. Xác ñịnh mức liên kết trong dịch tễ học bằng kiểm ñịnh χ χχ χ ² Trong d ị ch t ễ h ọ c, t ầ m quan tr ọ ng c ủ a s ự liên k ế t gi ữ a hàng và c ộ t trong b ả ng t ươ ng liên còn ñượ c xem xét b ở i: 1) nguy c ơ t ươ ng ñố i (RR) và 2) t ỷ su ấ t chênh (OR). N ế u ta có b ả ng t ươ ng liên 2×2 nh ư sau: B ệ nh T ổ ng s ố Nhân t ố + - + a b a + b - c d c + d T ổ ng s ố a + c b + d n Ta có: OR = bc ad dc ba = / / RR = d c c ba a + + 7.4.1. Nghiên cứu cắt ngang (cross sectional studies) M ụ c ñ ích c ủ a nghiên c ứ u c ắ t ngang là tìm ra m ố i liên h ệ gi ữ a y ế u t ố nguy c ơ và b ệ nh; t ứ c là so sánh t ầ n su ấ t m ắ c b ệ nh c ủ a nhóm có ti ế p xúc và không ti ế p xúc. Trong nghiên c ứ u này toàn b ộ các phép ñ o ph ả i th ự c hi ệ n trong th ờ i ñ i ể m nh ấ t ñị nh. Ví dụ 7.7: T ỷ l ệ bò m ắ c b ệ nh viêm vú gi ữ a 2 tr ạ i (A và B) có s ự sai khác có ý ngh ĩ a hay không? Bi ế t r ằ ng sau khi ki ể m tra 96 bò ở tr ạ i A và 72 bò ở tr ạ i B trong 1 ngày th ấ y s ố l ượ ng bò m ắ c b ệ nh viêm vú t ươ ng ứ ng là 36 và 10. Gi ả thi ế t H 0 : T ỷ l ệ bò m ắ c b ệ nh viêm vú ở hai tr ạ i là nh ư nhau v ớ i ñố i thi ế t H 1 : T ỷ l ệ bò m ắ c b ệ nh viêm vú ở 2 tr ạ i là khác nhau. N ế u s ử d ụ ng phép th ử χ² ta ñượ c giá tr ị χ² TN = 11,535; giá tr ị χ² (0,05; 1) = 3,841. K ế t lu ậ n: Vì χ² TN > χ² t ớ i h ạ n nên có th ể k ế t lu ậ n r ằ ng t ỷ l ệ bò m ắ c b ệ nh viêm vú ở hai tr ạ i là khác nhau. M ặ t khác ta có t ỷ su ấ t chênh OR = (36×62)/(60×10) = 3,72; t ứ c là s ố bò m ắ c b ệ nh viêm vú ở tr ạ i A cao g ấ p 3,72 l ầ n so v ớ i s ố bò m ắ c b ệ nh ở tr ạ i B. 7.4.2. Tiến cứu (cohort studies) Trong nghiên c ứ u này ñộ ng v ậ t ñượ c chia thành 2 nhóm; m ộ t trong hai nhóm s ẽ ti ế p xúc v ớ i y ế u t ố nguy c ơ c ủ a b ệ nh, nhóm còn l ạ i là ñố i ch ứ ng. Theo dõi trong m ộ t th ờ i gian ñể xác ñị nh s ự xu ấ t hi ệ n b ệ nh ở hai nhóm. C ă n c ứ vào k ế t qu ả thu ñượ c ñể k ế t lu ậ n gi ữ a y ế u t ố nguy c ơ và t ỷ l ệ m ắ c b ệ nh. Chính vì v ậ y nghiên c ứ u này ñượ c g ọ i là ti ế n c ứ u (cohort studies). Thiết kế thí nghiệm 112 Ví dụ 7.8: Xem xét ví d ụ 7.5, t ừ m ộ t ñ àn tr ướ c khi cho ti ế p xúc v ớ i ngu ồ n b ệ nh, ch ọ n ra 10 ñộ ng vât thí nghi ệ m (tiêm v ắ c xin) và 10 ñộ ng v ậ t ñố i ch ứ ng (không tiêm v ắ c xin). S ố ñộ ng v ậ t này sau khi cho ti ế p xúc v ớ i ngu ồ n b ệ nh ta thu ñượ c k ế t qu ả nh ư trong b ả ng sau. Li ệ u v ắ c xin có làm gi ả m t ỷ l ệ ch ế t hay không? K ế t qu ả Thu ố c S ố ng Ch ế t T ổ ng hàng V ắ c xin 9 1 10 ðố i ch ứ ng 2 8 10 T ổ ng c ộ t 11 9 20 N ế u s ử d ụ ng phép th ử chính xác c ủ a Fisher ta có xác su ấ t P = 0,005477076 K ế t lu ậ n: V ớ i xác su ấ t này, gi ả thi ế t H 0 b ị bác b ỏ . ð i ề u này ch ứ ng t ỏ v ắ c xin ñ ã làm gi ả m t ỷ l ệ ch ế t. Bên c ạ nh ñ ó, nguy c ơ t ươ ng ñố i RR = (9/10)/(2/10) = 4,5. Hay nói m ộ t cách khác ñộ ng v ậ t s ử d ụ ng v ắ c xin m ứ c ñộ s ố ng sót g ấ p 4,5 l ầ n so v ớ i ñộ ng v ậ t không dùng v ắ c xin. 7.4.3. Nghiên cứu - bệnh chứng hay hồi cứu (case-control studies) Trong nghiên c ứ u b ệ nh - ch ứ ng hay h ồ i c ứ u, các nhóm ñộ ng v ậ t nhi ễ m b ệ nh và không nhi ễ m b ệ nh ñượ c ch ọ n ra, sau ñ ó ta ñ ánh giá trong quá kh ứ ñộ ng v ậ t ñ ã ti ế p xúc v ớ i y ế u t ố nguy c ơ nh ư th ế nào. Vì v ậ y nghiên c ứ u b ệ nh - ch ứ ng mang ý ngh ĩ a c ủ a m ộ t h ồ i c ứ u. Ví dụ 7.9: Trong m ộ t nghiên c ứ u, có 62 bò s ữ a ñượ c ch ẩ n ñ oán ung th ư bi ể u mô m ắ t và 124 không m ắ c ñượ c ch ọ n ng ẫ u nhiên t ừ qu ầ n th ể . Có m ố i liên h ệ nào gi ữ a gi ố ng bò và t ỷ l ệ m ắ c b ệ nh ung th ư bi ể u mô m ắ t hay không? N ế u s ố li ệ u thu th ậ p ñượ c nh ư sau: Gi ố ng M ắ c b ệ nh Không m ắ c b ệ nh T ổ ng s ố Hereford 44 63 107 Gi ố ng khác 18 61 79 T ổ ng s ố 62 124 186 Gi ả thi ế t H 0 : Không có m ố i liên h ệ gi ữ a gi ố ng và t ỷ l ệ m ắ c b ệ nh v ớ i ñố i thi ế t H 1 : Có m ố i liên h ệ gi ữ a b ệ nh và gi ố ng S ử d ụ ng phép th ử χ², ta có χ² TN = 6,876 và χ² (0,05;1) = 3,841. K ế t lu ậ n: Vì χ² TN > χ² t ớ i h ạ n nên ta bác b ỏ H 0 ch ấ p nh ậ n H 1 ; ch ứ ng t ỏ có m ố i liên h ệ gi ữ a gi ố ng và b ệ nh. T ỷ su ấ t chênh OR = (44×61)/(18×63) = 2,37. Hay nói cách khác gi ố ng Hereford m ắ c b ệ nh ung th ư bi ể u mô m ắ t cao h ơ n 2,37 l ầ n so v ớ i các gi ố ng khác. Chương 7 Kiểm ñịnh một phân phối và bảng tương liên 113 7.5. Bài tập 7.5.1 M ộ t trung tâm thu tinh nhân t ạ o ti ế n hành th ử nghi ệ m 3 ph ươ ng pháp th ụ tinh nhân t ạ o khác nhau. T ỷ l ệ ph ố i có ch ử a ở 3 ph ươ ng pháp thu ñượ c nh ư sau: ở ph ươ ng pháp I, có 275 bò có ch ử a t ừ 353 bò tham gia thí nghi ệ m; t ươ ng t ự ở ph ươ ng pháp II, các con s ố này l ầ n l ượ t là 192 và 256 con, ph ươ ng pháp III là 261 và 384 con. T ỷ l ệ th ụ tinh thành công ở 3 ph ươ ng pháp này có khác nhau hay không? 7.5.2 Ch ọ n m ẫ u ng ẫ u nhiên th ế h ệ con c ủ a bò lang Shorthorn thu ñượ c k ế t qu ả sau ñ ây: 82 con màu lông ñỏ , 209 con lang và 89 con tr ắ ng. Phân b ố màu lông c ủ a bò có tuân theo gi ả thi ế t r ằ ng màu lông ñượ c xác ñị nh b ở i m ộ t c ặ p allen tr ộ i không hoàn toàn? Bi ế t r ằ ng tr ộ i không hoàn toàn là tr ườ ng h ợ p có m ộ t allen tr ộ i và d ị h ợ p t ử th ể hi ệ n s ự ả nh h ưở ng c ủ a ñồ ng th ờ i c ả 2 allen. 7.5.3 M ộ t thí nghi ệ m ñượ c ti ế n hành nh ằ m ñ ánh giá s ự liên h ệ gi ữ a t ỷ l ệ viêm n ộ i m ạ c t ử cung và gi ố ng. Trong t ổ ng s ố 700 bò s ữ a trong nghiên c ứ u thu ầ n t ậ p (cohort studies), có 500 con gi ố ng Holstein Friesian và 200 con gi ố ng Jersey. K ế t qu ả nghiên c ứ u thu ñượ c nh ư sau: Viêm n ộ i m ạ c t ử cung T ổ ng s ố Có Không Gi ố ng Holstein 100 400 500 Jersey 10 190 200 T ổ ng s ố 110 590 700 Có s ự liên h ệ gi ữ a t ỷ viêm n ộ i m ạ c t ử cung và các gi ố ng hay không? PHỤ LỤC Một số thuật ngữ dùng trong giáo trình Thuật ngữ Tiếng Anh Trang Bảng tương liên Contigency table 101 Bậc tự do Degree of freedom 29 Biến ngẫu nhiên Random variable 8 Các số ñặc trưng của mẫu Statistics,Statistical measures, Characteristics of a sample 10 Công thức Bayes Bayes rule 6 Công thức xác suất toàn phần Total probability formula 6 Chỉnh hợp Arrangement 5 Chỉnh hợp lặp Arrangement with repetition 5 Chấp nhận hay bác bỏ giả thiết Accept and reject hypothesis 18 Phân phối xác suất của biến rời rạc, bảng (dãy) phân phối Discrete probability distribution, frequency array 6 Dung lượng mẫu (kích thước mẫu) Size of sample 40 Dự báo Prediction, forecasting 39 Dữ liệu ñịnh lượng Quantative data 8 Dữ liệu ñịnh tính Qualitative data 8 ðộ lệch chuẩn Standard deviation 13 ðộc lập Independent 22 ðộ nhọn Kurtosis 14 ðộ lệch, ñộ bất ñối xứng Skewness 14 ðộ tin cậy Degree of confidence 19 Giả thiết thống kê Statistical hypothesis 18 Giả thiết và ñối thiết Hypothesis and alternative hypothesis 18 Giả thiết không (H 0 ) Null hypothesis 18 Hàm phân phối Distribution function 6 Hàm mật ñộ xác suất Probability density function 6 Hiệp phương sai Covariance 89 [...]... ng tin c y c a xác su t) (Confidence interval for p) Trang 22 101 5 19 27 Ph l c 117 B ng các ch vi t t t Tên ñ y ñ Vi t t t Phương sai c a t ng th σ² 19 ð l ch chu n c a m u quan sát s 13 H s bi n ñ ng Cv% 14 H s góc c a ñư ng h i quy tuy n tính b 93 H s tương quan c a m u r 89 H s tương quan c a t ng th ρ 96 Kho ng tin c y CI 19 M c sai cho phép, m c ý nghĩa α (α = 1- P) 18 M c tin c y P 18 Mode... Combination 5 T ng th Population 9 T phân v Quartile 12 Trung bình c ng Mean, sample mean, arithmetic mean, average 10 Trung v Median 12 Tung ñ g c Intercept 93 Xác su t Probability Ư c lương, ư c lư ng tham s Estimate, estimation of parameters Ư c lư ng ñi m Point estimate Ư c lư ng kho ng Interval estimate 19 Ư c lư ng kho ng c a kỳ v ng Interval estimation of mean 19 (Kho ng tin c y c a kỳ v ng) (Confidence... t(α,df) 21 Z(α) 19 Ngư ng Z c a phân ph i chu n m cα Phân ph i chu n N(µ,σ2); X ~ N(µ,σ2) Phương sai c a sai s trong phân tích phương sai msE se2 29 Phương sai c a t ng th σ2 19 Phương sai m u ñã ñi u ch nh s2 P 13 Phương sai s2 13 Sai s chu n c a hi u s SED SE(D) 23 Sai s chu n SE, se( x ), SE mean sx , sm , Sai s c a m t quan sát trong phân tích phương sai se và trong phân tích h i quy 7 14 29 Trung bình... m ) lo i I và II Type I and II risk (error) 18 Sai s chu n Standard error 14 101 6 101 30 116 Thi t k thí nghi m Thu t ng Ti ng Anh So sánh trung bình l y m u theo c p Paired comparaison for means S ki n Event 5 S ki n cơ b n Element 5 Tương quan Correlation 88 H s tương quan Correlation coeficient 89 T ns Frequency Th ng kê mô t Descriptive Statistics 10 Thi t k hoàn toàn ng u nhiên Completely randomized... m ñ nh gi thi t Tests of hypotheses Testing hypothesis 18 Trang 93 5 Ki m ñ nh m t phân ph i Goodness of fit test Ki m ñ nh hai phía Two tailed test 18 ð i thi t hai phía Two side alternative 18 Kỳ v ng toán h c Mathematical expectation M u quan sát Sample 40 Mod Mode 12 Nguyên t c bình phương bé nh t Method(principle) of least squares 94 Nh t ñ , t ch c ñ Histogram 15 Phân ph i χ2 Chi-square distribution... chu n SE, se( x ), SE mean sx , sm , Sai s c a m t quan sát trong phân tích phương sai se và trong phân tích h i quy 7 14 29 Trung bình c ng x Trung bình c a t ng th µ m 19 Trung v Median Me 12 Tung ñ g c c a ñư ng h i quy tuy n tính a 93 Xác su t c a t ng th p 5 T n su t trong m u 10 xtb f hay k 102 . ñơ n v ị ta có 9 +1 2 -1 11 10 1 11 1 - 1 8 + 1  0 9 10 10 p 2 = 850000 595 3 79, 0 ! 20 ! 9 ! 1 ! 0 ! 10 !9! 11!10!10 = 3) P = 2×(p1 + p2 + + pn) = 2×(0,0026 79 + 0,0000 595 3 798 5) = 0,005477076. chuột có hàm lượng ñường trong máu lớn hơn 200 mg/ dl. Kết quả thí nghiệm ñược ghi lại ở bảng sau: Thiết kế thí nghiệm 106 Cách xử lý Kết quả Mắc bệnh Không mắc bệnh Tổng Thiến 26 24 50. V ắ c xin 9 1 10 ðố i ch ứ ng 2 8 10 T ổ ng c ộ t 11 9 20 1) p 1 = ( ) ( ) ( ) ( ) ! ! ! ! ! !!!! n d c b a dbcadcba + + + + = 0026 79, 0 ! 20 ! 8 ! 2 ! 1 ! 9 !9! 11!10!10 = 2) ad – bc = 9 8 -