BÁO CÁO THỰC TẬP-TIỂU LUẬN TIN HỌC ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ THỰC PHẨM

# qua số liệu phân tích cho thấy p < 0.05 nên sự khác biệt của dữ liệu pt có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%, để biết rõ sự khác biệt như thế nào ta tiến hành phân tích Tukey.> res Tuk

Kết luận: Từ phân tích R cho thấy n= 10.51 vì vậy cỡ mẫu bằng 11 thì cô chủ hàng

có thể đạt khoảng tin cậy như mong muốn Như vậy trong bài cô chủ sử dụng cỡ mẫu

là 15 người nên đạt khoảng tin cậy

luận : Kết quả cho thấy, nếu chỉ có 500 người thì không đủ để thực hiện khảo

sát.Vậy ta cần có khoảng 1015 đối tượng để đạt các mục tiêu trên

Balanced one-way analysis of variance power calculation

luận: kết quả cho thấy các nhà nghiên cứu cần khoảng 155 đối tượng cho mỗi

miền (tức 462 đối tượng cho toàn bộ nghiên cứu) Vậy số người đưa ra là 600 đã đủ

để thực hiện nghiên cứu này

Bài 7 :

Trong bài này ta có sai số m = 0.01, pˆ = 0.9

Số lượng cỡ mẫu cần thiết cho nghiên cứu

F test to compare two variances

data: h.suat by d.moi

F = 0.073, num df = 4, denom df = 4, p-value = 0.02652

alternative hypothesis: true ratio of variances is not equal to 1

95 percent confidence interval:

Welch Two Sample t-test

data: h.suat by d.moi

t = 0, df = 4.581, p-value = 1

alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0

95 percent confidence interval:

3

Dùng dung môi nào đều được vì hiệu suất trích ly giống nhau.

> xbar <- tapply(h.suat, d.moi, mean)

> arrows(1:2, xbar+sem, 1:2, xbar-sem, angle=90, code=3, length=0.1)

> lines(1:2, xbar, pch=4, type="b", cex=2)

=>vì p-value=0.5849>0.05 nên phụ gia x là hàm phân phối chuẩn.

alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0

95 percent confidence interval:

# p-value >0.05 nên thuy phan có số liệu phân phối chuẩn

#ta tiến hành phân tích phương sai

# qua số liệu phân tích cho thấy p < 0.05 nên sự khác biệt của dữ liệu pt có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%, để biết rõ sự khác biệt như thế nào ta tiến hành phân tích Tukey.

> res<-aov(thuyphan~enzyme)

> TukeyHSD(res)

Tukey multiple comparisons of means

95% family-wise confidence level

Fit: aov(formula = thuyphan ~ enzyme)

Kết luận:Ta chọn loại enzyme A,C vì 2 loại này có khả năng thủy phân giống nhau

và khả năng thủy phân cao

> xbar <- tapply(thuyphan, enzyme, mean)

> arrows(1:4, xbar+sem, 1:4, xbar-sem, angle=90, code=3, length=0.1)

> lines(1:4, xbar, pch=4, type="b", cex=2)

7

Tukey multiple comparisons of means

95% family-wise confidence level

Fit: aov(formula = t.no ~ n.do)

Kết luận:Ta thấy ở nồng độ 0.3 giống ở 0.1 và 0.5 nhưng khả năng trương nở lại cao

hơn ở 0.1 đồng thời nồng độ phụ gia nhiều sẽ không tốt nên hạn chế nồng độ do đó ta chọn nồng độ 0.3% phụ gia để thêm vào trong quá trình sản xuất

> xbar <- tapply(t.no, n.do, mean)

> s <- tapply(t.no, n.do, sd)

> n <- tapply(t.no, n.do, length)

> sem <- s/sqrt(n)

> stripchart(t.no ~ n.do,ylim=range(0:81),sub="khả năng trương nở của

bánh",xlab="nong do", pch=16, vert=TRUE)

> arrows(1:3, xbar+sem, 1:3, xbar-sem, angle=90, code=3, length=0.1)

> lines(1:3, xbar, pch=4, type="b", cex=2)

9

Bài 14:

>

izozym<-c(3.45,3.58,3.59,3.62,3.59,3.57,3.21,2.74,3.29,3.48,3.45,3.58,3.59,3.62,3.59,3.57,3.21,2.74,3.29,3.48,3.45,3.58,3.59,3.62,3.59,3.57,3.21,2.74,3.29,3.48,3.45,3.58,3.59,3.62,3.59,3.57,3.57,3.59,3.58,3.67,3.69,3.74,3.58,3.68,3.59,3.58,3.74,3.75,3.61,3.78,3.67,3.69,7.74,3.58,3.68,3.59,3.58,3.58,3.68,3.59,3.58,3.74,3.75,3.61,3.78,3.67,3.69,3.74,3.58,3.68)

> loaimau<-rep(1:2,c(32,34))

> loaimau<-as.factor(loaimau)

>

izozym<-c(3.45,3.58,3.59,3.62,3.59,3.57,3.21,3.29,3.48,3.45,3.58,3.59,3.62,3.59,3.57,3.21,3.29,3.48,3.45,3.58,3.59,3.62,3.59,3.57,3.21,3.29,3.48,3.45,3.58,3.59,3.62,3.59,3.57,3.57,3.59,3.58,3.67,3.69,3.74,3.58,3.68,3.59,3.58,3.74,3.75,3.61,3.78,3.67,3.69,3.58,3.68,3.59,3.58,3.58,3.68,3.59,3.58,3.74,3.75,3.61,3.78,3.67,3.69,3.74,3.58,3.68)

Wilcoxon rank sum test with continuity correction

data: izozym by loaimau

W = 187, p-value = 4.112e-06

alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0

Warning message:

In wilcox.test.default(x = c(3.45, 3.58, 3.59, 3.62, 3.59, 3.57, :

cannot compute exact p-value with ties

Kết luận:p-value<0.05 nên sự khác biệt giữa hàm lượng izozym trong 2 nhóm có ý

W = 0.9556, p-value = 0.5512

# vì p-value = 0.0001137< 0.05 nên saponin không thuộc phân phối chuẩn.

# giả sử saponin thuộc phân phối chuẩn.ta có

> analysis <- lm(saponin ~ loaimau)

Tukey multiple comparisons of means

95% family-wise confidence level

Fit: aov(formula = saponin ~ loaimau)

Kết luận: Ta thấy p-value của hàm anova >0.05 nên sự khác biệt dữ liệu của hàm

lượng saponin không có ý nghĩa thống kê nên hàm lương saponin ở 3 vùng là như

nhau.Ta có thể trồng sâm ở cả 3 vùng đều đem tới hàm lượng saponin giống nhau.

> xbar <- tapply(saponin, group, mean)

> arrows(1:3, xbar+sem, 1:3, xbar-sem, angle=90, code=3, length=0.1)

> lines(1:3, xbar, pch=4, type="b", cex=2)

13

+Pr>0.05 nên sự khác biệt giữa các tiêu chí không có ý nghĩa thống kê.

Kết luận:Chọn tiêu chí nào để đánh giá mức độ yêu thích của người tiêu dùng cũng

như nhau

> xbar <- tapply(yeuthich, tieuchi, mean)

> arrows(1:4, xbar+sem, 1:4, xbar-sem, angle=90, code=3, length=0.1)

> lines(1:4, xbar, pch=4, type="b", cex=2)

Kết luận:p-value=0.02816<0.05 nên sự khác nhau về sự hài lòng của khách hàng về

2 sản phẩm A,B có ý nghĩa thống kê Dựa vào dữ liệu ta chọn sản phẩm A

> barplot(mdat,sub="so sánh sự hài lòng của khách hàng",xlab="sản phẩm",ylab="sự hài lòng")

15

# ta thấy p <0.05 số liệu thihieu không tuân theo quy luật phân phối chuẩn

#giả sử số liệu thihieu thuộc phân phối chuẩn ta làm tiếp

Tukey multiple comparisons of means

95% family-wise confidence level

Fit: aov(formula = thihieu ~ sp)

Kết luận:Vì sự khác biệt của 2 sản phẩm có ý nghĩa thống kê do dó điểm của sản

phẩm cải tiến lớn hơn nên sản phẩm cải tiến sẽ ngon hơn ta nên tung sản phẩm cảitiến ra thị trường

> xbar <- tapply(thihieu, sp, mean)

> arrows(1:2, xbar+sem, 1:2, xbar-sem, angle=90, code=3, length=0.1)

> lines(1:2, xbar, pch=4, type="b", cex=2)

17

Tukey multiple comparisons of means

95% family-wise confidence level

Fit: aov(formula = kqua)

Kết luận:Ta thấy ở thời gian 85 có hiệu suất trích ly giống ở 100,115 và cao hơn ở

55,70 Bên cạnh đó thì còn yêu cầu trong thời gian ngắn nên ở mốc thời gian 85 là hợp lý và tốt nhất

Ta chọn mốc thời gian 85 phút để trích ly các dưỡng chất từ nấm mèo

> xbar <- tapply(hs, group, mean)

> arrows(1:5, xbar+sem, 1:5, xbar-sem, angle=90, code=3, length=0.1)

> lines(1:5, xbar, pch=4, type="b", cex=2)

19

# vì p > 0.05 nên dữ liệu nangsuat tuân theo phân phối chuẩn

# ta tiến hành phân tích phương sai

Tukey multiple comparisons of means

95% family-wise confidence level

Fit: aov(formula = nangsuat ~ giong)

Kết luận:Năng suất của mỗi giống lúa khác nhau là do phẩm giống của chúng.

Nhóm 1-2 sự khác nhau không có ý nghĩa thống kê nên tức là năng suất như nhaunên ta chọn cả nhóm G1 và G2 và 1,2 -3,4 sự khác biệt có ý nghĩa thống kê mặc khácnăng suất nhóm 1,2 cao hơn nên giống G1 và G2 được phổ biến rộng rãi trong sảnxuất

> xbar <- tapply(nangsuat, giong, mean)

> arrows(1:4, xbar+sem, 1:4, xbar-sem, angle=90, code=3, length=0.1)

> lines(1:4, xbar, pch=4, type="b", cex=2)

21

Tukey multiple comparisons of means

95% family-wise confidence level

Fit: aov(formula = k.luong ~ a.sang + n.do)

Nhận xét:

+p-value=0.3716>0.05 nên dữ liệu k.luong tuân theo phân phối chuẩn

+Pr<0.05 nên sự khác biệt giữa các chế độ ánh sáng và chế độ nhiệt có ý nghĩa thống kê

Ta có bảng giá trị trung bình khối lượng ảnh hưởng bởi chế độ ánh sáng và chế độ nhiệt như sau:

Tukey multiple comparisons of means

95% family-wise confidence level

Fit: aov(formula = h.luong ~ n.do)

+Pr<0.05 nên sự khác biệt giữa các nồng độ có ý nghĩa thống kê

Ta có bảng giá trị trung bình hàm lượng vitamin theo nồng độ chế phẩm như sau:

Bảng giá trị thống kê 9

Nồng độ chế phẩm

(%v/w)

Hàm lượng vitamin C(mg/g)Tính theo chất khô

Kết luận:Chọn nồng độ chế phẩm là 0.15%v/w để tăng hàm lượng vitamin C.

> xbar <- tapply(h.luong, n.do, mean)

> arrows(1:7, xbar+sem, 1:7, xbar-sem, angle=90, code=3, length=0.1)

> lines(1:7, xbar, pch=4, type="b", cex=2)

Bài 24:

> mdat <- matrix(c(245,145,367,170,270,48), nrow = 2, ncol=3,

byrow=TRUE,dimnames = list(c("tăng 6-8kg/tháng", "tăng 3-5kg/tháng"),c("thực đơn1", "thực đơn 2", "thực đơn 3")))

> mdat

thực don 1 thực don 2 thực don 3

25

X-squared = 249.9598, df = 2, p-value < 2.2e-16

> # vì trị số p-value< 0.05 nên sự khác biệt giữa ba loại thực đơn có ý nghĩa thống kê.

Kết luận:Vì sự khác biệt của ba loại thực đơn có ý nghĩa thống kê cho nên ta chọn

thực đơn 3 với số bệnh nhân tăng trọng nhiều nhất và cao nhất

> barplot(mdat,sub="thiết kế thực đơn cho bệnh nhân",xlab="thực đơn",ylab="mức tăng trọng lượng")

data: mdat

X-squared = 97.153, df = 6, p-value < 2.2e-16

Kết luận:Ta thấy p-value <0.05 nên mdat có ý nghĩa thống kê.Chọn phụ gia B vì có

> # vì trị số p-value = 0.03695< 0.05 nên không thuộc phân phối chuẩn

> # giả sử hlphenol thuộc phân phối chuẩn.ta có

27

Tukey multiple comparisons of means

95% family-wise confidence level

Fit: aov(formula = hlphenol ~ tgian)

Kết luận:Ta chọn thời gian 3 vì 3 khác 1 và cao hơn 1.bên cạnh đó 3 giống 4,5,6,7 về

hàm lượng phenol nhưng thời gian ngắn hơn Vì vậy ta chọn thời gian 0.1 phút

> xbar <- tapply(hlphenol, tgian, mean)

> arrows(1:7, xbar+sem, 1:7, xbar-sem, angle=90, code=3, length=0.1)

> lines(1:7, xbar, pch=4, type="b", cex=2)

29

Tukey multiple comparisons of means

95% family-wise confidence level

Fit: aov(formula = hieusuat ~ nhietdo + tg + nhietdo)

Về thời gian

Sự khác biệt của nhóm 85,100,115, không có ý nghĩa thống kê nhưng so với hai nhóm

55 và 70 thì có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5%

Trung bình hiệu suất của nhóm thời gian 115 là lớn nhất mà nhóm 100 và 85 khôngkhác biệt so với nhóm 115 nên ta chọn 3 nhóm này là như nhau

Thời gian càng dài thì hiệu suất trích ly càng nhiều ở 85 phút thời gian ngắn nhất màhiệu suất trích ly như nhau nên ta chọn thời gian là 85 phút.

Vậy chúng ta chọn nhiệt độ là 80 và thời gian 85 phút

Bài 28:

> mdat <- matrix(c(40,170,90,50,180,120,60,150,80), nrow = 3, ncol=3,

byrow=TRUE,dimnames = list(c("A", "B","C"),c("xau", "trung binh", "tot")))

Kết luận: p-value=0.05204>0.05 nên sự khác biệt về chất lượng cây trồng trên 3 loại

đất A,B,C không có ý nghĩa thống kê Tức là chất lượng cây trồng trên 3 loại đất là như nhau

> barplot(mdat,sub="sự phụ thuộc của cây vào loại đất",xlab="chất lượng cây")

sự phụ thuộc của cây vào loại dất

#p-value <0.05 nên dữ liệu vitamin không tuân theo phân phối chuẩn

giả định dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn

Tukey multiple comparisons of means

95% family-wise confidence level

Fit: aov(formula = vitamin ~ c.suat)

Kết luận:Ta chọn công suất 3 vì 3 khác 1,2,4 và thu được hàm lượng cao và 3 giống

5,6 và có hàm lượng cao nhưng 3 có công suất thấp hơn nên tiết kiệm hơn Vậy ta sử dụng công suất siêu âm là 188 để tăng hiệu suất chiết vitamin C

> xbar <- tapply(vitamin, c.suat, mean)

> arrows(1:6, xbar+sem, 1:6, xbar-sem, angle=90, code=3, length=0.1)

> lines(1:6, xbar, pch=4, type="b", cex=2)

Tukey multiple comparisons of means

95% family-wise confidence level

Fit: aov(formula = sanluong ~ giong)

+p-value>0.05 nên số liệu sanluong thuộc phân phối chuẩn

+Pr(giong)<0.05 nên sự khác biệt giữa các giống có ý nghĩa thống kê

Pr(lodat)>0.05 nên sự khác biệt giữa các lô đất không có ý nghĩa thống kê

+ Ta có bảng giá trị trung bình sản lượng của các giống như sau:

Chọn giống 1,2 hoặc 3 đều được năng suất thu hoạch cao như nhau

> xbar <- tapply(sanluong, giong, mean)

> arrows(1:4, xbar+sem, 1:4, xbar-sem, angle=90, code=3, length=0.1)

> lines(1:4, xbar, pch=4, type="b", cex=2)

Bài 31:

> mdat <- matrix(c(8,192,92,708), nrow = 2, ncol=2, byrow=TRUE,dimnames =

list(c("Sau thay doi", "Truoc thay doi"),c("Phe pham","Chinh pham")))

> mdat

Phe pham Chinh pham

Sau thay doi 8 192

Truoc thay doi 92 708

p-value=0.002441<0.05 nên sự khác biệt sau khi thay đổi công nghệ có ý nghĩa thống

kê Tức là nên thay đổi công nghệ

> barplot(mdat,main=" Biểu đồ hiệu quả trước và sau khi thay đổi công nghệ")

37

Phe pham Chinh pham

Biểu dồ hiệu quả truớc và sau khi thay dổi công nghệ

> xucxich=data.frame(chedo,may,thoigianxay)

> attach(xucxich)

The following object(s) are masked _by_ '.GlobalEnv':

chedo, may, thoigianxay

Tukey multiple comparisons of means

95% family-wise confidence level

Fit: aov(formula = tgian ~ chedo)

+p-value>0.05 nên số liệu tgian thuộc phân phối chuẩn

+Pr(may)>0.05 nên sự khác biệt giữa các máy không có ý nghĩa thống kê

Pr (chedo)<0.05 nên sự khác biệt giữa các chế độ có ý nghĩa thống kê

+ Ta có bảng giá trị trung bình thời gian xay theo chế độ như sau:

> xbar <- tapply(tgian, chedo, mean)

> arrows(1:4, xbar+sem, 1:4, xbar-sem, angle=90, code=3, length=0.1)

> lines(1:4, xbar, pch=4, type="b", cex=2)

Analysis of Variance Table

Tukey multiple comparisons of means

95% family-wise confidence level

Fit: aov(formula = loai.tra ~ group)

> arrows(1:4, xbar+sem, 1:4, xbar-sem, angle=90, code=3, length=0.1)

> lines(1:4, xbar, pch=4, type="b", cex=2)

41

-Signif codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

#Qua số liệu phân tích ta thấy Pr < 0.05 nên sự khác biệt của dữ liệu pt có ý nghĩa thống kê giữa các nhóm Để biết khác nhau như thế nào ta tiến hành phân tích TukeyHSD

> res<-aov(hieusuat~tacnhan)

> TukeyHSD(res)

Tukey multiple comparisons of means

95% family-wise confidence level

Fit: aov(formula = hieusuat ~ tacnhan)

Qua bảng thống kê ta thấy giá trị trung bình của nhóm 3 có giá trị trung bình cao nhất

và nhóm 3 khác nhóm 1,2 nên ta chọn phương pháp kết hợp giữa enzyme và sóng siêuâm

> xbar <- tapply(hieusuat, tacnhan, mean)

> arrows(1:3, xbar+sem, 1:3, xbar-sem, angle=90, code=3, length=0.2)

> lines(1:3, xbar, pch=4, type="b", cex=2)

43

Kết luận:Vì trị số p-value = 0.0009119< 0.05 nên sự khác biệt về tỷ lệ nẩy mầm của

hạt malt giữa ba loại giống có ý nghĩa thống kê Do đó mức độ nảy mầm của các giống không giống nhau

> barplot(mdat,sub="tỷ lệ nẩy mầm của hạt malt giữa ba loại

giống",xlab="giống",ylab="tỷ lệ nẩy mầm")

lúa mì lúa nếp dại mạch

tỷ lệ nẩy mầm của hạt malt giữa ba loại giống

Tukey multiple comparisons of means

95% family-wise confidence level

Fit: aov(formula = nangsuat ~ giong)

45

+Pr<0.05 nên sự khác biệt giữa các giống có ý nghĩa thống kê.

Ta có bảng giá trị trung bình năng suất theo giống như sau:

Dựa vào bảng thống kê ta thấy giữa các giống 2,5 và 3 sự khác nhau có ý nghĩa thống

kê Mặc khác,giống 3 có năng suất trung bình cao hơn các nhóm còn lại.Vậy chọn giống số 3 để thu được năng suất cao nhất

> xbar <- tapply(nangsuat, giong, mean)

> arrows(1:5, xbar+sem, 1:5, xbar-sem, angle=90, code=3, length=0.1)

> lines(1:5, xbar, pch=4, type="b", cex=2)