Bài Giảng xử lý số liệu bằng Minitab.

NỘI DUNG Giới thiệu Minitab Dữ liệu định tính, định lượng và các loại đồ thị Thống kê mô tả Ước lượng và kiểm định Hồi quy và tương quan Bảng tương liên Phân tích phương sai 1 nhân tố và 2 nhân tố Minitab là một phần mềm loại lớn dùng xử lý dữ liệu trong kinh tế và xã hội. Có thể mở đồng thời các cửa sổ sau: Cửa sổ trang tính (worksheet): Chứa số liệu dưới dạng cột. Dòng đầu là tên cột. Phía dưới là các ô chứa dữ liệu. Cửa sổ Session: hiển thị các lệnh và các kết quả sau mỗi lần tính. Cửa sổ lịch sử: để theo dõi các lệnh đã thực hiện. Cửa sổ thông tin: Tóm tắt các trang tính. Cửa sổ đồ thị: hiển thị đồ thị nếu có yêu cầu

Bài giảng Minitab

Nội dung

 Giới thiệu Minitab

 Dữ liệu định tính, định lượng và các loại đồ thị

 Thống kê mô tả

 Ước lượng và kiểm định

 Hồi quy và tương quan

 Bảng tương liên

 Phân tích phương sai 1 nhân tố và 2 nhân tố

Giới thiệu Minitab

 Minitab là một phần mềm loại lớn dùng xử lý dữ liệu trong kinh tế và xã hội

 Có thể mở đồng thời các cửa sổ sau:

 Cửa sổ trang tính (worksheet): Chứa số liệu dưới dạng cột Dòng đầu là tên cột Phía dưới là các ô chứa dữ liệu.

 Cửa sổ Session: hiển thị các lệnh và các kết quả sau mỗi lần tính.

 Cửa sổ lịch sử: để theo dõi các lệnh đã thực hiện.

 Cửa sổ thông tin: Tóm tắt các trang tính.

 Cửa sổ đồ thị: hiển thị đồ thị nếu có yêu cầu

Giới thiệu Minitab

Bảng tính Minitab

 Minitab làm việc trên môi trường bảng tính gồm các hàng và cột

 Các cột được thể hiện bằng C1, C2, C3,… các hàng được đánh số 1, 2, 3,…, hàng đầu tiên dành riêng cho tên cột

 Minitab lưu dữ liệu trong bảng tính ở ba dạng: Cột, các hằng số và ma trận

 Cột được ký hiệu là C1, C2, C3,…

 Hằng số được ký hiệu là K1, K2, K3,…

 Ma trận ký hiệu là M1, M2, M3,…

Dữ liệu thiếu (missing data)

 Nếu tập dữ liệu thiếu một số giá trị thì khi nhập

dữ liệu ta gõ dấu * vào nơi có giá trị thiếu

 Nếu thực hiện một phép tính mà Minitab không thể thực hiện được như là lấy căn của một số âm, minitab sẽ tự động cho ra giá trị (*)

 Dữ liệu ngày tháng: lưu các giá trị ngày tháng,

giờ hoặc cả hai

 Dữ liệu thứ tự là các đại lượng thể hiện một số thứ tự hay thứ hạng của đơn vị đo trong mẫu hoặc tập hợp chính Ví dụ: thứ tự đánh giá thứ hạng sinh viên.

 Biểu đồ tròn: trình bày dữ liệu ở dạng phần trăm trên tổng số.

 Biểu đồ Pareto: chỉ là phân phối tần suất của dữ liệu định tính được sắp đặt theo loại.

Dữ liệu định lượng và đồ thị

 Dữ liệu định lượng là các quan sát được đo theo thang đo bằng số Ví dụ: số sinh viên vắng mặt trong lớp, độ tuổi của một loại mô sinh học được cấy

 Các đồ thị mô tả dữ liệu định lượng: Biểu đồ thân – lá, lược đồ tần suất, biểu đồ điểm và biểu đồ hộp

 Cột thứ hai chứa phần thân và cột thứ ba chứa phần lá.

Graph / Stem and Leaf

Lược đồ tần suất

 Lược đồ tần suất thể hiện dưới dạng đồ thị ký tự

và cả dạng đồ họa

 Phân phối tần suất của dữ liệu định lượng gồm

có theo lớp và theo tần suất của các giá trị rơi

vào mỗi lớp

 Graph / Histogram

Thống kê mô tả

 Lệnh dùng cho dữ liệu lưu trữ trong các cột:

 Calc / Column Statistics

 Lệnh dùng cho dữ liệu lưu trữ theo hàng:

 Calc / Row Statistics

 Lệnh sau sẽ tạo một bảng tóm lược nhiều đại

lượng đo lường thống kê

 Stat / Basic Statistics / Display Descriptive

Statistics.

Ước lượng và kiểm định giá trị trung bình

 Trường hợp không biết phương sai

 Chọn Stat / Basic Statistics / 1 – sample t

 Trường hợp biết phương sai

 Chọn Stat / Basic Statistics / 1 – sample Z

So sánh trung bình

 Trường hợp 2 mẫu độc lập

 Chọn Stat / Basic Statistics/2 - sample t

 Trường hợp 2 mẫu cặp đôi

 Chọn Stat / Basic Statistics / Paired - t

Hồi quy

 Chọn Stat / Regression / Regression

 Muốn vẽ đường hồi quy thì vào Fitted line plot

Bảng tương liên

 Stat / Tables / Cross Tabulation and Chi-square

Phân tích phương sai 1 nhân tố

 Kiểu CRD

 Vào Stat / Anova / One way (unstacked) hoặc chọn One way

 Kiểu khối ngẫu nhiên RCBD

 Vào Stat / Anova / Balanced Anova hoặc General linear model

 Kiểu ô vuông La tinh

 Vào Stat / Anova / General Linear Model