Đang tải... (xem toàn văn)
Tần suất kiểm tra không có quy định giới hạn bắt buộc, có thể kiểm tra 1 năm 2 lần, nếu cơ sở nào không đạt tiêu chuẩn có thể kiểm tra 3 lần. Việc cấp phép danh mục nguyên liệu và thức ăn chăn nuôi được phép sản xuất kinh doanh và nhập khẩu do Cục PTCN cấ
Giả thiết H0: µ1 = µ2 = µ3 = µ4 (bằng lời, bạn đọc tự nêu) H1: µ1 ≠ µ2 ≠ µ3 ≠ µ4 So sánh đồng phương sai: 0,2512 / 0,1353 = 1,86 < Kiểm tra phân bố chuẩn: cách kiểm tra phân bố chuẩn sai số ngẫu nhiên (phần dư) ðây thí nghiệm mà số động vật tham gia vào cơng thức thí nghiệm hạn chế (n1 = 7, n2 = n3 = n4 = 8), ta khơng kiểm tra phân bố chuẩn biến riêng biệt dùng Minitab ñể kiểm tra phân bố chuẩn ta có P = 0,55 Phân tích phương sai Analysis of Variance for P Source DF SS MS KP 1.1601 0.3867 Error 25 0.9012 0.0360 Total 28 2.0613 Level N 8 Mean 3.8029 3.4300 3.5983 3.9350 Pooled StDev = StDev 0.2512 0.1353 0.1675 0.1906 0.1899 F 10.73 P 0.000 Individual 95% CIs For Mean Based on Pooled StDev -+ -+ -+ ( -* -) ( * -) ( -* -) ( * -) -+ -+ -+ 3.50 3.75 4.00 Kết luận Vì P = 0,000 < 0,05 ta bác bỏ H0 chấp nhận H1 (bằng lời, bạn ñọc tự nêu) Trong trường hợp bác bỏ H0 tức có giá trị trung bình sai khác có ý nghĩa thống kê ðể biết cụ thể ta tiến hành so sánh cặp giá trị trung bình với Dùng menu Comparisons Minitab ta có Tukey's pairwise comparisons Family error rate = 0.0500 Individual error rate = 0.0109 Critical value = 3.89 Intervals for (column level mean) - (row level mean) 2 0.1026 0.6431 -0.0860 0.4951 -0.4504 0.1137 -0.4024 0.1381 -0.7661 -0.2439 -0.6187 -0.0546 Nếu nhìn vào Ma trận ta thấy µ1 ≠ µ2, µ1 = µ3, µ1 = µ4, µ2 = µ3, µ2 ≠ µ4, µ3 ≠ µ4 Ta xây dựng bảng có chữ a, b, c ñể thể sai khác nghiệm thức 50 Thực theo bước sau: • • Sắp xếp giá trị trung bình theo thứ tự giảm dần sau: Khẩu phần Trung bình Khẩu phần Trung bình 3,8029 3,9350 3,4300 3,8029 3,5983 3,5983 3,9350 3,4300 Dựa vào ma trận trang 50 ñể tạo đường gạch chung cho phần có giá trị trung bình nhau; cụ thể sau: Khẩu phần Trung bình a 3,9350 3,8029 3,5983 3,4300 b c ñường thẳng tương ứng với chữ (a, b, c ) • • Từ bảng trên, ta đặt chữ bên cạnh số trung bình sau: Khẩu phần Trung bình 3,9350a 3,8029ab 3,5983bc 3,4300c Sắp xếp phần theo thứ tự tăng dần ban đầu ta có: Khẩu phần Trung bình 3,8029ab 3,4300c 3,5983bc 3,9350a 51 3.8 Bài kiểm tra số ðể so sánh khối lượng trứng giống gà (Hyline, Lương Phượng, Sacsso 707) nuôi trại Quang Trung, ðH Nông nghiệp I Hà Nội; tiến hành rút ngẫu nhiên cân khối lượng 15 trứng ñối với giống Số liệu thu trình bày bảng bên (đơn vị tính - g) LP - Lương phượng, HL - Hyline, SS - Sacsso, 707 - 707 Anh (chị) có kết luận khối lượng trứng giống gà nêu STT 10 11 12 13 14 15 LP 49,45 51,96 51,72 57,47 53,59 57,06 56,51 53,07 50,28 49,62 58,43 49,79 58,58 55,76 48,44 HL 51,62 57,73 53,44 54,99 48,08 56,48 51,43 54,49 56,98 50,42 53,82 48,39 47,16 49,79 51,30 SS 50,45 53,51 50,12 53,91 53,95 54,70 55,43 57,20 49,21 51,10 46,94 56,74 52,51 53,24 51,54 707 58,34 55,74 59,25 55,74 55,35 58,35 58,98 56,30 61,64 51,14 53,02 53,21 55,81 57,63 58,13 52 3.9 Kiểm định bình phương so sánh tỷ lệ 3.9.1 Các vấn ñề ñề cập tới • • • ● Kiểm định tỷ lệ So sánh tỷ lệ Bảng tương liên 2×2 Sử dụng kiểm định bình phương để phân tích số liệu bảng tương liên 2×2…… 3.9.2 Giới thiệu Ở phần trước ta ñã tiến hành kiểm ñịnh giá trị trung bình biến liên tục Trong phần tiến hành nghiên cứu kiểm ñịnh tỷ lệ, tức biến có phân bố nhị thức biến định tính nhiều mức độ khác Các biến có phân bố nhị thức biến định tính mức, thơng thường gọi kiện xảy khơng xảy Ví dụ, Little cộng (1980) ñã tiến hành ñiều tra ảnh hưởng nhiễm trùng Leptospira đến tỷ lệ sẩy thai bị 3.10 Kiểm ñịnh tỷ lệ 3.10.1 Cơ sở lý thuyết Như ñã biết, phân bố mẫu tỷ lệ tiến gần ñến phân bố chuẩn dung lượng mẫu n lớn; tỷ lệ ước tính p mẫu tiến gần đến tỷ lệ π quần thể sai số tiêu chuẩn mẫu ước tính p(1 − p ) / n Chúng ta sử dụng tính chất để tiến hành kiểm định tỷ lệ xảy mẫu quần thể theo bước sau ñây: Giả thiết H0: Tỷ lệ kiện xảy quần thể ñại lượng π H1: Tỷ lệ kiện xảy quần thể khơng đại lượng π Thu thập số liệu Mẫu ñược chọn ngẫu nhiên từ quần thể, sau phân loại cá thể theo kiện xảy khơng xảy Tính giá trị z thực nghiệm z= p −π − 2n π (1 − π ) n • • • • Tỷ lệ quan sát kiện xảy Dung lượng mẫu Hệ số hiệu chỉnh Giá trị giả thiết…………… p n 1/2n π Xác ñịnh giá trị P Xác ñịnh giá trị P cách sử dụng bảng phân bố tiêu chuẩn hoá (xem bảng phần phụ lục sử dụng Minitab) 53 Rút kết luận Tuỳ thuộc vào giá trị P thu được, ta đưa kết luận giả thiết: Nếu P ≥ 0,05 giả thiết H0 ñược chấp nhận Nếu P < 0,05 bác bỏ giả thiết H0 tức chấp nhận H1 Khoảng tin cậy 95% ñối tỷ lệ kiện xảy Khoảng tin cậy 95% đối tỷ lệ π tính theo cơng thức sau đây: p ± 1,96 p (1 − p ) n 3.10.2 Ví dụ Giả sử điều tra giới tính quần thể ñó Trong mùa ñịnh năm người ta thấy tỷ lệ giới tính lúc sinh có xu hướng cao ðể giải ñáp câu hỏi người ta ñã tiến hành chọn ngẫu nhiên 297 chim sinh thấy có 167 Liệu có yếu tố làm ảnh hưởng đến tỷ lệ giới tính hay khơng? Ta áp dụng bước phân tích nêu mục 6.3.1 để giải toán Giả thiết H0: Tỷ lệ số ñực sinh quần thể 0,5 H1: Tỷ lệ số đực sinh quần thể khác 0,5 Tính tỷ lệ Tỷ lệ số 297 sinh 167/297 = 0,562 Tính giá trị t thực nghiệm z= p −π − 2n π (1 − π ) n z= • • • • Tỷ lệ quan sát kiện xảy Dung lượng mẫu Hệ số hiệu chỉnh Giá trị giả thiết……………… p n 1/2n π 1 0,562 − 0,5 − 2n = × 297 = 2,08 π (1 − π ) 0,5[1 − 0,5] n 297 p −π − Xác ñịnh giá trị P Sử dụng bảng phân bố tiêu chuẩn hố tính Minitab ta có P = 0,0375 Rút kết luận P = 0,0375 < 0,05 ta bác bỏ giả thiết H0 Khoảng tin cậy 95% ñối tỷ lệ số sinh p ± 1,96 p(1 − p ) 0,562(1 − 0,562 ) = 0,562 ± 1,96 tức từ 0,51 ñến 0,62 n 297 54 3.11 So sánh tỷ lệ (các mẫu ñộc lập) 3.11.1 Giới thiệu Khi ta tiến hành rút mẫu từ quần thể sử dụng tỷ lệ p1 p2 mẫu ñể ước tính tỷ lệ quần thể π1 π2 Ta kiểm định đồng tỷ lệ quần thể theo cách sau: • • Sử dụng phép thử bình phương (χ2) Sử dụng phân bố gần chuẩn ñối với phân bố nhị thức 3.11.2 Bảng tương liên 2×2 Hawkins cộng (1993) tiến hành nghiêm cứu ảnh hưởng việc thiến ñến xuất bệnh tiểu đường chuột Chuột thí nghiệm chia cách hồn tồn ngẫu nhiên cách sử lý thiến không thiến Tác giả ñã tiến hành so sánh tỷ lệ chuột mắc bệnh tiểu đường hai nhóm động vật thí nghiệm ñộc lập Nếu biểu diễn tần suất kiện cách sử lý bảng; ñược gọi bảng tương liên, hàng thể tần xuất kiện (chuột mắc bệnh khơng) cột thể nhóm động vật thí nghiệm (thiến khơng) Một bảng tương liên thường ñược gọi bảng tương liên 2×2, có hàng cột Bảng tương liên r×c bảng có r hàng c cột Ta biểu diễn tần suất quan sát dạng tổng quát sau: Nhóm Tổng số theo hàng Sự kiện xảy a b a+b Sự kiện không xảy c d c+d a+c b+d Tổng số n = a + b + c + d Tổng số theo cột Tỷ lệ quan sát kiện xảy p1 = a a+c p2 = b b+d p= a+b a+b+c+d 3.11.3 Áp dụng χ2 ñể so sỏnh t l bng tng liờn 2ì2 ã Cơ sở lý luận Giả sử khơng có mối liên hệ nhóm kiện, ta ước tính tỷ lệ kiện xảy nhóm Giả sử ta muốn so sánh tỷ lệ cách tiến hành nghiên cứu mối liên hệ yếu tố ñã nêu phần 6.4.2 Yếu tố biến với nhiều cấp hạng phân loại khác Giả thiết H0 nêu khơng có mối liên hệ yếu tố; hay nói cách khác tỷ lệ quần thể ðể kiểm ñịnh giả thiết tiến hành so sánh tần suất quan sát ô bảng tương liên với tần suất ước tính giả thiết H0 Giả thiết H0 tỷ lệ 55 kiện xảy quần thể Nếu giả thiết H0 ñúng ta ước tính tỷ lệ chung cho quần thể (a + b)/n ñể áp dụng cho nhóm Tỷ lệ ước tính cho nhóm tính (a + c)×(a + b)/n (b + d)×(a + b)/n tương ứng với nhóm Các giá trị ước tính cho thể bảng sau: Nhóm Tổng số theo hàng (a + c )(a + b ) (b + d )(a + b ) Sự kiện xảy n Sự kiện không xảy Tổng số theo cột a+b n (a + c )(c + d ) (b + c )(c + d ) n n a+c b+d c+d Tổng số n=a+b+c+d Tỷ lệ quan sát kiện xảy • p1 = a a+c p2 = b b+d p= a+b a+b+c+d Giả thiết • Các cá thể rút cách ngẫu nhiên từ quần thể • Các cá thể thí nghiệm chia cách xử lý hồn tồn ngẫu nhiên • Số liệu thu thập dạng tần suất (sự kiện xảy khơng) nhóm • Tần xuất ước tính khơng bé 3.11.4 Các bước tiến hành Giả thiết H0: Tỷ lệ kiện xảy quần thể nhau, H1: Khơng có mối liên hệ yếu tố nghiên cứu Thu thập số liệu nhập tần suất quan sát vào bảng tương liên 2×2 Tính giá trị χ2 thực nghiệm theo cơng thức sau χ2 = ∑ (O − E )2 E Xác ñịnh bậc tự (df) phép thử χ2 dạng tổng quát, df = (Số hàng - 1) × (Số cột – 1) Xác ñịnh giá trị P cách so sánh giá trị χ2 thực nghiệm với phân bố χ2 phần phụ lục với bậc tự df = (Số hàng - 1) × (Số cột – 1) Rút kết luận Nếu P≥ 0,05 chấp nhận giả thiết H0 - Nếu P< 0,05 bác bỏ giả thiết H0 ñồng nghĩa với việc chấp nhận H1 56 ... 13 14 15 LP 49,45 51, 96 51, 72 57,47 53,59 57,06 56, 51 53,07 50, 28 49,62 58, 43 49,79 58, 58 55,76 48, 44 HL 51, 62 57,73 53,44 54,99 48, 08 56, 48 51, 43 54,49 56, 98 50,42 53 ,82 48, 39 47 ,16 49,79 51, 30... 50,45 53, 51 50 ,12 53, 91 53,95 54,70 55,43 57,20 49, 21 51, 10 46,94 56,74 52, 51 53,24 51, 54 707 58, 34 55,74 59,25 55,74 55,35 58, 35 58, 98 56,30 61, 64 51, 14 53,02 53, 21 55, 81 57,63 58 ,13 52 3.9... p ± 1, 96 p (1 − p ) 0,562 (1 − 0,562 ) = 0,562 ± 1, 96 tức từ 0, 51 ñến 0,62 n 297 54 3 .11 So sánh tỷ lệ (các mẫu ñộc lập) 3 .11 .1 Giới thiệu Khi ta tiến hành rút mẫu từ quần thể sử dụng tỷ lệ p1 p2