M Ở ĐẦU
2.2.5. Phương pháp xử lý kết quả đo
* Thống kê số liệu nhân trắc
Số liệu thu được sau khi tiến hành đo ta tiến hành nhập vào máy tính trên
phần mền Excel. Để tránh sự nhầm lẫn khó quản lý ta nhập số liệu theo từng địa
điểm đo và theo từng bàn đo. Bảng dữ liệu này ta gọi là “bảng gốc 1”, như được
trình bày tại phụ lục
*Loại sai số thô
Sai số thô tạo nên các kết quảđo quá bé hoặc quá lớn so với các kết quả còn
lại do đọc nhầm, ghi nhầm hoặc vì một lí do bất thường nào khác của đối tượng đo,
của thiết bị đo hoặc môi trường được tiến hành đo. Chính vì thế trong khi nhập số
liệu ta cần loại bỏ ngay những phiếu đo có kết quảđo do sai số thô gây ra để tránh sai lạc kết quả cuối cùng.
*Tính toán các giá trị bằng phần mềm SPSS
Phần mềm SPSS tính toán số liệu theo hàng dọc trong khi số liệu nhập vào của chúng ta lại theo hàng ngang do đó trước khi tính toán ta phải chuyển số liệu từ
hàng ngang sang hàng dọc trên phần mềm Excel.
- Min: Là giá trị nhỏ nhất trong dãy phân phối thực nghiệm - Max: Là giá trị lớn nhất trong dãy phân phối thực nghiệm - M : là số trung bình cộng được tính theo công thức (1.2)
- σ : Là độ lệch chuẩn được tính theo công thức (1.5)
- Me: Là số trung vị trong dãy phân phối thực nghiệm công thức (1.3) - Mo : là số trội trong dãy phân phối thực nghiệm công thức (1.4) - SK: là hệ số bất đối xứng được tính theo công thức (1.7)
- KU: Là hệ số nhọn được tính theo công thức (1.8) - CV: hệ số biến thiên được tính theo công thức (1.6)
*Loại số lạc
Số lạc được coi là những giá trị hoặc quá lớn hoặc quá bé so với các giá trị
còn lại của tập hợp các kết quả đo, có xác suất xuất hiện rất thấp nhưng ảnh hưởng
đến tính chính xác của kết quả nghiên cứu. Do đó các phiếu đo có chứa số lạc cần
phải được loại bỏ ngay.
Khi xi ≤ M–3.σ hoặc xi ≥ M+3.σ sẽ bị coi là số lạc với mức tin cậy 99,73%
nếu đại lượng thuộc phân bố chuẩn.
- Nếu bảng số liệu không có số lạc thì tiếp tục thực hiện việc xử lý số liệu. - Nếu phát hiện số lạc cần loại bỏ ngay những phiếu chứa số lạc đó và thực
hiện lại việc tính toán các đặc trưng thống kê cơ bản đểđảm bảo tính chính xác cho
kết quả nghiên cứu.
* Phương pháp tính tương quan
Hệ sốtương quan đơn r (peason Correlation Coefficient) dùng đểlượng hoá
mối quan hệ tuyến tính giữa 2 biến định lượng x,y. Trị tuyệt đối của r cho biết mức
độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính. Giá trị r dần đến 1 khi hai biến có mối tương
quan tuyến tính chặt chẽ.Khi r > 0 thì đường thẳng tuyến tính dốc lên.Khi r < 0 thì
đường thẳng tuyến tính dốc xuống. Công thức tính r: (x x )(yx y )y i i x,y 2 2 (x x )x (y y )y i i (2.1) r ∑ − − − − ∑ ∑ =
Mức độ tương quan giữa x và y:
- r = 0: không có sựtương quan giữa x, y. - r = ±1: x, y tương quan hoàn toàn chặt chẽ. - |r|< 0,3: mức độtương quan ít
- |r| từ 0,3 0,6: Mức độtương quan trung bình
- |r|> 0,6: Mức độtương quan chặt chẽ
Trong tính tương quan ta có 2 dạng tương quan đó là tương quan giữa các
kích thước với nhau và tương quan giữa kích thước chủ đạo và từng kích thước còn
CHƯƠNG III
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ BÀN LUẬN