III. THÍ NGHIỆM 2 YẾU TỐ
3.2Mẫu khối hoàn toàn ngẫu nhiên 2 yếu tố (RCBD)
Bài 86:
44 HƯỚNG DẪN GIẢI BÀI TẬP | 08DSH56-Hutech
-
Hình 79: Dữ liệu bài 86
- Phân tích theo các bƣớc sau: Do bài này có 2 yếu tố chính và 1 yếu tố gây nhiễm đến kết quả khảo sát. Nên dữ liệu phân tích có 4 cột nhƣ hình trên.
Hình 80: Các bước phân tích.
Tiến hành phân tích: vào Compare Analysis of Variance Multifactor
ANOVA…(phân tích phƣơng sai nhiều yếu tố)
Vào tabular options để mở Bảng ANOVA để xem xét xem các yếu tố thí nghiệm có ảnh hƣởng đến sự tăng trong của gà thí nghiệm không.
45 HƯỚNG DẪN GIẢI BÀI TẬP | 08DSH56-Hutech
Hình 81: Mở bảng ANOVA
Hình 82: Bảng ANOVA.
Từ bảng phân tích này giúp chúng ta kết luận các yêu tố thí nghiệm đều ảnh hƣởng đến sự tăng trọng của gà. Kể cả yếu tố gây nhiễu. Vì tất cả P-value đều nhỏ hơn mức ý nghĩa α =0,05 (mặc định).
Trong bài toán dạng này chúng ta cần chú ý đến các ý tố chính và cả tổ hợp tƣợng tác của các yếu tố chính. Nếu các yếu tố chính có ảnh hƣởng vậy sự phối hợp của các yêu tố chính thì có sự ảnh hƣởng không?
Để biết đƣợc điều này chúng ta cần click phím phải chuột vào bảng ANOVA Chọn Analysis options…
46 HƯỚNG DẪN GIẢI BÀI TẬP | 08DSH56-Hutech
Hình 83: Tuỳ chọn phân tích.
Sau khi chọn ta đƣợc hộp thoại sau:
Hình 84: Hộp thoại tuỳ chọn yếu tố thí nghiệm
Thay số 1 trong ô trên hộp này bằng 3. (vì có 3 yếu tố tác động tố đa cả chính và nhiễu).
Tiếp chọn Exlude… cùng hộp thoại. Để loại các phối hợp không cần thiết chỉ giữ lại các phối hợp của các yếu tố thí nghiệm chính. Trong bài này ta giữ lại. A: do dam; B: giong
ga.(2 yếu tố chính).
47 HƯỚNG DẪN GIẢI BÀI TẬP | 08DSH56-Hutech
Hình 85: Loại bỏ các tương tác(tổ hợp) khác chỉ dữ lại tương tác của các yếu tố chính.
Khi xuất hiện hộp thoại Exlude Interactions options nhƣ hình trên. Ta chỉ giữ lại các chữ cái tƣơng ứng với yếu tố chính bỏ các yếu tố khác bằng cách double vào các tổ hợp đó từ phức tạp tới đơn giản (từ ABC đến AC và BC) chỉ giữ lại AB vì A là đại diện cho độ đạm, B đại diện cho giống gà. Nhƣ hình sau
Hình 86: Kết quả đã loại bỏ (chỉ còn lại tổ hợp của 2 yếu tố chính)
Sau đó chọn OK.
Khi đó Bảng ANOVA chúng ta sẽ có thêm tổ hợp AB chúng ta cũng xét giá trị P-value
tƣơng ứng xem có ảnh hƣởng hay không. Và sau đó điền kết quả và ô Untibled comment (bảng ghi chú kết quả nhƣ trên).
48 HƯỚNG DẪN GIẢI BÀI TẬP | 08DSH56-Hutech
Hình 87: Bảng ANOVA có cả tổ hợp của ư yếu tố chính (AB) (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Phần đã quét khối. P-value =0,9780 >0.05 AB không ảnh hƣởng đến sự tăng trọng của gà thí nghiệm.
Sau khi chúng ta đã phân tích các yếu tố ảnh hƣởng rồi (dựa vào bảng ANOVA) sai đó chúng ta phân tích tiếp ảnh hƣởng nhƣ thế nào?
Bằng bảng Mutiple rangle test Nhƣ hình sau:
49 HƯỚNG DẪN GIẢI BÀI TẬP | 08DSH56-Hutech
Hình 88: Mở bảng Multiple Range Tests
Để mở đƣợc bảng Multiple range tests ta vào Tabuar Options (ô màu vàng mũi tên chỉ) check vào ô vuông nhỏ trƣớc chữ Multiple range tests trong họp thội trên. Nhấn OK.
Trong phần phân tích này chúng ta cũng chỉ xét đến các yếu tố chính thôi tức ảnh hƣởng nhƣ thế nào của độ đạm trong khẩu phần ăn 1,2,3 và giống gà A, B, C.
Sa khi OK lệnh trên ta nhận đƣợc bảng Multiple Range Tests của độ đạm. Nhƣ sau:
Hình 89: Bảng Multiple Range Tests
Từ kết quả bảng này cho ta thấy độ đạm trong khẩu phần ăn 3 là ảnh hƣởng nhiều nhất đến sự tăng trong của gà thí nghiệm. Hay nói cách khác là khẩu phần ăn thiết hợp nhất.
50 HƯỚNG DẪN GIẢI BÀI TẬP | 08DSH56-Hutech
Tiếp đó tả lấy bảng xếp hạng (Multiple range tests ) của giống gà để tiếp khảo sát. Bằng cách click phải vào bảng Multiple Range Tests của độ đạm
Đƣợc bảng nhƣ sau
Sau đó ta chọn vào giống gà và OK ta sẽ đƣợc bảng Multiple Range Tests của giống gà ảnh hƣởng đến sự tăng trong của gà thí nghiệm trong thí nghiệm này.
Xem hình
Hình 89: Tuỳ chọn bảng xếp hạng của các yếu tố còn lại (phải có ảnh hưởng)
Chọn Pane Options… chọn giong ga (nhƣ hình dƣới) OK
Hình 90: Chọn đối tượng cần hiển thị.
51 HƯỚNG DẪN GIẢI BÀI TẬP | 08DSH56-Hutech
Hình 91: Bảng Multiple Range Tests của Giống gà.
Trong bảng này cho ta thấy giống gà A là có ảnh hƣởng lớn nhất, giống gà A là cho năng xuất tốt nhất.
Trình bày kết quả và bảng Untibled Comment nhƣ sau:
3.2. Mẫu khối hoàn toàn ngẫu nhiên 2 yếu tố (RCBD)
Bài 86: dạng này có 4 cột dữ liệu. 2 cột cho yếu tố chính, 1 cột khối và 1 cột kết quả.
52 HƯỚNG DẪN GIẢI BÀI TẬP | 08DSH56-Hutech
53 HƯỚNG DẪN GIẢI BÀI TẬP | 08DSH56-Hutech
Lƣu dữ liệu
- Phân tích dữ liệu:
Quá trình phân tích không có gì khác phân tích một yếu tố, hay 2 yếu tố không có yếu tố nhiễu.
Cột kết quả (cột sự tăng trƣởng biến phụ thuộc) sẽ nhập vào ô Dependent Variable còn các cột còn lại nhập vào ô Factor, theo thứ tự yếu tố chính đến các yếu tố gây nhiễu (để tiện phân tích). (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Xem hộp thoại sau:
OK.
Mở các bảng phân tích cần thiết ra. Bảng ANOVA và bảng Multiple Range Tests để phân tích dữ liệu. Việc phân tích chỉ tập trung vào yếu tố chính. Kết luận cũng dựa vào yếu tố chính.
54 HƯỚNG DẪN GIẢI BÀI TẬP | 08DSH56-Hutech
Sau khi có đƣợc bảng ANOVA chúng ta cần phân tích thêm mối tƣơng quan của các yếu tố chính thí nghiệm giống nhƣ phân tích 1 yếu tố.
Xem phân tích sau Bảng ANOVA:
Click phím phải chuột chọn Analysis Options…
Điền yếu tố ảnh hƣởng tố đa vào hộp thoại mới đƣợc mở. Trong bài này yếu tố đa ảnh hƣởng là 3 (A mức độ đạm, giống gà B,lặp lại khối C). Nhƣ hình sau.
Sau đó vào Exclude… để loại bỏ các tƣơng tác không phải là tƣơng tác của các yếu tố chính thí nghiệm.
55 HƯỚNG DẪN GIẢI BÀI TẬP | 08DSH56-Hutech
Loại bỏ nhƣ phân tích 2 yếu tố hoàn toàn ngẫu nhiên bằng cách double click vào cặp tƣơng tác đó. Từ phức tạp đến đơn giản.
Để có hộp thoại sau:
OK.
Xem lại bảng phân tích phƣơng sai (ANOVA)
Để kết luận có sự ảnh hƣởng đến sự tăng trọng hay không. Xem bảng ANOVA nhận đƣợc sau:
56 HƯỚNG DẪN GIẢI BÀI TẬP | 08DSH56-Hutech
Với P-value của A (mức độ đạm) =0,0000 < 0,05 có sự ảnh hƣởng của mức độ đạm đến sự tăng trƣởng của gà thí nghiệm.
P-value của B (Giống gà) =0,0000 < 0,05 có sự ảnh hƣởng của các giống đến sự tăng trƣởng của gà thí nghiệm.
P-value của AB (tƣơng tác mức độ đạm và các giống gà) =0,9780 > 0,05 không có ảnh hƣởng của tƣơng tác mức độ đạm và giống gà đến sự tăng trƣởng của gà thí nghiệm.
Khi có sự khác biệt của các yếu tố thi nghiệm chúng ta sẽ mở tiếp bảng Multiple Range Tests để xem sự ảnh hƣởng đó nhƣ thế nào.
Chúng ta vẫn kết luận nhƣ các bài trên.
57 HƯỚNG DẪN GIẢI BÀI TẬP | 08DSH56-Hutech
Lƣu kết quả
Bài 87.
58 HƯỚNG DẪN GIẢI BÀI TẬP | 08DSH56-Hutech
Hình 92: Dữ liệuh bài 87.
Lƣu dữ liệu
- Phân tích dữ liệu nhƣ các bài trên. Xem lại cách phân tích dữ liệu của bài 86 và các thao tác phân tích tổng quát.
- Nhớ thiết lập mối tƣơng quan của các yếu tối thí nghiệm chính.
- Trình bày kết quả. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Hình 93: Trình bày kết quả.
59 HƯỚNG DẪN GIẢI BÀI TẬP | 08DSH56-Hutech
lập lại liên tục và cột công nhân lập lại luận phiên. Còn 2 yếu tố thí nghiệm chính sẽ nhập hoàn toàn dựa vào bảng kết quả dữ liệu. Khi dùng cột ngày là cột lặp lại liên tục thì chúng ta sẽ nhập dữ liệu theo hàng ngang tƣơng ứng của bảng.
Xem bảng dữ liệu sau:
Hình 94: Dữ liệu bài 96.
Lƣu dữ liệu
- Phân tích kết quả nhƣ các bai 2 yếu tố không có yếu tố gây nhiễu, và co yếu tố gây nhiễu. Xem lại các bƣớc phân tích của 2 yếu tố.
Và đánh giá giá trị P-value của mối tƣơng tác của 2 yếu tố chính xem có sự ảnh hƣởng đến kết quả hay không? Nhƣ phân tích 2 yếu tố.
60 HƯỚNG DẪN GIẢI BÀI TẬP | 08DSH56-Hutech
Hình 95: Kết quả
Do không có ảnh hƣởng của các yếu tố đến cảm quan thí nghiệm nên không cần trình bày bảng Multiple Range Tests trong bảng cửa sổ kết quả.
Lƣu kết quả.
BÀI 97. Dữ liệu vẫn có 5 cột, 2 chính, 2 nhiễu, và cột kết quả. Cột ngày lặp lại liên tục, cột
công nhân nƣớng thì lặp lại luân phiên, 2 cột yếu tố chính thì nhập hoàn toàn dự vào trình tự của dữ liệu cho; cột kết quả cũng nhập tƣơng tự.
61 HƯỚNG DẪN GIẢI BÀI TẬP | 08DSH56-Hutech
Hình 97: Các bước phân tích.
Ta thấy xuất hiện hộp thoại sau:
Hình 98: Chọn đối tượng cần phân tích.
Chọn các yếu tố phân tích nhƣ ở những bài 2 yếu tố: chọn Kết quả vào ô Dependent. Các yếu tố khác chuyển vào ô Factor (tốt nhất xếp theo thứ tự yếu tố chính rồi tới yếu nhiễu để tiện phân tích). Nhƣ hình trên. OK
Bƣớc 2: mở bảng phân tích ANOVA ra. Bằng cách vào Tabular Options (ô màu vàng nhỏ) chọn ANOVA table OK
62 HƯỚNG DẪN GIẢI BÀI TẬP | 08DSH56-Hutech
Hình 99: Mở ANOVA.
Bƣớc 3: Phân tích dữ liệu dựa vào giá trị P-value. Nhƣng để phân tích ta tiến hành phân tích tƣơng quan của các yếu tố chính.
Bƣớc 4: Thiết lập tƣơng quan của các yếu tố thí nghiệm chính.
Click phím phải chuột vào bảng ANOVA xuất hiện chọn Analysis Options.
Hình 100: thiết lập tổ hợp tương tác của các yếu tố chính.
Màn hình sẽ xuất hiện hộp thoại sau: nhập số yếu tố tối đa vào ô Maximum Order Interaction . Cụ thể trong bài này có 4 yếu tố 2 chính 2 nhiễu. Xem hình.
Hình 101: Nhập số yếu tố ảnh hưởng tố đa vào.
Bƣớc 5: Loại các tƣơng tác không cần, chỉ để lại tƣơng tác của 2 yếu tố thí nghiệm chính AB (Công thức gia vị và nhiệt độ xử lý).
Chọn Exclude… trong cùng hộp thoại trên. Xuất hiện một hộp thoại mới.Chúng ta click đôi chuột vào các tổ hợp tƣơng tác để loại bỏ, từ phức tạp tới đơn giản và giữa lại hai yếu tố chính AB (A: Công thức gia vị; B: Nhiệt độ xử lý). (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
63 HƯỚNG DẪN GIẢI BÀI TẬP | 08DSH56-Hutech
Hình 102: Loại bỏ các tổ hợp khác đi giữ lại tổ hợp của hai yếu tố chính.
Sau khi chọn nó có kết quả nhƣ hình sau:
Hình 103: Để lại tổ của 2 yếu tố chính.
chỉ dữ lại tổ hợp AB. Nhấn OK.
Bƣớc 6: Đánh giá phân tích dựa vào bảng ANOVA…
Xem lại bảng ANOVA sẽ thấy xuất hiện tƣơng tác (tổ hợp) AB so với ban đầu. Việc đánh giá không khác gì so với các bài trƣớc đó. Đều so sánh giá trình P-value với mức ý nghĩa α (mặc định là 0,05).
64 HƯỚNG DẪN GIẢI BÀI TẬP | 08DSH56-Hutech
Hình 104: Bảng ANOVA có cả tổ hợp tương tác AB.
Tất cả các giá trị P-value đều lớn hơn mức ý nghĩa 0.05 không có sự ảnh hƣởng của các yếu tố thí nghiệm đến kết quả thí nghiệm. Không cần mở bảng Multiple Range Tests.
- Trình bày kết quả
Hình 105: Trình bày kết quả.
Lƣu kết quả.
IV. PHÂN TÍCH TƢƠNG QUAN HỒI QUY
Bài 98. Dạng hồi quy đơn giản chỉ có tƣơng quan của X và Y.
65 HƯỚNG DẪN GIẢI BÀI TẬP | 08DSH56-Hutech
Hình 107 : Dữ liệu bài 98. Để phân tích tƣơng quan hồi quy đơn giản ta tiến hành nhƣ sau:
Bƣớc 1 Vào Relate chọn Simple Regression (phân tích tƣơng quan hồi quy đơn giản).
.
Hình 108: Phân tích tương quan hồi quy đơn giản.
66 HƯỚNG DẪN GIẢI BÀI TẬP | 08DSH56-Hutech
:
Hình 109: Điền dữ liệu phân tích.
Kết quả đã chọn nhƣ hộp thoại sau:
Hình 110: Kết quả chọn tương ứng.
67 HƯỚNG DẪN GIẢI BÀI TẬP | 08DSH56-Hutech
Hình 111: Phân tích hồi quy dạng đường thẳng.
Trong bài này chúng ta cần quan tâm đến của thông số sau:
- R-Squared: .Hệ số tƣơng quan.
- Và phƣơng trình hồi quy đề nghị. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Trong bày này: ta thấy ở dạng phƣơng trình đƣờng thẳng Y = a+ b*X
- R-Squared = 80,4073% = 0,804073 Y = 0,478022 + 5,25824*X.
Có thể hiện đƣợc tính tƣơng quan của X và Y không?
Vào Tabular Options chọn Lack-of- Fit Test (xem hình 112) Hệ số tƣơng quan
68 HƯỚNG DẪN GIẢI BÀI TẬP | 08DSH56-Hutech
Hình 112: Mở cửa sổ Lack-of- Fit Test OK
Ta đƣợc bảng sau:
Ta xét P-value của nó so với 0.1. Nếu P-value của Lack-of-fit Test > 0.1 Phƣơng trình hồi quy đề nghị châp nhận là mô hình hoàn toàn phù hợp. Còn ngƣợc lại thì không, ta cần đề nghị một phƣơng pháp khác hữu hiệu hơn.
Cụ thể trong bài này P-value của Lack-of-fit Test= 0,0000 < 0.1, mô hình này không phù hợp.
69 HƯỚNG DẪN GIẢI BÀI TẬP | 08DSH56-Hutech
Hình 113: Mở cửa sổ Comparison of Alternative Models.
Xuất hiện bảng kết quả đề nghị các mô hình hồ quy tƣơng qua từ thích hợp đến không thích hợp kém.
Hình 114: Comparison of Alternative Models (So sánh mô hình thay thế).
Mô hình tốt nhất đƣợc đề nghị là Exponential. Chọn mô hình tốt nhất để xem xét.
Trở lại của sổ đầu tiên đƣợc mở (cửa sổ Analysis Summary) Click phải chuột chọn Analysis Options. Xuất hiện cửa sổ sau:
70 HƯỚNG DẪN GIẢI BÀI TẬP | 08DSH56-Hutech
Hình 115: Tuy chọn hồi quy đơn giản.
Click chuột chọn Exponential trong hộp thoại này. OK
Xét lại các cửa sổ đã phân tích. Cửa sổ Lack-of- Fit Test xét P-value xem có lớn hơn hay nhỏ hơn 0,1. Để kết luận.
Xem lại cửa sổ Analysis Summary (lúc đầu, hoặc trên cùng) để đề nghị phƣơng trình hồi quy cho sự tƣơng quan của X, và Y.
Nhƣng theo kết quả phân tích bài toán chúng ta thấy trong tất cả các mô hình đề nghị đều không phù hợp, Vì cả mô hình đề tốt nhất nhƣng P-value của Lack-of-fit Test vẫn nhỏ hơn 0.1.
Trình bày kết quả:
71 Tài liệu tham khảo | 08DSH56-Hutech
Tài liệu tham khảo
1. Bài Giảng ứng dụng tin học trong ứng dụng tin học của Thầy Bùi Văn Thế Vinh, Khoa Môi Trƣờng và Công Nghệ Sinh Học, Hutech.
Những bài đọc thêm:
2. Nguyễn Ngọc Kiểng, Thống kê học trong nghiên cứu khoa học – NXB Giáo dục, 1996. 3. Lê Đức Ngọc, Xử lý số liệu và kế hoạch hóa thực nghiệm – Khoa Hóa, ĐHQGHN,
2001.
4. Nguyễn Cảnh, Quy hoạch thực nghiệm – NXB Đại học Quốc gia, 2004.
5. Chu Văn Mẫn Đào Hữu Hồ, Giáo trình thống kê sinh học – NXB Khoa học kỹ thuật, 2001. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
6. Tài liệu trực tuyến (khuyến khích sinh viên vào các website để tìm tƣ liệu liên 7. quan đến môn học):
8. Từ khóa: data processing, correlation analysis, experimental optimization 9. [1] http://home.ubalt.edu/ntsbarsh/stat-data/topics.htm
10.[2] http://www.statcan.gc.ca/edu/power-pouvoir/ch3/5214783-eng.htm 11.