Dr. V Hng Sn - HBK HN 1
1
Xử lý
số liệu thực nghiệm
(giảng cho sv cao học - Ngành CNTP-CNSH)
Bộ môn Quản lý chất lợng
2
Mục đích, yêu cầu
- Bổ sung và nâng cao kiến thức cho học viên để lựa
chọn các phơng pháp xử lý số liệu thích hợp trong điều
kiện thí nghiệm của mình.
- Học viên đ học qua các kiến thức thống kê ứng
dụng cơ bản, biết sử dụng máy tính và làm bài tập trên
những phần mềm thống kê ứng dụng: SAS, SPAD, SPSS,
STATISTICA
-
Đ tốt nghiệp Kỹ s Công nghệ CB Thực phẩm và
học các môn: Phân tích Cảm quan TP; Kiểm tra CLTP
Dr. V Hng Sn - HBK HN 2
3
Cấu trúc môn học
Lý thuyết
Chơng I. Một số kiến thức cơ bản về số liệu
Chơng II. Các chuẩn thống kê so sánh
Chơng III. Phân tích các thành phần chính
Chơng IV. Phân tích tơng quan đa biến
Chơng V. Kỹ thuật phân nhóm
Thực hành
- Các bài tập trên lớp
- Các bài tập tự làm
4

thuật, hà nội
6
Chơng 1
một số kiến thức cơ bản về số liệu
1.1. tập hợp số liệu
1.1.1. Tập hợp số liệu thí nghiệm và kiểm tra
- Phân tích, kiểm tra TP hóa học, hóa lý, năng xuất
- một hay nhiều đại lợng
1.1.2. phân loại các đại lợng
- danh nghĩa, thứ bậc, hứu tỷ
- đếm đợc và đo đợc, mô tả
1.1.3. mục đích của phép đo
- so sánh, kiểm tra, phân loại
- hiệu chỉnh
1.1.4. sự phân tán và sai số
- do mẫu, do dụng cụ và phơng pháp
- yêu cầu của dụng cụ: trung thực, đúng đắn, chính
xác, nhạy, tái lập
cần Xử lý ?
Dr. V Hng Sn - HBK HN 4
7
1.2. Một số phép đo độ phân tán của số liệu
1.2.1. Sự phân tán hay sự biến thiên
- xu hớng dao động xung quanh một trung tâm
1.2.2. Khoảng mở (Độ mở)
R= Xmax - Xmin
1.2.3. Độ lệch trung bình
Em =
1.2.4. Độ lệch toàn phơng
s =

0.25
0.3
0.35
0.4
0.45
à
àà
à -3

à
àà
à -2

à
àà
à -

à
àà
à à
àà
à +

à
àà
à +2

à
àà
à +3

Mode
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
Mode = 9
0 1 2 3 4 5 6
Without Mode
Là giá trị phổ biến nhất, có tần số lớn nhất trong dãy phân phối
Dr. Vũ Hồng Sơn - ðHBK HN 6
11
Skewness
Skewness
•
•
Measure of asymmetry of a frequency distribution
Measure of asymmetry of a frequency distribution
•
•
Skewed to left
Skewed to left
•
•
Symmetric or
Symmetric or
unskewed
unskewed
•
•
Skewed to right
Skewed to right
Kurtosis
Kurtosis

12
• ðộ lệch (skewness) ño lường ñộ lệch của phân phối về một
trong hai phía.
• Phân phối lệch trái (negative skew, left-skewed) khi ñuôi phía
trái dài hơn, và phần lớn số liệu tập trung ở phía phải của
phân phối.
• Phân phối lệch phải (positive sknew, right-skewed) khi ñuôi
phía phải dài hơn, và phần lớn số liệu tập trung ở phía trái
của phân phối.
• Khi lệch phải, giá trị sknewness dương; khi lệch trái, giá trị
skewness âm. ðộ lệch càng lớn thì giá trị sknewness càng
khác 0.
• Với phân phối chuẩn, ñộ lệch gần như nhận giá trị 0
Hệ số bất ñối xứng (Skewness)
Dr. Vũ Hồng Sơn - ðHBK HN 7
13
Skewed to left
Skewness
6 0 05 0 04 0 03 0 02 0 01 0 0
3 0
2 0
1 0
0
x
F re que ncy
Mean < median < mode
14
Skewness
Dr. Vũ Hồng Sơn - ðHBK HN 8
15

4 0 0
3 0 0
2 0 0
1 0 0
0
X
F re q ue nc
y
Mesokurtic - not too flat and not too peaked
18
• Với phân phối bình thường, giá trị của ñộ lệch và ñộ nhọn
bằng 0.
• Căn cứ trên tỷ số giữa giá trị skewness và kurtosis và sai số
chuẩn của nó, ta có thể ñánh giá phân phối có bình thường
hay không (
khi tỷ số này nhỏ hơn -2 và lớn hơn +2, phân phối
là không bình thường).
 Skewness/SE Skewness (SE skewness=SQRT(6/N)
 Kurtosis/SE Kurtosis (SE kurtosis=SQRT(24/N)
ðo lường dạng hình của phân phối
(Measures of Shape)
Dr. V Hng Sn - HBK HN 10
19
Chơng 2
một số chuẩn thống kê so sánh
2.1. So sánh các tần số quan sát
2.1.1. Giới thiệu
2 =
2.1.2. Một số ví dụ ứng dụng
- SO SáNH 2 LÔ SảN PHẩM Từ 2 DCSX

-1, f
2
=n
2
-1
Nu F<F
b
2 phng sai bng nhau
Nu FF
b
2 phng sai khỏc nhau
2
2
2
1
S
S
F =
( )
(
)










2. Hai mu ñc lp có phng sai bng nhau
Group 1 Group2
x
11
x
21
x
12
x
22
x
13
x
23
x
14
x
24
x
15
x
25
…
x
1n
x
2n
Sample size n
1
n

nn
snsn
s
T-statistic:








+
−
=
21
2
21
11
nn
s
xx
t
22
Produc A Product B
106 110
98 134
108 122
104 104
120 118

9
1
2.102
9.11
=






+
=t
t
b,5%,14
=2.15
Conclusion:
Significant difference
Dr. Vũ Hồng Sơn - ðHBK HN 12
23
3. Hai mu ñc lp có phng sai khác nhau
Group 1 Group2
x
11
x
21
x
12
x
22

D = x
1
– x
2
Variance of D:
2
2
2
1
2
1
2
n
S
n
S
s +=
T-statistic:








+
−
=
2

−






+
−












+
=
n
n
S
n
n
S
n









+
−
=t
(
)
(
)
(
)
56.4
4
5
92.1
4
5
98.6
5
92.1
5
98.6
2
2

x
13
x
03
-x
13
4 x
04
x
14
x
04
-x
14
5 x
05
x
15
x
05
-x
15
…
n x
0n
x
1n
x
0n
-x

Results:
Judge Red White
1 20 22
2 18 19
3 19 17
4 22 18
5 17 21
6 20 23
7 19 19
Judge Red White
8 16 20
9 21 22
10 17 20
11 23 27
12 18 24
• Question: Was there an effect of light?
Dr. V Hng Sn - HBK HN 14
27
Paired samples analysis
1.832119.2Mean
2.822.82.1SD
624 18 12
42723 11
32017 10
12221 9
42016 8
01919 7
32320 6
42117 5
-41822 4

29
M« h×nh 1 t¸c nh©n t¸c ®éng ®éc lËp (cïng cì mÉu,
kh¸c cì mÉu)
30
M« h×nh 2 t¸c nh©n t¸c ®éng ®éc lËp
• Bố trí số liệu: hàng là các mức của nhân tố thứ
nhất, cột là các mức của nhân tố thứ hai.
Dr. Vũ Hồng Sơn - ðHBK HN 16
31
M« h×nh 2 t¸c nh©n t¸c ®éng tæng hîp
32
Dr. Vũ Hồng Sơn - ðHBK HN 17
33
Plan S(A)
1098111210910128129810913WithI
4435264643164435NoI
M151413121110987654321S
A
•NoI: Không uống bia
•WithI: Có uống bia
34
Plan S(A)
S(A)S(A)
S(A)
AS
Y
M
S
Y
MYYYY

S(A)S(A)
S(A)
• Y1,6 – M = (Y1,6 – M1.) + (M1. – M )
• Yas – M = (Yas – Ma.) + (Ma. – M )
(
)
( )
( ) ( )
[ ]
( ) ( )
∑ ∑∑∑
∑∑
∑∑
∑
−+−=
−+−=
−=
=
−
−
=
2

2
.
2

2

2

with
with
with
with
bet
bet
bet
bet
MS
MS
F
SA
SS
df
SS
MS
A
SS
df
SS
MS
=
−
==
−
==
1
;
1
ANOVA Table

2

(
)
IA
as
Y
s
Y
as
Y
as
Y
s
Y
as
YY
as
Y
s
Y
as
YY
sa
Y
s
Y
s
MMMMSMMSS
a

.

2

2
.
2

22
2

2
2
.

2

2
.
2

2
2
)2(
)2(
38
Plan S(A)
S(A)S(A)
S(A)
∑∑∑

aaswith
a
a
bet
2

2
2
.
2
2
.
2

2
.
−=
−=−=
−=
∑∑
∑ ∑∑∑∑
∑
Dr. Vũ Hồng Sơn - ðHBK HN 20
39
Plan S(A)
S(A)S(A)
S(A)
• Summary
AS-Ias-1
Total

2

;/;/
40
Plan S*A
S*A S*A
S*A –
––
– Mod
ModMod
Modè
èè
èle
lele
le II
• Summary
MS
S
/MS
S*A
S-I/s-1S-Is-1
S
SS
S
AS-Ias-1
Total
AS-A-S+I/(a-1)(s-1)AS-A-S+I(a-1)(s-1)
S*A
S*AS*A
S*A

Total
191245193
S
6
162247199
S
5
160219197
S
4
243199109
S
3
217219172
S
2
217231165
S
1
Totala
3
a
2
a
1
A
AA
A
S
SS

?
42
EXERCISES
17
Total
TotalTotal
Total
1163.9011639.010
AS
ASAS
AS
271.841359.25
S
SS
S
3.7844404.158808.32
A
AA
A
PrFMSSSdf
Source of
variance
Dr. V Hng Sn - HBK HN 22
43
2.4. Khái niệm tơng quan và hồi quy
2.4.1. Biểu đồ phân bố
Sau đây chúng tôi giới thiệu một ví dụ và cách tính rất
tổng quát đối với các cặp giá trị x và y đo đợc bất kỳ, không theo
một trình tự nào.
8

11
12
13
14
15
18 20 22 24 26 28
I
IIIII
IV
M
x,y
x
y
(
)
(
)




2
2
2
2
ynyxnx
yxnxy
Dr. Vũ Hồng Sơn - ðHBK HN 23
45
2.4. Kh¸i niÖm t−¬ng quan vµ håi quy

ˆˆ
2
1
21
1
2
→−−=
∑∑
==
n
i
ii
n
i
i
XYe
ββ
Tìm
21
ˆ
,
ˆ
ββ
sao cho tổng bình phương sai số là
nhỏ nhất
Tức là
6. Ước lượng các tham số hồi quy
48
ðiều kiện ñể phương trình trên ñạt cực trị là:
0)(2

ii
n
i
i
i
n
i
i
n
i
i
XYX
e
XY
e
ββ
β
ββ
β
))
)
))
)
∑ ∑∑
∑
∑
+=
+=
2
21

21
1
22
1
1
2
1
2
ˆˆ
).(

)(
))((
ˆ
ββ
β
−=
−
−
=
−
−−
=
∑
∑
∑
∑
=
=
=

ˆˆ
ˆ
ββ
+=
Xây dựng hàm hồi quy mẫu
ii
XY 9549,04517,5
ˆ
+−=
6. Ước lượng các tham số hồi quy