Bài giảng tin ứng dụng
•
Gv: Trần Trung Hiếu
•
Bộ môn CNPM – Khoa CNTT – ĐH Nông Nghiệp Hà Nội
•
Email:
•
Website: />
CHƯƠNG IV: PHÂN TÍCH PHƯƠNG SAI, SO SÁNH VÀ
KIỂM ĐỊNH
Nội dung:

Phân tích phương sai

Kiểm định sự bằng nhau của 2 phương sai

So sánh trung bình 2 mẫu

3
Phân tích phương sai
•
Ví dụ
•
Công cụ chủ yếu để phân tích số liệu khi theo
dõi ảnh hưởng của các mức nhân tố khác nhau
tới kết quả hay ảnh hưởng tương tác của các
nhân tố tới kết quả

4

Phân tích kết quả
•
Nếu F thực nghiệm > F lý thuyết (Fcrit) thì các mức nhân tố có tác động khác nhau tới
kết quả (chấp nhận H1) Cần so sánh các công thức để rút ra công thức nào tốt nhất
(sử dụng LSD)
•
Ngược lại: các mức nhân tố không có khác biệt đáng kể trong tác động tới kết quả (chấp
nhận H0)

So sánh các trung bình dùng chỉ số LSD
•
Sử dụng trong trường hợp kết luận các mức nhân tố có tác động
khác nhau tới kết quả
•
Sử dụng để chỉ rõ tác động khác nhau của các mức nhân tố tới
kết quả là ntn: xếp thứ tự về sự tác động của các mức nhân tố tới
kết quả
•
Nếu cần so sánh trung bình CT T
i
(với r
i
lần lặp) với trung bình CT
T
j
(với r
j
lần lặp) có thể tính thêm chỉ số
LSD = t
α,f

Trong TH khác nhau, nếu mi > mj thì KLuan mức nhân tố i tốt hơn mức nhân
tố j

6
Phân tích phương sai hai nhân tố
1. Ví dụ: Điều tra về chiều dài của cây, hai nhân tố xét đến là phân
bón và nhiệt độ
2. Xảy ra hai trường hợp:

Nhân tố A và B không tương tác, biến động gây nên bởi tác động
đồng thời của A và B gần sát 0.

Nhân tố A và B có tương tác.

Bài toán 1: Xét riêng tác động của các mức nhân tố A
»
H0: m1 = m2 =...=m
n
»
H1: tồn tại i, j mà m
i
khác m
j

Bài toán 2: Xét riêng tác động của các mức nhân tố B
»
H0: m1 = m2 =...=m
n
»
H1: tồn tại i, j mà m

1. Xét đến cả tác động đồng thời của 2 nhân tố A, B
2. Cần giải quyết 3 bài toán về phân tích phương sai
3. Các bước thực hiện

Bố trí dữ liệu

Sử dụng công cụ Anova: Two Factor With Replication

Phân tích kết quả
»
Xét giá trị F thực nghiệm và F lý thuyết tương ứng với các nhân tố,
nếu F thực nghiệm > F lý thuyết thì kết luận các mức của nhân tố
tương ứng có ảnh hưởng khác nhau tới kết quả (chấp nhận H1) và
ngược lại (chấp nhận H0)
»
Xét giá trị F tn và F lt tương ứng với tác động đồng thời của hai
nhân tố (interaction), nếu Ftn > Flt thì chấp nhận H1, tác động đồng
thời là đáng kể tới kết quả, ngược lại chấp nhận H0

9
2. Kiểm định sự bằng nhau của hai
phương sai

Kiểm định hai phía
»
H
0
: δ
1
2 =

»
Đối thuyết H
1
:
δ
1
2
>

δ
2
2

10
Phân tích kết quả
Trong Excel, sử dụng công cụ F-Test Two Sample
for Variances để kiểm định một phía
1. Nếu F < 1

nếu F > F Critical one-tail thì chấp nhận H
0
(δ
1
2 =
δ
2
2
)

ngược lại bác bỏ H

2

3. So sánh trung bình 2 mẫu
•
Với X, Y là 2 DLNN độc lập, có phân phối chuẩn N(m
X
;
σ
2
X
), N(m
Y
; σ
2
Y
) ta có thể gặp các bài toán về kiểm định
giả thuyết giá trị trung bình của 2 mẫu như sau:
-
Kiểm định hai phía:
Giả thuyết H
0
: m
X
= m
Y
+d
Đối thuyết H
1
: m
X

X
< m
Y
+d
* Khi giá trị sai khác d=0 ta có bài toán kiểm định sự bằng nhau của 2 giá trị trung bình

3. So sánh trung bình 2 mẫu
Các trường hợp:
1. Lấy mẫu độc lập

TH biết phương sai σ
2
X
, σ
2
Y

TH không biết phương sai
»
Kích thước mẫu lớn (n
X
>=30; n
Y
>=30)
»
Kích thước mẫu nhỏ
•
Hai phương sai bằng nhau
•
Hai phương sai khác nhau

+ σ
2
Y
/n
Y
) có phân
phối chuẩn tắc
»
Nếu giả thuyết H
0
đúng thì Z=(X
tb
-Y
tb
-d)/sqrt(σ
2
X
/n
X
+ σ
2
Y
/n
Y
) có
phân phối chuẩn tắc khi đó ta có bảng quy tắc kiểm định
sau:
* Trường hợp này được trình bày chi tiết, các trường hợp khác tương tự
Sử dụng khi trong một tình huống nào đó ta đã biết
được phương sai (thường xảy ra khi điều tra lại