SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH PHƯƠNG SAI
ĐỂ ĐÁNH GIÁ MỐI TƯƠNG QUAN GIỮA CÁC NHÂN TỐ
CÓ TRONG BỤI KHÍ Ở KHU VỰC HÀ NỘI

VÕ THỊ ANH, NGUYỄN THUÝ BÌNH

Viện Khoa học Và Kỹ thuật Hạt nhân, 179 Hoàng Quốc Việt, Cầu Giấy, Hà Nội
,

Tóm tắt: Khi tiến hành nghiên cứu về vấn đề ô nhiễm môi trường không khí ở Hà nội,
phương pháp phân tích phương sai là một trong những phương pháp thống kế phân tích
dữ liệu có tầm quan trọng trong việc đánh giá mối tương quan giữa các thông số sinh học,
hoá học và khí hậu nhằm tìm ra các yếu tố tương tác lẫn trong môi trường. Bài báo này
nhằm đưa ra tính ứng dụng của phương pháp phân tích phương sai trong phân tích môi
trường.
Từ khoá: Phân tích phương sai, không khí
I. Mở đầu
Hiện nay, vấn đề ô nhiễm không khí là vấn đề không chỉ của riêng mỗi quốc gia mà còn
mang tính toàn cầu. Việt Nam cũng không nằm ngoài mối quan tâm lớn đó. Bởi sự ô nhiễm
không khí ở các khu đô thị lớn đang diễn biến ngày càng phức tạp. Nguyên do chính của tình
trạng trên là do quá trình đô thị hoá quá nhanh, sự tăng nhanh chóng của các phương tiện giao
thông, sự phát triển của công nghiệp và tiểu thủ công nghiệp quá nhanh trong khi cơ sở hạ
tầng còn thấp
Hà Nội là thủ đô của cả nước với tốc độ phát triển kinh tế xã hội đứng đầu cả nước. Tuy
nhiên đạt được những thành tựu kinh tế xã hội như vậy nhưng cuộc sống của người dân nơi
đây phải đối mặt với những vấn đề như ô nhiễm môi trường sống do mật độ dân cư dầy đặc,
sự ô nhiễm nguồn nước sinh hoạt, và đặc biệt là vấn đề ô nhiễm không khí dẫn đến làm giảm
chất lượng sống ở thành thị.
Nhiều năm trở lại đây, các nhà khoa học trong nhiều lĩnh vực khác nhau đã tiến hành
nghiên cứu về vấn đề ô nhiễm không khí ở khu vực Hà Nội. Tuy nhiên những nghiên cứu này
còn rời rạc, chưa có mối liên kết phản biện về tương quan những tác nhân ảnh hưởng tới chất

Độ ẩm
Nhiệt độ
(
o
C)
Thg3-11

88568

18

78%

16

Thg4-11

12859

41

79%

24

Thg5-11

2566

149


83%

29

Thg9-11

6348

247

87%

26

Thg10-11

1070

178

84%

25

Thg11-11

8448

32


87%

15

Thg3-12

11484

17

92%

19

Từ bảng số liệu này, ta sẽ vẽ đồ thị để tìm xem giữa chúng có tính quy luật gì không.
Biểu đồ Trung bình vi khuẩn theo tháng
0
30000
60000
90000
120000
Thg2-11 Thg3-11 Thg5-11 Thg7-11 Thg8-11 Thg10-11 Thg12-11 Thg1-12 Thg3-12 Thg5-12
Tháng
T r u n g b ì n h v i k h u ẩ n

Hình 1: Trung bình vi khuẩn theo tháng Hình 2: Độ ẩm theo tháng

Biểu đồ độ ẩm theo tháng
0%


F P-value F crit
Giữa các
nhóm
1903853145

3

6,35E+08

4,697298306

0,0059053

2,7980606

Trong nội
bộ nhóm
6484929919

48

1,35E+08Tổng số
8388783064

51


0
100
200
300
400
500
Thg2-11 Thg3-11 Thg5-11 Thg7-11 Thg8-11 Thg10-11 Thg12-11 Thg1-12 Thg3-12 Thg5-12
Tháng
L ư ợ n g m ư a m m
a) Trường hợp có một quan sát trong cùng một ô:
Trường hợp này tương ứng với sự tác động của yếu tố cột và yếu tố hàng, chúng ta chỉ
chọn một quan sát. Nghĩa là ta vừa kiểm định giả thuyết trung bình theo cột bằng nhau vừa
kiểm định trung bình theo hàng bằng nhau.
Dựa trên việc thu thập số liệu số lượng bệnh nhân nhiễm các bệnh về đường hô hấp ghi
nhận được ở bệnh viện E trong hai năm 2010 và 2011, chúng tôi tiến hành nghiên cứu xem có
sự thăng giáng về số bệnh nhân có tuân theo quy luật nào không từ số liệu này.

Tháng

S
ố bệnh nhân li
ên quan t
ới hô hấp
(người) BV E
Năm 2010 Năm 2011
1

113 144
2


153 136

Bảng 2: Số liệu bệnh nhân tại bệnh viện E Hình 5: Bệnh nhân liên quan tới đường hô hấp
Từ đồ thị trên, ta thấy rằng vào tháng 3 năm 2011 và tháng 8 năm 2010 cơ số bệnh nhân
cao nhất trong năm.
Bây giờ ta áp dụng bài toán phương sai cho nghiên cứu trên với giả thiết ban đầu là số
bệnh nhân nhiễm đường hô hấp ở bệnh viện E năm theo năm và theo tháng là không có mối
tương quan lẫn nhau, nghĩa là không có một quy luật nhất định nào.
Kết quả tính toán ANOVA:
Nguồn
biến thiên
Tổng độ lệch
bình phương Bậc tự do Phương sai F P-value F crit
Giữa các
hàng
9624,091

10

962,4091

0,534691

0,830965

2,978237

Giữa các
cột
611,6364

100
150
200
250
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Tháng
Người
Năm 201 0
Năm 201 1
- Ở đây cả yếu tố hàng p=0,830965 và yếu tố cột p=0,572849 là giá trị rất lớn, đồng thời
giá trị kiểm định của hàng và cột đều nhỏ hơn giá trị Fcrit, đều đó khẳng định giả thiết ban
đầu được chấp nhận. Nghĩa là số bệnh nhân ghi nhận được theo năm, theo tháng là ngẫu
nhiên, không có quy luật nào.
Như vậy, phương pháp tính này đã giúp chúng ta đánh giá số liệu một cách khách quan
khoa học thông qua những giá trị p, F bên cạnh phương pháp vẽ đồ thị thông thường và nhìn
cảm quan bên ngoài.
b) Trường hợp có hơn một tham số trong một ô:
Trong một nghiên cứu nhằm tìm kiếm số lượng vi khuẩn có trong môi trường theo một
ngày nhất định trong tuần (ngày thứ 3 hàng tuần) và theo tháng, được tiến hành nuôi cấy đồng
thời trên ba đĩa A, B, C, chúng tôi ghi nhận được bảng số liệu dưới đây. Như vậy, từ bảng số
liệu thu nhận được, chúng ta đặt ra câu hỏi, vậy việc lấy mẫu trên các đĩa khác nhau có gì đặc
biệt không, hay việc lấy mẫu có tính chu kỳ lặp lại như vậy có mối liên quan với nhau. Đây là
một bài toán hai yếu tố với nhiều quan sát ghi nhận được. Để giải quyết bài toán này, chúng
tôi đã áp dụng phương pháp phân tích phương sai hai chiều có hơn một tham số trong một ô.
Phương pháp này áp dụng trong trường hợp với mỗi yếu tố hàng và yếu tố cột có nhiều
quan sát thì ngoài việc chúng ta phải kiểm định vể trung bình theo hàng và theo cột bằng
nhau, chúng ta còn phải xem xét sự tương tác giữa yếu tố hàng và yếu tố cột có ảnh hưởng
đến hiện tượng nghiên cứu hay không.
Bảng 3: Số liệu vi khuẩn có trên các đĩa theo tháng
Số vi khuẩn có trên các đĩa Số vi khuẩn có trên các đĩa


4200

3900

2600

2200

2400

1240

1300

1180

250000

220000

220000

980

910

890Tháng 4


16500

380

610

660

1450

1750

1750

30000

36000

29000

980

890

980

Tháng 5

620

490

570

8000

8200

6300

120

100

140

4700

4500

4300

Kết quả tính toán phương sai ANOVA:
Source of Variation

SS df MS F P-value F crit
Sample

13540528

0,006116

1

2,011181

Within
1,2E+11

54

2,21E+09Total
1,5E+11

71Từ bảng tính toán trên ta có một số kết luận sau:
- Kiểm định theo cột:
+ Với giả thiết số vi khuẩn ghi nhận được không phụ thuộc vào đĩa.
+ Giá trị =5%, p=0,994875, F<Fcrit=3,168246, chấp nhận giả thiết đưa ra.
+ Kết luận: Số vi khuẩn ghi nhận không phụ thuộc vào việc cấy trên đĩa nào.
- Kiểm định theo hàng:
+ Với giả thiết số vi khuẩn ghi nhận được không phụ thuộc theo thời gian.
+ Giá trị =5%, p=0,029238, F

IN HANOI

Abstract: When study about air environmental pollution in Hanoi, the analysis of
variance method is one of statistical methodes for data analysis which is very importance
for evaluated relation about biology, chemistry and climate… to look for interactive
factors in environment. This paper aims to study the analysis of variance method for
enviromental analysis.