Tìm kiếm tài liệu miễn phí

Bài giảng Xử lý dữ liệu trong sinh học với phần mềm Excel - Bài 3: Phân tích phương sai một nhân tố

Bài giảng cung cấp cho người học các kiến thức: Phân tích phương sai một nhân tố, phân tích phương sai hai nhân tố không lặp lại quan sát, bảng phân tích phương sai,... Hi vọng đây sẽ là một tài liệu hữu ích dành cho các bạn sinh viên đang theo học môn dùng làm tài liệu học tập và nghiên cứu. Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung tài liệu.



Đánh giá tài liệu

0 Bạn chưa đánh giá, hãy đánh giá cho tài liệu này


  • 5 - Rất hữu ích 0

  • 4 - Tốt 0

  • 3 - Trung bình 0

  • 2 - Tạm chấp nhận 0

  • 1 - Không hữu ích 0

Mô tả

Bài 3 PHÂN TíCH PHƢƠNG SAI MỘT NHÂN TỐ
Muốn so sánh nhiều trung bình của nhiều biến chuẩn thì phải bố trí thí nghiệm, thông
thường là thí nghiệm một nhân tố và hai nhân tố sau đó phân tích phương sai. Excel không đề
cập đến các kiểu bố trí thí nghiệm và cũng không đề cập đến việc so sánh các trung bình sau
khi phân tích phương sai mà chỉ phân tích phương sai theo 3 mô hình: Một nhân tố, hai nhân
tố không lặp lại quan sát và hai nhân tố có lặp lại quan sát với số lần lặp bằng nhau.
1/ Phân tích phƣơng sai một nhân tố.
Mô hình này dùng khi bố trí thí nghiệm một nhân tố kiểu hoàn toàn ngẫu nhiên (Completely
randomized design - CRD ). Mô hình toán học tương ứng là:
xij = m + ai + ei j
i = 1, k
j = 1, ni
xi j quan sát thứ j ở mức thứ i của nhân tố, tất cả có k mức, mức i có ni quan sát
m - trung bình toàn bộ ai - chênh lệch giữa trung bình của mức i với trung bình toàn bộ
ei j - sai số ngẫu nhiên của lần quan sát thứ j ở mức i của nhân tố
Với giả thiết: Các ei j độc lập và phân phối chuẩn N (0, 2) ta có thể tiến hành việc phân
tích phương sai nhằm kiểm định giả thiết H0 : tất cả các ai = 0 (hay các trung bình của các
mức bằng nhauh) với đối thiết H1 : ít nhất có một ai 0 (hay các trung bình của các mức
không bằng nhauh).
Để cụ thể ta xét thí dụ về năng suất của 4 giống khoai (đơn vị tạ / ha). Hai giống A và
B mỗi giống có 4 quan sát, 2 giống C và D mỗi giống có 6 quan sát, mỗi giống là một mức.
Giống
A
B
C
D

Số quan sát
160
294
260
253

172
304
292
243

144
303
267
261

158
281
271
232

260
257

4
4
6
6

281
240

Việc tính toán bao gồm:
k
_

k

ni

Tổng số quan sát N =

Trung bình toàn bộ:

i 1

ni
_

Các trung bình ở các mức x i

NDHien

xij
j 1

ni

x

ni

xij
i 1 j 1

n

k

Tổng bình phương toàn bộ:

ni

_

( xij

SST =

x) 2

với N -1 bậc tự do

i 1 j 1

( xi

Tổng bình phương do nhân tố T: SSA =

x) 2 với k - 1 bậc tự do

Tổng bình phương do sai số: SSE = SST - SSA với N - k bậc tự do
Sau khi tính xong tất cả các thông tin được tóm tắt vào trong một bảng gọi là bảng
phân tích phương sai ( ANOVA)
Nguồn

BTd

Tổng BF

BF tbình

Ftn

Flt

Nhân tố

dfa =3

44438.38

s2a =14812.79

110.2262

3.238867

Sai số
Toàn bộ

dfe = 16
dft = 19

2150.167
46588.55

2

s e =134.3854

Bình phương trung bình ( Mean squares) bằng tổng bình phương (Sum squares) chia
cho bậc tự do (Degree of freedom) tương ứng. Giá trị Ftn bằng s2a / s2e , giá trị Flt bằng giá trị
tra cứu ở bảng Fisher Snedecor với mức ý nghĩa , bậc tự do của tử số dfa và bậc tự do của
mẫu số dfe, hoặc dùng hàm Finv ( ,dfa,dfe) là hàm định sẵn trong Excel.
Nếu dùng Data Analysis thì vào Anova single factor

Kết quả được bảng các thống kê cơ bản sau cho từng mức của nhân tốK
SUMMARY
Groups Count
A
B
C
D

NDHien

4
4
6
6

Sum

Average

634
158.5
1182
295.5
1631 271.8333
1486 247.6667

Variance
131.6667
113.6667
158.9667
123.8667

Tiếp theo là bảng ANOVA
Source of Variation
Between Groups
Within Groups
Total

SS

df

44438.38
2150.167
46588.55

MS

Ftn

P-value

Flt

3
14812.79 110.2262 6.73E-11 3.238867
2
16 s e =134.3854
19

P- value là xác suất p (F > Ftn) để biến F có phân phối Fisher lấy giá trị lớn hơn Ftn
Nếu Ftn > Flt ( hay P- value < 0,05 ) thì kết luận: Bác bỏ H0 ở mức ý nghĩa = 0,05
Khi so sánh trung bình của 4 giống có thể dùng các kiểm định Student, Newman Keuls, Duncan , Tukey, Scheffe, v. v . . .
Phương pháp kinh điển của Student, còn gọi là LSD (Least significance difference),
như sau: Muốn so 2 trung bình x i và

x j ta tính LSD = t( , dfe) *

s 2e (

1
ni

1
) ,
nj

trong đó s2e lấy ở trong bảng ANOVA còn ni và nj là số quan sát của 2 mức.
Nếu giá trị tuyệt đối của hiệu giữa 2 trung bình nhỏ hơn hay bằng LSD thì chấp nhận
H0, ngược lại thì bác bỏ H0.
Thí dụ so giống B và C ta có hiệu 2 trung bình là 295,5 - 271,83 = 23,67
1
1
LSD = 2,12 x 134,3854 * (
= 15, 863 kết luận trung bình 2 giống khác nhau
4 6)
Nếu so A và B phải lấy LSD = 17.38 còn nếu so C và D phải lấy LSD = 14,19
2/ Phân tích phƣơng sai hai nhân tố không lặp lại quan sát
Bố trí thí nghiệm với 2 nhân tố rất ít khi không lặp lại quan sát, nhưng phần này của
Excel có thể dùng để phân tích thí nghiệm một nhân tố bố trí kiểu khối ngẫu nhiên đủ
(Randomized complete block design), khi đó khối được coi là nhân tố thứ hai. Nhân tố chính
để ở hàng, khối để ở cột, tất cả có a mức của nhân tố và b khối
Mô hình toán học như sau:
xi j = m + ai + bj + ei j
m là trung bình chungm, ai là chênh lệch giữa trung bình ở mức i của nhân tố và trung bình
chung, bj là chênh lệch giữa trung bình của khối j với trung bình chung còn ei j là sai số ngẫu
nhiên với giả thiết độc lập, phân phối chuẩn N (0, 2).
Khi phân tích ta làm như phần trên đối với một nhân tố, tính tổng quan sát N = ab, trung
bình toàn bộ x , trung bình theo hàng x i . , trung bình theo cột x. j sau đó lần lượt tính
a

b

( xij

Tổng bình phương toàn bộ SST =

x ) 2 với N - 1 bậc tự do

i 1 j 1
a

b

( xi . x ) 2 với a - 1 bậc tự do

Tổng bình phương do nhân tố SSA =
i 1 j 1

NDHien

a

b

( x. j

Tổng bình phương theo khối SSB =

x ) 2 với b - 1 bậc tự do

i 1 j 1

Tổng bình phương do sai số SSE = SST - SSA - SSB với (a - 1 )(b - 1) bậc tự do
Vào Data Analysis ta có đối thoại sau:

Bảng tóm tắt các thống kê
Count
Sum Average Variance
Giống
G1
4
184.2 46.05
2.67
G2
4
202.6 50.65
5.483333333
G3
4
171.8 42.95
6.776666667
G4
4
186.6 46.65
1.136666667
G5
4
166.4 41.6
1.52
Khối
K1
5
238
47.6
17.965
K2
5
226.2 45.24
17.353
K3
5
227.3 45.46
10.508
K4
5
220.1 44.02
8.887

Nghiên cứu 5 giống, bố trí theo 4 khối
Ta có bảng số liệu sau:
K1
47.8
53.7
46.7
48
41.8

G1
G2
G3
G4
G5

K2
46.9
50.3
42
47
40

K3
45.4
50.6
42.4
45.9
43

K4
44.1
48
40.7
45.7
41.6

Bảng phân tích phƣơng sai
Source of
Variation

SS

df

MS

F

P-value

F crit

Rows

199.312

4

49.828

30.60061

3.27E-06

3.25916

Columns
Error
Total

33.22
3
19.54 dfe=12
252.072
19

11.07333
s e = 1.628333

6.800409

0.006249

3.4903

2

So sánh Ftn và Flt ta có thể kết luận về 2 kiểm định:
Kiểm định giả thiết H0 đối với các ai : " các ai đều bằng 0" Đối thiết H1: " có ai 0"
Kiểm định giả thiết H0 đối với các bj : " các bj đều bằng 0" Đối thiết H1: " có bj 0"
Nếu Ftn > Flt thì bác bỏ H0 (hoặc Ph - value

Tài liệu cùng danh mục Tin học văn phòng

Bí mật ẩn sau Windows XP

Tham khảo tài liệu 'bí mật ẩn sau windows xp', công nghệ thông tin, tin học văn phòng phục vụ nhu cầu học tập, nghiên cứu và làm việc hiệu quả


Bài tập Excel - Xuất hàng

Cùng thực hành bài toán sau : Chèn thuế nhập khẩu và trị giá nhập kho ở sau cột I. Dựa vào mã hàng và bảng 1 điền cột Tên Hàng Và đơn vị tính . Thuế nhập khẩu , trị nhập kho, thuế nhập kho, giá bán, giá trị nhập kho, số lượng.


Bài giảng Tin học đại cương: Phần 2 - Giới thiệu hệ điều hành

Nội dung của Bài giảng Tin học đại cương Phần 2 Giới thiệu hệ điều hành nhằm trình bày về định nghĩa hệ điều hành, chức năng của hệ điều hành, các hệ điều hành phổ biến. Sử dụng hệ điều hành Windows, chạy ứng dụng trong môi trường Windows.


Thao tác căn bản trên Word 2007– Định dạng cột

Thao tác căn bản trên Word 2007– Định dạng cột Định dạng cột Một văn bản có thể được tổ chức thành một, hai hay nhiều cột. Hình thức tổ chức này bạn có thể gặp ở các trang báo, sách, quảng cáo, . . . Thông thường có hai cách định dạng cột trong văn bản: nhập nội dung văn bản trước sau đó định dạng cột; hoặc định dạng cột trước rồi nhập văn bản.


Một số trò "thư giãn" bạn có thể làm cùng với Google

Một số trò "thư giãn" bạn có thể làm cùng với Google Bài viết sẽ nêu ra 6 mẹo mà chúng ta có thể làm với trang web Google. Đa số người dùng máy tính ngày nay đều sử dụng Google để tìm kiếm thông tin hoặc dữ liệu trên Internet. Tuy nhiên, bên cạnh khả năng tìm kiếm tuyệt vời, bạn nên biết rằng chúng ta còn có thể làm rất nhiều điều thú vị với trang web Google. Những mẹo sau đây đều được cung cấp bởi Google và bạn sẽ cảm thấy rất ngạc nhiên về chúng. ...


Xu hướng chuyển từ chuột không dây sang chuột vô hình

Đừng ngạc nhiên nếu một ngày bạn nhìn thấy ai đó dùng tay không để điều khiển chiếc máy tính của họ vì đó là thành tựu mới nhất của các nhà nghiên cứu ở MIT. Tuyên bố mới nhất của các nhà nghiên cứu thuộc học viện công nghệ Massachusetts (MIT) cho biết họ đã thành công trong dự án mang tên “Mouseless”, biến con chuột điều khiển máy tính thành “vô hình”. Khi ứng dụng thành tựu của dự án này, người dùng máy tính sẽ không cần bất kỳ một thiết bị nào nhưng vẫn có thể...


SỬA LỖI MÁY IN

Tham khảo tài liệu 'sửa lỗi máy in', công nghệ thông tin, tin học văn phòng phục vụ nhu cầu học tập, nghiên cứu và làm việc hiệu quả


GIÁO ÁN LÝ THUYẾT HỆ SOẠN THẢO VĂN BẢN MICROSOFT WORD 6.0

Mục đích: Biết được các thao tác lựa chọn và làm quen với winword. Thành thạo trong việc phân biêt các thanh công cụ trên màn hình giao tiếp của winword. Năm vững các khái niệm cơ bản trong winword. Biết cách khởi động và thoát khỏi winword.


Bài tập Pascal cơ bản đến nâng cao theo chương trình Tin học lớp 11 không phân ban

Nhằm giúp các bạn học sinh lớp 11 tiếp cận với ngôn ngữ lập trình Pascal một cách dễ dàng và vận dụng vào các ngôn ngữ lập trình khác trong tin học, mời các bạn cùng tham khảo "tập Pascal cơ bản đến nâng cao theo chương trình Tin học lớp 11 không phân ban" dưới đây. Tài liệu cung cấp một số bài toán cơ bản đến nâng cao có trong chương trình của lớp 11 không phân ban.


Using Find

Using Find Outlook's Find is a simple yet powerful tool. For simple searches on any Outlook folder, it does a pretty good job of finding your messages and other Outlook items.


Tài liệu mới download

13 Đề kiểm tra HK2 GDCD lớp 9
  • 11/09/2013
  • 37.323
  • 366

Từ khóa được quan tâm

Có thể bạn quan tâm

Tự học Visio 2010 part 14
  • 30/09/2010
  • 45.242
  • 902
BTTH 6: LÀM QUEN VỚI WORD (tt)
  • 02/01/2012
  • 50.774
  • 243

Bộ sưu tập

Danh mục tài liệu