BÀI GIẢNG ỨNG DỤNG TIN HỌC TRONG THIẾT KẾ THÍ NGHIỆM VÀ XỬ LÝ SỐ LIỆU (Phương pháp nghiên cứu nâng cao) part 5 docx

21
Trình ứng dụng descriptive statistics này có thể tính toán được một số tham
số thống kê như trung bình (mean), sum (tổng), độ lệch chuẩn (Std. deviation),
phương sai (variance), sai số của số trung bình (S.E. mean), khoảng biến động
(range), giá trị nhỏ nhất (minimum) và giá trị lớn nhất (maximum). Một số tham
số thống kê khác thông thể tính tự động từ trình ứng dụng này ví dụ trung vị.
Bảng 7. Kết quả phân tích thống kê mô tả số liệu ví dụ 2
n Range Min Max Sum Mean
Std.
Error
Std.
Deviation Variance
20 35927 2606 38533 130069 6503,45 1701,501 7609,345 57902132

3.2. Phân tích thống kê mô tả trong trường hợp tập hợp số liệu phân nhóm
Có rất nhiều trình ứng dụng khác nhau có thể phân tích thống kê mô tả
trong trường hợp số liệu phân nhóm ví dụ chúng ta có thể sử dụng Compare means
hay General Linnear Model. Nói cách khác phân tích thống kê mô tả có thể được
thực hiện với các phân tích khác như phân tích hồi quy và phân tích phương sai.
Vídụ 13. Hãy tính toán các tham số thống kê mô tả của năng suất lúa theo
các công thức phân bón khác nhau trong ví dụ 2.
Ta có thể thực hiệ
n theo các bước sau :
• Bước 1 : Nạp số liệu vào SPSS
• Bước 2: Vào trình ứng dụng phân tích thống kê mô tả từ compare
means ( so sánh các trung bình), hình 15.

Hình 15. Phân tích thống kê mô tả từ compare means

22

• Bước 3: Lựa chọn biến cần tính toán thống kê mô tả và biến phân
nhóm (Hình 15).
• Bước 4 : Lựa chọn các chỉ số tham số thống kê cần tính toán
Trình ứng dụng này có thể tính toán được rất nhiều tham số thống kê mô tả.
Có thể nói rằng trình ứng dụng này có thể tính toán được hầu như toàn bộ các
tham số thống kê mô tả.
Kết quả phân tích thống kê mô tả ví dụ 13 được thể
hiện ở bảng 8. Những
kết quả này hoàn toàn có thể được copy từ kết quả đầu ra của SPSS sang các phần
mềm khác như Microsoft Word, Excel hay Powerpoint. Cách thức copy hay cắt án
hoàn toàn tương tự như trong Microsoft Word, Excel hay Powerpoint. Trong một
số trường hợp, ví dụ khi ta muốn làm tròn số ta có thể copy vào Excel trước để
làm tròn số, hay để tính toán thêm một tham số thống kê, sau đó copy qua các
phần mềm văn bản khác để làm báo cáo.
Bảng 8. Kết quả phân tích mô tả n
ăng suất lúa ở các mức phân bón khác
nhau
CT
phân
bón Mean N
Std.
Deviation Median
Std.
Error
of
Mean Sum Min Max Range Variance
Geo.
Mean
N0 3,1 4,0 0,5 3,0 0,3 12,5 2,6 3,9 1,2 0,3 3,1
N1 4,7 4,0 0,2 4,7 0,1 18,9 4,6 4,9 0,4 0,0 4,7

N2 4,5 4,0 0,4 4,5 0,2 17,8 3,9 4,9 1,0 0,2 4,4
N3 5,7 4,0 0,3 5,8 0,2 22,9 5,3 6,0 0,8 0,1 5,7
N4 5,8 4,0 0,2 5,9 0,1 23,3 5,5 6,0 0,5 0,0 5,8
Total 4,8 20,0 1,1 4,8 0,2 95,4 2,6 6,0 3,4 1,1 4,6

Trong đó Mean = Trung bình, N=số quan sát, Std.Deviation = Độ lệch
chuẩn, Median = Trung vị, Std. Error of Mean = Sai số của số trung bình, Sum =
Tổng, Min = Giá trị bé nhất, Max = Giá trị lớn nhất, Range = Khoảng biến động,
Variance = Phương sai và Geometric Mean = Trung bình nhân.
Ngoài ra, cho ví dụ 13 ta có thể phân tích thống kê mô tả từ trình ứng dụng
General Linnear Model. Các bước như sau :
• Bước 1 : Nạp số liệu vào SPSS
• Bước 2: Vào trình ứng dụng General Linear Model (hình 16)
• Bước 3 : Khai báo biến phụ thuộc (dependent variables) và biến độ
c
lập (fixed factors)(hình 16)
• Bước 4 : Vào trình ứng dụng thống kê mô tả trong option (hình 16)

23
Trình ứng dụng thống kê mô tả trong option không cho phép chúng ta lựa
chọn các tham số thống kê mô tả cần tính toán mà luôn luôn cho kết quả mặc định.
Kết quả đó bao gồm : Mean = Trung bình, Std. deviation = Độ lệch chuẩn, và N =
Số lần lặp lại (Số đơn vị thí nghiệm nhận cùng một nghiệm thức). Một lưu ý là có
rất ít các phần mềm cho phép mặc định tính CV% (hệ số biến dị). Do vậy để có
thể tính
được CV% chúng ta cần phải tính tiếp sau khi đã có kết quả độ lệch chuẩn
và trung bình. Kết quả phân tích thống kê mô tả của ví dụ 3 ứng dụng theo General
Linear model được thể hiện ở bảng 9.

Hình 16. Phân tích thống kê mô tả từ General Linear Model
BÀI 4. PHÂN TÍCH PHƯƠNG SAI
Phân tích phương sai là một trong những cách để kiểm tra giả thuyết, ngoài
các cách khác như kiểm tra t, kiểm tra khi bình phương. Phân tích phương sai dựa

24
trên hàm phân bố F. Bản chất của phân tích phương sai dựa trên sự sai khác giữa
phương sai do yếu tố thí nghiệm gây nên và phưong sai do yếu tố ngẫu nhiên gây
nên. Điều kiện để phân tích phương sai là số liệu trong mỗi công thức phân bố
chuẩn và số liệu của các công thức là đồng nhất về phương sai. Trong phạm vi bậc
học ở đại học chúng tôi không giới thiệu kỹ thuật phân tích điều kiện
để có thể
phân tích phương sai.
Kiểm tra giả thuyết nói chung và phân tích phương sai nói riêng tuân theo
một số bước chính sau :
• Nêu giả thuyết cần kiểm tra
• Lựa chọn mức độ tin cậy α
• Lựa chọn mẫu ngẫu nhiên từ quần thể và tính toán giá trị thống kê
kiểm tra
• Tra bảng phân bố xác suất
• Quyết định hay chấp nhận giả thuyết kiểm tra

B
ảng 9. Kết quả phân tích mô tả năng suất lúa ở các mức phân bón khác
nhau theo ví dụ 13.
CT phân bón Mean Std. Deviation N
N0 3,1 0,5 4
N1 4,7 0,2 4
N2 4,5 0,4 4
N3 5,7 0,3 4

N4 5,8 0,2 4
Total (tổng) 4,8 1,1 20

Tất cả các kiểm tra giả thuyết đều có thể được thực hiện bằng SPSS. Có
một số trình ứng dụng có thể thực hiện phân tích phương sai. Ở đây chúng tôi giới
thiệu phân tích phương sai từ trình ứng dụng General Linear Model.
Ví dụ 14. Hãy phân tích ảnh hưởng của các công thức phân bón đến năng
suất lúa trong ví dụ 2 (bảng 2). Quá trình phân tích phương sai có thể tiến hành
theo các bước sau đây :
• Bước 1 : Nạp số
liệu vào SPSS
• Bước 2: Vào trình ứng dụng General Linear Model-Univariate (hình
16.). Chúng ta sử dụng General Linear Model -Multivariate khi có nhiều biến phụ
thuộc. Chú ý: biến phụ thuộc ở đây là biến định lượng.

25
• Bước 3 : Khai báo biến phụ thuộc (dependent variables) và biến độc
lập (fixed factors)(hình 16.). Nếu chúng ta muốn có kết quả phân tích thống kê mô
tả thì ta thực hiện bước 4.
• Bước 4 : Vào trình ứng dụng thống kê mô tả trong option (hình 16.)
• Bước 5: Nếu kết quả bác bỏ giả thuyết H
0
và chấp nhận H
A
thì có thể
tiến hành phân tích post hoc (chú ý: post hoc chỉ là một cách để thực hiện đa so
sánh, còn có các hình thức khác như so sánh có kế hoạch trực giao). Nếu chấp
nhận H
0
, thì không cần thực hiện post hoc (hình 17). Chúng ta cũng chỉ tiến hành

phân tích post hoc khi chúng ta có hơn 2 công thức thí nghiệm. Để phân tích post
hoc chúng ta cần thực hiện qua 2 bước tiếp theo các bước nêu trên.
• Bước 5.1. Lựa chọn biến độc lập cần phân tích post hoc
• Bước 5.2. Lựa chọn loại kiểm tra post hoc thích hợp


Hình 17. Phân tích phương sai và phân tích post hoc từ General Linear
Model
Trong phân tích post hoc chúng ta có nhiều lựa chọn khác nhau như LSD
(Sai khác ít nhất có ý nghĩa), Turkey hay còn gọi là HSD (Sai khác thực có ý
nghĩa), Scheffe hay Duncan. Tùy theo tình huống mà lựa chọn một phân tích post
hoc thích hợp. Trong trường hợp ví dụ 14 này chúng ta có thể lựa chọn LSD.
Kết quả phân tích phương sai được trình bày ở bảng 10. Một số kết quả
quan trọng mà chúng ta quan tâm bao gồm
• Intercept = CF = Chỉ số hiệu chỉnh
• Source = Các nguồn giải thích s
ự biến động của biến động của biến
phụ thuộc. Trong ví dụ này chính là các nguồn gây nên sự biến động của năng suất
lúa. Có hai nguồn biến động cơ bản tạo nên tổng biến động (total) của năng suất