SO SÁNH NHIỀU TRUNG BÌNH, LỚP CN YTCC K10

08/02/15 1
So sánh nhiều trung bình
Lớp CN YTCC K10
08/02/15 2
Ví dụ
•
So sánh hiệu quả 3 phương pháp tránh thai
khác nhau
•
Sử dụng chỉ số hài lòng, kết quả:
•
Chỉ số hài lòng của 3 pp có khác nhau
không?
08/02/15 3
Làm thế nào?
•
So sánh?
08/02/15 4
Vấn đề
•
Số cặp so sánh gia tăng nhanh theo số nhóm
08/02/15 5
Vấn đề (tt)
•
Quan tâm đến 1 việc: liên quan giữa sự
hài lòng và pp tránh thai  sẽ tốt hơn nếu
sử dụng 1 kiểm định để trả lời
08/02/15 6
Vấn đề (tt)
Với α = 0,05, có 5% nguy cơ mắc sai lầm loại I.
Càng nhiềm kiểm định, nguy cơ mắc sai lầm loại I càng lớn.

Mức α cho kiểm định
α được chọn cho mỗi kiểm
định giả thuyết.
Mức α cho toàn bộ thực
nghiệm
Tổng xác suất mắc sai lầm loại
một tích luỹ từ các kiểm định
riêng rẽ trong thực nghiệm.
α
cho m i ki m   nh t =
0.05
⇒

α
cho toàn b th c nghi m là
0,15
08/02/15 7
Sử dụng cái gì?
•
Kiểm định ANOVA
–
ANalysis Of Variance
–
Phân tích phương sai
08/02/15 8
•
Để so sánh giá trị trung bình của nhiều nhóm
–
Giống như kiểm định t, ANOVA được sử dụng khi
biến độc lập là biến phân loại (vd: nhóm điều trị)

và biến phụ thuộc là biến liên tục (vd: huyết áp) .
–
Kiểm định t hai mẫu được sử dụng khi chỉ có hai
nhóm so sánh. ANOVA được sử dụng khi có hai
hoặc nhiều hơn hai nhóm.
Mục đích sử dụng ANOVA
08/02/15 9
Một số khái niệm
•
Biến độc lập là một biến mà giá trị của nó độc lập với sự thay
đổi của những biến khác
•
Biến phụ thuộc là một biến mà sự thay đổi các giá trị của nó
được xác định bởi sự thay đổi của một hoặc nhiều biến độc
lập
•
Trong phân tích phương sai (ANOVA), một biến độc lập được
gọi là một yếu tố. (ví dụ: loại thuốc điều trị)
•
Các nhóm hình thành nên biến độc lập được gọi là mức độ
của yếu tố đó (ví dụ liều thấp, liều cao, nhóm chứng)
•
ANOVA chỉ xem xét một biến độc lập (một yếu tố) gọi là phân
tích phương sai một chiều.
08/02/15 10
Logic của ANOVA
•
Biến thiên tổng cộng của số liệu: tổng bình
phương các độ lệch giữa mỗi giá trị quan sát và
trung bình chung

•
Biến thiên tổng cộng có thể chia thành hai phần:
–
Biến thiên giữa các nhóm: SSA
–
Biến thiên trong mỗi nhóm: SSW
( )
2
SST x x= Σ −
SST SSA SS= + W
08/02/15 11
Logic của ANOVA
•
Biến thiên giữa các nhóm: Tổng bình
phương những khác biệt giữa trung bình mỗi
nhóm và trung bình chung
•
Biến thiên trong nhóm: Tổng bình phương
những khác biệt giữa những giá trị quan sát
trong mỗi nhóm và trung bình nhóm
( )
2
i i
SSA n x x= Σ −
i
SS SS= ΣW
08/02/15 12
08/02/15 13
08/02/15 14
Logic của ANOVA

•
Bình phương trung bình giữa các nhóm:
Tổng bình phương giữa các nhóm chia cho
bậc tự do tương ứng:
•
Bình phương trung bình trong nhóm: Tổng
bình phương giữa các nhóm chia cho bậc tự
do tương ứng:
a
SSA
MSa
df
=
w
SSW
MS
df
=w
08/02/15 15
Logic của ANOVA
•
Phân tích phương sai một chiều sử dụng
kiểm định F (kiểm định tỷ số phương sai):
–
MSw: phương sai do ngẫu nhiên
–
MSa: phương sai do ngẫu nhiên + ảnh
hưởng của biến độc lập
MSa
F

MSw
=
08/02/15 16
Logic của ANOVA
(MSa)
(MSw)
Bình phương trung bình (phương sai) giữa các nhóm

Bình phương trung bình (phương sai) trong nhóm
Giá trị kiểm định F
Biến thiên do ngẫu nhiên + ảnh hưởng của biến ĐL

Biến thiên do ngẫu nhiên
F =
=
08/02/15 17
Logic của ANOVA
•
Nếu Ho đúng, MSa và MSw xấp xỉ bằng nhau,
và giá trị F ≈ 1
•
Nếu Ho sai, nghĩa là các trung bình khác nhau,
MSa sẽ lớn hơn MSw và giá trị F > 1
08/02/15 18
Ví dụ
08/02/15 19
Bước 1
•
Mô tả bộ số liệu:
08/02/15 20

Bước 2
•
Đặt giả thuyết:
–
Ho: µ1 = µ2 = µ3
–
Ha: Có ít nhất một cặp trung bình quần thể
khác nhau
08/02/15 21
Bước 3: tính toán kiểm định
•
Bước 3.1
•
Bước 3.2 Tính tổng bình phương các độ lệch
08/02/15 22
Bước 3: tính toán kiểm định
•
Bước 3.3 Tính tổng bình phương độ lệch giữa các
nhóm
•
Bước 3.4 Tính tổng bình phương độ lệch trong
các nhóm
08/02/15 23
Bước 3: Tính toán kiểm định
•
Bước 3.5: Tính kiểm định
08/02/15 24
Bước 4, 5: tra bảng – kết luận
•
Bước 4

–
Tra bảng F với bậc tự do (df tử số, df mẫu số)
•
Bước 5: Kết luận
08/02/15 25
Bài tập
•
So sánh hiệu quả 3 phương pháp tránh thai
khác nhau
•
Sử dụng chỉ số hài lòng, kết quả:
•
Chỉ số hài lòng của 3 pp có khác nhau
không?