10/16/2015
Các loại thí nghiệm
Chương 5
• Thí nghiệm quan sát: chỉ quan sát các đối
tượng thí nghiệm, ghi nhận các dữ liệu liên
quan đến các đặc điểm nghiên cứu.
• Thí nghiệm thực nghiệm: can thiệp vào nghiên
cứu bằng cách bố trí các công thức thí nghiệm
khác nhau lên đối tượng → tiến hành quan sát
ảnh hưởng của các công thức lên đối tượng
nghiên cứu.
BỐ TRÍ THÍ NGHIỆM &
PHÂN TÍCH PHƯƠNG SAI
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
Đại cương
Các khái niệm
1.
2.
3.
4.
5.
1. Nhân tố (Factor)
• Nhân tố là biến độc lập cần nghiên cứu, có thể
là biến định lượng hoặc định tính, biến liên tục
hoặc gián đoạn.
• Thí dụ: nghiên cứu ảnh hưởng của các loại
thức ăn (nhân tố A) và giới tính (nhân tố B)
đến sự tăng trọng của cá.
Mục đích
Các loại thí nghiệm
Các khái niệm
Các nguyên tắc cơ bản
Các bước tiến hành thí nghiệm
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
2
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
Mục đích
Các khái niệm
• Bố trí thí nghiệm (design of experiment) là lập
kế hoạch về các bước cần tiến hành để thu thập
số liệu cho vấn đề đang nghiên cứu.
• Mục đích để có những kết luận chính xác với
chi phí thấp nhất.
2. Mức (Level)
• Các phần tử riêng biệt khác nhau trong cùng
một nhân tố thí nghiệm được gọi là mức.
• Thí dụ: nghiên cứu ảnh hưởng của phân N lên
tăng trưởng của lúa. Phân N là nhân tố, có các
mức 0%, 25%, 50%, 75%, 100%.
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
3
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
4
5
6
1
10/16/2015
Các khái niệm
Các khái niệm
3. Nghiệm thức (Treatment)
• Là một tổ hợp các mức của các nhân tố.
• Thí dụ: Nghiên cứu ảnh hưởng của protein và
thức ăn lên sản lượng sữa bò.
5. Dữ liệu (Data)
• Nếu đơn vị thí nghiệm là một cá thể thì sau khi
cân, đo ta được một số liệu hay một quan sát
(observation).
• Nếu đơn vị là một nhóm gồm nhiều cá thể thì
có thể cân, đo chung cho cả nhóm hoặc lấy
một số cá thể nhất định trong nhóm để cân, đo
sau đó suy ra một dữ liệu chung cho đơn vị thí
nghiệm.
– Protein có 3 mức khác nhau
– Thức ăn có 2 mức.
Có tổng cộng 6 nghiệm thức
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
7
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
Các khái niệm
Các khái niệm
Nghiệm thức đối chứng (control treatment)
• Là nghiệm thức được tạo ra trong quá trình bố
trí thí nghiệm nhưng được nuôi dưỡng, chăm
sóc… trong điều kiện bình thường hiện có.
6. Khối (Block)
• Tập hợp các đơn vị thí nghiệm có chung một
hay nhiều đặc tính được gọi là khối.
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
8
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
10
11
Các khái niệm
Các khái niệm
4. Đơn vị thí nghiệm (Experimental Unit)
• Một đơn vị thí nghiệm là một đơn vị nghiên
cứu trong thí nghiệm, hoặc cụ thể hơn đó là
đơn vị nhỏ nhất mà một nghiệm thức được ứng
dụng.
• Thí dụ: đơn vị thí nghiệm có thể là 1 con gà,
một đàn heo, một ruộng lúa…
7. Sai số thí nghiệm (experimental error)
• Là tất cả các nguồn biến động không kiểm soát
được
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
9
– Nguồn biến động luôn có trong vật liệu thí nghiệm
– Do phương pháp thí nghiệm hoặc do người làm thí
nghiệm.
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
12
2
10/16/2015
Các nguyên tắc cơ bản
Thí dụ
1. Lặp lại (Replication)
• Một nghiệm thức phải được lặp lại nhiều hơn 1
đơn vị thí nghiệm. Điều này cho phép so sánh ảnh
hưởng của nghiệm thức với các mức biến thiên
sinh học của các đơn vị thí nghiệm.
• Số nghiệm thức càng tăng thì sai số chuẩn càng
nhỏ và độ chính xác của thí nghiệm càng cao.
• Số lần lặp lại không có giới hạn nhưng cần phải
cân bằng giữa độ chính xác và chi phí thí nghiệm.
• Nghiên cứu các điều
kiện ảnh hưởng đến
tăng trọng của tôm.
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
13
– Ba nhiệt độ nước: 250C,
300C, 350C
– Bốn nồng độ muối: 10%,
20%, 30%, 40%
• Tăng trọng được ghi
nhận sau 6 tuần nuôi.
16/10/2015
• Nhân tố?
• Mức?
• Biến số?
• Số nghiệm thức?
(250, 10%) (250, 20%)
(250, 30%) (250, 40%)
(300, 10%) (300, 20%)
(300, 30%) (300, 40%)
(350, 10%) (350, 20%)
(350, 30%) (350, 40%)
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
Các nguyên tắc cơ bản
Các bước tiến hành thí nghiệm
2. Ngẫu nhiên hóa (Randomization)
• Mẫu phải được chọn sao cho tất cả các đơn vị
thí nghiệm được bố trí ngẫu nhiên vào các
nghiệm thức.
• Điều này giúp tránh được các những sai sót do
chủ quan của người làm thí nghiệm cũng như
biến động của các yếu tố sinh học, môi
trường…
•
•
•
•
•
•
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
14
Đặt vấn đề: xác định mục tiêu thí nghiệm
Phát biểu giả thuyết cần kiểm tra
Mô tả bố trí thí nghiệm
Thực hiện thí nghiệm: thu thập dữ liệu, lưu trữ
Xử lý số liệu thu thập được từ thí nghiệm
Phân tích, đánh giá kết quả, viết báo cáo.
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
Các nguyên tắc cơ bản
Các kiểu thiết kế thí nghiệm
2. Ngẫu nhiên hóa (Randomization)
• Để thực hiện việc ngẫu nhiên hoá, có thể dùng
một trong các cách:
– thảy đồng xu (sấp, ngửa)
– dùng bảng số ngẫu nhiên
– tạo các số ngẫu nhiên bằng máy tính.
• Thí nghiệm một nhân tố:
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
15
16
17
– Kiểu ngẫu nhiên hoàn toàn (CRD)
– Kiểu khối ngẫu nhiên đầy đủ (RCBD)
– Kiểu ô vuông La tinh (LS)
• Thí nghiệm hai nhân tố:
– Kiểu trực giao (Crossover Design)
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
18
3
10/16/2015
Thí nghiệm một nhân tố
CRD
• Chỉ xét một yếu tố ảnh hưởng đến kết quả thí
nghiệm, các yếu tố khác đều phải được thực
hiện đồng nhất trong các nghiệm thức.
• Thí dụ: nghiên cứu ảnh hưởng của một loại
hóa chất trong nước thải.
Nhân tố: nồng độ hóa chất
số nghiệm thức = số mức
Các yếu tố khác: loại nước thải, công nghệ
xử lý, thời gian xử lý… trong các nghiệm thức
đều giống nhau.
• Xét một thí nghiệm gồm một nhân tố A với 4
mức A1, A2, A3, A4 → a = 4 nghiệm thức.
• Mỗi nghiệm thức lặp lại 5 lần → r = 5
N = a r = 4 × 5 = 20 đơn vị thí nghiệm.
• Đánh số các đơn vị thí nghiệm từ 1 đến 20.
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
19
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
16/10/2015
22
Thiết kế kiểu ngẫu nhiên hoàn toàn (CRD)
CRD
CRD = Completely Randomized Design
Nguyên tắc:
• Tất cả các đơn vị thí nghiệm được bố trí vào
các nghiệm thức.
• Sau khi bố trí ngẫu nhiên, ta được một mô hình
thiết kế thí nghiệm như sau:
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
A1
6
1
9
4
20
20
16/10/2015
A2
11
8
7
14
10
A3
19
17
13
16
3
A4
2
18
12
5
15
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
CRD
CRD
Cách bố trí:
1. Tính tổng số đơn vị thí nghiệm (số lô) = N
Quy trình phân tích:
• Thí nghiệm 1 nhân tố, 2 mức:
Kiểm định t cho 2 mẫu (2-sample t-test)
• Thí nghiệm 1 nhân tố, > 2 mức:
– Số nghiệm thức = a
– Số lần lặp lại = r
N=a×r
23
Phân tích phương sai một nhân tố (1-way ANOVA)
2. Gán ngẫu nhiên từng đơn vị thí nghiệm cho
mỗi lô.
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
21
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
24
4
10/16/2015
ONE WAY - ANOVA
Bước 3. Tiến hành phân tích
Các bước tiến hành:
1. Kiểm tra các điều kiện cần phải thỏa trước
khi tiến hành phân tích.
2. Đặt giả thuyết.
3. Tiến hành phân tích phương sai để kiểm định
giả thuyết.
4. Nhận xét và kết luận.
Dữ liệu với a nghiệm thức và r lần lặp lại được
khái quát như sau:
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
A1
x11
x12
x13
…
x1r
25
A2
x21
x22
x23
…
x2r
A3
x31
x32
x33
...
x3r
Bước 3. Tiến hành phân tích
1. Dữ liệu phải có phân bố chuẩn
Xij ~ N (mi, s2) hoặc eij ~ N(0, s2)
2. Phương sai (tổng thể) của các nhóm phải
bằng nhau (s12 s22 ... sa2).
Tính nhanh:
Mô hình phân tích:
trong đó
xij = dữ liệu quan sát
mi = trung bình chung
ai = ảnh hưởng của nghiệm thức
eij = sai số ngẫu nhiên
26
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
Bước 2. Đặt giả thuyết
Nguồn biến động
• H0 : m1 = m2 = m3 = m4
• H1 : có ít nhất hai trong số các trung bình là
khác nhau.
• Có hai nguồn biến động trong các dữ liệu:
(1). Sai khác giữa bốn khẩu phần ăn (variation
between group), còn gọi là ảnh hưởng của
nghiệm thức (treatment effect).
(2). Sai khác trong mỗi khẩu phần ăn (variation
within group), liên quan tới những biến động
ngẫu nhiên của môi trường, sai số thí nghiệm...
còn gọi là sai số ngẫu nhiên (residual)
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
28
xij = mi + ai + eij i = 1, ..., a; j = 1, ..., ri
®é lÖch chuÈn lín nhÊt
2
®é lÖch chuÈn nhá nhÊt
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
Aa
xt1
xt2
xt3
...
xar
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
16/10/2015
Bước 1. Kiểm tra các điều kiện
16/10/2015
…
...
...
...
...
...
27
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
29
30
5
10/16/2015
Cách tính nhanh các tổng bình phương
• Các biến động của dữ liệu được tính như sau:
Tính 5 bước:
1) Tổng chung:
SSTO = SSA + SSE
a
– SSTO = tổng bình phương chung (total sums of
squares)
– SSA = tổng bình phương nghiệm thức (treatment
sums of squares)
– SSE = tổng bình phương sai số (error sums of
squares)
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
ri
G xij
i 1 j 1
2) Số hiệu chỉnh:
C
31
16/10/2015
G2
N
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
Tính các tổng bình phương
Cách tính nhanh các tổng bình phương
• Tổng bình phương chung:
3) Tổng bình phương chung:
a
ri
SSTO ( xij x ) 2
a
i 1 j 1
• Tổng bình phương nghiệm thức:
4) Tổng bình phương nghiệm thức:
ri
SS A ( xi x ) 2
2
ri
xij
a
j 1
C
SS A
r
i 1
i
i 1 j 1
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
32
Tính các tổng bình phương
ri
SSE ( xij xi )
16/10/2015
35
5) Tổng bình phương sai số:
2
SSE = SSTO – SSA
i 1 j 1
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
Cách tính nhanh các tổng bình phương
• Tổng bình phương sai số:
a
ri
SSTO xij2 C
i 1 j 1
a
34
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
33
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
36
6
10/16/2015
Tính các trung bình bình phương
Lập bảng ANOVA
• Trung bình bình phương nghiệm thức:
MSA = SSA/dfA
= SSA/a–1
• Trung bình bình phương sai số:
MSE = SSE/dfE
= SSE/N – a
= s2
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
37
Nguồn
biến động
Độ tự do
Tổng
bình
phương
Nghiệm
thức
a–1
SSA
=
Sai số
N–a
SSE
=
Tổng
N–1
SSTO
Trung bình bình
phương
−1
F
=
−
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
16/10/2015
40
Tính tỉ số F (F ratio)
Bước 4. Nhận xét và kết luận
• F tính:
So sánh F tính và F bảng
• Nếu F tính > F bảng bác bỏ H0
• Nếu F tính < F bảng không đủ các bằng
chứng để bác bỏ H0 các trung bình mẫu
không khác nhau.
MS A
F
MS E
• Giá trị F tiêu chuẩn:
F bảng = F(,dfA,dfE)
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
38
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
16/10/2015
41
Tính hệ số biến động
Thí dụ
• Tính trung bình chung
• So sánh trọng lượng (g) của các con gà được
nuôi bằng 4 khẩu phần ăn khác nhau.
X
G
N
Khẩu phần 1 Khẩu phần 2 Khẩu phần 3 Khẩu phần 4
• Hệ số biến động:
CV %
16/10/2015
MS E
100
X
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
39
16/10/2015
99
61
42
169
88
112
97
137
76
30
81
169
38
89
95
85
94
63
92
154
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
42
7
10/16/2015
Bước 1. Kiểm tra các điều kiện
Bước 3. Phân tích dữ liệu
• Kết quả thống kê mô tả
Tính các tổng bình phương qua 5 bước:
1) Tổng chung:
a
ri
G xij
i 1 j 1
G = (99 + 88 + ... + 85 + 154) = 1871
2) Số hiệu chỉnh:
C = G2/N = (1871)2/20 = 175032
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
43
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
16/10/2015
Bước 1. Kiểm tra các điều kiện
Bước 3. Phân tích dữ liệu
• Kiểm tra phương sai đồng nhất:
3) Tổng bình phương chung:
a
46
ri
SSTO xij2 C
i 1 j 1
• Phương sai các mẫu bằng nhau
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
SSTO = (992 + 882 + ... + 852 + 1542) – 175032
= 29679
44
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
16/10/2015
Bước 2. Đặt giả thuyết
Bước 3. Phân tích dữ liệu
• H0 : m1 = m2 = m3 = m4
• H1 : có ít nhất hai trong số các trung bình là
khác nhau.
4) Tổng bình phương nghiệm thức:
47
2
ri
xij
a
j 1
C
SS A
ri
i 1
SS A
(99 ... 94) 2
(169 ... 154) 2
...
175032
5
5
= 16467
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
45
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
48
8
10/16/2015
So sánh các nghiệm thức
Bước 3. Phân tích dữ liệu
• Nếu qua phân tích ANOVA ta phát hiện được
trung bình của các nghiệm thức khác biệt có ý
nghĩa (bác bỏ giả thuyết H0).
• Câu hỏi tiếp theo là những nghiệm thức nào có
trung bình khác nhau?
• Hai phương pháp phổ biến nhất để so sánh
trung bình của các nghiệm thức:
5) Tổng bình phương sai số:
SSE = SSTO – SSA
SSE = 29679 – 16467 = 13212
– Kiểm định Fisher (Fisher’s test)
– Kiểm định Tukey (Tukey’s test)
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
16/10/2015
49
Nghiệm thức
Sai số
Tổng
Độ tự Tổng bình
do
phương
3
16
19
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
52
Fisher’s LSD Test
Bảng ANOVA
Nguồn biến
động
16/10/2015
Trung bình
bình phương
16,476
13,212
29,679
Tỉ số F
5,489
826
6.65
• LSD = Least Significant Difference = Sự sai
khác nhỏ nhất có ý nghĩa.
• Công thức tính LSD:
LSD t( / 2;df E ) MS E (
G 1871
93.55
N
20
MS E
826
CV %
100
100 30.72%
X
93.55
1 1
)
ni n j
X
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
50
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
Bước 4. Nhận xét và kết luận
Fisher’s LSD Test
Trong thí dụ trên ta có:
• F tính = 6.65
• F bảng (0.05, 3, 16) = 3.24
F tính > F bảng bác bỏ H0
tăng trọng của gà ở 4 khẩu phần ăn không
giống nhau.
Nếu chọn mức ý nghĩa α = 0,05
• t(0,025;16) = 2.12
• n i = nj = 5
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
→ LSD 2.12 826
51
16/10/2015
53
2
38.54
5
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
54
9
10/16/2015
Fisher’s LSD Test
Fisher’s LSD Test
So sánh các trung bình:
• (A1) so với (A2) = khẩu phần 1 so với khẩu phần 2
|79 - 71| = 8 < 38,54 → Sai khác không có ý nghĩa
• (A1) so với (A3)
|79 - 81,4| = 2,4 < 38,544 → Sai khác không có ý nghĩa
• (A1) so với (A4)
|79 - 142,8| = 63,8 > 38,54 → Sai khác có ý nghĩa
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
55
Fisher’s LSD Test
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
16/10/2015
58
Trình bày kết quả bằng biểu đồ
So sánh các trung bình:
• (A2) so với (A3)
Tăng trọng theo khẩu phần
160
b
140
|71 - 81,4| = 10,4 < 38,54 → Sai khác không có ý nghĩa
120
Trọng lượng (kg)
• (A2) so với (A4)
|71 - 142,8| = 71,8 > 38,54 → Sai khác có ý nghĩa
• (A3) so với (A4)
100
80
a
a
a
60
40
|81,4 - 142,8| = 61,4 > 38,54 → Sai khác có ý nghĩa
20
0
Diet 1
Diet 2
Diet 3
Diet 4
Khẩu phần
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
56
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
59
Fisher’s LSD Test
Turkey’s Test
Để thể hiện sự sai khác giữa các nghiệm thức, ta
xây dựng bảng:
• Fisher’s LSD Test thường chỉ dùng để so sánh
một số cặp trung bình mà trước khi thí nghiệm
chúng ta đã có ý đồ so sánh.
• Nếu so sánh tất cả các cặp trung bình (multiple
comparisons) thì mức ý nghĩa không còn là α
mà nhỏ đi nhiều, do đó người ta dùng kiểm
định Turkey để bảo đảm mức ý nghĩa α.
– các giá trị trung bình được sắp xếp theo thứ tự
giảm dần.
– đặt các ký tự (chữ cái) bên cạnh các giá trị trung
bình
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
57
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
60
10
10/16/2015
Thiết kế kiểu khối ngẫu nhiên đầy đủ
RCBD
RCBD = Randomized Complete Block Design.
Nguyên tắc:
• Các đơn vị thí nghiệm được tập hợp thành
từng khối (block) sao cho mỗi khối có đầy đủ
tất cả các nghiệm thức.
• Trong mỗi khối các đơn vị thí nghiệm có tính
chất đồng đều.
Cách bố trí:
• Chọn b khối, mỗi khối có a nghiệm thức.
• Bốc thăm ngẫu nhiên để xếp a nghiệm thức
vào trong khối 1, sau đó bốc thăm để xếp a
nghiệm thức vào trong khối 2, . . .
→ mỗi nghiệm thức chỉ xuất hiện 1 lần trong
mỗi khối.
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
61
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
16/10/2015
64
RCBD
RCBD
Như vậy:
• số đơn vị thí nghiệm trong mỗi khối = số
nghiệm thức.
• số khối = số lần lặp lại.
• Giả sử thí nghiệm gồm một nhân tố với 4 mức
A1, A2, A3, A4 4 nghiệm thức.
• Mỗi nghiệm thức lặp lại 5 lần 4 × 5 = 20
đơn vị thí nghiệm.
• Đánh số các đơn vị thí nghiệm từ 1 đến 20.
• Thí nghiệm được bố trí thành 5 khối, mỗi khối
có 4 đơn vị thí nghiệm.
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
62
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
16/10/2015
65
RCBD
RCBD
Lý do để chọn mô hình thí nghiệm khối ngẫu nhiên
đầy đủ là:
• Không tìm được đủ N = a × r đơn vị thí nghiệm
đồng đều do đó phải chọn b khối, mỗi khối có a
đơn vị thí nghiệm để sắp xếp cho a mức của nhân
tố.
• Có thể có một nguồn biến động theo một hướng,
thí dụ hướng nắng, hướng gió, hướng chảy của
nước ngầm . . . khi đó phải bố trí các khối vuông
góc với hướng biến động nhằm cân bằng tác động
của biến động
• Sau khi bố trí ngẫu nhiên, ta được một mô hình
thiết kế thí nghiệm như sau:
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
63
Nghiệm thức
A1
A2
A3
A4
16/10/2015
b1
1
4
2
3
b2
8
6
7
5
Khối
b3
11
9
10
12
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
b4
14
15
16
13
b5
18
19
17
20
66
11
10/16/2015
RCBD
Mô hình phân tích
Quy trình phân tích:
• Thí nghiệm 1 nhân tố, 2 mức:
paired t-test
• Thí nghiệm 1 nhân tố, > 2 mức:
Dữ liệu được mô hình hóa:
xij = m
+
ai
+
bj + eij
(i = 1, ..., a; j = 1, ..., b)
trong đó
µ là trung bình chung.
ai là chênh lệch do ảnh hưởng của nhân tố, Σ ai = 0
bj là chênh lệch do ảnh hưởng của khối j , Σbj = 0
eij là sai số ngẫu nhiên
1-way ANOVA
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
67
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
16/10/2015
70
Phân tích ANOVA
Cách phân tích
Dữ liệu với a nghiệm thức và b khối được khái
quát như sau:
• Các biến động của dữ liệu được tính như sau:
SSTO = SSA + SSB +SSE
Khối
Nghiệm thức
A1
A2
A3
…
Aa
16/10/2015
1
x11
x21
x31
…
xa1
2
x12
x22
x32
...
xa2
...
...
...
...
...
...
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
– SSTO = tổng bình phương chung (total sums of
squares)
– SSA = tổng bình phương nghiệm thức (treatment sums
of squares)
– SSB = tổng bình phương khối (block sums of square)
– SSE = tổng bình phương sai số (error sums of squares)
b
x1b
x2b
x3b
...
xab
68
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
16/10/2015
Nguồn biến động
Tính các tổng bình phương
Có ba nguồn biến động trong các dữ liệu:
(1). Sai khác giữa các khối.
(2). Sai khác giữa các nghiệm thức
(3). Sai khác do sai số ngẫu nhiên
• Tổng bình phương chung:
a
71
b
SSTO ( xij x ) 2
i 1 j 1
• Tổng bình phương nghiệm thức:
a
b
a
SS A ( xi x ) 2 b ( xi x ) 2
i 1 j 1
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
69
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
i 1
72
12
10/16/2015
Tính các tổng bình phương
Cách tính nhanh các tổng bình phương
5) Tổng bình phương khối
• Tổng bình phương khối:
a
b
a
2
a
x
b ij
SS B i 1 C
a
j 1
SSB ( x j x ) 2 a ( x j x ) 2
i 1 j 1
i 1
• Tổng bình phương sai số:
a
b
SS E ( xij xi x j x ) 2
6) Tổng bình phương sai số:
i 1 j 1
SSE = SSTO – SSA – SSB
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
16/10/2015
73
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
Cách tính nhanh các tổng bình phương
Tính các trung bình bình phương
Tính 6 bước:
1) Tổng chung:
• Trung bình bình phương nghiệm thức:
MSA = SSA/dfA = SSA/a – 1
• Trung bình bình phương khối:
MSB = SSB/dfB = SSB/b – 1
• Trung bình bình phương sai số:
MSE = SSE/dfE = SSE/(a – 1)(b – 1)
a
b
G xij
i 1 j 1
2) Số hiệu chỉnh:
C
16/10/2015
76
G2
G2
N ab
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
74
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
Cách tính nhanh các tổng bình phương
Tính tỉ số F (F ratio)
3) Tổng bình phương chung:
• F tính:
a
F
b
2
ij
SSTO x C
77
MS A
MS E
i 1 j 1
• Giá trị F tiêu chuẩn:
F bảng = F(,dfA,dfE)
4) Tổng bình phương nghiệm thức:
2
b
xij
a
j 1
C
SS A
b
i 1
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
75
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
78
13
10/16/2015
Lập bảng ANOVA
• Kết quả thống kê mô tả:
Source of
variation
Degree of
Freedom
Sum of
Square
Mean of
Square
Treatment
a–1
SSA
MSA
Block
b–1
SSB
MSB
SD
(a – 1)(b – 1)
SSE
MSE
b
N–1
SSTO
Residual
Total
F ratio
=
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
16/10/2015
79
Thuốc
A
B
C
D
Tổng
Mean
6.42
5.72
6.06
5.66
5.965
0.606 0.665
0.76
0.611
0.684
5
5
N = 20
16/10/2015
5
5
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
Thí dụ:
Phân tích ANOVA
• Nghiên cứu số lượng tế bào lymphô ở chuột
(×1000 tế bào/mm3 máu) sau khi được tiêm 4
loại thuốc khác nhau (A, B, C và D; thuốc D là
placebo) qua 5 lứa.
• Bước 1. Kiểm tra phương sai đồng nhất
• Bước 2. Đặt giả thuyết
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
16/10/2015
80
– H0 : m1 = m2 = m3 = m4
– H1 : có ít nhất hai trong số các trung bình là khác
nhau.
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
Thí dụ
Bước 3. Tiến hành phân tich
• Số liệu thu được như sau
• Đây là mô hình RCBD
Thuốc
A
B
C
D
16/10/2015
1
7.1
6.7
7.1
6.7
2
6.1
5.1
5.8
5.4
Lứa
3
6.9
5.9
6.2
5.7
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
4
5.6
5.1
5.0
5.2
82
83
– số nghiệm thức a = 4
– số khối b = 5
– số đơn vị thí nghiệm N = 4 5 = 20
5
6.4
5.8
6.2
5.3
•
•
•
•
81
SSTO = 8.8855
SSA = 1.8455
SSB = 6.4030
SSE = 0.6370
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
84
14
10/16/2015
Kết quả
LS
Nguồn biến
động
Độ tự
do
Tổng bình
phương
Trung bình
bình phương
Tỉ số F
Thuốc
3
1.8455
0.6152
11.59
Lứa
4
6.4030
1.6007
Sai số
12
0.6370
0.0531
Tổng
19
8.8855
CV %
16/10/2015
MS E
0.0531
100
100 3.86%
X
5.965
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
85
Cách bố trí
• Có a mức của nhân tố (A1, A2, . . . ,Aa). Chọn a
mức của hướng biến động thứ nhất, gọi đó là
a hàng. Chọn a mức của hướng biến động thứ
hai, gọi đó là a cột.
• Chọn một sơ đồ ô vuông La tinh a × a. Sau đó
bắt thăm a mức của nhân tố vào các ô trong sơ
đồ.
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
16/10/2015
88
Bước 4. Nhận xét và kết luận
LS
Trong thí dụ trên ta có:
• F tính = 11.59
• F bảng (0.05, 3, 12) = 3.49
F tính > F bảng bác bỏ H0
khi sử dụng các loại thuốc khác nhau đã
làm cho số lượng tế bào lymphô trong máu thay
đổi.
Chẳng hạn thiết kế ô vuông La tinh 4 x 4
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
86
a
b
c
d
b
c
d
a
c
d
a
b
d
a
b
c
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
16/10/2015
89
Thiết kế kiểu ô vuông La tinh (LS)
LS
Nguyên tắc:
• Nghiệm thức được bố trí vào các khối theo 2
hướng khác nhau, thường được gọi là hàng và
cột.
• Mỗi hàng và mỗi cột là một khối đầy đủ chứa
tất cả các nghiệm thức.
• Được dùng khi khảo sát nhân tố có hai hướng
biến động khác nhau.
• Số đơn vị thí nghiệm = (số nghiệm thức)2
Bốc thăm ngẫu nhiên 4 phiếu có ghi các số 1, 2,
3, 4. Thí dụ được 3 4 1 2; như vậy chúng ta có
tưong ứng: a → A3, b → A4, c → A1, d → A2...
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
87
16/10/2015
A3
A4
A1
A2
A4
A1
A2
A3
A1
A2
A3
A4
A2
A3
A4
A1
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
90
15
10/16/2015
Phân tích ANOVA
Cách phân tích
Nếu xijk là giá trị ở hàng thứ i, cột thứ j và ở
nghiệm thức k; thì mô hình tổng quát như sau:
• Các biến động của dữ liệu được tính như sau:
SSTO = SSH + SSC + SSA + SSE
Cột
Hàng
1
2
3
4
1
x11(3)
x12(4)
x13(1)
x14(2)
2
x21(4)
x22(1)
x23(2)
x24(3)
3
x31(1)
x32(2)
x33(3)
x34(4)
4
x41(2)
x41(3)
x43(4)
x44(1)
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
– SSTO = tổng bình phương chung
– SSH = tổng bình phương hàng
– SSC = tổng bình phương cột
– SSA = tổng bình phương nghiệm thức
– SSE = tổng bình phương sai số
91
Mô hình phân tích
Dữ liệu được mô hình hóa:
xijk = m + hi + cj + ak + eijk
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
94
Tính các tổng bình phương
• Tổng bình phương chung:
(i, j, k = 1, ..., a)
a
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
a
SSTO ( xij(k) x ) 2
i 1 j 1
trong đó
µ là trung bình chung.
hi là ảnh hưởng của hàng i
cj là ảnh hưởng của cột j
ak là ảnh hưởng của nhân tố
eij là sai số ngẫu nhiên
16/10/2015
16/10/2015
• Tổng bình phương hàng:
a
SS H a ( xi x ) 2
i 1
92
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
Nguồn biến động
Tính các tổng bình phương
Có bốn nguồn biến động trong các dữ liệu:
(1). Sai khác giữa các hang
(2). Sai khác giữa các cột
(3). Sai khác giữa các nghiệm thức
(4). Sai khác do sai số ngẫu nhiên
• Tổng bình phương cột:
95
a
SSC a ( x j x ) 2
j 1
• Tổng bình phương nghiệm thức:
a
SS A a ( xk x ) 2
k 1
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
93
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
96
16
10/16/2015
Tính các tổng bình phương
Cách tính nhanh các tổng bình phương
• Tổng bình phương sai số:
5) Tổng bình phương cột:
2
a
a
x
a ijk
C
SSC i 1
a
j 1
6) Tổng bình phương nghiệm thức:
a
SS E ( xij xi x j xk 2 x )
2
i 1 j 1
2
a a
xijk
a
i 1 j 1
C
SS A
a
k 1
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
16/10/2015
97
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
Cách tính nhanh các tổng bình phương
Cách tính nhanh các tổng bình phương
Tính 7 bước:
1) Tổng chung:
7) Tổng bình phương sai số:
a
100
a
G xij(k)
SSE = SSTO – SSH – SSC - SSA
i 1 j 1
2) Số hiệu chỉnh:
C
16/10/2015
G2
a2
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
98
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
Cách tính nhanh các tổng bình phương
Tính các trung bình bình phương
3) Tổng bình phương chung:
• Trung bình bình phương hàng:
MSH = SSH/dfH = SSH/a – 1
• Trung bình bình phương cột:
MSC = SSC/dfC = SSC/a – 1
• Trung bình bình phương nghiệm thức:
MSA = SSA/dfA = SSA/a-1
• Trung bình bình phương sai số:
MSE = SSE/dfE = SSE/(a – 1)(a – 2)
a
a
2
SSTO xijk
C
i 1 j 1
4) Tổng bình phương hàng:
2
a
xijk
a
j 1
C
SS H
a
i 1
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
99
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
101
102
17
10/16/2015
Tính tỉ số F (F ratio)
• F tính:
F
Kết quả tăng trọng của bê sau 10 ngày
Bê
Giai
đoạn
MS A
MS E
• Giá trị F tiêu chuẩn:
F bảng = F(,dfA,dfE)
1
103
Source of
variation
Degree of
Freedom
Sum of
Square
Mean of
Square
Treatment
a–1
SSA
MSA
F ratio
=
Row
a–1
SSH
MSH
=
Column
a–1
SSC
MSC
=
Residual
(a – 1)(a – 2)
SSE
MSE
a2 – 1
SSTO
16/10/2015
2
10.2 (C) 11.3 (A) 9.5 (D)
11.4 (B)
42.4
3
8.5 (D) 11.2 (B) 12.8 (A) 11.0 (C)
43.5
4
11.1 (A) 11.4 (C) 11.7 (B)
9.9 (D)
44.1
43.1
170.9
39.8
42.9
45.1
A: 46.0 B: 44.3 C: 43.7 D: 36.9
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
16/10/2015
106
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
• G = 170.9
• C = (170.9)2/16 = 1825.4256
• SSTO = (10.0)2 + (9.0)2 + ... + (9.9)2 – 1825.4256
•
•
•
•
= 17.964
SSH = ¼ [(40.9)2 + ... + (44.1)2] – C = 1.482
SSC = ¼ [(39.8)2 + ... + (43.1)2] – C = 3.592
SSA = ¼ [(46.0)2 + ... + (36.9)2] – C = 12.022
SSE = 17.964375 – 1.481875 – 3.591875 – 12.021875
= 0.868
104
Thí dụ
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
16/10/2015
107
Bảng ANOVA
• Một thí nghiệm được tiến hành nhằm kiểm tra
tác động của việc bổ sung bốn loại cỏ khô (A,
B, C và D) đến sự tăng trọng của bê.
• Thí nghiệm được thiết kế theo ô vuông Latin
với bốn động vật trong bốn giai đoạn, mỗi giai
đoạn 20 ngày: 10 ngày đầu để cho bê thích
nghi. Các dữ liệu được ghi nhận sau 10 ngày
tiếp theo.
16/10/2015
S
Phân tích ANOVA
Lập bảng ANOVA
Total
4
40.9
SNT
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
3
10.0 (B) 9.0 (D) 11.1 (C) 10.8 (A)
S
16/10/2015
2
1
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
105
Nguồn BĐ
Hàng
Cột
NT
Sai số
Tổng
16/10/2015
df
3
3
3
6
15
SS
1.482
3.592
12.022
0.868
17.964
MS
0.494
1.197
4.007
0.145
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
F
3.41
8.26
27.63
108
18
10/16/2015
Thí nghiệm hai nhân tố
Kiểu thí nghiệm hai nhân tố trực giao
• Khi có hai hoặc nhiều nhân tố được khảo sát
đồng thời trong một thí nghiệm thì thí nghiệm
được gọi là thí nghiệm giai thừa (factorial
experiment).
Cách bố trí:
• Giả sử nhân tố A có a mức, nhân tố B có b
mức, tất cả có a × b nghiệm thức, mỗi nghiệm
thức ai×bj ( i = 1, a; j = 1, b), lặp lại r lần. Tổng
cộng có a × b × r = N đơn vị thí nghiệm.
• Số đơn vị thí nghiệm (n) được phân một cách
ngẫu nhiên vào a × b nghiệm thức.
– Ảnh hưởng của từng nhân tố được gọi là ảnh
hưởng chính (main effect)
– Ảnh hưởng qua lại giữa các nhân tố được gọi là
tương tác (interaction)
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
109
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
16/10/2015
112
Kiểu thí nghiệm hai nhân tố trực giao
Kiểu thí nghiệm hai nhân tố trực giao
• Xét một thí nghiệm có 2 nhân tố:
• Trường hợp đơn giản nhất là nhân tố A có 2
mức A1 và A2, nhân tố B có 2 mức B1 và B2,
tất cả có 2 × 2 nghiệm thức:
•
– Nhân tố A có a mức
– Nhân tố B có b mức
• Số lần lặp lại cho mỗi tổ hợp A x B là r.
• Như vậy có tổng cộng a b r = N đơn vị thí
nghiệm.
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
110
Nhân tố A
16/10/2015
Nhân tố B
B1
B2
A1
A1B1
A1B2
A2
A2B1
A2B2
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
Kiểu thí nghiệm hai nhân tố trực giao
Kiểu thí nghiệm hai nhân tố trực giao
Thí dụ:
• Thí nghiệm tìm hiểu ảnh hưởng của hàm lượng
protein và loại thức ăn đến sản lượng sữa bò.
• Nếu mỗi nghiệm thức lặp lại 4 lần (r = 4) số
đơn vị thí nghiệm sẽ là 2×2×4 = 16.
• Đánh số các đơn vị thí nghiệm từ 1 đến 16;
phân một cách ngẫu nhiên về 4 nghiệm thức.
– Nhân tố 1: hàm lượng protein, có 3 mức
– Nhân tố 2: loại thức ăn, có hai mức.
113
• Có 6 tổ hợp (combinations) protein x thức ăn.
• Kiểu thí nghiệm này gọi là thí nghiệm hai nhân
tố trực giao 3 x 2.
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
111
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
114
19
10/16/2015
Kiểu thí nghiệm hai nhân tố trực giao
Cách phân tích
• Ta có sơ đồ thiết kế thí nghiệm như sau:
• Các biến động của dữ liệu được tính như sau:
A1
A2
B1
B2
B1
B2
7
12
3
13
11
8
1
10
2
6
15
5
14
4
9
16
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
16/10/2015
SSTO = SSA + SSB + SSAB + SSE
– SSTO = tổng bình phương chung
– SSA = tổng bình phương của nhân tố A
– SSB = tổng bình phương của nhân tố B
– SSAB = tổng bình phương của tương tác A B
– SSE = tổng bình phương sai số
115
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
16/10/2015
Phân tích ANOVA
Tính các tổng bình phương
• Sơ đồ tổng quát:
• Tổng bình phương chung:
A1
a
A2
B1
B2
B1
B2
x111
x121
x211
x221
x112
x122
x212
x222
...
...
...
...
x11r
x12r
x21r
x22r
b
r
SSTO (xijk x ) 2
i 1 j 1 k 1
• Tổng bình phương của nhân tố A:
a
b
r
a
SS A (xi x ) 2 br ( xi x ) 2
i 1 j 1 k 1
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
116
Mô hình phân tích
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
16/10/2015
119
• Tổng bình phương của nhân tố B:
a
b
r
b
SS B (x j x ) 2 ar ( x j x ) 2
với i = 1,…,a; j = 1,…,b; k = 1,…,n
trong đó:
xijk = k quan sát ở mức i và j của hai nhân tố A và B
µ = trung bình chung
ai = ảnh hưởng của mức i của nhân tố A
bj = ảnh hưởng của mức j của nhân tố B
(ab)ij = ảnh hưởng của tương tác A x B
εijk = sai số ngẫu nhiên; có phân bố chuẩn N ~ (0, σ2)
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
i 1
Tính các tổng bình phương
xijk = µ + ai + bj + (ab)ij + εijk
16/10/2015
118
i 1 j 1 k 1
j 1
• Tổng bình phương của tương tác A x B:
a
b
SS AB r ( xij x ) 2 SS A SS B
i 1 j 1
117
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
120
20
10/16/2015
Tính các tổng bình phương
Cách tính nhanh các tổng bình phương
• Tổng bình phương sai số
5) Tổng bình phương của nhân tố B:
a
b
a
r
SS E (xijk xij ) 2
b
SS B
i 1 j 1 k 1
r
( xijk ) 2
i 1 k 1
C
ar
j 1
6) Tổng bình phương của tương tác A x B:
r
a
b
SS AB
( xijk ) 2
k 1
i 1 j 1
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
16/10/2015
121
16/10/2015
r
SS A SS B C
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
Cách tính nhanh các tổng bình phương
Cách tính nhanh các tổng bình phương
Tính 7 bước:
1) Tổng chung:
7) Tổng bình phương sai số:
a
b
124
r
G xijk
SSE = SSTO – SSA – SSB - SSAB
i 1 j 1 k 1
2) Số hiệu chỉnh:
C
G2
N
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
16/10/2015
122
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
Cách tính nhanh các tổng bình phương
Tính các độ tự do
3) Tổng bình phương chung:
•
•
•
•
•
a
b
r
2
SSTO xijk
C
i 1 j 1 k 1
4) Tổng bình phương của nhân tố A:
b
a
16/10/2015
dfA = a – 1
dfB = b – 1
dfAB = (a – 1)(b – 1)
dfE = ab (r – 1)
dfTO = abr – 1
r
( xijk ) 2
SS A
i 1
125
j 1 k 1
br
C
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
123
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
126
21
10/16/2015
Tính các trung bình bình phương
Thí dụ
• Trung bình bình phương nhân tố A:
MSA = SSA/dfA = SSA/(a – 1)
• Trung bình bình phương nhân tố B:
MSB = SSB/dfB = SSB/(b – 1)
• Trung bình bình phương của tương tác:
MSAB= SSAB/dfAB = SSAB/(a – 1)(b – 1)
• Trung bình bình phương sai số:
MSE = SSE/dfE = SSE/ab(r – 1)
• Một nghiên cứu được tiến hành để xác định
ảnh hưởng của việc bổ sung 2 loại vitamin (A
và B) vào thức ăn đến tăng trọng (kg/ngày) của
heo.
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
16/10/2015
– vitamin A có 2 mức 0 và 4 mg
– vitamin B có 2 mức 0 và 5 mg.
• Tổng số 20 heo thí nghiệm được phân về 4
nghiệm thức một cách ngẫu nhiên.
127
16/10/2015
Tính tỉ số F (F ratio)
Thí dụ
• F tính:
• Kết quả
– Chia MSA, MSB, MSAB cho MSE ta được các giá trị
FA, FB, FAB
Vitamin A
Vitamin B
• Giá trị F tiêu chuẩn:
FA = F(,dfA,dfE)
FB = F(,dfB,dfE)
FAB = F(,dfAB,dfE)
Tổng
Trung bình
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
16/10/2015
128
Lập bảng ANOVA
Source of
variation
Mean of
Square
Factor A
a–1
SSA
MSA
=
A
A
Factor B
b–1
SSB
MSB
=
B
B
SSAB
MSAB
AB
=
AB
(a – 1)(b – 1)
ab (r – 1)
SSE
MSE
abr – 1
SSTO
Total
16/10/2015
0 mg
4 mg
0 mg
0.585
5 mg
0.567
0 mg
0.473
5 mg
0.684
0.536
0.458
0.545
0.589
0.450
0.869
0.702
0.900
0.486
0.536
2.601
0.520
0.536
0.549
2.786
0.557
0.473
0.464
2.729
0.549
0.698
0.693
3.677
0.735
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
131
Bước 1. Kiểm tra phương sai đồng nhất
Bước 2. Đặt giả thuyết:
Sum of
Square
Residual
16/10/2015
130
Phân tích ANOVA
Degree of
Freedom
A B
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
F ratio
129
– H0A: “ Các ai bằng không”
H1A: “ Có ai khác 0”
– H0B: “ Các bj bằng không”
H1B: “ Có bj khác 0”
– H0AB: “ Các abij bằng không”
H1AB: “ Có abij khác 0”
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
132
22
10/16/2015
Phân tích ANOVA
Phân tích ANOVA
Bước 3. Tiến hành phân tích
• Tổng chung (total sum)
• Tổng bình phương của nhân tố A:
a
b
b
r
a
G xijk
j 1 k 1
SS A
i 1 j 1 k 1
r
( xijk ) 2
.
• SSA =
• G = (0.585 + ... + 0.693) = 11.793
C
br
i 1
.
.
+
.
−
6.593742
= 0.05191805
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
16/10/2015
133
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
16/10/2015
Phân tích ANOVA
Phân tích ANOVA
• Số điều chỉnh (correction for the mean):
• Tổng bình phương của nhân tố B:
C
a
G2
N
b
SS B
r
( xijk ) 2
i 1 k 1
.
= 6.953742
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
16/10/2015
.
.
+
• SSB =
6.593742
= 0.06418445
134
C
ar
j 1
• C=
136
.
.
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
16/10/2015
Phân tích ANOVA
Phân tích ANOVA
• Tổng bình phương chung:
• Tổng bình phương của tương tác A B
a
b
a
b
SS AB
i 1 j 1 k 1
( xijk ) 2
k 1
• SSTO = 0.5852 + 0.5362 + ... + 0.6932 –
• SSAB =
6.953742
.
+
SS A SS B C
r
i 1 j 1
.
+
.
+
.
− 0.05191805 − 0.06418445 − 6.593742 = 0.02910845
= 0.32169455
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
137
r
r
2
SSTO xijk
C
16/10/2015
−
135
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
138
23
10/16/2015
Phân tích ANOVA
Bài tập
• Tổng bình phương của sai số:
SSE= SSTO – SSA – SSB – SSAB
• SSE = 0.32169455 – 0.05191805 – 0.06418445 –
0.02910845 = 0.17648360
• Thí nghiệm được tiến hành nhằm so sánh ảnh
hưởng của pH đất và sự bổ sung Ca lên sự gia
tăng đường kính của thân cây cam. Sau 2 năm,
đường kính thân cây được ghi nhận như trong
bảng 3.1.
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
139
Phân tích ANOVA
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
142
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
143
Bảng 3.1
• Lập bảng ANOVA
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
140
16/10/2015
Phân tích ANOVA
• Bước 4. Nhận xét và kết luận
– Giá trị F tiêu chuẩn: F (0.05; 1;16)= 4.49
• FA= 4.71 > 4.49 → bác bỏ H0A
• FB= 5.82 > 4.49 → bác bỏ H0B
• FAB= 2.64 < 4.49 → không bác bỏ H0AB
Bổ sung vitamin A và B đã làm cho tăng trọng của
heo thay đổi
Không có tương tác giữa các nhân tố.
16/10/2015
Design of Experiment - Bùi Tấn Anh
141
24