Tải bản đầy đủ (.docx) (16 trang)

Hướng dẫn tóm tắt sử dụng megastat cho thống kê khoa học ra quyết định

Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (499.66 KB, 16 trang )

Hướng Dẫn Tóm Tắt Sử Dụng Megastat
(Tài liệu kèm theo môn học Thống Kê và Khoa Học Quyết Định)
Cài đặt Megastat:
Nếu anh chị dang sử dụng Office (word, excel) 2007, anh chị hãy dùng file megastat
2007 để cài đặt. Anh chị chỉ cần nhấp chuột vào biểu tượng của file cài đặt megastat (có
phần mở rộng là .exe) rồi nhấp vào “next” cho đến khi kết thúc “finish”. Sau khi cài đặt
megastat xong, anh chi cần chạy add-ins trong excel để bắt đầu sử dụng megastat.
Để chạy add-ins, nếu anh chị dùng office 2007, là theo hướng dẫn sau đây:
Trong màn hình của excel, chọn nút office button bên góc trên, bên trái màn hình. Sau
đó “Excel options” ở phía dưới cửa sổ mở ra. Sau đó chọn add-ins (nhấp đúp chuột vào
add-ins) để mở ra lựa chọn “Excel Add-ins”. Nhấn vào nút có chữ “GO” để mở cửa sổ
các lựa chọn trong add-ins. Bây giờ mới chọn vào hộp hiển thị megastat trong các addins rồi nhấn OK. Khi đó megastat sẽ được tích hợp vào trong Excel. Trên thanh menu
của Excel bây giờ có add-ins, nhấn vào đó sẽ thấy megastat xuất hiện.
1. Chương 3: Phương pháp đồ thị

a. Khi có một biến định tính

- Lập bảng phân phối tần suất:

Frequency Distribution/qualitative


+ Nhập cột số liệu vào “input range”, nhập các giá trị định tính (được copy vào một cột
của Excel) vào ô “specification range”, nhấn OK
+ Với bảng tần suất, dùng công cụ đồ thị của Excel để vẽ đồ thị “pie”

b. Khi có 2 biến định tính

- Lập bảng tiếp liên (cross tabulation)

Chi-square/crosstab – Crosstabulation




+ Nhập 2 cột dữ liệu định tính và 2 dãy giá trị vào các ô tương ứng giống như trường
hợp 1 biến định tính ở trên. Sau đó có thể chọn percentage of row (phần trăm của dòng)
hoặc phần trăm của cột).
+ Với bảng cross tabulation (không có phần trăm cột hoặc dòng) dùng công cụ đồ thị
của excel (bar hoặc column) để vẽ đồ thị nhiều thanh ngang (side by side bả chart)

c. Khi có 1 biến định lượng

- Vẽ đồ thị biểu đồ cột (histogram)


Frequency Distribution/quantitative

Nhập cột số liệu vào ô ‘input range” rồi để máy tính tự xác định khoảng cách tổ và số
khoảng
- Vẽ đồ thị boxplot:
Descriptive statistics/boxplot

d. Xét quan hệ giữa 2 biến định lượng

- Vẽ đồ thị rải điểm:

Regression/Correlation – Scatter plot
Nhập số liệu cho biến trên trục tung (biến phụ thuộc) và biến trên trục hoành (biến độc
lập)


- Vẽ đồ thị đường (line chart) cho biến theo chuỗi thời gian

Dùng đồ thị scatter trong Excel để vẽ


2. Chương 4: Phương pháp dùng các giá trị đặc trưng

Descriptive statistics

Sau đó chọn các mục tương ứng cần tính toán như
mean: trung bình mẫu
variance....: Phương sai, độ lệch chuẩn,
median......: Trung vị, tứ phân vị, giá trị ngoại lai, mốt, khoảng tứ phân vị
CV: hệ số biến thiên

3. Chương 6: Tính xác suất cho phân phối rời rạc: nhị thức, Poisson


Probability/Discrete Probability Distribution

-

Đối với phân phối nhị thức (binomial) chọn Binomial rồi đưa 2 giá trị là số phép
thử n và xác suất thành công p (P(success)) và 2 hộp thoại tương ứng.

-

Đối với phân phối Poisson, chọn Poisson rối chỉ cần đưa tham số trung bình vào
hộp thoại đầu tiên, hộp thoại thư 2 có thể không cần đưa giá trị vào.

4. Chương 7: Tính xác suất cho phân phối chuẩn và tím các giá trị tới hạn


Probability/Normal Distribution

-

Biết giá trị tính xác suất (calculate P given X)

Nhập vào giá trị cần tính xác suất (bên trái thì chọn lower, bên phải thì chọn upper) vào
ô ‘z’ hoặc ô ‘x’


Nếu là phân phối chuẩn hóa Z thì để nguyên trung bình và độ lệch chuẩn là 0 và 1. Nếu
dùng biến x ban đầu thì thay 0 và 1 bằng trung bình và độ lệch chuẩn của phân phối
chuẩn đã cho

-

Biết xác suất tính giá trị

Nhập vào xác suất cần tính (chú ý bên phải hay bên trái). Xác suất cần tính có giá trị từ
0 đến 1.

Chú ý khi vẽ hình: nếu muốn nhiều hình chồng lên nhau thì để nguyên ‘overlay’

-

Muốn tìm giá trị z(alpha)

Dùng phần “Biết xác suất tính giá trị” sau đó chọn upper (phần xác suất bên phải là
alpha).


5. Chương 9: Khoảng tin cậy

Confidence Intervals / Sample size


- “Confidence Interval – mean”:Ước lượng khoảng tin cậy cho trung binh của tổng thể µ
+ Nhập vào mean (trung bình mẫu), Standard Deviation (độ lệch chuẩn), n
+ Chọn z nếu đã biết phuuwong sai, chọn t nếu chưa biết phương sai
+ Có thể thay đổi confidence level (độ tin cậy) theo ý muốn
- “Confidence Interval – p”:Ước lượng khoảng tin cậy cho tỷ lệ p
+ Nhập vào tỷ lệ p và n (chú ý có thể không cần nhập p và nhập x là số phần tử của mẫu
mang dấu hiệu đang xét.
- “sample size – mean”: Tìm kích thước mầu trong trường hợp ước lượng trung bình
+ Nhập vào 1 nửa độ dài khoảng tin cậy E và độ lệch chuẩn (có thể thay đổi độ tin cậy)
- “sample size – p”: Tìm kích thước mầu trong trường hợp ước lượng p
+ Nhập vào sai số E và p (nếu chưa biết p thì dùng giá trị 0.5)

6. Chương 10: Kiểm định giả thiết

Hypothesis Test


a. mean vs. hypothezied value: Kiểm định về giá trị của 1 tham số µ với 1 giá trị giả
định
- Có 2 cách đưa số liệu vào phần mềm:
+ data input: Có số liệu ban đầu trên một cột của Excel, dùng chuột chọn vào


+ summary input: Ghi ra 1 cột của Excel 4 thông số: tên biến, trung bình mẫu, độ lệch
chuẩn, kich thước mẫu. Sau đó chọn cột này vào hộp nhập số liệu (summary input)

- Nhập giá trị giả định của µ vào hộp có tiêu đề ”hypothezied mean
- Chọn Giả thiết đối (alternative) thích hợp: khác, > hay <
- Chon kiểm định t hoặc kiểm định z (nếu biết phương sai.

b. Proportion vs. hypothezied value: Kiểm định về giá trị của 1 tham số p với 1 giá trị
giả định
+ Nhập giá trị của p và n vào 2 hộp của các giá trị quan sá(observed)
+ Nhập giá trị giả định của p vào hộp “hypothezied”
+ Chọn giả thiết đối “alternative”
+ Nhấn OK


c. Compare two independent groups: So sánh 2 tham số µ của 2 tổng thể độc lập
+ Cũng có 2 cách nhập số liệu giống như trên
+ Mỗi một hộp dành cho nhập số liệu của một biến (Group1 và Group2)
+ Nhập giá trị 0 vào hộp “hypothezied diffrent”
+ Chọn giả thiết đối thích hợp (Alternative)
+ Chọn loại kiểm định thích hợp: t-test (pooled variance) trong trường hợp 2 phương sai
tổng thể được giả thiết bằng nhau; t-test (unequal variance) trong trường hợp 2
phuuwong sai tổng thể được giả thiết là khác nhau; z test trong trường hợp biết 2
phương sai
+ Nhấn OK


d. Paired observations: So sánh 2 tham số µ của 2 tổng thể phụ thuộc (before and after)
Thực hiện giống như trường hợp d

e. Compare two independent proportions: So sánh 2 tỷ lệ



+ Nhập p và n cho 2 nhóm giống như trường hợp 1 nhóm
+ Để nguyên giá trị 0 cho hộp “hypothezied difference”
+ Chọn giẩ thiết đối thích hợp
+ Nhấn OK

7. Chương 11: Phân tích hồi quy

-

Vẽ đồ thị rải điểm (scatter plot)

Correlation/Regression – Sctatter

-

Tính ma trận hệ số tương quan

Correlation/Regression – Correlation matrix


-

Ước lượng hàm hồi quy tuyến tính

Correlation/Regression – Regression Analysis

+ Nhập biến (các biến) độc lập X vào hộp biến độc lập (independent variables). Chú ý
nếu có nhiều biến độc lập thì chúng phải được xắp xếp liền nhau ở các cột của Excel rồi
chọn toàn bộ các cột này vào hộp biến độc lập.
+ Nhập biến phụ thuộc vào hộp biến Y

+ Gõ và các giá trị của X để dự báo cho Y tại hộp “predictor values”. Trước đó chuyển
hộp liền phia trên sang kiểu “type in predictor values” (gõ vào các giá trị của X để dự
báo)




×