Bài giảng Thống kế - Bài 4 Ước lượng, kiểm định biến định lượng

BÀI 4 ƯỚC LƯỢNG, KIỂM ĐỊNH BIẾN ĐỊNH LƯỢNGPHƯƠNG PHÁP KIỂM ĐỊNHCó hai phương pháp kiểm định: kiểm định tham số và kiểm định phi tham số.Kết quả kiểm định đạt hiệu quả khi các điều kiện của bài toán đạt được. Thông thường ta tiến hành kiểm định bài toán theo 2 phương pháp, sau đó lựa chọn phép kiểm định cho kết quả chính xác hơn, đúng hơn.Đối ngẫu giữa khoảng ước lượng và kiểm định: Nếu giá trị quan sát của thống kê kiểm định không thuộc vào khoảng ước lượng thì bác bỏ giả thiết H0.MÔ HÌNH HAI MẪU ĐỘC LẬPMô hình hai mẫu độc lập là mô hình của 2 nhóm đối tượng lấy từ 2 tổng thể khác nhau. Quan sát của nhóm này không phụ thuộc vào quan sát của nhóm kia. Các quan sát phải được chọn một cách ngẫu nhiên. Số quan sát trên mỗi nhóm có thể khác nhau. BÀI TOÁN CỦA MÔ HÌNHMô hình này gồm 1 biến phân tích là biến định lượng và 1 biến nhân tố để chia 2 nhóm. Bài toán phân tích là xem phân phối của biến định lượng có khác nhau giữa 2 nhóm hay không?Ví dụ: Xét xem thu nhập hàng tháng có khác nhau giữa 2 địa phương A, B hay không?Phương pháp phân tích: - Thống kê mô tả biến định lượng trên 2 nhóm. - Ước lượng, kiểm định. - Rút ra kết luận thống kê.KIỂM ĐỊNH HAI MẪU ĐỘC LẬPPP tham số: Kiểm định T-Test - Điều kiện: + Phân phối 2 mẫu là chuẩn hay đối xứng, cỡ mẫu lớn. + Phương sai 2 mẫu bằng nhau. - Giả thiết kiểm định: H0: Trung bình hai mẫu bằng nhau. - Chú ý: + Dùng thống kê mô tả, biểu đồ để kiểm tra các điều kiện. + Kiểm định Levene về sự bằng nhau của 2 phương sai. + Nếu phân phối không chuẩn thì dùng phép đổi biến. Sau đó kiểm định T-Test trên biến mới.SPSS: Analyze\Compare Means\Independent-Samples T-Test KIỂM ĐỊNH HAI MẪU ĐỘC LẬPPP phi tham số: Kiểm định Mann-Whitney - Điều kiện: + Hai mẫu có cỡ lớn, thường lớn hơn 10. - Giả thiết kiểm định: H0: Hai mẫu có cùng phân phối. - Chú ý: + Kiểm định này không yêu cầu biến phân tích có phân phối nào + Thay thế số liệu bằng hạng nên bất biến với mọi phép biến đổi, làm giảm sự ảnh hưởng của quan sát ngoại lai, nhưng không giữ được thông tin của mẫu.SPSS: Analyze\Nonparametric Tests\2 Independent Samples VÍ DỤ VÀ THỰC HÀNHBài toán: trong file Ketquathitotnghiep.sav, hãy so sánh điểm môn thi giữa 2 trường Bạch Đằng, Ngô Quyền (mức ý nghĩa 1%).Nhận xét: Phân phối môn Toán 2 trường khá đối xứng.VÍ DỤ VÀ THỰC HÀNHKết luận: Điểm Toán trường Ngô Quyền cao và đồng đều hơn trường Bạch Đằng.VÍ DỤ VÀ THỰC HÀNHLoại số liệuNhận xét: Điểm Lịch sử trường Ngô Quyền cao hơn trường Bạch Đằng (cần kiểm định).VÍ DỤ VÀ THỰC HÀNHNhận xét: Với mức ý nghĩa 1%, điểm lịch sử trường Ngô Quyền cao hơn trường Bạch ĐằngMÔ HÌNH HAI MẪU GHÉP CẶPMô hình hai mẫu ghép cặp là mô hình có dạng: - Mỗi đối tượng của mẫu này cho tương ứng với một đối tượng “giống” nó ở mẫu kia. - Mỗi đối tượng của mẫu này chính là đối tượng đó ở mẫu kia nhưng xét trên các điều kiện khác nhau. Thông tin của mỗi cặp quan sát có mối tương quan với nhau. Số quan sát trên 2 mẫu là bằng nhau.BÀI TOÁN CỦA MÔ HÌNHMô hình này gồm 2 biến phân tích là biến định lượng được ghép cặp với nhau. Bài toán phân tích là xem phân phối của 2 biến định lượng có khác nhau hay không?Ví dụ: Xét xem điểm thi tốt nghiệp môn Toán và môn Lý có khác nhau hay không?Phương pháp phân tích: - Thống kê mô tả 2 biến định lượng. - Ước lượng, kiểm định trên sự khác nhau của 2 biến. - Rút ra kết luận thống kê.KIỂM ĐỊNH HAI MẪU GHÉP CẶPPP tham số: Kiểm định T-Test - Điều kiện: + Hai biến phân tích tương quan với nhau. + Phân phối mẫu của sự khác nhau giữa 2 biến là chuẩn. - Giả thiết kiểm định: H0: Trung bình hai mẫu bằng nhau. - Chú ý: + Dùng thống kê mô tả, biểu đồ để kiểm tra các điều kiện. + Nếu phân phối không chuẩn thì dùng cùng phép đổi biến 2 biến. Sau đó kiểm định T-Test trên 2 biến mới.SPSS: Analyze\Compare Means\Paired-Samples T-Test KIỂM ĐỊNH HAI MẪU GHÉP CẶPPP phi tham số: Kiểm định Wilcoxon - Điều kiện: + Hai biến phân tích tương quan với nhau. + Hai mẫu có cỡ lớn, thường lớn hơn 20. - Giả thiết kiểm định: H0: Hai mẫu có cùng phân phối. - Chú ý: + Dùng thống kê mô tả, biểu đồ để kiểm tra các điều kiện.SPSS: Analyze\Nonparametric Tests\2 Related Samples THỰC HÀNHBài toán: trong file Nghiencuuankien.sav, hãy so sánh trọng lượng các lần đo so với trọng lượng ban đầu của chế độ ăn kiên (mức ý nghĩa 1%).KIỂM ĐỊNH PHÂN PHỐI MẪUKiểm định Komogorov-Smirnov: - Điều kiện: + Cỡ mẫu lớn. - Giả thiết kiểm định: H0: Mẫu có phân phối F (F cho trước) - Chú ý: + Dùng thống kê mô tả, biểu đồ để kiểm tra các điều kiện. + Các ước lượng tham số thu được từ mẫu.SPSS: Analyze\Nonparametric Tests\1-Sample K-S THỰC HÀNHBài toán: trong file HamluongCO2.sav, hãy kiểm xem biến luongdau, SoHyrogentieuthu có phân phối chuẩn, phân phối mũ hay không? (mức ý nghĩa 1%)CHỌN MỨC Ý NGHĨA KIỂM ĐỊNHVấn đề: Giả sử có 100 phép kiểm định độc lập nhau, mỗi phép kiểm định đều sử dụng mức ý nghĩa là 5%. Theo dãy phép thử Bernoulli, xác suất có ít nhất một phép kiểm định với giả thiết H0 bị bác bỏ là 1 - 0.95100 = 0.994 (Hành trình câu cá)Phương pháp Bonferroni: Giả sử có n phép kiểm định, chọn mức ý nghĩa chung là α thì mức ý nghĩa của mỗi phép kiểm định là α/n. BÀI TẬP THỰC HÀNHTrong file GomcoNBTN.sav hãy so sánh hàm lượng các nguyên tố như as, ba, ca giữa các địa điểm: Gò cây tùng, Gò tháp, Lung leng và giữa các loại gốm: gốm mịn, gốm trung bình, gốm thô.Cụ thể: trình bày slide tóm tắt các kết quả phân tích được.Nhóm trình bày: