Bài giảng Thống kế - Bài 5 Phân tích phương sai

BÀI 5 PHÂN TÍCH PHƯƠNG SAIMÔ HÌNH NHIỀU MẪU ĐỘC LẬPMô hình nhiều mẫu độc lập là mô hình của nhiều nhóm đối tượng lấy từ các tổng thể khác nhau. Quan sát của nhóm này không phụ thuộc vào quan sát của các 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 các nhóm. Bài toán phân tích là xem phân phối của biến định lượng có khác nhau giữa các nhóm hay không?Ví dụ: Xét xem hàm lượng nguyên tố FE trong gốm ở các địa điểm có khác nhau hay không?Phương pháp phân tích: - Thống kê mô tả biến định lượng trên các nhóm. - Ước lượng, kiểm định. - Rút ra kết luận thống kê.KIỂM ĐỊNH NHIỀU MẪU ĐỘC LẬPPhân tích phương sai 1 lối (One-way ANOVA): - Điều kiện: + Phân phối các mẫu là chuẩn hay đối xứng, cỡ mẫu lớn. + Phương sai các mẫu bằng nhau. - Kiểm định Levene H0: Phương sai các mẫu bằng nhau - Kiểm định Fisher: H0: Trung bình các mẫu bằng nhau. - Chú ý: + Dùng các phép biến đổi nếu cần. + Nếu các phương sai không bằng nhau thì thay kiểm định Fisher bằng kiểm định Brown-Forsythe hay Welch.SPSS: Analyze\Compare Means\One-way ANOVA KIỂM ĐỊNH NHIỀU MẪU ĐỘC LẬPKiểm định hậu nghiệm (Post Hoc): + Nếu kết quả phân tích phương sai cho kết luận là các trung bình mẫu khác nhau, khi đó ta dùng phân tích hậu nghiệm để tìm các nhóm có sự khác biệt. Cụ thể là so sánh từng nhóm này với các nhóm còn lại. + Với phương sai các nhóm bằng nhau, thường dùng kiểm định Tukey, với phương sai các nhóm không bằng nhau thường dùng kiểm định Dunnett’s.SPSS: Analyze\Compare Means\One-way ANOVA Chọn Post HocVÍ DỤ VÀ THỰC HÀNHTrong file GomcoNBTN.sav, hãy so sánh hàm lượng nguyên tố TH giữa các địa điểm khảo sát (mức ý nghĩa 5%).VÍ DỤ VÀ THỰC HÀNHNhận xét: Có sự khác nhau về hàm lượng Th trong gốm ở các địa điểm khảo sát.VÍ DỤ VÀ THỰC HÀNHNhận xét: Phương sai của các mẫu khác nhau.VÍ DỤ VÀ THỰC HÀNHKết luận: Hàm lượng Th trên 4 địa điểm có thể chia làm 2 nhóm khác biệt như sau: Nhóm Suoi Linh-Lung Leng; Nhóm Go Thap-Go Cay Tung.KIỂM ĐỊNH NHIỀU MẪU ĐỘC LẬPKiểm định Kruskal-Wallis: - Điều kiện: + Mỗi mẫu có cỡ lớn, thường lớn hơn 10. - Giả thiết kiểm định: H0: Các mẫu có cùng phân phối. - Chú ý: + Phép kiểm định này là mở rộng của kiểm định Mann-Whitney. + Hạn chế của kiểm định này là không có phân tích hậu nghiệm.SPSS: Analyze\Nonparametric Tests\k Independent Samples THỰC HÀNHBài toán: trong file GomcoNBTN.sav, hãy so sánh hàm lượng nguyên tố AS giữa các địa điểm khảo sát (mức ý nghĩa 5%).MÔ HÌNH NHIỀU MẪU PHỤ THUỘCMô hình nhiều mẫu phụ thuộc là mở rộng của mô hình 2 mẫu ghép cặp.Quan sát của nhóm này tương quan với quan sát của các nhóm còn lại. Số quan sát trên mỗi nhóm là bằng nhau. BÀI TOÁN CỦA MÔ HÌNHMô hình này gồm các biến phân tích là biến định lượng được ghép cặp từng đôi với nhau. Bài toán phân tích là xem phân phối của các biến định lượng có khác nhau hay không?Ví dụ: Xét xem 3 phương pháp giảng dạy trên 3 nhóm học sinh có cùng trình độ ban đầu có khác nhau hay không?Phương pháp phân tích: - Thống kê mô tả các biến định lượng. - Ước lượng, kiểm định trên sự khác nhau của các biến. - Rút ra kết luận thống kê.KIỂM ĐỊNH NHIỀU MẪU PHỤ THUỘCKiểm định Friedman: - Điều kiện: + Các biến phân tích tương quan với nhau. + Mỗi mẫu có cỡ lớn, thường lớn hơn 10. - Giả thiết kiểm định: H0: Các mẫu có cùng phân phối. - Chú ý: + Dùng thống kê mô tả, biểu đồ để kiểm tra các điều kiện. + Kiểm định này là mở rộng của kiểm định Wilcoxon.SPSS: Analyze\Nonparametric Tests\k Related Samples THỰC HÀNHBài toán: trong file Nguyen_cuu_an_kien.sav, hãy so sánh trọng lượng các lần đo của chế độ ăn kiên (mức ý nghĩa 5%).