HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG MINITAB VERSION 13.0

Chia sẻ: Hoang Huu Long | Ngày: | Loại File: DOC | Số trang:43

1
1.043
lượt xem
297
download

HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG MINITAB VERSION 13.0

Mô tả tài liệu
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

ỦY BAN NHÂN DÂN TỈNH TRÀ VINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC TRÀ VINH HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG MINITAB VERSION 13.0 TRÀ VINH, 01/2007 .2 Chương1 SO SÁNH HAI MẪU Bài 01: Độ pH của nước được đo từ mẫu ở các bình

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG MINITAB VERSION 13.0

  1. ỦY BAN NHÂN DÂN TỈNH TRÀ VINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC TRÀ VINH HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG MINITAB VERSION 13.0 TRÀ VINH, 01/2007
  2. 2 Chương1 SO SÁNH HAI MẪU Bài 01: Độ pH của nước được đo từ mẫu ở các bình chứa khác nhau lấy từ hai ao A và B. Hỏi đã đầy đủ chứng cứ cho thấy sự khác biệt pH giữa hai ao này? Ngày lấy mẫu Ao A Ao B Ngày 25/11/06 7.5 7.9 Ngày 26/11/06 7.8 7.3 Ngày 27/11/06 7.2 7.5 Ngày 28/11/06 7.9 8.0 Ngày 29/11/06 Ngày 01/12/06 8.0 7.6 Ngày 02/12/06 7.5 7.9 Ngày 03/12/06 7.6 7.8 Ngày 05/12/06 7.8 7.6 Ngày 07/12/06 7.6 7.9 Sử dụng trên Minitab, theo thứ tự: -Mở bảng minitab>chọn Basis Statistics>Chọn 2-Sampl t
  3. 3 - Chọn (Select) như hình bên dưới> chọn OK. - Ta có kết quả sau: Tra bảng phân phối t Qua kết quả, thấy: - t tính = -0.17 < (t bảng = 2,1199) nên chấp nhận giả thuyết Ho, vậy sự khác biệt pH giữa hai ao A và B là không có ý nghĩa (độ tin cậy 95%) - Giá trị xác xuất P = 0.864 > 0.05 nên sự khác biệt pH giữa hai ao A và B là không có ý nghĩa (độ tin cậy 95%)
  4. 4 Nếu Sử dụng trên Excel: - Nhập số liệu vào bảng Excel>Chọn Tools> Data Analysis - Chọn: t-Test: Two-Sample Assuming Equal Variances - Chọn khối như hình sau:
  5. 5 - Ta sẽ được kết quả Bài 02: Kiểm tra nồng độ coliforms trong 2 dung dịch (đối chứng và qua xử lý nhiệt) từ 5 kiểu bao bì cho kết quả dưới đây. Hỏi có đủ chứng cứ để nói rằng nồng độ coliforms sau khi xử nhiệt là ít hơn so với đối chứng (không xử lý nhiệt) không? Kiểu bao bì Đối chứng Xử lý nhiệt 1 1.32 1.51 2 4.14 3.17 3 4.57 3.97 4 4.64 3.11 5 0.24 0.66
  6. 6 Lựa chọn theo hình sau: Ta có kết quả: Nhận thấy P-Value = 0.663 > 0.05, nên sự khác biệt nồng độ Coliforms giữa xử lý nhiệt và đối chứng là không có ý nghĩa (độ tin cậy 95%)
  7. 7 Chương 2 PHÂN TÍCH PHƯƠNG SAI 2.1 Thí nghiệm 1 yếu tố 2.1.1 Kiểu hoàn toàn ngẫu nhiên (Completely Randomized Design–CRD) Kiểu thí nghiệm CRD chỉ áp dụng trên vật liệu thí nghiệm hoàn toàn đồng nhất. Bài 03: Xét ảnh hưởng của 4 loại thức ăn lên tăng trọng của cá mè vinh, mỗi nghiệm thức lặp lại 6 lần. N.thức Lặp lại Thức ăn (A) Thức ăn (B) Thức ăn (C) Thức ăn (D) 1 91 110 85 80 2 89 84 92 72 3 102 84 89 89 4 82 85 85 79 5 93 89 72 72 6 93 87 80 76 Bước 1: Mã hóa và nhập số liệu vào Minitab:
  8. 8 - Bước 2: chọn phân tích phương sai ANOVA - Bước 3: Chuyển biến NS vào Responses, NT vào Model Lựa chọn: 1. NS: là biến phụ thuộc. 2. NT: biến độc lặp
  9. 9 - Bước 4: Chọn comparision và làm theo hình sau: Bảng so sánh cặp Tukey Ta có kết quả: Nhận xét: 0.01 < P = 0.023 < 0.05, nên có sự khác biệt ý nghĩa ở 5%
  10. 10 Nếu sử dụng Statgraphics plus 3.0 - Bước 1: Nhập liệu vào bảng tính - Bước 2: Thực hiện các kiểm định phương sai (ANOVA) Chọn Compare > Analysis of variance > One way ANOVA, chuyển các biến như sau:
  11. 11 Chọn OK, kế đến chọn biểu tượng Ta được kết quả: Kết quả phân hạng:
  12. 12 Bài tập 01: So sánh sự ảnh hưởng của 3 nhóm thức ăn lên tăng trọng của cá Lặp lại Nhóm 1 Nhóm 2 Nhóm 3 1 27 33 29 2 30 28 28 3 29 31 30 4 28 30 32 5 31 30 31 Bài tập 02: So sánh ảnh hưởng của 4 loại thức ăn lên năng suất cá. Lặp lại A B C D 1 59 32 64 56 2 49 44 77 39 3 63 53 63 49 Bài tập 03: Phân tích năng suất cá (kg/ha) trên thí nghiệm có 7 công thức sử dụng thức ăn với 4 lần lặp lại như bảng sau: Thuốc A B C D E F G Lặp lại 1 2537 3366 2536 2387 1997 1796 1401 2 2069 2591 2459 2453 1679 1704 1516 3 2104 2211 2827 1556 1649 1904 1270 4 1797 2544 2385 2116 1859 1320 1077 Bài tập 04: Kiểm định ảnh hưởng của 3 cấp độ địa hình (chân:1, sườn:2, đỉnh:3) đến sinh trưởng D1.3 (cm) của rừng Sao đen. TT D (cm) Địa hình TT D (cm) Địa hình TT D (cm) Địa hình
  13. 13 1 27.5 1 16 48 2 31 49.5 3 2 25.5 1 17 49 2 32 45.5 3 3 26.5 1 18 48.5 2 33 46.5 3 4 28.5 1 19 50 2 34 42.5 3 5 27.5 1 20 46.5 2 35 43.5 3 6 32.5 1 21 43.5 2 36 42.5 3 7 35.5 1 22 42.5 2 37 39.5 3 8 39.5 1 23 45.5 2 38 40.5 3 9 37.5 1 24 38.5 2 39 37.5 3 10 35.5 1 25 39.5 2 40 38.5 3 11 45.5 1 26 47.5 2 41 36.5 3 12 43.5 1 27 37.5 2 42 37.5 3 13 43.5 1 28 36.5 2 43 35.5 3 14 44.5 1 29 35.5 2 44 34.5 3 15 40.5 1 30 34.5 2 45 37.5 3 2.1.2 Kiểu khối đầy đủ ngẫu nhiên (Randomized Complete Block Design - RCBD) Kiểu thí nghiệm RCBD được áp dụng khi các vật liệu trên đơn vị thí nghiệm không đồng nhất và có chiều biến động theo hướng xác định được (thí nghiệm có sự tác động của ngoại cảnh). Bài 04: Phân tích năng suất cá nuôi với 6 mật độ giống khác nhau (25, 50, 75, 100, 125, 150 ). Thí nghiệm được lặp lại 4 lần như bảng kết sau: N.thức Mật độ giống Lặp lại (khối) 25 50 75 100 125 150 1 5113 5346 5272 5164 4804 5254 2 5398 5952 5713 4831 4848 4542 3 5307 4719 5483 4986 4432 4919 4 4678 4264 4749 4410 4748 4098 - Bước 1: Mã hoá nhập vào minitab, chọn ANOVA>General linear Model
  14. 14 Bước 2: Chuyển các biến như hình và chọn comparision
  15. 15 Bước 3: Chọn Results như sau:
  16. 16 Ta được kết quả: Dự vào cột giá trị P(xác suất) để giải thích các nghịêm thức, hay các lần lập lại có sự khác biệt ở mức ý nghĩa 5% hay không tương tự như phần CRD
  17. 17 Xử lí Statgraphics plus 3.0 - Bước 1; nhập liệu: - Bước 2: Chọn Compare > Analysis of variance > Multifactor ANOVA, chuyển
  18. 18 và tiếp tục chọn Kết quả bảng phân tích phương sai: - Bước 3: Kết quả phân hạng (Multiple range tests)
  19. 19 2.1.3 Kiểu bình phương La tinh (Latin Square Design–LS) Kiểu thí nghiệm LS được áp dụng khi các vật liệu trên đơn vị thí nghiệm không đồng nhất, thí nghiệm có sự tác động của 2 yếu tố ngoại cảnh ngoài yếu tố thí nghiệm. Bài 05: xét thí nghiệm so sánh năng suất nuôi của 4 loài cá theo kiểu hình vuông latinh Hàng (Row) B D C A Cột 1640 1210 1425 1345 (Column) C A D B 1475 1185 1400 1290 A C B D 1670 0710 1665 1180 D B A C 1565 1290 1655 0660 Bước 1: Mã hoá số liệu > Chọn Stat > ANOVA > General Linear Model
  20. 20 Bước 3: Chọn Results Ta được kết quả như sau:
Đồng bộ tài khoản