Bài giảng Thiết kế thí nghiệm (Phần thực hành) - Bài 2: Ước lượng kiểm định một giá trị trung bình và so sánh hai giá trị trung bình của hai biến chuẩn

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:54

Thêm vào BST

Báo xấu

16
lượt xem 4
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng Thiết kế thí nghiệm (Phần thực hành) - Bài 2: Ước lượng kiểm định một giá trị trung bình và so sánh hai giá trị trung bình của hai biến chuẩn. Bài này cung cấp cho học viên những nội dung về: ước lượng, kiểm định một giá trị trung bình; so sánh hai giá trị trung bình của hai biến chuẩn;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Thiết kế thí nghiệm (Phần thực hành) - Bài 2: Ước lượng kiểm định một giá trị trung bình và so sánh hai giá trị trung bình của hai biến chuẩn

BÀI 2: Ước lượng kiểm định một giá trị trung bình và so sánh hai giá trị trung bình của hai biến chuẩn Thực hành thiết kế thí nghiệm
I. Ước lượng, kiểm định một giá trị trung bình Thực hành thiết kế thí nghiệm
Ví dụ M-1.3 (trang 24) Tăng trọng trung bình (gram/ngày) của 36 lợn nuôi vỗ béo giống Landrace được rút ngẫu nhiên từ một trại chăn nuôi. Số liệu thu được như sau: 577 596 594 612 600 584 618 627 588 621 623 598 602 581 631 570 595 603 601 606 559 615 607 608 591 565 586 605 616 574 578 600 596 619 636 589 Cán bộ kỹ thuật trại cho rằng tăng trọng trung bình của toàn đàn lợn trong trại là 607 gram/ngày. Theo anh (chị) kết luận đó đúng hay sai, vì sao? Biết độ lệch chuẩn của tính trạng này là 21,75 gram.
Các bước tiến hành • Bước 1: Tóm tắt và trình bày dữ liệu • Bước 2: Giả thiết H0 và đối thiết H1 • Bước 3: Kiểm tra điều kiện • Bước 4: Tính xác suất P • Bước 5: So sánh P với α  kết luận
Tính các ước số thống kê và vẽ đồ thị • Tính các ước số thống kê và vẽ Ví dụ M-1.1a (trang 18) đồ thị:Stat  Basic Statistic  Display 1.Tên cột số liệu cần tính Descriptive statistics … 2. Để trống 3. Lựa 4. Lựa chọn các chọn dạng tham số đồ thị thống kê 5. Bấm OK
Chọn các ước số thống kê và dạng đồ thị 2. Chọn các ước số thống 3. Chọn các dạng đồ thị kê (Statistics …) (Graphs …)
Đọc kết quả trong cửa sổ Session Variable N N* Mean SE Mean StDev Variance CoefVar P 36 0 599.19 3.11 18.66 348.05 3.11
Trình bày các USTK vào bảng sau Bảng số 3: Tăng trọng trung bình (gram/ngày) của giống lợn Landrace Chỉ tiêu Đơn vị tính n Mean ± SD Cv(%) Tăng khối lượng g/ngày 36 599,19 ± 18,66 3,11
Giả thiết H0 và đối thiết H1 • Giả thiết H0: (Bằng lời và bằng ký hiệu toán học) • Đối thiết H1:(Bằng lời và bằng ký hiệu toán học) • Ví dụ M-1.3: • Giả thiết H0: - Không có sự sai khác về tăng trọng trung bình toàn đàn lợn trong trại so với 607 gram/ngày - µ = 607 gram/ngày • Đối thiết H1: - Có sự sai khác về tăng trọng trung bình toàn đàn lợn trong trại so với 607 gram/ngày - µ ≠ 607 gram/ngày
Kiểm tra điều kiện • Điều kiện: Tất cả các phép thử đối với biến định lượng, biến số nghiên cứu phải tuân theo phân phối chuẩn: • Tìm xác suất P, so sánh với α  kết luận Stat  Basic statistics Normality test
Kiểm tra điều kiện: phân bố chuẩn Stat/ Basic statistics/ Normality test
Stat/ Basic statistics/ Normality test 1. Tên biến số cần kiểm tra 2. Kích OK
Stat/ Basic statistics/ Normality test Probability Plot of P P-value = 0,997 > Normal 99 0,05  Biến số Mean StDev 599.2 18.66 có phân phối 95 N AD 36 0.094 chuẩn 90 P-Value 0.997 80 70 Percent 60 50 40 30 20 10 5 1 550 560 570 580 590 600 610 620 630 640 P
Ước lượng và kiểm định một giá trị trung bình khi biết (σ) Stat/ Basic statistics/1Z
Ước lượng và kiểm định một giá trị trung bình khi biết (σ) Stat/ Basic statistics/1Z Số liệu thô Cột số liệu thô Số liệu đã tóm tắt Nhập giá trị σ Kích chuột vào ô này Nhập giá trị µ0
Giải thích kết quả Giả thiết Ho và đối thiết H1 One-Sample Z: P Kết luận nhờ xác Test of mu = 607 vs not = 607 suất The assumed standard deviation = 21.75 Variable N Mean StDev SE Mean 95% CI Z P P 36 599.194 18.656 3.625 (592.090, 606.299) -2.15 0.031 Khoảng tin cậy P-Value = 0,031 < 0,05 => Bác bỏ H0, chấp nhận H1 Kết luận: Có sự sai khác về tăng trọng so với 607 g/ngày (P < 0,05)
Ước lượng và kiểm định một giá trị trung bình khi không biết (σ) Stat/ Basic statistics/1t
Ước lượng và kiểm định một giá trị trung bình khi không biết σ Stat/ Basic statistics/1t Số liệu thô Cột số liệu thô Số liệu đã tóm tắt Kích chuột vào ô này Nhập giá trị µ0
Giải thích kết quả Giả thiết Ho và One-Sample T: P H1 Test of mu = 607 vs not = 607 Kết luận nhờ xác suất Variable N Mean StDev SE Mean 95% CI T P P 36 599.194 18.656 3.109 (592.882, 605.507) -2.51 0.017 Khoảng tin cậy P-Value = 0,017 < 0,05 => Bác bỏ H0, chấp nhận H1 Kết luận: Có sự sai khác về tăng trọng so với 607 g/ngày (P < 0,05)
II. So sánh hai giá trị trung bình của hai biến chuẩn Thực hành thiết kế thí nghiệm