1. xu ly thong ke so lieu thuc nghiem

XỬ LÝ THỐNG KÊ SỐ LIỆU

THỰC NGHIỆM

Giảng viên: Mạc Xuân Hòa

NỘI DUNG

1.Thống kê mô tả

2. So sánh thống kê

3.Tương quan & Hồi qui

3.56 3.46 3.48 3.50 3.42 3.43 3.52 3.49 3.44 3.50

3.48 3.56 3.50 3.52 3.47 3.48 3.46 3.50 3.56 3.38

3.41 3.37 3.47 3.49 3.45 3.44 3.50 3.49 3.46 3.46

3.55 3.52 3.44 3.50 3.45 3.44 3.48 3.46 3.52 3.46

3.48 3.48 3.32 3.40 3.52 3.34 3.46 3.43 3.30 3.46

3.59 3.63 3.59 3.47 3.38 3.52 3.45 3.48 3.31 3.46

3.40 3.54 3.46 3.51 3.48 3.50 3.68 3.60 3.46 3.52

3.48 3.50 3.56 3.50 3.52 3.46 3.48 3.46 3.52 3.56

3.52 3.48 3.46 3.45 3.46 3.54 3.54 3.48 3.49 3.41

3.41 3.45 3.34 3.44 3.47 3.47 3.41 3.48 3.54 3.47

Dữ liệu độ ẩm (x%,w/w) của một mẫu biscuit (n = 100)

Giảng viên: MẠC XUÂN HÒA

Rút ra kết luận gì từ bộ số liệu trên ?


Cần phải tóm tắt bộ số liệu

Thống kê mô tả

Phân phối của dữ liệu

Độ tập trung của dữ liệu

Độ phân tán của dữ liệu

Chức năng


Thống kê mô tả

Các tham số thống kê: mean, SD, CV, ….

Biểu đồ: histogram, boxplot, …

Phương pháp

Excel 2007: Các tham số thống kê

Nhập dữ liệu vào bảng tính

Data\Data Analysis\Descriptive Statistics

Mean Median

Skewness 0

SD/mean = 0,018 < 5%

= 3,4764 0,0125


Excel 2007: Vẽ histogram

PHƯƠNG PHÁP KHOẢNG

1. Tìm giá trị min và max của bộ số liệu

2. Chọn số khoảng (Bins): B

3. Tính kích thước khoảng (I) và làm tròn I đến

một con số thuận tiện (nên chọn I min)

4. Vẽ Histogram

PHƯƠNG PHÁP KHOẢNG1. Tìm giá trị min và max của bộ số liệu

Min = 3.30

Max = 3.68


2. Chọn số khoảng

nB n Số khoảng

(Bins)< 50 5 7

50 100 6 10100 250

7 12

> 250 10 20


2. Chọn số khoảng

10100 nB

PHƯƠNG PHÁP KHOẢNG3. Tính kích thước khoảng (I) và làm tròn I đến


038.010

30.368.3

BMinMaxI

Chọn I = 0.05

PHƯƠNG PHÁP KHOẢNG3. Tính kích thước khoảng (I) và làm tròn I đến


Bins Value0 x 3.301 3.30 < x 3.352 3.35 < x 3.403 3.40 < x 3.454 3.45 < x 3.505 3.50 < x 3.556 3.55 < x 3.607 3.60 < x 3.658 3.65 < x 3.709 3.70 < x 3.75

10 3.75 < x 3.80

80.305.01030.3................

40.305.0230.335.305.0130.3

30.3

10

2

1

0

B

BBB

Tính B:


0

10

20

30

40

50

60

3.30 3.35 3.40 3.45 3.50 3.55 3.60 3.65 3.70 3.75 3.80 More

Freq

uenc

y

Bin

Mean = 3,4764

Skewness = -0,10

SD = 0,0628


SPSS 16: Các tham số thống kê

Kiểm tra “outlier”





SPSS 16: Các tham số thống kê

Kiểm tra “outlier”: Box Plot




Box Plot


Median


Nhập dữ liệu độ ẩm theo cột (Data)


Statistics…


Plots…

Ứng dụng của thống kê mô tả trong đảm bảo chất lượng

NĂNG LỰC QUÁ TRÌNH

Upper specification limit (USL)

Lower specification limit (LSL)

Dung sai: DS là yêu cầu về chất lượng theo thiết

kế. QT có năng lực khi SP đầu ra có chất lượng

đáp ứng được dung sai.


Giả sử dung sai độ ẩm

biscuit là 3,40 3,60%.

Hãy đánh giá năng lực của

quá trình nướng.

LSL USL

Kết quả kiểm tra áp suất CO2 (psi) của một mẫu nước giải khát có gas (n = 100)BÀI TẬP

NỘI DUNG





So sánh phương sai

So sánh 01 số trung bình


So sánh > 02 số trung bình


Giúp nhà phân tích trả lời câu hỏi:

Độ chính xác của 2 bộ số liệu

khác biệt có ý nghĩa thống kê hay

không ?


So sánh độ chính xác của 2 bộ số liệu

Cho 2 bộ số liệu phân tích như sau:

Xi YiX1 Y1X2 Y2- -- -

Xn Yn


Giả thuyết thống kê:


GIẢI BÀI TOÁN SO SÁNH PHƯƠNG SAI BẰNG

MICROSOFT EXCEL


Excel 2003: Tool Data Analysis F-Test Two-Sample for Variances

Excel 2007: Data Data Analysis F-Test Two-Sample for Variances

Địa chỉ vùng dữ liệu 2

Địa chỉ vùng dữ liệu 1

Nhãn

Mức ý nghĩa

Địa chỉ vùng kết quả

Tùy chọn vùng kết quả


Kết quả phân tích ẩm độ (%) một sản phẩm bánh

biscuit bằng 2 phương pháp khác nhau (A và B) như

sau:

Hãy cho biết phương pháp nào có độ chính xác cao

hơn với mức ý nghĩa 0,05.



KẾT LUẬN: ?????


Lặp lại Phương pháp A (mg/ml)

Phương pháp B (mg/ml)

1 127 1302 125 1283 123 1314 130 1295 131 1276 126 1257 129 -

a. Hãy tính toán trung bình mẫu, phương sai, độ lệch chuẩn

b. Với độ tin cậy 95%, liệu có đủ cơ sở để kết luận phương pháp A có

độ chính xác tương tự như phương pháp B hay không ?

BÀI TẬP


Thống kê suy đoán





Kết quả điều tra lượng cholesterol trong huyết thanh của 25 người mắc bệnh

béo phì được thể hiện ở bảng sau. Biết rằng lượng cholesterol trung bình

trong huyết thanh của người Việt Nam là 156 mg. Hỏi lượng cholesterol của

người mắc bệnh béo phì có cao hơn người bình thường hay không ?

n Cholesterol (mg) n Cholesterol (mg)1 172 15 1722 173 16 1713 171 17 2404 170 18 1755 174 19 1706 175 20 1727 170 21 1728 171 22 1769 103 23 171

10 176 24 14511 169 25 17912 17213 17314 192

Giả thiết thống kê:

H0: = 156 mg

H1: 156 mg


Ứng dụng SPSS 16.0

Nhập dữ liệu theo cột (var)

Analyze\Compare means\One-sample T Test


156

Options

Continue - OK

Kết quả phân tích NO2- của một nguồn nước như

sau:

Biết rằng theo TCVN 5502:2003, hàm lượng NO2không được vượt quá 1,0 ppm. Như vậy, nếu chọnmức ý nghĩa = 0,05 thì liệu có đủ cơ sở để kết luậnrằng hàm lượng NO2 của nguồn nước trên là đạt tiêuchuẩn hay không ?

n NO2 (ppm)1 0,812 0,823 0,804 0,795 0,836 0,80

Kết quả phân tích trên một mẫu chuẩn (ppm) như

sau:

Lặp lại Dư lượng thuốc trừ sâu(ppm)

1 8,052 8,363 8,124 8,83

Biết hàm lượng thực của chất cần phân tích trong mẫu là 8,55

ppm. Với = 0,05 hãy kiểm tra xem phương pháp phân tích có

mắc sai số hệ thống không ?


SO SÁNH 2 SỐ TRUNG BÌNH

Phương sai bằng nhau

Phương sai khác nhau


Bước 1: Kiểm tra sự bằng nhau của phương sai

bằng lệnh F-Test Two-Sample for Variances.

Bước 2: Tiến hành so sánh 2 số trung bình

Phương sai bằng nhau: t-test: Two-Sample Assuming

Equal Variances.

Phương sai khác nhau: t-test: Two-Sample Assuming

Unequal Variances.

Do nghi ngờ hàm lượng protein (%) của sản phẩm ở ca ngày

và sản phẩm ở ca đêm không giống nhau, nhân viên KCS tiến

hành lấy mẫu kiểm tra và thu được kết quả như sau:

Ca ngày Ca đêm

15.42 12.4516.73 13.8714.51 11.9317.50 14.5417.34 11.67

Với α = 0.05, có đủ chứng cứ để kết luận hàm lượng

protein của sản phẩm SX ở ca ngày và ca đêm là khác

nhau không?


MICROSOFT EXCEL

Bước 1: Kiểm tra sự bằng nhau của phương sai

Mở lệnh: Data Data Analysis F-Test Two-Sample for Variances


Kết luận: Phương sai của 2 bộ số liệu bằng nhau


Bước 2: So sánh 2 số trung bình bằng lệnh t-test: Two-Sample

Assuming Equal Variances

Kết luận:

Hàm lượng protein

trong sản phẩm SX

ở ca ngày và ca

đêm khác nhau có ý

nghĩa thống kê.

Nhà sản xuất tiến hành lấy mẫu để kiểm tra hàm lượng đường (%) của 2 lô

sản phẩm nước trái cây được sản xuất từ 2 giống dứa khác nhau (A và B).

n Giống A Giống B1 15.7 21.32 12.2 18.73 14.1 22.14 16.3 18.75 16.4 21.46 19.1 19.27 15.8 18.78 16.7 18.99 15.2 19.810 15.4 18.7

Với α = 0.05, nhà sản xuất có đủ cơ sở để kết luận rằng hàm lượng đường

của sản phẩm nước trái cây được sản xuất từ 2 giống dứa trên là giống

nhau hay không ?

So sánh hàm lượng glycogen (mg/g mô thịt) của thịt gà

trong 2 trường hợp không nấu và có nấu bằng vi ba.

n Không nấu Nấu vi ba

1 27 122 17 73 36 114 23 105 27 11

Với α = 0.05, có đủ chứng cứ để kết luận hàm lượng

glycogen của thịt gà từ 2 phương pháp nấu là khác nhau

không?

Với α = 0.05, hãy kiểm tra xem hàm lượng đườngkhử của giống xoài B có cao hơn giống xoài A haykhông ?


SPSS 16


Các bước thực hiện:

Nhập số liệu

So sánh 2 số trung bình: Statistics\compare

means\Independent-samples T test

SPSS 16.0

CÁCH NHẬP SỐ LIỆU VÀO BẢNG TÍNH

KẾT QUẢ SO SÁNH 2 SỐ TRUNG BÌNH

Kết quả so sánh phương sai: chấp nhận H0 2 phương sai bằng nhau.

Kết quả so sánh 2 số trung bình: 2 số trung bình khác biệt có ý nghĩa

thống kê với mức ý nghĩa 95%.


ANOVA: Single Factor

ANOVA: Two – Factor With Replication

ANOVA: Two – Factor Without Replication

Analysis of Variance

So sánh hơn 2 số trung bình

Nghiên cứu ảnh hưởng của thời gian thanh trùng đến hàm

lượng Vitamin C trong nước quả. Nhà nghiên cứu tiến hành

thí nghiệm với 5 mức thời gian (15 phút, 20 phút, 25 phút, 30

phút, 35 phút), mỗi nghiệm thức lặp lại 5 lần. (α = 0.05)


MICROSOFT EXCEL


Data Analysis – Anova: Single Factor

p-value = 9,12.10-6 < 0,05 tồn tại ít nhất một cặp số TBkhác nhau Thời gian thanh trùng ảnh hưởng có ý nghĩa lênhàm lượng vitamin C.


SPSS 16.0


Nhập dữ liệu đúng cách

Analyze\Compare Means\One-Way ANOVA

Nhập dữ liệu

đúng cách

Biến phụ thuộc

Biến độc lập

POST HOC

Continue - OK


Có đủ bằng chứng cho thấy yếu tố TGảnh hưởng ý nghĩa lên hàm lượngvitamin C

Nghiên cứu ảnh hưởng của 07 phương pháp đóng góikhác nhau lên tổn thất khối lượng sản phẩm (g/kg sảnphẩm) sau 01 năm bảo quản.

BÀI TẬP

Hãy cho biết phương pháp đóng gói có ảnh hưởng ý nghĩalên tổn thất khối lượng không. Chọn = 0.05.

BÀI TẬP

Nghiên cứu ảnh hưởng

của công suất siêu âm

lên kích thước cầu béo

sữa bò (Pmax = 750W).

a. ANOVA

b. Post hoc

BÀI TẬPDưới đây là kết quả đánh giá mức độ ưa thích đối với 03 loạihương liệu (A,B,C) bằng phương pháp cho điểm (1 – 9). Biếtrằng với mỗi loại hương liệu sẽ có 5 người thử đánh giá và 5người thử ở mỗi thí nghiệm là không giống nhau.

A B C8 7 59 7 58 8 67 9 89 7 7

a. Với = 0,05, hãy kiểm tra xem loại hương liệu nào đượcưa thích nhất ?

b. Hãy kiểm tra xem có bao nhiêu cặp giá trị trung bình khácnhau với = 0,05.

PHÂN TÍCH PHƯƠNG SAI 2 NHÂN TỐ CÓ LẶP LẠI

Nghiên cứu ảnh hưởng của nồng độ đường (A,%) và nhiệt độ

sấy (B, 0C) đến độ mềm của sản phẩm (N).

0% 25%150.6 173.8

500C 128.9 161.3137.2 155.6225.1 320.4

600C 210.6 301.9218.5 296.4

Với độ tin cậy 95%, hãy kiểm tra xem các yếu tố thí nghiệmcó ảnh hưởng ý nghĩa lên độ mềm không ?


MICROSOFT EXCEL

Anova: Two-Factor With Replication

Số lần lặp lại


NHẬN XÉT KẾT QUẢ


SPSS 16.0

Analyze

General Linear Model

Univariate

Dependent Variable: Do_mem

Fixed Factor: NONG_DO

NHIET_DO

Nghiên cứu ảnh hưởng của Tốc độ khuấy (rpm) và Nhiệt độ

phản ứng (0C) đến Hiệu suất thu hồi sản phẩm (%).

30 prm 60 rpm44.5 55.0

400C 45.0 54.843.9 55.167.4 72

600C 67.2 7168.0 72

Với độ tin cậy 95%, hãy kiểm tra xem các yếu tố thí nghiệmcó ảnh hưởng ý nghĩa lên Hiệu suất thu hồi không ?

Dưới đây là kết quả đánh giá mức độ ưa thích đối với03 loại hương liệu (A,B,C) bằng phương pháp chođiểm (1 – 9). Biết rằng với mỗi loại hương liệu sẽ có5 người thử đánh giá và 5 người thử ở mỗi thínghiệm là giống nhau.

Người thử A B C1 8 7 52 9 7 53 8 8 64 7 9 85 9 7 7

Với = 0,05, hãy kiểm tra xem loại hương liệu nàođược ưa thích nhất ?

PHÂN TÍCH PHƯƠNG SAI 2 NHÂN TỐ KHÔNG LẶP LẠI


NHẬP DỮ LIỆU


Anova: Two-Factor Without Replication

Người thử

Sản phẩm

BÀI TẬP

Với = 0.05, hãy kiểm tra xem loại đầu đo

có ảnh hưởng ý nghĩa lên độ cứng của bánh

hay không ?


SPSS 16.0

BOXPLOT

Dưới đây là kết quả đánh giá mức độ ưa thích đối với03 loại hương liệu (A,B,C) bằng phương pháp chođiểm (1 – 9). Biết rằng với mỗi loại hương liệu sẽ có5 người thử đánh giá và 5 người thử ở mỗi thínghiệm là giống nhau.

Người thử A B C1 8 7 52 9 7 53 8 8 64 7 9 85 9 7 7

Với = 0,05, hãy kiểm tra xem loại hương liệu nàođược ưa thích nhất ?

NỘI DUNG





Gọi Xi và Yi là hai biến định lượng thu được từ thực

nghiệm.

ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU

Yếu tố đầu ra(Yi)

Các yếu tố đầu vàoXi


Tương quan: Mức độ “co-variation”

Hồi qui: Dự đoán


TƯƠNG QUAN


HỆ SỐ TƯƠNG QUAN

Ký hiệu: r

Ý nghĩa: hệ số tương quan thể

hiện mối quan hệ tuyến tính

giữa X và Y.


TÍNH CHẤT CỦA HỆ SỐ TƯƠNG QUAN

|r| = 0: X và Y không tương quan

|r| = 1: X và Y có tương quan hàm số

|r| ≤ 0,3: tương quan yếu

0,5 < |r| < 0,7: tương quan tương đối chặt chẽ

0,7 < |r| < 0,9: tương quan chặt chẽ

0,9 < |r| < 1: tương quan rất chặt chẽ

HỆ SỐ XÁC ĐỊNH: R2

Hệ số xác định là tỷ lệ phần trăm (%) sự biến đổi

của Y có thể được giải thích bởi X.

VD: R2 = 0,98: có nghĩa là 98%

sự biến đổi của Y có thể được

giải thích bởi X.


HỒI QUI

Xây dựng mô hình toán học mô tả mối

quan hệ giữa 2 biến X và Y từ số liệu

thực nghiệm dự đoán

HỒI QUI(Regression)

Hồi qui tuyến tính

Hồi qui phi tuyến

Y = + x


HỒI QUI TUYẾN TÍNH ĐƠN(Simple Linear Regression)

ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU

Yếu tố đầu ra(Y)

Yếu tố đầu vàoX

Y = a + bx


Tương quan: Analysis\Correlation

Hồi qui tuyến tính đơn:

Add-trendline

Analysis\Regression

MICROSOFT EXCEL


Correlation


X và Y có tương quan chặt

X và Y có tương quan thuận


Xây dựng phương trình hồi qui

(Modelling)

ADD TRENDLINE

Có 99,9% sự biến đổi của Y có thể được giải thích bởi X


KIỂM TRA Ý NGHĨA CỦA CÁC HỆ

SỐ VÀ PHƯƠNG TRÌNH HỒI QUI


Tín hiệu đo

Nồng độ

KIỂM TRA Ý NGHĨA CỦA CÁC HỆ SỐ VÀ PHƯƠNG TRÌNH HỒI QUI

KẾT LUẬN ?

Trong một nghiên

cứu, người ta tiến

hành đo Độ mềm

của thịt ở các mức

Thời gian nấu (h)

khác nhau.

Thời gian (X) Độ mềm (Y)

1 7,61,2 81,4 91,6 71,8 102 8

2,2 112,4 142,6 102,8 163 18

3,2 203,4 18


y = 5.258x + 0.478R² = 0.804

0

5

10

15

20

25

0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4

Do

mem

(Y)

Thoi gian (X)

Thời gian nấu vs. Độ mềm thịt


y = 5.453xR² = 0.802

0

5

10

15

20

25

0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 2 2.2 2.4 2.6 2.8 3 3.2 3.4 3.6

Do

mem

Thoi gian


Cho X = 1,5

Tính Y = ?

BÀI TẬPXÁC ĐỊNH ASEN BẰNG PHƯƠNG PHÁP TRẮC QUANG

1.Xây dựng đường chuẩn

2.Kiểm tra ý nghĩa của các hệ số và phương trình


BÀI TẬP


HÃY VẼ BIỂU ĐỒ TẦN SUẤT(Excel & SPSS)

1. Vẽ boxplot so sánh độ bền của 4 loại

vật liệu (material).

2. Với = 0.05, hãy kiểm tra xem loại

vật liệu (material) có ảnh hưởng ý

nghĩa lên độ bền của sản phẩm hay

không ?

YÊU CẦU

STT Tốc độ (cm/s) Chiều dài (mm) STT Tốc độ (cm/s) Chiều dài (mm)1 8.1 1046 21 8.0 10402 7.7 1030 22 5.5 10133 7.4 1039 23 6.9 10254 5.8 1027 24 7.0 10205 7.6 1028 25 7.5 10226 6.8 1025 26 6.7 10207 7.9 1035 27 8.1 10358 6.3 1015 28 8.0 10529 7.0 1033 29 7.1 102110 8.0 1036 30 7.6 102411 8.0 1026 31 8.5 102912 8.0 1041 32 7.5 101513 7.2 1029 33 8.0 103014 6.0 1010 34 5.2 101015 6.3 1020 35 6.5 102516 6.7 1024 36 8.0 103117 8.2 1034 37 6.0 103018 8.1 1036 38 7.6 103419 6.6 1023 38 6.5 103420 6.5 1011 40 5.5 1020

YÊU CẦU

Hãy đánh giá mối quan hệ

gữa tốc độ và chiều dài

1. xu ly thong ke so lieu thuc nghiem

Documents