Xem mẫu
Bài 7 THỐNG KÊ PHI THAM SỐ
Các phương pháp thống kê vẫn dùng như ước lượng, kiểm đinh g iá trị
trung bình, so sánh các trung bình, phân tích phương sai một nhân tố, hai nhân
tố, tương q uan, hồi quy đơn, hồi q uy bội tuyế n tính liên quan đến biến định
lượng và đều dựa trên giả thiết biến kết quả phâ n phối chuẩn, chỉ có kiể m định
một phân phối và bảng tương liên là chuyên dùng cho biến định tính
Tro ng nhữ ng năm gần đây do nhu cầu xử lý các biến định tính và xử lý
các biến đ ịnh lượng khô ng phân phối chuẩn(dùng các phép biến đổi thông
thường như 2 , Log(X), Arcsin hay biến đổi tổ ng quát Box - Cox cũng không
đưa được về chuẩn) đã ra đời nhiề u phương pháp thống kê gọi chung là phương
pháp phi tham số (non parametric method)
Thống kê phi tham số dựa trên việc xếp hạng các số liệu do đó nhiều
giả thiết và kết luận liên quan đến trung vị (median) chứ không liên qua n đến
trung bình
Thống kê phi tham số có ư u điểm:
Không dùng các tham số c ủa tổng thể, không cần giả thiết phân phối
chuẩn, nói chung không đòi hỏi nhiều điều kiện đối với dữ liệu.
Dù ng được cho nhiêu loại biến chứ không riêng gì biến định lượng
Việc tính các thống kê ph i tham số thường đơn giản dễ tính.
Thống kê phi tham số có nhược điểm
Chuyển sa ng thứ hạng nên mất nhiều thông tin về bản chất dữ liệu do đó
nếu gặp biến định lượng và phân phối chuẩn thì thống kê phi tham số không
mạnh bằng thống kê tham số, điề u này tương tự như khi tổ chức chạy thi 100
m, nếu có dụng cụ đo chính xác thì biết rõ thành tích người thứ nhất chạy hết
9,70 giây, người thứ hai 9,80 giây, . . . Còn nếu không có dụng cụ đo thì chỉ ghi
lại: về đầu, về thứ hai, . . .
Không có nhiều kết luận đi sâ u về mặt định lượng hoặc nếu có thì việc tính
toán tương đối khó
N D Hien
100
Một số thống kê phi tham số
Thống k ê tha m số
Thống k ê phi tha m số
Mục đích
Uớc lư ợng, kiểm định trung
Z-test, t- test
bình m
Wilcoxon signed test
Kiểm dịmh trung vị
So sánh hai tru ng bình mẫu
Paired t-test
theo cặp
Wilcoxon signed test So sánh hai tru ng vị
So sánh hai tru ng bình mẫu
t- test
độc lập
Wilcoxon-Ma n-Whitney
Kiểm định giả thiết hai mẫu
được lấy từ một tổng thể
One way anova
Kru skal Wallis
Thiết kế một nhân tố CRD
Kiểm định giả thiết cá c
trung bình của các mức
bằng nhau
Two fa ctor without
Friedma nn
Thiết kế một nhân tố RCBD
Kiểm định giả thiết cá c
replication
trung bình của các mức
bằng nhau
Pear son R
Spear man R s
Tính mối quan hệ giữa hai
Kendall
biến
2
Kiểm định một phân phối và bả ng tương liên
Kiểm định một phân phối: Đậu với 2 tính trội gồm 4 nhóm
N D Hien
101
L oạ i
Tần số
H0
AB
59
9
Ab
18
3
aB
26
3
Ab
12
1
Tổng
115
16
Data Weight cases chọn weight case by tanso
Analyse No nparametric Tests Ch isquare, chọn Loais vào test variable List.
Chọn Values sau đó lần lượt đưa 9, 3, 3, 1 vào (Nhập số 9, Add, nhập số 3, Add
nhập số 3, Add, nhập số 1 Add).
Bảng tương liên
Mở tệp Baitap5.(Chất lượng cà ch ua thu hoạch sớm và thu hoach bình thường)
Giả thiết H0:Thời gian thu hoạch không ảnh hưởng đế n chất lượng cà chua.
Vào Data Weight cases. Chọn We ight case by So lg
Sau đó vào Analyse Descriptive Statistics Crosstab
Đưa Tgian vào Rows Chatlg vào Columns.
N D Hien
102
So sánh 2 mẫu theo cặp ( Two -Relate d-Samples Test Types)
Wilcoxon signed-rank test
Mở têp Baitap2. Vào Analyse, No n parametrics test,Two related samples tests
N D Hien
103
So sánh 2 mẫu độc lập
Mở têp Baitap2. Vào Analyse. Non parametrics test .
2 Independent samples để so sánh 2 nhóm Group A và Group B (Viết thành 2
cột kqua1 và chỉ số )
N D Hien
104
nguon tai.lieu . vn
Các phương pháp thống kê vẫn dùng như ước lượng, kiểm đinh g iá trị
trung bình, so sánh các trung bình, phân tích phương sai một nhân tố, hai nhân
tố, tương q uan, hồi quy đơn, hồi q uy bội tuyế n tính liên quan đến biến định
lượng và đều dựa trên giả thiết biến kết quả phâ n phối chuẩn, chỉ có kiể m định
một phân phối và bảng tương liên là chuyên dùng cho biến định tính
Tro ng nhữ ng năm gần đây do nhu cầu xử lý các biến định tính và xử lý
các biến đ ịnh lượng khô ng phân phối chuẩn(dùng các phép biến đổi thông
thường như 2 , Log(X), Arcsin hay biến đổi tổ ng quát Box - Cox cũng không
đưa được về chuẩn) đã ra đời nhiề u phương pháp thống kê gọi chung là phương
pháp phi tham số (non parametric method)
Thống kê phi tham số dựa trên việc xếp hạng các số liệu do đó nhiều
giả thiết và kết luận liên quan đến trung vị (median) chứ không liên qua n đến
trung bình
Thống kê phi tham số có ư u điểm:
Không dùng các tham số c ủa tổng thể, không cần giả thiết phân phối
chuẩn, nói chung không đòi hỏi nhiều điều kiện đối với dữ liệu.
Dù ng được cho nhiêu loại biến chứ không riêng gì biến định lượng
Việc tính các thống kê ph i tham số thường đơn giản dễ tính.
Thống kê phi tham số có nhược điểm
Chuyển sa ng thứ hạng nên mất nhiều thông tin về bản chất dữ liệu do đó
nếu gặp biến định lượng và phân phối chuẩn thì thống kê phi tham số không
mạnh bằng thống kê tham số, điề u này tương tự như khi tổ chức chạy thi 100
m, nếu có dụng cụ đo chính xác thì biết rõ thành tích người thứ nhất chạy hết
9,70 giây, người thứ hai 9,80 giây, . . . Còn nếu không có dụng cụ đo thì chỉ ghi
lại: về đầu, về thứ hai, . . .
Không có nhiều kết luận đi sâ u về mặt định lượng hoặc nếu có thì việc tính
toán tương đối khó
N D Hien
100
Một số thống kê phi tham số
Thống k ê tha m số
Thống k ê phi tha m số
Mục đích
Uớc lư ợng, kiểm định trung
Z-test, t- test
bình m
Wilcoxon signed test
Kiểm dịmh trung vị
So sánh hai tru ng bình mẫu
Paired t-test
theo cặp
Wilcoxon signed test So sánh hai tru ng vị
So sánh hai tru ng bình mẫu
t- test
độc lập
Wilcoxon-Ma n-Whitney
Kiểm định giả thiết hai mẫu
được lấy từ một tổng thể
One way anova
Kru skal Wallis
Thiết kế một nhân tố CRD
Kiểm định giả thiết cá c
trung bình của các mức
bằng nhau
Two fa ctor without
Friedma nn
Thiết kế một nhân tố RCBD
Kiểm định giả thiết cá c
replication
trung bình của các mức
bằng nhau
Pear son R
Spear man R s
Tính mối quan hệ giữa hai
Kendall
biến
2
Kiểm định một phân phối và bả ng tương liên
Kiểm định một phân phối: Đậu với 2 tính trội gồm 4 nhóm
N D Hien
101
L oạ i
Tần số
H0
AB
59
9
Ab
18
3
aB
26
3
Ab
12
1
Tổng
115
16
Data Weight cases chọn weight case by tanso
Analyse No nparametric Tests Ch isquare, chọn Loais vào test variable List.
Chọn Values sau đó lần lượt đưa 9, 3, 3, 1 vào (Nhập số 9, Add, nhập số 3, Add
nhập số 3, Add, nhập số 1 Add).
Bảng tương liên
Mở tệp Baitap5.(Chất lượng cà ch ua thu hoạch sớm và thu hoach bình thường)
Giả thiết H0:Thời gian thu hoạch không ảnh hưởng đế n chất lượng cà chua.
Vào Data Weight cases. Chọn We ight case by So lg
Sau đó vào Analyse Descriptive Statistics Crosstab
Đưa Tgian vào Rows Chatlg vào Columns.
N D Hien
102
So sánh 2 mẫu theo cặp ( Two -Relate d-Samples Test Types)
Wilcoxon signed-rank test
Mở têp Baitap2. Vào Analyse, No n parametrics test,Two related samples tests
N D Hien
103
So sánh 2 mẫu độc lập
Mở têp Baitap2. Vào Analyse. Non parametrics test .
2 Independent samples để so sánh 2 nhóm Group A và Group B (Viết thành 2
cột kqua1 và chỉ số )
N D Hien
104