BÀI GIẢNG ỨNG DỤNG SAS PHÂN TÍCH SỐ LIỆU THÍ NGHIỆM

SAS (Statistical Analysis Systems) áp dụng ngôn ngữ lập trình để phân tích số liệu. Riêng SAS/STAT bao gồm trên 60 phương thức phân tích số liệu áp dụng cho phân tích phương sai, hồi qui, phân tích tổng hợp, và phân tích đa biến. Dữ liệu lập trình trên word để xử lý thống kê của SAS ngắn gọn, khoảng 9 hàng với 24 từ, được thiết kế trước và số liệu được chuyển trực tiếp từ file word, excel, là dạng lưu trữ số liệu thống kê phổ biến nhất. Ngoài ra có thể sử dụng số liệu lưu...
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
BÀI GIẢNG ỨNG DỤNG SAS PHÂN TÍCH SỐ LIỆU THÍ NGHIỆM PGS. TS. LÊ QUANG HƯNG ỨNG DỤNG SAS PHÂN TÍCH SỐ LIỆU THÍ NGHIỆM 2009 Lời mở đầu SAS (Statistical Analysis Systems) áp dụng ngôn ngữ lập trình để phân tích số liệu. Riêng SAS/STAT bao gồm trên 60 phương thức phân tích số liệu áp dụng cho phân tích phương sai, hồi qui, phân tích tổng hợp, và phân tích đa biến. Dữ liệu lập trình trên word để xử lý thống kê của SAS ngắn gọn, khoảng 9 hàng với 24 từ, được thiết kế trước và số liệu được chuyển trực tiếp từ file word, excel, là dạng lưu trữ số liệu thống kê phổ biến nhất. Ngoài ra có thể sử dụng số liệu lưu trữ từ file text, file của SAS để phân tích thống kê. Cách sắp xếp bảng số liệu excel theo cột hay hàng, mã hóa bằng số hay tên giống cây trồng, tên phương pháp, xử lý nhiều chỉ tiêu rất thuận tiện trong file mẫu word. Sau khi lập trình đầy đủ số liệu để tạo file mẫu (sample), xử lý bằng lệnh RUN với thời gian rất nhanh, chỉ một vài giây cho tất cả các cách xử lý 1 lần như: phân tích phương sai, xếp nhóm các nghiệm thức của các yếu tố, tính ma trận tương tác các yếu tố, vẽ đồ thị… Kết quả phân tích được giải thích rất rõ ràng về so sánh các nghiệm thức và xếp nhóm (grouping) theo ký tự A, B cho yếu tố có hai nghiệm thức và A, B, C, D, E cho yếu tố có nhiều nghiệm thức. Các giá trị xác suất cho các yếu tố đơn và tổ hợp đều thể hiện rõ trong bảng ANOVA. Quyển sách này trình bày một số phương pháp xử lý số liệu thí nghiệm thông dụng trong ngành nông sinh học liên quan đến khoa học cây trồng, căn cứ trên các bài tập mẫu bao gồm các phương thức xử lý ANOVA, tương quan, hồi qui thực hiện cho thí nghiệm phổ biến nhất. Các bài tập mẫu thống kê về các lĩnh vực khác như y học, hóa học, xã hội, cơ học … có thể tham khảo trong chương trình của phần mềm SAS (phần Help > Using this windows > Sample SAS Programs and Applications). Ngoài ra SAS có thể xử lý số liệu với nhiều lệnh, bắt đầu từ thanh công cụ với lệnh Solutions > Analysis > Analyst > Open với file Excel, file SAS> Statistics > ANOVA. Rất mong được sự góp ý để quyển sách được sử dụng thuận tiện hơn. Các góp ý xin gửi về: PGS.TS Lê Quang Hưng Khoa Nông học, Đại học Nông Lâm TP HCM. Liên hệ E-mail: lqlqhung@yahoo.com Trân trọng, Tác giả Update: 29-7-09, 86 tr. Mục lục 1 Chương 1 PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH PHƯƠNG SAI (ANOVA), XẾP NHÓM (GROUPING) NGHIỆM THỨC VÀ SO SÁNH TƯƠNG TÁC (INTERACTION) 1.1. Mục tiêu 3 1.2. Nguồn số liệu theo dõi thí nghiệm 3 1.3. Tạo file word mẫu (sample) 4 1.4. Xử lý số liệu với SAS 6 1.5. Giải thích kết quả 8 1.6. Trình bày kết quả 9 1.7. Phương thức tạo file mẫu cho thí nghiệm hai yếu tố 10 1.8. Ý nghĩa các từ và chuyển đổi giá trị 17 1.9. Ô cơ sở (plot size) và lặp lại (replications) 18 Chương 2 THÍ NGHIỆM BỐ TRÍ HOÀN TOÀN NGẪU NHIÊN (Completely Randomized Design, CRD) 2.1. Thí nghiệm hoàn toàn ngẫu nhiên một yếu tố 18 2.2. Thí nghiệm hoàn toàn ngẫu nhiên hai yếu tố 22 Chương 3 THÍ NGHIỆM KHỐI ĐẦY ĐỦ NGẪU NHIÊN (Randomized Complete Block Design, RCBD) 3.1. Khối đầy đủ hoàn toàn ngẫu nhiên một yếu tố 24 3.2. Kiểu ô vuông la tinh 26 3.3. Khối đầy đủ ngẫu nhiên hai yếu tố 28 3.4. Thí nghiệm lô phụ 34 3.5. Thí nghiệm lô sọc 47 3.6. Thí nghiệm ba yếu tố 51 3.7. Các lệnh (SAS Code) để xử lý số liệu tính phương sai (ANOVA) thông dụng 59 Chương 4 TÍNH GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH, T-TEST, CHI- BÌNH PHƯƠNG TƯƠNG QUAN VÀ HỒI QUI 4.1. Tính giá trị trung bình 64 4.2. T- test 66 4.3. Chi-bình phương 67 4.4. Ma trận tương quan 68 4.5. Hồi qui tuyến tính đơn biến 71 4.6. Hồi qui tuyến tính đa biến 72 4.7. Hồi qui đa biến bậc hai 75 4.8. Tối ưu hóa và xác định điểm 77 4.9. Đồ thị hình lưới chiếu mặt phẳng ba chiều 80 Tài liệu tham khảo 86 Chương 1 2 PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH PHƯƠNG SAI (ANOVA), XẾP NHÓM (GROUPING) NGHIỆM THỨC VÀ SO SÁNH TƯƠNG TÁC (INTERACTION) 1.1. Mục tiêu: Mục tiêu của phân tích ANOVA (ANalysis Of VAriance) là xác định các nghiệm thức có ý nghĩa khi giá trị tính F nhỏ hơn mức xác suất (probability) p < 0,05 hay p < 0,01 là mức thường dùng trong nông nghiệp, sinh học. Sau đó các nghiệ ...