CHƯƠNG VI: PHÂN TÍCH PHƯƠNG SAI MỘT YẾU TỐ - Nguyễn Duy Tâm

Phântích phương sai thực chất là phân tích so sánh trung bình tổng thể áp dụng cho. Nhưng áp dụng cho nhiều hơn 2 tổng thể mẫu. Ví dụ: So sánh điểm trung bình theo số giờ đầu tư tự học của sinh viên. Trong đó, điểm là biến định lượng, giờ tự học là biến định tính có 3 option (1: dưới 9giờ/tuần, 2: từ 9-18 giờ/tuần, 3: trên 18 giờ/tuần) Phân tích phương sai 1 yếu tốLà phân tích ảnh hưởng của một biến nguyên nhân (biến định tính) đến 1 biến kết quả (biến định lượng)....
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
CHƯƠNG VI: PHÂN TÍCH PHƯƠNG SAI MỘT YẾU TỐ - Nguyễn Duy Tâm 17-Aug-10 Chương VI: PHÂN TÍCH PHƢƠNG SAI MỘT YẾU TỐ Trình bày: Nguyễn Duy Tâm Email: tam0505@gmail.com17-Aug-10 Nguyễn Duy Tâm 1 Giới thiệu Phân tích phương sai thực chất là phân tích so sánh trung bình tổng thể áp dụng cho. Nhưng áp dụng cho nhiều hơn 2 tổng thể mẫu. Ví dụ So sánh điểm trung bình theo số giờ đầu tư tự học của sinh viên. Trong đó, điểm là biến định lượng, giờ tự học là biến định tính có 3 option (1: dưới 9giờ/tuần, 2: từ 9-18 giờ/tuần, 3: trên 18 giờ/tuần)17-Aug-10 Nguyễn Duy Tâm 2 1 17-Aug-10Phân tích phương sai 1 yếu tố Là phân tích ảnh hưởng của một biến nguyên nhân (biến định tính) đến 1 biến kết quả (biến định lượng). Ví dụ như trên. Cả ba nhóm này thể hiện các cấp độ của một yếu tố thời gian tự học. Ứng với mỗi nhóm sinh viên là một mẫu đại diện cho ba tổng thể mẫu về sinh viên. Mục đích là kiểm tra có sự ảnh hưởng của thời gian tự học đến kết quả học tập của sinh viên17-Aug-10 Nguyễn Duy Tâm 3Trường hợp k tổng thể có PPchuẩn và σ2 bằng nhau Giả định về phân tích phương sai: 1. Các tổng thể có phân phối chuẩn 2. Phương sai các tổng thể bằng nhau 3. Các quan sát được lấy mẫu độc lập  Kiểm định ANOVA  Gọi μi là trung bình của các nhóm (mẫu)  H0: μ1= μ2=…= μi = μk  H1: Tồn tại ít nhất 1 cặp trung bình của hai nhóm khác nhau17-Aug-10 Nguyễn Duy Tâm 4 2 17-Aug-10Trường hợp k tổng thể có PPchuẩn và σ2 bằng nhau Dạng bài toán đáp ứng yêu cầu kiểm định sự bằng nhau về giá trị trung bình của các tổng thể mẫu (nhóm nhỏ) trong tổng thể lớn. Bài tập17-Aug-10 Nguyễn Duy Tâm 5Quy trình kiểm định ANOVA B1: Tính trung bình của các nhóm (μi) và trung bình của tổng thể μ (i=1,k) TB từng nhóm của tổng thể17-Aug-10 Nguyễn Duy Tâm 6 3 17-Aug-10Quy trình kiểm định ANOVA B2: Tính tổng các chênh lệch bình phương của từng nhóm so với giá trị trung bình của nhóm đó. Tổng biến thiên trong nội bộ của các nhóm SSW (sum of square with in groups)17-Aug-10 SSW = SS1NguyễnSSTâm + … + SSk + Duy 2 7Quy trình kiểm định ANOVA Tính đại lượng thể hiện sự biến thiên giữa các nhóm SSG (sum of quare between groups) Gọi SST (Sum of square total) là tổng bình phương các độ lệch trong từng nhóm (SSW) và của các nhóm (SSG) SST = SSW + SSG17-Aug-10 Nguyễn Duy Tâm 8 4 17-Aug-10Quy trình kiểm định ANOVA Bước 3: Tính các ước lượng cho phương sai chung của k tổng thể MSW và MSG bằng cách chia SSW và SSG cho bậc tự do tương ứng.17-Aug-10 Nguyễn Duy Tâm 9Quy trình kiểm định ANOVA Bước 4: Tính giá trị kiểm định So sánh với miền bác bỏ H0 F(α,k-1,n-k) Chấp nhận H0  F < F(α,k-1,n-k) Và ngược lại17-Aug-10 Nguyễn Duy Tâm 10 5 17-Aug-10Phân tích phương sai Đặc điểm: yêu cầu khối lượng tính toán lớn, nên thông thường được sử dụng trên máy tính với các phần mềm thông dụng như : EXCEL, SPSS,…17-Aug-10 Nguyễn Duy Tâm 11Kiểm định Tukey (so sánh từngcặp trung bình) Kiểm định ANOVA chỉ mới dừng lại ở việc bác bỏ H0 (trung bình của các tổng thể có sự khác nhau). Để biết được chính xác 2 tổng thể nào có sự khác nhau, ta dùng kiểm định Tukey. Số cặp trung bình cần so sánh là:17-Aug-10 Nguyễn Duy Tâm 12 6 17-Aug-10Quy trình kiểm định Tukey B1: Lập ra các giả thiết H0 và H1 (có bao nhiêu cặp, lập bấy nhiêu cặp giả thiết H 0 và H1) B2: Tính tiêu chuẩn so sánh Tukey Q(α,k,n-k): Tra bảng phân phối qα với bậc tự do k và n-k. Trường trường hợp n ...