1 / 37

GVHD: Thầy TRẦN QUANG TRUNG Nhóm 3, lớp QTKD Đ2 K18

GVHD: Thầy TRẦN QUANG TRUNG Nhóm 3, lớp QTKD Đ2 K18. PHÉP KiỂM PHI THAM SỐ. Danh sách nhóm: Trần Thị Vân Linh Đỗ Nguyễn Bích Ngọc Ao Hoàng Hải Quang Thị Tố Loan Phạm Minh Luân Nguyễn Thị Hạnh Nguyễn Ngọc Quỳnh Hương Huỳnh Tấn Phát. NỘI DUNG CHÍNH. Các giả định Nội dung kiểm định

aphrodite
Télécharger la présentation

GVHD: Thầy TRẦN QUANG TRUNG Nhóm 3, lớp QTKD Đ2 K18

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. GVHD: Thầy TRẦN QUANG TRUNGNhóm 3, lớp QTKD Đ2 K18 PHÉP KiỂM PHI THAM SỐ Danh sách nhóm: Trần Thị Vân Linh Đỗ Nguyễn Bích Ngọc Ao Hoàng Hải Quang Thị Tố Loan Phạm Minh Luân Nguyễn Thị Hạnh Nguyễn Ngọc Quỳnh Hương Huỳnh Tấn Phát

  2. NỘI DUNG CHÍNH • Các giả định • Nội dung kiểm định • Chi-square one sample test • Two independent samples test • Several independent samples test • Two related samples test • Several related samples test • Kiểm định one-sample Kolmogorov-Smirnov test

  3. I. CÁC GIẢ ĐỊNH • Các quan sát độc lập cho một số phép kiểm • Phân phối không cần phải chuẩn • Phương sai không cần phải đồng nhất • Phù hợp cho dữ liệu danh xưng hay thứ tự, có thể dùng cho cả trường hợp khoảng cách và tỷ lệ

  4. Chi-square test Kiểm định chi-square thường được sử dụng để kiểm định các trường hợp sau: • Ho: có sự phù hợp giữa lý thuyết và thực tế • Ho: các yếu tố độc lập, hay • Ho: các mẫu đồng nhất II. NỘI DUNG KIỂM ĐỊNH

  5. Chi-square test a) Trường hợp 1: sự phù hợp giữ lý thuyết và thực tế • Ho: khả năng yêu thích nhạc blue là như nhau • Quá trình kiểm định:Analyze  non parametric test  Chi Square

  6. Chi-square test • Trường hợp 1: sự phù hợp giữa lý thuyết và thực tế • Kết luận • Sig. ~ 0.000  bác bỏ Ho tức khả năng yêu thích nhạc blue là khác nhau ở mỗi người với sai số là 5%

  7. Chi-square test b) Trường hợp 2: các mẫu đồng nhất hay độc lập • Ho: sự ưa thích nhạc Blue không liên hệ với các nhóm tuổi • Quá trình kiểm định:Analyze  Descriptive statistics  Crosstabs

  8. Chi-square test • Trường hợp 2: các mẫu đồng nhất • Kết luận • Sig. = 0.002  bác bỏ Ho tức mức độ ưa thích nhạc Blue có ảnh hưởng đến các nhóm tuổi

  9. 2. Two independent samples test • Ho: hai mẫu có cùng phân phối • U của Mann-Whitney • Hai mẫu được sắp theo thứ tự tăng dần • U là số lần giá trị trong mẫu thứ nhất nhỏ hơn giá trị trong mẫu thứ hai • U quá nhỏ hay quá lớn đều dễ bác bỏ H

  10. Two independent samples test • Ví dụ: (Kiểm định U của Mann-Whitney) • Ho: sự yêu thích nhạc blue ở hai độ tuổi từ 18-29 và 30-39 là như nhau • Quá trình kiểm định: Analyze  non parametric test  2 independent Sample/mann-whitney test

  11. Two independent samples test Kết luận: • Ta thấy sig. = 0.036 < 0.05  bác bỏ Ho với mức ý nghĩa 5% , tức là sự yêu thích nhạc blue ở 2 lứa tuổi này (18-29 và 30-39) là không giống nhau.

  12. 3. Several independent samples test • Ho: k mẫu có cùng phân phối • Kruskal-Wallis H • H càng lớn càng dễ bác bỏ giả thuyết không • Ví dụ (kiểm định Kruskal-Wallis H) • Ho: sự yêu thích nhạc blue ở ba độ tuổi từ 18-29t, 30-39t và 40-49t là như nhau • Quá trình kiểm định:Analyze  non parametric test  K indenpendent sample test

  13. Several independent samples test • Kết luận: • Ta thấy sig. = 0.110  chấp nhận Ho, sự yêu thích nhạc blue là như nhau ở các độ tuổi 18-29t, 30-39t và 40-49t

  14. 4. Two related samples test • Ho: Hai maãu lieân quan coù cuøng phaân phoái • W cuûa Wilcoxon: • Chuù yù caùc caëp coù sai leäch lôùn, saép haïng caùc trò tuyeät ñoái sai leäch (coù phaân bieät daáu) • Tính toång haïng coù daáu (W+, W-) • W = min(W+, W-), W quaù nhoû hay quaù lôùn ñeàu deã baùc boû H

  15. Two related samples test • Ví dụ (kiểm định W cuûa Wilcoxon) • Ho: sự yêu thích giữa nhạc blue và classic là như nhau • Quá trình kiểm định:Analyze  non parametric test 2 related sample test

  16. Two related samples test • Ví dụ (kiểm định W cuûa Wilcoxon) • Kết luận • Ta thấy sig. ~ 0  bác bỏ Ho, vậy sự yêu thích giữa nhạc blue và classic là khác nhau

  17. 5. Several related samples test • Ho: k maãu lieân quan coù cuøng phaân phoái • Friedman: Fr caøng lôùn caøng deã baùc boû H • Ví dụ (kiểm định Friedman) • Ho: sự yêu thích giữa nhạc blue, classic và jazz là như nhau • Quá trình kiểm định: Analyze  non parametric test  K related sample test

  18. Several related samples test • Ví dụ (kiểm định Friedman) • Kết luận • Ta thấy sig. ~ 0  bác bỏ Ho, vậy sự yêu thích giữa nhạc blue, jazz và classic là khác nhau. Mọi người có xu hướng thích nhạc Classic và nhạc Jazz hợn là nhạc Blue-R&B. Từ ví dụ này cho thấy kiểm định several related samples mạnh hơn kiểm định dấu (one-sample Kolmogorov).

  19. 6. One-sample Kolmogorov-Smirnov Test • Ho: Soá lieäu phuø hôïp vôùi phaân phoái lyù thuyeát • K-S test: • Tính sai leäch lôùn nhaát giöõa hai ñöôøng phaân phoái tích luõy thöïc nghieäm vaø lyù thuyeát • Sai leäch tuyeät ñoái caøng lôùn caøng deã baùc boû H.

  20. One-sample Kolmogorov-Smirnov Test • Ví dụ (kiểm định K-S test): • Ho: có thực là mọi người yêu thích nhạc blue và classic là như nhau • Quá trình kiểm định: transform compute.. • Analyze  non parametric test One-SampleKolmogorov-Smirnov Test

  21. One-sample Kolmogorov-Smirnov Test • Ví dụ (kiểm định K-S test) • Kết luận • Ta thấy sig. ~ 0  bác bỏ Ho. Tức là mọi người có sự ưa thích khác nhau giữa nhạc blue và classic . Đồng thời ta thấy chênh lệch tổng thể không có phân phối chuẩn. Do đó chúng ta cần phải áp dụng kiểm định Sign Test

  22. XIN CẢM ƠN

More Related