Bài giảng Thống kê ứng dụng trong kinh doanh: Chương 9 - ThS. Nguyễn Tiến Dũng

Bài giảng "Thống kê ứng dụng trong kinh doanh - Chương 9: ANOVA" cung cấp cho người học các kiến thức: Phân tích PS một yếu tố (one-way ANOVA), phân tích PS hai yếu tố (two-way ANOVA), ứng dụng Excel. Mời các bạn cùng tham khảo.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng Thống kê ứng dụng trong kinh doanh: Chương 9 - ThS. Nguyễn Tiến Dũng CHƯƠNG 9 ANOVA Ths. Nguyễn Tiến DũngViện Kinh tế và Quản lý, Trường ĐH Bách khoa Hà Nội Email: dung.nguyentien3@hust.edu.vnMỤC TIÊU CỦA CHƯƠNG● Sau khi học xong chương này, người học sẽ ● Hiểu được phạm vi ứng dụng của phân tích phương sai (ANOVA) ● Biết được cách thực hiện ANOVA một yếu tố (one- way ANOVA) ● Nắm được quy trình thực hiện ANOVA hai yếu tố (two-way ANOVA) ● Biết cách đọc bảng ANOVA từ Excel và SPSS© Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 2CÁC NỘI DUNG CHÍNH9.1 Phân tích PS một yếu tố (one-way ANOVA)9.2 Phân tích PS hai yếu tố (two-way ANOVA)9.3 Ứng dụng Excel© Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 39.1 Phân tích PS một yếu tố● 9.1.1 Trường hợp k tổng thể có PP bình thường và PS bằng nhau ● B1: Tính tổng chênh lệch bình phương trong từng nhóm SS1, SS2, ... SSk và SSW ● B2: Tính tổng chênh lệch bình phương giữa các nhóm SSG ● B3: Tính các phương sai nội bộ nhóm MSW và MSG ● MSW = SSW/(n-k) ● MSG = SSG/(k-1) ● B4: Tính chỉ tiêu KĐ F = MSG/MSW và KĐGT ● Bác bỏ H0 nếu F > Fk-1;n-k;α© Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 4PS giữa các nhóm (MSG) và PS nội bộ nhóm (MSW)PS nội nhóm lớn -> Khó khẳng định TB PS nội nhóm nhỏ -> Dễ khẳng định TBcủa các nhóm là khác nhau của các nhóm là khác nhau© Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 59.1.2 Ứng dụng Excel● Sử dụng Data Analysis● Sử dụng MegaStat© Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 6© Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 79.1.3 Kiểm tra các giả định của phân tích PS● Các quan sát là độc lập với nhau: do cách lấy mẫu● Giả định tổng thể có phân phối normal ● Dùng đồ thị: Histogram, biểu đồ hộp và râu ● Dùng kiểm định: KĐ Kolgomorov-Smirnoff● Giả định phương sai của các nhóm bằng nhau ● KĐ Levene: Phân phối Hartley Fmax 2 smax Fmax  2 smin Fmax  Fk ;df ;  Baùc boû H 0 df  n  1© Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 89.1.4 Phân tích sâu ANOVA (Post-Hoc Test)● Mục đích: phát hiện sự khác nhau là giữa các nhóm cụ thể● Phương pháp Tukey (HSD – Honestly Significant Difference)© Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 9Kiểm định Tukey HSD ● Giả sử phân tích sâu ANOVA cho 3 nhóm ● Các cặp GT cần KĐ: H 0 : 1  2 H 0 :  2  3 H 0 : 3  1 H 1 : 1  2 H 1 :  2  3 H 1 : 3  1 MSW ● Tính chỉ tiêu KĐ Tukey TStat  qk ;n  k ; ni ● Bác bỏ H0 nếu xi  x j  TStat ● Căn cứ vào giá trị của các ?? để quyết định về µi xem cái nào lớn hơn© Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 109.2 PHÂN TÍCH PHƯƠNG SAI HAI YẾU TỐ● 9.2.1 Trường hợp có 1 quan sát trong 1 ô● 9.2.2 Trường hợp có nhiều quan sát trong 1 ô© Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 119.2.1 Trường hợp có 1 quan sát trong 1 ô● Bước 1: Tính các TB trong từng nhóm, từng khối và TB chung● Bước 2: Tính tổng các chênh lệch bình phương giữa các nhóm (SSG), giữa các khối (SSB), phần dư (SSE) và tổng các chênh lệch bình phương chung (SST). ● SST = SSG + SSB + SSE● Bước 3: Tính các PS MSG, MSB và MSE● Bước 4: Tính chỉ tiêu KĐ F1, F2 để KĐGT về ảnh hưởng của yếu tố thứ nhất (cột) và yếu tố thứ hai (hàng) tới biến kết quả● Bước 5: Ra QĐ bác bỏ H0© Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 129.2.2 Trường hợp có nhiều quan sát trong một ô● B1: Tính các TB của từng nhóm, từng khối, từng ô và TB chung của toàn bộ mẫu● B2: Tính tổng các chênh lệch bình phương SSG, SSB, SSI (giao nhau giữa nhóm và khối), SSE và SST● B3: Tính các phương sai MSG, MSB, MSI, MSE● B4: KĐGT về ảnh hưởng của yếu tố 1 (cột), yếu tố 2 (hàng) và tương tác giữa hai yếu tố 1 và 2 tới biến kết quả bằng chỉ tiêu KĐ F1, F2 và F3.● B5: Áp dụng quy tắc bác bỏ H0© Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 139.2.3 Ứng dụng Excel© Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 14© Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 15 ...