Xin chào mọi người, hôm nay tôi muốn nói về ý tưởng và quy trình phân tích phương sai các thước đo lặp đi lặp lại:
Đầu tiên, hãy lấy một ví dụ. Giả sử tôi chọn ngẫu nhiên hai mươi chậu hoa từ nhiều chậu hoa. Đối với những bông hoa này, tôi đặt mười chậu vào mùa hè, thêm một loại thuốc tên là 1 và đặt chỉ số quan sát đo lường số lượng hoa nở. Sau đó giả sử sau một thời gian rửa giải (rửa giải chỉ mùa hè và tác dụng của thuốc 1 đã biến mất), tôi đặt mười chậu hoa này vào mùa thu, thêm một loại thuốc tên là 2 và đo chỉ số quan sát là số lượng hoa nở. Tương tự, tôi đặt mười chậu hoa còn lại vào mùa hè, thêm một loại thuốc tên là 2 và đặt chỉ số quan sát là số lượng hoa nở. Sau đó giả sử sau một thời gian rửa giải, mười chậu hoa này được đặt vào mùa thu, thêm một loại thuốc tên là 1 và đo số hoa nở làm chỉ tiêu quan sát. Bây giờ tôi muốn hiểu số lượng hoa trong bốn mươi chậu hoa này bị ảnh hưởng như thế nào.
Việc chúng ta cần làm tiếp theo là phân rã các đột biến:
Biến thể đề cập đến mức độ thay đổi giá trị của biến phụ thuộc sau quá trình xử lý nhất định.Các biến liên tục có thể được định lượng bằng số.Here it is mainly expressed by the change in the number of flowers.
Sự khác biệt có thể được phân tách thành sự khác biệt về số lượng hoa gây ra bởi các mùa (giai đoạn) khác nhau, sự khác biệt về số lượng hoa do các phương pháp điều trị bằng thuốc khác nhau, sự khác biệt về số lượng hoa do sự tương tác giữa các mùa và thuốc, và cuối cùng là sự khác biệt về số lượng hoa gây ra bởi sự khác biệt trong chính các bông hoa mà chúng tôi gọi là lỗi ngẫu nhiên.Ở đây, để thuận tiện cho việc thống nhất với cuốn sách, chúng tôi gọi sự khác biệt về số lượng hoa do các mùa khác nhau và các loại thuốc khác nhau gây ra là sự khác biệt giữa các chủ đề. Sự khác biệt về số lượng hoa do sự tương tác giữa các mùa và thuốc, cũng như sự khác biệt về số lượng hoa do lỗi ngẫu nhiên được gọi là sự khác biệt giữa các chủ thể.
Ở đây, chúng ta cần làm rõ liệu số lượng hoa có khác nhau hay không do sự tương tác giữa mùa và thuốc. Nếu vậy, chúng tôi sẽ trực tiếp hỏi liệu tổng phương tiện gây ra bởi hai phương pháp xử lý trong mỗi mùa có bằng nhau hay không và liệu tổng phương tiện của mỗi nhóm can thiệp trong mỗi mùa có bằng nhau hay không. Đây được gọi là thử nghiệm hiệu ứng đơn giản.
Giải thích tại sao điều này được thực hiện, chủ yếu là để so sánh xem tác dụng tương tác của thuốc đến số lượng hoa trong mùa có bằng nhau ở hai nhóm điều trị hay không và liệu thuốc có tác động đến số lượng hoa trong mùa hay không, có tác dụng tương tác hay không.
Sau khi nó được xác định rõ ràng là biến thể, chúng ta cần giải nó. Ở đây chúng ta sử dụng dạng phương sai để biểu thị mức độ biến đổi, từ đó chúng ta có thể tìm ra tổng biến thể của bốn mươi chậu hoa này, cũng như mức độ biến đổi do bốn yếu tố trên gây ra, sau đó sử dụng kiểm định giả thuyết để kiểm tra xem liệu tất cả các bông hoa trong quần thể đại diện bởi bốn mươi chậu hoa này có bị ảnh hưởng bởi các yếu tố này hay không.
Hãy để tôi giải thích ở đây rằng vì quá trình tính toán tương đối phức tạp nên tôi chỉ đưa ra ý tưởng ở đây, bởi vì dạy một người câu cá sẽ tốt hơn là dạy người đó câu cá.
Đây là bài kiểm tra giả thuyết
Bước tiếp theo trước tiên là giả định rằng số lượng hoa và vi khuẩn trong các mùa khác nhau giống như giả thuyết khống. Giả thuyết khác là số lượng hoa ở các mùa khác nhau là khác nhau. Đây là giả thuyết một. Giả thuyết thứ hai: số lượng hoa trung bình được xử lý bằng các loại thuốc khác nhau giống như giả thuyết không. Giả thuyết khác là số lượng hoa được xử lý bằng các loại thuốc khác nhau là khác nhau.Giả thuyết 3: Sự khác biệt về số lượng hoa trung bình được xử lý bằng các loại thuốc khác nhau ở các thời điểm khác nhau có giống nhau không? Sau đây là lời giải thích: Giả sử rằng sự khác biệt về số lượng hoa trung bình được trừ đi sự khác biệt về số lượng hoa trung bình khi sử dụng thuốc 1 và 2 vào mùa hè và mùa thu. Nếu sự khác biệt không lớn nghĩa là chỉ có tác dụng của thuốc chứ không có sự can thiệp của thời gian. Ngược lại, có sự ảnh hưởng của thuốc can thiệp thời gian đến số lượng hoa.
Sau khi đưa ra giả thuyết, hãy sử dụng phân tích phương sai để kiểm tra các yếu tố biến thiên của mẫu hoặc liệu biến thể trong mẫu có ý nghĩa thống kê hay không và liệu nó có thể được áp dụng cho tổng thể hay không.
Tiếp theo là các bước chính của ANOVA:
Xem phân tích trong hình để biết chi tiết:
Lưu ý cuối cùng về kiểm tra thống kê: Nếu giá trị F quá lớn, điều đó có nghĩa là xác suất mùa hoặc loại thuốc ảnh hưởng đến số lượng hoa càng lớn thì xác suất xảy ra giả thuyết khống càng nhỏ và càng dễ bác bỏ giả thuyết khống.Do đó, giá trị P có nhiều khả năng nhỏ hơn giá trị tối thiểu đặt ra xác suất xảy ra giả thuyết khống, 0,05.
The above is the basic idea and the whole process analysis of repeated measures analysis of variance. If you find this analysis useful to you, please like, follow, add to favorites, and preferably forward it. Cảm ơn.Your support is our greatest motivation for updates.
.jpg)
