›
›

Bài giảng Tin học nhóm ngành Nông - Lâm - Ngư & Môi trường - Chương 5: Xử lý phân tích số liệu thống kê bằng MS Excel 2010

Download
Chương 5:  
Xử lý phân tích số liệu thống kê  
Bằng MS Excel 2010  
Nội dung chính  
Một số kiến thức dữ liệu thống kê  
Công cụ phân tích dữ liệu thống kê trong Excel  
Phân tích số liệu thống kê  
Thống kê mô tả  
Tổ chức đồ  
Tính hệ số tương quan và phương trình hồi quy  
So sánh 2 mẫu (Kiểm định giả thuyết)  
Một số kiến thức dữ liệu thống kê  
Một đề cương nghiên cứu  
oGiả thuyết  
oThiết kế một thí nghiệm hay cuộc điều tra  
oQuy trình chọn mẫu  
oPhương pháp và cách thức điều tra  
oPhân tích số liệu  
oBáo cáo kết quả  
Tư tưởng chính của thống kê suy rộng là lấy mẫu từ  
một tổng thể và sau đó sử dụng kết quả phân tích  
các thông tin từ mẫu này để suy rộng ra cho tổng  
thể nghiên cứu.  
Số liệu  
Có bộ số liệu tốt, có được mô hình phân tích thống  
kê chính xác sẽ giúp ta đưa ra những quyết định  
chính xác hơn, phù hợp hơn với thực tế  
Chọn mẫu  
Ai là đối tượng nghiên cứu?  
Mẫu tổng thể lý thuyết  
Những ai có thể tiếp cận được?  
Mẫu tổng thể có thể tiếp cận được  
Làm thế nào để tiếp cận được?  
Khung chọn mẫu  
Ai tham gia vào nghiên cứu?  
Mẫu được chọn  
Phân phối mẫu  
Phân phối của một số vô hạn các mẫu có cùng quy  
mô như mẫu trong nghiên cứu của chúng ta được  
gọi là phân phối mẫu.  
Phân phối mẫu  
Giá trị bình quân: giá trị trung tâm  
Độ lệch chuẩn: mức độ dao động hay biến động  
Tỷ lệ của một số quan sát/tổng thể về một đặc  
trưng nào đó  
Ví dụ  
Dể có năng suất và sản lượng lúa của một địa bàn  
điều tra nào đó (huyện A chẳng hạn) người ta chỉ  
tiến hành thu thập số liệu về năng suất và sản  
lượng lúa thu được trên diện tích lúa thu hoạch  
của một số hộ gia đình được chọn vào mẫu của  
huyện để điều tra thực tế, sau đó dùng kết quả thu  
được tính toán và suy rộng cho năng suất và sản  
lượng lúa của toàn huyện  
Ví dụ  
Cơ sở dữ liệu  
Cơ sở dữ liệu (Database, trong thống kê) là phần  
thông tin thu thập được từ một cuộc điều tra bất  
kz nào đó và được sắp xếp có cấu trúc nhất định  
để có thể dễ dàng cho việc xử l{ số liệu đó thông  
qua các phần mềm thống kê, cũng như dễ dàng  
cho việc kiểm tra độ chuẩn xác của thông tin thu  
lượm được.  
Công cụ phân tích thống kê  
Phân tích số liệu thống kê  
Mô tả thống kê  
Phân phối mẫu  
Đo lường sự biến động  
Tương quan và các mối quan hệ  
Thống kê mô tả  
Mô tả thống kê là cách thức miêu tả số liệu dưới  
dạng số trung bình, trung vị, độ lệch hay mode...  
Trung bình (Mean):  
Là bình quân số học của các quan sát: 푥  
푛
 
푥1 + 푥2 + ⋯ + 푥푛  
푖=1 푥  
푥 =  
=
푛
푛
 
푥:tổng các giá trị của từng quan sát.  
푛: số lượng các quan sát trong nghiên cứu.  
Thống kê mô tả  
Trung vị (median): Là giá trị của quan sát có vị trí được  
sắp xếp ở giữa theo cách sắp xếp giá trị từ nhỏ đến lớn  
hoặc ngược lại. Một nửa số quan sát sẽ có giá trị nhỏ  
hơn giá trị ứng vị và một nửa có giá trị lớn hơn giá trị  
trung vị.  
Cách tìm:  
. Sắp xếp lại các quan sát theo giá trị từ nhỏ nhất đến lớn nhất  
. Tìm quan sát có vị trí trung tâm.  
Trường hợp số quan sát là chẵn ta sẽ lấy giá trị bình quân  
của 2 quan sát đứng giữa làm giá trị trung vị  
Thống kê mô tả  
Mode: là giá trị của những quan sát được xuất hiện  
nhiều nhất.  
Độ lệch chuẩn (Standard Deviation): Đo lường mức độ  
dao động của số liệu quanh giá trị bình quân  
푛
푖=1(푥 − 푥)2  
 
푛 − 1  
Phương sai mẫu(Sample Variance): Bình phương độ  
lệch chuẩn  
푛
1
푆2 =  
 (푥푖 − 푥) 2  
푛 − 1 푖=1  
Thống kê mô tả  
Một số khái niệm khác  
Standard error: tỷ số độ lệch chuẩn mẫu /căn bậc hai của n.  
Phương sai mẫu hay độ lệch chuẩn mẫu cho ta biết độ phân  
tán của số liệu quanh giá trị trung bình, nếu các giá trị này càng  
nhỏ chứng tỏ số liệu càng tập trung.  
Kurtosis đánh giá đường mật độ phân phối của dãy số liệu có  
nhọn hơn hay tù hơn đường mật độ chuẩn tắc. Nếu trong  
khoảng từ −2 đến 2 thì có thể coi số liệu xấp xỉ chuẩn.  
Skewness đánh giá đường phân phối lệch trái hay lệch phải.  
Nếu trong khoảng từ −2 đến 2 thì có thể coi số liệu cân đối gần  
như số liệu trong phân phối chuẩn tắc.  
Confidence Level được hiểu là nửa độ dài khoảng tin cậy. Giả sử  
Confidence Level là m thì khoảng tin cậy của trung bình tổng  
thể là: (Mean − m , Mean + m)  
Thống kê mô tả  
Hệ số tương quan r (Conelation coefflcient):dao động  
trong khoảng từ -1 đến +1  
 
(푥 − 푥)(푦 − 푦)  
푟 =  
2
2
 
 
(푥 − 푥) . (푦 − 푦)  
o Nếu r 휖 [-0.25, +0.25] tương quan yếu hoặc không có tương  
quan với nhau.  
o Từ +0,26 đến +0,50 (hoặc từ -0,26 đến -0,50) mức tương quan  
trung bình.  
o Từ +0,5 đến +0,75 (hoặc từ -0,5 đến -0,75) tương quan khá.  
o Trên 0,75 (hoặc nhỏ hơn -0,75) tương quan chặt.  
Thống kê mô tả với EXCEL  
Chọn Data > Data Analysis > Descriptive Statistics và  
khai báo các tham số  
Input range: miền dữ liệu (cả nhãn)  
Grouped by: Columns (theo cột)  
Labels in first row: nếu có nhãn ở  
hàng đầu  
Confidence level for mean: độ tin  
cậy 95%  
Output range: miền xuất  
Summary Statistics: hiện các thống  
kê cơ bản  
Ví dụ  
Khảo sát về các đặc tính của lúa ta thu được bốn cột  
số liệu: dài bông(cm), P1000 (trọng lượng 1000 hạt),  
số bông/một cây, năng suất. Số liệu được bố trí như  
trong hình.  
Ví dụ  
Kết quả thu được  
Tải về để xem bản đầy đủ
pdf 69 trang yennguyen 9760 Free
Download
Bạn đang xem 20 trang mẫu của tài liệu "Bài giảng Tin học nhóm ngành Nông - Lâm - Ngư & Môi trường - Chương 5: Xử lý phân tích số liệu thống kê bằng MS Excel 2010", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên

File đính kèm:

  • pdfbai_giang_tin_hoc_nhom_nganh_nong_lam_ngu_moi_truong_chuong.pdf