Giải chuyên đề Tin 12 Cánh diều Bài 7. Kiểm định giả thuyết thống kê có đáp án

1) Tính toán thống kê: Sử dụng hàm AVERAGE VÀ STDEV.P để tính điểm trung bình và tính độ lệch chuẩn cho các mẫu A và B.

2) Kiểm định giả thuyết thống kê: So sánh hai trung bình của hai mẫu độc lập A và B như sau:

- Bước 1: Thực hiện kiểm định F để so sánh phương sai của hai mẫu ( sử dụng lệnh Data Analysis  > F-Test Two-Sample for Variance > OK

- Bước 2: Từ các kết quả thực hành ở bước 1, thực hiện kiểm định t - Test để đánh giá giả thuyết Ho.

Bảng tính ở Hình 5 là dữ liệu vẻ chiếu cao (CC) và cần nặng (CN) của một nhóm người (một mẫu) được rút trích từ một cơ sở dữ liệu điều tra sức khỏe toàn dân (tổng thể) của Bộ Y tế. Các bước phân tích tương quan tuyến tính như sau:

- Bước 1. Trong dải lệnh Data, chọn Data Analysis, chọn Correlation 

- Bước 2. Trong hộp thoại Correlation, thực hiện như sau: Trong hộp Input Range, nhập địa chỉ các cột số liệu cần kiểm tra tương quan. Tại Grouped By, chọn Columns (vì dãy số liệu được trình bày theo cột). Tại Output options, nhập ô tinh là vị trí bắt đầu đưa ra kết quả thực hiện lệnh.

Các bước chi tiết khái quát cho từng bước sử dụng Excel để thực hiện các công việc:

1) Nhập dữ liệu: Mở một tệp Excel mới. Tạo các tiêu đề cho các cột dữ liệu: "Gluxit", "Protein", "Gluco". Nhập dữ liệu tương ứng vào các ô trong cột Gluxit, Protein và Gluco.

2) Kiểm tra xem giữa tinh bột và chất đạm, chất nào ảnh hưởng đến chỉ số đường huyết nhiều hơn.

Chọn một ô trống để hiển thị kết quả kiểm tra phân phối chuẩn.

Sử dụng hàm Excel =NORM.DIST() để kiểm tra xem dãy dữ liệu có phân phối chuẩn hay không.

Sử dụng công thức sau:

=NORM.DIST(A2, AVERAGE($A$2:SA$N), STDEV($A$2:SA$N), TRUE)

Trong đó:

A2 là giá trị cần kiểm tra. $A$2:SA$N là dãy dữ liệu trong cột Gluxit (tương tự cho cột Protein).

AVERAGE($A$2:SA$N) và STDEV($A$2:SA$N) lần lượt là giá trị trung bình và độ lệch chuẩn của dãy dữ liệu Gluxit (tương tự cho cột Protein).

Kéo công thức xuống dưới để áp dụng cho tất cả các giá trị trong cột Gluxit và Protein.

Nếu giá trị trả về gần với 0.5 (khoảng từ 0.4 đến 0.6), dãy dữ liệu có thể được coi là phân phối chuẩn.

3) Kiểm định giá trị trung bình

Sử dụng phép kiểm định t dựa trên hàm T.TEST() trong Excel.

Chọn một ô trống để hiển thị kết quả kiểm định giá trị trung bình.

Sử dụng công thức sau: =T.TEST(A2:A100, B2:B100, 2, 2)

Trong đó:

A2:A100 và B2:B100 là dãy dữ liệu Gluxit và Protein.

2 đại diện cho loại kiểm định (2-tailed).

2 đại diện cho loại phân phối (2-sample equal variance).

Giá trị trả về sẽ là p-value. Nếu p-value nhỏ hơn một ngưỡng nhất định (ví dụ: 0.05), ta có thể kết luận rằng giá trị trung bình của hai dãy số liệu có sự khác biệt đáng kể.

4) Phân tích ảnh hưởng

Sử dụng hàm CORREL() để tính toán hệ số tương quan giữa Gluxit, Protein và Gluco.

Sử dụng công thức sau: 

=CORREL(A2:A100, C2:C100) Và =CORREL(B2:B100, C2:C100) để tính toán hệ số tương quan giữa Gluxit và Gluco, và giữa Protein và Gluco.

So sánh giá trị tương quan của Gluxit với Gluco và Protein với Gluco để xác định chất nào ảnh hưởng nhiều hơn đến chỉ số đường huyết.

a) Sai. Độ tin cậy của một phép kiểm định thống kê 99% nghĩa là xác suất mắc sai lầm (alpha) là 1% (0.01), không phải là 1%. 

b) Sai. Trong kiểm định F, nếu giá trị F nằm trong khoảng giữa F Critical one-tail và 1 thì không thể kết luận được gì về việc bác bỏ giả thuyết H. Cần so sánh giá trị F với giá trị F Critical two-tail để kết luận. 

c) Sai. Trong kiểm định t-Test, nếu giá trị t Stat nằm trong khoảng (-t Critical two-tail, t Critical two-tail) thì không thể kết luận được gì về việc chấp nhận hoặc bác bỏ giả thuyết H. Cần so sánh giá trị t Stat với giá trị t Critical two-tail để kết luận. 

d) Đúng. Phân tích tương quan tuyến tính được sử dụng để kiểm tra mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến ngẫu nhiên.