Phan tich du lieu voi R-.pptx

So sánh phương sai hai mẫu (var.test)
Phân tích dữ liệu khoa học - Tan T. Nguyen
 So sánh phương sai hai mẫu (var.test)
 ppA=c(6.4,5.2,4.8,5.2,4.3,4.4,5.1,5.8)
 ppB=c(2.6,3.5,3.4,3.2,3.4,2.8,2.9,2.8)

So sánh t hai mẫu độc lập
 Yêu cầu
o Dữ liệu tuân theo luật phân phối chuẩn (normal distribution)
o Hai nhóm độc lập (indepentdent)
o Phương sai hai nhóm tương đương nhau
o Mẫu ngẫu nhiên

 Ví dụ
o Để tác dụng gây tăng glucose huyết trên chuột cống trắng của
chất C với streptozocin (STZ), tiêm phúc mạc chất C hoặc STZ
liều 70 mg/kg cho 2 lô chuột.
o chatc=c(11.42,6.15,6.67,5.32,7.24,7.13,8.86,6.81)
o STZ=c(7.81,10.52,8.24,9.38,9.72,11.48,8.44,9.45,10.44,13.12)

 Ví dụ
o x=c(chatc,STZ),
group=c(rep(“chatc”,length(chatc)),rep(“STZ”,length(STZ)))
o qqnorm(x), qqline(x)
o t.test(x~group, var.equal=TRUE)
o Tham khảo: Ví dụ 1, trang 21, Đánh giá về định lượng các kết
quả nghiên cứu Y DƯỢC SINH HỌC, PGS. TSKH. Đỗ Trung
Đàm, NXB Y Học

 Thực hành
o Người ta cho 10 bệnh nhân uống thuốc hạ cholesterol đồng thời
cho 10 bệnh nhân khác uống giả dược (placebo) rồi xét nghiệm
về nồng độ cholesterol trong máu (g/L) của cả hai nhóm:
o thuoc=c( 1.10,0.99,1.05,1.01,1.02,1.07,1.10,0.98,1.03,1.12)
o giaduoc=c(1.25,1.31,1.28,1.20,1.18,1.22,1.22,1.17,1.19,1.21)

 Thực hành
o Thời gian rã (phút)của một loại viên bao từ hai xí nghiệp dược
phẩm khác nhau được kiểm nghiệm như sau:
o xndp1=c( 61,71,68,73,71,70,69,74)
o xndp2=c(62,69,65,65,70,71,68,73)

So sánh Mann-Whitney hai mẫu độc lập
 Yêu cầu
o Dự liệu không theo luật phân phối chuẩn
o Hai nhóm độc lập (indepentdent)

 Ví dụ
o Để nghiên cứu só sánh tác dụng giả cân nặng của thuốc A và thuốc B (nghiên cứu
thuốc có tác dụng giảm cân) đã tiến hành thử trên chuột chống trắng đã ngoài một
năm tuổi cân nặng 300-350 g, mỗi lô 7 con. Các thuốc được cho uống hàng ngày
vào buổi sáng liều 50 mg/kg, đực cái nhốt riêng có chế độ ăn bằng viên thức ăn
tổng hợp như nhau, nước uống đầy đủ. Cân khối lượng từng con chuột trước thí
nghiệm và 30 ngày sau thí nghiệm; từ đó tính cân nặng giảm của từng con chuột.

 Ví dụ
o thuoca=c(6.2,6.3,6.8,5.7,4.9,7.6,9.4)
o thuocb=c(24.2,18.5,20.0,22.7,17.0,14.7,22.0)
o Tham khảo: Ví dụ 2, trang 36, Đánh giá về định lượng các kết
quả nghiên cứu Y DƯỢC SINH HỌC, PGS. TSKH. Đỗ Trung
Đàm, NXB Y Học.

 Ví dụ
o x=c(thuoca,thuocb)
o group=factor(c(rep("thuoca",length(thuoca)),rep("thuocb",length(thuocb))))
o library(coin)
o wilcox_test(x~group,distribution=“exact”)

 Thực hành
o Chưa

So sánh t từng cặp (t.test, paired=T)
 Yêu cầu
o Dự liệu tuân theo luật phân phối chuẩn (normal distribution)
o Hai nhóm phụ thuộc (depentdent)
o Không giả định phương sai hai nhóm tương đương nhau

 Ví dụ
o Hàm lượng (mg) của một chế phẩm được xác định trước và sau
khi lão hoá cấp tốc như sau:
o truoc=c(7.5,6.8,7.1,7.5,7.2,6.8,6.9,6.7,6.8,6.8)
o sau=c(6.1,6.3,6.5,6.4,6.8,6.3,6.1,6.4,6.5,6.3)
o x=c(truoc,sau)

 Ví dụ
o group=c(rep(“truoc”,length(truoc)),rep(“sau”,length(sau)))
o dulieu=data.frame(x,group)
o dulieu
o t.test(x~group,paired=TRUE)
o Tham khảo: Thí dụ 7, trang 49, Phân tích dữ liệu khoa học bằng chương trình MS-Excel,
GS. TS. Đặng Văn Giáp

 Thực hành
o Chưa

So sánh Wilcoxon từng cặp (wilcox.test, paired=T)
 Yêu cầu
o Dự liệu không theo luật phân phối chuẩn
o Hai nhóm phụ thuộc (depentdent)
o Không giả định phương sai hai nhóm tương đương nhau

 Ví dụ
o Để nghiên cứu xem thuốc T có làm tăng sức co của tim hay không, dùng thỏ
cân nặng 2,0-2,5 kg khoẻ mạnh, không phân biệt đực cái. Buộc thỏ trên một
bàn cố định thỏ. Sau khi ổn định, ghi điện tim thỏ. Tiêm vào tĩnh mạch vành tai
thỏ thuốc T liều 10 mg/kg. Sau 10 phút, ghi điện tim thỏ lần 2. Đánh giá sức co
tim thỏ bằng biên độ sóng R (tính bằng mV) của đạo trình DII. Đánh giá xem
thuốc T có làm tăng biên độ sóng R so với trước khi dùng thuốc T hay không?

 Ví dụ
o tsdtT=c(0.45,0.36,0.47,0.40,0.45,0.35,0.36,0.50,0.50,0.40,0.40,0.30,0.45,0.30,
0.45,0.40,0.50,0.40,0.50,0.40,0.55,0.30,0.40,0.40,0.38,0.35,0.40,0.35,0.38,0.5
0,0.45,0.30,0.38)
o ssdtT=c(0.48,0.40,0.53,0.40,0.46,0.30,0.40,0.60,0.60,0.40,0.40,0.35,0.50,0.40,
0.60,0.45,0.50,0.40,0.45,0.35,0.50,0.35,0.45,0.35,0.35,0.40,0.45,0.37,0.35,0.5
0,0.50,0.33,0.38)

 Ví dụ
o x=c(tsdtT,ssdtT)
o group=c(rep(“tsdtT”,length(tsdtT)),rep(“ssdtT”,length(ssdtT)))
o dulieu=data.frame(x,group)
o dulieu

 Ví dụ
o shapiro.test(x)
o wilcox.test(x~group, paired=T, exact=F,conf.level=0.95)
o Tham khảo: Ví dụ 6, trang 106, Đánh giá về định lượng các kết quả nghiên
cứu Y DƯỢC SINH HỌC, PGS. TSKH. Đỗ Trung Đàm, NXB Y Học.

 Ví dụ
o Sau khi nuôi cấy khuẩn lạc trên 12 hộp Petri có đánh ố thứ tự từ 1 đến 12,
để đánh giá khả năng xét nghiệm (đếm khuẩn lạc) của kỹ thuật viên B( vừa
mới được đào tạo) so với ký thuật viên A là người được tin cậy là xét
nghiệm tốt, người ta cho mỗi người đếm khuẩn lạc ở 12 hộp Petri đó, mỗi
hộp Petri được đếm 2 lần, A đếm 1 lần và B đếm 1 lần. Coi như KTV A đếm
chính xác, hã đánh giá xem KTV B đếm khác KTV A là bao nhiêu %?

 Ví dụ
o ktvA=c(328,207,85,203,328,102,186,421,144,117,125,166)
o ktvB=c(211,131,53,239,282,69,151,380,108,83,84,153)

Phan tich du lieu voi R-.pptx

Recommended

Recommended

More Related Content

Featured

Featured (20)

Phan tich du lieu voi R-.pptx