Bài giảng "Tin học trong quản lý chất lượng: Phần 2" bao gồm các nội dung chính về phân tích phương sai bao gồm: Phân tích phương sai một yếu tố; Phân tích phương sai hai yếu tố. Mời quý thầy cô và các em cùng tham khảo bài giảng! | Tin UD trong QLCL Anova PHÂN TÍCH PHƯƠNG SAI ANOVA Mục tiêu của phân tích phương sai là so sánh trung bình của nhiều nhóm tổng thể dựa trên các số trung bình của các mẫu quan sát từ các nhóm này và thông qua kiểm định giả thuyết để kết luận về sự bằng nhau của các số trung bình này. Trong nghiên cứu phân tích phương sai được dùng như là một công cụ để xem xét ảnh hưởng của một hay một số yếu tố nguyên nhân định tính đến một yếu tố kết quả định lượng . PHÂN TÍCH PHƯƠNG SAI Ví dụ Nghiên cứu ảnh hưởng của phương pháp đánh giá của giáo viên đến kết quả học tập của sinh viên. Nghiên cứu ảnh hưởng của bậc thợ tới năng suất lao động. Nghiên cứu ảnh hưởng của phương pháp bán hàng trình độ kinh nghiệm của nhân viên bán hàng đến doanh số 1 Tin UD trong QLCL Anova PHÂN TÍCH PHƯƠNG SAI Phân tích phương sai một yếu tố Phân tích phương sai hai yếu tố Phân tích phương sai một yếu tố Phân tích phương sai một yếu tố là phân tích ảnh hưởng của một yếu tố nguyên nhân dạng biến định tính đến một yếu tố kết quả dạng biến định lượng đang nghiên cứu. 2 Tin UD trong QLCL Anova Phân tích phương sai một yếu tố Giả sử cần so sánh số trung bình của k tổng thể độc lập. Ta lấy k mẫu có số quan sát là n1 n2 nk tuân theo phân phối chuẩn. Trung bình của các tổng thể được ký hiệu là μ1 μ 2 .μk thì mô hình phân tích phương sai một yếu tố ảnh hưởng được mô tả dưới dạng kiểm định giả thuyết như sau Ho μ1 μ 2 . μ k H1 Tồn tại ít nhất 1 cặp có μi μ j i j Phân tích phương sai một yếu tố Để kiểm định ta đưa ra 3 giả thiết sau 1 Mỗi mẫu tuân theo phân phối chuẩn N μ σ2 2 Các phương sai tổng thể bằng nhau 3 Ta lấy k mẫu độc lập từ k tổng thể. Mỗi mẫu được quan sát ni lần. 3 Tin UD trong QLCL Anova Các bước tiến hành Bước 1 Tính các trung bình mẫu và trung bình chung 1 của k mẫu Ta lập bảng tính toán như sau TT k mẫu quan sát 1 2 3 k 1 X11 X21 X31 Xk1 2 X12 X22 X32 Xk2 3 X13 X23 X33 Xk3 ni X1n1 X2n2 X3n3 Xknk Trung bình mẫu x1 x2 x3 xk Bước 1 Tính các trung bình
