regress - Thống kê ứng dụng trong nghiên cứu thú y

Thống kê ứng dụng trong nghiên cứu thú y

Kiểm định

Thống kê ứng dụng trong nghiên cứu thú y là ứng dụng kinh tế lượng vào nghiên cứu thống kê trong ngành thú ý, hay còn gọi là nghiên cứu định lượng cho ngành thú ý. Thực chất nghiên cứu định lượng trong ngành thú ý đã được các “tiền nhân” ứng dụng rất nhiều và lâu năm, nhưng lại có một nghịch lý là các nghiên cứu sinh và hay cao học ngành thú y lại ít ứng dụng so với các ngành khác; Có thể đây là một nghịch lý trong công tác giảng dạy, Chúng tôi cung cấp dịch vụ hỗ trợ hướng dẫn thống kê ứng dụng trong nghiên cứu thú y. Chúng tôi hướng dẫn từ mô hình nghiên cứu đến hướng dẫn ” cầm tay chỉ việc” cho toàn bộ bài nghiên cứu. Và bây giờ chúng ta hãy tìm hiểu thống kê ứng dụng là gì ? 

Thống kê ứng dụng là gì ?

Thống kê là ngành học liên quan đến việc thu thập, tổ chức, phân tích, giải thích và trình bày dữ liệu.  Khi áp dụng số liệu thống kê cho một vấn đề khoa học, công nghiệp hoặc xã hội, thông thường bắt đầu với một dân số thống kê hoặc một mô hình thống kê được nghiên cứu. Các quần thể có thể là các nhóm người hoặc đối tượng khác nhau, chẳng hạn như “tất cả mọi người sống trong một quốc gia” hoặc “mọi nguyên tử cấu thành một tinh thể”. Thống kê liên quan đến mọi khía cạnh của dữ liệu, bao gồm cả việc lập kế hoạch thu thập dữ liệu về mặt thiết kế khảo sát và thử nghiệm .  Xem bảng chú giải xác suất và thống kê .

Khi dữ liệu điều tra dân số không thể được thu thập, các nhà thống kê thu thập dữ liệu bằng cách phát triển các thiết kế thí nghiệm cụ thể và mẫu khảo sát . Lấy mẫu đại diện đảm bảo rằng các suy luận và kết luận có thể mở rộng một cách hợp lý từ toàn bộ mẫu đến toàn bộ dân số. Một nghiên cứu thực nghiệm bao gồm lấy các phép đo của hệ thống đang nghiên cứu, thao tác với hệ thống và sau đó thực hiện các phép đo bổ sung bằng cách sử dụng cùng một quy trình để xác định xem thao tác đó có làm thay đổi các giá trị của phép đo hay không. Ngược lại, một nghiên cứu quan sát không liên quan đến thao tác thử nghiệm.

Phương pháp thống kê cơ bản

logit 300x169 - Thống kê ứng dụng trong nghiên cứu thú y

Hai phương pháp thống kê chính được sử dụng trong phân tích dữ liệu : thống kê mô tả , tóm tắt dữ liệu từ một mẫu bằng các chỉ số như độ lệch trung bình hoặc độ lệch chuẩn và thống kê suy luận , rút ​​ra kết luận từ dữ liệu có thể thay đổi ngẫu nhiên (ví dụ: lỗi quan sát, biến thể lấy mẫu).  Thống kê mô tả thường liên quan nhất đến hai bộ thuộc tính của phân phối (mẫu hoặc dân số): xu hướng trung tâm (hoặc vị trí ) tìm cách mô tả giá trị trung tâm hoặc giá trị điển hình của phân phối, trong khi phân tán (hoặctính biến đổi ) đặc trưng cho mức độ mà các thành viên của phân phối khởi hành từ trung tâm của nó và nhau. Suy luận về thống kê toán học được thực hiện theo khuôn khổ của lý thuyết xác suất , liên quan đến việc phân tích các hiện tượng ngẫu nhiên.

Một quy trình thống kê tiêu chuẩn bao gồm kiểm tra mối quan hệ giữa hai bộ dữ liệu thống kê hoặc bộ dữ liệu và dữ liệu tổng hợp được rút ra từ một mô hình lý tưởng hóa. Một giả thuyết được đề xuất cho mối quan hệ thống kê giữa hai bộ dữ liệu và điều này được so sánh như là một thay thế cho một giả thuyết null lý tưởng hóa không có mối quan hệ giữa hai bộ dữ liệu. Từ chối hoặc bác bỏ giả thuyết null được thực hiện bằng cách sử dụng các kiểm tra thống kê để định lượng ý nghĩa trong đó null có thể được chứng minh là sai, dựa trên dữ liệu được sử dụng trong thử nghiệm. Hoạt động từ một giả thuyết null, hai dạng lỗi cơ bản được nhận ra: lỗi loại I (giả thuyết null bị từ chối sai khi đưa ra lỗi “dương tính giả”) và lỗi loại II(giả thuyết khống không được bác bỏ và một mối quan hệ thực tế giữa các quần thể bị bỏ lỡ đưa ra “âm tính giả”).  Nhiều vấn đề đã được liên kết với khung này: từ việc có được một cỡ mẫu đủ để chỉ định một giả thuyết null đầy đủ.

Dữ liệu thống kê ứng dụng

Các quy trình đo lường tạo ra dữ liệu thống kê cũng có thể bị lỗi. Nhiều lỗi trong số này được phân loại là ngẫu nhiên (nhiễu) hoặc hệ thống ( sai lệch ), nhưng các loại lỗi khác (ví dụ: lỗi, chẳng hạn như khi nhà phân tích báo cáo các đơn vị không chính xác) cũng có thể xảy ra. Sự hiện diện của dữ liệu bị thiếu hoặc kiểm duyệt có thể dẫn đến ước tính sai lệch và các kỹ thuật cụ thể đã được phát triển để giải quyết các vấn đề này.

Các bài viết sớm nhất về xác suất và thống kê , phương pháp thống kê rút ra từ lý thuyết xác suất , xuất hiện từ các nhà toán học và mật mã Ả Rập , đáng chú ý là Al-Khalil (717 Chuyện786)  và Al-Kindi (801 Nott873). Vào thế kỷ 18, số liệu thống kê cũng bắt đầu rút ra rất nhiều từ tính toán . Trong những năm gần đây, thống kê đã dựa nhiều hơn vào phần mềm thống kê để tạo ra các thử nghiệm này như phân tích mô tả. 

Sơ lượt về hình thành thống kê ứng dụng

cox 300x169 - Thống kê ứng dụng trong nghiên cứu thú y

Các bài viết sớm nhất về xác suất và thống kê bắt nguồn từ các nhà toán học và mật mã Ả Rập , trong Thời đại hoàng kim Hồi giáo giữa thế kỷ 8 và 13. Al-Khalil (717 Từ786) đã viết Sách Tin nhắn Mật mã , trong đó có sử dụng đầu tiên hoán vị và kết hợp , để liệt kê tất cả các từ tiếng Ả Rập có thể có và không có nguyên âm. [7] Cuốn sách sớm nhất về thống kê là Bản thảo chuyên luận thế kỷ thứ 9 về Giải mã các thông điệp mật mã , được viết bởi học giả Ả Rập Al-Kindi(801 Từ873). Trong cuốn sách của mình, Al-Kindi đã đưa ra một mô tả chi tiết về cách sử dụng số liệu thống kê và phân tích tần số để giải mã các tin nhắn được mã hóa . Văn bản này đặt nền móng cho thống kê và phân tích mật mã .  Al-Kindi cũng sử dụng suy luận thống kê được biết đến sớm nhất , trong khi ông và các nhà mật mã Ả Rập sau đó đã phát triển các phương pháp thống kê ban đầu để giải mã các tin nhắn được mã hóa. Ibn Adlan (1187 Ném1268) sau đó đã đóng góp quan trọng, về việc sử dụng cỡ mẫu trong phân tích tần số. 

Bài viết đầu tiên của châu Âu về thống kê có từ năm 1663, với việc xuất bản các Quan sát tự nhiên và chính trị về các hóa đơn tử vong của John Graunt .  ứng dụng sớm suy nghĩ thống kê xoay quanh nhu cầu của các quốc gia với chính sách trên cơ sở dữ liệu nhân khẩu học và kinh tế, do đó nó stat- từ nguyên . Phạm vi của kỷ luật thống kê được mở rộng vào đầu thế kỷ 19 để bao gồm cả việc thu thập và phân tích dữ liệu nói chung. Ngày nay, số liệu thống kê được sử dụng rộng rãi trong chính phủ, kinh doanh và khoa học tự nhiên và xã hội.

Các nền tảng toán học của thống kê hiện đại đã được đặt vào thế kỷ 17 với sự phát triển của lý thuyết xác suất của Gerolamo Cardano , Blaise Pascal và Pierre de Fermat . Lý thuyết xác suất toán học nảy sinh từ nghiên cứu các trò chơi may rủi, mặc dù khái niệm xác suất đã được kiểm tra trong luật thời trung cổ và bởi các nhà triết học như Juan Caramuel .  Các phương pháp bình phương nhỏ nhất được mô tả lần đầu tiên bởi Adrien-Marie Legendre dùng vào năm 1805.

Các mô hình định lượng thông dụng

  • Thống kê mô tả
  • Thống kê tần suất
  • So sánh t-test
  • hồi quy logit
  • Hồi quy multinomial logit
  • Hồi quy Cox
  • Hồi quy OLS

Trên đây là những phương pháp định lượng thường xuyên được ứng dụng trong nghiên cứu thú y. Ngoài ra chúng ta có thể áp dụng nhiều model định lượng khác trong nghiên cứu thú y. Nhắm đem lại kết quả tin cậy.

Bàn về nghiên cứu định lượng chúng ta không thể bỏ qua phương pháp lấy mẫu, trong bài viết này chúng ta tìm hiểu sơ qua lịch sử và các phương pháp lấy mẫu ngẫu nghiên trong thống kê ứng dụng và bạn có thể áp dụng cho thông kê ứng dụng trong nghiên cứu thú y.

Cách thức lấy mẫu cơ bản

Khi dữ liệu điều tra dân số đầy đủ không thể được thu thập, các nhà thống kê thu thập dữ liệu mẫu bằng cách phát triển các thiết kế thí nghiệm cụ thể và mẫu khảo sát . Thống kê cũng cung cấp các công cụ để dự đoán và dự báo thông qua các mô hình thống kê . Ý tưởng thực hiện các suy luận dựa trên dữ liệu được lấy mẫu bắt đầu vào khoảng giữa những năm 1600 liên quan đến việc ước tính dân số và phát triển tiền thân của bảo hiểm nhân thọ. 

Để sử dụng một mẫu làm hướng dẫn cho toàn bộ dân số, điều quan trọng là nó thực sự đại diện cho toàn bộ dân số. Lấy mẫu đại diện đảm bảo rằng các kết luận và kết luận có thể mở rộng một cách an toàn từ toàn bộ mẫu đến toàn bộ dân số. Một vấn đề lớn nằm ở việc xác định mức độ mà mẫu được chọn thực sự là đại diện. Thống kê đưa ra các phương pháp để ước tính và sửa lỗi cho mọi sai lệch trong quy trình thu thập dữ liệu và mẫu. Ngoài ra còn có các phương pháp thiết kế thử nghiệm cho các thí nghiệm có thể làm giảm các vấn đề này ngay từ đầu của một nghiên cứu, tăng cường khả năng của nó để phân biệt sự thật về dân số.

Lý thuyết lấy mẫu là một phần của môn học toán học của lý thuyết xác suất . Xác suất được sử dụng trong thống kê toán học để nghiên cứu phân phối mẫu của thống kê mẫu và, nói chung hơn, các tính chất của quy trình thống kê . Việc sử dụng bất kỳ phương pháp thống kê nào là hợp lệ khi hệ thống hoặc dân số được xem xét thỏa mãn các giả định của phương pháp. Sự khác biệt về quan điểm giữa lý thuyết xác suất cổ điển và lý thuyết lấy mẫu là, đại khái, lý thuyết xác suất đó bắt đầu từ các tham số đã cho của tổng dân số để suy raxác suất liên quan đến mẫu. Tuy nhiên, suy luận thống kê di chuyển theo hướng ngược lại, cảm ứng suy luận từ các mẫu đến các tham số của dân số lớn hơn hoặc tổng số.

Mức ý nghĩa thống kê 5%

bo 300x169 - Thống kê ứng dụng trong nghiên cứu thú y

Cuối bài này chúng ta tìm hiểu về mức ý nghĩa thống kê 5% và các các kiến thức về mức ý nghĩa này.

Thống kê hiếm khi đưa ra một câu trả lời loại Có / Không đơn giản cho câu hỏi được phân tích. Giải thích thường đi xuống mức ý nghĩa thống kê được áp dụng cho các con số và thường đề cập đến xác suất của một giá trị bác bỏ chính xác giả thuyết null (đôi khi được gọi là giá trị p ).

Trong biểu đồ này, đường màu đen là phân phối xác suất cho thống kê kiểm tra , vùng tới hạn là tập hợp các giá trị ở bên phải của điểm dữ liệu được quan sát (giá trị quan sát của thống kê kiểm tra) và giá trị p được biểu thị bằng vùng màu lục. Cách tiếp cận tiêu chuẩn  là kiểm tra một giả thuyết khống chống lại một giả thuyết thay thế. Một khu vực quan trọng là tập hợp các giá trị của công cụ ước tính dẫn đến việc bác bỏ giả thuyết khống. Do đó xác suất xảy ra lỗi loại I là xác suất mà công cụ ước tính thuộc về khu vực quan trọng cho rằng giả thuyết null là đúng ( ý nghĩa thống kê ) và xác suất của lỗi loại II là xác suất mà công cụ ước tính không thuộc về khu vực quan trọng được đưa ra giả thuyết thay thế là đúng. Sức mạnh thống kê của một bài kiểm tra là xác suất để nó bác bỏ chính xác giả thuyết null khi giả thuyết null là sai.

Đề cập đến ý nghĩa thống kê không nhất thiết có nghĩa là kết quả tổng thể có ý nghĩa trong các điều khoản trong thế giới thực. Ví dụ, trong một nghiên cứu lớn về một loại thuốc, có thể chỉ ra rằng loại thuốc này có tác dụng có ý nghĩa thống kê nhưng rất nhỏ, do đó loại thuốc này không có khả năng giúp bệnh nhân đáng chú ý.

Mặc dù về nguyên tắc, mức ý nghĩa thống kê có thể chấp nhận có thể bị tranh luận, giá trị p là mức ý nghĩa nhỏ nhất cho phép thử nghiệm bác bỏ giả thuyết khống. Thử nghiệm này tương đương về mặt logic khi nói rằng giá trị p là xác suất, giả sử giả thuyết null là đúng, khi quan sát một kết quả ít nhất là cực đoan như thống kê thử nghiệm . Do đó, giá trị p càng nhỏ, xác suất phạm lỗi loại  càng thấp./.

Summary
tkongke - Thống kê ứng dụng trong nghiên cứu thú y
Author Rating
1star - Thống kê ứng dụng trong nghiên cứu thú y1star - Thống kê ứng dụng trong nghiên cứu thú y1star - Thống kê ứng dụng trong nghiên cứu thú y1star - Thống kê ứng dụng trong nghiên cứu thú y1star - Thống kê ứng dụng trong nghiên cứu thú y
Aggregate Rating
5 based on 2 votes
Brand Name
Nguyễn Văn Trí
Product Name
Thông Kê Ứng Dụng
Price
VND 10000000
Product Availability
Pre-Order Only
Đọc thêm:   hồi quy tuyến tính ols với 10 khuyết tật