Thiết kế thí nghiệm nhân tố: nguyên lý và ứng dụng

Thiết kế thí nghiệm với Python

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

Hiểu về thiết kế nhân tố

 

  • Nghiên cứu nhiều biến độc lập/nhân tố trong một thí nghiệm
  • Kiểm tra mọi tổ hợp của các mức nhân tố
  • Khám phá tác động trực tiếp và tương tác giữa các nhân tố

Một thí nghiệm cho thấy điều kiện ánh sáng và loại phân bón ảnh hưởng đến sinh trưởng của cây.

1 Hình tạo bởi DALL·E 3
Thiết kế thí nghiệm với Python

Ví dụ dữ liệu thiết kế nhân tố

  • Nhân tố 1 (Light_Condition) - hai mức: Full Sunlight và Partial Shade
  • Nhân tố 2 (Fertilizer_Type) - hai mức: Synthetic và Organic
  • Biến phản hồi/phụ thuộc/kết quả dạng số: Growth_cm
plant_growth_data.head()

   Plant_ID  Light_Condition  Fertilizer_Type  Growth_cm
0         1    Full Sunlight        Synthetic  16.489735
1         2    Partial Shade          Organic  18.361689
2         3    Full Sunlight        Synthetic  18.039459
3         4    Full Sunlight          Organic  12.682425
4         5    Full Sunlight          Organic  21.480601
Thiết kế thí nghiệm với Python

Tổ chức dữ liệu để trực quan hóa tương tác

plant_growth = pd.pivot_table(plant_growth_data, 
                              values='Growth_cm',
                              index='Light_Condition',
                              columns='Fertilizer_Type', 
                              aggfunc='mean')


plant_growth

Light_Condition     Organic   Synthetic
Full Sunlight       20.602       19.869
Partial Shade       20.246       20.326
Thiết kế thí nghiệm với Python

Trực quan hóa tương tác với heatmap

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.heatmap(plant_growth, 
            annot=True, 
            cmap='coolwarm',
            fmt='g')
plt.show()

Heatmap tăng trưởng của cây

Thiết kế thí nghiệm với Python

Diễn giải tương tác

Light_Condition     Organic   Synthetic
Full Sunlight       20.602       19.869
Partial Shade       20.246       20.326
  • Tương tác: mức độ mà hiệu ứng của một nhân tố thay đổi theo mức của nhân tố khác
  • Tương tác có ý nghĩa → các nhân tố không hoạt động độc lập
Thiết kế thí nghiệm với Python

Thiết kế nhân tố vs. thiết kế khối ngẫu nhiên

  • Nhiều xử lý và tương tác
  • Phân tách các hiệu ứng đa biến phức tạp và tương tác
  • Có thể cần nhiều đối tượng hơn

Một thí nghiệm cho thấy điều kiện ánh sáng và loại phân bón ảnh hưởng đến sinh trưởng của cây.

  • Gom nhóm các đối tượng tương tự trong thiết kế ngẫu nhiên
  • Kiểm soát phương sai trong khối
  • Mỗi xử lý được kiểm tra trong mọi khối

Hai khối chứa các khối lập phương với màu được gán ngẫu nhiên.

1 Hình tạo bởi DALL·E 3
Thiết kế thí nghiệm với Python

Cùng luyện tập nào!

Thiết kế thí nghiệm với Python

Preparing Video For Download...