Phương pháp kiểm định trị số P [tiếng Anh: P-test] là một phương pháp thống kê kiểm tra tính hợp lệ của giả thuyết không.
- 16-10-2019Kiểm định giả thuyết [Hypothesis testing] là gì? Đưa ra nhận định bằng kiểm định giả thuyết
- 11-11-2019Kiểm định Z [Z-Test] là gì? Cách thức hoạt động của kiểm định Z
- 11-11-2019Kiểm định Bonferroni [Bonferroni Test] là gì? Khái niệm và đặc điểm
Hình minh họa. Nguồn: Thegreatcoursesplus.com
Phương pháp kiểm định trị số P
Khái niệm
Phương pháp kiểm định trị số P trong tiếng Anh là P-test.
Phương pháp kiểm định trị số P là một phương pháp thống kê kiểm tra tính hợp lệ của giả thuyết không.
Mục tiêu của phương pháp kiểm định trị số P là bác bỏgiả thuyết không[null hypothesis] bằng cách kiểm tra trong thực tế.
Kiểm định trị số P cung cấp bằng chứng để bác bỏ hoặc không thể bác bỏ [hay không kết luận được] một kết luận được chấp nhận rộng rãi.
Đặc điểm Phương pháp kiểm định trị số P
Phương pháp kiểm định trị số P tính toán giá trị p-value cho phép nhà nghiên cứu xác định độ tin cậy của giả thuyết không.
Giá trị p-value được so sánh với mức ý nghĩa thống kê [α], mà nhà nghiên cứu đã chọn để đánh giá tính ngẫu nhiên của kết quả.
Thống kêkiểm định trị số Pthường theo phân phối chuẩn khi cỡ mẫu sử dụng càng lớn.
Các nhà nghiên cứu thường sẽ chọn mức α bé hơn hoặc bằng 5%, hay độ tin cậy 95% hoặc hơn.
Nói cách khác, giá trị p-value nhỏ hơn α = 5% có nghĩa là có hơn 95% khả năng kết quả của kiểm định giả thuyết là không phải do ngẫu nhiên mà có, do đó làm kết quả đáng tin cậy hơn, cho phép nhà nghiên cứu bác bỏ giả thuyết không.
Giá trị p-value
Khi tiến hành kiểm tra giả thuyết để xác nhận độ chính xác của một kết luận, nhà nghiên cứu đưa ra hai giả thuyết - giả thuyết không [H0] và giả thuyết thay thế [H1].
Khi nhà nghiên cứu sử dụng phương pháp kiểm định trị số P, họ luôn muốn bác bỏ giả thuyết không.
Hình minh họa. Nguồn: Saylordotorg.github.io
- Giá trị p-value càng nhỏ [p-value < α] thì giả thuyết không càng nên bị bác bỏ và giả thuyết thay thế càng đáng tin cậy.
- Giá trị p-value càng lớn [p-value> α] thì cơ sở để bác bỏ giả thuyết không càng yếu và kiểm định không có kết luận.
Một điểm khác cần lưu ý là nếu kiểm định trị số P không từ chối giả thuyết không thì kiểm định được gọi là không có kết luận chứ nó không có nghĩa là chấp nhận giả thuyết không.
Nếu giá trị p-value bác bỏ giả thuyết không thì giả thuyết thay thế được chấp nhận.
Kiểm định Z và Kiểm định T
Kiểm định Zlà một phương pháp kiểm định thống kê phổ biến kiểm tra ý nghĩa thống kê của giá trị trung bình mẫu so với giá trị trung bình giả định của tổng thể biết trước độ lệch chuẩn của tổng thể [thường rất khó xác định].
Kiểm định T là một một phương pháp kiểm định thống kê thực tế hơn kiểm định Z ở chỗ nó chỉ yêu cầu biết trước độ lệch chuẩn của mẫu.
[Theo Investopedia]
Phân phối chuẩn [Normal Distribution] là gì? Phân phối chuẩn trong tài chính 07-11-2019 Phân phối T [T Distribution] là gì? Sự khác biệt giữa Phân phối T và Phân phối chuẩn