Bài giảng 95% khoảng tin cậy và giá trị p - Nguyễn Quang Vinh, Nguyễn Thị Từ Vân

Bài giảng "95% khoảng tin cậy và giá trị p" được biên soạn bởi Nguyễn Quang Vinh, Nguyễn Thị Từ Vân nhằm giúp các em sinh viên nắm được kiến thức về số đo xu hướng tập trung, số đo độ phân tán, phân phối mẫu, sai số chuẩn, ước lượng khoảng tin cậy,... Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng 95% khoảng tin cậy và giá trị p - Nguyễn Quang Vinh, Nguyễn Thị Từ Vân95% khoảng tin cậy & giá trị p Nguyễn Quang Vinh – Nguyễn Thị Từ VânGiới thiệu Thống kê• Mô tả: – Độ tập trung – Độ phân tán• Suy lý / Suy luận / Suy rộng: – Ước lượng – Kiểm định giả thuyếtMEASURES OFTẬPSỐ ĐO XU HƯỚNG CENTRAL TRUNG TENDENCYTrung bình (trung bình đại số)The Mean (arithmeti c mean) Trung điểm The Midrange (Mr) Sample mean : x  Trung bình mẫu  x Mr  LH n 2 Population mean :   Trung bình tổng thể  x • Less popular than mean and median • Ít dùng hơn trung bình và trung vị N • An • Dễ tính easy toán - to - grasp ••Uniqueness Duy nhất • Simplicity • Đơn giản ••Simplicity Đơn giản • Giá trị ngoại lai & Mr (!) • Extreme value & The Midrange (!) • Giá trị ngoại lai & trung bình (!) • Extreme value & The Mean (!) ModeTrung Trungvịvịvị(Md) Trung (Md) (Md) Mode (Mo)The Median (Md) •• dùng Useđểfor mô tả dữ liệu định tính describing qualitativ e data • Uniqueness •Duy nhất ••Simplicity Đơn giản • Giá trị ngoại lai & trung vị (!) • Extreme value & The Median SỐ ĐO ĐỘ PHÂN TÁN(dispersion, variation, spread, scatter) 1. Khoảng giá trị 2. Phương sai 3. Độ lệch chuẩn 4. Hệ số biến thiênSỐ ĐO ĐỘ PHÂN MEASURES OFTÁN DISPERSION3. Độ lệch chuẩn 3. Standard Deviation Độ lệch chuẩn từ mẫu, s2 Sample Standard Deviation, s : s   x  x  2 1   x  2  x 2   n 1 n 1  n    Độ lệch chuẩn tổng thể,  Population Standard Deviation,  :   x    N4. Hệ số biến thiên* 4. Coefficien t of Variation* : s C.V.  .100 x * for data sets with extremevariation, it is possible to obtain a C.V.  100% MEASURESSỐ ĐO ĐỘ PHÂN TÁNOF DISPERSION(dispersion, variation, spread, scatter) (dispersion, variation , spread, scatter) 1. Khoảng giá trị: H - L 1. Range  H  L 2. Phương sai 2. Variance Sample variance, s 2 : Phương sai mẫu, s2 s2    x  x   1  2  x 2   x 2   n 1 n 1  n    Phương sai tổng thể, 2 Population variance,  2 :  x    2  2  N PHÂN PHỐI MẪUPhân phối xác suất của trị số thống kê có từ mẫu nghiên cứu được gọi là phân phối mẫu. Sai số chuẩn  X  ncòn gọi là:• Sai số chuẩn của trị số trung bình, hoặc• Sai số chuẩn, hoặc• Độ lệch chuẩn của các trị số trung bình từ các mẫu nghiên cứuƯớc lượngSố ước lượng  Tham sốCác tham số:• Trung bình tổng • Khác biệt giữa 2 thể trung bình• Tỷ lệ của tổng • Khác biệt giữa 2 thể tỷ lệ• Phương sai • Tỷ số giữa 2 của tổng thể phương saiSố ước lượng  Tham số• Mỗi tham số: Ước lượng điểm Ước lượng khoảng KHOẢNG TIN CẬY CỦA TRUNG BÌNH TỔNG THỂƯớc lượng khoảng tin cậy có công thức chung: estimator ± (reliability coefficient) x (standard error)Thực tế, khi mẫu được chọn từ tổng thể có phân phối bình thường với phương sai biết trước, ước lượng khoảng cho trung bình  sẽ là: x  z / 2 xCách diễn giải kết quả khoảng ước lượng theo công thức này• Nếu lấy mẫu lặp đi lặp lại càng nhiều lần, từ tổng thể có phân phối bình thường, 100(1 - )% của tất cả các khoảng ước lượng tính theo công thức trên sẽ chứa trung bình của tổng thể • Con số 1 - , gọi là hệ số tin cậy, & Khoảng x  z / 2 x , gọi là khoảng tin cậy của Khi cỡ mẫu lớn  dùng z, và s là xấp xỉ của ...