Chương 17 - KIỂM ĐỊNH GiẢ THUYẾT

Classical Statistics (Thống kê cổ điển)– sampling-theory approach (lý thuyết mẫu)– objective view of probability (xác suất khách quan)– decision making rests on analysis of availablesampling data (ra quyết định dựa vào thông tin từmẫu quan sát)
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Chương 17 - KIỂM ĐỊNH GiẢ THUYẾT Chương 17 KiỂM ĐỊNH GiẢ THUYẾT17-1 Cách tiếp cận khi kiểm định giả thuyết • Classical Statistics (Thống kê cổ điển) – sampling-theory approach (lý thuyết mẫu) – objective view of probability (xác suất khách quan) – decision making rests on analysis of available sampling data (ra quyết định dựa vào thông tin từ mẫu quan sát) • Bayesian Statistics (Thống kê Bayes) – extension of classical statistics (mở rộng thống kê cổ điển) – consider all other available information (xem xét tất cả các thông tin có sẵn)17-2 Các loại giả thuyết • Null (giả thuyết không) – that no statistically significant difference exists between the parameter and the statistic being compared (không có khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa các tham số đang so sánh) • Alternative (Giả thuyết đối) – logical opposite of the null hypothesis (ngược lại với giả thuyết không) – that a statistically significant difference does exist between the parameter and the statistic being compared (có khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa các tham số đang so sánh)17-3 Lý lẽ của kiểm định giả thuyết • Two tailed test (kiểm định 2 phía) – nondirectional test (kiểm định không hướng) – considers two possibilities (xem xét cả 2 khả năng) • One tailed test (kiểm định 1 phía) – directional test (kiểm định có hướng) – places entire probability of an unlikely outcome to the tail specified by the alternative hypothesis (đặt toàn bộ xác suất xảy ra một kết quả vào trong 1 phía)17-4 Sai lầm trong kiểm định giả thuyết • Type I error (sai lầm loại I) – a true null hypothesis is rejected (giả thuyết đúng bị bác bỏ) • Type II error (sai lầm loại II) – one fails to reject a false null hypothesis (giả thuyết sai được chấp nhận)17-5 Kiểm định ý nghĩa thống kê • State the null hypothesis (phát biểu giả thuyết không) • Choose the statistical test (chọn loại kiểm định) • Select the desired level of significance (quyết định mức ý nghĩa) • Compute the calculated difference value (tính toán giá trị khác biệt) • Obtain the critical value (tra giá trị giới hạn) • Interpret the test (diễn giải kết quả kiểm định)17-6 Các loại kiểm định ý nghĩa thống kê • Parametric tests (kiểm định tham số) – Z or t test is used to determine the statistical significance between a sample distribution mean and a population parameter • Assumptions (các giả định) – independent observations (quan sát độc lập) – normal distributions (có phân phối chuẩn) – populations have equal variances (các tổng thể nghiên cứu có phương sai bằng nhau) – at least interval data measurement scale (ít nhất17-7 là dữ liệu của thang đo khoảng cách) Các loại kiểm định ý nghĩa thống kê Nonparametric tests (kiểm định phi tham số) – Chi-square test is used for situations in which a test for differences between samples is required (kiểm định Chi bình phương dùng để kiểm tra sự khác biệc giữa 2 mẫu) • Assumptions (các giả định) – independent observations for some tests – normal distribution not necessary (không cần có PP chuẩn) – homogeneity of variance not necessary (các phương sai không cần bằng nhau) – appropriate for nominal and ordinal data, may be used for interval or ratio data (dữ liệu định danh, thứ bậc đều17-8 dùng được, kể cả dữ liệu khoảng cách và tỉ lệ)L2m thế nào để kiểm định giả thuyết không • Analysis of variance (ANOVA) – phân tích phương sai – the statistical method for testing the null hypothesis that means of several populations are equal (PP thống kê để kiểm định nhiều tổng thể có trung bình bằng nhau hay không)17-9 Kiểm định so sánh nhiều nhóm • Multiple comparison procedures – test the difference between each pair of means and indicate significantly different group means at a specified alpha level (Làm thế nào để chọn 1 kiểm định phù hợp • Which does the test involve? – one sample, một mẫu – two samples, 2 mẫu – k samples, k mẫu • If two or k samples,are the individual cases independent or related? (nếu có từ 2 mẫu trở lên, các quan sát là độc lập hay liên hệ) • Is the measurement scale nominal, ordinal, interval, or ratio? (thang đo lường là định danh, thứ bậc, khoảng cách hay tỉ lệ?)17-11 K Related Samples Test Kiểm định K mẫu phụ thuộc Use when, sử dụng khi • The grouping factor has more than two levels (biến phân l ...