Tài liệu cao học - Nghiên cứu Marketing - Chương 8

Nội dung chương này bàn đến bao gồm: Thế nào là giả thuyết nghiên cứu Các loại sai lầm khi thực hiện kiểm định giả thuyết Các bước giải quyết một bài toán kiểm định Các phương pháp kiểm định tham số Các phương pháp kiểm định phi tham số. MÔ HÌNH LỰA CHỌN PHƯƠNG PHÁP KIỂM ĐỊNH Giả thiết thống kê là một giả thiết có liên quan đến một trong ba vấn đề sau: (1) Tính độc lập hay phụ thuộc của đại lượng ngẫu nhiên cần nghiên cứu. (2) Dạng của qui luật phân phối xác...
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Tài liệu cao học - Nghiên cứu Marketing - Chương 8 CHƯƠNG TÁM PHÂN TÍCH VÀ DIỄN GIẢI DỮ LIỆU 8 TRONG NGHIÊN CỨU MARKETING NỘI DUNG CHÍNHNội dung chương này bàn đến bao gồm: - Thế nào là giả thuyết nghiên cứu - Các loại sai lầm khi thực hiện kiểm định giả thuyết - Các bước giải quyết một bài toán kiểm định - Các phương pháp kiểm định tham số - Các phương pháp kiểm định phi tham số 131MÔ HÌNH LỰA CHỌN PHƯƠNG PHÁP KIỂM ĐỊNHGiả thiết thống kê là một giả thiết có liên quan đến một trong ba vấn đề sau:(1) Tính độc lập hay phụ thuộc của đại lượng ngẫu nhiên cần nghiên cứu.(2) Dạng của qui luật phân phối xác suất của đại lượng ngẫu nhiên.(3) Giá trị của tham số của qui luật phân phối xác suất đã biết dạng.(1) & (2) là giả thiết phi tham số và (3) là giả thiết về tham số.Trong phần này sẽ giới thiệu phương pháp kiểm định giả thiết về tham số như tham số trung bình x trong qui luật phân phối chuẩn N(µ,σ2), tham số tỷ lệ p trong qui luật phân phối A(P), tham sốchi bình phương, tham số Fisher… Trong khuôn khổ cuốn sách này, chúng tôi chỉ giới thiệu cáchthức áp dụng những phương pháp kiểm định đó để giải quyết những vấn đề liên quan đến nghiêncứu tiếp thị, những vấn đề khác liên quan đến việc giải thích bản chất của các công thức có thểtham khảo thêm trong các giáo trình chuyên môn về thống kê toán.Các khái niệm cơ bảnGiả thiết cần kiểm địnhGiả sử đại lượng ngẫu nhiên X cần nghiên cứu tuân theo một qui luật phân phối xác suất đã biếtdạng, nhưng chưa biết giá trị của tham số θ nào đó của nó. Trên cơ sở những tin tức thu được, tacó thể giả định rằng θ = θ0, trong đó θ0 là số thực. Tất nhiên điều giả định θ = θ0 này có thể đúnghoặc có thể sai, do đó cần phải kiểm tra lại giả định đó. Từ đó ta có giả thiết cần kiểm định là{H0: θ = θ0}.Các giả thiết đối (đối thiết)Vì giả thiết H0 cũng có thể đúng và cũng có thể sai với một độ tin cậy nào đó, khi giả thiết H0 saithì ta phải bác bỏ nó. Khi đó phải chấp nhận một trong ba giả thiết đối (ký hiệu: H1) sau đây:- Trong trường hợp kiểm định dạng hai đuôi (Two-tail test): ⎧H 0 : θ = θ 0 ⎨ ⎩H1 : θ ≠ θ 0- Trong trường hợp kiểm định dạng một đuôi (One-tail test): ⎧H 0 : θ = θ 0 ⎧H 0 : θ = θ 0 ⎨ hoặc ⎨ ⎩H 1 : θ > θ 0 ⎩H1 : θ < θ 0Do vậy trong bài toán kiểm định giả thiết, sau khi đã đề ra giả thiết cần kiểm định H0, ta cần phátbiểu kèm một giả thiết đối H1 để khẳng định rằng nếu như giả thiết H0 bị bác bỏ thì ta chấp nhậngiả thiết đối kèm theo với một mức ý nghĩa α nào đấy (1- α được gọi là độ tin cậy).Các loại sai lầmChú ý rằng, vì mẫu không phải là hình ảnh chính xác của tổng thể, nên mọi mẫu chọn được đềuchứa một sai số ngẫu nhiên nào đó. Do vậy, khi dựa vào mẫu để kiểm định giả thiết có thể gặpphải hai loại sai lầm sau:- Sai lầm loại 1: Khi ta bác bỏ một giả thiết đúng.- Sai lầm loại 2: Khi ta thừa nhận một giả thiết sai. 132Trong khi tiến hành kiểm định, người ta thường ấn định trước một xác suất mức sai lầm loại 1.Nếu xác suất này bằng α, thì α được gọi là mức ý nghĩa của kiểm định (thông thường α phải khábé, α = 0,05, α = 0,1). Giả thiết H0 đúng Giả thiết H0 sai Chấp nhận Quyết định đúng Sai lầm loại 2 (xác suất β) Bác bỏ Sai lầm loại 1 (xác suất α) Quyết định đúngTiêu chuẩn kiểm định và miền bác bỏSau khi đã đề ra giả thuyết H0 cần kiểm định kèm theo giả thiết đối H1 và qui định mức ý nghĩaα, ta cần phải tìm một thống kê T cùng qui luật phân phối xác suất của nó. Với một mức ý nghĩa ( )α xác định, ta luôn tìm được mọi miền Wα, thỏa mãn điều kiện P K ∈ Wα H 0 = α (xác suất đểK thuộc miền miền bác bỏ Wα với điều kiện H0 đúng bằng α).Do α khá bé, nên ta có thể coi biến cố (K∈Wα) là biến cố không thể có (với điều kiện giả thiết H0đúng). Vì vậy, trong thực tế nếu dựa vào giá trị x của mẫu ngẫu nhiên X, ta tính được giá trị kqscủa thống kê K mà lại thấy giá trị kqs∈Wα, thì điều này sẽ mâu thuẫn với điều kiện nói trên.Nguyên nhân sinh ra mâu thuẫn giữa lý thuyết và thực tế là do ta giả thiết rằng H0 đúng. Để tránhmâu thuẫn này ta phải bác bỏ giả thiết, vì thế Wα được gọi là miền bác bỏ và kqs được gọi là tiêuchuẩn kiểm định.Chú ý:- Khi giả thiết H0 đúng thì tiêu chuẩn kiểm định K vẫn có thể nhận giá trị kqs∈Wα với xác suất xảy ra là α. Vì vậy trong trường hợp kqs∈Wα mà ta bác bỏ giả thiết H0 thì ta có thể mắc sai ...