Buzz
Khái niệm Kiểm định giả thuyết là gì?
Kiểm định giả thuyết, đôi khi được gọi là kiểm định ý nghĩa, là một hành động trong thống kê mà một nhà phân tích kiểm tra một giả định về tham số của dân số. Phương pháp được sử dụng bởi nhà phân tích phụ thuộc vào bản chất của dữ liệu và mục đích của phân tích.
Kiểm định giả thuyết được sử dụng để đánh giá tính hợp lý của một giả thuyết bằng cách sử dụng dữ liệu mẫu. Dữ liệu này có thể đến từ một dân số lớn hơn hoặc một quy trình tạo dữ liệu. Thuật ngữ 'dân số' sẽ được sử dụng cho cả hai trường hợp này trong các mô tả sau.
Những điểm cốt yếu
- Kiểm định giả thuyết được sử dụng để đánh giá tính hợp lý của một giả thuyết bằng cách sử dụng dữ liệu mẫu.
- Thử nghiệm cung cấp bằng chứng về tính hợp lý của giả thuyết, dựa trên dữ liệu đã có.
- Các nhà phân tích thống kê kiểm tra một giả thuyết bằng cách đo lường và xem xét một mẫu ngẫu nhiên của dân số được phân tích.
- Bốn bước của kiểm định giả thuyết bao gồm việc phát biểu các giả thuyết, lập kế hoạch phân tích, phân tích dữ liệu mẫu và phân tích kết quả.
Cách thức hoạt động của Kiểm định giả thuyết
Trong kiểm định giả thuyết, một nhà phân tích thống kê kiểm tra một mẫu thống kê nhằm cung cấp bằng chứng về tính hợp lý của giả thuyết không.
Các nhà phân tích thống kê đo lường và xem xét một mẫu ngẫu nhiên của dân số được phân tích. Tất cả các nhà phân tích sử dụng một mẫu dân số ngẫu nhiên để kiểm tra hai giả thuyết khác nhau: giả thuyết không và giả thuyết thay thế.
Giả thuyết không thường là một giả thuyết về sự bằng nhau giữa các tham số dân số; ví dụ, một giả thuyết không có thể nói rằng trung bình lợi nhuận của dân số bằng không. Giả thuyết thay thế thực tế là một sự ngược lại của giả thuyết không. Do đó, chúng không thể cùng tồn tại và chỉ có một giả thuyết có thể đúng. Tuy nhiên, một trong hai giả thuyết sẽ luôn luôn đúng.
Giả thuyết không là một câu lạc bộ về tham số dân số, như trung bình dân số, được cho là đúng.
Quy trình 4 Bước
- Phát biểu các giả thuyết.
- Xây dựng kế hoạch phân tích, chỉ ra cách thức dữ liệu sẽ được đánh giá.
- Thực hiện kế hoạch và phân tích dữ liệu mẫu.
- Phân tích kết quả và từ chối giả thuyết không, hoặc cho rằng giả thuyết không có tính hợp lý, dựa trên dữ liệu đã có.
Ví dụ về Kiểm định giả thuyết
Nếu một cá nhân muốn kiểm tra rằng một đồng xu có chính xác 50% khả năng rơi vào mặt ngửa, giả thuyết không sẽ là 50% là chính xác, và giả thuyết thay thế sẽ là 50% không chính xác. Toán học, giả thuyết không được biểu diễn như Ho: P = 0.5. Giả thuyết thay thế được hiển thị như 'Ha' và giống như giả thuyết không, ngoại trừ dấu bằng gạch ngang, có nghĩa là nó không bằng 50%.
Một mẫu ngẫu nhiên gồm 100 lần tung đồng xu được lấy ra, và giả thuyết không được kiểm tra. Nếu phát hiện rằng 100 lần tung xu này phân bố là 40 mặt ngửa và 60 mặt sấp, nhà phân tích sẽ cho rằng đồng xu không có khả năng 50% rơi vào mặt ngửa và sẽ từ chối giả thuyết không, chấp nhận giả thuyết thay thế.
Nếu có 48 mặt ngửa và 52 mặt sấp, thì có thể rằng đồng xu có thể công bằng và vẫn cho ra kết quả như vậy. Trường hợp như vậy, khi giả thuyết không được 'chấp nhận,' nhà phân tích cho rằng sự khác biệt giữa kết quả mong đợi (50 mặt ngửa và 50 mặt sấp) và kết quả quan sát (48 mặt ngửa và 52 mặt sấp) là 'có thể giải thích bởi sự tình cờ một mình.'
Khi Nào Bắt Đầu Kiểm Định Giả Thuyết?
Một số nhà thống kê cho rằng các thử nghiệm giả thuyết đầu tiên được ghi nhận từ nhà văn châm biếm John Arbuthnot vào năm 1710, người nghiên cứu về số lượng sinh nam và sinh nữ tại Anh sau khi quan sát thấy rằng gần như mỗi năm, số sinh nam vượt qua số sinh nữ một cách nhẹ nhàng. Arbuthnot tính toán rằng xác suất của sự kiện này xảy ra do sự tình cờ là rất nhỏ, và vì vậy đó là do 'thiên nhiên thượng đế.'
Lợi Ích của Kiểm Định Giả Thuyết là Gì?
Kiểm định giả thuyết giúp đánh giá tính chính xác của các ý tưởng hoặc lý thuyết mới bằng cách thử nghiệm chúng dựa trên dữ liệu. Điều này cho phép các nhà nghiên cứu xác định xem liệu bằng chứng có hỗ trợ giả thuyết của họ hay không, giúp tránh những khẳng định và kết luận sai lầm. Kiểm định giả thuyết cũng cung cấp một khung cho việc ra quyết định dựa trên dữ liệu chứ không phải quan điểm cá nhân hay thành kiến. Bằng việc dựa vào phân tích thống kê, kiểm định giả thuyết giúp giảm thiểu ảnh hưởng của sự tình cờ và các biến số lẫn lộn, cung cấp một khung vững chắc để đưa ra những kết luận có căn cứ.
Những Hạn Chế của Kiểm Định Giả Thuyết là Gì?
Kiểm định giả thuyết hoàn toàn dựa vào dữ liệu và không cung cấp một hiểu biết toàn diện về chủ đề đang nghiên cứu. Ngoài ra, độ chính xác của kết quả phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu có sẵn và phương pháp thống kê được sử dụng. Dữ liệu không chính xác hoặc công thức giả thuyết không thích hợp có thể dẫn đến những kết luận sai lầm hoặc các thử nghiệm thất bại. Kiểm định giả thuyết cũng có thể dẫn đến những lỗi, như các nhà phân tích chấp nhận hoặc từ chối giả thuyết không một cách không đáng có. Những lỗi này có thể dẫn đến những kết luận sai lầm hoặc bỏ lỡ cơ hội để nhận diện các mô hình hay mối quan hệ quan trọng trong dữ liệu.
Kết Luận
Kiểm định giả thuyết đề cập đến quy trình thống kê giúp các nhà nghiên cứu xác định tính đáng tin cậy của một nghiên cứu. Bằng cách sử dụng một giả thuyết được xây dựng tốt và một bộ các thử nghiệm thống kê, cá nhân hoặc doanh nghiệp có thể suy luận về dân số mà họ đang nghiên cứu và đưa ra những kết luận dựa trên dữ liệu được cung cấp. Tất cả các phương pháp kiểm định giả thuyết đều có cùng một quy trình bốn bước, bao gồm phát biểu các giả thuyết, xây dựng kế hoạch phân tích, phân tích dữ liệu mẫu và phân tích kết quả.
