Chương 17 - KIỂM ĐỊNH GiẢ THUYẾT docx
Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (88.3 KB, 12 trang )
17-1
Chương 17
KiỂM ĐỊNH GiẢ THUYẾT
17-2
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)
17-3
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)
17-4
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)
17-5
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)
17-6
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)
17-7
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 nhất
là dữ liệu của thang đo khoảng cách)
17-8
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 đều
dùng được, kể cả dữ liệu khoảng cách và tỉ lệ)
17-9
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)
17-10
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
(<.05)
–
use group means and incorporate the MS
error
term of the F ratio
17-11
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?)
17-12
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
loại có nhiều hơn 2 nhóm, ví dụ: trình độ của nhà đầu tư cá
nhân trên thị trường chứng khoán: cao/đại học, trung
bình/cao đẳng, thấp/cấp 2-3)
•
Observations or participants are (các quan sát hay người
trả lời
–
matched . . . or (tương xứng với nhau từng cặp, hay)
–
the same participant is measured more than once (người
trả lời được đo lường nhiều hơn 1 lần, ví dụ: nhận xét về mẫu
quảng cáo A, sau đó lần lượt nhận xét tiếp mẫu quảng cáo B và
mẫu quảng cáo C)
•
Interval or ratio data (dữ liệu phải là khoảng cách hay tỉ lệ)
