Thống Kê Kiểm Định Là Gì? Giải Thích Ý Nghĩa Của T

Đây là bản dịch tiếng Việt của tôi về một bài báo rất hay giải thích ý nghĩa của phương pháp thử nghiệm t (hay phương pháp t-test – trong bài viết tôi chỉ gọi là t-test cho ngắn gọn) của tác giả Patrick Runkel. Bài báo gốc bằng tiếng Anh có tiêu đề đầy đủ là “Kiểm tra t là gì? Và tại sao nó giống như nói với một đứa trẻ để dọn dẹp cái lộn xộn đó trong nhà bếp?”Và bạn có thể đọc bài gốc tại đây.

Đang xem: Thống kê T là gì

Phương pháp kiểm tra t là một trong những quy trình được sử dụng phổ biến nhất trong khoa học thống kê.

Nhưng ngay cả những người sử dụng t-test thường xuyên cũng không biết chính xác phương pháp này hoạt động như thế nào vì tất cả dữ liệu được xử lý sau bức màn của phần mềm thống kê chẳng hạn. như Minitab.

Và thật đáng để dành một chút thời gian để xem thử nghiệm t hoạt động như thế nào đằng sau bức màn đó.

Bởi vì nếu bạn hiểu cách thức hoạt động của phương pháp t-test, bạn có thể hiểu sâu hơn về dữ liệu của mình dựa trên kết quả mà t-test mang lại. Và bạn cũng hiểu sâu hơn về lý do tại sao kết quả nghiên cứu của bạn đạt (hoặc không đạt) “ý nghĩa thống kê”.

Trên thực tế, nếu bạn có một thanh thiếu niên thích chơi hơn làm việc nhà, chắc chắn bạn đã có một trải nghiệm tương tự như các nguyên tắc cơ bản đằng sau bài kiểm tra t.

Giải phẫu của bài kiểm tra t

Phương pháp kiểm tra t thường được sử dụng để xác định xem giá trị trung bình của tổng thể có khác với một giá trị nhất định hay không (được gọi là giá trị trung bình giả định). một giá trị trung bình giả định) hoặc với giá trị trung bình của dân số khác.

Ví dụ, phương pháp kiểm tra t 1 mẫu (hoặc t-test đơn mẫu) được sử dụng để kiểm tra xem thời gian chờ đợi trung bình của bệnh nhân tại phòng khám có lâu hơn thời gian mong muốn là 15 phút hay không, dựa trên dữ liệu từ một nhóm bệnh nhân ngẫu nhiên.

Xem thêm bài viết hay:  Số Người Tiếp Cận Trên Facebook Là Gì ? Cách Tính Chỉ Số Reach Trên Facebook

Để xác định xem sự khác biệt (giữa thời gian chờ thực tế và mong muốn) có ý nghĩa thống kê hay không, phương pháp t-test sẽ tính toán một giá trị gọi là t-value (p-value-value cũng được tính trực tiếp từ t-value). Giá trị này được tính như sau:

t = frac{ar{x} – mu _{0}}{frac{s}{sqrt{n}}}

Công thức toán học này trông có vẻ khó hiểu, nhưng bạn thực sự có thể làm chủ nó nếu bạn hiểu hai động lực quan trọng đằng sau nó: tử số (ở trên cùng) và mẫu số (ở trên cùng). phía dưới).

Phần tử số là Tín hiệu

Phần tử số trong công thức kiểm tra t 1 mẫu đo cường độ tín hiệu (tín hiệu): sự khác biệt giữa giá trị trung bình của mẫu dữ liệu của bạn (ar {x}) và dân số giả thuyết có nghĩa là (mu_{0}).

*

Quay trở lại với ví dụ về thời gian chờ đợi của bệnh nhân, trung bình giả định là 15 phút.

Xem thêm: Vine là gì? Vine có nghĩa là gì

Nếu bệnh nhân trong mẫu ngẫu nhiên của bạn có thời gian chờ trung bình là 15,1 phút, thì tín hiệu sẽ bằng 15,1 – 15 = 0,1 phút. Sự khác biệt này là tương đối nhỏ, vì vậy tín hiệu trong phần tử kỹ thuật số là nhu nhược.

Tuy nhiên, nếu thời gian chờ đợi của bệnh nhân trung bình là 68 phút thì sự chênh lệch sẽ lớn hơn và bằng 68-15 = 53 phút. Do đó, tín hiệu sẽ mạnh hơn.

Phần mẫu số là Tiếng ồn

Phần mẫu số đo lượng dao động hoặc “nhiễu” trong mẫu dữ liệu của bạn.

*

Dấu hiệu

*

Trong biểu đồ bên phải của hình trên, sự khác biệt giữa giá trị trung bình của dữ liệu a{x} và trung bình giả định mu_{0} là 16 phút. Nhưng do dữ liệu trong mẫu trải rộng nên sự khác biệt này không có ý nghĩa thống kê. Tại sao vậy? Bởi vì t – value — tỷ lệ tín hiệu trên tạp âm — tương đối nhỏ do mẫu số lớn.

Xem thêm bài viết hay:  CTO là gì? Lương CTO bao nhiêu? Mô tả công việc và kỹ năng CTO

Tuy nhiên, nếu tín hiệu mạnh so với nhiễu, kích thước (tuyệt đối) của giá trị t sẽ lớn hơn. Do đó, sự khác biệt giữa ar {x}mu_ {0} sẽ có nhiều khả năng có ý nghĩa thống kê hơn.

*

Trong hình trên, sự khác biệt giữa a{x}mu_{0} Ngoài ra 16 phút. Kích thước dữ liệu cũng bằng nhau. Nhưng lần này, các điểm dữ liệu tập hợp lại gần nhau hơn. Vì dữ liệu ít biến động hơn, sự khác biệt trong 16 phút hiện có ý nghĩa thống kê.

Thông báo ý nghĩa thống kê

Phương pháp kiểm tra t như yêu cầu con bạn dọn dẹp nhà bếp là gì?

Nếu thanh thiếu niên của bạn đang nghe nhạc, chơi trò chơi điện tử, nhắn tin cho bạn bè hoặc bị phân tâm bởi các nguồn “tiếng ồn” khác, bạn cần nói to hơn và to hơn để đạt được mức độ “có ý nghĩa”. “Hoặc nếu bạn có thể loại bỏ các nguồn ồn ào, bạn không cần phải nói chuyện ồn ào với thiếu niên của mình.

Tương tự, nếu t-test của bạn không đạt được ý nghĩa thống kê, có thể là do một trong những lý do sau:

Sự khác biệt (tín hiệu) không đủ lớn. Bạn không thể làm gì nhiều nếu điều này xảy ra, giả sử rằng nghiên cứu của bạn sử dụng đúng phương pháp và các mẫu dữ liệu bạn thu thập là đại diện cho dân số.Biến động dữ liệu (nhiễu) quá lớn. Đây là lý do tại sao việc loại bỏ các giá trị ngoại lệ trong dữ liệu của bạn lại quan trọng đến vậy. Bạn có thể sử dụng biểu đồ kiểm soát để phát hiện và loại trừ các giá trị ngoại lệ khỏi dữ liệu trước khi thực hiện kiểm tra t.

Xem thêm bài viết hay:  Kb Trên Facebook Là Gì Trên Facebook, Trong Tin Học? Gợi Ý Kết Bạn Trên Facebook Là Gì

Xem thêm: Cà gai leo – Củ gai thường mọc ở đâu

Mẫu dữ liệu quá nhỏ. Sự dao động sẽ nhỏ hơn nếu kích thước dữ liệu lớn. Điều này có nghĩa là nếu có cùng mức độ khác biệt và cùng phạm vi giá trị, kích thước dữ liệu càng lớn thì càng có nhiều khả năng đạt được ý nghĩa thống kê – như biểu đồ bên dưới.

*

(Điều này giải thích tại sao cỡ mẫu cực lớn có thể tạo ra ý nghĩa thống kê mặc dù sự khác biệt là rất nhỏ và hoàn toàn không có tác dụng thực sự.)

Công thức này cũng giải thích tại sao các nhà thống kê phàn nàn về ngôn ngữ đôi khi được sử dụng để kết luận kết quả kiểm định t. Ví dụ: một kết quả kiểm tra t không mong muốn sẽ được tuyên bố: “Không có sự khác biệt đáng kể…”

Nó không nhất thiết phải là…

Thực tế là có thể có một sự khác biệt đáng kể. Nhưng có thể do mẫu dữ liệu của bạn quá nhỏ hoặc có thể độ biến thiên của các điểm dữ liệu quá lớn nên nghiên cứu của bạn không thể hiện ý nghĩa thống kê. Bạn có thể nói một cách an toàn hơn rằng: “Nghiên cứu của chúng tôi không tìm thấy bằng chứng của một sự khác biệt có ý nghĩa thống kê.

Bạn thấy bài viết Thống Kê Kiểm Định Là Gì? Giải Thích Ý Nghĩa Của T có khắc phục đươc vấn đề bạn tìm hiểu ko?, nếu ko hãy comment góp ý thêm về Thống Kê Kiểm Định Là Gì? Giải Thích Ý Nghĩa Của T bên dưới để duhoc-o-canada.com có thể thay đổi & cải thiện nội dung tốt hơn cho các bạn nhé! Cám ơn bạn đã ghé thăm Website: duhoc-o-canada.com của duhoc-o-canada.com

Nhớ để nguồn bài viết này: Thống Kê Kiểm Định Là Gì? Giải Thích Ý Nghĩa Của T của website duhoc-o-canada.com

Chuyên mục: Là gì?

Viết một bình luận