Ý tưởng kiểm tra giả thuyết tương đối đơn giản. Trong một số nghiên cứu, chúng tôi xem xét các sự kiện nhất định. Chúng ta phải tự hỏi, liệu sự kiện này chỉ là ngẫu nhiên hay có nguyên nhân nào đó mà chúng ta nên tìm kiếm? Chúng ta cần có cách để phân biệt giữa những sự kiện dễ xảy ra tình cờ và những sự kiện rất khó xảy ra tình cờ. Một phương pháp như vậy phải được đơn giản hóa và xác định rõ ràng để những người khác có thể sao chép các thí nghiệm thống kê của chúng tôi.
Có một vài phương pháp khác nhau được sử dụng để thực hiện các bài kiểm tra giả thuyết. Một trong những phương pháp này được gọi là phương pháp truyền thống và một phương pháp khác liên quan đến cái được gọi là giá trị p .. Các bước của hai phương pháp phổ biến nhất này giống nhau ở một số điểm, sau đó chúng khác nhau một chút. Cả phương pháp truyền thống để kiểm tra giả thuyết và phương pháp giá trị p đều được mô tả dưới đây.
phương pháp truyền thống
Phương pháp truyền thống như sau:
- Bắt đầu bằng cách nêu tuyên bố hoặc giả thuyết đang được thử nghiệm. Ngoài ra, đưa ra một tuyên bố cho trường hợp giả thuyết là sai.
- Thể hiện cả hai tuyên bố từ bước đầu tiên trong các ký hiệu toán học. Các câu lệnh này sẽ sử dụng các ký hiệu như bất đẳng thức và dấu bằng.
- Xác định câu nào trong hai câu biểu tượng không có đẳng thức. Đây có thể chỉ đơn giản là một dấu không bằng, nhưng nó cũng có thể là một dấu nhỏ hơn ( ). Mệnh đề chứa bất đẳng thức được gọi là giả thuyết thay thế và được ký hiệu là H 1 hoặc H a .
- Tuyên bố bước đầu tiên rằng một tham số bằng một giá trị cụ thể được gọi là giả thuyết không, ký hiệu là H 0 .
- Chọn mức độ quan trọng mà chúng tôi muốn. Một mức ý nghĩa thường được biểu thị bằng chữ Hy Lạp alpha. Ở đây chúng ta phải xem xét lỗi Loại I. Lỗi Loại I xảy ra khi chúng ta bác bỏ một giả thuyết không thực sự đúng. Nếu chúng ta rất lo lắng về khả năng nó xảy ra, thì giá trị alpha của chúng ta sẽ nhỏ. Có một chút bồi thường ở đây. Alpha càng thấp, thử nghiệm sẽ càng tốn kém. Các giá trị 0,05 và 0,01 là các giá trị phổ biến được sử dụng cho alpha, nhưng bất kỳ số dương nào trong khoảng từ 0 đến 0,50 đều có thể được sử dụng cho mức ý nghĩa.
- Xác định thống kê và phân phối nào sẽ sử dụng. Loại phân phối được quyết định bởi các đặc điểm của dữ liệu. Các bản phân phối phổ biến bao gồm z- score , z-scoret và chi bình phương .
- Tìm thống kê kiểm định và giá trị tới hạn của thống kê này. Ở đây chúng ta sẽ phải xem xét liệu chúng ta đang thực hiện kiểm định hai đầu (thường là khi giả thuyết thay thế chứa ký hiệu “không bằng”) hay kiểm định một đầu (thường được sử dụng khi một bất đẳng thức liên quan đến giả thuyết thay thế tuyên bố). ).
- Từ loại phân phối, mức độ tin cậy , giá trị tới hạn và thống kê kiểm tra, chúng tôi vẽ một biểu đồ.
- Nếu thống kê kiểm tra nằm trong vùng tới hạn của chúng ta, thì chúng ta phải bác bỏ giả thuyết không . Các giả thuyết thay thế giữ. Nếu thống kê kiểm tra không nằm trong vùng quan trọng của chúng tôi, thì chúng tôi không thể bác bỏ giả thuyết không. Điều này không chứng minh rằng giả thuyết không là đúng, nhưng nó đưa ra một cách để định lượng xác suất mà nó đúng.
- Bây giờ chúng tôi thiết lập kết quả kiểm tra giả thuyết theo cách mà yêu cầu ban đầu được giải quyết.
Phương pháp giá trị p
Phương pháp giá trị p gần giống với phương pháp truyền thống. Sáu bước đầu tiên là như nhau. Đối với bước bảy, chúng tôi tìm thống kê kiểm tra và giá trị p . Vì vậy, chúng tôi bác bỏ giả thuyết không nếu giá trị p nhỏ hơn hoặc bằng alpha. Chúng ta không thể bác bỏ giả thuyết không nếu giá trị p lớn hơn alpha. Sau đó chúng tôi đã hoàn thành bài kiểm tra như trước, ghi rõ kết quả.
