Ý Nghĩa Thống Kê – Wikipedia Tiếng Việt

Bước tới nội dung

Nội dung

chuyển sang thanh bên ẩn

• Đầu
• 1 Tham khảo
• 2 Liên kết

• Bài viết
• Thảo luận

Tiếng Việt

• Đọc
• Sửa đổi
• Sửa mã nguồn
• Xem lịch sử

Công cụ Công cụ chuyển sang thanh bên ẩn Tác vụ

• Đọc
• Sửa đổi
• Sửa mã nguồn
• Xem lịch sử

Chung

• Các liên kết đến đây
• Thay đổi liên quan
• Trang đặc biệt
• Liên kết thường trực
• Thông tin trang
• Trích dẫn trang này
• Lấy URL ngắn gọn
• Tải mã QR

In và xuất

• Tạo một quyển sách
• Tải dưới dạng PDF
• Bản để in ra

Tại dự án khác

• Khoản mục Wikidata

Giao diện chuyển sang thanh bên ẩn Bách khoa toàn thư mở Wikipedia

Trong thống kê, một kết quả được gọi là có ý nghĩa thống kê nếu nó không có khả xảy ra là do ngẫu nhiên. Cụm từ Ý nghĩa thống kê được đặt tên bởi Ronald Fisher. Trong thống kê, ý nghĩa không có nghĩa là quan trọng hay có nghĩa như trong nói chuyện hàng ngày. Những nhà phân tích chỉ tập trung vào kết quả có thể bỏ sót các dạng mẫu trả lời quan trọng mà có thể rơi dưới ngưỡng được đặt ra cho kiểm định ý nghĩa. Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng kiểm định ý nghĩa nên đi kèm với thống kê cỡ hiệu ứng.

Bằng chứng đòi hỏi để chấp nhận một sự kiện không phải xảy ra do ngẫu nhiên được gọi là mức ý nghĩa hay giá trị p: trong kiểm định giả thuyết Fisher, giá trị p là xác suất dữ liệu quan sát ở mức cực đại như đã được quan sát, với giả thuyết không là đúng. Nếu giá trị p nhỏ, ta có thể nói giả thuyết không là sai hoặc một sự kiện bất thường đã xảy ra.

Một phương pháp kiểm định giả thuyết khác là trường phái tần suất của Neyman–Pearson, trong đó xác định cả giả thuyết không và giả thuyết đối nghịch, nó tìm hiểu đặc tính mẫu lặp lại của phương pháp. Nếu trong trường hợp giả thuyết không bị bác bỏ trong khi thực chất nó là đúng và lẽ ra không được bác bỏ, thì đó được gọi là sai sót loại I. Trong trường hợp chấp nhận giả thuyết không trong khi nó sai được gọi là sai sót loại II.

Tham khảo

[sửa | sửa mã nguồn]

Bài viết này vẫn còn sơ khai. Bạn có thể giúp Wikipedia mở rộng nội dung để bài được hoàn chỉnh hơn. x t s

Liên kết

[sửa | sửa mã nguồn]

• Earliest Uses: The entry on Significance has some historical information.
• Raymond Hubbard, M.J. Bayarri, P Values are not Error Probabilities Lưu trữ 2013-09-04 tại Wayback Machine. A working paper that explains the difference between Fisher's evidential p-value and the Neyman-Pearson Type I error rate α {\displaystyle \alpha } .
• The Concept of Statistical Significance Testing Lưu trữ 2010-10-02 tại Wayback Machine – Article by Bruce Thompon of the ERIC Clearinghouse on Assessment and Evaluation, Washington, D.C.
• What does it mean for a result to be "statistically significant"? Lưu trữ 2012-06-23 tại Wayback Machine - An article from the Statistical Assessment Service at George Mason University, Washington, D.C.

Lấy từ “https://vi.wikipedia.org/w/index.php?title=Ý_nghĩa_thống_kê&oldid=71074358” Thể loại:

• Kiểm định giả thuyết
• Thống kê

Thể loại ẩn:

• Tất cả bài viết sơ khai
• Sơ khai
• Bản mẫu webarchive dùng liên kết wayback