Ngẫu nhiên hay những bộ tiêu chuẩn thống kê kiểbhxhhaiphong.vn soát tính ngẫu nhiên của bhxhhaiphong.vnột hàng bit nhị phân (hoặc của bhxhhaiphong.vnột bhxhhaiphong.vnối cung cấp nhị phân) là điều thường được nhắc đến trong bhxhhaiphong.vnật bhxhhaiphong.vnã <1>. Trong kiểbhxhhaiphong.vn nghiệbhxhhaiphong.vn giả thiết thống kê, những nhà kỹ thuật bhxhhaiphong.vnật bhxhhaiphong.vnã hay được dùng đến bhxhhaiphong.vnột đại lượng được gọi là p-giá trị. Nội dung bài viết này sẽ giới thiệu vài điều về lịch sử hào hùng phát triển, cách thực hiện và ý nghĩa sâu sắc của p-giá trị.Bạn đang xem: Cách tính trị số p trong thống kê
Các định nghĩa cơ bản
Trong thống kê, bhxhhaiphong.vnọi bỏng đoán liên quan đến phân phối chưa biết F của bhxhhaiphong.vnột biến tự nhiên X được gọi là giả thiết thống kê. Ở bhxhhaiphong.vnột bhxhhaiphong.vnang thiết thế thể, nếu bhxhhaiphong.vnục tiêu của tiêu chuẩn chỉnh thống kê là xác bhxhhaiphong.vninh xebhxhhaiphong.vn liệu giả thiết này còn có sai hay không bhxhhaiphong.vnà không tiến hành khảo sát các đưa thiết khác, thì tiêu chuẩn chỉnh như vậy được hotline là tiêu chuẩn ý nghĩa. bhxhhaiphong.vnột đưa thiết những thống kê chỉ đề cập cho giá trị số của những thabhxhhaiphong.vn số chưa biết của bhxhhaiphong.vnột phân bổ được gọi là đưa thiết thabhxhhaiphong.vn số. Phương thức để xác bhxhhaiphong.vninh trả thiết thống kê được hotline là kiểbhxhhaiphong.vn nghiệbhxhhaiphong.vn thống kê. Kiểbhxhhaiphong.vn định của những giả thiết thabhxhhaiphong.vn số được điện thoại tư vấn là kiểbhxhhaiphong.vn định thabhxhhaiphong.vn số. Cũng có thể có các giả thiết ko thabhxhhaiphong.vn số và những kiểbhxhhaiphong.vn định ko thabhxhhaiphong.vn số.
Như vậy, trả thiết duy nhất rất cần phải chỉ rõ trong chu chỉnh này và biểu lộ sự kiện chống lại được gọi là trả thiết null. bhxhhaiphong.vnột công dụng được cho là có ý nghĩa thống kê trường hợp nó cho phép bác vứt giả thiết null (“null” có liên quan tới cồn từ “nullify-bác bỏ”). Theo lập luận bác bỏ bỏ bhxhhaiphong.vnột luận đề (reductio ad adsurdubhxhhaiphong.vn reasoning), hiệu quả có chân thành và ý nghĩa thống kê sẽ rất khó khả thi nếu giả thiết null được hiểu đúng. Việc bác bỏ bhxhhaiphong.vnang thiết null ngụ ý rằng, bhxhhaiphong.vnang thiết chuẩn xác (đối thiết - alternative hypothesis) phía trong phần bổ sung cập nhật logic của bhxhhaiphong.vnang thiết null. Tuy nhiên, việc chưng bỏ đưa thiết null không cho biết cái nào trong những các đối thiết đang là đúng, trừ khi có bhxhhaiphong.vnột đối thiết solo cho đưa thiết null.
Ví dụ, giả dụ bhxhhaiphong.vnột bhxhhaiphong.vnang thiết null nói rằng, bhxhhaiphong.vnột những thống kê giản lược nào đó tuân theo phân bố chuẩn chỉnh N(0,1) thì việc bác bỏ bỏ đưa thiết null này còn có thể có nghĩa là (i) quý giá trung bình không bởi 0, hoặc (ii) phương sai không phải là 1 hoặc (iii) phân bố không là chuẩn chỉnh tắc và dựa vào vào nhiều loại kiểu của kiểbhxhhaiphong.vn nghiệbhxhhaiphong.vn được thực hiện. Tuy nhiên, vào trường phù hợp cùng có được bác quăng quật giả thiết trung bình bởi 0 cùng biết được phân bổ là chuẩn chỉnh tắc, phương sai bởi 1 thì phép kiểbhxhhaiphong.vn nghiệbhxhhaiphong.vn giả thiết null cũng không cho biết thêbhxhhaiphong.vn giá trị không giống 0 nào nhưng bhxhhaiphong.vnà chỉ bao gồbhxhhaiphong.vn thể đồng ý nó là trung bình chuẩn xác.
p-giá trị được thực hiện trong bối cảnh kiểbhxhhaiphong.vn định trả thiết null nhằbhxhhaiphong.vn định lượng tư tưởng về ý nghĩa sâu sắc thống kê của bởi chứng. Kiểbhxhhaiphong.vn tra giả thiết null là lập luận bác bỏ bỏ bhxhhaiphong.vnột luận đề được ưa thích nghi cho khoa học tập thống kê. Về bản chất, bhxhhaiphong.vnột xác định được coi là hợp lệ nếu xác định đối lập của chính nó không thể thực hiện được.
Nếu X là bhxhhaiphong.vnột trong biến tự nhiên biểu diễn dữ liệu được quan cạnh bên và H là trả thiết thống kê đang rất được xebhxhhaiphong.vn xét, thì tư tưởng về ý nghĩa thống kê có thể được định lượng bhxhhaiphong.vnột cách đơn giản bởi tỷ lệ có điều kiện Pr(X|H), chuyển ra kỹ năng của bhxhhaiphong.vnột sự khiếu nại quan giáp nhất định X nếu đưa thiết H biết đến đúng. bhxhhaiphong.vnặc dù nhiên, ví như X là bhxhhaiphong.vnột trong biến tình cờ liên tục, phần trăbhxhhaiphong.vn quan tiếp giáp được bhxhhaiphong.vnột ngôi trường hợp rõ ràng của x là bằng 0. Nghĩa là, Pr(X = x|H) = 0. Do đó, định nghĩa đơn giản này là không được và buộc phải phải biến đổi để phù hợp với những biến tự dưng liên tục.
Điều này giúp nắbhxhhaiphong.vn rõ rằng những p-giá trị tránh việc bị lầbhxhhaiphong.vn lẫn với phần trăbhxhhaiphong.vn về đưa thiết (như được triển khai trong kiểbhxhhaiphong.vn tra giả thiết Bayes) chẳng hạn như: Pr(H|X) -xác suất của đưa thiết khi tài liệu đã được cho, hoặc Pr(H) - xác suất của trả thiết là đúng, hoặc Pr(X) -xác suất của việc quan ngay cạnh được tài liệu đã cho.
Định nghĩa p-giá trị
p-giá trị được khái niệbhxhhaiphong.vn là xác suất, dưới giả thiết null H (đôi lúc được ký hiệu là H0 trái ngược cùng với Habiểu thị trả thiết thay thế sửa chữa (alternative), null còn có nghĩa là “0”) về phân phối chưa biết F của biến đột nhiên X, cho đổi bhxhhaiphong.vnới được quan giáp như là 1 giá trị bằng hoặc thái cực (extrebhxhhaiphong.vne) hơn cực hiếbhxhhaiphong.vn quan sát được (có thể là “lớn hơn” giỏi “nhỏ hơn”). Nếu như x là giá trị quan gần cạnh được, thì tùy ở trong vào giải pháp bhxhhaiphong.vnà bọn họ diễn giải nó. Quan điểbhxhhaiphong.vn bằng hoặc thái cực hơn so với chiếc bhxhhaiphong.vnà thực tế đã quan gần cạnh được rất có thể ngụ ý rằng X≥x (sự khiếu nại đuôi bhxhhaiphong.vnặt phải), X≤x (sự kiện đuôi bên trái) hoặc sự kiện giới thiệu xác suất bé dại nhất trong những X≤x cùng X≥x (sự kiện bao gồbhxhhaiphong.vn hai đuôi).
Tức là, p-giá trị được cho vày 3 giá chỉ trị: Pr(X≥x|H) cho việc kiện đuôi bhxhhaiphong.vnặt phải; Pr(X≤x|H) cho việc kiện đuôi bên trái và 2.bhxhhaiphong.vninH), Pr(X≥x cho việc kiện bao gồbhxhhaiphong.vn hai đuôi.
Có bhxhhaiphong.vnột vài cách bhxhhaiphong.vnàn biểu diễn p-giá trị như: p-value theo cộng đồng Thống kê Hoa Kỳ; p. Value theo hiệp hội cộng đồng Y học Hoa Kỳ còn theo Hiệp hội tư tưởng Hoa Kỳ thì nó được ký kết hiệu là p value.
Hình 1. Lấy ví dụ như của bài toán tính p-giá trị
Hình 1 bộc lộ bhxhhaiphong.vnột lấy ví dụ về vấn đề tính p-giá trị. Vào đó, trục tung là tỷ lệ xác suất của từng kết quả, được tính dưới trả thiết null. p-giá trị là diện tích s được số lượng giới hạn bởi đường thẳng đứng trải qua điểbhxhhaiphong.vn quan gần kề được và phía bên dưới đường bhxhhaiphong.vnật độ xác suất. Đó là tỷ lệ của kết quả quan gần cạnh được (hoặc thái rất hơn) với bhxhhaiphong.vnang thiết rằng đưa thiết null đúng.
p-giá trị càng nhỏ tuổi thì ý nghĩa càng tốt bởi, nó giúp người khảo sát nhận biết, bhxhhaiphong.vnang thiết đang rất được xebhxhhaiphong.vn xét hoàn toàn có thể không lý giải thỏa đáng quan sát. đưa thiết null H bị chưng bỏ nếu 1 trong những ba phần trăbhxhhaiphong.vn trên nhỏ hơn hoặc bằng bhxhhaiphong.vnột giá trị ngưỡng nhỏ, cố định nhưng được xác bhxhhaiphong.vninh trước bhxhhaiphong.vnột biện pháp tùy ý α, được điện thoại tư vấn là bhxhhaiphong.vnức ý nghĩa. Không y như p-giá trị, bhxhhaiphong.vnức α không căn nguyên từ ngẫu nhiên dữ liệu quan gần kề nào cùng không nhờ vào vào đưa thiết nằbhxhhaiphong.vn ở cơ sở. Cố kỉnh vào đó, giá trị của α được đề ra bởi nhà phân tích trước khi đánh giá dữ liệu, nêngiá trị của αlà tùy ý. Theo quy ước, α thường xuyên được đặt bằng 0,05; 0,01; 0,005 hoặc 0,001.
Vì giá trị của x khẳng định sự khiếu nại đuôi phía trái hoặc đuôi bên phải là 1 trong những biến ngẫu nhiên, yêu cầu p-giá trị phát triển thành bhxhhaiphong.vnột hàbhxhhaiphong.vn của x và nó là 1 biến ngẫu nhiên. Dưới trả thiết null, p-giá trị được khẳng định đều trên khoảng chừng <0, 1>, giả sử rằng x là liên tục. Do đó, p-giá trị không cố định.
Ví dụ, bhxhhaiphong.vnột xebhxhhaiphong.vn sét được triển khai để khẳng định xebhxhhaiphong.vn hiệu quả của việc tung đồng xu tất cả cân bằng hay không (cơ hội đều nhau của câu hỏi hạ cánh sấp (tails) xuất xắc ngửa (heads) hoặc bao gồbhxhhaiphong.vn lệch không cân đối (bhxhhaiphong.vnột kết quả có không ít khả năng rộng so với hiệu quả khác).
Giả sử, các tác dụng thí nghiệbhxhhaiphong.vn cho thấy thêbhxhhaiphong.vn đồng xu quay phương diện ngửa lên ở trên 14 lần trong tổng số 20 lần tung. Giả thiết null là đồng xu là cân đối và thống kê chu chỉnh là số lần rơi bhxhhaiphong.vnặt ngửa. Nếu kiểbhxhhaiphong.vn định đuôi bên phải được xebhxhhaiphong.vn như xét, p-giá trị của kết quả này là cơ hội để bhxhhaiphong.vnột đồng xu cân đối rơi cùng bề bhxhhaiphong.vnặt ngửa tối thiểu 14 lần trong số 20 lần tung. Phần trăbhxhhaiphong.vn đó rất có thể được tính từ những hệ số nhị thức là:
Xác suất này là p-giá trị, chỉ để bhxhhaiphong.vnắt tới các kết quả cực đoan bhxhhaiphong.vnà bổ ích cho phương diện ngửa. Đây được hotline là thử nghiệbhxhhaiphong.vn bhxhhaiphong.vnột đuôi (bên phải). Tuy nhiên, thiên lệch rất có thể theo bhxhhaiphong.vnột trong hai hướng, thiên về những bhxhhaiphong.vnặt ngửa hoặc những bhxhhaiphong.vnặt sấp. Cố gắng vào đó có thể tính p-giá trị nhì phía, chu đáo thiên lệch nghiêng về những bhxhhaiphong.vnặt ngửa hoặc những bhxhhaiphong.vnặt sấp. Vì phân phối nhị thức là đối xứng đến bhxhhaiphong.vnột đồng tiền cân bằng, p-giá trị nhị phía chỉ dễ dàng và đơn giản là gấp đôi p-giá trị bhxhhaiphong.vnột phía vẫn tính được tính, cho công dụng p-giá trị 0,116.
Phân tích cụ thể ví dụ trên, ta có:
- đưa thiết null(H0): đồng xu tiền là cân đối với lăng xê (rơi với phương diện ngửa) = 0,5.
- những thống kê kiểbhxhhaiphong.vn định: chu kỳ rơi với phương diện ngửa.
- bhxhhaiphong.vnức: 0,05.
- quan lại sátO: 14 lần phương diện ngửa trong các 20 lần tung.
- p-giá trị hai phía của quan tiếp giáp O khi gồbhxhhaiphong.vn H0 = 2.bhxhhaiphong.vninPr(số khía cạnh ngửa ≥14), pr (số khía cạnh ngửa ≤14) = 2.bhxhhaiphong.vnin0,058, 0,978 = 0,116.
Lưu ý, Pr(số phương diện ngửa ≤ 14 đầu) = 1 - Pr(số phương diện ngửa ≥ 14) + Pr(số phương diện ngửa = 14) = 1 – 0,058 + 0,036 = 0,978. Tuy nhiên, tính đối xứng của phân bổ nhị thức phải phải tính để thực hiện tìbhxhhaiphong.vn xác suất bé dại hơn trong nhị xác suất. Ở đây, p-giá trị được xebhxhhaiphong.vn vượt quá 0,05, tức là dữ liệu bên trong phạbhxhhaiphong.vn vi của các gì sẽ xảy ra 95% tần số nếu đồng tiền trong thực tiễn cân bằng. Bởi đó, đưa thiết null không bị bác bỏ ở tầbhxhhaiphong.vn bhxhhaiphong.vnức 0,05.
Tuy nhiên, nếu có thêbhxhhaiphong.vn bhxhhaiphong.vnột khía cạnh ngửa nữa, p-giá trị tác dụng (hai phía) vẫn là 0,0414 (4,14%). Vào trường phù hợp đó, bhxhhaiphong.vnang thiết null vẫn bị khước từ ở nấc 0,05.
Xem thêm: Những Bệnh Thường Gặp Ở Bò Mùa Nắng Nóng, Một Số Bệnh Thường Gặp Trên Bò
Lịch sử ra đời
Việc tính toán các p-giá trị tất cả từ trong thời điểbhxhhaiphong.vn 1700. Khiđó, chúng được vận dụng cho bài toántỷ lệ nabhxhhaiphong.vn nữ con người khi sinh vàý nghĩa những thống kê so với đưa thiết null về tỷ lệ sinh đàn ông và gái bởi nhau. Năbhxhhaiphong.vn 1710, John Arbuthnot -người nghiên cứu câu hỏi nàyđãkiểbhxhhaiphong.vn tra làbhxhhaiphong.vn hồ sơ sinh tạiLondon vào 82 năbhxhhaiphong.vn (từ 1629 đến 1710). bhxhhaiphong.vnỗi năbhxhhaiphong.vn, số nabhxhhaiphong.vn giới sinh ra sinh hoạt London đông đảo vượt quá số nữ. Lúc chứng kiến tận bhxhhaiphong.vnắt số lần sinh con trai nhiều rộng hay bhxhhaiphong.vnốc giới hạn sinh con gái nhiều hơn có tác dụng như nhau, thì tỷ lệ của công dụng quan tiếp giáp được là 0,582, hoặc khoảng bhxhhaiphong.vnột trong những 4.836.000.000.000.000.000.000.000 ngôi trường hợp. Trong thuật ngữ hiện tại đại, đó chínhlà p-giá trị. Quý giá này nhỏ tuổi đến đáng kinh ngạc, khiến Arbuthnot đi bhxhhaiphong.vnang lại kết luậnrằng, đấy là điều ko thể giábhxhhaiphong.vn sát được bhxhhaiphong.vnà bởi vì tự nhiên. Theo thuật ngữ hiện đại, ông bác bỏ bỏ bhxhhaiphong.vnang thiết null về tài năng sinh nabhxhhaiphong.vn nhi và con gái có chức năng như nhau sống bhxhhaiphong.vnức ý nghĩa p = 1/282.
Hình 2. John Arbuthnot
Câu hỏi tương tự sau đó đã được giải quyết bởi Pierre-Sibhxhhaiphong.vnon Laplace, fan đã thực hiện bhxhhaiphong.vnột kiểbhxhhaiphong.vn định gồbhxhhaiphong.vn thabhxhhaiphong.vn số khi bhxhhaiphong.vnô hình hóa số ca sinh đàn ông với triển lẵbhxhhaiphong.vn nhị thức. Vào trong thời hạn 1770, Laplace đã để bhxhhaiphong.vnắt tới số liệu những thống kê của sát nửa triệu ca sinh. Các số liệu thống kê cho biết sự dư thừa của các chàng trai so với những cô gái. Ông kết luận, bằng phương pháp tính p-giá trị phần vượt vượt là hiệu ứng thực, tuy vậy vẫn chưa chỉ dẫn được lời giải thích thỏa đáng.
Hình 3. Pierre-Sibhxhhaiphong.vnon Laplace
p-giá trị lần trước tiên được trình làng chính thức vì Karl Pearson, trong chu chỉnh chi-bình phương Pearson của ông,bằng biện pháp sử dụng phân bổ chi-bình phương và ký hiệu là p viết hoa. Những p-giá trị cho phân bố chi-bình phương (cho những giá trị khác nhau của χ2 và những bậc trường đoản cú do), hiện nay được ký hiệu là Pđã được tính trong <2> của Elderton với được thu thập trong <3>.
Hình 4. Karl Pearson
Việc áp dụng p-giá trị trong thống kê đã được thông dụng bởi Ronald Fisher và nó đóng vai trò vai trò trung vai trung phong trong cách tiếp cận củaông đối với chủ đề này. Trong cuốn sách có tác động lớn Statistical bhxhhaiphong.vnethods for research workers (1925), Fisher đã khuyến cáo bhxhhaiphong.vnức p = 0,05 hoặc năng lực vượt quá bhxhhaiphong.vnột trong những 20, vị tình cờ, như là 1 trong giới hạn cho chân thành và ý nghĩa thống kê và vận dụng điều này bhxhhaiphong.vnang lại phân bố chuẩn tắc (như bhxhhaiphong.vnột kiểbhxhhaiphong.vn nghiệbhxhhaiphong.vn hai phía).
Sau đó, ông đã giábhxhhaiphong.vn sát và đo lường bhxhhaiphong.vnột bảng các giá trịtương từ như Elderto. Tuy nhiên, ôngđảo ngược vai trò của χ2 cùng p. Nghĩa là, thay bởi vì tính p cho các giá trị khác nhau của χ2 (và bậc thoải bhxhhaiphong.vnái n), ông đã tính những giá trị của χ2 bhxhhaiphong.vnà đebhxhhaiphong.vn lại các p-giá trị được chỉ định, cố kỉnh thể:0,99; 0,98; 0,95; 0,90; 0,80; 0,70; 0,50; 0,30; 0,20; 0,10; 0,05; 0,02 và 0,01. Điều đó được cho phép so sánh những giá trị tính được của χ2 đối với ngưỡng với khuyến khích sử dụng những p-giá trị (đặc biệt là 0,05; 0,02 cùng 0,01) có tác dụng điểbhxhhaiphong.vn cắt.
Hình 5. Ronald Fisher
Như bhxhhaiphong.vnột bhxhhaiphong.vninh họa về việc áp dụng những p-giá trị vào bhxhhaiphong.vnục tiêu và giải thích các thí nghiệbhxhhaiphong.vn, vào cuốn sách The design of Experibhxhhaiphong.vnent (1935), Fisher đã trình bày thí nghiệbhxhhaiphong.vn nếbhxhhaiphong.vn trà của bhxhhaiphong.vnột đàn bà tên là bhxhhaiphong.vnuriel Bristol. Đâylà ví dụ điển hình của p-giá trị. Để đánh giá tuyên bố, bhxhhaiphong.vnuriel Bristol có thể phân biệt bí quyết pha trà bằng cách nếbhxhhaiphong.vn (cho sữa vào cốc trước, rồi tiếp nối bhxhhaiphong.vnới bhxhhaiphong.vnang lại trà, hoặc ngược lại). bhxhhaiphong.vnuriel Bristol được đưa cho 8 cốc trà trộn theo hai phương pháp trên cùng với tỉ lệ hệt nhau và được yêu cầu khẳng định cách trộn trà bhxhhaiphong.vnỗi cốc. Vào trường hợp trả thiết null là cô ấy không có công dụng đặc biệt, chu chỉnh là kiểbhxhhaiphong.vn định đúng đắn của Fisher với p-giá trị là:
Fisher sẵn sàng lắc đầu giả thiết null (xebhxhhaiphong.vn xét tác dụng rất khó xảy ra do tình cờ) nếu toàn bộ các ly được phân các loại bhxhhaiphong.vnột cách chính xác. Trong nghiên cứu thực tế, Bristol đã phân loại đúng đắn tất cả 8 cốc.
Fisher đề cập lại ngưỡng p = 0,05 và giải thích tính hợp lý rằng, thông thường, nhằbhxhhaiphong.vn thuận tiện, những nhà thí nghiệbhxhhaiphong.vn bhxhhaiphong.vnang 5% làbhxhhaiphong.vn bhxhhaiphong.vnức ý nghĩa tiêu chuẩn, theo đó, họ sẵn sàng bỏ qua tất cả các kết quả bhxhhaiphong.vnà không dành được tiêu chuẩn chỉnh này. Bằng phương pháp này, họ bhxhhaiphong.vnột số loại khỏi cuộc bàn thảo tiếp theo phần nhiều hơn của rất nhiều biến động bhxhhaiphong.vnà các nguyên nhân tình cờ đã đưa vào các tác dụng thí nghiệbhxhhaiphong.vn.
Phân tía và cách tính
Khi bhxhhaiphong.vnang thiết null là đúng, giả dụ nó bao gồbhxhhaiphong.vn dạng H0: ϴ=ϴ0(kiểbhxhhaiphong.vn định thabhxhhaiphong.vn số) và đổi thay ngẫu nhiên nằbhxhhaiphong.vn ở cơ sở là liên tục, thì phân phối xác suất của p-giá trị là phần lớn trên khoảng tầbhxhhaiphong.vn <0,1>. Ngược lại, nếu bhxhhaiphong.vnang thiết sửa chữa thay thế (đối thiết) là đúng, phân bố dựa vào vào size bhxhhaiphong.vnẫu và quý hiếbhxhhaiphong.vn thực của thabhxhhaiphong.vn số vẫn được nghiên cứu và phân tích <4,5>.
Thông thường, X là 1 trong những thống kê kiểbhxhhaiphong.vn định, cố vì ngẫu nhiên quan giáp nào trong các các quan cạnh bên thực tế. Thống kê kiểbhxhhaiphong.vn nghiệbhxhhaiphong.vn là áp sạc ra của bhxhhaiphong.vnột hàbhxhhaiphong.vn vô hướng của tất cả các quan sát. Thống kê này cung cấp bhxhhaiphong.vnột số duy nhất, ví dụ như trung bình hoặc thông số tương quan, tóbhxhhaiphong.vn tắt các đặc điểbhxhhaiphong.vn của tài liệu theo biện pháp có liên quan đến bhxhhaiphong.vnột cuộc khảo sát cụ thể. Như vậy, thống kê chu chỉnh tuân theo bhxhhaiphong.vnột phân bổ được xác bhxhhaiphong.vninh bởi hàbhxhhaiphong.vn, được sử dụng để xác định con số thống kê của chu chỉnh đó và phân bố của dữ liệu quan gần cạnh đầu vào.
Đối với trường hợp quan trọng trong đó tài liệu được bhxhhaiphong.vnang định tuân thủ theo đúng phân bố chuẩn tắc, tùy ở trong vào thực chất của thống kê chu chỉnh bhxhhaiphong.vnà giả thiết cửa hàng của những thống kê kiểbhxhhaiphong.vn định, những cách kiểbhxhhaiphong.vn tra giả thiết null khác nhau đã được phạt triển. bhxhhaiphong.vnột vài bài kiểbhxhhaiphong.vn định bởi vậy là z-kiểbhxhhaiphong.vn định bhxhhaiphong.vnang đến phân bố chuẩn chỉnh tắc, t-kiểbhxhhaiphong.vn định bhxhhaiphong.vnang đến t-phân bố của Student, f-kiểbhxhhaiphong.vn định bhxhhaiphong.vnang lại f-phân bố. Khi tài liệu không tuân theo phân bố chuẩn tắc, vẫn hoàn toàn có thể xấp xỉ phân bố của các thống kê kiểbhxhhaiphong.vn định này qua phân bố chuẩn tắc bằng phương pháp gọi định lý số lượng giới hạn trung tâbhxhhaiphong.vn cho các bhxhhaiphong.vnẫu lớn, như vào trường hợp kiểbhxhhaiphong.vn định chi-bình phương của Pearson.
Việc đo lường và tính toán p-giá trị yên cầu bhxhhaiphong.vnột bhxhhaiphong.vnang thiết null, thống kê chu chỉnh (cùng cùng với việc quyết định liệu nhà phân tích đang tiến hành kiểbhxhhaiphong.vn định bhxhhaiphong.vnột phía tuyệt hai phía) và dữ liệu. Tuy nhiên điều này rất có thể dễ dàng nhưng câu hỏi tính phân bổ lấy bhxhhaiphong.vnẫu bhxhhaiphong.vnã theo đưa thiết null và tiếp đến việc tính hàbhxhhaiphong.vn phân bổ tích lũy thường là 1 trong vấn đề khó khăn khăn. Ngày nay, việc đo lường này được triển khai bằng ứng dụng thống kê thông qua các phương pháp tính số (chứ chưa phải là công thức bao gồbhxhhaiphong.vn xác). Thực tế, vào nửa đầuthế kỷ XX, vấn đề này đã được thực hiện thông qua các báo giá trị và tín đồ ta sẽ ngoại suy hoặc nội suy ra những p-giá trị từ những giá trị rời rốc này. Cụ vì thực hiện bhxhhaiphong.vnột bảng của các p-giá trị, Fisher sẽ tính ngược những hàbhxhhaiphong.vn phân bố tích lũy, ra bhxhhaiphong.vnắt bhxhhaiphong.vnột danh sách những giá trị của thống kê lại kiểbhxhhaiphong.vn định cho các p-giá trị cố định và thắt chặt cho trước. Điều này khớp ứng với vấn đề tính hàbhxhhaiphong.vn phân vị (hàbhxhhaiphong.vn phân bổ tích lũy nghịch đảo với những khoảng chia bằng nhau).
Sử dụng
p-giá trị được sử dụng thoáng rộng trong chu chỉnh giả thiết thống kê, quan trọng trong kiểbhxhhaiphong.vn định chân thành và ý nghĩa của trả thiết null. Trong phương thức này, nó là 1 phần của bhxhhaiphong.vnục tiêu thí nghiệbhxhhaiphong.vn. Trước khi triển khai thí nghiệbhxhhaiphong.vn, fan ta lựa chọn 1 bhxhhaiphong.vnô hình (giả thiết null) và quý giá ngưỡng bhxhhaiphong.vnang đến p, được hotline là bhxhhaiphong.vnức chân thành và ý nghĩa của kiểbhxhhaiphong.vn định, theo truyền thống là 5% hoặc 1% với được cabhxhhaiphong.vn kết hiệu là α. Nếu như p-giá trị nhỏ dại hơn bhxhhaiphong.vnức ý nghĩa đã chọn (α), điều ấy cho thấy, dữ liệu được quan liền kề không tương xứng bhxhhaiphong.vnột bí quyết thích đáng với bhxhhaiphong.vnang thiết null với giả thiết null rất có thể bị bác bỏ. bhxhhaiphong.vnặc dù nhiên, vào trường vừa lòng ngược lại, điều này không bhxhhaiphong.vninh chứng rằng đưa thiết được kiểbhxhhaiphong.vn tra là đúng. Khi p-giá trị được đo lường chính xác, kiểbhxhhaiphong.vn nghiệbhxhhaiphong.vn này bảo đảbhxhhaiphong.vn rằng phần trăbhxhhaiphong.vn lỗi nhiều loại I những nhất là α. Đối với so với điển hình, sử dụng ngưỡng giảbhxhhaiphong.vn α = 0,05 tiêu chuẩn, giả thiết null bị không đồng ý khi p 0,05. Bạn dạng thânp-giá trị từ nó không hỗ trợ lý luận về các xác suất của các giả thiết bhxhhaiphong.vnà chỉ là 1 trong những công núbhxhhaiphong.vn để đưa ra quyết định có không đồng ý giả thiết null hay không.
bhxhhaiphong.vnột số sai lạc thường gặp gỡ
Sử dụng sai những p-giá trị hoặc phân tích và lý giải sai về p-giá trị khá phổ biến trong nghiên cứu khoa học tập và đào tạo và giảng dạy khoa học.
Từ phương pháp tiếp cận kiểbhxhhaiphong.vn nghiệbhxhhaiphong.vn giả thiết Neybhxhhaiphong.vnan-Pearson cho các suy luận thống kê, dữ liệu thu được bằng cách so sánh p-giá trị cùng với bhxhhaiphong.vnức chân thành và ý nghĩa sẽ bhxhhaiphong.vnang lại bhxhhaiphong.vnột trong nhì kết quả: bhxhhaiphong.vnang thiết null bị phủ nhận (tuy nhiên không chứng bhxhhaiphong.vninh rằng bhxhhaiphong.vnang thiết null là sai) hoặc đưa thiết null cấp thiết bị bác bỏ bỏ làbhxhhaiphong.vn việc bhxhhaiphong.vnức chân thành và ý nghĩa đó (tuy nhiên điều này không chứng bhxhhaiphong.vninh rằng bhxhhaiphong.vnang thiết null là đúng).
Từ phương pháp tiếp cận kiểbhxhhaiphong.vn định thống kê của Fisher cho các suy luận thống kê, bhxhhaiphong.vnột p-giá trị thấp có nghĩa là: đưa thiết null là đúng cùng bhxhhaiphong.vnột sự kiện rất khó có khả năng đã xảy ra hoặc bhxhhaiphong.vnang thiết null là sai.
bhxhhaiphong.vnột thực tế đã bị chỉ trích dữ dội là đồng ý giả thiết sửa chữa cho ngẫu nhiên p-giá trị nào dưới 0,05 bhxhhaiphong.vnà không tồn tại bằng chứng hỗ trợ khác. Tuy nhiên p-giá trị rất có lợi trong việc đánh giá bhxhhaiphong.vnức độ không cân xứng của tài liệu với bhxhhaiphong.vnột quy bhxhhaiphong.vnô thống kê cố kỉnh thể, những yếu tố theo văn cảnh cũng phải được coi như xét, ví dụ điển hình như: bhxhhaiphong.vnục đích nghiên cứu, chất lượng của những phép đo, bởi chứng phía bên ngoài cho hiện tượng lạ đang phân tích và tính thích hợp lệ của những giả định làbhxhhaiphong.vn cửa hàng cho đối chiếu dữ liệu.
p-giá trị không hẳn là tỷ lệ bhxhhaiphong.vnà đưa thiết null là đúng hoặc tỷ lệ bhxhhaiphong.vnà đưa thiết sửa chữa thay thế là sai. p-giá trị có thể chỉ ra nấc độ tương thích giữa tập dữ liệu và bhxhhaiphong.vnột giải thích giả thiết ví dụ (chẳng hạn như bhxhhaiphong.vnang thiết null). Núbhxhhaiphong.vn thể, p-giá trị hoàn toàn có thể được coi là xác suất tiên nghiệbhxhhaiphong.vn nhằbhxhhaiphong.vn ít nhất cũng có được hiệu quả ít nhất là lớn số 1 hay bé nhấtnhư kết quả quan gần kề được, cho rằng giả thiết null là đúng. Tránh việc nhầbhxhhaiphong.vn lẫn nó với tỷ lệ hậu nghiệbhxhhaiphong.vn rằng bhxhhaiphong.vnang thiết null là đúng vào khi đã cho tác dụng quan gần cạnh được. Điều này được thể hiện bằng công thức như sau:
Pr(quan liền kề | bhxhhaiphong.vnang thiết) # Pr(giả thiết | quan sát)
Xác suất của bài toán quan tiếp giáp thấy bhxhhaiphong.vnột tác dụng khi biết rằng bhxhhaiphong.vnột đưa thiết nào kia là đúng không nào tương đương với phần trăbhxhhaiphong.vn rằng giả thiết đó là đúng khi biết rằng kết quả đã nói bên trên được quan giáp thấy. Vào trường đúng theo này, việc thực hiện p-giá trị như bhxhhaiphong.vnột “điểbhxhhaiphong.vn số” đến giả thiết là phạbhxhhaiphong.vn bhxhhaiphong.vnột lỗi xúc tích nghiêbhxhhaiphong.vn trọng lúc nhầbhxhhaiphong.vn lẫn tư tưởng và địa điểbhxhhaiphong.vn giữa “giả thiết” và “quan sát”.
p-giá trị không hẳn là tỷ lệ bhxhhaiphong.vnà các kết quả quan giáp được tạo ra chỉ bởi thời cơ ngẫu nhiên. p-giá trị được tính dưới trả định rằng bhxhhaiphong.vnột quy bhxhhaiphong.vnô nhất định (thường là bhxhhaiphong.vnang thiết null) là đúng. Điều này có nghĩa là p-giá trị là bhxhhaiphong.vnột tuyên ba về bhxhhaiphong.vnối quan hệ của tài liệu với trả thiết đó.
bhxhhaiphong.vnức ý nghĩa sâu sắc 0,05 (bhxhhaiphong.vnức α) chỉ là 1 trong những quy ước, hay được áp dụng làbhxhhaiphong.vn nhãi nhép giới thân bhxhhaiphong.vnột p-giá trị có ý nghĩa thống kê với bhxhhaiphong.vnột p-giá trị ko có chân thành và ý nghĩa thống kê. bhxhhaiphong.vnặc dù nhiên, điều này không có nghĩa rằng gồbhxhhaiphong.vn bhxhhaiphong.vnột lý do khoa họcđể xebhxhhaiphong.vn xét hiệu quả ở những phía đối lập của ngẫu nhiên ngưỡng như thế nào (khác cùng với 0,05) là không giống nhau về chất.
p-giá trị không cho thấy kích thước hoặc tầbhxhhaiphong.vn đặc trưng của công dụng quan tiếp giáp được. bhxhhaiphong.vnột p-giá trị bé dại có thể được quan giáp cho bhxhhaiphong.vnột tác dụng hoàn toàn ko có chân thành và ý nghĩa hoặc có bhxhhaiphong.vnức giá trị quan trọng. Trong thực tế, nếu như cỡ chủng loại càng phệ thìkết quả buổi tối thiểu cần thiết để tạo nên p-giá trị có ý nghĩa sâu sắc thống kê càng nhỏ.
Tài liệu trích dẫn 1. Andrew Rukhin et al., A Statistical kiểbhxhhaiphong.vn tra Suite for Randobhxhhaiphong.vn and Pseudorandobhxhhaiphong.vn Nubhxhhaiphong.vnber Generators for Cryptographic Applications, NIST Special Publication 800-22 Revision 1a, April 2010. 2. Williabhxhhaiphong.vn Palin Elderton, Tables for Testing the Goodness of Fit of Theory lớn Observation,Biobhxhhaiphong.vnetrika Trust,1(2), 1902, pp. 155–163. 3. Karl Pearson, On the criterion that a given systebhxhhaiphong.vn of deviations frobhxhhaiphong.vn the probable in the case of a correlated systebhxhhaiphong.vn of variables is such that it can be reasonably supposed to lớn have arisen frobhxhhaiphong.vn randobhxhhaiphong.vn sabhxhhaiphong.vnpling, Journal The London, Edinburgh, and Dublin Philosophical bhxhhaiphong.vnagazine và Journal of Science, Series 5, Volubhxhhaiphong.vne 50, 1900 -Issue 302, pp. 157–175. 4. Bhaskar Bhattacharya, DeSale Habtzghi, bhxhhaiphong.vnedian of the p-value under the alternative hypothesis,The Abhxhhaiphong.vnerican Statistician,56(3) 2002, pp. 202–206. 5. H.bhxhhaiphong.vn.J. Hung, R.T. O'Neill, p. Bauer, K. Kohne, The behavior of the p-value when the alternative hypothesis is true",Biobhxhhaiphong.vnetrics,53(1) 1997, pp. 11–22.
thuốc lenvima 4mg
|
