Bài giảng chương 14: Kiểm định giả thuyết

Chia sẻ: Gdfb Gdfb | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:38

Thêm vào BST

Báo xấu

118
lượt xem 6
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng Kiểm định giả thuyết nhằm trình bày về các loại giả thuyết, các bước kiểm tra giả thuyết, các sai lầm trong kiểm định giả thuyết và cuối cùng là mức ý nghĩa của kiểm định giả thuyết.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng chương 14: Kiểm định giả thuyết

Chương 17 KiỂM ĐỊNH GiẢ THUYẾT 17-1
CÁC LOẠI PHÂN TÍCH DỮ LIỆU LOAÏI MOÂ TAÛ VÍ DUÏ KHAÙI NIE ÄM ÁNG KEÂ THO Moâ taû Dieãn giaûi döõ lieäu moâ taû ñaùp vieân tieâu bieåu, + Trò trung bình (mean) moâ taû caùc ñaùp vieân + Trung vị (median) gioáng vaø khaùc nhau nhö + Yếu vị (Mode) theá naøo. + Khoảng biến thiên (range) + Phaân phoái taàn soá (frequency distribution) + Ñoä leäch chuaån (SD) Suy luaän Xaùc ñònh thoâng soá Öôùc tính tính tieâu bieåu cuûa + Sai soá chuaån (standard error) ñaùm ñoâng, ñaùm ñoâng + Giaû thuyeát thuaàn (null kieåm nghieäm hypothesis) giaû thieát Khaùc Xaùc ñònh neáu coù sö ï ñaùnh giaù söï khaùc bieät ñaùng + Kieåm nghieäm t khaùc bieät (t bieät khaùc bieät toàn keå veà trò trung bình cuûa 2 –test) taïi ôû caùc nhoùm trong maãu. + Phaân tích phöông sai (ANOVA) nhoùm Moái Xaùc ñònh caùc moái xaùc ñònh 2 bieán coù lieân quan + Töông quan (correlation) lieân lieân heä nhau 1 caùch heä thoáng. + Baûng cheùo (cross –tabulation) heä Toùm taét Thu nh ỏ löôïng döõ Xaùc ñònh caùc bieán coù töông + Giaù trò eigen (igen value) E döõ lieäu ñeå coù theå quan chaët vôùi nhau cuøng theå + Heä soá taûi nhaân toá (factor lieäu söû duïng ñöôïc hieän moät khaùi nieäm nghieân loading) cöùu + Heä soá  (ronbach C alpha) Döï baùo Döï baùo döïa treân Öôùc tính möùc ñoä cuûa Y döïa + Phaân tích daõy soá (time series moâ hình thoáng treân soá löôïng cuûa . X analysis)
Các loại giả thuyết • Null (giả thuyết không Ho) 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 Ha) – 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) 17-3
Các bước kiểm định giả thuyết • Bước 1: Thiết lập các giả thuyết “thuần” Ho và giả thuyết thay thế Ha. Ví dụ: Ho: 1 = 2 (không khác biệt/không có mối quan hệ) • Ha: 1  2 (có khác biệt/có mối quan hệ) • Bước 2: Chọn mức ý nghĩa  (level of significance: 5% hay 10%) • Bước 3: Chọn phép kiểm nghiệm thích hợp và tính giá trị thống kê kiểm nghiệm của nó • Bước 4: Xác định giá trị tới hạn (critical value) của phép kiểm nghiệm tương ứng với mức ý nghĩa đã chọn • Bước 5: So sánh giá trị kiểm nghiệm với giá trị tới hạn để ra quyết định (bác bỏ hoặc chấp nhận Ho). 17-4
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, xác suất (p) xuất hiện của sai lầm loại I là ) • Type II error (sai lầm loại II) – one fails to reject a false null hypothesis (giả thuyết sai được chấp nhận, xác suất (p) xuất hiện của sai lầm loại II là ) Khi kiểm định, nếu bác bỏ Ho có thể phạm sai lầm loại I, chấp nhận Họ có thể phạm sai lầm loại II. 17-5
Mức ý nghĩa kiểm định Giá trị xác suất phạm sai lầm loại I (phải được ấn định trước khi kiểm định) Tùy thuộc vào mức ý nghĩa  được chọn và giá trị p tính được ta sẽ đi đến quyết định bác bỏ hay chấp nhận Ho: p   : CHẤP NHẬN Ho, BÁC BỎ Ha p <  : BÁC BỎ Ho, CHẤP NHẬN Ha 17-6
Kiểm định mối quan hệ giữa 2 biến: định danh/thứ bậc với định danh/thứ bậc • Ví dụ: Nhà nghiên cứu muốn biết “Giữa giới tính và việc xếp hạng tầm quan trọng của nhạc nền và vần điệu lời quảng cáo có mối liên hệ không?” xem BCH 17-7
Trình tự kiểm định giả thuyết • B.1: Ho: “Không có mối liên hệ giữa các biến cột và biến dòng”. • Ha: “Có mối liên hệ giữa biến cột và biến dòng” • B.2: Mức độ chấp nhận rủi ro = mức ý nghĩa (hệ số alpha). • Ví dụ: chọn hệ số alpha = 0,05; hệ số tin cậy = 0,95 • B.3: Chọn phép thống kê thích hợp là Chi bình phương (Chi-square) để kết luận cho cả tổng thể. • Công thức tính trị số thống kê Chi bình phương (Trị số kiểm định): 2 • Oi = giá trị quan sát được tại ô thứ i 2 k O i  E i  Ei = giá trị kỳ vọng tại ô thứ i Df = (số dòng -1) * (số cột - 1) x  i 1 Ei • B.4: Điểm ranh giới giữa vùng bác bỏ Ho và vùng chấp nhận Ho = trị số tới hạn. • Nếu trị số kiểm định < trị số tới hạn => chấp nhận Ho, • nếu trị số kiểm định > trị số tới hạn => bác bỏ Ho. • Thay giá trị quan sát và giá trị kỳ vọng vào công thức ta có  2 = 11,142 • Đối chiếu bằng cách tra bảng trị số Chi bình phương, ta có giá trị tới hạn là:  2 [2,95] = 5,99 • B.5: So sánh giá trị kiểm định với giá trị tới hạn: •  2 = 11,142 >  2 [2,95] = 5,99 => bác bỏ Ho: “có mối liên hệ giữa biến cột và biến dòng”.
Phân phối chi bình phương Độ tin cậy  2 2,95 = 5,99 (1- ) = 0,95 Vùng chấp nhận Ho Vùng bác bỏ Ho
Kiểm định Chi-square Giôùi tính * Nhaïc neàn vaø vaàn ñieäu lôøi quaûng caùo Crosstabulation Nhaïc neàn vaø vaàn ñieäu lôøi quaûng caùo Ba möùc Möùc quan Ba möùc quan trong troïng thöù tö keùm quan haøng ñaàu vaø naêm troïng nhaát Total Giôùi nöõ Count 22 20 18 60 tính % w ithin Giôùi tính 36.7% 33.3% 30.0% 100.0% % w ithin Nhaïc neàn vaø vaàn ñieäu 50.0% 52.6% 25.0% 39.0% lôøi quaûng caùo % of Total 14.3% 13.0% 11.7% 39.0% nam Count 22 18 54 94 % w ithin Giôùi tính 23.4% 19.1% 57.4% 100.0% % w ithin Nhaïc neàn vaø vaàn ñieäu 50.0% 47.4% 75.0% 61.0% lôøi quaûng caùo % of Total 14.3% 11.7% 35.1% 61.0% Total Count 44 38 72 154 % w ithin Giôùi tính 28.6% 24.7% 46.8% 100.0% % w ithin Nhaïc neàn vaø vaàn ñieäu 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% lôøi quaûng caùo % of Total 28.6% 24.7% 46.8% 100.0% Chi-Square Tests Asy mp. Sig. Value df (2-sided) Pears on Chi-Square 11.142a 2 .004 Continuity Correction Likelihood Ratio 11.374 2 .003 Linear-by -Linear Association 8.373 1 .004 N of Valid Cases 154 17-10 a. 0 cells (.0%) hav e expected count less than 5. The m inimum expected count is 14.81.
Diễn giải kết quả kiểm định • Nam giới và nữ giới có quan điểm đánh giá khác nhau. So với nam giới, nữ giới có xu hướng cho rằng nhạc nền và vần điệu lời quảng cáo quan trọng hơn. Hơn một phần ba nữ giới xếp nhạc nền vào ba mức quan trọng hàng đầu, và chỉ có ít hơn một phần ba nữ giới xếp yếu tố này vào ba mức kém quan trọng nhất. Trái lại, khoảng 60% nam giới xếp nhạc nền và vần điệu lời quảng cáo vào ba mức kém quan trọng nhất, và chỉ có ít hơn một phần tư nam giới xếp hai yếu tố này vào ba mức quan trọng hàng đầu. • Một nửa số người trong mẫu xếp nhạc nền và vần điệu lời quảng cáo vào ba mức quan trọng hàng đầu là nam giới, và một nửa kia là nữ giới. Tuy nhiên trong số những người xếp hai yếu tố ấy vào ba mức kém quan trọng nhất chỉ có một phần tư là nữ giới và ba phần tư còn lại là nam giới. 17-11
Kiểm định mối liên hệ giữa hai biến: khoảng/tỉ lệ với định danh/thứ bậc hoặc khoảng/ tỉ lệ với khoảng/tỉ lệ • Khi muốn so sánh trị trung bình của một tổng thể với một giá trị cụ thể nào đó, dùng One-sample T-test. • Muốn so sánh 2 trị trung bình của 2 nhóm độc lập, dùng Independent-samples T-test. • Muốn so sánh 2 trị trung bình của 2 nhóm riêng biệt có đặc điểm mỗi phần tử quan sát trong tổng thể này có sự tương đồng theo cặp với 1 phần tử ở tổng thể bên kia, sử dụng Paired samples T-test. • Có 2 câu hỏi độc lập thuộc dữ liệu khoảng/tỉ lệ, muốn so sánh mức độ trả lời của hai câu hỏi trong cùng một mẫu, sử dụng Paired samples T-test. • Muốn mở rộng sự so sánh trung bình của nhiều nhóm (>2 nhóm) độc lập, dùng One-way ANOVA. 17-12
Kiểm định Independent samples-T-test (phân tíchdữ liệu khoảng/tỉ lệ với 2 nhóm độc lập thuộc dữ liệu định danh/thứ bậc) • 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) 17-13
Ví dụ: • Muốn biết nam và nữ (q36) có thể hiện thái độ đồng tình giống nhau đối với ý kiến: “Trong quảng cáo trên Tivi, một nhân vật nữ xinh đẹp sẽ thu hút hơn một nhân vật nam đẹp trai”, (s23) • hoặc đối với ý kiến: “sự so sánh trực tiếp hai sản phẩm với nhau có sức thuyết phục mạnh hơn”. (s34) 17-14
Các bước kiểm nghiểm t-hai phía (Two tailed test) • B.1: Đặt giả thuyết: • - Ho: Hai nhóm nam và nữ thuộc về hai tổng thể có trị trung bình bằng nhau (1 = 2) • - Ha: Hai nhóm thuộc về hai tổng thể khác nhau có trị trung bình khác nhau (1  2), nghĩa là 1  2 hoặc 1  2  gọi là kiểm nghiệm t “hai phía” bởi vì ta bác bỏ giả thuyết (Ho) khi bất kỳ một trong hai trường hợp 1  2. • B.2: Tính trị số t theo công thức: t X  X  1 2 Sx (  1 x 2) • Trị số t sẽ thay đổi tùy theo phương sai của 2 nhóm bằng nhau hay khác nhau  Kiểm nghiệm Levene trên tính đồng nhất của phương sai: • HLo: phương sai 2 nhóm bằng nhau; • HLa: phương sai 2 nhóm khác nhau • Khi P L (sig.)  : phương sai 2 nhóm bằng nhau, dùng công thức phương sai gộp: 1 1  2 (  1)  2 (  1)  2   S x 1 n1 S x 2 n2  1  1  2 S  x 1 x 2      n n2   • Khi P L (sig.) t kiểm định = -1,637 S  x 1 x 2     n1 n 2 
Các bước kiểm nghiểm t-hai phía (tt.) • B.3: mức ý nghĩa  = 5%, /2 = 0,025 ; hệ số tin cậy = 95% • B.4: Xác định giá trị tới hạn t [n-2, /2] = 1,96 • B.5: So sánh giá trị kiểm định & giá trị tới hạn Bác bỏ Ho ở mức ý nghĩa  nếu: t kiểm định < -1,96 hay t kiểm định > 1,96 • t kiểm định > -1,96  chấp nhập Ho: “nữ giới và nam giới thể hiện thái độ giống nhau đối với ý kiến “Trong 1 mẫu QC trên tivi, nhân vật nữ xinh đẹp sẽ hấp dẫn hơn một nhân vật nam đẹp trai”.
Phân phối student độ tin cậy /2 = 0,025 /2 = 0,025 (1-) = 0,95 bác bỏ Ho bác bỏ Ho 0 -1,96 = -tn-2,  /2 tn-2,  /2 = 1,96 chấp nhận Ho
Group Statistics Std. Std. Error Giôùi tính N Mean Deviation Mean Moät thieáu nöõ xinh ñeïp nöõ 60 3.32 1.334 .172 seõ haáp haãn hôn moät thanh nieân ñeïp trai nam 94 3.67 1.290 .133 Independent Samples Test Levene's Test for Equality of Variances t-test for Equality of Means 95% Confidence Sig. Interval of the (2-taile Mean Std. Error Difference F Sig. t df d) Difference Difference Lower Upper Moät thieáu nöõ Equal xinh ñeïp seõvariances .792 .375 -1.637 152 .104 -.35 .216 -.780 .073 haáp haãn hônassumed moät thanh Equal nieân ñeïp trai variances -1.625 123 .107 -.35 .218 -.784 .077 not assumed
Group Statistics Std. Std. Error Giôùi tính N Mean Deviation Mean So saùnh hai saûn phaåm vôùi nöõ 60 3.13 1.432 .185 nhau thì thuyeát phuïc hôn nam 94 3.72 1.402 .145 Independent Samples Test Levene's Test for Equality of Variances t-test for Equality of Means 95% Confidence Interval of the Mean Difference Sig. Differenc Std. Error F Sig. t df (2-tailed) e Difference Lower Upper So saùnh hai saûnEqual phaåm vôùi nhau variances thì .062 .803 -2.5 152 .013 -.59 .234 -1.052 -.129 thuyeát phuïc hônassumed Equal variances not -2.5 124 .013 -.59 .235 -1.055 -.126 assumed
Diễn giải kết quả kiểm định Independent Sample t-test • Cả nam giới và nữ giới đều rất nhất trí rằng “Trong quảng cáo trên tivi, một nhân vật nữ xinh đẹp sẽ hấp dẫn hơn một nhân vật nam đẹp trai”. Kết quả phân tích dữ liệu không cho ta thấy có sự khác biệt giữa thái độ của hai giới đối với ý kiến này. Tuy nhiên, hai giới lại thể hiện mức độ đồng ý khác nhau về việc “so sánh trực tiếp giữa hai sản phẩm với nhau sẽ có sức thuyết phục mạnh hơn”. Nam giới có thái độ đồng ý rõ rệt, trong khi nữ giới thể hiện một thái độ trung lập, không hẳn đồng ý mà cũng không hẳn phản đối. 17-20