Đây là bản dịch tiếng Việt của tôi về một bài báo rất hay giảng giải ý nghĩa của phương pháp rà soát 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 “Rà soát t là gì? Và vì sao nó giống như nói với một đứa trẻ để quét dọn cái lộn xộn đó trong nhà bếp?”Và bạn có thể đọc bài gốc tại đây.
=>> Quan tâm: Ứng dụng – cổng game hot đổi thưởng tặng code free uy tín số 1
Đang xem: Thống kê T là gì
Phương pháp rà soát t là một trong những thứ tự được sử dụng phổ thông nhất trong khoa học thống kê.
Nhưng ngay cả những người sử dụng t-test thường xuyên cũng ko biết xác thực phương pháp này hoạt động như thế nào vì tất cả dữ liệu được xử lý sau bức màn của ứng dụng thống kê chẳng hạn. như Minitab.
Và bạn cũng nên dành một tí thời kì để xem thử nghiệm t hoạt động như thế nào đằng sau bức màn đó.
Bởi vì nếu bạn hiểu hình thức hoạt động của phương pháp t-test, bạn có thể hiểu sâu hơn về dữ liệu của mình dựa trên kết quả nhưng t-test mang lại. Và bạn cũng hiểu sâu hơn về lý do vì sao kết quả nghiên cứu của bạn đạt (hoặc ko đạt) “ý nghĩa thống kê”.
Trên thực tiễn, nếu bạn có một thanh thiếu niên thích chơi hơn làm việc nhà, cứng cáp bạn đã có một trải nghiệm tương tự như các nguyên tắc cơ bản đằng sau bài rà soát t.
Phẫu thuật của bài rà soát t
Phương pháp kiểm định t thường được sử dụng để xác định xem trị giá trung bình của một tổng thể có khác với một trị giá nào đó hay ko (được gọi là trị giá trung bình giả thiết). trị giá trung bình giả thuyết) hoặc với trị giá trung bình của một quần thể khác.
Ví dụ, phương pháp 1-thử nghiệm t mẫu (hoặc t-test đơn mẫu) được sử dụng để rà soát xem liệu thời kì kì vọng trung bình của bệnh nhân tại phòng khám y tế có lâu hơn thời kì mong muốn là 15 phút hay ko, dựa trên dữ liệu từ một nhóm bệnh nhân tình cờ.
Để xác định xem sự khác lạ (giữa thời kì chờ thực tiễn và mong muốn) có ý nghĩa thống kê hay ko, phương pháp t-test sẽ tính toán một trị giá gọi là t-value (p-value-value cũng được tính trực tiếp từ t-value). Trị giá 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 rà soát t 1 mẫu đo cường độ tín hiệu (tín hiệu): sự khác lạ giữa trị giá trung bình của mẫu dữ liệu của bạn (ar {x}) và dân số giả thuyết có tức là (mu_ {0}).
Quay trở lại với ví dụ về thời kì kì vọng của bệnh nhân, trung bình giả thiết là 15 phút.
Xem thêm: Vine là gì? Vine có tức là gì
Nếu bệnh nhân trong mẫu tình cờ của bạn có thời kì chờ trung bình là 15,1 phút, tín hiệu bằng 15,1 – 15 = 0,1 phút. Sự khác lạ này là tương đối nhỏ, vì vậy tín hiệu trong phần tử kỹ thuật số là nhu nhược.
Tuy nhiên, nếu thời kì kì vọng 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.
Tín hiệu
Trong biểu đồ bên phải của hình trên, sự khác lạ giữa trị giá trung bình của dữ liệu ar {x} và trung bình giả thiết mu_ {0} là 16 phút. Nhưng do dữ liệu trong mẫu được dàn trải nên sự khác lạ này ko có ý nghĩa thống kê. Vì sao vậy? Bởi vì t – trị giá – tỉ lệ tín hiệu trên nhiễu – tương đối nhỏ do mẫu số lớn.
Tuy nhiên, nếu tín hiệu mạnh so với nhiễu, kích thước (tuyệt đối) của trị giá t sẽ lớn hơn. Do đó, sự khác lạ giữa ar {x} và mu_ {0} sẽ có nhiều khả năng có ý nghĩa về mặt thống kê.
Trong hình trên, sự khác lạ giữa ar {x} và mu_ {0} Ngoài ra 16 phút. Kích thước dữ liệu cũng bằng nhau. Nhưng lần này, các điểm dữ liệu tập trung lại gần nhau hơn. Vì dữ liệu ít biến động hơn, sự khác lạ trong 16 phút hiện có ý nghĩa thống kê.
Thông báo ý nghĩa thống kê
Phương pháp rà soát t như yêu cầu con bạn quét dọn nhà bếp là gì?
Nếu thanh thiếu niên của bạn đang nghe nhạc, chơi trò chơi điện tử, nhắn tin cho bạn hữu 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 trừ các nguồn ồn ĩ, bạn ko cần phải nói chuyện ồn ĩ với thiếu niên của mình.
Tương tự, nếu kiểm định t của bạn ko đạt được ý nghĩa thống kê, có thể là do một trong những lý do sau:
Sự khác lạ (tín hiệu) ko đủ lớn. Bạn ko thể làm gì nhiều nếu điều này xảy ra, giả sử rằng nghiên cứu của bạn sử dụng các phương pháp thích hợp và các mẫu dữ liệu bạn tích lũy là đại diện cho dân số.Biến động dữ liệu (nhiễu) quá lớn. Đây là lý do vì sao việc loại trừ các trị giá ngoại lai trong dữ liệu của bạn là rất quan trọng. Bạn có thể sử dụng biểu đồ kiểm soát để phát hiện và loại trừ các ngoại lệ khỏi dữ liệu trước lúc thực hiện rà soát t.
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 tức là nếu có cùng sự khác lạ và cùng phạm vi trị giá, 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 giảng giải vì sao cỡ mẫu cực lớn có thể tạo ra ý nghĩa thống kê mặc dù sự khác lạ là rất nhỏ và hoàn toàn ko có tác dụng thực sự.)
Công thức này cũng giảng giải vì sao các nhà thống kê phàn nàn về tiếng nói thỉnh thoảng được sử dụng để kết luận kết quả kiểm định t. Ví dụ: một kết quả rà soát t ko mong muốn sẽ được tuyên bố: “Ko có sự khác lạ đáng kể…”
Nó ko nhất quyết phải…
Thực tiễn là có thể có một sự khác lạ đáng kể. Nhưng có thể do mẫu dữ liệu của bạn quá nhỏ hoặc có thể sự biến thiên của các điểm dữ liệu quá lớn khiến nghiên cứu của bạn ko trình bày ý nghĩa thống kê. Bạn có thể nói một cách an toàn hơn rằng: “Nghiên cứu của chúng tôi ko tìm thấy chứng cớ của một sự khác lạ có ý nghĩa thống kê.
Bạn thấy bài viết T-Statistic Là Gì : 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 T-Statistic Là Gì : Thống Kê Kiểm Định Là Gì? Giải Thích Ý Nghĩa Của T bên dưới để yt2byt.edu.vn có thể thay đổi & cải thiện nội dung tốt hơn cho độc giả nhé! Cám ơn bạn đã ghé thăm Website Thịnh Long Blog
Phân mục: Hỏi đáp
Nguồn: yt2byt.edu.vn
