[Topic 7] Hypothesis Testing (Kiểm tra Giả thuyết)

Alternative hypothesis

/ɔlˈtərnət̮ɪv haɪˈpɑθəsəs/

Giả thuyết thay thế (H1)

Giả thuyết được chấp nhận khi giả thuyết “không” bị bác bỏ

Hypothesis

/haɪˈpɑθəsəs/

Giả thuyết thống kê

Sự giải thích đề xuất cho một hiện tượng. Để một giả thuyết trở thành một giả thuyết khoa học, phương pháp khoa học yêu cầu cần có một sự kiểm định

Hypothesis testing

/haɪˈpɑθəsəs ‘tɛstɪŋ/

Kiểm định giả thuyết thống kê

Phương pháp ra quyết định sử dụng dữ liệu, hoặc từ thí nghiệm hoặc từ nghiên cứu quan sát

Level of significance

/ˈlɛvl əv sɪɡˈnɪfəkəns/

Mức ý nghĩa

Giá trị của xác suất phạm sai lầm nếu bác bỏ giả thuyết H0 khi ta có giá trị mẫu cụ thể đó trong khi giả thuyết là đúng đối với mẫu đang xét

Nonparametric test

/ˌnɑnˌperəˈmetrɪk tɛst/

Kiểm định phi tham số

Một dạng kiểm định khi các điều kiện dành cho kiểm định tham số không phù hợp như: tổng thể không có phân phối chuẩn, dữ liệu thuộc vào các thang đo định danh, thứ bậc... hoặc khi dữ liệu xuất hiện nhiều các giá trị bất thường

Null hypothesis

/nʌl haɪˈpɑθəsəs/

Giả thuyết không (H0)

Giả thuyết được đặt ra với mục tiêu là xem dữ liệu thu thập trong các nghiên cứu thực nghiệm có mâu thuẫn gì với giả thuyết này không

One-tailed hypothesis test

/wʌn teɪld haɪˈpɑθəsəs/

Kiểm định giả thuyết một phía

Bác bỏ giả thuyết không (H0) khi tham số đặc trưng của mẫu nhỏ hơn/lớn hơn một cách đáng kể so với giá trị của giả thuyết H0

P-value

/piː ˈvælyu/

Trị số P

Xác suất phạm sai lầm khi loại bỏ giả thuyết không (H0)

Power of a test

/ˈpaʊər əv ə tɛst/

Hiệu năng của kiểm định

Xác suất bác bỏ giả thuyết không một cách chính xác (khả năng bác bỏ giả thuyết H0 nếu nó sai)

Spearman's rank correlation coefficient

/ˈspi(ə)rmən ˌræŋk kɑrəˈleɪʃn   ˌkoʊəˈfɪʃnt/

Hệ số tương quan xếp hạng của Spearman

Một thước đo không tương quan về thứ hạng, đánh giá mối quan hệ giữa hai biến có thể được mô tả tốt như thế nào bằng cách sử dụng hàm đơn điệu

Two-tailed hypothesis test

/haɪˈpɑθəsəs/

Kiểm định giả thuyết hai phía

Bác bỏ giả thuyết không (H0) khi tham số đặc trưng của mẫu cao hơn hoặc thấp hơn so với giá trị của giả thuyết về tổng thể chung

Type I error

/taɪp wʌn ˈɛrər/

Sai lầm loại 1

Bác bỏ giả thuyết H0 mặc dù nó đúng

Type II error

/taɪp tu ˈɛrər/

Sai lầm loại 2

Không bác bỏ giả thuyết H0 khi nó sai