- Do lech chuan SD: đo mức độ biến thiên của dữ liệu so với trị trung bình : s
- Sai so chuan : SE ? ý nghĩa của sai số chuẩn : SE = s/sqr(n)
Giả sử ta có quần thể 100 người -> ước lượng chiều cao của quần thể :
Thực tế, ta không đo hết cả quần thể này, mà ta phải lấy mẫu sao cho có tính đại diện:
- Giả sử ta lấy mẫu n = 50 người và ta lấy 10 mẫu ngẫu nhiên từ quần thể 100 người.
- mẩu 1: x1 trung bình chiều cao cho mẫu 1
-mẫu 2: x2: trung bình chiều cao cho mẫu 2
......................
-mẫu 10: x10: trung bình chiều cao cho mẫu 10
Các trung bình chiều cao này có giá trị khac nhau và dao động xung quanh chiều cao trung bình của quần thể.
- Nếu ta chọn mẫu N lần (mỗi lần n đối tượng) thì ta sẽ có N số trung bình.
=> độ lệch của N số trung bình là sai số chuẩn
Ý nghĩa của độ lệch chuẩn:
- một (muy) : 68% cá nhân trong quần thể đó có giá trị từ x ─ s đến x + s;
- hai (muy) : 95% cá nhân trong quần thể đó có giá trị từ x ─ 1.96×s đến x +1.96×s ;
- Sai so chuan : SE ? ý nghĩa của sai số chuẩn : SE = s/sqr(n)
Giả sử ta có quần thể 100 người -> ước lượng chiều cao của quần thể :
Thực tế, ta không đo hết cả quần thể này, mà ta phải lấy mẫu sao cho có tính đại diện:
- Giả sử ta lấy mẫu n = 50 người và ta lấy 10 mẫu ngẫu nhiên từ quần thể 100 người.
- mẩu 1: x1 trung bình chiều cao cho mẫu 1
-mẫu 2: x2: trung bình chiều cao cho mẫu 2
......................
-mẫu 10: x10: trung bình chiều cao cho mẫu 10
Các trung bình chiều cao này có giá trị khac nhau và dao động xung quanh chiều cao trung bình của quần thể.
- Nếu ta chọn mẫu N lần (mỗi lần n đối tượng) thì ta sẽ có N số trung bình.
=> độ lệch của N số trung bình là sai số chuẩn
Ý nghĩa của độ lệch chuẩn:
- một (muy) : 68% cá nhân trong quần thể đó có giá trị từ x ─ s đến x + s;
- hai (muy) : 95% cá nhân trong quần thể đó có giá trị từ x ─ 1.96×s đến x +1.96×s ;
- ba (muy) 99% cá nhân trong quần thể đó có giá trị từ x ─ 3×s đến x +3×s.
Gọi sai số chuẩn là SE, chúng ta còn có thể phát biểu rằng:
• 68% số trung bình tính từ mẫu có giá trị từ x ─ SE đến x + SE;
• 95% số trung bình tính từ mẫu có giá trị từ x ─ 1.96×SE đến x +1.96×SE ;
• 99% số trung bình tính từ mẫu có giá trị từ x ─ 3×SE đến x +3×SE.
Qui trinh kiem kiem dinh thong ke
• Đề ra mot gi thuyêt chính (H) - (Giả thuyết khoa học cần nghiên cứu)
• Từ giả thuyêt chính, đề ra mot gi thuyêt đảo (Ho) (không có liên quan nào hết)
• Tiên hành thu thap dữ kiện (D)
• Phân tích dữ kien: tính toán xác suât D xảy ra nêu Ho là sự thật. Nói theo
ngôn ngữ toán xác suât, bước này xác định xác suất P(D | Ho).
Chú ý:
+ Nếu giả thuyết vô hiệu đúng thì giá trị nghiên cứu nằm trong giá trị kì vọng.
+ Tính giá trị kì vọng cho giả thuyết vô hiệu dễ hơn, vì tính giá trị kì vọng cho giả thuyết khoa học rất khó.
+Phân phối chuẩn.
Nếu:
- Nếu Ho đúng, dữ kiện không xảy ra
- Nếu dữ kiện xảy ra -> Ho không đúng sự thật
Qui tắc kiểm định
- Nguyên tắc xác xuất nhỏ : nếu một biến cố có xác suất nhỏ thì trong hay một vài phép thử thì coi biến cố đó không xảy ra
- Phương pháp phản chứng : để bác bỏ giả thuyết A thì ta giả sử giả thiết A đúng và sau đó dẫn ra đều vô lí.
- Nghiên cứu khoa học
Nghiên cứu khoa học là quá trình đi kiểm tra giả thuyết.
- Bước 1: xác định vấn đề mà người nghiên cứu tin là đúng, cần khám phá, cần quan tâm, cần nghiên cứu, cần biết, etc. => đề ra giả thuyết null
- Bước 2: Đề ra giả thuyết phụ => nhà nghiên cứu nghĩ là sự thật và cần được chứng minh bằng thực nghiệm. Ví dụ: giảng dạy theo dự án giúp học sinh phát huy được tính độc lập, chủ động, sáng tạo.
- Bước 3: thu thập dữ liệu và dùng kiểm đỊnh thống kê để loại bỏ giả thuyết => dưa vaào số p:
Giá trị mức ý nghĩa thấp nhất mà ở đó giá trị quan sát được của thống kê kiểm đỊnh có ý nghĩa.
Ví dụ: tính ra xác suất nhỏ 0.05, ta bỏ giả thuyết đảo
Nếu tính ra xác suất có giá trị cao, ta không đủ bằng chứng để bỏ giả thuyết đảo
- Bước 4: chấp nhận giả thuyết phụ
• Đề ra mot gi thuyêt chính (H) - (Giả thuyết khoa học cần nghiên cứu)
• Từ giả thuyêt chính, đề ra mot gi thuyêt đảo (Ho) (không có liên quan nào hết)
• Tiên hành thu thap dữ kiện (D)
• Phân tích dữ kien: tính toán xác suât D xảy ra nêu Ho là sự thật. Nói theo
ngôn ngữ toán xác suât, bước này xác định xác suất P(D | Ho).
Chú ý:
+ Nếu giả thuyết vô hiệu đúng thì giá trị nghiên cứu nằm trong giá trị kì vọng.
+ Tính giá trị kì vọng cho giả thuyết vô hiệu dễ hơn, vì tính giá trị kì vọng cho giả thuyết khoa học rất khó.
+Phân phối chuẩn.
Nếu:
- Nếu Ho đúng, dữ kiện không xảy ra
- Nếu dữ kiện xảy ra -> Ho không đúng sự thật
Qui tắc kiểm định
- Nguyên tắc xác xuất nhỏ : nếu một biến cố có xác suất nhỏ thì trong hay một vài phép thử thì coi biến cố đó không xảy ra
- Phương pháp phản chứng : để bác bỏ giả thuyết A thì ta giả sử giả thiết A đúng và sau đó dẫn ra đều vô lí.
- Nghiên cứu khoa học
Nghiên cứu khoa học là quá trình đi kiểm tra giả thuyết.
- Bước 1: xác định vấn đề mà người nghiên cứu tin là đúng, cần khám phá, cần quan tâm, cần nghiên cứu, cần biết, etc. => đề ra giả thuyết null
- Bước 2: Đề ra giả thuyết phụ => nhà nghiên cứu nghĩ là sự thật và cần được chứng minh bằng thực nghiệm. Ví dụ: giảng dạy theo dự án giúp học sinh phát huy được tính độc lập, chủ động, sáng tạo.
- Bước 3: thu thập dữ liệu và dùng kiểm đỊnh thống kê để loại bỏ giả thuyết => dưa vaào số p:
Giá trị mức ý nghĩa thấp nhất mà ở đó giá trị quan sát được của thống kê kiểm đỊnh có ý nghĩa.
Ví dụ: tính ra xác suất nhỏ 0.05, ta bỏ giả thuyết đảo
Nếu tính ra xác suất có giá trị cao, ta không đủ bằng chứng để bỏ giả thuyết đảo
- Bước 4: chấp nhận giả thuyết phụ
Không có nhận xét nào:
Đăng nhận xét