KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT-KIỂM ĐỊNH GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH, LỚP CN YTCC K10

• Hiểu được các giả thuyết và sai lầm trong kiểm định thống kê • Hiểu được nguyên lý của kiểm định thống kê • Thực hiện và phiên giải được kiểm định cho giá trị trung bình... – Giả thu

Kiểm định giả thuyết Kiểm định giá trị trung bình

Lớp CN YTCC K10

Mục tiêu

• Hiểu được khái niệm của kiểm định thống kê.

• Hiểu được các giả thuyết và sai lầm trong

kiểm định thống kê

• Hiểu được nguyên lý của kiểm định thống kê

• Thực hiện và phiên giải được kiểm định cho

giá trị trung bình

Thống kê suy luận

• Ước lượng

• Kiểm định

Ước lượng

Ví dụ

• Môn Thống kê:

– Điểm TB của nam lớp là 7.5 điểm (n=30),

– Điểm TB của nữ là 7.9 điểm (n=26)

– Vậy nữ lớp CN K10 học giỏi Thống kê hơn nam?

Sự khác biệt có ý nghĩa thống kê không?

Ví dụ

• Chương trình can thiệp nâng cao sức

khỏe PC sốt xuất huyết

– Nhóm can thiệp: 76% có KT đúng

– Nhóm không can thiệp: 62% có KT đúng

– Can thiệp là hiệu quả?

Sự khác biệt có ý nghĩa thống kê không?

Để trả lời

• Phải kiểm chứng!!!

• Kiểm định

• Tỷ lệ SDD ở ĐT và toàn quốc là không khác biệt?

• Tỷ lệ SDD ở ĐT và toàn quốc là khác biệt?

Phải kiểm định sự khác biệt này!

Ví dụ

• Môn Thống kê:

– Điểm TB của nam lớp là 7.5 điểm (n=30),

– Điểm TB của nữ là 7.9 điểm (n=26)

– Giả thuyết:

• Trung bình hai nhóm là không khác nhau?

• Trung bình hai nhóm là khác nhau?

Phải kiểm định sự khác biệt này!

Ví dụ

• Chương trình can thiệp nâng cao sức

khỏe PC sốt xuất huyết

Tại sao chúng ta cần sử dụng các kiểm

Kiểm định giả thuyết

• Giả thuyết: giả định về tham số quần

thể

• Kiểm định cái gì  có giả thuyết

– Giả thuyết không:

Ví dụ

• Điểm TB môn Thống kê:

– Điểm TB của nam lớp là 7.5 điểm (n=30),

– Điểm TB của nữ là 7.9 điểm (n=26)

• Giả thuyết không:

– μ (nam) = μ (nữ)

Hoặc

– Điểm TB môn TK của nam và nữ là không khác nhau

Nếu không chấp nhận Ho…?

• Kết luận như thế nào?

• Phải có một giả thuyết thay thế: Ha

– μ (nam) ≠ μ (nữ)

Hoặc

– Điểm TB môn TK của nam và nữ là khác nhau

Như vậy…

• Kiểm định:

– Giả thuyết không: Ho “kết quả tìm được của NC là do ngẫu nhiên, không phải là thật sự trong quần thể”

– Giả thuyết thay thế: Ha “kết quả tìm được của NC là thật sự, không do ngẫu

nhiên” – đây cũng là giả thuyết mà nhà NC mong muốn

• Chúng ta không trực tiếp chứng minh

được Ha mà là tìm bằng chứng để bác

bỏ Ho

Câu hỏi

• Có mấy trường hợp xảy ra khi kết

luận? Đó là các trường hợp nào?

Khi bác bỏ Ho…

• Thực tế: đúng là điểm TB môn TK của

nam và nữ là không khác nhau

Các loại sai lầm của kiểm định

Khi không thể bác bỏ Ho…

• Thực tế: điểm TB môn TK của nam và

Các loại sai lầm của kiểm định

Nguyên lý của kiểm định

• Trong logic học

– Nếu hoá chất này là glucose thì nó phải có vị ngọt

Đánh giá:

– Nếu hoá chất đó không ngọt, thì nó không phải là glucose

– Nếu hoá chất này không phải là glucose thì nó không có vị ngọt

Nguyên lý của kiểm định (tt)

Nguyên lý của kiểm định (tt)

Giá trị ngưỡng? Ví dụ

• Điểm trung bình của trẻ trường A là 7, độ

lệch chuẩn là 2 Trẻ lớp chuyên có điểm trung bình như thế nào?

– Chọn ngẫu nhiên 16 trẻ và tính được điểm TB là 8,1.

Hãy nhớ lại

• Cả trường: Điểm TB là 7

– 95% học sinh có điểm trung bình trong khoảng ± 1,96σ

• Nếu điểm TB của 18 trẻ (8,1) nằm

trong khoảng này thì

– Bình thường, nhóm hs này cũng giống cả trường

• Nếu điểm TB của 18 trẻ (8,1) nằm

ngoài khoảng này thì

– Đặc biệt hơn, nhóm hs này có điểm trung bình không giống cả trường

Hai phía

Miền bác bỏ Miền bác bỏ

1,96

KIỂM ĐỊNH GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH

Vấn đề của KĐ giá trị TB

• Biến số đang quan tâm có phân phối

gì?

– Nếu là phân phối chuẩn  kiểm định Z

– Nếu là phân phối student  kiểm định t

• Biết phân phối  tra được giá trị

ngưỡng

Phân phối chuẩn?

• Cỡ mẫu lớn (n>30)

Hoặc

• Biết độ lệch chuẩn của quần thể σ

Kiểm định gì?

• Cỡ mẫu?

• Có biết độ lệch chuẩn của quần thể

(σ) không?

Các bước kiểm định (tt)

• Ta tính được:

• Lấy giá trị tuyệt đối: z = 4,16

Các bước kiểm định (tt)

• Bước 4: So sánh giá trị tính toán với

giá trị ngưỡng (tùy theo mức ý nghĩa – 0.01 hay 0.05)

– Lấy mức ý nghĩa α = 0.05  giá trị ngưỡng: 1,96

– Ztính toán > Z ngưỡng/tra bảng  bác bỏ Ho

• Bước 5: Kết luận

– Vậy chiều cao trung bình trẻ nữ 15 tháng tuổi ở HN khác với chiều cao theo tiêu chuẩn VN

Hai phía

Miền bác bỏ Miền bác bỏ

1,96

Ví dụ 2

• Cholesterol TB của nam là 4,7 mmol/l

Nam giới béo phì có Cholesterol TB

như thế nào?

• Lấy ngẫu nhiên 50 người đo

Cholesterol, trung bình là 5,4 mmol/l

• Cholesterol TB của người béo phì có

khác quần thể chung không?

 chọn kiểm định gì?

Ví dụ 3

• Trung bình IQ của trẻ em <5 tuổi là

100

• Có 25 trẻ được thử nghiệm chương

trình dinh dưỡng đặt biệt, sau 1 năm, kết quả là:

– Trung bình IQ: = 110

– Độ lệch chuẩn: s = 20

• Chế độ dinh dưỡng này có làm thay

đổi IQ của trẻ không?

x

Các bước kiểm định (tt)

Ta tính được:

t = (110 - 100)/4 = 2,5

• Bước 4: So sánh giá trị tính toán với

giá trị ngưỡng (tùy theo mức ý nghĩa – 0.01 hay 0.05)

– Lấy mức ý nghĩa α = 0.05  giá trị ngưỡng

Tra bảng t với bậc tự do df = n-1 = 25 – 1 = 24

t ngưỡng = 2,0639

– t tính toán > t ngưỡng/tra bảng  bác bỏ Ho

Các bước kiểm định (tt)

• Bước 5: Kết luận

– Vậy điểm trung bình IQ trong nhóm trẻ có chương trình dinh dưỡng đặc biệt khác với điểm trung bình IQ chung của quần thể

• Kiểm định t (chú ý tra bảng t với bậc tự do)

Kiểm định giả thuyết 2 trung bình

So sánh hai quần thể

• Hầu hết các nghiên cứu so sánh hai hoặc nhiều bộ số liệu để suy luận về sự khác biệt của hai hoặc nhiều quần thể.

• Bài này trả lời câu hỏi nghiên cứu về sự

Có hai cách để thu được hai bộ số liệu

nhằm so sánh:

1 Hai bộ số liệu từ hai quần thể độc lập (ví

dụ: phụ nữ và nam giới, hoặc sinh viên lớp A và lớp B)

2 Hai bộ số liệu từ hai quần thể liên quan

(không độc lập) (ví dụ: bệnh nhân Đái

tháo đường “trước điều trị” và “sau điều

 Kiểm định t /z hai mẫu

So sánh hai quần thể

So sánh hai trung bình quần thể

Để so sánh sự khác biệt trung bình giữa hai

quần thể độc lập ( ví dụ: giữa hoại loại điều trị).

Kiểm định t hai mẫu

Sử dụng khi:

 Cỡ mẫu nhỏ: n<30 VÀ

 Không biết độ lệch chuẩn của quần thể (σ)

Với hai trường hợp giả định khác nhau

Đặt giả thuyết

 H 0 : không có sự khác biệt giữa hai

trung bình quần thể Ho: µ 1 = µ 2

 H 1 : Có sự khác biệt giữa hai trung

bình quần thể

Kiểm định t hai mẫu

Đặt giả thuyết

 Ho: µ1 - µ2 = 0

 H1: µ1 - µ2 ≠ 0

Để kiểm định giả thuyết Ho

 tính giá trị thống kê kiểm định t

 so sánh với giá trị t ngưỡng

Kiểm định t hai mẫu

Kiểm định t:

2 phương sai quần thể bằng nhau

(σ1=σ2)

Ví dụ 3

Trọng lượng trung bình

sơ sinh của

2 nhóm

có khác không?

Đặt giả thuyết

 H 0 : không có sự khác biệt TB trọng

lượng SS ở 2 nhóm Ho: µ 1 = µ 2

 H 1 : Có sự khác biệt TB trọng lượng

SS ở 2 nhóm

Các bước

Tính toán kiểm định

• Trong đó:

• Ta có:

Ko hút thuốc Có hút thuốc

Tính được

Khoảng tin cậy cho sự khác biệt

giữa hai trung bình

• Công thức chung:

• KTC 95% trong kiểm định t hai mẫu:

Khoảng tin cậy

• CI = 0,3904 ± (2,05x0,1612)

• CI = 0,06 đến 0,72

• Kết luận?

Bài tập 1

Một nhà tâm lý học muốn tìm hiểu sự khác biệt về kỹ

năng nói giữa trẻ em trai và gái 8 tuổi Hai mẫu độc lập

10 em trai và 10 em gái được chọn Mỗi trẻ được kiểm tra khả năng nói bằng một thử nghiệm tiêu chuẩn Số liệu thu được như sau:

Bé gái Bé trai

n1 = 10 = 37

SS1 = 150

1

x

n2 = 10 = 31

1 Mô tả bộ số liệu

2 Nêu giả định

• Hai quần thể phân bố chuẩn

• Phương sai hai quần thể như nhau

• Hai mẫu ngẫu nhiên độc lập nhau

• Các quan sát độc lập

n1 = 10 = 37

SS1 = 150

1

X

n2 = 10 = 31

3 Đặt giả thuyết

– H0: µ1 = µ2

– H1: µ1 ≠ µ2

4 Kiểm định thống kê và phân bố xác

suất của kiểm định thống kê

- Vì n<30, không biết σ, dùng kiểm định t hai mẫu

- Không quan tâm đến hướng khác biệt, nên đây là kiểm định hai phía

Thực hiện các bước

Kiểm định t:

2 phương sai quần thể khác nhau

(σ1≠σ2)

Kiểm định Z

Kiểm định Z

• Cỡ mẫu lớn

• Biết độ lệch

chuẩn quần thể

• Mức Hb trung bình trong nhóm nhiễm

có thấp hơn nhóm không nhiễm

Tra bảng và kết luận

• Z tính toán > 1,96 (Z tra bảng)

• Kết luận: Mức Hb trung bình của trẻ

có nhiễm P.falciparum thấp hơn có ý

nghĩa so với trẻ không nhiễm.

Tính khoảng tin cậy

• Khoảng tin cậy:

• Tính ra:

-0,9 ± (1,96 x 0,2216) = -1,33 đến

-0,47

• Kết luận

Bài tập 1

• NC trên 641 trẻ sơ sinh

– Cân nặng trung bình 3123.2 gr

– Độ lệch chuẩn 664.6 gr

• Câu hỏi: CNSS trung bình trong

nghiên cứu này có khác CNSS trung

bình của quần thể (là 3000 gr) hay

không? Nếu khác, khác như thế nào?

Kết quả

One- Sample St at ist ics

641 3123.2496 664.57546 26.24915 birth weight in gms

N Mean Std Deviation

Std Error Mean

One-Sample Test

4.695 640 000 123.2496 71.7047 174.7945 birth weight in gms

t df Sig (2-tailed)

Mean Difference Lower Upper

95% Confidence Interval of the Difference Test Value = 3000

• Câu hỏi: CNSS trung bình trẻ nam và

nữ có khác nhau hay không? Nếu

khác, khác như thế nào?

2.00 birth weight in gms

Std Error Mean

Independent Samples Test

Equal variances assumed Equal variances not assumed

Std Error

95% Confidence Interval of the Difference t-test for Equality of Means

Group St at ist ics

N Mean Std Deviation

Std Error Mean

Independent Samples Test

15.979 000 -5.977 638 000 -442.2728 73.99082 -587.568 -296.978

-4.909 105.000 000 -442.2728 90.09368 -620.912 -263.634

Equal variancesassumedEqual variancesnot assumed

Std ErrorDifference Lower Upper

95% ConfidenceInterval of theDifferencet-test for Equality of Means

Kiểm định t ghép cặp

• Tính hiệu số giữa các giá trị quan

sát của hai nhóm và xem đây là một

bộ số liệu

• Tiến hành kiểm định t một mẫu trên

bộ số liệu mới này Đối tượng

nghiên cứu

Trước khi dùng thuốc

Sau khi dùng thuốc

Hiệu số

Các bước tính toán trong

Ví dụ