Home | KTL cơ bản | Kiểm định | Kiểm định thống kê
Kiểm định thống kê
Lựa chọn kiểm định

Kiểm định thống kê

I. GIỚI THIỆU VỀ PHÉP KIỂM ĐỊNH THỐNG KÊ

Bài viết này sẽ trình bày các thủ tục kiểm định thống kê thường được sử dụng trong phân tích dữ liệu. Các thủ tục này được trình bày vắn tắt, tập trung chủ yếu vào ý nghĩa chính của thủ tục. Nội dung bài viết được tham khảo từ nhiều nguồn, trong đó quan trọng nhất là IDRE

DỮ LIỆU THỰC HÀNH

Các ví dụ minh họa trong site này phần lớn sử dụng bộ dữ liệu vietlod. Bộ dữ liệu gồm 7287 quan sát là người lao động trên cả nước. Các thông tin khảo sát chính bao gồm: giới tính (gender), tuổi (age), dân tộc (ethnic), bằng cấp (degree), nơi sinh sống (region, urban), số năm đi học (school), số năm kinh nghiệm (exp), doanh nghiệp hoạt động (section), lĩnh vực làm việc (structure), thu nhập (earn)…
Bên cạnh đó, một bộ dữ liệu khác cũng được sử dụng đó là bộ dữ liệu hsb2 của IDRE. Đối tượng khảo sát của bộ dữ liệu này là 200 học sinh từ trung học trở xuống. Các biến chính trong bộ dữ liệu bao gồm điểm số các môn toán (math), đọc (read), viết (write), chương trình học (prog), giới tính (female)…

CÁC PHÉP KIỂM ĐỊNH THỐNG KÊ

Kiểm định t-test về trung bình của mẫu

  • Kiểm định t-test về trung bình của mẫu cho phép chúng ta kiểm tra xem liệu trung bình (mean) của một mẫu (của một biến tỉ lệ có phân phối chuẩn) có khác thống kê với một giá trị giả định ban đầu hay không.
  • Ví dụ: chúng ta muốn kiểm tra xem thu nhập trung bình của người lao động cả nước năm 2010 tại Việt Nam khác với 2,4 triệu đồng/người/tháng hay không? Chúng ta có thể xem thực hành như sau:

Kiểm định trung vị của mẫu
Kiểm định trung vị của mẫu (one sample median test) cho phép chúng ta kiểm tra xem trung vị (median) của một mẫu có khác ý nghĩa thống kê với một giá trị giả định ban đầu hay không. Điểm khác biệt giữa one sample median test và one sample t-test ở chổ, one sample median test không giả định biến được kiểm định là biến tỉ lệ hoặc có phân phối chuẩn như trường hợp one sample t-test.