Đây là bài dịch tiếng Việt của mình về một nội dung bài viết rất hay giảng giải ý nghĩa của phương pháp t-test (hay phương pháp kiểm định t – trong nội dung bài viết tôi chỉ gọi là t-test cho ngắn gọn) của tác giảPatrick Runkel. Bài gốc bằng tiếng Anh mang tên đầy đủ là “What Is a t-test? And Why Is It Like Telling a Kid to Clean Up that Mess in the Kitchen?” và các bạn cũng có thể đọc bài gốc tại đây.

Bạn Đang Xem: Mean Difference Là Gì, Nghĩa Của Từ Mean Difference, Nghĩa Của Từ Mean Difference Trong Tiếng Việt

Bạn đang xem: Mean difference là gì, nghĩa của từ mean difference, nghĩa của từ mean difference trong tiếng việt

Phương pháp t-test là một trong những thủ tục được sử dụng phổ quát nhất trong khoa học thống kê.

Nhưng thậm chí là những người dân sử dụng t-test một cách thường xuyên cũng không biết xác thực phương pháp này hoạt động ra sao bởi tất cả những tài liệu đều được xử lý sau tấm màn che của tương đối nhiều phần mềm thống kê, ví dụ như Minitab.

Và thật là đáng để tất cả chúng ta bỏ một tẹo thời kì để xem phương pháp t-test hoạt động ra sao ở đằng sau tấm màn che đó.

Bởi vì nếu khách hàng hiểu được cách phương pháp t-test hoạt động, bạn cũng có thể hiểu ở một mức độ sâu hơn về tài liệu của bạn dựa trên kết quả mà phương pháp t-test mang lại. Và bạn cũng hiểu sâu hơn vì sao kết quả nghiên cứu của bạn đạt được (hoặc không đạt được) “ý nghĩa thống kê” (statistical significant).

Thực tế là nếu khách hàng có một người con đang trong tuổi teen thích ăn chơi nhiều hơn là thích thao tác làm việc nhà thì có nhẽ là bạn đã sở hữu một trải nghiệm giống như những nguyên tắc cơ bản đằng sau phương pháp t-test.

Phẫu thuật phương pháp t-test

Phương pháp t-test được sử dụng một cách phổ quát để xác định xem liệu giá trị trung bình của một quần thể (the mean of a population) có khác biệt với một giá trị nào đó (gọi là giá trị trung bình giả thuyết – a hypothesized mean) hoặc với giá trị trung bình của một quần thể khác.

Ví dụ, phương pháp 1-sample t-test (hay phương pháp kiểm định t cho một mẫu) được dùng làm kiểm định xem liệu thời kì chờ trung bình của tương đối nhiều bệnh nhân trong một phòng khám y khoa có lâu hơn so với thời kì mong muốn là 15 phút hay là không, dựa trên tài liệu từ một nhóm tình cờ các bệnh nhân.

Để xác định xem liệu sự khác biệt (giữa thời kì chờ thực tế và thời kì mong muốn) có ý nghĩa thống kê hay là không, phương pháp t-test sẽ tính toán một giá trị gọi là t-value (giá trị p-value nổi tiếng cũng được lấy trực tiếp từ t-value). Giá trị này được tính như sau:

t = frac{bar{x} – mu _{0}}{frac{s}{sqrt{n}}}

Xem Thêm : Thienmaonline.vn

Công thức toán học này trông có vẻ bí hiểm nhưng thực ra bạn hoàn toàn có thể làm chủ được nó nếu khách hàng hiểu được hai động lực quan trọng đằng sau nó : thành phần số (ở phía trên) và phần mẫu số (ở phía dưới).

Thành phần số là Tín Hiệu

Thành phần số trong công thức 1-sample t-test thống kê giám sát độ mạnh của tín hiệu (signal): sự khác biệt giữa giá trị trung bình của mẫu tài liệu của bạn (bar{x}) và giá trị trung bình giả thuyết của quần thể (mu_{0}).

Trở lại với ví dụ về thời kì chờ của tương đối nhiều bệnh nhân, giá trị trung bình giả thuyết là 15 phút.

Nếu các bệnh nhân trong mẫu tài liệu tình cờ của bạn có thời kì chờ trung bình là 15.1 phút, tín hiệu bằng 15.1 – 15 = 0.1 phút. Giá trị khác biệt này tương đối nhỏ, do vậy tín hiệu ở thành phần số thì yếu.

Tuy nhiên, nếu thời kì chờ trung bình của bệnh nhân là 68 phút, sự khác biệt sẽ to hơn và bằng 68-15=53 phút. Do vậy, tín hiệu sẽ mạnh hơn.

Xem thêm: Lk Xuân Này Con Sẽ Về Mẹ Ở Đâu, Thư Xuân Hải Ngoại, Xuân Này Con Về Mẹ Ở Đâu

Phần mẫu số là Nhiễu

Phần mẫu số thống kê giám sát mức độ dao động hay “nhiễu” (noise) trong mẫu tài liệu của bạn.

Kí hiệu là độ lệch chuẩn (standard deviation) – mô tả mức dao động trong tài liệu của bạn. Nếu như khách hàng có một bệnh nhân chờ 50 phút, một bệnh nhân khác chờ 12 phút, một người khác nữa chờ 0.5 phút, một người khác nữa chờ 175 phút,… thì diễn đạt theo ý riêng rằng tài liệu của bạn có rất nhiều dao động. Điều này còn có nghĩa rằng nếu giá trị s càng lớn, mức độ nhiễu trong tài liệu của bạn càng lớn. Mặc khác, nếu khách hàng có một bệnh nhân chờ 14 phút, một người khác chờ 16 phút, một bệnh nhân khác chờ 12 phút, thì diễn đạt theo ý riêng rằng tài liệu của bạn có ít dao động. Điều này còn có nghĩa rằng nếu giá trị s càng nhỏ thì tài liệu của các bạn sẽ ít “nhiễu” hơn.

Còn kí hiệu sqrt{n} ở phía dưới s có ý tức là gì? Đó là căn bậc hai kích thước mẫu tài liệu của bạn (ví dụ nếu mẫu của bạn có 30 người thì n = 30). Nếu mọi thứ đều bằng nhau thì tài liệu của các bạn sẽ bị nhiễu nhiều hơn nếu kích thước mẫu tài liệu của bạn nhỏ và sẽ ít nhiễu hơn nếu kích thước mẫu tài liệu của bạn lớn.

Giá trị t-value là tỉ lệ của Tín Hiệu so với Nhiễu

Công thức phía trên cho thấy t-value đơn giản là so sánh độ mạnh của tín hiệu với độ nhiễu trong mẫu tài liệu của bạn.

Nếu tín hiệu tương đối yếu so với mức độ nhiễu thì t-value sẽ nhỏ hơn. Do đó mức độ khác biệt sẽ ít có khả năng có ý nghĩa thống kê.

Xem Thêm : Thức ăn của tôm là gì để đảm bảo chất lượng mùa vụ ?

Ở biểu đồ bên phải của hình phía trên, sự khác biệt giữa giá trị trung bình của tài liệu bar{x} và giá trị trung bình giả thuyết mu_{0} là 16 phút. Nhưng bởi vì các tài liệu trong mẫu bị trải rộng ra nên sự khác biệt này sẽ không có ý nghĩa thống kê. Vì sao lại như vậy? Bởi vì t – value — tỉ lệ giữa tín hiệu và nhiễu — thì tương đối bé do mẫu số lớn.

Tuy nhiên, nếu tín hiệu thì mạnh tương đối so với nhiễu, kích thước (tuyệt đối) của t-value sẽ to hơn. Do đó, sự khác biệt giữa bar{x} và mu_{0} sẽ sở hữu nhiều khả năng có ý nghĩa thống kê hơn.

Ở hình trên, sự khác biệt giữa bar{x} và mu_{0} cũng là 16 phút. Kích thước tài liệu cũng bằng nhau. Nhưng lần này, những điểm tài liệu co cụm lại gần nhau hơn. Vì tài liệu ít dao động hơn, nên sự khác biệt của 16 phút giờ đây lại mang ý nghĩa thống kê.

Thông điệp về ý nghĩa thống kê

Phương pháp t-test là ra sao với việc bảo nhóc teenager nhà của bạn đi lau bếp?

Nếu như nhóc teenager đang nghe nhạc, đang chơi video game, nhắn tin nhắn cho bè bạn, hoặc bị sao nhãng bởi các nguồn “nhiễu” khác, bạn phải phải nói to hơn và mạnh hơn để sở hữu thể đạt được mức “ý nghĩa”. Hoặc nếu bạn cũng có thể xóa sổ được những nguồn nhiễu thì bạn hoàn toàn không nhất thiết phải ăn to nói lớn với nhóc teenager nhà của bạn.

Một cách tương tự, nếu như kết quả t-test của bạn không đạt được ý nghĩa thống kê thì có thể là vì một trong các nguyên nhân sau đây:

Độ khác biệt (tín hiệu) là chưa đủ lớn. Bạn không thể làm gì được hơn nếu điều này xẩy ra, giả sử rằng nghiên cứu của bạn sử dụng đúng phương pháp và mẫu tài liệu mà bạn thu thập mang tính thay mặt đại diện cho quần thể.Độ dao động tài liệu (nhiễu) quá to. Đây là lý do vì sao việc remove những điểm thất thường (outlier) trong tài liệu của bạn là điều rất quan trọng. Chúng ta cũng có thể dùng control chart để phát hiện và loại trừ những điểm outlier thoát ra khỏi tài liệu trước lúc thực hiện t-test.Mẫu tài liệu quá nhỏ. Mức độ dao động sẽ nhỏ đi nếu kích thước tài liệu lớn. Điều này còn có tức là nếu có cùng một độ khác biệt và cùng một giá trị dao động, nếu kích thước tài liệu càng lớn thì sẽ càng có khả năng đạt được ý nghĩa thống kê – như biểu đồ phía dưới.

( Điều này giảng giải vì sao một mẫu tài liệu có kích thước cực lớn có thể tạo ra được ý nghĩa thống kê mặc dù độ khác biệt rất nhỏ và hoàn toàn không có tác động thực tế.)

Công thức này cũng giảng giải vì sao các nhà thống kê học lại than vãn trong phản ứng với tiếng nói thỉnh thoảng được sử dụng để tóm lại về một kết quả t-test. Ví dụ, một kết quả t-test không mong đợi sẽ tiến hành phát biểu : “There is no significant difference…”

Không nhất thiết phải như vậy…

Thực tế là có thể có một độ khác biệt mang ý nghĩa. Nhưng có thể bởi vì mẫu tài liệu của bạn quá nhỏ, hoặc có thể độ dao động của những điểm tài liệu quá to làm cho nghiên cứu của bạn không thể hiện được ý nghĩa thống kê. Chúng ta cũng có thể phát biểu một cách an toàn hơn rằng: “Nghiên cứu của chúng tôi dường như không tìm thấy chứng cứ của một độ khác biệt mang ý nghĩa thống kê.”

• Vi trùng lậu sống Ở Đâu, vi trùng lậu sống Được bao lâu
• Thực tế Ảo là gì, thực tế Ảo (virtual reality
• Bán Đầu dvd Xe hơi cũ, cd Xe hơi cũ và sửa chữa thay, bán Đầu dvd Xe hơi cũ hcm xịn
• Bánh bông lan trứng muối mua ở đâu