Bài giảng Các phương pháp định lượng - Kiểm định giả thuyết - Đinh Công Khải

Nội dung text: Bài giảng Các phương pháp định lượng - Kiểm định giả thuyết - Đinh Công Khải

1. 1 KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT GV : Đinh Công Khải – FETP Môn: Các Phương Pháp Định Lượng
2. Quy trình kiểm định giả thuyết thống kê 2  Xây dựng các giả thuyết không và giả thuyết thay thế  Kiểm định một phía hay hai phía của giả thuyết  Xác định trị thống kê kiểm định  Xác định miền không bác bỏ và miền bác bỏ giả thuyết H0  Kết luận bác bỏ hay không bác bỏ giả thuyết H0
3. Xây dựng các giả thuyết 3  Giả thuyết không (H0) . Là một phát biểu về tham số của tổng thể . Thường là một tuyên bố bị nghi ngờ . Được cho là đúng cho đến khi nó được chứng minh là sai  Giả thuyết thay thế (Ha) . Nhà nghiên cứu mong muốn ủng hộ và chứng minh là đúng . Là phát biểu ngược với H0 . Được cho là đúng nếu H0 bị bác bỏ
4. Xây dựng các giả thuyết 4  Ví dụ 1: Một công thức sữa của hãng Abbott dành cho em bé dưới một tuổi được giới thiệu vào năm 2009 được cho rằng tạo ra tăng trọng trung bình cao hơn mức 100gram/tháng so với công thức sữa được giới thiệu vào 2007.  Ví dụ 2: Một quy trình sản xuất bóng đèn đang tạo ra một tỷ lệ bình quân 1% sản phẩm bị lỗi. Nhóm các kỹ sư đang đưa một quy trình mới vào thử nghiệm với hy vọng làm giảm tỷ lệ sản phẩm bị lỗi.  Ví dụ 3: Liệu tiền lương trung bình của công nhân cơ khí tại Bình Dương có khác với mức tiền lương trung bình là 2,5 triệu đồng của công nhân cơ khí trên toàn quốc không?
5. Xây dựng các giả thuyết 5  Các dạng giả thuyết không và giả thuyết thay thế •H0 : θ = θ0 hoặc H0 : θ θ0 hoặc H0 : θ θ0 • Ha: θ θ0 Ha : θ θ0 Ha : θ θ0  Kiểm định giả thuyết sẽ nhằm bác bỏ H0 hoặc không bác bỏ H0. Chú ý: không nên kết luận là chấp nhận H0.
6. Kiểm định giả thuyết về trung bình của tổng thể (mẫu lớn) 6  Các dạng giả thuyết không và giả thuyết thay thế về . . H0 :  =0 hoặc H0 :  0 hoặc H0 :  0 . Ha :  0 Ha :  0 Ha :  0
7. Kiểm định giả thuyết về trung bình của tổng thể (mẫu lớn) 7  Kiểm định 2-phía về trung bình của tổng thể .H0 :  = 0 .Ha :  0 X   Trị kiểm định z 0  / n  Dùng α để xác định giá trị tới hạn và quy tắc bác bỏ H0 f(x) /2 /2 Z -Z /2 Z /2 Không bác bỏ H Bác bỏ H 0 0 Bác bỏ H0 Nguồn: Cao Hào Thi (QM-MPP2)
8. Kiểm định giả thuyết về trung bình của tổng thể (mẫu lớn) 8  Phương pháp giá trị tới hạn . Bác bỏ H0 nếu z z /2 hay | z | > z /2 . Nếu điều kiện trên không thỏa thì không bác bỏ H0. Ví dụ 4: Một nhà máy sản xuất thép ghi nhận sản lượng trong 100 ngày, có trung bình và độ lệch chuẩn của mẫu lần lượt là 880 tấn và 50 tấn. Hãy kiểm định giả thuyết rằng sản lượng bình quân hàng ngày của nhà máy hiện nay khác với mức sản lượng trung bình 892 tấn/ngày đã được ghi nhận cách đây 1 năm. Cho biết = 0,05.
9. Kiểm định giả thuyết về trung bình của tổng thể (mẫu lớn) 9  Phương pháp pvalue . pvalue là giá trị nhỏ nhất của (được tính từ trị thống kê) mà qua đó kết quả kiểm định là có ý nghĩa thống kê. . Cách thức sử dụng pvalue để kiểm định giả thuyết Bác bỏ H0 nếu pvalue <  Phương pháp khoảng tin cậy (1-α)*100%   [X z ; X z ] / 2 n / 2 n
10. Kiểm định giả thuyết về trung bình của tổng thể (mẫu lớn) 10  Kiểm định 1-phía về trung bình của tổng thể .H0 :  0 hoặc H0 :  0 . Ha :  0 Ha :  0 X 0  Trị kiểm định z  / n  Dùng α để xác định giá trị tới hạn và quy tắc bác bỏ H0 Z Z -Z Z Không bác bỏ H Bác bỏ H0 0 Không bác bỏ H 0 Bác bỏ H0 Nguồn: Cao Hào Thi (QM-MPP2)
11. Kiểm định giả thuyết về trung bình của tổng thể (mẫu lớn) 11 Trường hợp 1 Trường hợp 2 .H0 :  0 hoặc H0 :  0 . Ha :  0 Ha :  0 . Z Z -Z Z Bác bỏ H0 Không bác bỏ H0 Không bác bỏ H 0 Bác bỏ H0  Phương pháp trị giới hạn: Bác bỏ H0 nếu z z  Phương pháp pvalue p <
12. Kiểm định giả thuyết về trung bình của tổng thể (mẫu lớn) 12  Ví dụ 5: Một mẫu ngẫu nhiên gồm n=35 quan sát từ một tổng thể tạo ra một số trung bình mẫu bằng 2,4 và độ lệch chuẩn của mẫu bằng với 0,29. Giả định bạn mong muốn chứng minh rằng số trung bình tổng thể µ vượt quá 2.3. Kiểm định giả thuyết với = 0.05?
13. Kiểm định giả thuyết về trung bình của tổng thể (mẫu nhỏ) 13  Khi cỡ mẫu là nhỏ hoặc độ lệch chuẩn của tổng thể là chưa biết thì việc kiểm định giả thuyết về trung bình tổng thể dựa trên trị thống kê kiểm định. X  t 0 s / n  Cách thức kiểm định . Kiểm định 2 phía: Bác bỏ H0 nếu t t /2 hay | t | > t /2 . Kiểm định 1 phía: Bác bỏ H0 nếu t t (TH2)  Ví dụ: Kiểm định giả thuyết trong ví dụ 5 với n= 20 và = 0.05?
14. Các sai lầm khi kiểm định thống kê 14  Có 2 loại sai lầm: . Sai lầm loại I là sai lầm của việc bác bỏ H0 khi nó đúng . Sai lầm loại II là sai lầm của việc không bác bỏ H0 khi nó sai.  Các kết luận đúng và sai trong kiểm định giả thuyết Giả thuyết H0 H0 đúng H0 sai Kết luận Bác bỏ H0 Sai lầm loại I Kết luận đúng Không bác bỏ H0 Kết luận đúng Sai lầm loại II
15. Các sai lầm khi kiểm định thống kê 15  Sai lầm loại I (α) . α là xác suất của việc bác bỏ H0 khi nó đúng. Do đó, α là xác suất bác bỏ sai H0. . α được coi là mức ý nghĩa của kiểm định  Sai lầm loại II (β) . β là xác suất của việc không bác bỏ H0 khi nó sai. β = P(Không bác bỏ H0 | H0 sai) 1- β = P(Bác bỏ H0 | H0 sai) = Năng lực của kiểm định  α càng nhỏ thì β càng lớn  Giảm α và β bằng cách tăng cỡ mẫu.
16. Kiểm định giả thuyết về sự khác biệt giữa 2 trung bình của tổng thể 16  Giả thuyết không H0: µ1 = µ2 hay µ1 - µ2 = D0  Giả thuyết thay thế Ha: µ1 ≠ µ2 hay µ1 - µ2 ≠ D0  Trị thống kê kiểm định (x x ) D (x x ) D z 1 2 0 1 2 0  2 2 (x1 x2 ) 1  2 n1 n2  Nếu cỡ mẫu nhỏ và phương sai của tổng thể được giả định là bằng nhau (x x ) D (x x ) D t 1 2 0 1 2 0  1 1 (x1 x2 ) s n n 1 2 2 2 2 (n1 1)s1 (n2 1)s2 s ;df (n1 1) (n2 1) (n1 1) (n2 1)
17. Kiểm định giả thuyết về sự khác biệt giữa 2 trung bình của tổng thể 17  Ví dụ 6: Một công ty đang sử dụng một phương án trả lương mới là doanh số bán hàng cộng hoa hồng cho đội ngũ bán hàng của mình. Công ty muốn so sánh các kỳ vọng lương hàng năm của các nhân viên bán hàng nam và nữ của mình theo kế hoạch mới này. Các mẫu ngẫu nhiên gồm n1= 40 đại diện bán hàng nữ và n2= 40 đại diện bán hàng nam được yêu cầu dự báo về thu nhập hàng năm của mình theo kế hoạch mới này. Các số trung bình và độ lệch chuẩn của mẫu lần lượt là: đối với nhóm nữ $31.083, $2322; đối với nhóm nam $29.745, $2.569. Liệu dữ liệu này có cung cấp đủ bằng chứng cho thấy rằng có sự khác biệt về thu nhập hàng năm được kỳ vọng giữa nhân viên nam và nữ? (α=0,05).
18. Kiểm định giả thuyết về sự khác biệt cặp giữa 2 trung bình của tổng thể 18  Một nghiên cứu nhằm kiểm định sự khác biệt về số Km mà các nhân viên y tế đi hiện trường giữa kế hoạch làm việc 6 ngày/tuần và 5 ngày/tuần. Số liệu được thu thập cho 6 nhân viên trong 1 năm như sau: Tên nhân viên 6 ngày/tuần 5 ngày/tuần Chênh lệch A 8089 6392 1697 B 7724 6112 1612 C 7505 6177 1328 D 4592 3281 1311 E 8107 4997 3110 F 3807 3362 445 Trung bình 6637 5053 1583 Độ lệch chuẩn 1751 1302 869
19. Kiểm định giả thuyết về sự khác biệt cặp giữa 2 trung bình của tổng thể 19  Kiểm định khác biệt cặp cho (µ1 - µ2 = µd )  Giả thuyết không H0: µd = 0  Giả thuyết thay thế Ha: µd ≠ 0 (hoặc µd > 0 hoặc µd < 0)  Trị thống kê kiểm định d 0 t sd / n n 2 (di d ) s i 1 d n 1
20. Kiểm định giả thuyết về tỷ lệ của tổng thể 20  Gọi p : tỷ lệ của tổng thể p0 : giá trị cụ thể của giả thuyết đối với tỉ lệ của tổng thể  Giả thuyết . H0 : p = p0 Ho : p p0 H : p p0 . Ha : p p0 Ha : p p0  Trị thống kê kiểm định: pˆ p0 pˆ p0 z  pˆ p0q0 n
21. Kiểm định giả thuyết về sự khác biệt giữa 2 tỷ lệ nhị thức của tổng thể (mẫu lớn) 21  Giả thuyết không H0: (p1 – p2) = D0.  Giả thuyết thay thế Ha : (p1 – p2) ≠ D0 hoặc Ha : (p1 – p2) > D0 hoặc Ha : (p1 – p2) < D0.  Trị thống kê kiểm định ( pˆ pˆ ) D ( pˆ pˆ ) D z 1 2 0 1 2 0  ˆ ˆ p q p q ( p1 p2 ) 1 1 2 2 n1 n2
22. Kiểm định giả thuyết về sự khác biệt giữa 2 tỷ lệ nhị thức của tổng thể 22  Ví dụ 7: Một người quản lý bệnh viện nghi ngờ rằng trễ hạn trong việc thanh toán các hóa đơn viện phí đã gia tăng trong năm qua. Hồ sơ lưu trữ của bệnh viện cho thấy rằng các hóa đơn của 48 trong số 1284 người nhập viện trong tháng 4 đã trễ hạn trong hơn 90 ngày. Con số này so với 34 trong 1002 người nhập viện trong cùng tháng này năm trước đó. Liệu những dữ liệu này có cung cấp đủ bằng chứng để cho thấy có sự gia tăng trong tỷ lệ trễ hạn thanh toán vượt quá 90 ngày không? Hãy kiểm định giả thuyết với α = 10%?