tathieuflash1
New member
[Nhập Mã Giảm Giá Ngay Bây Giờ - Chỉ Có Ở Đây!]: (https://shorten.asia/qrNfPHSW)
** Dù sao thì giá trị P là gì?34 câu chuyện để giúp bạn thực sự hiểu số liệu thống kê **
** Hashtags: ** #statistic #DatAcience #Research
**Giới thiệu**
Thống kê là một lĩnh vực toán học liên quan đến việc thu thập, tổ chức, phân tích và giải thích dữ liệu.Nó được sử dụng để đưa ra những suy luận về thế giới xung quanh chúng ta và để kiểm tra các giả thuyết.
Một trong những khái niệm quan trọng nhất trong thống kê là giá trị p.Giá trị p là thước đo xác suất đạt được kết quả ít nhất là cực đoan như quan sát, nếu giả thuyết khống là đúng.Nói cách khác, nó cho chúng ta biết khả năng chúng ta sẽ nhận được kết quả như thế nào nếu giả thuyết chúng ta đang thử nghiệm thực sự đúng.
Giá trị p thường được sử dụng để đưa ra quyết định về việc có từ chối giả thuyết khống hay không.Nếu giá trị p nhỏ hơn một ngưỡng nhất định (thường là 0,05), thì chúng tôi bác bỏ giả thuyết khống và kết luận rằng có bằng chứng để hỗ trợ cho giả thuyết thay thế.
Tuy nhiên, giá trị p có thể khó hiểu và chúng thường bị hiểu sai.Trong bài viết này, chúng tôi sẽ xem xét kỹ hơn về giá trị P và giải thích những gì chúng có nghĩa là tiếng Anh đơn giản.Chúng tôi cũng sẽ cung cấp 34 câu chuyện để giúp bạn thực sự hiểu số liệu thống kê.
** Giá trị P là gì? **
Giá trị p là một số từ 0 đến 1 cho chúng ta biết khả năng chúng ta sẽ nhận được kết quả như thế nào nếu giả thuyết khống là đúng.
Ví dụ, nếu chúng ta tiến hành một nghiên cứu và thấy rằng giá trị trung bình của mẫu của chúng ta là 10, và giả thuyết null là giá trị trung bình là 0, thì giá trị p sẽ cho chúng ta biết khả năng chúng ta sẽ nhận được một mẫu trung bình của10 Nếu giả thuyết null là đúng.
Nếu giá trị p nhỏ hơn 0,05, thì chúng tôi bác bỏ giả thuyết khống và kết luận rằng có bằng chứng để hỗ trợ cho giả thuyết thay thế.Điều này có nghĩa là chúng tôi tin rằng giá trị trung bình của mẫu của chúng tôi không bằng 0.
Tuy nhiên, nếu giá trị p lớn hơn 0,05, thì chúng ta không từ chối giả thuyết null.Điều này có nghĩa là chúng tôi không thể kết luận rằng giá trị trung bình của mẫu của chúng tôi không bằng 0.
Điều quan trọng cần lưu ý là giá trị p không cho chúng ta biết liệu giả thuyết null có đúng hay không.Nó chỉ cho chúng ta biết khả năng chúng ta sẽ nhận được kết quả như thế nào nếu giả thuyết khống là đúng.
** Giá trị p và giả thuyết null **
Giả thuyết khống là một tuyên bố về dân số mà chúng ta đang thử nghiệm.Đó là giả thuyết mà chúng tôi đang cố gắng từ chối.
Ví dụ, nếu chúng ta đang tiến hành một nghiên cứu để kiểm tra xem một loại thuốc mới có hiệu quả hay không, thì giả thuyết null sẽ là thuốc không hiệu quả.
Sau đó, chúng tôi sẽ thu thập dữ liệu từ nghiên cứu của chúng tôi và sử dụng nó để tính toán giá trị p.Nếu giá trị p nhỏ hơn 0,05, thì chúng tôi sẽ từ chối giả thuyết null và kết luận rằng thuốc có hiệu quả.
Tuy nhiên, nếu giá trị p lớn hơn 0,05, thì chúng tôi sẽ không từ chối giả thuyết khống.Điều này có nghĩa là chúng ta không thể kết luận rằng thuốc có hiệu quả.
Điều quan trọng cần lưu ý là giá trị p không cho chúng ta biết liệu giả thuyết null có đúng hay không.Nó chỉ cho chúng ta biết khả năng chúng ta sẽ nhận được kết quả như thế nào nếu giả thuyết khống là đúng.
** Giải thích các giá trị p **
Giá trị P có thể khó diễn giải, và chúng thường bị hiểu sai.Trong phần này, chúng tôi sẽ cung cấp một số lời khuyên về cách diễn giải chính xác các giá trị p.
*** Giá trị p không cho chúng ta biết liệu giả thuyết null có đúng hay không. ** Họ chỉ cho chúng ta biết khả năng chúng ta sẽ nhận được kết quả như thế nào nếu giả thuyết khống là đúng.
*** Giá trị p dưới 0,05 không có nghĩa là giả thuyết khống chắc chắn là sai. ** Điều đó chỉ có nghĩa là chúng ta có đủ bằng chứng để bác bỏ giả thuyết khống.
*** Giá trị p lớn hơn 0,05 không có nghĩa là giả thuyết khống chắc chắn là đúng. ** Điều đó chỉ có nghĩa là chúng ta không có đủ bằng chứng để bác bỏ giả thuyết khống.
*** Việc giải thích giá trị p phụ thuộc vào bối cảnh nghiên cứu. ** Trong một số trường hợp, giá trị p là 0,05 có thể được coi là có ý nghĩa thống kê, trong khi trong các trường hợp khác, nó có thể không.
** Giá trị P và ý nghĩa thống kê **
Giá trị p thường được sử dụng để xác định liệu kết quả có ý nghĩa thống kê hay không.Một kết quả có ý nghĩa thống kê là một kết quả khó có thể xảy ra một cách tình cờ.
Giá trị p được sử dụng để tính toán xác suất đạt được kết quả ít nhất là cực đoan
=======================================
[Nhập Mã Giảm Giá Ngay Bây Giờ - Chỉ Có Ở Đây!]: (https://shorten.asia/qrNfPHSW)
=======================================
**What is a P-Value Anyway? 34 Stories to Help You Actually Understand Statistics**
**Hashtags:** #statistics #datascience #Research
**Introduction**
Statistics is a field of mathematics that deals with the collection, organization, analysis, and interpretation of data. It is used to make inferences about the world around us, and to test hypotheses.
One of the most important concepts in statistics is the p-value. The p-value is a measure of the probability of obtaining a result at least as extreme as the one observed, if the null hypothesis is true. In other words, it tells us how likely it is that we would get the results we did if the hypothesis we are testing is actually true.
P-values are often used to make decisions about whether or not to reject the null hypothesis. If the p-value is less than a certain threshold (usually 0.05), then we reject the null hypothesis and conclude that there is evidence to support the alternative hypothesis.
However, p-values can be difficult to understand, and they are often misinterpreted. In this article, we will take a closer look at p-values and explain what they mean in plain English. We will also provide 34 stories to help you actually understand statistics.
**What is a P-Value?**
A p-value is a number between 0 and 1 that tells us how likely it is that we would get the results we did if the null hypothesis is true.
For example, if we conduct a study and find that the mean of our sample is 10, and the null hypothesis is that the mean is 0, then the p-value would tell us how likely it is that we would get a sample mean of 10 if the null hypothesis is true.
If the p-value is less than 0.05, then we reject the null hypothesis and conclude that there is evidence to support the alternative hypothesis. This means that we believe that the mean of our sample is not equal to 0.
However, if the p-value is greater than 0.05, then we do not reject the null hypothesis. This means that we cannot conclude that the mean of our sample is not equal to 0.
It is important to note that a p-value does not tell us whether or not the null hypothesis is true. It only tells us how likely it is that we would get the results we did if the null hypothesis is true.
**P-Values and the Null Hypothesis**
The null hypothesis is a statement about the population that we are testing. It is the hypothesis that we are trying to disprove.
For example, if we are conducting a study to test whether a new drug is effective, then the null hypothesis would be that the drug is not effective.
We would then collect data from our study and use it to calculate a p-value. If the p-value is less than 0.05, then we would reject the null hypothesis and conclude that the drug is effective.
However, if the p-value is greater than 0.05, then we would not reject the null hypothesis. This means that we cannot conclude that the drug is effective.
It is important to note that a p-value does not tell us whether or not the null hypothesis is true. It only tells us how likely it is that we would get the results we did if the null hypothesis is true.
**Interpreting P-Values**
P-values can be difficult to interpret, and they are often misinterpreted. In this section, we will provide some tips on how to interpret p-values correctly.
* **P-values do not tell us whether or not the null hypothesis is true.** They only tell us how likely it is that we would get the results we did if the null hypothesis is true.
* **A p-value of less than 0.05 does not mean that the null hypothesis is definitely false.** It only means that we have enough evidence to reject the null hypothesis.
* **A p-value of greater than 0.05 does not mean that the null hypothesis is definitely true.** It only means that we do not have enough evidence to reject the null hypothesis.
* **The interpretation of a p-value depends on the context of the study.** In some cases, a p-value of 0.05 may be considered to be statistically significant, while in other cases, it may not be.
**P-Values and Statistical Significance**
A p-value is often used to determine whether or not a result is statistically significant. A statistically significant result is one that is unlikely to have occurred by chance.
The p-value is used to calculate the probability of obtaining a result at least as extreme
=======================================
[Sản Phẩm Được Nhiều Blogger Khen Ngợi - Đặt Mua Ngay!]: (https://shorten.asia/qrNfPHSW)
