Kiểm định giả thuyết (Hypothesis testing) là gì? Đưa ra nhận định bằng kiểm định giả thuyết
Hình minh họa
Kiểm định giả thuyết (Hypothesis testing)
Khái niệm
Kiểm định giả thuyết trong tiếng Anh là Hypothesis testing.
Kiểm định giả thuyết là quá trình thiết lập và sử dụng các tiêu chuẩn thống kê để hỗ trợ cho việc đi đến quyết định về giá trị của giả thuyết trong điều kiện bất định. Trong những quyết định như thế, người ta có thể may mắn lựa chọn đúng, nhưng cũng có thể vấp phải rủi ro, tức lựa chọn sai lầm.
Quá trình kiểm định giả thuyết có liên quan đến việc đánh giá những cơ may này và đưa ra các tiêu chuẩn cho phép tối thiểu hóa khả năng đi đến quyết định sai lầm.
Đưa ra nhận định bằng kiểm định giả thuyết
Chẳng hạn ta muốn đi đến nhận định rằng qui mô công ty có mối liên hệ tương quan chặt chẽ với thù lao trả cho hội đồng quản trị và hình thành một giả thuyết là doanh nghiệp càng lớn, mức thù lao bình quân trả cho hội đồng quản trị càng cao. Giả thuyết này có thể đúng hoặc sai, có thể được chấp nhận hay từ bỏ.
Các khả năng trên được ghi trong ma trận dưới đây:
Nếu giả thuyết đúng và chúng ta chấp nhận hoặc giả thuyết sai và chúng ta từ bỏ nó, thì như vậy chúng ta đã quyết định đúng. Mặt khác, nếu từ bỏ giả thuyết khi nó cần được chấp nhận, chúng ta đã vấp phải sai lầm loại I. Còn nếu chấp nhận giả thuyết khi cần phải từ bỏ nó, chúng ta đã vấp phải sai lầm loại II.
Người ta có thể tối thiểu hóa rủi ro dẫn tới những sai lầm như thế trong quá trình kiểm định giả thuyết bằng cách sử dụng số liệu mẫu hiện có. Để tránh rủi ro vấp phải sai lầm loại II và thiết lập các xác suất rõ ràng cho rủi ro vấp phải sai lầm loại I, người ta phải thận trọng trong quá trình hình thành giả thuyết. Điều này thường liên quan đến sự hình thành giả thuyết 0, một giả thuyết giả định cái đối lập hoàn toàn với cái mà chúng ta muốn chứng minh.
Hình thành giả thuyết 0
Chúng ta có thể hình thành giả thuyết 0 là mức thù lao bình quân của hội đồng quản trị là như nhau ở các xí nghiệp lớn và nhỏ. Việc từ bỏ giả thuyết này tương đương với sự chấp nhận giả thuyết ngược lại. Giả thuyết 0 sau đó có thể được kiểm định bằng số liệu mẫu.
Nếu các mẫu lặp lại được rút ra từ tổng thể các doanh nghiệp, thì phân phối mẫu có thể gần bằng phân phối chuẩn - một phân phối có thể được dùng để đánh giá xác suất dẫn tới sai số loại I. Mức xác suất sử dụng được gọi là mức ý nghĩa mà tại đó kiểm định ý nghĩa của giả thuyết 0 được thực hiện. Thông thường mức ý nghĩa được chọn bằng 0,01; 0,05 hoặc 0,1.
Mức ý nghĩa luôn luôn được xác định trước khi tiến hành kiểm định. Đối với các mẫu lớn, mức ý nghĩa bị qui định bởi phân phối xác suất của phân phối chuẩn. Đối với các mẫu nhỏ, mức ý nghĩa được xác định trên cơ sở phân phối t hay còn gọi là phân phối Student.
Bước cuối cùng là kiểm định ý nghĩa. Mức thù lao bình quân của hội đồng quản trị được tính từ số liệu mẫu cho các doanh nghiệp nhỏ và lớn, sau đó đem so sánh với mức thù lao dự kiến của hội đồng quản trị mà theo giả định của giả thuyết 0 do chúng ta đưa ra là bằng nhau ở các công ty lớn và nhỏ. Nếu mức chênh lệch giữa cái mà chúng ta muốn phát hiện - mức thu lao bình quân như nhau - và cái mà chúng ta nhận được nhỏ đến mức có thể gán cho tính ngẫu nhiên, thì kết quả thu được sẽ không có ý nghĩa về mặt thống kê.
Như vậy trong trường hợp đầu, chúng ta từ bỏ giả thuyết 0 và chấp nhận hình ảnh ngược với nó là thù lao của hội đồng quản trị trong các doanh nghiệp lớn hơn thì lớn hơn; còn trong trường hợp thứ hai, chúng ta không có ý kiến về vấn đề qui mô công ty và thù lao của hội đồng quản trị, vì không có mối liên hệ rõ ràng nào được chứng minh hay bác bỏ.
Phương pháp thống kê để kiểm định giả thuyết thường được sử dụng rộng rãi trong các công trình nghiên cứu kinh tế ứng dụng.
(Tài liệu tham khảo: Nguyễn Văn Ngọc, Từ điển Kinh tế học, Đại học Kinh tế Quốc dân)
