18:17 | 12/11/2019

Ý nghĩa thống kê (Statistical Significance) là gì? Đặc điểm

Ý nghĩa thống kê (tiếng Anh: Statistical Significance) là một kết luận cho rằng kết quả từ kiểm định hoặc thử nghiệm không xảy ra do ngẫu nhiên hay tình cờ, thay vào đó là do một nguyên nhân cụ thể.

de703ca0d58f0eda8c079fc399cbe522bc8baf5fad51e491503f873e733b9915

Hình minh họa. Nguồn: Asgardia.space

Ý nghĩa thống kê

Khái niệm

Ý nghĩa thống kê trong tiếng Anh là Statistical Significance.

Ý nghĩa thống kê là một kết luận cho rằng kết quả từ kiểm định hoặc thử nghiệm không xảy ra do ngẫu nhiên hay tình cờ, thay vào đó là do một nguyên nhân cụ thể.

Kết luận có ý nghĩa thống kê rất quan trọng trong các ngành học phụ thuộc nhiều vào việc phân tích dữ liệu và nghiên cứu, ví dụ như kinh tế, tài chính, đầu tư, y học, vật lí và sinh học.

Ý nghĩa thống kê có thể mạnh hoặc yếu. Khi phân tích một tập dữ liệu và thực hiện các thử nghiệm cần thiết để phân biệt xem một hoặc nhiều biến có ảnh hưởng đến kết quả hay không, ý nghĩa thống kê mạnh cho thấy kết quả là thật và không phải do yếu tố ngẫu nhiên. Nói một cách đơn giản, nếu một thống kê có ý nghĩa cao thì nó được coi là đáng tin cậy hơn.

Một số vấn đề thường phát sinh trong khi kiểm định ý nghĩa thống kê do các nhà nghiên cứu thường làm việc với các mẫu của tổng thể chứ không trực tiếp kiểm định lên tổng thể. Vì vậy, các mẫu cần phải đại diện cho tổng thể, hay dữ liệu chứa trong mẫu không được sai lệch trong bất kì trường hợp nào.

Trong hầu hết các ngành khoa học, bao gồm cả kinh tế học, ý nghĩa thống kê là một kết luận được đưa ra ở mức 95% (hoặc đôi khi là 99%).

Đặc điểm của ý nghĩa thống kê

Việc tính toán ý nghĩa thống kê (kiểm định ý nghĩa) có một mức lỗi có thể phát sinh nhất định. Nhà nghiên cứu phải xác định trước xác suất xảy ra lỗi khi lấy mẫu, lỗi này luôn luôn tồn tại trong bất kì phép thử nào không phải thực hiện lên toàn bộ tổng thể.

Cỡ mẫu là một thành phần quan để có được kết luận có ý nghĩa thống kê hay không, trong đó các mẫu lớn hơn ít khi cho ra kết quả do ngẫu nhiên hơn. Chỉ nên sử dụng các mẫu đại diện ngẫu nhiên trong kiểm định ý nghĩa thống kê. Mức độ có thể chấp nhận một sự kiện có ý nghĩa thống kê hay không được gọi là mức ý nghĩa.

Các nhà nghiên cứu sử dụng một thông số thống kê được gọi là giá trị p (p-value) để phân biệt xem biến cố có nằm dưới mức ý nghĩa hay không; nếu có, kết quả có ý nghĩa thống kê. P-value là hàm của giá trị trung bình và độ lệch chuẩn có được từ việc lấy các mẫu dữ liệu.

P-value cho biết xác suất mà theo đó một kết quả thống kê xảy ra do ngẫu nhiên hoặc do lỗi trong lấy mẫu. Nói cách khác, p-value chỉ ra rủi ro khi không có sự khác biệt hoặc mối quan hệ nào trong thực tế. P-value phải nằm dưới mức ý nghĩa để các kết quả có ý nghĩa thống kê.

Ngược lại với mức ý nghĩa là độ tin cậy, độ tin cậy được tính bằng 1 trừ đi mức ý nghĩa. Nó cho thấy mức độ tin cậy rằng kết quả thống kê không xảy ra do ngẫu nhiên hoặc do lỗi lấy mẫu. Mức độ tin cậy thông thường trong kiểm định thống kê là 95%, và mức ý nghĩa thông thường hay p-value là 5%.

Một số lưu ý

Ý nghĩa thống kê không phải lúc nào cũng chỉ ra ý nghĩa thực tế, có nghĩa là kết quả không phải lúc nào cũng có thể được áp dụng cho các tình huống trong thế giới thực. Ngoài ra, ý nghĩa thống kê có thể bị hiểu sai khi các nhà nghiên cứu không sử dụng ngôn ngữ một cách cẩn thận trong báo cáo kết quả của họ. Bởi vì một kết quả có ý nghĩa thống kê không có nghĩa là nó không ngẫu nhiên, chỉ là xác suất ngẫu nhiên của nó đã được giảm đi nhiều.

Hai chuỗi dữ liệu có mối tương quan chặt chẽ với nhau không có nghĩa là nó có quan hệ nhân quả. Ví dụ, số lượng phim mà nam diễn viên Nicolas Cage đóng trong một năm nhất định có mối tương quan rất cao với số vụ chết đuối do tai nạn trong bể bơi. Nhưng mối tương quan này là không đúng vì không có lí thuyết nào có thể giải thích hai sự việc trên.

Một vấn đề khác có thể phát sinh với ý nghĩa thống kê là dữ liệu trong quá khứ và kết quả từ dữ liệu đó cho dù có ý nghĩa thống kê hay không, cũng không chắc chắn sẽ phản ánh các hiện tượng đang diễn ra hoặc trong tương lai. 

Trong đầu tư, điều này có thể thể hiện trong một mô hình định giá không có kết quả chính xác trong thời kì khủng hoảng tài chính khi các mối tương quan thay đổi và các biến không tương tác với nhau như bình thường. Ý nghĩa thống kê cũng có thể giúp nhà đầu tư nhận ra liệu một mô hình định giá tài sản có tốt hơn mô hình khác hay không.

Các ý chính

- Ý nghĩa thống kê là kết luận cho rằng một kết quả kiểm định hoặc thử nghiệm thống kê có thể được qui cho một nguyên nhân cụ thể.

- Nếu thống kê có ý nghĩa càng cao thì nó được coi là càng đáng tin cậy.

- Để kiểm định ý nghĩa thống kê cũng cần phải chịu một mức lỗi nhất định có thể xảy ra.

- Ý nghĩa thống kê có thể bị hiểu sai khi các nhà nghiên cứu không sử dụng ngôn ngữ một cách cẩn thận trong báo cáo kết quả.

- Kiểm định ý nghĩa thống kê được sử dụng tùy thuộc vào nghiên cứu như thế nào đang được thực hiện

(Theo Investopedia)

Đường dẫn bài viết: https://vietnambiz.vn/y-nghia-thong-ke-statistical-significance-la-gi-dac-diem-20191112113224884.htm

In bài biết

Bản quyền thuộc https://vietnambiz.vn/