Bài 1. Ý nghĩa của xác suất và suy luận thống kê

Bài viết Bài 1. Ý nghĩa của xác suất và suy luận thống kê thuộc chủ đề về Wiki How thời gian này đang được rất nhiều bạn quan tâm đúng không nào !! Hôm nay, Hãy cùng https://buyer.com.vn/hoi-dap/ tìm hiểu Bài 1. Ý nghĩa của xác suất và suy luận thống kê trong bài viết hôm nay nhé ! Các bạn đang xem nội dung : “Bài 1. Ý nghĩa của xác suất và suy luận thống kê”

Đánh giá về Bài 1. Ý nghĩa của xác suất và suy luận thống kê


Xem nhanh
Video này giới thiệu về thống kê suy luận. Nội dung của video sẽ giúp các bạn hiểu thống kê suy luận là gì và có bao nhiêu loại. Video cũng cho các bạn biết cơ sở của thống kê suy luận và ba giá trị thống kê suy luận quan trọng.

Page:
https://www.facebook.com/Learn-to-do-Science-111907191295094

Dưới đây là các video liên quan các bạn có thể tham khảo.
Các khái niệm cơ bản trong thống kê
https://www.youtube.com/watch?v=9Ck0p7wjaOwu0026t=827s
Phân phối chuẩn
https://www.youtube.com/watch?v=6m4HJH_1DFUu0026t=1655s
Định lý giới hạn trung tâm
https://www.youtube.com/watch?v=Lf-xdLt_DPI
Phân phối t
https://www.youtube.com/watch?v=TA6N1-_wqrA

#learntodoscience
#thongkesuyluan
#thongkemota

1. Giới thiệu

Trong thống kê Tâm lí và Giáo dục (tương đương các ngành khoa học xã hội khác), nhà thống kê biết chỉ có khả năng biết được một lượng nhỏ thông tin bằng các quan sát trực tiếp. Lượng thông tin đó hoàn toàn không đủ cho vận hành phát hiện tri thức mới của nhà thống kê. Để có khả năng phát hiện các tri thức mới, nhà thống kê phải rút ra thường xuyên thông tin mới từ các thông tin đã có, tức là phải SUY LUẬN.

Hiểu dễ dàng, suy luận là quá trình tâm lí mà một “kiến thức mới” được suy ra từ thường xuyên thông tin “quan sát được”. Hay nói khác đi, một ý niệm mới/ tư tưởng mới được suy ra từ các tri thức đã biết. Những ý niệm mới này được gọi là những giả thuyết (hoặc câu hỏi nghi vấn) cần được kiểm chứng khoa học dựa trên các số liệu thu thập từ quan sát, khảo sát, thực nghiệm, trải nghiệm. Trong các nghiên cứu định lượng về Tâm lý & Giáo dục, để kiểm chứng các suy luận khoa học, chắc chắn, nhà thống kê cần phải dùng các phân tích thống kê (với công cụ SPSS, hoặc Lập trình R, AMOSS hoặc dễ dàng là Excel).

Bản chất của phân tích nghiên cứu (statistical anylysis) là nỗ lực tâm trí của nhà nghiên cứu để cố gắng chuyển từ các dữ liệu thực nghiệm/ khảo sát sang việc trả lời các câu hỏi nghiêu cứu (giả thuyết thống kê) bằng việc giải thích ý nghĩa của xác suất (probability)suy luận thống kê (statistical inference).

✅ Mọi người cũng xem : stockholm ở đâu

2. Tại sao “xác suất” phải được sử dụng trong quá trình thống kê?

Một quy trình thống kê định lượng thường bắt đầu với một câu hỏi thống kê. Chẳng hạn, ‘liệu kết quả kỳ thi viết cuối kì môn Toán giải tích có khả năng được dự đoán dựa trên thời gian ôn tập của các sinh viên hay không?’, ‘liệu âm nhạc có gây ảnh hưởng nỗ lực tri giác cần thiết để thực hiện một bài thể dục chạy bộ hay không?’ Nếu một trường có khoảng 35.000 sinh viên, liệu chúng ta có cơ hội để điều tra/ thu thập thông tin từ tất cả người trả lời. Đó là khi chúng ta dùng đến ý nghĩa/ vai trò của xác suất trong quá trình thống kê.

Ý nghĩa của nghiên cứu về xác suất và suy luận thường ẩn mình vào trong mỗi bước của quá trình nghiên cứu định lượng (xem Hình 1).

Aqua trong mỹ phẩm là chất gì? Có tác dụng gì? Độc hại hay lợi? - ResHPCos - Chia Sẻ Kiến Thức Điện Máy Việt Nam 3

Hình 1. quá trình nghiên cứu định lượng

Các câu hỏi nghiên cứu thường hàm ý rõ ràng đến các đối tượng quan tâm, chẳng hạn như tất cả giáo viên, tất cả sinh viên. mặc khác, sau khi đã chỉ định một tập hợp dân số chi tiết (Bước 1), chúng ta thường không thể thu thập dữ liệu cho toàn bộ tập hợp dân số quan tâm. Thay vào đó, một “mẫu ngẫu nhiên” từ dân số được chọn để tiến hành các phân tích tiếp theo (Bước 2). Vì vậy, ngay trong Bước 1, chúng ta nên suy nghĩ cẩn thận về loại suy luận thống kê có thể có để trả lời các câu hỏi nghiên cứu trước khi thu thập dữ liệu.

Mọi Người Xem :   Khoảng cách thế hệ là gì? Lịch sử của Khoảng cách thế hệ

Trong Bước 3, công việc đầu tiên trong phân tích dữ liệu tổng thể là việc mô tả và tóm tắt mẫu. Bằng việc dùng kỹ thuật đồ họa phân phối dữ liệu và thống kê tóm tắt để mô tả dữ liệu mẫu, chúng ta có khả năng xác định được các mô hình thống kê có thể có (Bước 3). Giai đoạn phân tích tiếp theo sẽ là các hồ sơ chính thức với các bài kiểm tra nghiên cứu cụ thể. Cuối cùng là những diễn dịch kết quả được rút ra (Bước 4).

✅ Mọi người cũng xem : nội tiêu hóa là gì

3. Nguyên tắc nền tảng của suy luận nghiên cứu

Chúng ta dùng suy luận thống kê (statistical inference) là khi chúng ta muốn vượt ra ngoài những phát hiện mô tả thu được từ dữ liệu mẫu để suy ra những điều gì đó sẽ xảy ra trong quần thể mẹ. Có hai khía cạnh để suy luận nghiên cứu, bao gồm: ước lượng (estimation) và kiểm tra giả thuyết (hypothesis testing).

Ước lượng là để trả lời câu hỏi, “giá trị của một tham số dân số (population parameter) là gì?”. Ví dụ, điểm trung bình của thành tích toán học của học sinh trung học là bao nhiêu?

Kiểm tra giả thuyết là để trả lời câu hỏi, “Xác suất hoặc có khả năng xảy ra mà các tham số dân số bằng một giá trị xác định cụ thể là bao nhiêu?” Ví dụ, xác suất để điểm trung bình của thành tích toán học bằng 10 điểm là bao nhiêu? Từ đó, các bài kiểm định ý nghĩa nghiên cứu được thực hiện để chỉ ra các bằng chứng chống lại các ‘giả thuyết nghiên cứu’ đặt ra (Bước 3). Cuối cùng, các câu hỏi nghiên cứu được trả lời không chỉ dựa vào phát hiện từ một giả thuyết thống kê (statistical hypothesis), mà là sự tổng quát hóa những phát hiện này để suy luận đến một kiến thức mới vượt ra ngoài bối cảnh khảo sát hoặc thử nghiệm (Bước 4).

Tóm lại, các suy luận thống kê đóng vai trò trung tâm trong nghiên cứu định lượng. mặc khác, tổng giá trị cốt lõi của các suy luận nghiên cứu (bao gồm: ước lượng và kiểm tra giả thuyết) không phải là đưa đến một kết luận khoa học, mà nó chỉ đơn giản là một sự trợ giúp cho việc “ra quyết liệt” của nhà thống kê trong những trường hợp không chắc chắn. Nhờ có các thông tin tính toán của phân tích thống kê trong ước lượng và kiểm tra giả thuyết, một nhà nghiên cứu có thể đưa ra kết luận khoa học dựa trên (các) kết quả của (các) kiểm định nghiên cứu.

4. Vai trò của xác suất trong chọn mẫu

Trong thống kê định lượng, chúng ta có rất ít cơ hội thu thập dữ liệu cho toàn bộ dân số quan tâm. Bất cứ khi nào một mẫu được chọn từ toàn bộ dân số, một yếu tố không chắc chắn sẽ được đưa vào trong quá trình thống kê. Sự không chắc chắn này là hệ quả của việc chúng ta không thu thập thông tin từ toàn bộ dân số, mà thay vào đó chỉ dựa vào thông tin có trong một mẫu nhỏ. Mức độ không chắc chắn này được biểu thị bằng “số học” dưới dạng xác suất đại diện khả năng xảy ra sự kiện.

Aqua trong mỹ phẩm là chất gì? Có tác dụng gì? Độc hại hay lợi? - ResHPCos - Chia Sẻ Kiến Thức Điện Máy Việt Nam 4

Xác suất nói chung có thể được coi là thống kê các mô hình của các sự kiện may rủi và dựa trên ý tưởng rằng những hiện tượng nhất định là ngẫu nhiên. nghiên cứu được tính toán từ dữ liệu mẫu và có thể được sử dụng không chỉ để tóm tắt dữ liệu mà còn để đánh giá mức độ mạnh mẽ của bằng chứng được cung cấp bởi dữ liệu mẫu ủng hộ một khẳng định hoặc tuyên bố trong toàn bộ dân số. Do vậy, các dữ liệu được cung cấp cần phải được tạo ra bởi một quy trình ngẫu nhiên (Bước 2), sau đó bản thân các thống kê mẫu, chẳng hạn như trung bình hoặc hệ số tương quan thuận/nghịch, có thể được coi là các biến ngẫu nhiên tuân theo quy luật xác suất. Vì vậy, chúng ta có thể dùng các ngôn ngữ của xác suất để đưa ra các tuyên bố về khả năng xảy ra các kết quả như sự khác biệt giữa các giá trị trung bình giữa hai biến số.

Mọi Người Xem :   sơ đồ mạch điện là gì ? Dùng để làm gì ?Theo em thì trong thực tế sơ đồ mạch điện có lợi gì cho chúng ta ? có cần thiết phải có sơ đồ mạch điện không ? Vì sao

Một mẫu được tạo ra bởi một quy trình ngẫu nhiên được gọi là “mẫu xác suất” (probability sample) và các đối tượng hoặc giá trị mẫu sẽ được rút ra độc lập từ dân số. Điều này có nghĩa là cơ hội mà một đối tượng đã được lấy mẫu không phụ thuộc vào cơ hội mà các thành viên khác của dân số đã hoặc sẽ được lấy mẫu.

Một vấn đề lớn với thường xuyên thiết kế thống kê định lượng là các mẫu phi xác suất là được xuất hiện. Một mẫu phi xác suất (non-probability) có khả năng phát sinh khi:

  • Chúng ta không có danh sách mẫu, về cơ bản là danh sách mọi đối tượng trong dân số quan tâm;
  • Không phải mọi thành viên của dân số đều đặn có cơ hội được chọn độc lập;
  • Không có mô hình xác suất cơ bản nào được chỉ định cho việc lấy mẫu. Điều đó có nghĩa rằng các thành viên của dân số không có cơ hội được chọn như nhau.

hệ lụy, các mẫu phi xác suất thường không đại diện cho dân số quan tâm và Vì vậy, nhớ đừng nên sử dụng để suy luận thống kê. Ví dụ, trong những thống kê thử nghiệm ‘trước’ và ‘sau’, việc giáo viên chủ nhiệm đề cử học sinh tham gia có thể là một mẫu phi xác suất. Hoặc, một giáo viên có khả năng không chọn một vài học sinh tham gia vào một nghiên cứu thử nghiệm bởi những lý do khác, chẳng hạn, một đứa trẻ nói thường xuyên, phiền toái. Trong tất cả những trường hợp này, mẫu nghiên cứu là không đại diện cho toàn bộ dân số quan tâm, không xác định rõ dân số quan tâm là ai, nên nó không thể là mẫu xác suất.

Vì vậy, nếu trong một bài báo bạn đọc đã không xác định rõ một mẫu xác suất đại diện cho một dân số quan tâm, bạn không nên bị thuyết phục bởi (các) bằng chứng do tác giả cung cấp, các bài kiểm tra thống kê sẽ không có giá trị, và có thể các kết luận cũng không có giá trị. Bạn nên loại bỏ các thống kê này ra khỏi tài liệu tham khảo của bạn hoặc bạn có khả năng phản biện lại chúng bởi những bằng chứng do bạn thực hiện.

5. Sự kết nối giữa xác suất và suy luận thống kê

Mối liên kết chính giữa xác suất và suy luận nghiên cứu là sự phân phối mẫu (sampling distribution) của mẫu nghiên cứu. Phân phối mẫu là phân phối các tổng giá trị của nghiên cứu khi các mẫu ngẫu nhiên độc lập riêng biệt có kích thước bằng nhéu được lấy từ cùng một dân số. Phân phối mẫu là phân phối xác suất mô tả các tổng giá trị có thể xảy ra của thống kê mẫu trong sự lặp lại mẫu, miễn là dữ liệu được tạo ra bởi một quá trình ngẫu nhiên. Đó là lí do giải thích cho tầm quan trọng của việc lấy mẫu ngẫu nhiên khi thu thập dữ liệu.

6. Ước lượng và kiểm tra giả thuyết

Trong Hình 1, sau khi đã xác định một dân số quan tâm và các câu hỏi thống kê về các biến số cần đo lường, nhà thống kê sau đó chọn một mẫu nên là mẫu xác suất ngẫu nhiên (Bước 2). Trong một mẫu ngẫu nhiên được chọn có thể xuất hiện sự biến thiên lấy mẫu (Sampling variability), được gọi tên là sai số mẫu (sampling error) trong các thiết kế khảo sát.

Khi nhà nghiên cứu chọn được một mẫu ngẫu nhiên, tính toán một giá trị nghiên cứu, chẳng hạn như giá trị trung bình và sau đó vượt ra ngoài chức năng mô tả của nghiên cứu nhằm sử dụng nó để xác định trung bình dân số, tình trạng này được gọi là ước lượng (Estimation). Nói một cách dễ dàng, ước lượng là khi chúng ta sử dụng “thống kê mẫu” để ước lượng giá trị của các tham số dân số. Các công thức được sử dụng để ước lượng thống kê được gọi là công cụ ước lượng.

Ví dụ, để giải quyết câu hỏi thống kê về mối quan hệ giữa các kết quả học tập ở môn Toán và môn Khoa học của học sinh trung học, chúng ta có khả năng sử dụng nghiên cứu mẫu “tương quan Pearson” (Pearson correlation), tổng giá trị ‘r’ (thước đo mối quan hệ giữa hai biến), để ước lượng tương quan dân số ‘ρ’ (rho). Bất kỳ một mẫu nào được chọn ngẫu nhiên rất khó có khả năng giống với một mẫu ngẫu nhiên độc lập khác được chọn từ cùng dân số. Ví dụ, nếu các mối tương quan được tính toán cho hai mẫu độc lập thì không chắc chúng sẽ giống nhau. Điều này là do ‘sai số mẫu’ (sampling error). Sai số mẫu cũng cần được ước lượng để chúng ta có khả năng biết một thống kê ‘r’ tốt như thế nào đối với bất kỳ mối tương quan mẫu nào.

Mọi Người Xem :   Nghĩa của từ Box - Từ điển Anh

Do vậy, thay vì sử dụng nghiên cứu ‘r’ để cố gắng ước tính một giá trị cụ thể của mối tương quan dân số, chúng ta có thể sử dụng nó để kiểm tra giả thuyết, ví dụ: ‘Mối tương quan dân số giữa kết quả học tập ở môn Toán và môn Khoa học của học sinh trung học có bằng 0 không?’ Ở đây, ý tưởng của xác xuất đã được sử dụng để hiểu liệu có hợp lý để tin rằng tham số dân số bằng 0 hay không. Trong thực tế, tham số dân số có khả năng là một giá trị thực khác 0 nhưng chúng ta không biết điều này. Logic của việc kiểm định giả thuyết đòi hỏi chúng ta giả định rằng mối tương quan dân số bằng 0 và chúng ta tích lũy bằng chứng để bác bỏ phỏng đoán này. Như vậy, việc sử dụng “kiểm tra giả thuyết” sẽ mang lại ý nghĩa cho phân tích thống kê hơn.

✅ Mọi người cũng xem : bấm mí hàn quốc ở đâu đẹp

7. Diễn dịch các phân tích nghiên cứu

Giai đoạn cuối cùng của quy trình thống kê là diễn dịch các bài kiểm tra nghiên cứu và đưa ra kết luận về quần thể mẹ dựa trên dữ liệu mẫu (Bước 4).

Việc diễn dịch cần được thực hiện thận trọng liên quan đến các sự Giảm của thiết kế thống kê, chẳng hạn, chúng ta có tin chắc rằng tính ngẫu nhiên đã đạt được trong thiết kế không? ví dụ, chỉ một vài nhóm học sinh nhất định tham gia vào một thống kê? Một thử nghiệm có thực tế không, ví dụ, một giải pháp sư phạm dựa trên việc đóng vai, liệu đây có phải là điều mà trẻ em lớp 5 và lớp 6 tuổi rất thường làm không? Chúng ta cũng nên liên hệ kết quả của mình với những phát hiện từ các thống kê tương tự.

Công việc tiếp theo là việc lựa chọn các bài kiểm tra nghiên cứu liên quan đến các câu hỏi nghiên cứu. Làm thế nào để chúng ta có thể bác bỏ một giả thuyết? Cơ hội phát hiện ra một mối quan hệ hoặc sự khác biệt nào nếu một mối quan hệ thực sự tồn tại? Cơ hội phát hiện ra sự khác biệt không thực sự tồn tại là gì? Mẫu của chúng ta phải lớn như thế nào? Sự biến thiên mẫu (sai số mẫu) có quan trọng không? Ước lượng của tôi chính xác đến mức nào và tôi nên có niềm tin vào nó không? Tôi nên dùng bài kiểm tra nghiên cứu nào và tại sao? Để trả lời các câu hỏi này, xin phép vui lòng đọc bài “lựa chọn bài kiểm tra nghiên cứu“.

✅ Mọi người cũng xem : gas trong nước ngọt là gì

Tài liệu tham khảo

  1. Coolican, H. (2018). Research methods and statistics in psychology. Routledge.
  2. Hanneman, R. A., Kposowa, A. J., & Riddle, M. D. (2012). Basic statistics for social research (Vol. 38). John Wiley & Sons.
  3. Jackson, S. L. (2015). Research methods and statistics: A critical thinking approach. Cengage Learning.
  4. McQueen, R. A., & Knussen, C. (2006). Introduction to research methods and statistics in psychology. Pearson education.
  5. Peers, I. (2006). Statistical analysis for education and psychology researchers: Tools for researchers in education and psychology. Routledge.
  6. Wagner III, W. E. (2019). Using IBM® SPSS® statistics for research methods and social science statistics. Sage Publications.


Các câu hỏi về thống kê suy luận là gì


Nếu có bắt kỳ câu hỏi thắc mắt nào vê thống kê suy luận là gì hãy cho chúng mình biết nhé, mõi thắt mắt hay góp ý của các bạn sẽ giúp mình cải thiện hơn trong các bài sau nhé <3 Bài viết thống kê suy luận là gì ! được mình và team xem xét cũng như tổng hợp từ nhiều nguồn. Nếu thấy bài viết thống kê suy luận là gì Cực hay ! Hay thì hãy ủng hộ team Like hoặc share. Nếu thấy bài viết thống kê suy luận là gì rât hay ! chưa hay, hoặc cần bổ sung. Bạn góp ý giúp mình nhé!!

Các Hình Ảnh Về thống kê suy luận là gì


Các hình ảnh về thống kê suy luận là gì đang được chúng mình Cập nhập. Nếu các bạn mong muốn đóng góp, Hãy gửi mail về hộp thư [email protected] Nếu có bất kỳ đóng góp hay liên hệ. Hãy Mail ngay cho tụi mình nhé

Tham khảo thông tin về thống kê suy luận là gì tại WikiPedia

Bạn có thể tìm nội dung về thống kê suy luận là gì từ web Wikipedia.◄ Tham Gia Cộng Đồng Tại

???? Nguồn Tin tại: https://buyer.com.vn/

???? Xem Thêm Chủ Đề Liên Quan tại : https://buyer.com.vn/hoi-dap/

Related Posts

Tính chất hóa học của Bari (Ba) | Tính chất vật lí, nhận biết, điều chế, ứng dụng. 5

Tính chất hóa học của Bari (Ba) | Tính chất vật lí, nhận biết, điều chế, ứng dụng.

ContentsĐánh giá về Bài 1. Ý nghĩa của xác suất và suy luận thống kê1. Giới thiệu2. Tại sao “xác suất” phải được sử dụng trong quá…
Sorbitol là gì? Tác dụng của sorbitol C6H14O6 trong cuộc sống 6

Sorbitol là gì? Tác dụng của sorbitol C6H14O6 trong cuộc sống

ContentsĐánh giá về Bài 1. Ý nghĩa của xác suất và suy luận thống kê1. Giới thiệu2. Tại sao “xác suất” phải được sử dụng trong quá…
Bạc là gì? Những ứng dụng của bạc trong cuộc sống 7

Bạc là gì? Những ứng dụng của bạc trong cuộc sống

ContentsĐánh giá về Bài 1. Ý nghĩa của xác suất và suy luận thống kê1. Giới thiệu2. Tại sao “xác suất” phải được sử dụng trong quá…
CH3Cl - metyl clorua - Chất hoá học 8

CH3Cl – metyl clorua – Chất hoá học

ContentsĐánh giá về Bài 1. Ý nghĩa của xác suất và suy luận thống kê1. Giới thiệu2. Tại sao “xác suất” phải được sử dụng trong quá…
I2 - Iot - Chất hoá học 9

I2 – Iot – Chất hoá học

ContentsĐánh giá về Bài 1. Ý nghĩa của xác suất và suy luận thống kê1. Giới thiệu2. Tại sao “xác suất” phải được sử dụng trong quá…
7 lý do thú vị giải thích vì sao bạn thường xuyên bị muỗi đốt 10

7 lý do thú vị giải thích vì sao bạn thường xuyên bị muỗi đốt

ContentsĐánh giá về Bài 1. Ý nghĩa của xác suất và suy luận thống kê1. Giới thiệu2. Tại sao “xác suất” phải được sử dụng trong quá…