Kiểm định giả thuyết thống kê The logic of statistical decision making Giới thiệu Trong hai bài học trước, chúng ta đã học cách sử dụng dữ liệu mẫu để có được “phỏng đoán tốt nhất” (giá trị ước lượng) cho một tham số của tổng thể. Ví dụ, chúng ta ước lượng được điểm thi trung bình của sinh viên là 8.25. Nhưng con số này tự nó không cho chúng ta biết nhiều điều. Giả sử, điểm trung bình lịch sử của toàn trường là 8.0. Liệu con số 8.25 của chúng ta có thực sự cao hơn một cách “có ý nghĩa”, hay sự chênh lệch 0.25 điểm này chỉ là do may rủi ngẫu nhiên trong việc chọn mẫu? Làm thế nào để chúng ta đưa ra một quyết định có cơ sở để kết luận rằng “phương pháp giảng dạy mới có hiệu quả” hay “chiến dịch marketing đã thành công”? Đây chính là lúc kiểm định giả thuyết thống kê (statistical hypothesis testing) phát huy sức mạnh. Đây là một quy trình chính thức, …