XÁC SUẤT trong SPSS

TIN HỌC ỨNG DỤNG TRONG KHXH Giảng viên: Lâm Thị Ánh Quyên Khoa Xã hội học- Công tác xã hộiĐông Nam Á Trường đại học Mở TPHCM • XÁC SUẤT SPSS p Value/Sig./Xác suất khẳng định Ho Ứng dụng phương pháp thống kê suy diễnNghiên cứu kết MẪU sử dụng kết MẪU để kết luận cho toàn DÂN SỐ, kết tới mức KiỂM ĐỊNH ÞCHI-SQUARE ÞT-Test ÞAnova ÞTương quan ÞHồi qui … Bất nghiên cứu ứng dụng thống kê suy diễn cần đưa hai giả thuyết: Giả thuyết không Ho: Hai biến độc lập với Tức khơng có mối quan hệ tồn hai biến Giả thuyết đối H1 (Nhà nghiên cứu tin): Hai biến có mối quan hệ với Biến độc lập ảnh hưởng lên biến phụ thuộc Kiểm chứng H1 Ho • Lý thuyết: Để kiểm chứng giả thuyết H1 hay Ho đúng, cần tính Chi-Square χ² ; t; F, r Pearson… • Sau tính p/Sig./Xác suất khẳng định mức sai lầm Cách thơng thường để tìm chứng hợp lý • Áp dụng bảng phân phối Chi-Square, T, F Giá trị tối thiểu Chi-Square, t, F cần có để đạt kết có ý nghĩa thống kê (Mẫu đại diện cho dân số) ngưỡng 0,05- 0,02- 0,010,001 • Bậc tự df- degree of freedom Nằm ngưỡng nào, mức ý nghĩa để kết đại diện cho dân số? • Khoa học thống kê thường xem xét số liệu tập hợp lớn đối tượng- Tổng thể (Population) Xem kết trắc nghiệm tổng thể gồm tồn thí sinh tham dự kỳ thi tuyển sinh đại học, gồm hàng trăm triệu người • Việc thực nghiên cứu tổng thể với số lượng lớn đối tượng khó khăn tốn nói chung khơng thực • Chọn mẫu (sample) phải có tính đại diện cho dân số Dân số Mẫu N=500 Mẫu N=500 Mẫu N=500 Mẫu 100 n=500 Kết hợp Fisher Neyman-Pearson: • Đề giả thuyết (Ho) • Từ giả thuyết Ho, đề giả thuyết (H1) • Thu thập liệu (D) • Phân tích: tính tốn xác suất xảy Ho (nhấn mạnh: “nếu”) • Mỗi kiểm định có xác suất sai lầm 0.05 (Ho)/5% Nói cách khác, có xác suất 0.95/95% • Ký hiệu SPSS: Sig Xác suất • Xác suất: số khả (probability) xảy kiện (event) -> • Một kiện có xác suất nghĩa kiện khơng thể xảy • Một kiện có xác suất nghĩa kiện chắn xảy Trong SPSS: • Xác suất khẳng định mức sai lầm (khi giả thuyết Ho đúng) nhỏ (càng gần 0-> may xuất sai lầm (Ho) • Xác suất khẳng định mức sai lầm lớn (càng gần 1) -> may xuất sai lầm (Ho) lớn • So sánh Xác suất khẳng định mức sai lầm (p value/Sig.) với Alpha/Significance Level -> Để kiểm định ý nghĩa thống kê-Statistical Significance- dựa trên: Hypothesis Testing Normal Distribution p-value Mức ý nghĩa/Significance Levels/α-alpha level0,05 • • Bác bỏ Ho: Khi xác suất (p/Sig.) < Significance Level α/alpha level 0,05 (1/20), 1,96 gần (Fisher) • Nhận biết phân phối chuẩn SPSS (1) Đơn giản xem biểu đồ với đường cong chuẩn (Histograms with normal curve) với dạnh hình chng đối xứng với tần số cao nằm tần số thấp dần nằm bên Trị trung bình (mean) trung vị (mediane) gần độ xẹp (skewness) gần zero (2) Vẽ biểu đồ xác suất chuẩn (normal Q-Q plot) Phân phối chuẩn biểu đồ xác suất có quan hệ tuyến tính (đường thẳng) (3) Dùng phép kiểm định Kolmogorov-Smirnov cỡ mẫu lớn 50 phép kiểm Shapiro-Wilk cỡ mẫu nhỏ 50 Được coi có phân phối chuẩn mức ý nghĩa (Sig.) lớn 0,05 Ứng dụng SPSS • Trong KHXH, chọn ngưỡng mức ý nghĩa 0,05 (tức 20)/ 100 – p0,05: Chấp nhận Ho Kết không đại diện cho dân số- Khơng mang ý nghĩa thống kê ÞÝ n g h ĩ a t h ố n g k ê ( s t a t i s t i c a l significance): độ chắn kết tìm (Có thể suy rộng, khái qt cho dân số?) ÞKhi nghiên cứu mẫu nhỏ -> kỹ thuật -> độ chắn (confidence) rủi ro (risk)