Đề tài thảo luận nghiên cứu và Điều tra vấn Đề sử dụng mạng xã hội Đối với sinh viên trường Đại học thương mại tại cơ sở hà nam

4 LỜI NÓI Trong thời đại công nghệ và phát triển hiện nay, mạng xã hội là một công cụ được xem là hữu ích và tiện lợi được sử dụng ngày càng nhiều trong đại chúng và , đặc biệt là giới

TRƯỜNG ĐẠI HỌC THƯƠNG MẠI

BỘ MÔN TOÁN ĐẠI CƯƠNG

HÀ NAM 2023 ,

5 Nguyễn Th Ánh Tuy t ị ế Chương 2

6 Võ Th ị Ngọc Tú ( Ph n 3.2) Chương 3 ầ

7 Đào Văn Anh Tuấn ( Ph n 3.1) Chương 3 ầ

8 Ngô Đăng Việt ( Ph n 3.3) Chương 3 ầ

9 Lê Th Y n ị ế Phản bi n ệ

10 Trần Thùy Trang Thuyết trình

11 Nguyễn Th Thanh Xuân ị Powerpoint

3

LỜI NÓI 4

NỘI DUNG 5

CHƯƠNG I CƠ SỞ LÝ THUYẾT 5

1.1 Ước lượng bằng kho ng tin cả ậy 5

1.1.1 Ước lượng giá trị trung bình 5

Trường h p 1:ợ ĐLNN gốc X phân ph ối theo quy luật chuẩn, 𝝈𝟐 đã biết 5

Trường hợp 2:ĐLNN gốc X phân phối theo quy luật chuẩn, phương sai σ2 chưa biết 8

Trường hợp 3: Chưa biết quy luật phân ph i cố ủa X trên đám đông, nhưng kích thước m u n>30ẫ 11

1.1.2 Ước lượng tỷ lệ 12

1.2 Kiểm định giả thuyết về các tham số 14

1.2.1 Kiểm định giá tr trung bìnhị 14

1.2.2 Kiểm định t ỷ lệ 17

CHƯƠNG II THẢO LUẬN ĐỀ TÀI 18

CHƯƠNG III CÁC BÀI TOÁN 22

Bài 1: Ước lượng th ời gian s d ng MXH h ng ngày c a các b n sinh ử ụ ằ ủ ạ viên 22

Bài 2: Li u r ng th i gian s d ng MXH c a sinh viên có lệ ằ ờ ử ụ ủ ớn hơn 5h/ ngày hay không ? 24

Bài 3: So sánh mứ ử ụ c s d ng mạng xã h i c a nam và n theo s u thu ộ ủ ữ ố liệ được: 25

CHƯƠNG IV Ý NGHĨA RÚT RA TỪ KẾT QUẢ BÀI TOÁN 27

VẤN ĐỀ 1: 27

VẤN ĐỀ 2: 28

K ẾT LUẬ 28 N

4

LỜI NÓI

Trong thời đại công nghệ và phát triển hiện nay, mạng xã hội là một công cụ được xem là hữu ích và tiện lợi được sử dụng ngày càng nhiều trong đại chúng và , đặc biệt là giới trẻ Thậm chí, mạng xã hội trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống hàng ngày của rất nhiều người Bên cạnh đó, với đối tượng sinh viên, mạng xã hội là công cụ được dùng để phục vụ cho các hoạt động học tập, vui chơi, giải trí, liên lạc, mua sắm, làm việc online,…

Tuy nhiên,mạng xã hội cũng sẽ trở thành một mối họa khó lường, ảnh hưởng đến nhiều mặt trong cuộc sống khi hiện nay, giới trẻ, đặc biệt là sinh viên sử dụng mạng xã hội với thời lượng lớn, tần suất cao trong thời gian dài Điều này có thể xảy đến vì nhiều lý do Nhưng dù đó là lý do tích cực hay tiêu cực, chúng ta cũng đều cần phải nhìn nhận trực diện vào vấn đề, để xem thực trạng ra làm sao, hậu quả

nó gây ra là như thế nào Nếu đi đến một trường đại học, chúng ta có thể thấy hầu như sinh viên nào cũng cầm trên tay một chiếc smartphone để lướt TikTok, lướt FaceBook thay vì dành thời gian học tập hay hoạt động thể dục thể thao Thực trạng này ảnh hưởng rất lớn đến chính họ Trước tiên là sức khỏe, khi rất nhiều sinh viên hiện nay bị cận thị, bị đau lưng, đau xương khớp , tiếp theo đó là ảnh hưởng đến những hoạt động trong ngày khác như học tập

Từ thực trạng và mối quan ngại về những ảnh hưởng xấu của Mạng xã hộigây ra cho sinh viên nếu sử dụng trong thời gian quá nhiều, và từ những gợi ý của giảng viên cũng như yêu cầu của bài thảo luận, nhóm 9 chúng em lựa chọn đề tài:

Nghiên cứu và điều tra vấn đề sử dụng Mạng xã hội đối với sinh viên trường

Đại học Thương Mại tại cơ sở Hà Nam Từ kết quả khảo sát, chúng em xây dựng

3 bài toán định để nghiên cứu về thực trạng sử dụng mạng Internet của sinh viên trường Đại học Thương Mại

Theo đó, nhóm chúng em sẽ phân tích đề bài với bốn chương như sau:

• Chương I: Cơ sở lý thuyết

• Chương II: Thảo luận đề tài

• Chương III: Các bài toán

• Chương IV: Ý nghĩa rút ra từ kết quả

5

NỘI DUNG

CHƯƠNG CƠ SỞI LÝ THUY T Ế

1.1 Ước lượng bằng kho ng tin c y ả ậ

1.1.1 Ước lượng giá trị trung bình

s trên m

Giả ử ột đám đông ĐLNN X có E(X) = và Var(X) = 𝜇 𝜎2 Trong đó

𝜇 chưa biế ần ước lượt, c ng Từ đám đông ta lấy ra mẫu kích thước n: W=(X1,

X2, ,Xn) Từ mẫu này ta tìm được trung bình mẫu 𝑋 và phương sai mẫu điều chỉnh S’2 D a vào nhự ững đặc trưng mẫu này ta s xây d ng th ng kê G thích h p Ta ẽ ự ố ợlần lượt xét ba trường hợp sau:

Trường h p 1:ợ ĐLNN gốc X phân ph ối theo quy luật chuẩn, 𝝈𝟐đã biết

Vì X ~ N(𝜇, 𝜎2) và ta có 𝑋 ~ 𝜇, 𝜎 /𝑛 N( 2 ) Khi đó:

U = 𝑋− 𝜇𝜎/𝑛 ~ N(0,1) (1)

+ Kho ng tin cả ậy đối xứng (lấy 𝛼1 = 𝛼2 = 𝛼

2 ) Với độ tin cậy 1 – 𝛼 cho trước ta tìm được các phân vị chuẩn 𝑢1−𝛼/2 và 𝑢𝛼/2sao cho P(U > 𝑢1−𝛼/2) = 1 - 𝛼/2 và P(U > 𝑢 ) = 𝛼/2 𝛼2 Vì hàm mật độ ủ c a phân phối chuẩn hóa là hàm ch n, nên ẵ 𝑢1−𝛼/2= -𝑢 Khi đó ta có 𝛼/2

P(−𝑢𝛼/2 < U < 𝑢𝛼/2) = 1- 𝛼Viết l i bi u thạ ể ức trên dưới dạng:

P(|𝑈| < 𝑢𝛼/2) = 1- 𝛼Thay bi u th c c a U t (1) vào công th c trên và biể ứ ủ ừ ứ ến đổi tương đương ta có:

P(|𝑋 − 𝜇|< √𝑛𝜎 𝑢𝛼/2) = 1 –𝛼 (2)

⟺ P(𝑋 <–𝜀 < 𝜇 𝑋 ) = 1 + 𝜀 –𝛼 (3) Trong đó: 𝜀= √𝑛𝜎 𝑢𝛼/2 (4) Vậy kho ng tin c y vả ậ ới độ tin c y 1 cậ –𝛼 ủa 𝜇 là

6

(𝑋 – √𝑛σ𝑢𝛼/2; 𝑋 + √𝑛σ𝑢𝛼/2)

Từ (3) ta có:

Độ tin cậy của ước lượng là 1 – 𝛼

Kho ảng tin c ậy đố ứng c i x ủa 𝜇 là (𝑋  - 𝜀 ; 𝑋 ) (5) –𝜀

Độ dài c a khoủ ảng tin cậy là 2 𝜀

Sai số của ước lượng là 𝜀, được tính bằng công th c (4) ứ

Từ đó ta có sai só của ước lượng bằng một nửa độ dài của khoảng tin cậy Vì vậy n u bi t kho ng tin cế ế ả ậy đối xứng (a,b) thì sai s ố được tính theo công th c: ứ

𝜀 =𝑏−𝑎2 (6)

Ở đây ta có bài toán cần giải quyết:

Bài toán 1: Biết kích thước m u n, biẫ ết độ tin c y 1 ậ – 𝛼 ầ, c n tìm sai số hoặc khoảng tin cậy

Nếu biết độ tin c y 1 ậ – 𝛼 ta tìm được 𝛼/2, tra bảng ta tìm được 𝑢𝛼/2 từ đó ta tính được 𝜀 theo công thức (4) và cuối cùng nếu cần, ta có thể tìm được khoảng tin cậy (5) của 𝜇

Chú ý 1: Kho ng tin c y (5) là kho ng tin c y ng u nhiên, trong khi là mả ậ ả ậ ẫ 𝜇 ột

số xác định Đối với mẫu ngẫu nhiên W = (𝑋1, 𝑋2, , 𝑋𝑛), vì độ tin c y 1 ậ – 𝛼 khá gần 1 nên theo nguyên lý xác su t l n có th coi bi n cấ ớ ể ế ố (𝑋 – 𝜀 < 𝜇 < 𝑋 + 𝜀) s xẽ ảy

ra trong m t l n th c hi n phép th Nói m t cách chính xác, v i xác su t 1 ộ ầ ự ệ ử ộ ớ ấ – 𝛼khoảng tin c y ngậ ẫu nhiên (5) s ẽ chụp đúng E(X) = 𝜇

Trong m t l n l y mộ ầ ấ ẫu ta được m u cẫ ụ thể w = (𝑥1, 𝑥2, , 𝑥𝑛) T m u c ừ ẫ ụ

thể này ta tìm được một giá trị cụ ể th 𝑥 của ĐLNN trung bình mẫu Khi đó với độtin c y 1 ậ –𝛼, ta tìm được một kho ng tin c y cả ậ ụ thể của 𝜇 là (𝑥 – 𝜀, 𝑥 + 𝜀)

Bài toán 2: Biết kích thước mẫu n và sai số 𝜀 (nếu bi t kho ng tin cế ả ậy đối xứng (a,b) thì ta có thể tính được sai s theo công th c (6)) cố𝜀 ứ ần tìm độ tin c y T ậ ừ(4) ta tìm được 𝑢𝛼/2= 𝜀√𝑛𝜎 , tra bảng tìm được 𝛼/2 từ đó tìm được độ tin cậy 1 – 𝛼

7

Bài toán 3: Biết độ tin cậy 1 – , bi𝛼 ết sai số c𝜀 ần tìm kích thước mẫu n Nếu biết độ tin cậy 1 – 𝛼 ta tìm được 𝛼, tiếp đến ta tìm được 𝑢𝛼/2 Cuối cùng từ (4) ta tìm được

n= 𝜎2𝑢2𝛼/2

𝜀 2 (7)

Đó chính là kích thước mẫu tối thi u c n tìm ể ầ

Chú ý 2: Từ biểu thức (4) cũng như (7) ta thấy: N u giế ữ nguyên kích thước mẫu n và gi m sai sả ố 𝜀 thì 𝑢𝛼/2 cũng giảm, có nghĩa là giảm độ tin cậy Ngược lại, nếu giữ kích thước mẫu n không đổi và tăng độ tin c y 1 ậ – 𝛼 thì s làm giẽ ảm 𝑢𝛼/2dẫn đến sai s ố𝜀 cũng tăng theo

Chú ý 3: Trong trường hợp chưa biết 𝜎, nhưng kích thước mẫu lớn (n>30)

mà biết độ ệ l ch tiêu chu n mẩ ẫu điều chinh s’ thì ta có th lể ấy 𝜎 ≈ s’ ( vì S’2 là ước lượng không l ch t t nh t cệ ố ấ ủa 𝜎2)

Chú ý 4: Trong trường hợp đã biết 𝜇, cần ước lượng 𝑋 thì t công th c (2) ta ừ ứ

có

P( 𝜇 − √𝑛𝜎.𝑢𝛼 < 𝑋 < 𝜇 − √𝑛𝜎.𝑢𝛼 ) = 1 –𝛼Vậy kho ng tin c y 1 - ả ậ 𝛼 của 𝑋 tương ứng là

( 𝜇 − √𝑛𝜎.𝑢𝛼; 𝜇 − √𝑛𝜎.𝑢𝛼

2)

+ Kho ng tin c y ph i (lả ậ ả ấy 𝛼1 = 0, 𝛼2 = 𝛼; dùng để ước lượng giá tr ị tối thi ểu của 𝜇)

Ta v n dùng th ng kê (1) Vẫ ố ở ới độ tin c y 1 ậ – 𝛼 cho trước ta tìm được phân

vị chuẩn 𝑢𝛼 sao cho

P( U < )= 1- 𝑢𝛼 𝛼 Thay bi u th c c a U t (1) vào công th c trên ta có ể ứ ủ ừ ứ

P(𝑋− 𝜇𝜎/√𝑛 < 𝑢𝛼)= 1 –𝛼

P(-𝑢𝛼< 𝑋− 𝜇𝜎/√𝑛 ) = 1- 𝛼Biến đổi tương đương ta được

P(𝜇 < 𝑋 + √𝑛σ𝑢𝛼 ) = 1- 𝛼Như vậy khoảng tin c y trái 1- cậ 𝛼 ủa 𝜇 là

(−∞; 𝑋 + √𝑛σ𝑢𝛼) Trường hợp 2:ĐLNN gốc X phân phối theo quy luật chuẩn, phương sai σ2

Trong đó 𝜀 = √𝑛𝑆′𝑡𝛼/2(𝑛−1) (12)

Vậy kho ng tin c y cả ậ ủa 𝜇 là (𝑋 - √𝑛𝑆′𝑡𝛼(𝑛−1); 𝑋 + √𝑛𝑆′𝑡𝛼(𝑛−1) )

Từ (11) ta có:

Độ tin cậy của ước lượng là 1 - 𝛼

Khoảng tin cậy đối xứng của 𝜇 là (𝑋  𝜀- ;𝑋+ ) 𝜀

Độ dài c a khoảng tin c y: ủ ậ 2𝜀

Sai s cố ủa ước lượng là 𝜀 , được tính bằng công thức 7.14

Ta có 3 bài toán cần giải quyết Riêng bài toán 3 (Bài toán xác định kích

thước mẫu) ta s giải quyết bằng phương pháp mẫu kép như sau: ẽ

Bước 1: Điều tra một mẫu sơ bộ kích thước k 2; W≥ 1 = (X1, X , ,X2 k) T ừ

mẫu này ta tìm được phương sai mẫu điều chỉnh là:

1

𝑛 ∑𝑛𝑖=1 𝑋 𝑖 −𝜇 𝜎/√𝑛 ~ N(0,1) và 𝜒2 = (𝑘−1 𝑆𝜎2)′2 = 𝜒2 𝑘−1 ( ) nên

√ 𝜒2 𝑘−1

~ 𝑇(𝑘−1)

10

Do T ~ 𝑇(𝑘−1), ta có th ể tìm được phân v tị (𝑘−1)𝛼/2 sao cho

P(|T| < 𝑡𝛼/2(𝑘−1)) = 1 - 𝛼Thay giá tr c a T trong bi u th c (13) vào công th c trên và biị ủ ể ứ ứ ến đổi tương đương ta có: P(|𝑛1∑ 𝑋𝑛 𝑖

𝑖=1 − 𝜇| < 𝑆√𝑛′ 𝑡𝛼/2(𝑘−1)) = 1 - 𝛼

Từ đó: 𝜀 = √𝑛𝑆′𝑡𝛼/2(𝑘−1)

=> n =( 𝑆𝜀′𝑡𝛼/2(𝑘−1))2 (14)

Chú ý 1: Công thức 7.16 cho ta giá trị tối thiểu của kích thước mẫu cần tìm

Chú ý 2: Trong thực hành vì có mẫu sơ bộ W1 = (X , X1 2,…, X ) ta chỉ cần kđiều tra thêm mẫu kích thước n – k là đủ

+ Kho ảng tin c y phậ ải (lấy 𝛼1 = 0, 𝛼2= 𝛼; dùng để ước lượng giá tr t i thi u cị ố ể ủa 𝜇 )

Ta v n dùng th ng kê 7.11 Vẫ ố ới độ tin c y 1 - ậ 𝛼 cho trước, ta tìm được phân

vị 𝑡𝛼(𝑛−1) sao cho

P(T < 𝑡𝛼(𝑛−1)) = - 1 𝛼Thay bi u th c c a T t 7.11 vào công th c trên ta có: ể ứ ủ ừ ứ

P(𝑆𝑋 − 𝜇′/√𝑛 < 𝑡𝛼(𝑛−1)) = 1 - 𝛼Hay P(𝑋 - √𝑛𝑆′𝑡𝛼(𝑛−1)< 𝜇 1 − 𝛼 ) =

Vậy kho ng tin c y ph i cả ậ ả ủa 𝜇 là (𝑋 - √𝑛𝑆′𝑡𝛼(𝑛−1); +∞ )

+ Kho ảng tin cậy trái (lấy 𝛼1 = 𝛼, 𝛼2= 0; dùng để ước lượng giá

tr ị tối đa của 𝜇 )

Ta v n dùng th ng kê 7.11 Vẫ ố ới độ tin c y 1 - ậ 𝛼 cho trước, ta tìm được phân

vị 𝑡𝛼(𝑛−1) sao cho

P( -𝑡𝛼(𝑛−1) < T) = 1 − 𝛼 Thay biểu thức của T từ 7.11 vào công thức trên ta có:

11

P(-𝑡𝛼(𝑛−1) < 𝑋 − 𝜇

𝑆 ′  / √𝑛) = 1 − 𝛼  Hay P(𝜇 < 𝑋 +√𝑛𝑆′𝑡𝛼(𝑛−1)) = 1 − 𝛼   

Vậy kho ng tin c y trái cả ậ ủa 𝜇 là (−∞ ; 𝑋 +√𝑛𝑆′𝑡𝛼(𝑛−1))

Chú ý 3: Ta đã biết khi n tăng thì phân phối Student sẽ tiệm c n v i phân ậ ớphối chuẩn hóa rất nhanh Do đó khi n > 30 ta có thể dùng phân vị chu n ẩ 𝑢𝛼 thay cho phân v Student ị 𝑡𝛼(𝑛−1)

Chú ý 4: Khi n > 30 ta vẫn có thể dùng thống kê ở 7.11, nhưng người ta thường dùng thống kê ở 7.3 và lấy 𝜎 ≈ 𝑠′

Trường hợp 3: Chưa biết quy lu ật phân phối của X trên đám đông, nhưng kích thước m u n>30ẫ

Khi kích thước mẫu n>30 ĐLNN trung bình mẫu 𝑋 có phân ph i x p x ố ấ ỉchuẩn với các tham s ố E(𝑋) = 𝜇 và Var(𝑋) = 𝜎𝑛2 Do đó

U= 𝑋− 𝜇𝜎/√𝑛 N(0,1) (15) ~Khi đó ta có thể tìm được phân v ị𝑢𝛼/2 sao cho

P(|𝑈|<𝑢𝛼/2) ≈ 1 –𝛼 (16) Thay bi u th c c a U (15) vào (16) và biể ứ ủ ở ến đổi ta được

P(|𝑋 − 𝜇|< 𝜎

√𝑛 𝑢𝛼/2) ≈ 1 –𝛼Hay P(𝑋 – 𝜀<𝜇< 𝑋 + 𝜀) ≈ 1 –𝛼

Trong đó 𝜀 = √𝑛𝜎 𝑢𝛼/2

Ta có kho ng tin cả ậy đố ứi x ng c a ủ 𝜇 là: (𝑋 – 𝜀; 𝑋 ) + 𝜀

Các ph n còn lầ ại được giải quyết tương tự như trong trường hợp 1.1.1 Riêng đối với bải toán 3 (bài toán ước lượng kích thước mẫu), vì chưa biết quy lu t phân ph i xác su t cậ ố ấ ủa X, kích thước mẫu cũng chưa biết (đang cần tìm)

√𝑝𝑞𝑛 ≈ N(0;1) (18) Trong đó q = 1 – p

+ Kho ng tin cả ậy đối x ứng (lấy α = α1 2= α/2)

Với độ tin cậy 1 – α cho trước, ta tìm được phân vị chuẩn uα/2, lập luận tương

tự như mục 1.1.1 ta có

P(|U| < uα/2) ≈ 1 – α (19) Thay bi u th c c a U trong (18) vào (19) và biể ứ ủ ến đổi ta có:

P(| f p | < – √𝑝𝑞𝑛 uα/2) ≈ 1 – α (20) Biến đổi tương đương, ta được

P( f < p < f + –𝜀 𝜀 ) ≈ 1 – α (21) Trong đó 𝜀 = √𝑝𝑞𝑛 uα/2 (22) là sai số ủa ước lượng c

Khi p chưa biết, n lớn để tính sai số 𝜀 ta thay p xấp xỉ bằng ước lượng hiệu quả nhấ ủt c a nó là f : p f và q ≈ ≈ 1 – f Khi đó

𝜀 ≈ √𝑓(1−𝑓)𝑛 uα/2 (23)

13

Độ tin cậy của ước lượng là 1 – α

Kho ảng tin c ậy đố ứng của p là f < p < f + i x –𝜀 𝜀 (24)

Độ dài c a khoủ ảng tin cậy là 2 𝜀

Chú ý: Để tránh dùng công th c gứ ần đúng (23), ta biến đổi tương đương biểu thức trong ngo c v trái cặ ế ủa (20) bằng cách bình phương hai vế ất đẳ b ng thức

|f p| < – √𝑝𝑞𝑛 uα/2,chuyển v và xét d u tam th c bế ấ ứ ật hai đố ới p ta được i v

Vì p chưa biết nên khi n l n ta l y p f Ta có kho ng tin c y ph i c a p là ớ ấ ≈ ả ậ ả ủ(f – √𝑝𝑞𝑛 uα ; +∞)

+ Kho ng tin c y trái c a p (lả ậ ủ ấy α1= α, α = 0; dùng để ước lượ2 ng giá tr t ị ối

Vì p chưa biết nên khi n l n ta l y p f Ta có kho ng tin c y trái c a p là ớ ấ ≈ ả ậ ủ(-∞; f – √𝑝𝑞𝑛 uα)

1.2 Kiểm định giả thuyết về các tham số

1.2.1 Kiểm định giá tr trung bình ị

Giả s d u hi u X c n nghiên cử ấ ệ ầ ứu trên đám đông có E(X) = µ, Var(X) = σ2 trong đó µ chưa biết, từ một cơ sở nào đó người ta tìm được µ = µ0, nhưng nghi

Trường hợp 1: ĐLNN X trên đám đông có phân phối chuẩn với σ2 đã biết

Vì X có phân ph i chu n nên ta có ố ẩ 𝑋 ~ N(µ,σ2𝑛) Xây d ng tiêu chu n kiự ẩ ểm định:

U = 𝑋− 𝜇0𝜎

√𝑛 (25) Nếu H 0đúng, ta có U ~ 𝑁(0,1) Tùy thuộc vào đối thuy t H ta có nh ng bài ế 1 ữtoán sau:

Theo quy t c kiắ ểm định trên ta mắc sai l m lo i 1 v i xác su t bầ ạ ớ ấ ằng α

Bài toán 2: V i mớ ức ý nghĩa α cần kiểm định

Xây d ng tiêu chu n kiự ẩ ểm định

U = 𝑓− 𝑝0

√𝑝0𝑞0𝑛 , trong đó q0 = 1 – p0 Nếu H 0đúng thì U ≈ N(0,1)

Bài toán 1:{H0: p = p0 H1: p ≠ p0 V i mớ ức ý nghĩa α cho trước ta tìm được phân v ịchuẩn u sao cho P(|U| > uα/2 α/2) = α Vì α khá bé, theo nguyên lý xác suất nh ta có ỏmiền bác b W = {u : |u | > uỏ α tn tn α/2},trong đó utn= 𝑓− 𝑝0

√𝑝0𝑞0𝑛

Bài toán 2: {H0: p = p0 H1: p > p0. V i m c ớ ứ ý nghĩa α cho trước ta tìm được phân v ịchuẩn u sao cho P(U > uα α) = α Lập luận tương tự như trong bài toán 1 ta có miền bác b Wỏ α = {u : u > u } tn tn α

Bài toán 3: {H0: p = p0 H1: p < p0. V i mớ ức ý nghĩa α cho trước ta tìm được phân v ịchuẩn u sao cho P(U < -uα α) = α Từ đó ta có miền bác bỏ Wα = {u : u < -u } tn tn α

18

CHƯƠNG II THẢO LUẬN ĐỀ TÀI

Đề tài: Hi n nay, s dệ ử ụng mạng MXH là hiện tượng phổ biến đối v i sinh ớviên các trường Đại học Vì thế, nhóm chúng em đã khảo sát tình hình sử dụng Internet của sinh viên trường Đạ ọc Thương Mạ ại cơ sởi h i t Hà Nam để đưa ra và giải các bài toán ước lượng và kiểm định có ý nghĩa đối v i th c tiớ ự ễn đề tài Nhóm chúng em đã lựa chọn mẫu ngẫu nhiên có kích thước là n = 240 và xây d ng mự ột b ng hả ỏi với các câu h i nhỏ ư sau:

đã thu thập được đủ 240 câu trả lời tương ứng với kích thước mẫu đã đề ra với kết quả được thu thập như sau:

Số sinh viên tham gia khảo sát: 240 sinh viên, trong đó:

- 116 sinh viên nam, chi m kho ng 48,33% ế ả

- 124 sinh viên n , chiêm kho ng 51,67% ữ ả

Thời gian các b n sinh viên tham gia kh o sát s d ng MXH trong 1 ngày: ạ ả ử ụ

NAM 48,33%

NỮ 51,67%

Biểu đồ thể hiện cơ cấu về giới tính của các sinh viên tham gia khảo sát

Nam Nữ

19

- Dưới 1 gi \ ờ ngày: 18 người, chi m kho ng 7,50% ế ả

- 1 -> 2 gi \ ngày: 32 ngu i, chi m kho ng 13,33% ờ ờ ế ả

- 2 -> 3 gi \ ờ ngày: 44 người, chiếm kho ng 18,33% ả

- 3 -> 4 gi \ ờ ngày: 76 người, chiếm kho ng 31,67% ả

- 4 -> 5 gi \ ờ ngày: 23 người, chiếm kho ng 9,58% ả

- Trên 5 gi \ ờ ngày: 47 người, chiếm kho ng 19,59% ả

➢ Trong đó:

Thời gian các b n sinh viên n s d ng Internet trong 1 ngày là: ạ ữ ử ụ

- Dưới 1 gi \ ờ ngày: 8 người, chiếm kho ng 6,45% ả

- 1 -> 2 gi \ ngày: 20 ngu i, chi m kho ng 16,13% ờ ờ ế ả

- 2 -> 3 gi \ ờ ngày: 24 người, chiếm kho ng 19,35% ả

- 3 -> 4 gi \ ờ ngày: 46 người, chiếm kho ng 37,10% ả

- 4 -> 5 gi \ ờ ngày: 9 người, chiếm khoảng 7,26%

- Trên 5 gi \ ờ ngày: 17 người, chiếm kho ng 13,71% ả

Biểu đồ thể hiện cơ cấu về thời gian sử dụng MXH

trung bình trong một ngày của sinh viên

tham gia khảo sát

< 1 giờ/ ngày 1- 2 giờ \ ngày 2- 3 giờ \ ngày 3- 4 giờ \ ngày 4-5 giờ\ ngày > 5 giờ\ ngày