Tôi rất mới đối với lĩnh vực này và đang gặp khó khăn trong việc hiểu khái niệm từ chối giả thuyết khống dựa trên kết quả từ bảng ANOVA.
Làm thế nào để tính F và giá trị tới hạn liên quan đến giá trị p?
Và nếu F tính toán lớn hơn 1, điều đó luôn chỉ ra rằng giả thuyết null nên bị loại bỏ, ngay cả khi giá trị p nhỏ hơn alpha?
Xin lỗi nếu những câu hỏi này là dấu hiệu của sự thiếu hiểu biết của tôi, nhưng tôi 57 tuổi và trở lại trường sau 35 năm vắng bóng! Cảm ơn vì bất kì sự giúp đỡ.
Câu trả lời:
Hãy suy nghĩ về việc nếu bạn có 2 người bạn, cả hai đang tranh cãi về việc một người sống xa hơn với công việc / trường học. Bạn đề nghị giải quyết cuộc tranh luận và yêu cầu họ đo khoảng cách họ phải đi giữa nhà và nơi làm việc. Cả hai đều báo cáo lại cho bạn, nhưng một báo cáo trong dặm và các báo cáo khác bằng km, nên bạn không thể so sánh 2 số trực tiếp. Bạn có thể chuyển đổi dặm sang km hoặc km để dặm và thực hiện so sánh, mà chuyển đổi bạn thực hiện không quan trọng, bạn sẽ đến cùng quyết định một trong hai cách.
Nó tương tự với thống kê kiểm tra, bạn không thể so sánh giá trị alpha của mình với thống kê F bạn cần chuyển đổi alpha thành giá trị tới hạn và so sánh thống kê F với giá trị tới hạn hoặc bạn cần chuyển đổi thống kê F của mình thành p -giá trị và so sánh giá trị p với alpha.
Alpha được chọn trước thời hạn (máy tính thường mặc định là 0,05 nếu bạn không đặt khác) và thể hiện sự sẵn sàng của bạn để từ chối giả thuyết khống nếu nó đúng (lỗi loại I). Thống kê F được tính toán từ dữ liệu và biểu thị mức độ biến thiên giữa các phương tiện vượt quá mong đợi do tình cờ. Thống kê F lớn hơn giá trị tới hạn tương đương với giá trị p nhỏ hơn alpha và cả hai đều có nghĩa là bạn từ chối giả thuyết khống.
Chúng tôi không so sánh thống kê F với 1 vì nó có thể lớn hơn 1 chỉ do tình cờ, chỉ khi nó lớn hơn giá trị quan trọng mà chúng tôi nói không chắc là do tình cờ và muốn từ chối giả thuyết khống.
Trong các lớp học tôi dạy, tôi thấy rằng những sinh viên không còn trẻ như những người khác và đang trở lại trường sau khi đi làm một thời gian thường hỏi những câu hỏi hay nhất và quan tâm hơn đến những gì họ thực sự có thể làm với câu trả lời ( thay vì chỉ lo lắng nếu nó có trong bài kiểm tra), vì vậy đừng ngại hỏi.
Vì vậy, trong ngắn hạn, từ chối null khi giá trị p của bạn nhỏ hơn mức alpha của bạn. Bạn cũng nên từ chối null nếu giá trị f quan trọng của bạn nhỏ hơn Giá trị F của bạn, bạn cũng nên từ chối giả thuyết null. Giá trị F phải luôn được sử dụng cùng với giá trị p để quyết định xem kết quả của bạn có đủ quan trọng để từ chối null hay không giả thuyết. Nếu bạn nhận được một giá trị f lớn, điều đó có nghĩa là một cái gì đó có ý nghĩa, trong khi một giá trị p nhỏ có nghĩa là tất cả các kết quả của bạn là đáng kể. Thống kê F chỉ so sánh hiệu ứng chung của tất cả các biến với nhau. Nói một cách đơn giản, chỉ từ chối giả thuyết null nếu mức độ alpha của bạn lớn hơn giá trị p của bạn.
Nguồn: http://www.statistichowto.com/f-value-one-way-anova-reject-null-hypuitses/
Tôi đã đọc bài đăng mà bạn đề xuất, tuy nhiên tôi cảm thấy rằng nó có vấn đề và tôi vẫn không hiểu. Tôi chụp nội dung của nó và đính kèm như một hình ảnh dưới đây. Bạn có thể giúp giải thích rõ ràng?
