|
||
THỐNG KÊMÔI TRƯỜNG > Toán > Thống kê Trong trang này Ước lượng KIểm định thống kê Ý nghiã cuả thống kêThống kê có vai trò quan trọng trong nghiên cứu khoa học, đặc biệt là khoa học thực nghiệm. Nó đóng góp vai trò chính trong việc quy hoạch thực nghiệm và điễn dịch ý nghĩa dữ liệu. Một công trình nghiên cứu khoa học không phân tích dữ liệu đúng phương pháp sẽ không có ý nghĩa khoa học. Báo cáo về biến đổi khí hậu của Việt Nam 2009 có những sai sót lớn về xử lí dữ liệu thống kê.
Nguồn VIET NAM ASSESSMENT REPORT ON CLIMATE CHANGE (VARCC): http://www.roap.unep.org/pub/VTN_ASS_REP_CC.pdf Hệ số xác định :: coefficient of determination R² chỉ có 0,0019 thì mối quan hệ giữa nhiệt độ và thời gian không thể phù hợp với phương trình tuyến tính mà tác giả gán cho nó được. Phương trình hồi quy này hoàn toàn không có giá trị thống kê. Điều này có nghĩa là chưa chắc chắn nhiệt độ tăng, trong những năm sau 2006, như phương trình hồi quy mô tả. Bài viết chọn lọc
Thống kê mô tảBiểu diễn dữ liệu
Ý nghĩa trung bình, trung vị, mode Đối với các biến không tuân theo luật phân phối chuẩn, chúng ta không thể sử dụng số trung bình và độ lệch chuẩn để mô tả biến. Thay vào đó, chúng ta phải áp dụng các phương pháp thống kê phi tham số (non-parametric statistics) để tính. Một trong những chỉ số để mô tả trung bình của biến là số trung vị (median). (Nguyễn Văn Tuấn, 2011. Khoảng tin cậy 95% của trung vị)
Đặc trưng phân tán Các biến không tuân theo luật phân phối chuẩn cần phải chuyển dạng số liệu trước khi tính toán bất kỳ một thống kê mô tả nào.
Sai số chuẩn Độ lệch chuẩn phản ảnh độ biến thiên của một số cá nhân trong một quần thể. Còn sai số chuẩn phản ảnh độ dao động của các số trung bình chọn từ quần thể.
Phân phối Phân phối chuẩn :: Normal distribution, hay phân phối bình thường còn gợi là phân phối Gauss :: Gaussian distribution. Nhà toán học Carl F. Gauss phát triển các đặc điểm của luật phân phối chuẩn và chỉ ra rằng luật phân phối này phù hợp với các hiện tượng tự nhiên. Chính vì thế mà luật phân phối chuẩn được ứng dụng cực kì rộng rãi trong khoa học thực nghiệm. Phân phối chuẩn đóng một vai trò thiết yếu trong khoa học thống kê. Hầu hết tất cả các suy luận thống kê đều dựa vào luật phân phối chuẩn để phát triển các kiểm định thống kê. Trong nghiên cứu khoa học thực nghiệm, chúng ta không biết các thông số của một quần thể, mà chỉ sự vào các số liệu từ một hay nhiều mẫu để suy luận cho một quần thề. (Phân phối chuẩn)
Khác
Ước lượng
Kiểm định thống kêÝ nghĩa của trị số P :: probability valueTrị số p có nghĩa là giá trị xác suất. Trong kết quả phân tích thường nêu "có ý nghĩa thống kê p = 0,05"
Kiểm định z
Kiểm định t và FĐể đánh giá độ khác biệt giữa hai nhóm, chúng ta thường sử dụng phương pháp kiểm định t (hay t-test). Phương pháp kiểm định t chỉ thích hợp nếu số liệu đáp ứng những điều kiện hay giả định sau :
Liên kết chọn lọc
Kiểm định Chi^2Kiểm định phi tham sốPhân tích phương sai, hay một phiên bản đơn giản hơn là kiểm định t, dựa vào giả định rằng
Nếu không thoả mãn các giả định thì kết quả phân tích có thể không đúng, nếu không muốn nói là sai. Khi số liệu không tuân theo luật phân phối chuẩn hay không đáp ứng các giả định trên, nhà nghiên cứu cần phải hóan chuyển số liệu để đáp ứng các giả định chung trên trước khi phân tích. Nếu số liệu không thể hoán chuyển, nhà nghiên cứu có thể áp dụng các phương pháp phân tích phi tham số :: non-parametric method như kiểm định Wilcoxon rank-sum test. (Nguyễn Văn Tuấn. Những sai lầm phổ biến trong phân tích thống kê [4]) Mô hình phân tíchPhân tích phương sai :: ANOVAHồi quy :: regression
Mẫu và cỡ mẫu
Trường phái BayerNhững sai lầm phổ biến trong phân tích thống kê
Thống kê trong kinh tế
Liên kết chọn lọc
Tài liệu tham khảo
Cập nhật: 17/06/2011. |
||
