Kiểm định giả thuyết – giá trị p, miền bác bỏ và hai loại sai lầm

Mô phỏng kiểm định giả thuyết thống kê: giả thuyết không H₀ cho tham số một giá trị (p₀, λ₀ hoặc μ₀), đối thuyết H₁ một phía hoặc hai phía, mức ý nghĩa α. Mô phỏng vẽ phân phối khi H₀ đúng (nhị thức B(n; p₀) hoặc Poisson cho kiểm định chính xác, phân phối xấp xỉ chuẩn của p̂, phân phối chuẩn hoặc phân phối t với bậc tự do n − 1 cho trung bình mẫu) rồi tô miền bác bỏ và giá trị p. Với phân phối rời rạc, miền bác bỏ có xác suất đuôi không quá α nên mức ý nghĩa thực tế thường nhỏ hơn α. Nội dung mở rộng phân phối nhị thức và phân phối chuẩn sang suy luận thống kê. Ở màn Kiểm định, chọn loại kiểm định, đối thuyết, mức ý nghĩa và giá trị trong H₀, rồi kéo tam giác cam để đổi kết quả quan sát: phần thông tin tính thống kê kiểm định, giá trị p, miền bác bỏ và đưa ra kết luận. Nút Kết quả ngẫu nhiên khi H₀ đúng cho thấy đôi khi chỉ do ngẫu nhiên cũng được giá trị p nhỏ. Màn Sai lầm và lực đặt phân phối theo giá trị thật dưới phân phối khi H₀ đúng để thấy sai lầm loại I (α), sai lầm loại II (β), lực kiểm định 1 − β và đường cong lực; các nút mô phỏng lặp lại kiểm định 100 lần để ước lượng các tỉ lệ này. Câu hỏi gợi ý: – Nếu H₀ đúng, kiểm định ở mức 5 % bác bỏ nhầm H₀ khoảng bao nhiêu lần trong 100 lần? – Vì sao mức ý nghĩa thực tế của kiểm định nhị thức thường nhỏ hơn α? – Làm thế nào để tăng lực kiểm định mà không đổi α?