Hiểu rõ về giá trị Z và ES trong kiểm định giả thuyết

Trong kiểm định giả thuyết, giá trị Z và ES là hai khái niệm quan trọng giúp chúng ta đánh giá sự khác biệt giữa hai mẫu dữ liệu. Giá trị Z được tính dựa trên lực thống kê và xác suất sai lầm loại, trong khi ES là mức khác biệt giữa hai mẫu dữ liệu. Giá trị Z được tính bằng cách lấy giá trị từ phân bố chuẩn, được tính dựa trên xác suất sai lầm loại. Ví dụ, nếu xác suất sai lầm loại là 5%, giá trị Z sẽ bằng 1,96. Điều này giúp chúng ta xác định xem liệu mẫu dữ liệu có khác với mẫu chuẩn hay không. Giá trị ES được tính bằng cách lấy giá trị từ phân bố chuẩn, được tính dựa trên lực thống kê. Ví dụ, nếu lực thống kê là 80%, giá trị ES sẽ bằng 0,842. Điều này giúp chúng ta xác định mức độ khác biệt giữa hai mẫu dữ liệu. Trong kiểm định giả thuyết, chúng ta có thể sử dụng giá trị Z và ES để đưa ra quyết định về giả thuyết. Nếu giá trị Z nằm ngoài phạm vi giá trị Z được tính, chúng ta có thể bác bỏ giả thuyết không. Tuy nhiên, nếu giá trị Z nằm trong phạm vi giá trị Z được tính, chúng ta không thể đưa ra quyết định về giả thuyết. Tóm lại, giá trị Z và ES là hai khái niệm quan trọng trong kiểm định giả thuyết. Chúng giúp chúng ta đánh giá sự khác biệt giữa hai mẫu dữ liệu và đưa ra quyết định về giả thuyết.