Giả thuyết không
Giả thuyết không (tiếng Anh: Null Hypothesis) là một khái niệm trong thống kê. Nó được sử dụng để giả định rằng không có ý nghĩa thống kê nào tồn tại trong một tập hợp các quan sát cụ thể. Giả thuyết không được cho là đúng cho đến khi có bằng chứng thống kê bác bỏ giả thuyết này và chấp nhận một giả thuyết thay thế.
Ví dụ, trong một kiểm định giả thuyết, chúng ta có thể kiểm tra thời gian trung bình để nấu một nhãn hiệu mì A có bằng 12 phút hay không. Giả thuyết không trong trường hợp này sẽ giả định rằng thời gian trung bình không khác 12 phút. Tuy nhiên, thời gian nấu có thể nhỏ hơn hoặc lớn hơn giá trị này. Nếu dữ liệu kiểm định khẳng định rằng giả thuyết không không đúng, thì giả thuyết thay thế sẽ được chấp nhận.
Cách thức hoạt động của giả thuyết không
Giả thuyết không giả định rằng bất kỳ sự khác biệt hay ý nghĩa nào được quan sát trong dữ liệu là do sự ngẫu nhiên. Đối nghịch với giả thuyết không là giả thuyết thay thế.
Giả thuyết không thường là một tuyên bố thống kê ban đầu, cho rằng giá trị trung bình tổng thể tương đương với giá trị được đưa ra ban đầu. Ví dụ, trong trường hợp kiểm định thời gian nấu mì A, giả thuyết không sẽ được đặt là “Thời gian trung bình để nấu mì A bằng 12 phút”. Ngược lại, giả thuyết thay thế sẽ là “Thời gian trung bình để nấu mì A khác 12 phút” hoặc khi giả thuyết không bị bác bỏ.
Kiểm định giả thuyết cho phép một mô hình toán học chấp nhận hoặc bác bỏ giả thuyết không với một độ tin cậy nhất định. Quá trình kiểm định giả thuyết thống kê thường diễn ra qua bốn bước:
- Nhà phân tích nêu ra hai giả thuyết, trong đó chỉ có một là đúng.
- Xây dựng kế hoạch phân tích để đánh giá dữ liệu.
- Thực hiện phân tích dữ liệu mẫu.
- Phân tích kết quả và đưa ra kết luận chấp nhận hoặc từ chối giả thuyết không.
Ví dụ về giả thuyết không
Dưới đây là một số ví dụ về giả thuyết không:
- Ví dụ 1: Học sinh lớp 12 của trường B đạt điểm trung bình 7/10 trong kì thi tốt nghiệp.
- Ví dụ 2: Lợi nhuận hàng năm của quĩ tương hỗ là 8% mỗi năm.
Cả hai ví dụ trên đều có thể được coi là giả thuyết không (H0) ban đầu và được cho là đúng cho đến khi có bằng chứng để bác bỏ nó. Giả thuyết thay thế (H1) sẽ được nêu rõ là học sinh lớp 12 của trường A có điểm trung bình khác 7 và lợi nhuận hàng năm của quĩ tương hỗ khác 8%.
Trong quá trình kiểm định giả thuyết, chúng ta sẽ thu thập dữ liệu mẫu và phân tích để xác định liệu giả thuyết không có khả năng đúng hay sai. Nếu có bằng chứng đủ mạnh để bác bỏ giả thuyết không, chúng ta sẽ chấp nhận giả thuyết thay thế và từ chối giả thuyết không.
Kiểm định giả thuyết trong đầu tư
Áp dụng giả thuyết không trong lĩnh vực đầu tư, hãy tưởng tượng Alice nhận thấy rằng chiến lược đầu tư của cô tạo ra lợi nhuận trung bình cao hơn so với việc mua và nắm giữ một cổ phiếu truyền thống.
Giả thuyết không cho rằng không có sự khác biệt giữa hai tỉ suất lợi nhuận trung bình và Alice phải chấp nhận điều này cho đến khi cô chứng minh nó sai. Giả thuyết thay thế phải rõ ràng khẳng định rằng chiến lược đầu tư có lợi nhuận trung bình cao hơn so với chiến lược mua và nắm giữ truyền thống. Để bác bỏ giả thuyết không, ta cần có kết luận có ý nghĩa thống kê.
Nếu Alice thực hiện kiểm định bằng mô hình phù hợp và chứng minh sự khác biệt giữa lợi nhuận đầu tư theo chiến lược của mình và lợi nhuận nếu mua và nắm giữ cổ phiếu truyền thống là đáng kể (với giá trị p-value nhỏ hơn hoặc bằng 0.05), cô ấy có thể bác bỏ giả thuyết không và chấp nhận giả thuyết thay thế.
Các ý chính
- Giả thuyết không là một loại phỏng đoán được sử dụng trong thống kê để giả định rằng không có ý nghĩa thống kê tồn tại trong tập hợp các quan sát cụ thể.
- Giả thuyết không chỉ ra rằng không có sự khác biệt giữa các biến hoặc một biến đơn lẻ không có khác biệt so với giá trị trung bình của nó.
- Đối nghịch với giả thuyết không là giả thuyết thay thế.
- Kiểm định giả thuyết cho phép một mô hình toán học chấp nhận hoặc bác bỏ giả thuyết không với một độ tin cậy nhất định.
(Được chỉnh sửa bởi HEFC. Xem thêm thông tin tại HEFC)
