Nền tảng Suy luận trong R

Trong chương này, bạn sẽ có công cụ và kiến thức để hoàn thành trọn vẹn một kiểm định giả thuyết. Tức là, với một bộ dữ liệu cho trước, bạn sẽ biết liệu có phù hợp để bác bỏ giả thuyết không (null) để ủng hộ giả thuyết nghiên cứu hay không.

Bạn sẽ tiếp tục học về kiểm định giả thuyết với một ví dụ mới nhưng vẫn theo cấu trúc kiểm định hoán vị. Tuy nhiên, trọng tâm chương này là các loại lỗi khác nhau (loại I và loại II), cách chúng xảy ra, khi nào lỗi này tệ hơn lỗi kia, và cách các yếu tố như kích thước mẫu và kích thước hiệu ứng ảnh hưởng đến tỷ lệ lỗi.

Bổ trợ cho kiểm định giả thuyết, khoảng tin cậy cho phép bạn ước lượng một tham số quần thể. Hãy nhớ rằng bạn luôn quan tâm đến một đặc trưng nào đó của quần thể, nhưng bạn chỉ có thông tin chưa đầy đủ để ước lượng tham số từ dữ liệu mẫu. Ở đây, tham số là tỷ lệ thành công thực sự trong quần thể. Kỹ thuật bootstrapping được dùng để ước lượng mức độ biến thiên cần thiết để lập khoảng tin cậy.