Giá trị P value là gì? Cách tính giá trị P value có ý nghĩa

Bạn đọc đang tìm hiểu về giá trị P value và cách tính giá trị P value có ý nghĩa cho bài làm của mình? Đây là bài viết bạn không thể bỏ qua bởi Luận văn 24 sẽ cung cấp cho bạn đầy đủ các kiến thức về giá trị P value và giúp bạn hiểu về ý nghĩa khi có kết quả của giá trị này. Theo dõi ngay!

1. Giá trị P value là gì? 

• Giá trị P value hay còn được biết đến với tên đầy đủ là Probability Value là xác suất kết quả thu được sau phép thử giả thuyết thống kê giúp các nhà nghiên cứu, phân tích, khoa học xác định các giả thuyết được đưa ra là đúng hay sai.
• Giá trị p-value đóng vai trò là một thay thế cho các giả thuyết bác bỏ nhằm cung cấp mức ý nghĩa nhỏ nhất của giá trị mà tại đó giả thuyết vô hiệu được đưa ra sẽ bị bác bỏ. Để có những giá trị vững chắc hơn ủng hộ cho giả thuyết thay thế thì giá trị p cần phải nhỏ. 
• Giá trị p-value là một hệ số mô tả khả năng dữ liệu của bạn có thể sẽ xảy ra một cách ngẫu nhiên. Bạn đọc cũng có thể hiểu với kết quả giả thuyết rỗng là đúng.

2. Ý nghĩa của giá trị p

Giá trị p đóng vai trò rất quan trọng và dưới đây chúng tôi sẽ cung cấp cho bạn đọc 5 ý nghĩa của giá trị p value trong thống kệ:

• Giá trị p value là một phép đo thống kê được sử dụng để xác thực giả thuyết dựa trên dữ liệu quan sát.
• Giá trị p value đo xác suất thu được các kết quả quan sát được, giả sử rằng giả thuyết vô hiệu là đúng.
• Giá trị p càng thấp, ý nghĩa thống kê của sự khác biệt quan sát được càng lớn.
• Giá trị p từ 0,05 trở xuống thường được coi là có ý nghĩa thống kê.
• Giá trị P có thể dùng để thay thế hoặc bổ sung cho các mức độ tin cậy đã chọn trước để kiểm tra giả thuyết.

Bạn có đang gặp khó khăn trong việc thực hiện chạy SPSS không chỉ với giá trị p value? Luận văn 24 sẽ là đơn vị uy tín nhất cung cấp cho bạn dịch vụ spss trọn gói để có được số liệu và kết quả đẹp nhất đúng theo mong muốn và yêu cầu. Hãy liên hệ Luận văn 24 ngay khi cần bạn nhé!

3. Cách tính giá trị p-value 

• Bảng giá trị p hoặc bảng tính hay phần mềm thống kê là cách sử dụng phổ thông mà giá trị p-value thường được tìm thấy. Các tính toán này dựa trên phân phối xác suất giả định hoặc đã biết của thống kê cụ thể được kiểm tra. 

• Dựa trên việc phân phối xác suất trong thống kê, giá trị p được tính toán thông qua độ lệch giữa giá trị quan sát và các giá trị tham chiếu được chọn để thấy rõ sự khác biệt lớn hơn giữa hai giá trị tương ứng với  giá trị p thấp hơn.
• Để tính giá trị p-value thông qua toán học, p-value sẽ được tính bằng phép tính bằng tích phân từ diện tích nằm ở phần dưới của đường cong phân phối xác suất để cho tất cả các giá trị thống kê ít nhất là xa giá trị tham chiếu cũng như giá trị quan sát được để so với tổng diện tích nằm ở phần dưới đường cong của phân phối xác suất .
• Việc tính giá trị p-value khác nhau dựa trên loại thử nghiệm được thực hiện. Ba loại thử nghiệm mô tả vị trí trên đường cong phân phối xác suất bao gồm: thử nghiệm phía dưới, thử nghiệm phía trên hoặc thử nghiệm từ cả hai phía.

SPSS là một phần mềm tối ưu hỗ trợ tối đa trong việc phân tích thống kê với nhiều chức năng khác nhau và cronbach alpha là một trong những công cụ mà bạn cần phải biết. Để tìm hiểu kỹ hơn về chức năng này, bạn đọc hãy theo dõi bài viết về cách chạy cronbach alpha trong spss từ Luận văn 24 để có thể hiểu và thực hiện được ngay quá trình chạy công cụ hữu hiệu này.

4. Giá trị P value bao nhiêu thì tốt? 

Sau khi đã tìm được giá trị p value thì câu hỏi được đặt ra là “Giá trị P value bao nhiêu thì tốt?”. Dưới đây là ý nghĩa của giá trị P giúp bạn xác định được ý nghĩa đúng của mỗi giá trị p sau khi thực hiện việc tính toán và đưa ra kết luận cho bài làm của mình.

4.1. Giá trị P là 0,001 

• Giá trị p thấp hơn đôi khi được hiểu là có mối quan hệ chặt chẽ hơn giữa hai biến. Tuy nhiên, ý nghĩa thống kê có nghĩa là không chắc giả thuyết vô hiệu là đúng (ít hơn 5%).

4.2. Giá trị P ≤ 0,05

• Giá trị p nhỏ hơn hoặc bằng 0.05 cho thấy đây là kết quả có ý nghĩa thống kê. 
• Từ đó, nó chỉ ra rằng bằng chứng chắc chắn chống lại giả thuyết là hoàn toàn vô hiệu do có ít hơn 5% xác suất giả thuyết là không đúng và hầu hết là các kết quả ngẫu nhiên. 
• Kết luận cuối cùng là: Chấp nhận phần giả thuyết thay thế và bác bỏ phần giả thuyết vô hiệu.

4.3. Giá trị P > 0,05

• Giá trị p cao hơn 0.05 cho thấy phần giả thuyết không có ý nghĩa thống kê và đây là bằng chứng mạnh mẽ nhất khẳng định giả thuyết là vô hiệu. 
• Kết luận cuối cùng là: Bác bỏ phần giả thuyết thay thế và giữ lại phần giả thuyết vô hiệu. Bạn cần lưu ý rằng bạn không thể chấp nhận giả thuyết null, chúng ta chỉ có thể bác bỏ giả thuyết null hoặc không thể bác bỏ nó.

4.4. Giá trị P với giá trị quan trọng f 

• Giá trị p chỉ là một phần thông tin bạn có thể sử dụng khi quyết định xem giả thuyết vô hiệu của bạn có đúng hay không. Bạn có thể sử dụng các giá trị khác do thử nghiệm của bạn đưa ra để giúp bạn quyết định. 
• Ví dụ: nếu bạn chạy mẫu f-test hai cho các phương sai trong Excel, bạn sẽ nhận được giá trị p, giá trị quan trọng f và giá trị f.

• Trong hình trên, kết quả từ phép thử f cho thấy giá trị p lớn (.244531, hay 24,4531%), vì vậy bạn sẽ không từ chối giá trị null. Tuy nhiên, cũng có một cách khác mà bạn có thể quyết định: so sánh giá trị f với giá trị tới hạn f (f Critical) của bạn. Nếu giá trị tới hạn f nhỏ hơn giá trị f, bạn nên bác bỏ giả thuyết vô hiệu. Trong thử nghiệm cụ thể này, giá trị p và giá trị tới hạn f đều rất lớn nên bạn không có đủ bằng chứng để bác bỏ giá trị rỗng.

Bạn đã hiểu được những kiến thức chung nhất và ý nghĩa của giá trị p value nhưng trong SPSS vẫn còn rất nhiều giá trị khác mà bạn cần quan tâm. Sig là một trong những giá trị không kém phần quan trọng khác mà bạn cần quan tâm. Tham khảo ngay bài viết về sig. trong spss là gì từ Luận văn 24 để nắm bắt toàn bộ nội dung liên quan đến giá trị khó nhằn không kém này nhé!

5. Ví dụ 

• Giả thuyết vô hiệu cho biết rằng lợi nhuận của danh mục đầu tư tương đương với lợi nhuận của SandP 500 trong một khoảng thời gian nhất định, trong khi giả thuyết thay thế nói rằng lợi nhuận của danh mục đầu tư và lợi nhuận của SandP 500 không tương đương – nếu một nhà đầu tư  kiểm định một phía, phương án giả thuyết thay thế  sẽ nói rằng lợi nhuận của danh mục đầu tư thấp hơn hoặc cao hơn lợi nhuận của SandP 500. 
• Kiểm định giả thuyết giá trị p không nhất thiết phải sử dụng mức độ tin cậy được chọn trước mà tại đó nhà đầu tư nên đặt lại giả thuyết rỗng rằng lợi nhuận là tương đương. Thay vào đó, nó cung cấp một thước đo về lượng bằng chứng có sẵn để bác bỏ giả thuyết vô hiệu. Giá trị p càng nhỏ thì bằng chứng cho thấy giả thuyết vô hiệu càng cần bị bác bỏ.
• Do đó, nếu nhà đầu tư nhận thấy rằng giá trị p là 0,001 thì đây là bằng chứng chắc chắn nhất chống lại giả thuyết vô hiệu và nhà đầu tư có thể tự tin kết luận về lợi tức danh mục đầu tư và lợi nhuận của SandP 500 là không tương đương nhau. Mặc dù điều này không cung cấp một kết quả hoàn toàn chính xác nhưng tại đó nhà đầu tư nên chấp nhận hoặc bác bỏ giả thuyết vô hiệu và nó có một lợi ích rất thực tế khác. 
• Kiểm định giả thuyết giá trị P cũng cung cấp một cách trực tiếp để so sánh về độ tin cậy tương đối mà sẽ giúp nhà đầu tư có thể đưa lựa chọn cho thích hợp nhất giữa nhiều loại đầu tư hoặc danh mục đầu tư khác nhau.
• Ví dụ: đối với hai danh mục đầu tư A và danh mục đầu tư B, với giá trị p tính toán được lần lượt là 0,10 và 0,01. Các nhà đầu tư sẽ lựa chọn danh mục đầu tư B bởi giá trị p thấp hơn cho thấy danh mục đầu tư B sẽ là sự lựa chọn tốt hơn.

Bài viết đã chia sẻ cho bạn đọc về giá trị p value, cách tính và ví dụ cụ thể để bạn hình dung được rõ nhất các kiến thức. Để tìm hiểu thêm thật nhiều kiến thức khác về thống kê và giải quyết các khúc mắc khi thực hiện các dạng bài liên quan, bạn hãy tiếp tục theo dõi Luận văn 24 nhé!

Đặng Thu Trà

Tôi là Thu Trà, hiện tại tôi là Quản lý nội dung của Luận Văn 24 – Chuyên cung cấp dịch vụ làm luận văn uy tín. Chúng tôi đặt lợi ích của khách hàng là ưu tiên hàng đầu.  Website: https://luanvan24.com/ – Hotline: 0988552424.