P value là gì? Cách tính p-value thế nào và chúng có ý nghĩa gì trong kinh tế lượng? Tất cả những thắc mắc đó sẽ được giải đáp dưới đây. Hãy cùng DINHNGHIA.COM.VN tìm hiểu nhé!
Nội dung chính bài viết
P value là gì? Các thuật ngữ liên quan tới p-value
P value là gì?
P-value là viết tắt của từ probability value. Đây là một con số xác suất và được gọi là trị số P. Hiểu một cách đơn giản, đây là trị giá xác suất và nó là một đại lượng giúp các nhà khoa học hay các chuyên gia quyết định giả thuyết của họ đúng hay sai.
Trị số P càng nhỏ thì độ tin cậy của kết luận càng cao và giá trị ảnh hưởng của nó càng lớn. Đây là một trị số có điều kiện và được cho trước, khi tính toán, bạn có thể tra bảng p value để áp dụng.
P value trong spss là gì?
Sau khi đã tìm hiểu p value là gì, chúng ta cùng đến với khái niệm p-value trong spss. Spss là một phần mềm thống kê được sử dụng phổ biến hiện nay. Trong spss, p-value được hiểu là xác suất phạm sai lầm khi loại bỏ giả thuyết (H_{o}) . P-value càng cao thì hậu quả của việc phạm sai lầm khi loại bỏ giả thuyết càng nghiêm trọng. Nói cách khác, p-value chính là giá trị Sig.
Một số thuật ngữ liên quan đến p value
Critical value là gì?
Critical value được hiểu là giá trị tới hạn. Đặc biệt, điểm đầu và điểm cuối của các khoảng tin cậy cũng có thể gọi là giá trị tới hạn.
T value là gì?
T value được hiểu là một giá trị được tính từ t-test – một phương pháp kiểm định được sử dụng phổ biến trong khoa học thống kê. Vậy t-value có liên quan gì tới p-value? Cụ thể, có rất nhiều giá trị p-value phổ biến được lấy từ t-value sau khi đã được tính toán bằng các phần mềm thống kê.
Cách tính p-value trong kinh tế lượng
Hiện nay, với sự phát triển của công nghệ thông tin, trong kinh tế lượng, p-value đang được tính nhiều bằng các phần mềm thống kê và đơn giản nhất là excel. Vậy cách tính p-value trong excel thế nào?
- Tính giá trị t khi biết độ tin cậy
Lúc này, ta cần dùng cấu trúc hàm: = TINV (mức ý nghĩa alpha, tổng số quan sát N – 2)
- Xác định mức ý nghĩa alpha của giá trị thống kê t cho trước
Dùng hàm: = TDIST (giá trị t, tổng số quan sát N – 2, số bên kiểm định).
- Tính giá trị f khi biết độ tin cậy
Sử dụng cấu trúc hàm: = FINV (mức ý nghĩa alpha, số biến giải thích hoặc số ràng buộc, tổng số quan sát – số tham số).
- Xác định mức ý nghĩa alpha của giá trị thống kê f cho trước:
Dùng cấu trúc hàm: = FDIST (giá trị f, số biến giải thích hoặc số ràng buộc, tổng số quan sát – số tham số).
Với số biến giải thích = K-1, số ràng buộc = J. Tổng số quan sát trừ số tham số = N-K.
Ý nghĩa của p value trong kinh tế lượng
Trong kinh tế lượng, p value có vai trò quan trọng. Đặc biệt là khi được sử dụng để kiểm định giả thuyết và xác định độ tin cậy của giả thuyết đó.
Giả sử ta có một kết luận: kết quả đầu vào đại học có liên quan chặt chẽ với kết quả đầu ra, và giả thuyết này có p=0.08. Vậy số p ở đây có ý nghĩa gì?
Theo kết luận của nhiều nhà nghiên cứu, p=0.08 có nghĩa là khả năng mà kết luận đó sai là 8%, hay khả năng mà kết luận đó đúng là 92%. Do đó, p càng cao thì độ tin cậy của kết quả càng thấp. Trong nhiều trường hợp, p-value sẽ được sử dụng để kiểm định lại sự tin cậy của các giả thuyết bằng phần mềm và kiến thức chuyên ngành.
Đặc biệt, để đánh giá các kết quả của quá trình kiểm định giả thuyết, người ta sẽ dùng mức ý nghĩa trong thống kê. Vậy mức ý nghĩa trong thống kê là gì? Mức ý nghĩa được dùng để kết luận các kết quả của quá trình kiểm định giả thuyết.
Khi p nhỏ hơn mức ý nghĩa, thường là 0.05 thì người ta có thể kết luận đủ chứng cứ để bác bỏ giả thuyết đó và có thể không thừa nhận giả thuyết. Qua đó, có thể thấy p-value là một con số rất quan trọng, ảnh hưởng tới tính đúng sai của giả thuyết.
Hy vọng qua bài viết trên đây, bạn đã hiểu p value là gì, cách tính p-value và ý nghĩa của chúng. Hãy truy cập DINHNGHIA.COM.VN để trang bị thêm cho bản thân nhiều kiến thức bổ ích hơn nữa nhé!
