Hypothesis Tests and Statistical Significance

Phân biệt p-value, mức ý nghĩa và hai loại sai lầm trong kiểm định.

Core idea

Kiểm định bắt đầu bằng giả thuyết không và giả thuyết đối. P-value là xác suất quan sát kết quả ít nhất cực đoan như dữ liệu dưới giả thuyết không, không phải xác suất giả thuyết không đúng. Sai lầm loại I bác bỏ giả thuyết không đúng; loại II không bác bỏ giả thuyết không sai.

Worked example · Ví dụ giải từng bước

Với p-value 0.03 và mức ý nghĩa 0.05, bác bỏ giả thuyết không theo quy tắc kiểm định; điều này không chứng minh kết quả có ý nghĩa kinh tế.

Active recall

Tự kiểm tra

Đã làm 0 / 3 câu

p-value 0.08 với mức ý nghĩa 5% dẫn đến kết luận nào?

Bác bỏ giả thuyết khôngKhông bác bỏ giả thuyết khôngChứng minh giả thuyết không đúng

Sai lầm loại I là gì?

Bác bỏ giả thuyết không khi nó đúngKhông bác bỏ giả thuyết không khi nó saiChọn mẫu quá lớn

Mini case · Apply the concept

Nhà phân tích kiểm tra liệu beta có khác 0 ở mức ý nghĩa 5%; phần mềm báo p-value 0.08.

Trong mini case, diễn giải p-value 0.08 phù hợp nhất là gì?

Chưa đủ bằng chứng thống kê ở mức 5% để kết luận beta khác 0Có 8% xác suất beta bằng 0Beta chắc chắn bằng 0

Chọn bài khác Ôn flashcard QUANT

Nội dung và câu hỏi được biên soạn mới theo chủ đề Quantitative Methods trong outline công khai Level I 2027. Đây không phải nội dung chính thức của CFA Institute và cần chuyên gia rà soát.