Language
Country/Area
No result found
Giá trị P và giả thuyết không: Mối quan hệ của chúng là gì?
Trong nhiều lĩnh vực như kinh tế, khoa học xã hội và thậm chí là y học, việc sử dụng giá trị p dường như đã trở thành một sự hiểu biết ngầm. Tuy nhiên, việc giải thích con số này thường gây tranh cãi. Nhiều nhà khoa học dữ liệu và nhà nghiên cứu cho biết ý nghĩa thực sự của giá trị p thường bị hiểu sai, khiến nó trở nên mơ hồ trong cộng đồng học thuật. Do đó, điều này đặt ra một số câu hỏi quan trọng về mối quan hệ giữa giá trị p và giả thuyết không.
Giá trị p là thước đo xác suất dựa trên giả thuyết vô hiệu phản ánh mức độ cực đoan của thống kê kiểm định quan sát được nếu giả thuyết vô hiệu là đúng.
Theo định nghĩa thống kê, giả thuyết vô hiệu là giả thuyết đang được kiểm tra, thường giả định rằng một hiệu ứng hoặc sự khác biệt nào đó không tồn tại. Ví dụ, nếu một nghiên cứu được thiết kế để kiểm tra hiệu quả của một loại thuốc đối với một tình trạng bệnh lý nhất định, giả thuyết không có thể là "loại thuốc đó không có tác dụng". Giá trị p là một công cụ được sử dụng để định lượng giả thuyết này. Cụ thể, nó biểu thị xác suất thu được kết quả hoặc kết quả cực đoan hơn nếu giả thuyết là đúng. Nếu giá trị p rất nhỏ, điều này cho thấy kết quả quan sát được rất khó có thể xảy ra khi xét đến giả thuyết vô hiệu, điều này có thể khiến nhà nghiên cứu bác bỏ giả thuyết vô hiệu.
Năm 2016, Hiệp hội Thống kê Hoa Kỳ (ASA) đã đưa ra tuyên bố rằng "giá trị p không đo lường xác suất giả thuyết nghiên cứu là đúng, cũng không chỉ ra xác suất dữ liệu xảy ra ngẫu nhiên". /p>
Để ứng phó với vấn đề này, nhiều học giả và nhà thống kê đã kêu gọi đánh giá lại việc sử dụng giá trị p. Họ cho rằng giá trị p không đại diện cho quy mô bằng chứng hoặc tầm quan trọng của kết quả, và không nên chỉ được sử dụng làm tiêu chí duy nhất để bác bỏ hoặc chấp nhận một giả thuyết. Có khả năng xảy ra kết luận sai lệch, đặc biệt là khi tiến hành nhiều thử nghiệm hoặc quy mô mẫu nhỏ.
Trong thực tế, các nhà nghiên cứu thường đặt ra "mức ý nghĩa", thường là 0,05, nghĩa là khi giá trị p nhỏ hơn 0,05, nhà nghiên cứu sẽ bác bỏ giả thuyết không. Mặc dù tiêu chuẩn này được sử dụng rộng rãi trong cộng đồng thống kê, nhưng vẫn còn nhiều vấn đề tiềm ẩn đằng sau nó. Các nghiên cứu sử dụng tiêu chuẩn này đôi khi bỏ qua các yếu tố liên quan khác như thiết kế thử nghiệm và chất lượng đo lường, dẫn đến việc giải thích không chính xác kết quả dữ liệu.
"Trong các lĩnh vực như sức khỏe tâm thần và y học lâm sàng, các nhà nghiên cứu phải xem xét mọi khía cạnh của thiết kế để đảm bảo đưa ra kết luận hợp lý."
Một mặt, quy mô của giá trị p phản ánh mức độ tin cậy của kết quả ở một mức độ nào đó; mặt khác, việc dựa vào một con số duy nhất làm cơ sở cho việc ra quyết định cũng có rủi ro và có thể dẫn đến hiện tượng chẳng hạn như "móc giá trị p". Trong trường hợp này, các nhà nghiên cứu có thể tìm cách điều chỉnh hoặc lọc dữ liệu trong quá trình phân tích dữ liệu để làm cho dữ liệu trở nên có ý nghĩa thay vì phản ánh khách quan tình hình thực tế.
Điều đáng chú ý là giá trị p không chỉ là một con số có được từ dữ liệu mẫu mà còn liên quan đến việc giải thích toàn bộ mẫu. Do đó, ngoài việc báo cáo giá trị p, nghiên cứu cũng nên tập trung vào các chỉ số thống kê khác, chẳng hạn như khoảng tin cậy, quy mô hiệu ứng, v.v. Các công cụ thống kê này có thể giúp cung cấp kết quả phân tích toàn diện hơn.
Nhiều nhà thống kê đã đề xuất rằng cần chú ý nhiều hơn đến các phương pháp thống kê suy luận khác, chẳng hạn như khoảng tin cậy và tỷ lệ khả năng, thay vì chỉ dựa vào giá trị p để rút ra kết luận.
Những cuộc tranh luận như vậy đã thúc đẩy việc xem xét lại các phương pháp thống kê trong kinh tế và các lĩnh vực khoa học khác. Năm 2019, ASA đã thành lập một nhóm đặc biệt để xem xét việc sử dụng các phương pháp thống kê trong nghiên cứu khoa học. Họ lưu ý rằng các biện pháp không chắc chắn khác nhau có thể bổ sung cho nhau và nhấn mạnh rằng "khi các giá trị p và kiểm tra ý nghĩa được áp dụng và diễn giải chính xác, chúng có thể cải thiện tính chặt chẽ của các kết luận rút ra từ dữ liệu". Do đó, việc tìm ra các công cụ thống kê phù hợp và diễn giải dữ liệu một cách chính xác là đặc biệt quan trọng.
Nhìn chung, mối quan hệ giữa giá trị p và giả thuyết không đơn giản và rõ ràng, nhưng lại chứa đựng nhiều điểm giao thoa hơn giữa các phương pháp và lý thuyết khoa học. Có lẽ thách thức thực sự không chỉ là cách tính toán hoặc diễn giải giá trị p, mà còn là làm sao để đảm bảo chúng được sử dụng đúng cách và hợp lý trong nghiên cứu. Bạn đã bao giờ nghĩ về cách sử dụng giá trị p một cách hợp lý trong nghiên cứu của mình, thay vì chỉ dựa vào quy mô của nó để đưa ra quyết định chưa?
