Cám ơn thầy Tuấn nhiều ạ. Về định nghĩa của p-value thầy chia sẻ thì em hiểu nhưng đến kết luận của ví dụ thì khiến em hơi hoang mang và bị lẫn lộn. Điều này, buộc em phải đi nghe thêm một loạt bài p-value ở các chia sẻ khác từ các bạn nước ngoài để hiểu rõ hơn. Đầu tiên chúng ta cần phân biệt trước hết p-value và alpha (mức ý nghĩa kiểm định, có tài liệu ghi là đây là xác suất sai lầm loại 1, tức bác bỏ H0 nhưng H0 đúng). Việc so sánh p-value với alpha khiến bản thân em nhầm lẫn alpha cũng là một p-value. Giờ tạm xem alpha là mức ý nghĩa kiểm định, là xác suất sai lầm bác bỏ H0 nhưng H0 là đúng. Còn p-value theo định nghĩa mà em thấy các bạn nước ngoài hay dùng chính là Nếu H0 là đúng thì p-value chính là xác suất quan sát được dữ kiện kiểm định trong bộ dữ liệu ta dùng để kiểm định. Trong ví dụ của thầy, chiều cao 204 của em Tài chính là "dữ kiện kiểm định" trong bộ dữ liệu kiểm định về chiều cao của Nam giới ở tpHCM trích ra từ nghiên cứu của thầy. Thì sau khi tính toán chỉ số p-value cho dữ kiện 204, xác suất xảy ra là 8 phần một trăm triệu và giá trị này nhỏ hơn mức xác suất sai lầm loại 1.
Thầy giảng trình tự,lầy ví dụ từ thực tế đời thường nên dễ hiểu hơn người khác.Đặc biệt là nền tảng triết lý trong thống kê của từng công thức hay con số giữa lí thuyết con số thống kê và đời thường.
Em thích câu thầy nói : Ý nghĩa của giá trị P tựa như đo lường về " MỨC ĐỘ NGẠC NHIÊN " ( Một câu nói đầy tính Triết học để thấy rằng: " KHOA HỌC LÀ TƯ DUY XÁC SUẤT,KINH NGHIỆM LÀ " BÓI MÙ SỜ VOI " )
Dạ thưa thầy cho em hỏi khi em sử dụng excel để phân tích phương sai 1 yếu tố (Bảng Anova single factor) nhưng e vẫn chưa hiểu ô giá trị P value tính như thế nào cả ạ? thầy có thể nói cho em cách tính ko ạ?
Thưa thầy e có thể hiểu chỉ số P theo cách này được không ạ. Xác suất có người cao hơn 204 cm khi 204 cm không phải là chiều cao ngoại hạng. Còn nếu giả thuyết của e là có mối tương quan giữa X và Y thì xác suất xảy ra trường hợp X và Y có mối tương quan là P nếu như X và Y không có mối tương quan. Mong thầy cho e câu trả lời đúng. E cảm ơn thầy
da, thưa Giao sư và các bạn! em muốn hỏi GS là nếu gia thuyết vô hiệu mà sai thì P-value (vi du 0.09)mang ý nghĩa là có 9% xác suất của Data là không thuộc vào giả thuyết vô hiệu đúng không ạ. em cảm ơn GS và mọi người!
theo slide của thầy thì là P là xác xuất của "dữ liệu xảy ra" nếu "giả thuyết vô hiệu là đúng" theo mình là hiểu như bạn là đúng (vì lúc đi học được học như vậy thì phải), còn trong bài giảng này theo mình ý thầy Tuấn là muốn nói đến chỉ số P là xác xuất dữ liệu xảy ra (mức độ ngạc nhiên của dữ liệu) khi giả thuyết vô hiêu (H0) là đúng, như trường hợp em Tài thì xác xuất có chiều cao như Tài vẫn xảy ra là 8 người trên dân số 100 triệu dân. (p=0,00000008)
Sâu xa hình thành nên trị số P nói về cách giải quyết vấn đề quy nạp "phần lớn những gì sẽ xảy ra rồi cũng sẽ giống những gì đã xảy ra mà thôi" hay còn gọi là chủ thuyết duy nghiệm.
Tại sao phải chỉ mất 5% để kiểm sai "bác bỏ" một giả thuyết trong khi giả thuyết ấy có thể kiểm đúng hơn gấp đôi 10% thậm chí là 50% 70% 80% giá trị phổ quát là đúng?
Thưa thầy Tuấn, với 90 triệu người VN thì số lượng người nam từ 18-40 tuổi chắc chỉ chiếm khoảng 15%. Do đó số người có chiều cao như Tài chỉ là 1 người.
Trị số p giải quyết vấn đề gì? Nếu không có trị số p thì chúng ta sẽ gặp phải khó khăn gì? Xuất phát từ vấn đề quy nạp làm sao có thể dựa vào một nhóm hữu hạn quan sát để khẳng định tính khả dĩ chắc chắn của một lý thuyết được xem là phổ quát đem suy ra trong quần thể vô hạn? Quần thể là mở vũ trụ là mở chính vì tính mở này nên việc thừa nhận tính phổ quát tuyệt đối của một giả thuyết là không thể
Ý nghĩa của trị số p nhằm kiểm sai giả thuyết chính có phải là nhiễu không Vd: đi mua chuối trong bách hóa Chuối mới ngon có giá 100k Để vài ngày sau giảm giá 25% còn 75k P=25% nhỏ hơn 5% kết luận đó không phải chuối ngon, giả thuyết chính chuối được giảm giá thì ngon bị bác bỏ
![โรงเรียนดัดสันดาน นักเรียนเถื่อน..!! [โรงเรียนไดเม่]](http://i.ytimg.com/vi/vRKPeXn4Fl4/mqdefault.jpg)
Em đang là sinh viên ngành Y Học Dự Phòng, hiện tại em đang tìm hiểu về nghiên cứu khoa học. Em đã tìm đọc các quyển sách của thầy, và nhờ những bài giảng này em đã hiểu được chút ít về NCKH. Em thực sự cảm ơn thầy rất nhiều ạ!
Cám ơn thầy Tuấn nhiều ạ. Về định nghĩa của p-value thầy chia sẻ thì em hiểu nhưng đến kết luận của ví dụ thì khiến em hơi hoang mang và bị lẫn lộn. Điều này, buộc em phải đi nghe thêm một loạt bài p-value ở các chia sẻ khác từ các bạn nước ngoài để hiểu rõ hơn.
Đầu tiên chúng ta cần phân biệt trước hết p-value và alpha (mức ý nghĩa kiểm định, có tài liệu ghi là đây là xác suất sai lầm loại 1, tức bác bỏ H0 nhưng H0 đúng). Việc so sánh p-value với alpha khiến bản thân em nhầm lẫn alpha cũng là một p-value.
Giờ tạm xem alpha là mức ý nghĩa kiểm định, là xác suất sai lầm bác bỏ H0 nhưng H0 là đúng.
Còn p-value theo định nghĩa mà em thấy các bạn nước ngoài hay dùng chính là Nếu H0 là đúng thì p-value chính là xác suất quan sát được dữ kiện kiểm định trong bộ dữ liệu ta dùng để kiểm định.
Trong ví dụ của thầy, chiều cao 204 của em Tài chính là "dữ kiện kiểm định" trong bộ dữ liệu kiểm định về chiều cao của Nam giới ở tpHCM trích ra từ nghiên cứu của thầy. Thì sau khi tính toán chỉ số p-value cho dữ kiện 204, xác suất xảy ra là 8 phần một trăm triệu và giá trị này nhỏ hơn mức xác suất sai lầm loại 1.
Đến hôm nay bài giảng này vẫn còn giúp ích đc em rất nhiều. Em cám ơn! Chúc sức khoẻ đến Giáo sư!
Thầy giảng trình tự,lầy ví dụ từ thực tế đời thường nên dễ hiểu hơn người khác.Đặc biệt là nền tảng triết lý trong thống kê của từng công thức hay con số giữa lí thuyết con số thống kê và đời thường.
cảm ơn giáo sư rất nhiều vì bài giảng hữu ích này
Dạ em cảm ơn Thầy Tuấn!
Em thích câu thầy nói : Ý nghĩa của giá trị P tựa như đo lường về " MỨC ĐỘ NGẠC NHIÊN " ( Một câu nói đầy tính Triết học để thấy rằng: " KHOA HỌC LÀ TƯ DUY XÁC SUẤT,KINH NGHIỆM LÀ " BÓI MÙ SỜ VOI " )
Cảm ơn thầy
Mong thầy tiếp tục cho ra nhiều clip nữa, hay quá thầy ạ.....
Dạ thưa thầy cho em hỏi khi em sử dụng excel để phân tích phương sai 1 yếu tố (Bảng Anova single factor) nhưng e vẫn chưa hiểu ô giá trị P value tính như thế nào cả ạ? thầy có thể nói cho em cách tính ko ạ?
Thưa thầy e có thể hiểu chỉ số P theo cách này được không ạ. Xác suất có người cao hơn 204 cm khi 204 cm không phải là chiều cao ngoại hạng. Còn nếu giả thuyết của e là có mối tương quan giữa X và Y thì xác suất xảy ra trường hợp X và Y có mối tương quan là P nếu như X và Y không có mối tương quan. Mong thầy cho e câu trả lời đúng. E cảm ơn thầy
Thầy ơi, mong thầy hướng dẫn phương pháp kiểm định Bayes đi ạ,.....em xin thầy......
có thể hiểu phát biểu giả thuyết vô hiệu là phát biểu giả thuyết phủ định ko ah?
da, thưa Giao sư và các bạn! em muốn hỏi GS là nếu gia thuyết vô hiệu mà sai thì P-value (vi du 0.09)mang ý nghĩa là có 9% xác suất của Data là không thuộc vào giả thuyết vô hiệu đúng không ạ. em cảm ơn GS và mọi người!
Vậy nếu sử dụng lệnh: pnorm(204, mean =168, sd = 6.88) thì đây là xác suất xuất hiện những người cao từ 204 trở xuống phải không thầy?.
À, tôi quên độ tuổi. Cám ơn em. Nhưng thật ra, tôi nghi em ấy có hội chứng khác ...
theo slide của thầy thì là
P là xác xuất của "dữ liệu xảy ra" nếu "giả thuyết vô hiệu là đúng"
theo mình là hiểu như bạn là đúng (vì lúc đi học được học như vậy thì phải), còn trong bài giảng này theo mình ý thầy Tuấn là muốn nói đến chỉ số P là xác xuất dữ liệu xảy ra (mức độ ngạc nhiên của dữ liệu) khi giả thuyết vô hiêu (H0) là đúng, như trường hợp em Tài thì xác xuất có chiều cao như Tài vẫn xảy ra là 8 người trên dân số 100 triệu dân. (p=0,00000008)
em tài đã nằm ngoài vùng 95% rồi, còn tính xác suất của em Tài thế nào, thì dùng công thức khác
Ở đây với p=8.4e-8(
Cảm ơn anh Tuấn
Sâu xa hình thành nên trị số P nói về cách giải quyết vấn đề quy nạp "phần lớn những gì sẽ xảy ra rồi cũng sẽ giống những gì đã xảy ra mà thôi" hay còn gọi là chủ thuyết duy nghiệm.
8:30
25:49 chứng minh nghịch đảo
Vì sao phải chứng minh nghịch đảo?
Tại sao phải chỉ mất 5% để kiểm sai "bác bỏ" một giả thuyết trong khi giả thuyết ấy có thể kiểm đúng hơn gấp đôi 10% thậm chí là 50% 70% 80% giá trị phổ quát là đúng?
TOÁN HỌC LÀ " CHỌN GÓC NHÌN " / VĂN THƠ LAY ĐỘNG " TRÁI TIM " CON NGƯỜI ( Kính tặng thày Nguyễn Văn Tuấn )
Em chưa hiểu độ lệch chuẩn 6.68 cm, trong khi chiều cao trung bình là 1.68.
Nhiều người cũng lầm như em vậy (ngày xưa, tôi cũng vậy). Thật ra, trị số P không có ý nghĩa như type I error. Cái này tôi sẽ giải thích sau.
nghe giảng, em có thể hiểu là: "Nếu kéo dài "cái chuông" phân phối chuẩn ra chạm đến hoành độ x>204 thì xác suất tìm được điểm x=204 là P"
Quần thể giả lập ban đầu của giáo sư là 100.000 người, chứ không phải là 100 triệu. Do đó, số người cao từ 204cm phải nhiều hơn nhiều lần á thầy ơi.
Thưa thầy Tuấn, với 90 triệu người VN thì số lượng người nam từ 18-40 tuổi chắc chỉ chiếm khoảng 15%. Do đó số người có chiều cao như Tài chỉ là 1 người.
HOÀI NGHI LÀ CHA CỦA CHÂN LÝ,NHU CẦU LÀ MẸ CỦA SÁNG TẠO ( Tặng Thầy Nguyễn Văn Tuấn câu châm ngôn mà em đúc kết được )
Xem xong hiểu. Nhưng để giải thích khi người khac hỏi thì hơi khó, phải trình bày đầu đuôi mới ra lẽ
Trị số p giải quyết vấn đề gì? Nếu không có trị số p thì chúng ta sẽ gặp phải khó khăn gì?
Xuất phát từ vấn đề quy nạp làm sao có thể dựa vào một nhóm hữu hạn quan sát để khẳng định tính khả dĩ chắc chắn của một lý thuyết được xem là phổ quát đem suy ra trong quần thể vô hạn? Quần thể là mở vũ trụ là mở chính vì tính mở này nên việc thừa nhận tính phổ quát tuyệt đối của một giả thuyết là không thể
Xác suất của dữ liệu để khẳng định giả thuyết vô hiệu là đúng
TRỊ SỐ P = đo mức độ ngạc nhiên nhiều hay ít ( đo mức độ " bói mù sờ voi " ) trong đời thường
Ý nghĩa của trị số p nhằm kiểm sai giả thuyết chính có phải là nhiễu không
Vd: đi mua chuối trong bách hóa
Chuối mới ngon có giá 100k
Để vài ngày sau giảm giá 25% còn 75k
P=25% nhỏ hơn 5% kết luận đó không phải chuối ngon, giả thuyết chính chuối được giảm giá thì ngon bị bác bỏ