Webtaichinh chào đọc giả. Today, mình mạn phép đưa ra đánh giá chủ quan về các khái niệm tài chính bằng nội dung Giả thuyết không (Null Hypothesis) là gì? Ví dụ về giả thuyết không
Đa số nguồn đều đc cập nhật thông tin từ những nguồn trang web lớn khác nên có thể vài phần khó hiểu.
Mong mỗi người thông cảm, xin nhận góp ý & gạch đá bên dưới phản hồi
Quý độc giả vui lòng đọc bài viết này trong phòng cá nhân để đạt hiệu quả tốt nhất
Tránh xa toàn bộ những dòng thiết bị gây xao nhoãng trong các công việc tập kết
Bookmark lại bài viết vì mình sẽ update hàng tháng
Giả thuyết rỗng là một loại giả thuyết được sử dụng trong thống kê giả định rằng không tồn tại ý nghĩa thống kê trong một tập hợp các quan sát nhất định.
Hình minh họa. Nguồn: ThoughtCo.
Giả thuyết không
Ý tưởng
Giả thuyết không trong tiếng anh là Giả thuyết Null.
Giả thuyết không là một loại giả thuyết được sử dụng trong thống kê giả định rằng không tồn tại ý nghĩa thống kê trong một tập hợp các quan sát nhất định. Giả thuyết không được coi là đúng cho đến khi có bằng chứng thống kê để bác bỏ nó bằng một giả thuyết thay thế.
Ví dụ, một bài kiểm tra giả thuyết kiểm định rằng thời gian trung bình để nấu một thương hiệu mì A là 12 phút sao cho giả thuyết thay thế giả định rằng tham số dân số không bằng giá trị cho phép thử, tức là 12 phút. Do đó, thời gian nấu cho giá trị trung bình tổng thể không bằng 12 phút mà có thể nhỏ hơn hoặc lớn hơn giá trị đã nêu.
Nếu giả thuyết vô hiệu được chấp nhận hoặc kiểm định thống kê chỉ ra rằng giá trị trung bình tổng thể là 12 min, thì giả thuyết thay thế bị bác bỏ và ngược lại.
Giả thuyết vô hiệu hoạt động như thế nào?
Giả thuyết không giả định rằng bất kỳ sự khác biệt hoặc tầm quan trọng nào bạn quan sát được trong một tập hợp dữ liệu là do ngẫu nhiên. Đối lập với giả thuyết vô hiệu là giả thuyết thay thế.
Giả thuyết rỗng là tuyên bố thống kê ban đầu rằng giá trị trung bình của tổng thể tương đương với giá trị được tra cứu ban đầu. Như ví dụ trên, thời gian trung bình để nấu một nhãn hiệu mì ăn liền cụ thể là 12 phút. Giả thuyết rỗng sẽ được đặt là “Thời gian trung bình để nấu mì A là 12 phút“. Ngược lại, giả thuyết thay thế là”Thời gian trung bình để nấu một món mì khác A 12 phút“hoặc khi giả thuyết không bị bác bỏ.
Kiểm tra giả thuyết cho phép một mô hình toán học chấp nhận hoặc bác bỏ giả thuyết vô hiệu với một mức độ tin cậy nhất định. Các giả thuyết thống kê đã được kiểm tra bằng quy trình bốn bước.
Bước đầu tiên, nhà phân tích nêu hai giả thuyết, trong đó chỉ có một giả thuyết là đúng. Bước tiếp theo là phát triển một kế hoạch phân tích vạch ra cách dữ liệu sẽ được đánh giá. Bước thứ ba là thực hiện phân tích dữ liệu của mẫu. Bước cuối cùng là phân tích kết quả, đưa ra kết luận chấp nhận hay bác bỏ giả thuyết vô hiệu.
Ví dụ về giả thuyết không
Đây là một ví dụ đơn giản về giả thuyết vô hiệu:
Hiệu trưởng trường THPT B cho biết, học sinh lớp 12 của trường đạt điểm trung bình 7 trên 10 trong môn thi cuối kỳ. Để kiểm tra giả thuyết này, chúng tôi chọn một mẫu gồm 30 học sinh trong tổng số 300 học sinh lớp 12 của trường và tính giá trị trung bình của mẫu đó. Sau đó, chúng ta có thể so sánh trung bình mẫu (tính toán) với trung bình dân số (do hiệu trưởng báo cáo) và xác nhận giả thuyết.
Một ví dụ khác, lợi nhuận hàng năm của quỹ tương hỗ Q là 8%. Giả sử rằng quỹ tương hỗ Q đã tồn tại được 20 năm. Chúng tôi lấy một mẫu ngẫu nhiên về lợi tức hàng năm của quỹ tương hỗ, giả sử mẫu là năm năm và tính giá trị trung bình của nó. Sau đó, chúng tôi so sánh giá trị trung bình của mẫu (được tính toán) với dân số (do quỹ báo cáo) để xác minh giả thuyết.
Thông thường, giá trị được báo cáo (hoặc số liệu thống kê được báo cáo) được giả định là giả thuyết rỗng và được giả định là đúng. Đối với các ví dụ trên, giả thuyết sẽ là:
Ví dụ 1: Một học sinh lớp 12 của trường B đạt điểm trung bình trong kỳ thi tốt nghiệp là 7/10.
Ví dụ 2: Lợi tức hàng năm của quỹ tương hỗ là 8% mỗi năm.
Hai câu trên tạo thành giả thuyết vô hiệu (H0) đối với cả hai ví dụ và được cho là đúng – giống như cách một bị cáo trong phiên tòa xét xử được cho là vô tội cho đến khi được chứng minh là có tội với bằng chứng được đưa ra trước tòa. Tương tự, việc kiểm tra giả thuyết bắt đầu bằng cách nêu và giả định một giả thuyết không, sau đó thực hiện các phép tính để xác định xem giả thiết có khả năng đúng hay sai.
Điều quan trọng cần lưu ý là chúng tôi kiểm tra giả thuyết vô hiệu bởi vì có những yếu tố gây nghi ngờ về tính hợp lệ của nó. Mọi thông tin chống lại giả thuyết không được nêu trong giả thuyết thay thế (HĐầu tiên).
Đối với các ví dụ trên, giả thuyết thay thế sẽ là:
Học sinh lớp 12 của trường A có điểm trung bình khác là 7.
Lợi nhuận hàng năm của quỹ tương hỗ là 8%.
Kiểm định giả thuyết trong đầu tư
Như một ví dụ liên quan đến thị trường tài chính, giả sử Alice thấy rằng chiến lược đầu tư của cô tạo ra lợi tức trung bình cao hơn so với mua và nắm giữ một cổ phiếu.
Giả thuyết không giả định rằng không có sự khác biệt giữa hai tỷ suất sinh lợi trung bình và Alice phải chấp nhận điều này cho đến khi chứng minh được điều đó là sai. Và giả thuyết thay thế phải nêu rõ rằng chiến lược đầu tư có lợi tức trung bình cao hơn so với chiến lược mua và giữ truyền thống. Để bác bỏ giả thuyết vô hiệu không yêu cầu kết luận phải có ý nghĩa thống kê.
Nếu Alice tiến hành kiểm tra bằng cách sử dụng mô hình chuẩn và chứng minh rằng sự khác biệt giữa lợi nhuận nếu đầu tư theo chiến lược của cô ấy và lợi nhuận nếu mua và nắm giữ một cổ phiếu truyền thống là đáng kể hoặc -giá trị nhỏ hơn hoặc bằng 0,05, cô ấy có thể từ chối giả thuyết vô hiệu và chấp nhận giả thuyết thay thế.
Ý chính
– Giả thuyết không là một loại phỏng đoán được sử dụng trong thống kê giả định rằng không tồn tại ý nghĩa thống kê trong một tập hợp các quan sát nhất định.
Giả thuyết rỗng chỉ ra rằng không có biến thể nào tồn tại giữa các biến hoặc một biến đơn lẻ không khác với giá trị trung bình của nó.
Đối lập với giả thuyết vô hiệu là giả thuyết thay thế.
Kiểm định giả thuyết cho phép một mô hình toán học chấp nhận hoặc bác bỏ giả thuyết vô hiệu với một mức độ tin cậy nhất định.
(Theo Investopedia)
Nguồn tổng hợp
