Null Hypothesis Là Gì?

Null hypothesis, hay còn gọi là giả thuyết không, là một khái niệm quan trọng trong thống kê suy luận. Nó là một tuyên bố về một tham số quần thể, thường cho rằng không có mối liên hệ hoặc không có sự khác biệt giữa các biến. Việc kiểm định giả thuyết không giúp chúng ta đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu mẫu, liệu có đủ bằng chứng để bác bỏ giả thuyết này hay không.

Null Hypothesis: Khái niệm và Vai trò trong Thống kê

Giả thuyết không là nền tảng của kiểm định giả thuyết thống kê. Nó đóng vai trò như một điểm khởi đầu, một giả định tạm thời mà chúng ta muốn kiểm tra tính hợp lý của nó dựa trên dữ liệu thu thập được. Mục tiêu của kiểm định giả thuyết không phải là chứng minh giả thuyết không đúng, mà là xem xét liệu có đủ bằng chứng để bác bỏ nó hay không.

Cách Xây dựng một Null Hypothesis

Một null hypothesis thường được xây dựng dưới dạng một tuyên bố về sự không tồn tại của một hiệu ứng, sự khác biệt, hoặc mối liên hệ. Ví dụ:

Nghiên cứu về thuốc mới: Null hypothesis có thể là “Thuốc mới không có tác dụng tốt hơn so với thuốc cũ.”
So sánh hiệu quả học tập: Null hypothesis có thể là “Không có sự khác biệt về điểm số giữa nhóm học sinh học online và nhóm học sinh học truyền thống.”
Mối liên hệ giữa thu nhập và chi tiêu: Null hypothesis có thể là “Không có mối liên hệ giữa thu nhập và mức chi tiêu của hộ gia đình.”

Null Hypothesis và Alternative Hypothesis

Khi xây dựng một null hypothesis, chúng ta cũng cần xác định một alternative hypothesis (giả thuyết đối nghịch). Giả thuyết đối nghịch là điều chúng ta muốn chứng minh nếu có đủ bằng chứng để bác bỏ null hypothesis. Ví dụ:

Null hypothesis: “Thuốc mới không có tác dụng tốt hơn so với thuốc cũ.”
Alternative hypothesis: “Thuốc mới có tác dụng tốt hơn so với thuốc cũ.”

Kiểm định Null Hypothesis: P-value và Ý nghĩa Thống kê

Để kiểm định null hypothesis, chúng ta sử dụng dữ liệu mẫu để tính toán một giá trị gọi là p-value. P-value là xác suất quan sát được kết quả tương tự hoặc cực đoan hơn kết quả hiện tại, nếu giả thuyết không là đúng. Một p-value nhỏ (thường nhỏ hơn 0.05) cho thấy có bằng chứng mạnh mẽ để bác bỏ null hypothesis.

Null Hypothesis trong thực tế: Ví dụ minh họa

Giả sử một công ty muốn kiểm tra xem một chiến dịch quảng cáo mới có làm tăng doanh số bán hàng hay không.

Null hypothesis: “Chiến dịch quảng cáo mới không làm tăng doanh số bán hàng.”
Alternative hypothesis: “Chiến dịch quảng cáo mới làm tăng doanh số bán hàng.”

Sau khi chạy chiến dịch quảng cáo và thu thập dữ liệu, công ty tính toán được p-value là 0.03. Vì p-value nhỏ hơn 0.05, công ty có thể bác bỏ null hypothesis và kết luận rằng chiến dịch quảng cáo mới có hiệu quả trong việc tăng doanh số.