AP Statistics

có ý nghĩa thống kêstatistically significant

statistically significantVietnamese: có ý nghĩa thống kê

Còn gọi:Also called: ý nghĩa thống kê · statistical significance · khác biệt có ý nghĩa thống kê

Có ý nghĩa thống kê (statistically significant) chỉ kết quả khó xảy ra do ngẫu nhiên đến mức xác suất đó nhỏ hơn mức ý nghĩa alpha chọn trước.A result is statistically significant when it is so unlikely to arise by chance that its probability falls below a significance level alpha chosen in advance.

Trực giác: Giống như tung đồng xu: nếu bạn tung 10 lần mà được 7 mặt ngửa, điều đó vẫn có thể xảy ra hoàn toàn do may mắn — nhưng nếu bạn tung 1000 lần mà được 700 mặt ngửa, gần như chắc chắn đồng xu bị gian lận.Intuition: Think about flipping a coin: getting 7 heads in 10 flips could easily happen by luck, but getting 700 heads in 1000 flips is almost certainly a rigged coin.

Định nghĩa đầy đủFull definition1 phút đọc1 min read

Trong kiểm định giả thuyết, kết quả có ý nghĩa thống kê (statistically significant) khi giá trị $p$ nhỏ hơn mức ý nghĩa $\alpha$ đã chọn trước, nên bác bỏ $H_0$ . Giá trị $p$ là xác suất, giả sử $H_0$ đúng, thu được kết quả ít nhất cực đoan như kết quả quan sát.

Kết quả này là bằng chứng chống lại $H_0$ , không cho biết $H_0$ đúng với xác suất bao nhiêu. Nó cũng không bảo đảm hiệu ứng lớn hoặc có ý nghĩa thực tiễn; cần xét độ lớn hiệu ứng và bối cảnh.

In hypothesis testing, a result is statistically significant when the $p$ -value is smaller than the significance level $\alpha$ chosen in advance, so $H_0$ is rejected. The $p$ -value is the probability of getting a result at least as extreme as the one observed, assuming $H_0$ is true.

Such a result counts as evidence against $H_0$ , but it says nothing about how likely $H_0$ is to be true. It also does not guarantee that the effect is large or practically important — you still have to consider the size of the effect and the context.

Ký hiệuNotation

p < \alpha

: điều kiện để kết luận có ý nghĩa thống kê, trong đó

p

là giá trị p tính từ dữ liệu và

\alpha

là mức ý nghĩa chọn trước.

p < \alpha

: the condition for concluding that a result is statistically significant, where

p

is the p-value calculated from the data and

\alpha

is the predetermined significance level.

Hay hiểu saiCommon misconceptions3 ý · 1 phút đọc3 points · 1 min read

Có ý nghĩa thống kê không đồng nghĩa hiệu ứng lớn hoặc quan trọng.

Với cỡ mẫu rất lớn, khác biệt rất nhỏ vẫn có thể đạt $p < \alpha$ ; cần xét cả độ lớn hiệu ứng và bối cảnh.

Giá trị $p$ không phải xác suất $H_0$ đúng.

Nó là xác suất, giả sử $H_0$ đúng, thu được kết quả ít nhất cực đoan như kết quả quan sát.

Không bác bỏ $H_0$ không chứng minh $H_0$ đúng.

Điều đó chỉ cho thấy dữ liệu chưa cung cấp đủ bằng chứng chống lại $H_0$ .

Statistical significance does not mean the effect is large or important.

With a very large sample, even a tiny difference can reach $p < \alpha$ , so always weigh the effect size and the context.

A $p$ -value is not the probability that $H_0$ is true.

It is the probability of getting a result at least as extreme as the observed one, assuming $H_0$ is true.

Failing to reject $H_0$ does not prove that $H_0$ is true.

It shows only that the data do not provide enough evidence against $H_0$ .

Mẹo phòng thiExam tips2 mẹo2 tips

Trình bày kết luận theo ba bước.

So sánh $p$ với $\alpha$ , nêu quyết định về $H_0$ , rồi trả lời theo đúng ngữ cảnh.

Đừng xem mọi kết quả có ý nghĩa trong nhiều kiểm định là bằng chứng thuyết phục.

Nêu nguy cơ sai lầm loại I và đề nghị kiểm tra lại các biến đó bằng dữ liệu mới.

State your conclusion in three steps.

Compare $p$ with $\alpha$ , give the decision about $H_0$ , then answer in context.

Don't treat every significant result among many tests as convincing evidence.

Mention the risk of a Type I error and suggest retesting those variables with new data.

Tần suất trong đề AP StatisticsHow often it shows up on AP StatisticsThường xuyênVery common

Khái niệm này sinh ra từ đâuWhere the concept comes from1 phút đọc1 min read

1925John ArbuthnotPierre-Simon LaplaceSiméon-Denis PoissonRonald A. Fisher

Năm 1925, Ronald A. Fisher chọn mốc

p = 0{,}05

làm ranh giới thuận tiện để đánh giá một sai lệch có thể quy cho ngẫu nhiên.

In 1925, Ronald A. Fisher adopted

p = 0.05

as a convenient dividing line for judging whether a deviation could be attributed to chance.

Vì sao mang đúng cái tên này? Chữ "significant" trong tiếng Anh đời thường có nghĩa là "quan trọng", và đây chính là nguồn gốc của vô số hiểu lầm. Trong thống kê, từ này giữ nghĩa gốc hơn: kết quả "signifies" — nó chỉ báo, nó ra hiệu rằng có điều gì đó khác giả thuyết không (null hypothesis), chứ không hề khẳng định điều đó lớn hay đáng để bận tâm trong thực tế. Fisher dùng từ này để mô tả một sai lệch đủ lớn khiến ta không nên tiếp tục quy cho ngẫu nhiên; ông cũng thừa nhận rằng ngưỡng $0{,}05$ chỉ là điểm thuận tiện chứ không thiêng liêng, và có thể thay đổi tùy yêu cầu chặt chẽ của từng bài toán. Vì vậy "có ý nghĩa thống kê" hoàn toàn khác với ý nghĩa thực tiễn (practical significance) hay ý nghĩa lâm sàng (clinical significance) — cái sau mới nói về tầm quan trọng thật sự của một hiệu ứng. Các khái niệm đi kèm cũng dần được bổ sung về sau: mức ý nghĩa (significance level) $\alpha$ gắn với sai lầm loại I (type I error), còn khoảng tin cậy (confidence interval) được Neyman đưa ra năm 1937.

Nguồn đối chiếuSources

Thử nghiệm tương tácInteractive explorer

Rút mẫu khi thuốc vô tác dụng — xem kết quả 'hiếm' vẫn xảy ra bao nhiêu lần

Kéo tham số, thấy khái niệm chuyển động — đăng nhập để mở.Drag the parameters and watch the concept move — sign in to open.

Tạo tài khoảnCreate an account

Bạn nắm chắc chưa?Check your understanding

Quiz câu thật từ ngân hàng đềReal exam questions from our question bank

Vài câu thật gắn đúng khái niệm này, chấm ngay kèm giải thích từng đáp án — hệ thống ghi nhớ bạn nắm tới đâu.A few real questions on exactly this concept, graded instantly with an explanation for every choice — the system remembers how well you know it.

Tạo tài khoảnCreate an account

Học tiếp từ đâyKeep learning

Bài học chứa thuật ngữ nàyLesson that uses this termGiá trị p (p-value)Suy luận cho tỉ lệ (dữ liệu phân loại) · khoácourse AP Statistics

Bài học chứa thuật ngữ nàyLesson that uses this termSai lầm loại I & II khi kiểm địnhSuy luận cho tỉ lệ (dữ liệu phân loại) · khoácourse AP Statistics

Bài học chứa thuật ngữ nàyLesson that uses this termThiết lập kiểm định trung bình và trung bình của hiệuSuy luận cho trung bình (dữ liệu định lượng) · khoácourse AP Statistics

Cần trướcLearn firstp-valuep-value

Dẫn tớiLeads tokiểm định giả thuyếthypothesis testing

Mục tiêu và lộ trình unit ai cũng xem được — làm bài tập và lưu tiến độ thì cần đăng nhập.Anyone can view a unit's goals and roadmap — sign in to do the exercises and save your progress.

Hay nhầm vớiOften confused with

Thuật ngữTermKhác nhau ở đâuHow they differHay nhầm khiMixed up when

sai lầm loại Itype I error

Khác nhau ở đâuHow they differKết quả có ý nghĩa thống kê là kết luận đúng quy trình, còn sai lầm loại I xảy ra khi kết luận đó sai vì giả thuyết không thực ra đúng

Hay nhầm khiMixed up whenđề hỏi 'nếu α = 0,05 thì xác suất kết luận nhầm là bao nhiêu' — thí sinh hay nghĩ 'có ý nghĩa' đã loại trừ khả năng sai lầm loại I

Cùng chủ đềSame topic

Nguồn tham khảoReferences

[1]Barron_AP_Stat_2026. tr. 57, 257–258.