AP Statistics
data

Dữ liệu (data) là tập hợp các giá trị ghi nhận được khi đo lường hoặc quan sát một đặc điểm trong nghiên cứu thống kê.
Trong thống kê, dữ liệu xuất hiện khi ta ghi lại kết quả từ một biến (variable) — đó có thể là chiều cao của học sinh, số giờ học bài hay ý kiến về một sản phẩm. Mỗi lần ghi nhận được gọi là một quan sát (observation), và toàn bộ các quan sát của một nghiên cứu tạo thành tập dữ liệu (dataset). Người ta thường ký hiệu một tập dữ liệu gồm quan sát bằng , trong đó là giá trị được ghi nhận ở lần đo thứ . Công thức này chỉ đơn giản là cách viết gọn các giá trị theo thứ tự để tiện tính toán và trình bày.
Dữ liệu không tự nói lên điều gì nếu không được sắp xếp và diễn giải đúng cách. Do đó, thống kê mô tả đặt dữ liệu vào bảng, biểu đồ hoặc các đại lượng như trung bình, trung vị và độ lệch chuẩn. Tuy nhiên, trước khi tính toán, người làm thống kê cần phân biệt rõ hai loại dữ liệu: dữ liệu định lượng có thể so sánh bằng số, còn dữ liệu phân loại thuộc về các nhóm tên gọi. Nhờ đó, cách thu thập dữ liệu (data collection) và công cụ phân tích được chọn sẽ phù hợp với bản chất của thông tin.
Việc thu thập dữ liệu còn quyết định đến độ tin cậy của mọi kết luận sau này. Nếu dữ liệu được chọn mẫu thiên lệch hoặc ghi nhận sai, thì cả biểu đồ đẹp mắt lẫn giá trị p đều không thể cứu vãn ý nghĩa thực tiễn. Vì vậy, mỗi khi làm việc với dữ liệu, người ta luôn đặt trong ngữ cảnh cụ thể: số liệu thuộc về đối tượng nào, đo bằng phương pháp nào và từ đâu mà ra. Ngược lại, khi dữ liệu đại diện tốt cho tổng thể, nó trở thành cầu nối từ thông tin cụ thể đến nhận định mang tính tổng quát.
Trực giác: Dữ liệu giống như những mảnh ghép rời: mỗi mảnh chỉ cho ta thấy một chi tiết nhỏ, nhưng khi xếp đúng chỗ chúng sẽ hiện ra bức tranh toàn cảnh.
thế kỷ 17–18Giovanni VillaniJohn GrauntGottfried AchenwallJohn Sinclair
So sánh số đếm thô thay vì tỉ lệ là lỗi mất điểm phổ biến nhất.
Cùng một con số 100 mang ý nghĩa khác nhau vì mẫu số khác nhau: và , nên tỉ lệ dê ở hội chợ thứ hai mới là cao hơn. Dữ liệu dạng đếm chỉ so sánh được sau khi quy về cùng một nền, tức là chuyển sang tần suất tương đối (relative frequency) hoặc phần trăm. Vì vậy khi bảng cho số đếm, phản xạ đầu tiên phải là tìm tổng thích hợp để chia, chứ không phải nhìn xem số nào lớn hơn.
Điều kiện kiểm định khi bình phương xét số đếm kỳ vọng, không phải số đếm quan sát.
Có bài mà ô người cao tuổi trả lời "có" chỉ đạt kỳ vọng 3.42, dù số quan sát trong ô đó có thể trông không nhỏ; khi ấy điều kiện không thỏa mãn và phải nói rõ điều đó. Học sinh hay liếc qua các số đếm quan sát, thấy đều lớn hơn 5 rồi kết luận "đã thỏa" — đây là lỗi bị trừ điểm gần như chắc chắn. Do đó hãy chỉ đích danh ô có kỳ vọng nhỏ nhất và viết con số ra giấy.
Điều kiện 10% chỉ cần khi lấy mẫu từ tổng thể hữu hạn, không áp cho thí nghiệm.
Trong một thí nghiệm với người tình nguyện, dữ liệu không sinh ra từ việc lấy mẫu ngẫu nhiên từ tổng thể quan tâm, nên điều kiện ấy vô nghĩa và không cần nhắc tới. Thay vào đó, tính độc lập được bảo đảm nhờ việc gán ngẫu nhiên các nghiệm thức (random assignment) cho những người tham gia. Vì vậy trước khi liệt kê điều kiện, hãy đọc kỹ xem dữ liệu đến từ khảo sát hay từ thí nghiệm.
Cách thu thập dữ liệu quyết định kết luận được phép rút ra, không phải bản thân con số.
Nếu dữ liệu đến từ nghiên cứu quan sát (observational study), ta chỉ được nói về mối liên hệ và phải cảnh giác với biến gây nhiễu; muốn khẳng định quan hệ nhân quả thì cần gán ngẫu nhiên nghiệm thức trong một thí nghiệm. Ngược lại, muốn khái quát hóa cho cả tổng thể lại cần chọn mẫu ngẫu nhiên, mà một nhóm tình nguyện viên thì không có tính chất đó. Nói ngắn gọn, ngẫu nhiên hóa việc gán cho phép suy nhân quả, còn ngẫu nhiên hóa việc chọn cho phép suy rộng.
Cột trong biểu đồ có thể là phần trăm chứ không phải số lượng; hãy đọc nhãn trục tung.
Một quận có cột cao nhất khoảng 71% nghĩa là tỉ lệ ở đó cao nhất, hoàn toàn không có nghĩa là quận đó có nhiều người nhất — quận nhỏ vẫn có thể cho tỉ lệ lớn. Nhầm lẫn này khiến câu trả lời đúng về mặt đọc hình nhưng sai hoàn toàn về mặt kết luận. Do đó khi mô tả, hãy dùng đúng từ: "phần trăm của..." nếu trục là phần trăm, và "số lượng..." nếu trục là số đếm.
Quiz câu thật từ ngân hàng đề
Vài câu thật gắn đúng khái niệm này, chấm ngay kèm giải thích từng đáp án — hệ thống ghi nhớ bạn nắm tới đâu.
Biên soạn bởi DucklingStudy, bản quyền thuộc DucklingStudy. Xuất bản .
Trước khi trở thành một môn khoa học, việc thu thập số liệu chỉ là công việc hành chính của chính quyền. Trong bộ biên niên sử Nuova Cronica ở Florence thế kỷ 14, viên chức kiêm chủ ngân hàng Giovanni Villani đã chép lại dân số, quy định pháp luật, tình hình thương mại, giáo dục và các cơ sở tôn giáo — được xem là lần đầu tiên số liệu được dùng như một yếu tố tích cực trong sử học. Đến năm 1663, John Graunt công bố Natural and Political Observations upon the Bills of Mortality, phân tích các sổ khai tử ở London. Nhà nước cần biết dân mình sinh, chết, đóng thuế ra sao, nên phải đếm; chính nhu cầu quản trị đó đã sinh ra thói quen làm việc với dữ liệu.
Vì sao mang đúng cái tên này? Cái tên của ngành học sinh ra từ dữ liệu lại không nhắc gì đến con số, mà nhắc đến nhà nước. Gốc xa nhất là chữ Latinh status, nghĩa là "tình trạng", "hoàn cảnh", về sau mang nghĩa "nhà nước"; xa hơn nữa là động từ stare, "đứng". Năm 1589 học giả người Ý Girolamo Ghilini đã dùng chữ statistic để chỉ một tập hợp sự kiện và thông tin về một quốc gia, còn năm 1749 nhà khoa học chính trị người Đức Gottfried Achenwall đưa ra chữ Statistik cho môn học phân tích số liệu về nhà nước — thứ mà tiếng Anh khi ấy gọi là số học chính trị (political arithmetic). Từ này vào tiếng Anh qua tiếng Đức, và định hình nghĩa hiện đại trong bộ Statistical Account of Scotland của Sir John Sinclair những năm 1790. Phải sang đầu thế kỷ 19 nó mới rộng ra thành việc thu thập và phân loại dữ liệu nói chung, tức là thống kê (statistics) như ta hiểu ngày nay.
Bấm từng tên cột — xem 30 dòng ghi thô tự gộp thành bảng tóm tắt
Kéo tham số, thấy khái niệm chuyển động — mở khoá bằng tài khoản 0đ.
Viết hẳn phân số ra giấy trước khi ghi kết quả phần trăm.
Thói quen này còn buộc chính bạn phải xác định mẫu số đúng trước khi tính, nhờ đó tránh được lỗi chia nhầm cho tổng hàng thay vì tổng cột.
Luôn nêu rõ nhóm quy chiếu khi kết luận từ bảng hai chiều.
Với dạng câu hỏi khẳng định nào được dữ liệu ủng hộ, mỗi phương án thường ứng với một mẫu số khác nhau, và bẫy nằm đúng ở chỗ đổi lén nhóm quy chiếu. Vì vậy hãy gạch chân cụm "of all..." hoặc "among those who..." trong đề trước khi tính.
Mỗi điều kiện phải ghi đủ: tên điều kiện, con số cụ thể, kết luận thỏa hay không.
Đừng liệt kê máy móc mọi điều kiện đã học — nêu điều kiện không liên quan đến bối cảnh dữ liệu vừa tốn thời gian vừa để lộ rằng bạn chưa phân biệt được thí nghiệm với khảo sát.
Bảng ghi lại dữ liệu phân loại về hai biến là thế hệ của người được hỏi và công ty được người đó ưa thích. Chỉ nhận định (I) được dữ liệu ủng hộ: trong nhóm thế hệ X có 62% chọn công ty B, cao hơn hẳn tỷ lệ khoảng 42,7% của thế hệ Y. Hai nhận định còn lại sai vì đã so sánh số đếm thô giữa những nhóm có cỡ khác nhau thay vì so sánh tỷ lệ trong từng nhóm.
Đây là dữ liệu định lượng về thời gian đi học của 15 học sinh. Phân bố lệch phải, có trung vị 12 phút và khoảng tứ phân vị 8 phút, kèm một giá trị ngoại lai 45 phút — nhiều khả năng là một học sinh ở xa trường hoặc gặp kẹt xe hôm đó. Vì có giá trị ngoại lai kéo trung bình lên tới 14 phút, trung vị 12 phút là con số mô tả thời gian đi học tiêu biểu của lớp một cách trung thực hơn.