Để có thể dễ dàng phân tích dữ liệu cho các hoạt động thống kê, người ta thường sử dụng các giả thuyết để đơn giản hóa việc xác nhận dữ liệu trên cơ sở quan sát một quá trình được mô hình hóa thông qua một tập hợp biến ngẫu nhiên. Một trong những giả thuyết thống kê được nhiều người sử dụng đó là giả thuyết không hay còn gọi là giả thuyết rỗng. 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.
Vậy cụ thể giả thuyết không (Null Hypothesis) là gì? Cách hoạt động của giả thuyết này ra sao? Hãy cùng tìm hiểu qua bài viết dưới đây.
Mục Lục
Giả thuyết không (Null Hypothesis) là gì?
Giả thuyết là một suy đoán không đủ bằng chứng, cần thiết để kiểm tra và thử nghiệm thêm. Với thử nghiệm sâu hơn, một giả thuyết thường có thể được chứng minh là đúng hoặc sai.
Giả thuyết không (Null HypoThesis) cho thấy rằng không có ý nghĩa thống kê trong một tập hợp nhất định. Điều này ngụ ý rằng bất kỳ loại sai lệch hoặc mức độ quan trọng nào bạn thấy trong tập dữ liệu chỉ là kết quả của sự may rủi. Điều này được coi là đúng cho đến khi bằng chứng phân tích chứng minh nó sai và thay thế nó bằng một giả thuyết khác.
Không có ý nghĩa thống kê nào tồn tại trong một tập hợp các quan sát nhất định. Và giả thuyết không được cho là đúng cho đến khi có bằng chứng thống kê bác bỏ bằng một giả thuyết thay thế khác.
Giả thuyết không có ký hiệu là H0. Mục tiêu đặt ra là xem dữ liệu trong các nghiên cứu thực nghiệm có mâu thuẫn gì với giả thuyết này hay không. Kiểm định giả thuyết cho phép xác định xác suất sai so với giả thuyết không thông qua việc nhận định các dữ liệu thu thập. Cụ thể hơn là xác suất có thể bác bỏ được giả thuyết không.
Vì thế có tên gọi giả thuyết không, mặc dù giả thuyết không đồng thời với giả thuyết tương đối nhưng nếu xác suất giả thuyết không bị bác bỏ ở mức độ cao thì giả thuyết đối có thể dùng thay thế. Theo đó, những người tiến hành kiểm định giả thuyết thống kê sẽ đặt giả thuyết không ngược lại với những dự tính rồi tính xác suất giả thuyết không bị bác bỏ là bao nhiêu.
Xem thêm:
- Cổ phiếu Penny là gì? Ưu nhươc điểm ra sao? Có nên mua không?
- Trái phiếu ngân hàng là gì? Có nên đầu tư không?
Cách thức hoạt động của giả thuyết không (Null Hypothesis)
Để có thể hiểu được cách thức hoạt động của giả thuyết không, thì hãy cùng phân tích bản chất của giả thuyết này:
Giả thuyết không giả định rằng bất kỳ một sự khác biệt nào quan sát được trong một tập hợp các dữ liệu là do sự ngẫu nhiên và đối lập với giả thuyết không là giả thuyết thay thế. Theo thống kê ban đầu của giả thuyết không cho rằng, giá trị trung bình tổng thể tương ứng với giá trị ban đầu đưa ra. Một giả thuyết thay thế chỉ đơn giản là nghịch đảo, hoặc ngược lại của giả thuyết rỗng.
Vì vậy, nếu chúng ta tiếp tục với ví dụ trên, giả thuyết thay thế sẽ là thực sự có một mối quan hệ có ý nghĩa thống kê giữa loại nước mà cây hoa được cung cấp và sự phát triển. Cụ thể hơn, đây sẽ là giả thuyết vô hiệu và giả thuyết thay thế cho nghiên cứu của bạn.
Ví dụ, thời gian trung bình để nấu mì tôm nhãn hiệu A là 12 phút, cụ thể:
- Giả thuyết không sẽ đặt ra là: Thời gian trung bình để nấu mì tôm A bằng 12 phút.
- Giả thuyết thay thế là: Thời gian trung bình nấu mì tôm A khác 12 phút.
Kiểm định giả thuyết cho phép chấp nhận hoặc bác bỏ mức độ tin cậy đối với giả thuyết không. Trong đó, quy trình kiểm định được thực hiện theo 4 bước như sau:
- Phân tích nêu ra 2 giả thuyết, trong đó có 1 giả thuyết là đúng.
- Xây dựng kế hoạch phân tích để phác thảo đánh giá những dữ liệu.
- Thực hiện phân tích dữ liệu.
- Phân tích kết quả và đưa ra kết luận giả thuyết không có được chấp nhận hay bị bác bỏ.
Ví dụ về giả thuyết không (Null Hypothesis)
Để có thể dễ hình dung hơn về giả thuyết không thì hãy cùng phân tích 2 ví dụ đơn giản dưới đây về giả thuyết không:
Hiệu trưởng của trường THPT B báo cáo rằng học sinh lớp 12 trong trường đạt điểm trung bình 7/10 trong kì thi tốt nghiệp. Để kiểm định giả thuyết này, chúng ta chọn một mẫu là điểm của 30 học sinh trong toàn bộ 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 (đã tính toán) với giá trị trung bình tổng thể (được hiệu trưởng báo cáo) và xác nhận giả thuyết.
Lấy một ví dụ khác, lợi nhuận hàng năm của một quĩ tương hỗ Q là 8%. Giả sử rằng quĩ tương hỗ Q đã tồn tại được 20 năm. Chúng ta lấy một mẫu ngẫu nhiên lợi nhuận hàng năm của quĩ tương hỗ, giả sử mẫu là năm năm và tính giá trị trung bình của nó. Sau đó, chúng ta so sánh giá trị trung bình mẫu (được tính) với tổng thể (được báo cáo bởi quĩ) để xác minh giả thuyết.
Thông thường, giá trị được báo cáo (hoặc thống kê báo cáo) được coi là giả thuyết không và được cho là đúng. Đối với các ví dụ trên, giả thuyết sẽ là:
- Ví dụ 1: Học sinh lớp 12 của trường B đạt điểm trung bình 7/10 trong kì thi tốt nghiệp.
- Ví dụ 2: Lợi nhuận hàng năm của quỹ tương hỗ là 8% mỗi năm.
Hai câu được nêu trên cấu thành giả thuyết không (H0) cho cả hai ví dụ và được cho là đúng – 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 các bằng chứng được đưa ra trước tòa. Tương tự, kiểm định giả thuyết bắt đầu bằng cách nêu và giả định một giả thuyết không đúng, sau đó thực hiện các tính toán để xác định liệu giả định đó có khả năng đúng hay sai.
Điểm quan trọng cần lưu ý là chúng ta kiểm định giả thuyết không vì có các yếu tố khiến ta nghi ngờ về tính hợp lệ của nó. Bất cứ thông tin nào chống lại giả thuyết không phải được nêu trong giả thuyết thay thế (H1).
Đối với các ví dụ trên, giả thuyết thay thế sẽ là:
- Học sinh lớp 12 của trường A có điểm trung bình khác 7.
- Lợi nhuận hàng năm của quỹ tương hỗ khác 8%.
Kiểm định giả thuyết trong đầu tư
Trong lĩnh vực đầu tư, ý nghĩa của null hypothesis là gì?
Trong thế giới tài chính và đầu tư, kiểm tra giả thuyết được sử dụng để xem xét mối quan hệ giữa các yếu tố có thể ảnh hưởng đến lợi nhuận hoặc hiệu suất. Giả thuyết rỗng cho rằng kết quả là ngẫu nhiên, trong khi các nhà đầu tư tìm kiếm mối quan hệ mà nếu được xác định, có thể được sử dụng để tạo ra hiệu suất tốt hơn.
Để hiểu hơn về việc kiểm định giả thuyết không trong lĩnh vực đầu tư tài chính thì chúng ta cùng tìm hiểu từ một ví dụ cụ thể như sau:
Giả sử công ty A nhận thấy rằng, chiến lược đầu tư của họ tạo ra lợi nhuận trung bình cao hơn so với việc mua và nắm giữ một cổ phiếu. Như vậy, giả thuyết không cho rằng, không có sự khác biệt giữa 2 tỷ suất lợi nhuận trung bình. Và công ty A phải chấp nhận điều này cho đến khi có một chứng minh chỉ ra vấn đề đó là sai.
- Giả thuyết thay thế phải nêu rõ ràng chiến lược đầu tư có lợi nhuận trung bình cao hơn so với việc mua và nắm giữ cổ phiếu. Để bác bỏ được giả thuyết không thì phải có kết luận thống kê.
- Nếu công ty A tiến hành kiểm định áp dụng mô hình chuẩn để chứng minh sự khác biệt giữa lợi nhuận. Theo đó, nếu đầu tư theo chiến lược mà họ đưa ra với việc mua và nắm giữ cổ phiếu truyền thống là không đáng kể hay giá trị p-value nhỏ hơn hoặc bằng với 0.05 thì lúc này, công ty A có thể bác bỏ giả thuyết không và chấp nhận giả thuyết thay thế.
Các ý chính của giả thuyết không (Null Hypothesis)
- 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.
Kết luận
Trên đây là những thông tin chia sẻ cụ thể về giả thuyết không (Null hypothesis). Hy vọng qua bài viết trên, mọi người đã có thể hiểu rõ về giả thuyết không là gì cũng như cách sử dụng giả thuyết này trong lĩnh vực đầu tư tài chính. Từ đó có thể tính toán chính xác hơn về kế hoạch đầu tư sau này!
Thông tin được biên tập bởi taichinh24h.com.vn
