Là gì
Khi chỉ có một mẫu nhỏ, trung bình và độ lệch chuẩn tính từ mẫu còn dao động từ mẫu này sang mẫu khác. Ba phân phối trong trang này mô tả đúng sự dao động đó. Student's t Distribution (Phân phối t) mô tả con số "trung bình mẫu lệch khỏi trung bình thật bao nhiêu lần sai số chuẩn" khi độ lệch chuẩn thật chưa biết. Chi-Square Distribution (Phân phối chi bình phương, đọc là "kai bình phương") mô tả mức dao động của phương sai mẫu quanh phương sai thật. F Distribution (Phân phối F) mô tả tỷ số của hai phương sai mẫu.
Điểm chung: cả ba có thêm một con số gọi là bậc tự do (degrees of freedom, ký hiệu v hoặc df), thường bằng cỡ mẫu trừ 1. Bậc tự do cho biết mẫu chứa bao nhiêu thông tin độc lập; mẫu nhỏ thì bậc tự do nhỏ và phân phối rộng hơn. Ba phân phối này thường gọi chung là phân phối mẫu (sampling distribution) của các thống kê tương ứng.
Vì sao cần
Phân phối chuẩn giả định biết sẵn độ lệch chuẩn thật. Thực tế gần như không biết, phải ước lượng từ mẫu, và với mẫu nhỏ việc đó thêm bất định. Phân phối t chấp nhận bất định đó bằng cách có đuôi dày hơn chuẩn, nên khoảng tin cậy rộng hơn và kết luận thận trọng hơn. Chi bình phương và F cho phép nói về biến thiên: có vượt tiêu chuẩn không, hai quy trình hay hai máy có biến thiên khác nhau không. Ba phân phối này là cơ sở của kiểm định t, kiểm định chi bình phương và phân tích phương sai (ANOVA) ở giai đoạn Phân tích.
Phần còn lại dành cho thành viên
Đang kiểm tra quyền xem của bạn…