(Top Banner Ad)
significance testing
C1
Noun C1 Thống kê học

significance testing

UK: /sɪɡˈnɪfɪkəns ˈtɛstɪŋ/ • US: /sɪɡˈnɪfɪkəns ˈtɛstɪŋ/

Nghĩa tiếng Việt

kiểm định ý nghĩa thống kê thử nghiệm ý nghĩa thống kê
Advanced (C1)
(Content Banner Ad)

Definition & Meaning

English Definition

A statistical method used to determine whether a result or relationship is likely to be due to chance or whether it represents a true finding.

Vietnamese Meaning

Một phương pháp thống kê được sử dụng để xác định xem một kết quả hoặc mối quan hệ có khả năng là do ngẫu nhiên hay nó đại diện cho một phát hiện thực sự.

Media Context

Interactive Examples (Tap video to Pause/Play).

Examples

  • "Significance testing is crucial for validating the results of clinical trials."

    "Kiểm định ý nghĩa thống kê là rất quan trọng để xác thực kết quả của các thử nghiệm lâm sàng."

  • "Researchers used significance testing to analyze the data."

    "Các nhà nghiên cứu đã sử dụng kiểm định ý nghĩa thống kê để phân tích dữ liệu."

  • "The results of the significance testing indicated a statistically significant difference."

    "Kết quả của kiểm định ý nghĩa thống kê cho thấy một sự khác biệt có ý nghĩa thống kê."

Word Family (Họ từ)

POSWordMeaning
Adj significant đáng kể, quan trọng, có ý nghĩa
Adv significantly một cách đáng kể, một cách quan trọng
Verb signify có nghĩa là, biểu thị, cho thấy
Verb test kiểm tra, thử nghiệm
Noun test bài kiểm tra, cuộc thử nghiệm
Noun tester người thử nghiệm, thiết bị kiểm tra

Synonyms

Related Words

Subject Area

Thống kê học

Etymology (Nguồn gốc)

English
significance
English
testing
English (Statistics)
significance testing

Sự Ra Đời Trong Khoa Học Thống Kê

'Significance testing' (kiểm định ý nghĩa) là một khái niệm cốt lõi trong thống kê hiện đại, được phát triển chủ yếu bởi nhà thống kê người Anh Ronald Fisher vào đầu thế kỷ 20. Khái niệm này ra đời nhằm cung cấp một khung phân tích để đánh giá liệu các kết quả quan sát được trong một nghiên cứu có phải là ngẫu nhiên hay chúng thực sự đại diện cho một hiện tượng có ý nghĩa. Nó giúp các nhà khoa học đưa ra kết luận dựa trên bằng chứng định lượng, đặc biệt là khi so sánh các nhóm hoặc đánh giá hiệu quả của các can thiệp.

Usage Note

Significance testing (kiểm định ý nghĩa thống kê) được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khoa học để đánh giá tính đáng tin cậy của kết quả nghiên cứu. Nó giúp các nhà nghiên cứu quyết định xem có nên bác bỏ giả thuyết vô hiệu hay không. Các loại kiểm định ý nghĩa thống kê phổ biến bao gồm t-test, ANOVA, chi-square test, và regression analysis. Lưu ý rằng, ý nghĩa thống kê không nhất thiết có nghĩa là ý nghĩa thực tế (practical significance).

Prepositions

in for on

‘In’ dùng để chỉ bối cảnh hoặc lĩnh vực sử dụng (e.g., 'Significance testing in medical research'). ‘For’ dùng để chỉ mục đích của kiểm định (e.g., 'Significance testing for hypothesis verification'). 'On' thường dùng khi nói về các yếu tố được kiểm định (e.g., 'Significance testing on the effect of a drug').

Collocations (Từ đi kèm)

Adjective + significance testing
  • statistical statistical significance testing
    (kiểm định ý nghĩa thống kê)
  • null hypothesis null hypothesis significance testing (NHST)
    (kiểm định ý nghĩa giả thuyết null)
  • frequentist frequentist significance testing
    (kiểm định ý nghĩa theo trường phái tần suất)
Verb + significance testing
  • conduct conduct significance testing
    (tiến hành kiểm định ý nghĩa)
  • perform perform significance testing
    (thực hiện kiểm định ý nghĩa)
  • apply apply significance testing
    (áp dụng kiểm định ý nghĩa)
  • interpret interpret significance testing results
    (diễn giải kết quả kiểm định ý nghĩa)
Significance testing + Noun
  • approach significance testing approach
    (phương pháp tiếp cận kiểm định ý nghĩa)
  • methods significance testing methods
    (các phương pháp kiểm định ý nghĩa)
  • procedure significance testing procedure
    (quy trình kiểm định ý nghĩa)

Idioms

  • Null Hypothesis Significance Testing (NHST)

    Phương pháp kiểm định ý nghĩa giả thuyết null, một khuôn khổ thống kê phổ biến.

    "Many research papers still rely heavily on Null Hypothesis Significance Testing to draw conclusions."

    (Nhiều bài nghiên cứu vẫn phụ thuộc rất nhiều vào Kiểm định Ý nghĩa Giả thuyết Null để rút ra kết luận.)

  • To conduct/perform significance testing

    Thực hiện quá trình kiểm định ý nghĩa thống kê.

    "Before publishing, researchers must conduct significance testing on their data to validate the findings."

    (Trước khi công bố, các nhà nghiên cứu phải tiến hành kiểm định ý nghĩa trên dữ liệu của họ để xác thực các phát hiện.)

  • The pitfalls/limitations of significance testing

    Những cạm bẫy hoặc hạn chế cố hữu của phương pháp kiểm định ý nghĩa.

    "Understanding the pitfalls of significance testing is crucial for proper interpretation of research results."

    (Hiểu rõ những hạn chế của kiểm định ý nghĩa là rất quan trọng để diễn giải kết quả nghiên cứu một cách đúng đắn.)

Interactive Flashcard

Click the card to flip and test your memory.

significance testing

Noun
Lật mặt

Một phương pháp thống kê được sử dụng để xác định xem một kết quả hoặc mối quan hệ có khả năng là do ngẫu nhiên hay nó đại diện cho một phát hiện thực sự.

"Significance testing is crucial for validating the results of clinical trials."

Nghe phát âm

Grammar Rules

No specific grammar rules found for this term.

Cultural Context

Khám phá các khía cạnh văn hóa và xã hội thú vị xoay quanh từ "significance testing".

Nền Tảng Của Quyết Định Khoa Học

Trong nhiều thập kỷ, 'significance testing' đã trở thành tiêu chuẩn vàng trong nghiên cứu khoa học, từ y học, tâm lý học đến kinh tế học. Việc đạt được 'ý nghĩa thống kê' thường được coi là cánh cửa để công bố kết quả và thậm chí ảnh hưởng đến các chính sách công. Nó định hình cách các nhà khoa học tiếp cận việc kiểm chứng giả thuyết và xây dựng tri thức, tạo ra một 'ngôn ngữ' chung để đánh giá bằng chứng.

Tranh Cãi Về P-value và Tương Lai

Mặc dù quan trọng, 'significance testing' đã gây ra nhiều tranh cãi, đặc biệt là việc lạm dụng hoặc hiểu sai 'p-value' (giá trị p). Nhiều nhà khoa học chỉ trích rằng việc quá chú trọng vào ngưỡng p < 0.05 đã dẫn đến 'khủng hoảng tái tạo' trong một số lĩnh vực, nơi các kết quả 'có ý nghĩa' không thể tái lập. Hiện nay, có nhiều cuộc thảo luận và cải cách đang diễn ra nhằm thúc đẩy việc sử dụng các phương pháp thống kê toàn diện hơn và giải thích kết quả một cách thận trọng, vượt ra ngoài việc chỉ nhìn vào 'ý nghĩa thống kê'.