Thống kê suy luận và một số công cụ, phương pháp kiểm định giả thuyết thường dùng:
Là công cụ để ước lượng số lượng mẫu cần thiết nhằm đảm bảo kết quả khảo sát có ý nghĩa thống kê.
Trước khi thực hiện khảo sát hoặc thử nghiệm để đảm bảo đủ mẫu để phát hiện ra sự khác biệt có ý nghĩa.
Bạn muốn khảo sát ý kiến khách hàng với độ tin cậy 95% và sai số 5%. Dựa vào ước tính tỷ lệ phản hồi là 50%, bạn sử dụng công cụ để biết cần tối thiểu 385 người trả lời.
Là kiểm định để so sánh trung bình của một mẫu với một giá trị trung bình giả định (μ).
Khi bạn có một mẫu và muốn kiểm tra xem trung bình của nó có khác biệt so với một giá trị chuẩn nào đó không.
Bạn đo chiều cao trung bình của 30 sinh viên và muốn biết nó có khác 165 cm không.
Là kiểm định để so sánh trung bình của hai nhóm độc lập.
Khi bạn muốn biết hai nhóm khác nhau có trung bình khác nhau không.
So sánh điểm thi trung bình của nhóm học sinh học online và học offline.
Là kiểm định để so sánh trung bình của hai nhóm dữ liệu có liên hệ (đôi).
Khi bạn có hai bộ dữ liệu từ cùng một nhóm (trước-sau, hoặc hai điều kiện). Lưu ý dữ liệu cần đi theo cặp, số lượng sample size của 1 cặp dữ liệu phải bằng nhau và sắp xếp theo đúng thứ tự.
Đo thời gian hoàn thành bài kiểm tra trước và sau khi sử dụng tính năng ôn đề bao đỗ để xem có thay đổi hay không.
Kiểm định dùng để so sánh tần suất quan sát được với tần suất kỳ vọng.
Khi dữ liệu là dạng phân loại (categorical), để kiểm tra sự độc lập hoặc phù hợp.
Kiểm tra xem giới tính (nam/nữ) có liên quan đến lựa chọn món ăn (chay/mặn) không.
Là kiểm định phi tham số để so sánh trung vị giữa nhiều hơn hai nhóm độc lập.
Khi dữ liệu không phân phối chuẩn, hoặc là dữ liệu thứ tự (ordinal).
So sánh mức độ hài lòng (rất không hài lòng → rất hài lòng) của khách hàng giữa ba chi nhánh cửa hàng.
Là kiểm định so sánh tỷ lệ giữa hai nhóm độc lập.
Khi bạn muốn biết tỷ lệ sự kiện xảy ra trong hai nhóm có khác nhau không.
So sánh tỷ lệ đăng ký gói premium giữa hai giao diện A/B test.