Giá trị p không nói điều bạn tưởng
Ba hiểu nhầm phổ biến nhất:
- "p nhỏ nghĩa là giả thuyết của tôi đúng." Không. Giá trị p nói về xác suất quan sát được dữ liệu như thế này hoặc cực đoan hơn nếu giả thuyết không có hiệu ứng là đúng. Nó không cho biết xác suất giả thuyết của bạn đúng.
- "p nhỏ nghĩa là hiệu ứng lớn." Không. Với mẫu đủ lớn, một hiệu ứng rất nhỏ vẫn cho p rất nhỏ.
- "p lớn nghĩa là không có hiệu ứng." Không. Nó có nghĩa là dữ liệu không đủ bằng chứng, và một nguyên nhân phổ biến là mẫu chưa đủ.
Luôn báo cáo độ lớn hiệu ứng
Đây là con số trả lời câu hỏi thực sự quan trọng: hiệu ứng lớn tới mức nào. Báo cáo kèm đơn vị có ý nghĩa với người đọc — không chỉ hệ số chuẩn hoá mà cả con số thực tế: tăng bao nhiêu điểm, giảm bao nhiêu phần trăm, chênh bao nhiêu ngày.
Khoảng tin cậy nói nhiều hơn giá trị p
Khoảng tin cậy cho biết cả độ lớn ước lượng lẫn độ bất định của nó. Một khoảng hẹp quanh giá trị nhỏ và một khoảng rất rộng chứa cả giá trị lớn là hai tình huống hoàn toàn khác nhau, dù có thể cùng cho một giá trị p.
Khi đọc một kết quả, hãy nhìn khoảng tin cậy trước, giá trị p sau.
Ý nghĩa thống kê và ý nghĩa thực tiễn
Đây là phân biệt quan trọng nhất và hay bị bỏ trong phần bàn luận. Một can thiệp làm tăng điểm trung bình nửa điểm trên thang một trăm có thể có ý nghĩa thống kê nhưng không đáng để triển khai. Hãy luôn thảo luận: kết quả này có đủ lớn để thay đổi cách làm không.
Danh mục cần báo cáo
Với mỗi phân tích chính, nên có đủ:
- Cỡ mẫu thực tế đưa vào phân tích, và số bị loại cùng lý do.
- Thống kê mô tả của các biến chính.
- Độ lớn hiệu ứng kèm khoảng tin cậy.
- Giá trị p, ghi con số cụ thể chứ không chỉ ghi lớn hơn hay nhỏ hơn một ngưỡng.
- Kiểm tra các giả định của phương pháp đã dùng.
- Cách xử lý dữ liệu thiếu.
- Phần mềm và phiên bản đã dùng.
Hai lỗi làm sai lệch kết quả
Thử nhiều rồi báo cáo cái đẹp nhất
Chạy hai mươi phân tích, báo cáo ba cái có ý nghĩa. Với hai mươi phép kiểm ở mức ý nghĩa thông thường, việc có vài kết quả "có ý nghĩa" do ngẫu nhiên là điều được chờ đợi. Cách xử lý: khai báo tất cả các phân tích đã thực hiện, và dùng phương pháp hiệu chỉnh cho việc kiểm định nhiều lần khi phù hợp.
Đổi giả thuyết sau khi thấy kết quả
Trình bày một phát hiện tình cờ như thể đó là giả thuyết ban đầu. Kết quả khám phá vẫn có giá trị — nhưng phải gọi đúng tên là khám phá, và cần nghiên cứu khác để xác nhận.
Cách phòng cả hai: ghi lại kế hoạch phân tích trước khi nhìn dữ liệu, và giữ nhật ký các quyết định trong quá trình xử lý.
Về tương quan và nhân quả
Câu này ai cũng biết nhưng vẫn hay vi phạm trong phần bàn luận, thường qua cách dùng từ: "làm tăng", "dẫn tới", "cải thiện". Với dữ liệu quan sát, hãy dùng ngôn ngữ tương ứng: "liên quan tới", "đi cùng với", "gắn với". Sự cẩn thận trong từ ngữ là một phần của tính chính xác khoa học.
Lưu ý: quy chế tuyển sinh, đào tạo và quy định về văn bằng do cơ quan quản lý nhà nước và từng cơ sở đào tạo ban hành, có thay đổi theo thời gian. Bài viết mô tả cách làm thường gặp; trước khi ra quyết định, hãy đọc thông báo hiện hành của chính trường bạn quan tâm và hỏi phòng đào tạo.
