cuongpv/Documentation
1
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Actions Packages Projects Releases Wiki Activity

Update

Browse Source
This commit is contained in:
Pham Viet Cuong
2025-10-18 11:55:59 +07:00
parent 9690ed5634
commit e46873ed90
93 changed files with 3196 additions and 0 deletions
Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

126
sample_size_site_full/f_test_guide.html Normal file
View File

@@ -0,0 +1,126 @@
<!DOCTYPE html>
<html lang="vi">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>Kiểm định F về Phương sai (F-test for Variance)</title>
<!-- Tải script MathJax -->
<script id="MathJax-script" async
src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/mathjax@3/es5/tex-mml-chtml.js">
</script>
<style>
body {
font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Segoe UI", Roboto, "Helvetica Neue", Arial, sans-serif;
line-height: 1.8;
max-width: 800px;
margin: auto;
padding: 20px;
color: #333;
}
h1, h2 {
color: #0056b3;
border-bottom: 2px solid #f0f0f0;
padding-bottom: 10px;
}
.formula {
background: #f8f9fa;
padding: 15px;
border-radius: 8px;
margin: 20px 0;
text-align: center;
font-size: 1.1em;
overflow-x: auto;
}
ul {
padding-left: 20px;
}
.alert {
padding: 15px;
margin-bottom: 20px;
border: 1px solid transparent;
border-radius: 4px;
background-color: #fff3cd;
border-color: #ffeeba;
color: #856404;
}
</style>
</head>
<body>
<h1>Kiểm định F để so sánh phương sai (F-test for Variance)</h1>
<p>
Kiểm định F (F-test) được sử dụng để so sánh phương sai của hai quần thể, thường là để kiểm tra giả thuyết rằng hai biến có độ biến thiên bằng nhau. Đây là nền tảng cho các kiểm định như ANOVA, hoặc kiểm tra giả định về tính đồng nhất phương sai trước khi thực hiện các phân tích khác.
</p>
<h2>1. Giả thuyết kiểm định</h2>
<p>
Giả sử có hai mẫu độc lập với phương sai lần lượt là \( \sigma_1^2 \) và \( \sigma_2^2 \), ta muốn kiểm tra:
</p>
<ul>
<li>\( H_0: \sigma_1^2 = \sigma_2^2 \)</li>
<li>\( H_1: \sigma_1^2 \ne \sigma_2^2 \) (hai phía) hoặc \( \sigma_1^2 > \sigma_2^2 \), v.v.</li>
</ul>
<h2>2. Công thức tính thống kê kiểm định F</h2>
<div class="formula">
\[
F = \frac{S_1^2}{S_2^2}
\]
</div>
<p>Trong đó:</p>
<ul>
<li>\( S_1^2 \): phương sai mẫu của nhóm 1</li>
<li>\( S_2^2 \): phương sai mẫu của nhóm 2</li>
<li>Theo quy ước, ta thường đặt phương sai lớn hơn ở tử số để F luôn ≥ 1.</li>
</ul>
<p>
Giá trị \( F \) tuân theo phân phối F với \( (n_1 - 1, n_2 - 1) \) bậc tự do.
</p>
<h2>3. Công thức xấp xỉ tính cỡ mẫu</h2>
<p>
Mặc dù không phổ biến như trong t-test hay chi-square, cỡ mẫu để phát hiện sự khác biệt về phương sai có thể ước tính bằng:
</p>
<div class="formula">
\[
n = \left( \frac{Z_{1-\alpha/2} + Z_{1-\beta}}{\ln(\sigma_1 / \sigma_2) \cdot \sqrt{2}} \right)^2 + 2
\]
</div>
<p>Trong đó:</p>
<ul>
<li>\( \sigma_1 / \sigma_2 \): tỉ lệ giữa hai độ lệch chuẩn mong muốn phân biệt</li>
<li>\( Z_{1-\alpha/2} \): điểm tới hạn phân phối chuẩn (≈ 1.96 nếu \( \alpha = 0.05 \))</li>
<li>\( Z_{1-\beta} \): điểm tới hạn công suất (≈ 0.84 nếu power = 80%)</li>
</ul>
<div class="alert">
<strong>Lưu ý:</strong> Công thức trên chỉ là xấp xỉ. Để có kết quả chính xác, bạn nên dùng phần mềm chuyên dụng như G*Power, R (gói `pwr`), hoặc các công cụ tính toán trực tuyến dựa trên phân phối F chính xác.
</div>
<h2>4. Ứng dụng trong y tế công cộng</h2>
<p>
Kiểm định F được sử dụng để đánh giá sự khác biệt về độ biến thiên của một biến định lượng giữa hai nhóm, ví dụ:
</p>
<ul>
<li>So sánh độ dao động huyết áp giữa nam và nữ.</li>
<li>Kiểm tra tính đồng nhất của biến cholesterol trong hai khu dân cư khác nhau.</li>
<li>Xác định xem thuốc mới có làm giảm sự dao động của đường huyết hơn thuốc cũ không.</li>
</ul>
<p>
Trong phân tích ANOVA, kiểm định F còn giúp đánh giá sự khác biệt trung bình giữa nhiều nhóm — một bước quan trọng trong phân tích y tế cộng đồng có nhiều can thiệp.
</p>
</body>
</html>