Biên sai số trong khảo sát: đọc con số "cộng trừ 3 điểm phần trăm" cho đúng
Biên sai số cho biết kết quả khảo sát có thể lệch bao nhiêu do chọn mẫu. Cách ước tính nhanh theo cỡ mẫu, cách đọc nhóm nhỏ và những sai số nó không đo.
#thống kê đọc hiểu
Độ nhạy, độ đặc hiệu và tỷ lệ nền: vì sao kết quả dương tính chưa chắc đã đúng
Độ nhạy, độ đặc hiệu và giá trị dự báo dương giải thích vì sao một phép thử chính xác 95% vẫn có thể báo sai phần lớn, kể cả công cụ phát hiện văn bản AI.
Đọc bảng thống kê mô tả trong bài báo: n, trung bình ± độ lệch chuẩn, trung vị và IQR
Cách đọc bảng đặc điểm người tham gia trong bài báo khoa học: n và phần trăm, trung bình ± độ lệch chuẩn, trung vị và IQR, độ lệch chuẩn khác sai số chuẩn.
Kiểm định t, chi bình phương, ANOVA: đọc tên phép kiểm định trong bài báo khoa học
Mỗi phép kiểm định trả lời một kiểu câu hỏi. Cách nhận ra kiểm định t, chi bình phương, ANOVA, phi tham số, tương quan và hồi quy khi đọc bài báo khoa học.
Thanh sai số và biểu đồ rừng: đọc hình trong bài báo khoa học mà không nhầm
Thanh sai số có thể là độ lệch chuẩn, sai số chuẩn hay khoảng tin cậy, mỗi loại đọc một khác. Cách đọc biểu đồ rừng và đường không hiệu ứng ở số 0 hoặc 1.
Nhờ AI giải thích kết quả thống kê trong bài báo: câu lệnh mẫu và cách tự kiểm số
Quy trình dùng chatbot để hiểu phần kết quả thống kê của bài báo: chọn đoạn để dán, câu lệnh mẫu, sáu phép kiểm nhanh bằng tay và những việc không nên giao cho
Rủi ro tương đối và rủi ro tuyệt đối: đọc đúng câu "giảm 50% nguy cơ"
Phân biệt rủi ro tương đối, rủi ro tuyệt đối và số người cần điều trị (NNT) để không bị một con số phần trăm lớn đánh lừa khi đọc tin nghiên cứu.
Những cách hiểu sai giá trị p khi đọc nghiên cứu: bảy câu diễn giải cần sửa
Bảy câu diễn giải giá trị p sai thường gặp trên báo và trong báo cáo học sinh, vì sao sai, cách viết lại cho đúng và cách đọc p cùng các con số khác.
Cỡ hiệu ứng là gì: vì sao kết quả "có ý nghĩa thống kê" vẫn có thể rất nhỏ
Cỡ hiệu ứng cho biết một khác biệt lớn đến đâu, điều giá trị p không nói được. Cách đọc Cohen d, hệ số r và hiệu số thô trong bài nghiên cứu.
P-hacking là gì: vì sao thử đủ nhiều phép so sánh sẽ có kết quả "có ý nghĩa"
P-hacking là thử nhiều cách phân tích rồi chỉ báo cáo kết quả có p nhỏ. Vì sao nó tạo ra phát hiện giả, dấu hiệu nhận ra và cách tránh trong dự án của bạn.