Kiểm định giả thuyết trong R
Richie Cotton
Data Evangelist at DataCamp
Các mẫu là tập con ngẫu nhiên của quần thể lớn hơn.

Mỗi quan sát (hàng) trong dữ liệu là độc lập.
Mẫu đủ lớn để giảm bất định và để Định lý Giới hạn Trung tâm áp dụng.
$n \ge 30$
$n$: cỡ mẫu
$n_{1} \ge 30, n_{2} \ge 30$
$n_{i}$: cỡ mẫu của nhóm $i$
Số hàng dữ liệu của bạn $\ge 30$
$n_{i} \ge 30$ với mọi $i$
$n \times \hat{p} \ge 10$
$n \times (1 - \hat{p}) \ge 10$
$n$: cỡ mẫu
$\hat{p}$: tỷ lệ thành công trong mẫu
$n_{1} \times \hat{p}_{1} \ge 10$
$n_{2} \times \hat{p}_{2} \ge 10$
$n_{1} \times (1 - \hat{p}_{1}) \ge 10$
$n_{2} \times (1 - \hat{p}_{2}) \ge 10$
$n_{i} \times \hat{p}_{i} \ge 5$ với mọi $i$
$n_{i} \times (1 - \hat{p}_{i}) \ge 5$ với mọi $i$
$n_{i}$: cỡ mẫu của nhóm $i$
$\hat{p}_{i}$: tỷ lệ thành công trong nhóm $i$
Nếu phân phối bootstrap không giống chuẩn, có thể các giả định không còn hợp lệ.
Kiểm định giả thuyết trong R