Kiểm định giả thuyết H0 "Trị trung bình về cảm nhận chất lượng thông tin của khách hàng bằng 3":

Để kiểm định giả thuyết H0: "Trị trung bình về cảm nhận chất lượng thông tin của khách hàng bằng 3", ta sử dụng kiểm định T (T-test). Giá trị Sig. (Significance) hay còn gọi là p-value, là xác suất để bác bỏ H0 khi H0 đúng. * Nếu Sig. < alpha (mức ý nghĩa, thường là 0.05), ta bác bỏ H0. * Nếu Sig. >= alpha, ta chấp nhận H0. **Xét các phương án:** * **A.** Sig = 0.015 < 0.05 => Bác bỏ H0. Kết luận: trị trung bình khác 3. **=> Đúng** * **B.** Sig = 0.501 > 0.05 => Chấp nhận H0. Kết luận: trị trung bình bằng 3. **=> Đúng về mặt logic nhưng sai vì câu hỏi là chọn đáp án đúng nhất. Đáp án A có Sig nhỏ hơn nên mạnh mẽ hơn trong việc bác bỏ H0.** * **C.** Sig = 0.051 > 0.05 => Chấp nhận H0. Kết luận: trị trung bình bằng 3. **=> Đúng về mặt logic nhưng không chính xác bằng A vì 0.051 rất gần 0.05, và quan trọng hơn là A đã đưa ra được kết luận mạnh mẽ hơn về việc bác bỏ H0** * **D.** Sig = 0.010 < 0.05 => Bác bỏ H0. Kết luận: trị trung bình khác 3. **=> Đúng. Tuy nhiên, cần chọn đáp án duy nhất một đáp án đúng nhất. So sánh A và D, Sig của D nhỏ hơn của A (0.010 < 0.015) nên D mạnh mẽ hơn trong việc bác bỏ H0, nhưng cả hai đáp án đều đúng nên ta cần chọn đáp án đầy đủ nhất. Trong trường hợp này cả hai đáp án đều tương đương** **Vậy, đáp án đúng nhất là A.**