dmylogi.ru

Hoe om statistiese betekenisvolheid te evalueer

Die hipotese toets word gelei deur statistiese analise. Die statistiese betekenisvolheid word bereken deur `n waarde te gebruik p, wat jou die waarskynlikheid dat jou resultaat waargeneem sal word, sal waargeneem word, aangesien `n sekere stelling (die nulhipotese) waar is. As hierdie waarde

p is minder as die vlak van betekenisvolheid (algemeen 0.05), kan die eksperiment aanvaar dat die nulhipotese vals is en die alternatiewe hipotese aanvaar. Gebruik `n eenvoudige toets t, jy kan `n waarde bereken p en bepaal die belangrikheid tussen twee verskillende groepe van `n datastel.

stappe

Deel 1
Organiseer jou eksperiment

Prent getiteld Assesseer Statistiese Beduidendheid Stap 1
1
Definieer jou hipotese. Die eerste stap om statistiese betekenisvolheid te evalueer, is om die vraag wat jy wil beantwoord, te definieer en jou hipotese te verklaar. Die hipotese is `n verklaring oor jou eksperimentele data en die verskille wat in die bevolking voorkom. Vir enige eksperiment is daar beide `n nulhipotese en `n alternatiewe hipotese. In die algemeen sal jy twee groepe vergelyk om te sien of hulle dieselfde of anders is.
  • Die nulhipotese (H0) bepaal gewoonlik dat daar geen verskil is tussen jou twee stelle data nie. Byvoorbeeld: studente wat die materiaal voor die klas lees, kry nie hoër finale grade nie.
  • Die alternatiewe hipotese (Hom) is die teenoorgestelde van die nulhipotese en is die stelling dat jy probeer om jou eksperimentele data te ondersteun. Byvoorbeeld: studente wat die materiaal voor die klas lees, kry hoër finale grade.
  • Prent getiteld Assesseer statistiese betekenisvolheid Stap 2
    2
    Stel die vlak van belang om te bepaal hoe ongewoon u data moet wees voordat dit as beduidend beskou kan word. Die vlak van betekenis (ook genoem alfa) is die drempel wat jy gestel het om die betekenis te bepaal. As jou waarde p is minder as of gelyk aan die vlak van betekenis wat vasgestel is, word die data as statisties betekenisvol beskou.
  • As `n algemene reël word die vlak van betekenis (of alfa) algemeen as 0.05 bepaal, wat beteken dat die waarskynlikheid om die verskille in die ewekansige data te waarneem slegs 5% is.
  • `N Hoër vertroue vlak (en dus `n waarde p laer) beteken dat die resultate meer betekenisvol is.
  • As jy meer vertroue in jou data wil hê, stel die waarde p by 0.01. Die waardes Die laagste p word gewoonlik in die vervaardiging gebruik wanneer defekte in produkte opgespoor word. Dit is baie belangrik om sterk vertroue te hê dat alle partye presies sal werk soos hulle moet.
  • Vir die meeste eksperimente wat deur hipoteses gedryf word, is `n betekenisvlak van 0.05 aanvaarbaar.
  • Prent getiteld Assesseer Statistiese Beduidendheid Stap 3
    3
    Kies om `n toets van een of twee sterte te gebruik. Een van die aannames wat `n toets maak t is dat die data normaalweg versprei word. `N Normale dataverdeling vorm `n klokkromme, met die meeste monsters in die middel. Die toets t is `n wiskundige toets om vas te stel of die data buite die normale verspreiding is, hetsy bo of onder, in die "toue" van die kromme.
  • As jy nie seker is of jou data bo of onder die kontrolegroep sal wees nie, gebruik `n twee-sterre toets. Dit laat jou toe om die betekenis in enige rigting te toets.
  • As jy weet in watter rigting jy verwag dat jou data moet winkelen, gebruik `n eenstertoets. In die voorbeeld wat gegee word, verwag jy dat studente se grade verbeter. Daarom sal jy `n eenstert-toets gebruik.
  • Prent getiteld Assesseer Statistiese Beduidendheid Stap 4
    4
    Bepaal die grootte van die monster met `n kraganalise. Die krag van `n toets is die waarskynlikheid om die verwagte resultaat te meet, gegewe `n spesifieke steekproefgrootte. Die algemene drumpel vir die krag (of beta) is 80%. `N Kraganalise kan `n bietjie ingewikkeld wees sonder enige voorlopige data, aangesien u inligting oor u verwagte middele tussen elke groep en hul standaardafwykings benodig. Gebruik `n aanlyn-kraganalise-sakrekenaar om die optimale steekproefgrootte vir jou data te bepaal.
  • Navorsers doen gewoonlik `n klein loodsstudie om hul kraganalise in te lig en die nodige steekproefgrootte vir `n meer uitgebreide studie te bepaal.
  • As jy nie die middele het om `n komplekse loodsstudie uit te voer nie, maak `n paar ramings oor moontlike middele, gebaseer op die lees van die literatuur en studies wat ander mense moontlik gedoen het. Dit sal jou `n goeie plek gee om in terme van steekproefgrootte te begin.
  • Deel 2
    Bereken die standaardafwyking

    Prent getiteld Assesseer Statistiese Beduidendheid Stap 5
    1
    Definieer die formule vir die standaardafwyking. Die standaardafwyking is `n mate van die verspreiding van die data. Dit gee jou inligting oor hoe soortgelyk elke data punt in die steekproef is. Op die eerste oogopslag lyk dit of die vergelyking `n bietjie ingewikkeld is, maar hierdie stappe sal u deur die berekeningsproses lei. Die formule is s = √Σ ((xi - μ) / (N - 1)).s is die standaardafwyking.
  • Σ dui aan dat u al die versamelde monsterwaardes sal byvoeg.
  • xi verteenwoordig elke individuele waarde van jou data.μ is die gemiddelde (of gemiddelde) van jou data vir elke groep.N is die totale getal van die monster.
  • Prent getiteld Assesseer Statistiese Beduidendheid Stap 6
    2
    Gemiddelde die monsters in elke groep. Om die standaardafwyking te bereken, moet u eers die gemiddelde van die monsters in die individuele groepe neem. Die gemiddelde word aangedui met die Griekse letter mu of μ. Om dit te doen, voeg eenvoudig elke monster by en verdeel dan die resultaat volgens die totale aantal monsters.
  • Byvoorbeeld, om die gemiddelde graad van die groep te vind wat die materiaal voor die klas lees, kom ons kyk na sekere data. Vir eenvoud, sal ons `n datastel van 5 punte gebruik: 90, 91, 85, 83 en 94.
  • Voeg al die monsters by: 90 + 91 + 85 + 83 + 94 = 443.
  • Verdeel die som volgens die aantal monsters, N = 5: 443/5 = 88.6.
  • Die gemiddelde telling vir hierdie groep is 88.6.
  • Prent getiteld Assesseer Statistiese Beduidendheid Stap 7
    3
    Trek elke monster van die gemiddelde af. Die volgende gedeelte van die berekening behels die deel (xi - μ) van die vergelyking. U trek elke monster af van die gemiddelde wat u net bereken het. Vir ons voorbeeld sal jy vier subtracties eindig.
  • (90-88.6), (91-88.6), (85-88.6), (83-88.6) en (94-88.6).
  • Die berekende getalle is nou 1.4, 2.4, -3.6, -5.6 en 5.4.
  • Prent getiteld Assesseer Statistiese Betekenis Stap 8
    4
    Verhoog elk van hierdie nommers en voeg hulle by. Elk van hierdie nuwe nommers wat jy nou net bereken het, sal nou kwadraat word. Hierdie stap sal ook enige negatiewe tekens uitskakel. As u na hierdie stap of na afloop van u berekening `n negatiewe teken het, kan u hierdie stap vergeet het.
  • In ons voorbeeld werk ons ​​nou met 1.96, 5.76, 12.96, 31.36 en 29.16.
  • Die byvoeg van hierdie resultate lewer 1,96 + 5,76 + 12,96 + 31,36 + 29,16 = 81,2.


  • Prent getiteld Assesseer Statistiese Betekenis Stap 9
    5
    Verdeel volgens die totale aantal monsters minus 1. Die formule verdeel tussen N - 1 omdat dit die feit regmaak dat jy nie `n hele bevolking getel het nie, maar dat jy `n steekproef van die bevolking van al die studente geneem het om `n skatting te maak.
  • Aftrekking: N - 1 = 5 - 1 = 4
  • Verdeel: 81.2 / 4 = 20.3
  • Prent getiteld Assesseer Statistiese Beduidendheid Stap 10
    6
    Neem die vierkantswortel. Sodra u die aantal monsters minus 1 gedeel het, neem die vierkantswortel van hierdie finale nommer. Dit is die laaste stap om die standaardafwyking te bereken. Daar is statistiese programme wat hierdie berekening vir u sal doen nadat u die rou data ingevoer het.
  • Vir ons voorbeeld is die standaardafwyking van die finale grade van die studente wat voor die klas gelees is s = √20.3 = 4.51.
  • Deel 3
    Bepaal die betekenis

    Prent getiteld Assesseer Statistiese Beduidendheid Stap 11
    1
    Bereken die variansie tussen u twee steekproefgroepe. Tot dusver het die voorbeeld net een van die steekproefgroepe behandel. As jy twee groepe vergelyk, sal jy natuurlik data van albei hê. Bereken die standaardafwyking van die tweede groep monsters en gebruik dit om die variansie tussen die twee eksperimentele groepe te bereken. Die formule vir afwyking is sd = √ ((s1/N1) + (s2/N2)).sd dit is die afwyking tussen die groepe.s1 is die standaardafwyking van groep 1 en N1 is die steekproefgrootte van groep 1.s2 is die standaardafwyking van groep 2 en N2 is die steekproefgrootte van groep 2.
  • Vir ons voorbeeld, sê ons dat groep 2-data (studente wat nie voor die klas gelees het nie) `n steekproefgrootte van 5 en `n standaardafwyking van 5,81 gehad het. Die afwyking is:
  • sd = √ ((s1) /N1) + ((s2) /N2))sd = √ ((4,51) / 5) + ((5,81) / 5)) = √ ((20,34 / 5) + (33,76 / 5)) = √ (4,07 + 6 , 75) = √ 10.82 = 3.29.
  • Prent getiteld Assesseer Statistiese Beduidendheid Stap 12
    2
    Bereken die telling t van jou data. `N telling t kan jy jou data omskakel op `n manier waarmee jy dit kan vergelyk met ander data. tellings t laat jou toe om `n toets uit te voer t wat jou toelaat om die waarskynlikheid te bereken dat twee groepe aansienlik van mekaar verskil. Die formule vir `n telling t is t = (μ1 - μ2) / sd.
  • μ1 Dit is die gemiddelde van die eerste groep.
  • μ2 is die gemiddelde van die tweede groep.
  • sd dit is die afwyking tussen die monsters.
  • Gebruik die grootste gemiddelde as μ1 sodat jy nie `n negatiewe waarde het nie t.
  • Vir ons voorbeeld, sê ons dat die gemiddelde van die monster vir groep 2 (diegene wat nie gelees het nie) 80 was. Die telling t is t = (μ1 - μ2) /sd = (88,6 - 80) / 3,29 = 2,61.
  • Prent getiteld Assesseer Statistiese Betekenis Stap 13
    3
    Bepaal die grade van vryheid van u steekproef. By die gebruik van die telling t, die aantal grade van vryheid word bepaal deur die steekproefgrootte te gebruik. Voeg die aantal monsters van elke groep by en trek dan 2 af. Vir ons voorbeeld is die grade van vryheid (gl) 8 omdat daar vyf monsters in die eerste groep is en vyf monsters in die tweede (5 + 5) - 2 = 8 ).
  • Prent getiteld Assesseer Statistiese Beduidendheid Stap 14
    4
    Gebruik `n tabel om die betekenis te evalueer. Jy kan `n tellingstabel vind t en grade van vryheid in `n standaard of aanlyn statistiese boek. Kyk na die ry wat die grade van vryheid van jou data bevat en soek na die waarde p wat ooreenstem met die telling t.
  • Met 8 gl en `n telling t van 2,61, die waarde p vir `n eenstert-toets is tussen 0,01 en 0,025. Omdat ons die vlak van betekenis as minder as of gelyk aan 0.05 bepaal het, is ons data statisties betekenisvol. Met hierdie data verwerp ons die nulhipotese en aanvaar die alternatiewe hipotese: studente wat die materiaal voor die klas lees, kry beter finale grade.
  • Prent getiteld Assesseer Statistiese Betekenis Stap 15
    5
    Oorweeg `n opvolgstudie. Baie navorsers doen `n klein loodsstudie met `n paar maatreëls om hulle te help verstaan ​​hoe om `n groter studie te ontwerp. Die uitvoering van `n ander studie met ander maatreëls sal help om jou vertroue in jou gevolgtrekking te verhoog.
  • wenke

    • Statistieke is `n groot en ingewikkelde gebied. Neem `n kursus op die skool- of universiteitsvlak (of selfs meer gevorderd) op statistiese inmenging om u te help om statistiese betekenisvolheid te verstaan.

    waarskuwings

    • Hierdie analise is spesifiek vir `n toets t om die verskille tussen twee normaal verspreide populasies te toets. U mag dalk `n ander statistiese toets gebruik, afhangende van die kompleksiteit van u datastel.
    Deel op sosiale netwerke:

    Verwante
    Hoe om `n hipotese te formuleerHoe om `n hipotese te formuleer
    Hoe om die vertrouensinterval te berekenHoe om die vertrouensinterval te bereken
    Hoe om die p-waarde te berekenHoe om die p-waarde te bereken
    Hoe om die statistiese omvang te berekenHoe om die statistiese omvang te bereken
    Hoe om die interkwartielreeks te berekenHoe om die interkwartielreeks te bereken
    Hoe om `n projek vir `n wetenskaplikes te skepHoe om `n projek vir `n wetenskaplikes te skep
    Hoe om `n teorie te maakHoe om `n teorie te maak
    Hoe om `n wetenskaplike navorsingsprojek te beginHoe om `n wetenskaplike navorsingsprojek te begin
    Hoe om `n goeie wetenskaplike gevolgtrekking in die wetenskap te skryfHoe om `n goeie wetenskaplike gevolgtrekking in die wetenskap te skryf
    Hoe om rassediskriminasie te bewysHoe om rassediskriminasie te bewys
    » » Hoe om statistiese betekenisvolheid te evalueer
    © 2021 dmylogi.ru