Home \ yrke
 

Utvärdera statistisk signifikans.

 

Test av en hypotes baseras på statistisk analys. Statistisk signifikans beräknas med hjälp av ett p-värde som berättar hur sannolikt det är att resultatet kommer att inträffa, förutsatt att ett visst uttalande (nollhypotesen) är sant. Om detta p-värde är mindre än signifikansnivån (vanligtvis 0,05) kan experimentera antar att nollhypotesen är falsk och den alternativa hypotesen accepteras. Med ett enkelt t-test kan du beräkna p-värdet och bestämma betydelsen mellan två olika datagrupper.

              

Förfarande .

    

  Del 1      Skapa ditt experiment  ,

    
     
  1.            1      Definiera din hypotes. Det första steget i att bedöma statistisk betydelse är att definiera frågan som ska besvaras och ställa in din hypotes. Hypotesen är ett uttalande om dina experimentella data och möjliga skillnader i befolkningen. För varje experiment finns det en nollhypotes och en alternativ hypotes. Du brukar jämföra två grupper för att se om de är identiska eller inte. 
       
    • Nollhypotesen (H0) brukar säga att det inte finns någon skillnad mellan dina två poster. Till exempel kan studenter som har läst materialet före klassen inte få bättre betyg.
    •  
    • Den alternativa hypotesen (Ha) är motsatsen till nullhypotesen och därmed det uttalande som du vill bevisa med dina experimentdata. Till exempel, studenter som har läst materialet före klassen får bättre slutnotor.
    •  
           
  2.  
  3.             2      Bestäm nivån av betydelse för att bestämma hur ovanligt dina uppgifter måste vara för att vara betydande. Signifikansnivån (även kallad alfa) är det tröskelvärde du bestämde för att bestämma betydelsen. Om ditt p-värde är mindre än eller lika med signifikansnivån anses dataen vara statistiskt signifikant.  
       
    • Generellt är signifikansnivån (eller alfa) ofta satt till 0,05, vilket innebär att chansen att slumpmässigt observera skillnaderna i dina data är bara 5%.
    •  
    • En högre konfidensnivå (och därmed ett lägre p-värde) betyder att resultaten är mer signifikanta.
    •  
    • Om du vill ha ett högre förtroende för dina data ställer du in p-värdet under 0,01. Lägre p-värden används ofta i tillverkningen när det gäller att upptäcka brister i produkter. Det är väldigt viktigt att ha en hög grad av förtroende för att varje del kommer att fungera exakt som det borde.
    •  
    • För de flesta hypotesdrivna försök är en signifikansnivå på 0,05 acceptabel.
    •  
           
  4.  
  5.             3      Bestäm om du vill använda ett enkelriktat eller tvåsidigt test. En av antagandena i ett t-test är att dina data distribueras normalt. En normal fördelning av data bildar en klockkurva med majoriteten av data som faller i mitten. T-testet är ett matematiskt test för att se om din data ligger utanför normalfördelningen - antingen ovanför eller nedanför, i kurvets ändar. 
       
    • Om du inte är säker på om dina data kommer att ligga över eller under kontrollgruppen, använd sedan ett tvåsidigt test. Detta gör att du kan testa betydelsen i båda riktningarna.
    •  
    • Om du vet vilken riktning dina uppgifter sannolikt kommer att ta, använd sedan en enkelriktningstest. I vårt exempel förväntar du dig studentkvaliteter att förbättra - så du använder ett test på en sida.
    •  
           
  6.  
  7.             4      Bestäm provstorleken med en prestationsanalys. Utförandet av ett test är sannolikheten för att ett förväntat resultat kommer att observeras för en given provstorlek. Den vanliga gränsen för prestanda (eller ß) är 80%. Prestationsanalys kan vara lite svårt utan första data eftersom du behöver vissa data om de förväntade sätten för varje grupp, liksom deras standardavvikelser. Använd en prestationsanalyskalkylator på Internet för att bestämma den optimala provstorleken för dina data.  
       
    • Forskare brukar göra en liten pilotstudie för att informera sin prestationsanalys och att bestämma provstorleken för en större och mer omfattande studie.
    •  
    • Om du inte har resurserna för att göra en komplex pilotstudie, gör några uppskattningar av möjliga medelvärden. Du kan basera dessa på läsning av speciallitteratur och liknande studier som redan genomförts. Det ger dig en bra utgångspunkt för din urvalsstorlek.
    •  
                     
  8.  
             

  Del 2      Beräkna standardavvikelsen  ,

    
     
  1.             1      Definiera formeln för standardavvikelsen. Standardavvikelsen mäter hur dina data distribueras. Den ger dig information om hur liknande varje datapunkt finns inom ditt prov. Vid första anblicken kan ekvationen se lite komplicerad ut, men i följande steg guidar vi dig genom beräkningen. Formeln är s = √Σ ((xi-μ) 2 / (N-1)). 
       
    • s är standardavvikelsen.
    •  
    • Σ indikerar att du sammanfattar alla samlade provvärden.
    •  
    • xi representerar varje enskilt värde av dina data.
    •  
    • μ är medelvärdet av dina data för varje grupp.
    •  
    • N är det totala antalet prover.
    •  
           
  2.  
  3.             2      Ta medeltalet av proverna för varje grupp. För att beräkna standardavvikelsen måste du först ta medeltalet av proverna i varje grupp. Medelvärdet heter det grekiska bokstaven Mu eller μ. Lägg helt enkelt alla enskilda prover tillsammans och dela sedan med det totala antalet prover.  
       
    • Till exempel, för att ta reda på genomsnittsklassen för gruppen som läser materialet före klassen, tittar vi på data. För enkelhets skull använder vi en datasats med 5 poäng: 90, 91, 83, 85 och 94.
    •  
    • Kombinera alla prover: 90 + 91 + 85 + 83 + 94 = 443.
    •  
    • Dela summan med antalet prover, N = 5: 443/5 = 88,6.
    •  
    • Den genomsnittliga betyget för denna grupp är 88,6.
    •  
           
  4.  
  5.             3      Ta varje prov ur genomsnittet. Nästa del av beräkningen inkluderar (xi - μ) delen av ekvationen. Du kommer att subtrahera varje prov från det genomsnitt som just beräknats. I vårt exempel kommer du att sluta med fem subtraheringar. 
       
    • (90-88,6), (91-88,6), (85-88,6), (83-88,6) och (94-88,6).
    •  
    • De beräknade numren är nu 1,4; 2,4; -3,6; 5,6 och 5,4.
    •  
           
  6.  
  7.             4      Kvadrera var och en av dessa nummer och summera dem tillsammans. Var och en av de nya siffrorna du just har beräknat är nu kvadrerad. Detta steg eliminerar också alla negativa tecken. Om du har ett negativt tecken efter detta steg eller i slutet av din beräkning, kan du ha utelämnat det här steget. 
       
    • I vårt exempel arbetar vi nu med 1,96; 5,76; 12,96; 31.36 och 29.16.
    •  
    • Om vi ​​lägger till dessa rutor får vi: 1.96 + 5.76 + 12.96 + 31.36 + 29.16 = 81.2.
    •  
           
  8.  
  9.             5      Dela med det totala antalet prover minus 1. Formeln dividerad med N - 1 eftersom den korrigerar för att du inte räknade en total befolkning - du tar ett urval från alla studerandes befolkning för en uppskattning att komma.  
       
    • Subtraherar: N - 1 = 5-1 = 4
    •  
    • dela: 81,2 / 4 = 20,3
    •  
           
  10.  
  11.             6      Dra kvadratroten. Om du delade provnumret minus 1, ritar du kvadratroten av det här sista numret. Detta är det sista steget för att beräkna standardavvikelsen. Det finns statistiska program som gör denna beräkning för dig efter att du har angett de råa uppgifterna. 
       
    • I vårt exempel är standardavvikelsen den slutliga betyget för elever som läste före klassen: s = √20.3 = 4.51.
    •  
           
  12.  
             

  Del 3      Bestäm signifikans  ,

    
     
  1.             1      Beräkna skillnaden mellan dina två studiegrupper. Hittills har vårt exempel endast behandlat en av studiegrupperna. Självklart, om du vill jämföra två grupper behöver du data från båda. Beräkna standardavvikelsen för den andra studiegruppen och använd detta för att bestämma variansen mellan de två studiegrupperna. Formeln för variansen är sd = √ ((s1 / n1) + (s2 / n2))  
       
    • sd är variansen mellan dina grupper.
    •  
    • s1 är standardavvikelsen för grupp 1 och N1 är provstorleken för grupp 1.
    •  
    • s2 är standardavvikelsen för grupp 2 och N2 är provstorleken för grupp 2.
    •  
    • För vårt exempel, låt oss säga att data från grupp 2 (studenter som inte läste innan klassen) hade en provstorlek på 5 och en standardavvikelse på 5,81. Variansen är:  
         
      • sd = √ ((s1) 2 / N1) + ((s2) 2 / N2))
      •  
      • sd = √ (((4,51) 2/5) + ((5,81) 2/5)) = √ ((20,34 / 5) + (33,76 / 5)) = √ (4,07 + 6,75) = √ 10,82 = 3,29.
      •  
       
    •  
           
  2.  
  3.             2      Beräkna t-värdet på dina data. T-värdet sätter din data i ett formulär som låter dig jämföra det med andra data. Med t-värden kan du göra ett t-test som gör att du kan beräkna sannolikheten för att två grupper skiljer sig avsevärt från varandra. Formeln för t-värdet är: t = (μ1 - μ2) / sd.  
       
    • μ1 är medelvärdet av den första gruppen.
    •  
    • μ2 är medelvärdet av den andra gruppen.
    •  
    • sd är variansen mellan dina prover.
    •  
    • Använd det större genomsnittet än μ1, så att du inte får ett negativt t-värde.
    •  
    • För vårt exempel, låt oss säga att medelvärdet för grupp 2 (de som inte läste) var 80. T-värdet är: t = (μ1 - μ2) / sd = (88,6 - 80) / 3,29 = 2,61.
    •  
           
  4.  
  5.             3      Bestäm frihetsgraden för ditt prov. I beräkningen med ett t-värde bestäms antalet frihetsgrader av studiegruppens storlek. Räkna antalet prover från varje grupp och subtrahera två. I vårt exempel är graderna av frihet 8 eftersom det finns fem prov i den första gruppen och fem i den andra (5 + 5) - 2 = 8).        
  6.  
  7.             4      Använd en t-tabell för att utvärdera betydelsen. Du kan hitta en tabell med t-värden och grader av frihet i ett standardarbete för statistik eller online. Titta på linjen som innehåller graden av frihet för dina data och hitta p-värdet som matchar ditt t-värde. 
       
    • Med 8 grader av frihet och ett t-värde på 2,61, kommer p-värdet för ett ensidigt test att falla mellan 0,01 och 0,025. Eftersom vi har satt vår signifikansnivå mindre än eller lika med 0,05 är vår data statistiskt signifikant. Med dessa data avvisar vi nollhypotesen och accepterar den alternativa hypotesen: elever som läser innan klassen får bättre slutnotor.
    •  
           
  8.  
  9.             5      Överväga en uppföljningsstudie. Många forskare gör en liten pilotstudie med några få avläsningar för att bättre förstå hur de kan bygga en större studie. Om du gör en annan studie med fler mätningar, kommer du att ha större förtroende för din slutsats.       
  10.  
             

Tips .

                  

Varningar .

                Läs mer... (10)      
Yrke populär:
Styr dina tankar.

Uttala den rullande R.

Stick ut efter en arbetsintervju.

Skriv en uppsats.

Var mindre självisk.

Tala inte så högt längre.

Justera basbalansen i kroppen.

Skriv en femårsplan.

Pratar om en sak.

Introducera gästhögtalare.

Utveckla en tjockare hud.

Skriv ett manuskript i ASA format.

Ange en referens för ett citat.

Beräkning med okända (algebra).

Skriv en kort dokumentation.

Bli kraftfull.

För att få mental stabilitet.

Smile med dina ögon.

Beräkna volymen av en kuboid.

Hitta relationsformeln.

Kassera TV: n.

ako woman