Conţinut
Diferența statistică se referă la diferențe semnificative între grupuri de obiecte sau persoane. Oamenii de știință calculează această diferență pentru a determina dacă datele dintr-un experiment sunt fiabile înainte de a trage concluzii și a publica rezultate. Când studiază relația dintre două variabile, oamenii de știință utilizează metoda de calcul chi-pătrat. Atunci când compară două grupuri, oamenii de știință folosesc metoda distribuției t.
Metoda Chi-Square
Creați un tabel de date cu un rând pentru fiecare rezultat posibil și o coloană pentru fiecare grup implicat în experiment.
De exemplu, dacă încercați să răspundeți la întrebarea dacă cardurile cu imagini flash sau carduri flash word ajută mai bine copiii să treacă un test de vocabular, ați crea un tabel cu trei coloane și două rânduri. Prima coloană ar fi marcată "Test trecut?" iar două rânduri sub titlu vor fi marcate „Da” și „Nu”. Următoarea coloană ar fi etichetată "Picture Cards", iar coloana finală ar fi etichetată "Word Cards".
Completați tabelul cu date din experimentul dvs. Totalizați fiecare coloană și rând și așezați totalul sub coloanele / rândurile corespunzătoare. Aceste date se numesc frecvența observată.
Calculați frecvența așteptată pentru fiecare rezultat și înregistrați-l. Frecvența așteptată este numărul de persoane sau obiecte pe care le-ați aștepta să obțină rezultatul din întâmplare. Pentru a calcula această statistică, înmulțiți totalul coloanei cu totalul rândului și împărțiți cu numărul total de observații. De exemplu, dacă 200 de copii au folosit cărți de imagine, 300 de copii au trecut testul de vocabular și 450 de copii au fost testați, frecvența preconizată a copiilor care trec testul folosind carduri de imagine ar fi (200 * 300) / 450 sau 133,3. Dacă orice rezultat are o frecvență preconizată mai mică de 5,0, datele nu sunt fiabile.
Trageți fiecare frecvență observată de la fiecare frecvență așteptată. Pătrat rezultatul. Împărțiți această valoare la frecvența așteptată. În exemplul de mai sus, scade 200 din 133.3. Pătrați rezultatul și împărțiți cu 133,3 pentru un rezultat de 13,04.
Totalizează rezultatele calculului în Pasul 4. Aceasta este valoarea chi-pătrat.
Calculați gradul de libertate pentru tabel înmulțind numărul de rânduri - 1 cu numărul de coloane - 1. Această statistică vă arată cât de mare a fost dimensiunea eșantionului.
Determinați marja acceptabilă de eroare. Cu cât tabelul este mai mic, cu atât ar trebui să fie mai mică marja de eroare. Această valoare se numește valoarea alfa.
Căutați distribuția normală într-un tabel de statistici. Tabelele de statistici pot fi găsite online sau în cărțile de statistici. Găsiți valoarea pentru intersecția dintre gradele corecte de libertate și alfa. Dacă această valoare este mai mică sau egală cu valoarea chi-pătrat, datele sunt semnificative statistic.
T-Metoda testului
Realizați un tabel de date care arată numărul de observații pentru fiecare din cele două grupuri, media rezultatelor pentru fiecare grup, abaterea standard de la fiecare medie și variația pentru fiecare medie.
Scădeați grupul doi media din grupul o medie.
Împărțiți fiecare varianță la numărul de observații minus 1. De exemplu, dacă un grup ar avea o varianță de 2186753 și 425 de observații, ați împărți 2186753 la 424. Luăm rădăcina pătrată a fiecărui rezultat.
Împărțiți fiecare rezultat la rezultatul corespunzător de la pasul 2.
Calculați gradele de libertate, totalizând numărul de observații pentru ambele grupuri și împărțind la 2. Determinați nivelul alfa și căutați intersecția de grade de libertate și alfa într-un tabel de statistici. Dacă valoarea este mai mică sau egală cu scorul T calculat, rezultatul este semnificativ statistic.