Testarea ipotezei se face prin analize statistice. Semnificația statistică a fost calculată folosind valoarea p, care indică magnitudinea probabilității rezultatelor cercetării, cu condiția ca anumite afirmații (ipoteza zero) să fie adevărate. Dacă valoarea p este mai mică decât nivelul de semnificație predeterminat (în general 0,05), cercetătorul poate concluziona că ipoteza nulă nu este adevărată și poate accepta ipoteza alternativă. Folosind un test t simplu, puteți calcula o valoare p și puteți determina semnificația dintre două seturi diferite de date.
Etapa
Partea 1 din 3: Configurarea experimentelor
Pasul 1. Stabiliți o ipoteză
Primul pas în analiza semnificației statistice este să determinați întrebarea de cercetare la care doriți să răspundeți și să vă formulați ipoteza. O ipoteză este o afirmație despre datele experimentale și explică posibilele diferențe în populația studiată. Pentru fiecare experiment, trebuie stabilite o ipoteză nulă și o ipoteză alternativă. În general, veți compara două grupuri pentru a vedea dacă sunt aceleași sau diferite.
- Ipoteza nulă (H0) afirmă în general că nu există nicio diferență între cele două seturi de date. Exemplu: grupul de elevi care a citit materialul înainte de începerea orei nu a obținut note mai bune decât grupul care nu a citit materialul.
- Ipoteză alternativă (HA) este o afirmație care contrazice ipoteza nulă și pe care încercați să o susțineți cu date experimentale. Exemplu: grupul de elevi care a citit materialul înainte de curs a obținut note mai bune decât grupul care nu a citit materialul.
Pasul 2. Limitați nivelul de semnificație pentru a determina cât de unice trebuie să fie datele dvs. pentru ca acestea să fie considerate semnificative
Nivelul de semnificație (alfa) este pragul utilizat pentru a determina semnificația. Dacă valoarea p este mai mică sau egală cu nivelul de semnificație, datele sunt considerate semnificative statistic.
- Ca regulă generală, nivelul de semnificație (alfa) este stabilit la 0,05, ceea ce înseamnă că probabilitatea ca ambele grupuri de date să fie egale este de doar 5%.
- Prin utilizarea unui nivel mai înalt de încredere (valoarea p mai mică) înseamnă că rezultatele experimentale vor fi considerate mai semnificative.
- Dacă doriți să creșteți nivelul de încredere al datelor dvs., reduceți valoarea p mai mult la 0,01. Valorile p mai mici sunt utilizate în mod obișnuit în fabricație atunci când detectați defecte ale produsului. Un nivel ridicat de încredere este esențial pentru a se asigura că fiecare piesă fabricată își îndeplinește funcția.
- Pentru experimentele de testare a ipotezelor, este acceptabil un nivel de semnificație de 0,05.
Pasul 3. Decideți să utilizați un test cu o singură coadă sau un test cu două cozi
Una dintre ipotezele utilizate atunci când efectuați un test t este că datele dvs. sunt distribuite în mod normal. Datele care sunt distribuite în mod normal vor forma o curbă de clopot, majoritatea datelor fiind în mijlocul curbei. Testul t este un test matematic folosit pentru a vedea dacă datele dvs. se află în afara distribuției normale, sub sau deasupra „cozii” curbei.
- Dacă nu sunteți sigur că datele dvs. sunt sub sau peste grupul de control, utilizați un test cu două cozi. Acest test va verifica semnificația ambelor direcții.
- Dacă știți direcția tendinței datelor dvs., utilizați un test unilateral. Folosind exemplul anterior, vă așteptați ca nota unui elev să crească. Prin urmare, ar trebui să utilizați un test cu o singură coadă.
Pasul 4. Determinați dimensiunea eșantionului prin analiza statistică a puterii
Puterea statisticilor de testare este probabilitatea ca un anumit test statistic să dea rezultatul corect, cu o anumită dimensiune a eșantionului. Pragul de putere de testare (sau) este de 80%. Analiza puterii unui test statistic poate fi complicată fără date preliminare, deoarece veți avea nevoie de informații despre media estimată a fiecărui set de date și abaterea standard a acestuia. Utilizați calculatorul de analiză a puterii de testare statistică online pentru a determina dimensiunea optimă a eșantionului pentru datele dvs.
- Cercetătorii efectuează, în general, studii pilot ca material pentru analiza rezistenței testelor statistice și ca bază pentru determinarea dimensiunii eșantionului necesare pentru studii mai mari și mai cuprinzătoare.
- Dacă nu aveți resursele necesare pentru a efectua un studiu pilot, estimați media pe baza literaturii și a altor cercetări efectuate. Această metodă va furniza informații pentru a determina dimensiunea eșantionului.
Partea 2 din 3: Calcularea deviației standard
Pasul 1. Folosiți formula abaterii standard
Abaterea standard (cunoscută și sub numele de abaterea standard) este o măsură a distribuției datelor dvs. Abaterea standard oferă informații despre similaritatea fiecărui punct de date din eșantion. La început, ecuația deviației standard poate părea complicată, dar pașii de mai jos vă vor ajuta la procesul de calcul. Formula deviației standard este s = ((xeu -)2/ (N - 1)).
- s este abaterea standard.
- înseamnă că trebuie să adăugați toate valorile eșantionului pe care le-ați colectat.
- Xeu reprezintă toate valorile individuale ale punctelor dvs. de date.
- este media datelor pentru fiecare grup.
- N este numărul de probe.
Pasul 2. Calculați media eșantionului din fiecare grup
Pentru a calcula abaterea standard, trebuie mai întâi să calculați media eșantionului din fiecare set de date. Media este notată cu litera greacă mu sau. Pentru a face acest lucru, adăugați toate valorile punctelor de date eșantion și împărțiți la numărul de eșantioane.
- De exemplu, pentru a obține scorul mediu pentru grupul de elevi care au citit materialul înainte de curs, să analizăm datele eșantionului. Pentru simplitate, vom folosi 5 puncte de date: 90, 91, 85, 83 și 94.
- Adăugați toate valorile eșantionului: 90 + 91 + 85 + 83 + 94 = 443.
- Împărțiți la numărul de probe, N = 5: 443/5 = 88, 6.
- Scorul mediu pentru acest grup a fost de 88,6.
Pasul 3. Se scade fiecare valoare de eșantion punct de date cu valoarea medie
Al doilea pas este completarea părții (xeu -) ecuație. Scădeți fiecare valoare a punctului de date eșantion din media pre-calculată. Continuând exemplul anterior, trebuie să faceți cinci scăderi.
- (90 - 88, 6), (91 - 88, 6), (85 - 88, 6), (83 - 88, 6) și (94 - 88, 6).
- Valorile obținute sunt 1, 4, 2, 4, -3, 6, -5, 6 și 5, 4.
Pasul 4. Păstrați fiecare valoare obținută și adunați-le pe toate
Păstrați fiecare valoare pe care tocmai ați calculat-o. Acest pas va elimina orice număr negativ. Dacă există o valoare negativă după efectuarea acestui pas sau timpul după efectuarea tuturor calculelor, este posibil să fi uitat acest pas.
- Folosind exemplul anterior, obținem valorile 1, 96, 5, 76, 12, 96, 31, 36 și 29,16.
- Adună toate valorile: 1, 96 + 5, 76 + 12, 96 + 31, 36 + 29, 16 = 81, 2.
Pasul 5. Împarte la numărul de probe minus 1
Formula exprimă N - 1 ca o ajustare deoarece nu calculați întreaga populație; Luați doar un eșantion din populație pentru a face o estimare.
- Scădeți: N - 1 = 5 - 1 = 4
- Împarte: 81, 2/4 = 20, 3
Pasul 6. Calculați rădăcina pătrată
După ce împărțiți la numărul de eșantioane minus unul, calculați rădăcina pătrată a valorii finale. Acesta este ultimul pas pentru calcularea abaterii standard. Există mai multe programe statistice care pot calcula abaterea standard după ce ați introdus datele brute.
De exemplu, abaterea standard a scorurilor pentru grupul de elevi care au citit materialul înainte de începerea orei este: s = √20, 3 = 4, 51
Partea 3 din 3: Determinarea semnificației
Pasul 1. Calculați varianța dintre cele două grupuri eșantion
În exemplul anterior, am calculat doar abaterea standard a unui grup. Dacă doriți să comparați două grupuri, ar trebui să aveți date din cele două grupuri. Calculați abaterea standard a celui de-al doilea grup și folosiți rezultatele pentru a calcula varianța dintre cele două grupuri din experiment. Formula varianței este sd = ((s1/ N1) + (s2/ N2)).
- sd este varianța intergrup.
- s1 este deviația standard a grupului 1 și N1 este numărul de probe din grupa 1.
- s2 este deviația standard a grupului 2 și N2 este numărul de probe din grupa 2.
-
De exemplu, datele din grupul 2 (studenții care nu citesc materialul înainte de începerea cursului) au un eșantion de 5 cu o abatere standard de 5,81. Apoi varianta:
- 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.
Pasul 2. Calculați valoarea t-test a datelor dvs
Valoarea testului t vă va permite să comparați un grup de date cu un alt grup de date. Valoarea t vă permite să efectuați un test t pentru a determina cât de mult este probabilă diferența dintre cele două grupuri de date comparate. Formula pentru valoarea lui t este: t = (µ1 -2) / sd.
- ️1 este media primului grup.
- ️2 este valoarea medie a celui de-al doilea grup.
- sd este varianța dintre cele două eșantioane.
- Folosiți media mai mare ca1 deci nu obțineți valori negative.
- De exemplu, scorul mediu al grupei 2 (elevii care nu citesc) este 80. Valoarea t este: t = (µ1 -2) / sd = (88, 6 – 80)/3, 29 = 2, 61.
Pasul 3. Determinați gradele de libertate ale probei
Când se utilizează valoarea t, gradele de libertate sunt determinate de mărimea eșantionului. Adăugați numărul de probe din fiecare grup, apoi scădeți două. De exemplu, gradele de libertate (d.f.) sunt 8 deoarece există cinci eșantioane în primul grup și cinci eșantioane în al doilea grup ((5 + 5) - 2 = 8).
Pasul 4. Utilizați Tabelul t pentru a determina semnificația
Tabelele valorilor t și gradele de libertate pot fi găsite în cărțile statistice standard sau online. Uită-te la rândul care arată gradele de libertate pe care le-ai selectat pentru datele tale și găsește valoarea p corespunzătoare pentru valoarea t derivată din calculele tale.
Cu grade de libertate de 8 d.f. și valoarea t de 2,61, valoarea p pentru testul cu o singură coadă este cuprinsă între 0,01 și 0,025. Deoarece am folosit un nivel de semnificație mai mic sau egal cu 0,05, datele pe care le folosim demonstrează că cele două grupuri de date sunt semnificative diferite.semnificative. Cu aceste date, putem respinge ipoteza nulă și putem accepta ipoteza alternativă: grupul de elevi care a citit materialul înainte de începerea cursului a obținut un scor mai bun decât grupul de elevi care nu au citit materialul
Pasul 5. Luați în considerare efectuarea unui studiu de urmărire
Mulți cercetători efectuează studii pilot mici pentru a-i ajuta să înțeleagă cum să proiecteze studii mai mari. Efectuarea unor cercetări suplimentare cu mai multe măsurători vă va crește încrederea în concluziile dvs.
