Як розрахувати статистичну різницю

Posted on
Автор: Robert Simon
Дата Створення: 24 Червень 2021
Дата Оновлення: 1 Липня 2024
Anonim
Т-критерий Стьюдента за 12 минут. Биостатистика.
Відеоролик: Т-критерий Стьюдента за 12 минут. Биостатистика.

Зміст

Статистична різниця відноситься до значних відмінностей між групами об'єктів чи людей. Вчені обчислюють цю різницю для того, щоб визначити, чи надійні дані експерименту перед тим, як робити висновки та публікувати результати. Коли вивчають взаємозв'язок між двома змінними, вчені використовують метод обчислення квадратних чи. Порівнюючи дві групи, вчені використовують метод розподілу t.

Метод Chi-Square

    Створіть таблицю даних із рядком для кожного можливого результату та стовпцем для кожної групи, що бере участь в експерименті.

    Наприклад, якщо ви намагаєтесь відповісти на питання, чи краще графічні флеш-карти або флеш-картки допомагають дітям пройти тест словника, ви створили таблицю з трьома стовпцями та двома рядками. У першому стовпці буде позначено "Пройдений тест?" а два рядки під заголовком позначатимуться "Так" і "Ні". Наступний стовпець буде позначений "Картинки картинок", а остаточний стовпець - "Карти слів".

    Заповніть свою таблицю даних даними експерименту. Підсумовуйте кожен стовпець і рядок, а підсумкові розміщуйте під відповідними стовпцями / рядками. Ці дані називають спостережуваною частотою.

    Обчисліть очікувану частоту для кожного результату і запишіть його. Очікувана частота - це кількість людей або об'єктів, яких ви очікували б досягти результату випадково. Щоб обчислити цю статистику, помножте колонку на загальну кількість рядків і поділіть на загальну кількість спостережень. Наприклад, якщо 200 дітей використовували картки з малюнками, 300 дітей проходили тест словникового запасу, а 450 дітей - тестування, очікувана частота дітей, які здавали тест, використовуючи карти зображень, буде (200 * 300) / 450, або 133,3. Якщо очікувана частота будь-якого результату менше 5,0, дані не є достовірними.

    Відняти кожну спостережувану частоту від кожної очікуваної частоти. Квадратний результат. Поділіть це значення на очікувану частоту. У наведеному вище прикладі відніміть 200 від 133.3. Підведіть результат і поділіть на 133,3 за результатом 13.04.

    Підсумовуйте результати обчислення на кроці 4. Це значення-квадрат.

    Обчисліть ступінь свободи таблиці, помноживши кількість рядків - 1 на кількість стовпців - 1. Ця статистика говорить про те, наскільки великим був розмір вибірки.

    Визначте прийнятну похибку. Чим менше таблиця, тим меншою буде похибка. Це значення називається альфа-значенням.

    Шукайте звичайний розподіл у таблиці зі статистикою. Таблиці статистики можна знайти в Інтернеті або в статистичних книгах. Знайдіть значення для перетину правильних ступенів свободи та альфа. Якщо це значення менше або дорівнює значенню chi-квадрата, дані є статистично значущими.

Метод Т-випробувань

    Складіть таблицю даних, що показує кількість спостережень для кожної з двох груп, середнє значення результатів для кожної групи, стандартне відхилення від кожної середньої величини та дисперсію для кожного середнього.

    Відняти групу два середніх від групи одна середня.

    Розділіть кожну дисперсію на кількість спостережень мінус 1. Наприклад, якщо в одній групі було дисперсія 2186753 та 425 спостережень, ви розділили 2186753 на 424. Візьміть квадратний корінь кожного результату.

    Розподіліть кожен результат на відповідний результат із кроку 2.

    Обчисліть ступеня свободи, підсумовуючи кількість спостережень для обох груп та діливши на 2. Визначте рівень альфа та знайдіть перетин ступенів свободи та альфа у таблиці статистичних даних. Якщо значення менше або дорівнює вашому обчисленому t-балу, результат є статистично значущим.