Wie man statistische Differenz berechnet

Die statistische Signifikanz bestimmt, ob ein Ergebnis aufgrund einer zufÀlligen Wahrscheinlichkeit eingetreten ist.

Statistischer Unterschied bezieht sich auf signifikante Unterschiede zwischen Gruppen von Objekten oder Personen. Wissenschaftler berechnen diesen Unterschied, um festzustellen, ob die Daten eines Experiments zuverlÀssig sind, bevor sie Schlussfolgerungen ziehen und Ergebnisse veröffentlichen. Bei der Untersuchung der Beziehung zwischen zwei Variablen verwenden Wissenschaftler die Chi-Quadrat-Berechnungsmethode. Beim Vergleich zweier Gruppen verwenden Wissenschaftler die t-Verteilungsmethode.

Chi-Quadrat-Methode

Erstellen Sie eine Datentabelle mit einer Zeile fĂŒr jedes mögliche Ergebnis und eine Spalte fĂŒr jede am Experiment beteiligte Gruppe.

Wenn Sie beispielsweise versuchen, die Frage zu beantworten, ob Bild-Flash-Karten oder Wort-Flash-Karten Kindern besser helfen, einen Vokabeltest zu bestehen, wĂŒrden Sie eine Tabelle mit drei Spalten und zwei Zeilen erstellen. Die erste Spalte wĂŒrde markiert sein, "bestanden Test?" und zwei Zeilen unterhalb der Überschrift wĂŒrden mit "Ja" und "Nein" markiert sein. Die nĂ€chste Spalte wĂŒrde "Picture Cards" heißen und die letzte Spalte wĂŒrde "Word Cards" heißen.

FĂŒllen Sie Ihre Datentabelle mit Daten aus Ihrem Experiment aus. Summe aller Spalten und Zeilen und Platzieren der Summen unterhalb der entsprechenden Spalten / Zeilen. Diese Daten werden als beobachtete HĂ€ufigkeit bezeichnet.

Berechnen Sie die erwartete HĂ€ufigkeit fĂŒr jedes Ergebnis und zeichnen Sie es auf. Die erwartete HĂ€ufigkeit ist die Anzahl von Personen oder Objekten, von denen Sie erwarten wĂŒrden, dass sie das Ergebnis zufĂ€llig erreichen. Um diese Statistik zu berechnen, multiplizieren Sie die Spaltensumme mit der Zeilensumme und dividieren Sie sie durch die Gesamtzahl der Beobachtungen. Wenn beispielsweise 200 Kinder Bildkarten verwenden, 300 Kinder ihren Wortschatztest bestehen und 450 Kinder getestet werden, ist die erwartete HĂ€ufigkeit, dass Kinder den Test mit Bildkarten bestehen, (200 * 300) / 450 oder 133,3. Wenn ein Ergebnis eine erwartete HĂ€ufigkeit von weniger als 5,0 aufweist, sind die Daten nicht zuverlĂ€ssig.

Subtrahiere jede beobachtete HĂ€ufigkeit von jeder erwarteten HĂ€ufigkeit. Platziere das Ergebnis. Teilen Sie diesen Wert durch die erwartete HĂ€ufigkeit. Im obigen Beispiel subtrahieren Sie 200 von 133.3. Platziere das Ergebnis und dividiere durch 133,3 fĂŒr ein Ergebnis von 13.04.

Summe der Ergebnisse der Berechnung in Schritt 4. Dies ist der Chi-Quadrat-Wert.

Berechnen Sie den Freiheitsgrad fĂŒr die Tabelle, indem Sie die Anzahl der Zeilen - 1 mit der Anzahl der Spalten - 1 multiplizieren. Diese Statistik zeigt Ihnen, wie groß die StichprobengrĂ¶ĂŸe war.

Ermitteln Sie die akzeptable Fehlerquote. Je kleiner die Tabelle, desto kleiner sollte die Fehlermarge sein. Dieser Wert wird als Alpha-Wert bezeichnet.

Suchen Sie in einer Statistiktabelle nach der Normalverteilung. Statistiktabellen können online oder in StatistikbĂŒchern gefunden werden. Finde den Wert fĂŒr den Schnittpunkt der korrekten Freiheitsgrade und Alpha. Wenn dieser Wert kleiner oder gleich dem Chi-Quadrat-Wert ist, sind die Daten statistisch signifikant.

T-Test-Methode

Erstellen Sie eine Datentabelle, die die Anzahl der Beobachtungen fĂŒr jede der zwei Gruppen, den Mittelwert der Ergebnisse fĂŒr jede Gruppe, die Standardabweichung von jedem Mittelwert und die Varianz fĂŒr jeden Mittelwert zeigt.

Subtrahiere den Mittelwert der Gruppe 2 von dem Mittelwert der Gruppe 1.

Dividieren Sie jede Varianz durch die Anzahl der Beobachtungen minus 1. Wenn zum Beispiel eine Gruppe eine Varianz von 2186753 und 425 Beobachtungen hĂ€tte, wĂŒrden Sie 2186753 durch 424 teilen. Nehmen Sie die Quadratwurzel jedes Ergebnisses.

Teilen Sie jedes Ergebnis durch das entsprechende Ergebnis aus Schritt 2.

Berechnen Sie die Freiheitsgrade, indem Sie die Anzahl der Beobachtungen fĂŒr beide Gruppen aufaddieren und durch 2 teilen. Bestimmen Sie Ihren Alpha-Level und schauen Sie in einer Statistiktabelle nach dem Schnittpunkt von Freiheitsgraden und Alpha. Wenn der Wert kleiner oder gleich Ihrem berechneten T-Wert ist, ist das Ergebnis statistisch signifikant.

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