Razmotrite tipičan primjer primjene statističkih metoda u medicini. Kreatori lijekova sugeriraju da povećava diureza proporcionalnu usvojenoj dozi. Da biste potvrdili ovu pretpostavku, oni su propisani na pet volontera različitih doza lijeka.

Prema rezultatima zapažanja, grafikon je izgrađen grafikon DIUS-a doze (Sl. 1.2a). Ovisnost je vidljiva golim okom. Istraživači se međusobno čestitaju s otkrićem, a svijet je s novim diuretikom.

U stvari, podaci se pouzdano omogućuju tvrditi da je ovisnost DIUS kruga iz doze primijećena u tim pet volontera. Da će se ta ovisnost manifestirati u svim ljudima koji će uzeti drogu - ništa više od toga
zY.

od

. Nemoguće je reći da je sigurno - u suprotnom, zašto iznijeti eksperimente?

Ali lijek je krenuo u prodaju. Sve više i više ljudi se nada da će povećati svoje diureza. I šta vidimo? Vidimo sliku 1.2b, što ukazuje na odsustvo bilo kakvog odnosa između doze lijekova i diureza. Crni krugovi označili su podatke početnih istraživanja. Statistika ima metode koje nam omogućavaju da procijenimo verovatnoću da dobijemo takav "neprilifikacijski", štoviše, što zbunjuje uzorak. Ispada se u nedostatku komunikacije između diureureme i doze lijeka, rezultirajuća "ovisnosti" primijećena bi u oko 5 od 1000 eksperimenata. Dakle, u ovom slučaju istraživači jednostavno nemaju sreće. Da su primijenili čak i najnaprednije statističke metode, to ih još uvijek ne bi spremilo iz pogreške.

Ovaj izmišljeni, ali ne i dalje od stvarnosti, primer, nismo doveli da ne ističemo
statistika. Govori o drugoj, o vjerojatnoj prirodi njenih zaključaka. Kao rezultat primjene statističke metode, u posljednjem slučaju ne dobijamo istinu, već samo procjenu vjerojatnosti jedne ili druge pretpostavke. Pored toga, svaka statistička metoda zasniva se na vlastitom matematičkom modelu i njegovi rezultati su tačni koliko ovaj model odgovara stvarnosti.

Čak i na temu pouzdanosti i statističkog značaja:

1. Statistički značajne razlike u kvaliteti života
2. Statistički agregat. Računi. Koncept čvrstih i selektivnih studija. Zahtjevi za statistički agregat i upotrebu računovodstvenih dokumenata
3. Esej. Istraživanje pouzdanosti svjedočenja svjedočenja za mjerenje intraokularnog pritiska preko kapka2018, 2018

U tabelama statističkih proračuna u tezu, rad i magistar na psihologiji, pokazatelj "P" uvijek je prisutan.

Na primjer, u skladu sa zadaci za istraživanje Izračunate su razlike u nivou smislenosti života u dječacima i djevojčicama adolescencije.

	Značiti		U-Kriterijum Mann-Whitney	Razina statističke značajke (P)
	Dječaci (20 ljudi)	Djevojke (5 ljudi)
Gol	28,9	35,2	17,5	0,027*
Proces	30,1	32,0	38,5	0,435
Rezultat	25,2	29,0	29,5	0,164
Kontrolni lokus - "I"	20,3	23,6		0,067
Lokus kontrole - "Život"	30,4	33,8	27,5	0,126
Mjerenje života	98,9	111,2		0,103

* - Razlike su statistički pouzdane (p≤ 0,05)

Desni stup je označen značenjem "P" i to je na svojoj veličini da je značajno utvrditi razlike u smislenosti života u budućnosti u dječacima i djevojčicama ili ne značajnim. Pravilo jednostavno:

• Ako je nivo statističkog značaja "P" manji ili jednak 0,05, onda zaključujemo da su razlike smislene. U tabeli tablice, razlike između dječaka i djevojčica smislene su u odnosu na pokazatelj "Ciljevi" - smislenosti života u budućnosti. U djevojčicama je ta brojka statistički značajno veća od onog dječaka.
• Ako je nivo statističkog značaja "P" veći od 0,05, tada se zaključuje da razlike nisu značajne. U tablici razlike između dječaka i djevojčica nisu značajne za sve ostale pokazatelje, osim prvog.

Gdje razina statističkog značaja "P"

Razina statističkog značaja izračunava se statistički program Zajedno s izračunavanjem statističkih kriterija. U ovim programima možete postaviti i kritičnu granicu nivoa statističke značaja, a program će biti dodijeljeni odgovarajućim pokazateljima.

Na primjer, u programu statistike, prilikom izračuna korelacija moguće je uspostaviti granicu "P", na primjer, 0,05, a svi statistički značajni odnosi će biti istaknuti u crvenoj boji.

Ako se izračunavanje statističkog kriterija provede ručno, razina značajnosti "P" otkriva se uspoređivanjem vrijednosti rezultirajućeg kriterija s kritičnom vrijednošću.

Što prikazuje nivo statističkog značaja "P"

Svi statistički proračuni su približni. Nivo ove aprotnosti i definira "p". Nivo značaja zabilježen je u obliku decimalnih frakcija, na primjer, 0.023 ili 0,965. Ako umnožite takav broj 100, tada ćemo dobiti pokazatelj p u postotak: 2,3% i 96,5%. Ovi postoci odražavaju vjerojatnost pogreške naše pretpostavke o vezi, na primjer, između agresivnosti i anksioznosti.

I.e, koeficijent korelacije 0,58 između agresivnosti i anksioznosti dobivena je na nivou statističkog značaja 0,05 ili vjerovatnoću greške od 5%. Šta ovo posebno znači?

Korelacija identificirana od strane mi znači da se ovaj obrazac primijeće u našem uzorku: veća agresivnost, što je veća anksioznost. To jest, ako uzmemo dva tinejdžera, a jedna anksioznost bit će viša od onog drugog, znajući o pozitivnom korelaciji, možemo tvrditi da će ovaj tinejdžer i agresivnost biti viši. No, jer je u statistici sve otprilike, onda, tvrdeći da, priznajemo da možemo pogriješiti i vjerojatnost 5% greške. To je, čineći 20 takvih usporedbi u ovoj grupi adolescenata, možemo biti 1 puta za grešku s prognozom nivoa agresivnosti, znajući anksioznost.

Koji je nivo statističkog značaja bolji: 0,01 ili 0,05

Nivo statističkog značaja odražava verovatnoću greške. Slijedom toga, rezultat na p \u003d 0,01 je tačnije nego na p \u003d 0,05.

U psihološkim studijama usvojene su dva dopuštena razina statističkog značaja rezultata:

p \u003d 0,01 - visoka pouzdanost rezultata komparativne analize ili analize odnosa;

p \u003d 0,05 - dovoljna tačnost.

Nadam se da će vam ovaj članak pomoći da napišete posao na psihologiji. Ako vam treba pomoć, obratite se (sve vrste rada na psihologiji; statistički proračuni).

Statistička pouzdanost

- engleski Vjerodostojnost / valjanost, statistička; to. Validat, statistische. Slijed, objektivnost i nedostatak nejasnoće u statističkom testu ili u K.L. Skup mjerenja. D. s. Može se provjeriti ponavljanjem istog testa (ili upitnika) u odnosu na isti subjekt kako bi se osiguralo da će se dobiti isti rezultati; Ili uspoređujući različite dijelove testa, koji bi trebao mjeriti isti objekt.

Antinazi. Enciklopedija sociologije, 2009

Gledajte šta je "samopouzdanje statističke" u drugim rječnicima:

Statistička pouzdanost - Engleski Vjerodostojnost / valjanost, statistička; To. Validat, statistische. Slijed, objektivnost i nedostatak nejasnoće u statističkom testu ili u. L. Skup mjerenja. D. s. Može se provjeriti ponavljanjem istog testa (ili ... ... ... Sociology Rječnik - Glosbe

U statistici se jačina naziva statistički značajna ako je vjerojatnost njegove slučajnog pojava ili još ekstremnijih vrijednosti. Ovdje pod ekstremno, stupanj odstupanja statistike ispitivanja iz nulte hipoteze se razumije. Razlika se naziva ... ... Wikipedia

Fizički fenomen statističke stabilnosti je taj što je uz povećanje vrijednosti uzorka, slučajna frekvencija događaja ili prosjek fizičke vrijednosti teži određenom fiksnom broju. Statistički fenomen ... ... Wikipedia

Pouzdanost razlika (sličnosti) - Analitički statistički postupak za uspostavljanje nivoa značaja razlika ili sličnosti između uzoraka na proučavanim pokazateljima (varijable) ... Moderni obrazovni proces: osnovni pojmovi i uvjeti

Izvještavanje, statistička Veliki računovodstveni rječnik

Izvještavanje, statistička - oblik državnog statističkog promatranja, u kojem su relevantni organi primaju od preduzeća (organizacija i institucija) potrebne informacije u obliku dokumenata iz izvještavanja (statističkih izvještaja) u legitimnom postupku za ... Sjajni ekonomski rječnik

Nauka koja se bavila proučavanjem tehnika sistematskog promatranja nad masovnim pojavama ljudskog društvenog života, sastavljanjem njihovih numeričkih opisa i naučne obrade ovih opisa. Dakle, teorijske statistike su nauka ... ... Enciklopedski rječnik f.a. Brockhaus i I.a. Efron

Koeficijent korelacije - Koeficijent kofektiranja koeficijenta) Ovo je statistički pokazatelj ovisnosti dviju slučajnih varijabli određivanje koeficijenta korelacije, vrste koeficijenata korelacije, svojstva koeficijenta korelacije, proračun i primjena ... ... Enciklopedija investitor

Statistika - (statistika) Statistika Ovo je opća teorijska nauka koja studira kvantitativne promjene u pojavu i procesima. Državne statistike, statističke usluge, Rosstat (državna statistika), statistički podaci, statistika upita, prodaja statistika, ... ... Enciklopedija investitor

Korelacija - (korelacija) Korelacija Ovo je statistički odnos dvije ili više slučajnih vrijednosti korelacije, vrste korelacije, koeficijent korelacije, korelacijsko analiza, korelacija cijena, korelacija valutnih parova za Forex sadržaj ... ... Enciklopedija investitor

Knjige

• Istraživanje matematike i matematike u studiji: Metodička zbirka o aktivnostima studenata, Borzenko V.i .. Kolekcija predstavlja metodološka razvoja koja se primjenjuju na organizaciju istraživačkih aktivnosti učenika. Prvi dio kolekcije posvećen je primjeni istraživačkog pristupa u ...

U bilo kojoj naučnoj i praktičnoj situaciji eksperimenta (ispitivanje), istraživači mogu istražiti da nisu svi ljudi (opći agregatni, stanovništvo), već samo određeni uzorak. Na primjer, čak i ako istražemo relativno malu grupu ljudi, poput patnje određene bolesti, tada je u ovom slučaju vrlo malo vjerovatno da imamo odgovarajuće resurse ili potrebu za testiranjem svakog pacijenta. Umjesto toga, obično testiraju uzorak iz stanovništva, jer je prikladniji i traje manje vremena. U ovom slučaju, kako znamo da su rezultati dobiveni na uzorku predstavljaju cijelu grupu? Ili, ako koristite profesionalnu terminologiju, možemo li biti sigurni da naša studija pravilno opisuje sve stanovništvo, uzorak koji smo koristili?

Da biste odgovorili na ovo pitanje, potrebno je odrediti statistički značaj rezultata ispitivanja. Statistički značaj Značajan nivo, skraćeno Sig.), ili / 7-nivo značaj (P-nivo) -to je vjerojatnost da takav rezultat pravilno predstavlja populaciju, čiji je uzorak proučavan. Imajte na umu da je samo vjerovatnost - Nemoguće je raspravljati sa apsolutnom garancijom da ova studija pravilno opisuje cijelo stanovništvo. U najboljem slučaju, u smislu značaja, možete zaključiti samo da je vrlo vjerovatno. Dakle, sljedeće pitanje neizbježno pada: Što bi trebalo biti nivo od značaja kako bi se ovaj rezultat mogao smatrati ispravnom karakteristikom stanovništva?

Na primjer, sa kakvom verovatnoćom želite da kažete da su takve šanse dovoljno da rizikuju? Ako su šanse 10 od 100 ili 50 od 100? I šta ako je ta verovatnoća veća? Šta se može reći o takvim šansama poput 90 od 100, 95 od 100 ili 98 od 100? Za situaciju u vezi s rizikom, ovaj je izbor prilično problematičan, jer ovisi o ličnim karakteristikama osobe.

U psihologiji se tradicionalno vjeruje da je 95 ili više šanse od 100 značenja da je vjerojatnost ispravnosti rezultata dovoljno visoka kako bi se bilo distribuirano cijelom stanovništvu. Ova brojka je uspostavljena u procesu naučne i praktične aktivnosti - ne postoji zakon prema kojem bi trebalo birati kao referentna tačka (i doista, u drugim naukama ponekad biraju druge vrijednosti nivoa značaja).

U psihologiji oni ovu vjerovatnost djeluju pomalo neobičan način. Umjesto vjerojatnost da je uzorak stanovništvo, vjerovatnoća da je uzorkovanje naznačeno ne predstavlja Stanovništvo. Drugim riječima, to je vjerojatnost da su otkriveni odnos ili razlike slučajni karakter i nisu vlasništvo agregata. Stoga, umjesto da se tvrde da su rezultati studije tačni s vjerojatnošću od 95 od 100, psiholozi kažu da postoje 5 šansi 100, da su rezultati netačni (na isti način na isti način na isti način u iznosu od 100 u korist Ispravnost rezultata znači 60 šansi u iznosu od 100 u korist svoje nesreće). Vrijednost vjerojatnosti ponekad se izražava u procentima, ali napisana je češće u obliku decimalnog frakcije. Na primjer, 10 šansi 100 su zastupljene u obliku decimalnog frakcije 0,1; 5 od 100 bilježi se kao 0,05; 1 od 100 - 0,01. Uz ovaj oblik snimanja, granična vrijednost je 0,05. Da se rezultat smatrao tačnim, njegov nivo od značaja treba biti ispod Ovaj broj (sjećate se da je to vjerojatnost da je rezultat pogrešno opisuje stanovništvo). Za prekid terminologije dodajte da je "verovatnoća netačnosti rezultata" (što je tačnije za poziv nivo značaja) obično označene latino pismo r. Opis rezultata eksperimenta obično uključuje rezimirajući zaključak, poput "pokazali su se da su rezultati značajni na nivou pouzdanosti (R (P) Manje od 0,05 (tj. Manje od 5%).

Dakle, nivo značaja ( r) ukazuje na vjerojatnost da su rezultati ne Predstavljaju stanovništvo. Prema tradiciji u psihologiji, vjeruje se da rezultati pouzdano odražavaju cjelokupnu sliku ako vrijednost r Manje od 0,05 (I.E. 5%). Ipak, to je samo verovatnoća izjava, a ne na sve bezuslovne garancije. U nekim slučajevima ovaj zaključak može biti netačan. U stvari, možemo izračunati koliko se često može dogoditi ako pogledamo vrijednost nivoa značaja. Na nivou značaja od 0,05 V 5 od 100 slučajeva, rezultati su vjerovatno netačni. Čini se da prvi pogled nije prečesto, ali ako mislite o tome, onda je 5 šanse od 100 isto kao 1 od 20. Drugim riječima, u jednom od svakih 20 slučajeva rezultat će biti netačni. Takve šanse izgledaju posebno povoljne, a istraživači moraju biti pazivati \u200b\u200bna Komisiju greške prve vrste. To se naziva greška koja se javlja kada istraživači vjeruju da su pronašli stvarne rezultate, a u stvari nisu. Suprotne greške koje se sastoje u činjenici da istraživači vjeruju da nisu pronašli rezultat, već je u stvari, pozvan pogreške drugog štapa.

Te se greške javljaju jer je nemoguće isključiti mogućnost netačne statističke analize. Verovatnoća greške ovisi o nivou statističkog značaja rezultata. Već smo napomenuli da je za rezultat toga da bude tačan, nivo značaja treba biti niži od 0,05. Naravno, neki rezultati imaju niži nivo, a često je moguće ispuniti rezultate sa tako niskim /?, Kao 0,001 (vrijednost 0,001 označava da rezultati mogu biti netačni s vjerovatnoćom od 1000). Što je manja vrijednost r, što je teško naše povjerenje u ispravnost rezultata.

U kartici. 7.2 pokazuje tradicionalnu interpretaciju nivoa važnosti na mogućnost statističkog zaključka i opravdavajući odluku o dostupnosti komunikacije (razlike).

Tabela 7.2.

Tradicionalno tumačenje nivoa značaja koja se koristi u psihologiji

Na osnovu iskustva praktičnog istraživanja, preporučuje se: ako je moguće izbjeći greške u prvoj i drugoj vrsti, sa odgovornim zaključcima, odluke treba donositi o prisutnosti razlika (komunikacija), fokusirajući se na nivou r P Znak.

Statistički kriterij(Statistički test) - Ovo je sredstvo za određivanje nivoa statističkog značaja. Ovo je odlučno pravilo koje osigurava usvajanje istinskog i odstupanja lažne hipoteze s velikom verovatnoćom.

Statistički kriteriji označeni su i metodom izračunavanja određenog broja i samog broja samog broja. Svi kriteriji se koriste s jednom glavnom svrhom: odrediti nivo značajnog značaja Podaci su analizirani uz pomoć (I.E., vjerojatnost da ovi podaci odražavaju istinski učinak, koji pravilno predstavlja populaciju iz kojeg se formira uzorak).

Neki kriteriji se mogu koristiti samo za normalno distribuirane podatke (i ako se funkcija mjeri u intervalu) - ovi kriteriji se obično nazivaju parametričan. Uz pomoć ostalih kriterija, možete analizirati podatke iz gotovo svakog zakona distribucije - oni se nazivaju ne-parametričan.

PARAMETRIČNI KRITERIJI - Kriteriji koji uključuju parametre distribucije u formuli za izračunu, I.E. Prosječno i disperzija (^ -Criterid stila, Fischerov F-kriterij, itd.).

Neparametrijski kriteriji - kriteriji koji ne uključuju u formulu za izračunavanje raspodjele parametara i zasnovane na radnim frekvencijama ili rangima (kriterij) TUŽILAC WHITING - PITANJE: Rosenbauma, kriterij U. Manna - Whitney

Na primjer, kad kažemo da je tačnost razlika utvrdila ^-Criterid studenta, namijenjena je da se metoda učenika ^kritira koristi za izračunavanje empirijske vrijednosti, što se zatim upoređuje sa tablicom (kritičnom) vrijednosti.

Prema omjeru empirijskog (izračunatog) i kritičnih vrijednosti kriterija (tabele), možemo suditi da li je naša hipoteza potvrđena ili odbijena. U većini slučajeva, tako da prepoznajemo razlike su značajne, potrebno je da empirijska vrednost kriterija prelazi kritičnu, iako postoje kriteriji (na primer, manna - Whitney kriterijum ili kriterijume znaka) u kojem se moramo pridržavati suprotno pravilo.

U nekim slučajevima izračunata formula kriterija uključuje broj opažanja u uzorku u okviru studija, označavajući se kao p. Prema posebnom stolu, utvrđujemo koji nivo statističkog značaja razlika odgovara ovoj empirijskoj vrijednosti. U većini slučajeva ista empirijska vrijednost kriterija može biti značajna ili beznačajna ovisno o broju zapažanja u uzorku u studiju ( p ) ili iz tzv broj stupnjeva slobode što je naznačeno kao v. (r\u003e) ili kao df. (ponekad d).

Znanje p Ili broj stupnjeva slobode, prema posebnim tablicama (glavni od njih dat je u Dodatku 5) Možemo definirati kritične vrijednosti kriterija i usporediti rezultirajuću empirijsku vrijednost s njima. Obično se napisano tako: "sa n \u003d 22 Kritične vrijednosti kriterija su konstituirane t st \u003d. 2.07 "ili" kada v. (d.) \u003d 2 Kritične vrijednosti stisnog kriterija su \u003d 4,30, a tzv.

Obično su preferencije i dalje parametrijski kriteriji, a mi se pridržavamo na ovom položaju. Vjeruje se da su pouzdaniji, a uz pomoć možete dobiti više informacija i izvršiti dublje analizu. Što se tiče složenosti matematičkog računanja, tada kada se koristi računarski programi, ova složenost nestaje (ali neki se čini da su neki drugi sasvim prevladali).

• U ovom udžbeniku detaljno ne smatramo problem statističkih detalja.
• Hipoteze (nula - YA0 i alternativa - HJ) i dale su statističke odluke, jer studenti-psiholozi proučavaju ovo odvojeno na disciplini "Matematika u psihologiji". Pored toga, treba napomenuti da prilikom izdavanja istraživačkog izvještaja (tečaj ili teza, publikacija), statistički hipoteze, statistička rješenja, u pravilu, u pravilu, po pravilu. Obično, kada opisuje rezultat, opisan je kriterij, potrebna opisna statistika (srednja, sigma, koeficijenti korelacije itd.), Empirijske vrijednosti kriterija, stupanj slobode, nužno razine značaja. Tada se tada materijalni zaključak formulira u odnosu na test hipotezu s naznakom (obično u obliku nejednakosti) postignutog ili narezanog nivoa značaja.

Plaćena funkcija. Funkcija statističkog značaja dostupna je samo u nekim tarifnim planovima. Provjerite jesu li unutra.

Možete saznati postoje li statistički značajne razlike u odgovorima primljenim od različitih grupa ispitanika na pitanja u istraživanju. Rad sa funkcijom statističkog značaja u nadzorniku potrebno je:

• Omogućite statistički značaj prilikom dodavanja pravila o usporedbi na pitanje u vašem istraživanju. Odaberite grupe ispitanika za usporedbu sortiranjem rezultata ankete u grupama za vizuelnu usporedbu.
• Ispitajte tablice s podacima o vašim istraživačkim pitanjima kako biste utvrdili prisustvo statistički značajnih razlika u odgovorima primljenim od različitih grupa ispitanika.

Pogledajte statistički značaj

Izvođenjem akcija opisanih u nastavku možete stvoriti anketu koja prikazuje statistički značaj.

1. Dodajte pitanja zatvorenog tipa u anketu.

Da bi se prikazivao statistički značaj tokom analize rezultata, morat ćete primijeniti pravilo za usporedbu na bilo kojem pitanju iz vašeg istraživanja.

Primijenite pravilo za usporedbu i izračunajte statistički značaj u odgovorima u slučaju da u shemi ankete koristite jednu od sljedećih vrsta pitanja:

Potrebno je osigurati da se predložene mogućnosti odgovora mogu podijeliti u punopravne grupe. Opcije odgovora koje odaberete za usporedbu prilikom kreiranja pravila o usporedbi koristit će se za organiziranje podataka u poprečne tablice unutar cijele ankete.

2. Prikupite odgovore

Nakon završetka sastavljanja anketiranja stvorite sakupljač za njenu distribuciju. Postoji nekoliko načina.

Morate dobiti najmanje 30 odgovora za svaki odgovor, koji planirate koristiti u svom pravilu za usporedbu za aktiviranje i pregled statističkog značaja.

Primjer ankete

Želite znati da li su muškarci zadovoljni vašim proizvodima mnogo više od žena.

1. Dodajte dva pitanja sa višestrukim opcijama odgovora:
   Koji je tvoj rod? (muško žensko)
   Da li ste zadovoljni ili nezadovoljni našom proizvodom? (zadovoljan (-nna), nezadovoljan (-nna))
2. Provjerite je li najmanje 30 ispitanika odabralo opciju "muškog" odgovora na pitanje o polju, kao i najmanje 30 ispitanika dok je njihovo polje odabralo "žensku" opciju.
3. Dodajte pravilo za usporedbu na pitanje "Koji je tvoj sprat?" I odaberite oba odgovora poput vaših grupa.
4. Koristite tablicu podataka ispod tablice pitanja "Da li ste zadovoljni ili nezadovoljni našom proizvodom?" Da biste saznali ako bilo koji odgovor pokazuje statistički značajnu razliku

Šta je statistički značajna razlika?

Statistički značajna razlika znači da se uz pomoć statističke analize uspostavlja postojanje značajnih razlika između odgovora jedne grupe ispitanika i odgovore druge grupe. Statistički značaj znači da su dobivene figure pouzdano različite. Takvo znanje uvelike će vam pomoći prilikom analize podataka. Ipak, važnost dobijenih rezultata određuje vas. Odlučite li kako tumačiti rezultate anketa i koje mjere treba poduzeti na njima.

Na primjer, dobivate više zahtjeva od ženskih kupaca nego od muških kupaca. Kako utvrditi da li je takva razlika stvarna i hoće li poduzeti akciju u vezi s tim? Jedan od izvrsnih načina provjere vaših zapažanja je provođenje ankete koje će vam pokazati ako je vaša roba uglavnom zadovoljna muškim kupcima. Uz pomoć statističke formule, funkcija statističkog značaja koju je predložila od nas pružit će vam priliku da utvrdite da li je vaš proizvod zaista mnogo više poput muškaraca nego žena. To će vam omogućiti da preduzmete akciju na osnovu činjenica, a ne da ne nagađate.

Statistički značajna razlika

Ako su rezultati koje ste dobili istaknuti u tablici podataka, to znači da se dvije grupe ispitanika značajno razlikuju jedna od druge. Izraz "značajno" ne znači da su podaci dobiveni imaju određeni značaj ili značenje, ali samo činjenica da postoji statistička razlika između njih.

Nedostatak statistički značajnih razlika

Ako su rezultati koje ste dobili nisu dodijeljeni u odgovarajućem tablicu podataka, to znači da, uprkos mogućim razlikama u dvije uspoređene brojke, između njih nema statističke razlike.

Odgovori bez statistički značajnih razlika pokazuju da ne postoji značajna razlika između dva uporediva elementa veličine uzorka, ali to ne mora nužno značiti da nisu važni. Možda povećavanje veličine uzorka, možete identificirati statistički značajnu razliku.

Zapremina uzorkovanja

Ako imate vrlo malu količinu uzorkovanja, bit će značajne samo velike razlike između dvije grupe. Ako imate vrlo veliku veličinu uzorka, i male i velike razlike bit će uzeti u obzir kao značajne.

Međutim, ako su dvije znamenke statistički različite, to ne znači da razlika između rezultata ima praktičnu vrijednost za vas. Morat ćete odlučiti koje su razlike značajne za vaše istraživanje.

Izračun statističkog značaja

Izračunavamo statistički značaj koristeći standardni nivo samopouzdanja za 95%. Ako se odgovor prikazuje kao statistički značajan, to znači da se samo zbog nesreće ili zbog pogreške u uzorku razlika između dvije skupine pojavljuje se s vjerovatnoćom od 5% (često se pojavljuje kao: p<0,05).

Da bi izračunali statistički značajne razlike između grupa, koristimo sljedeće formule:

Parametar	Opis
a1.	Udio sudionika iz prve grupe koji je odgovorio na pitanje na određeni način pomnoženo u veličini uzorka ove grupe.
b1.	Udio učesnika iz druge grupe, odgovaranje na pitanje na određeni način pomnoženo u veličini uzorka ove grupe.
Udio kombiniranog uzorka (P)	Kombinacija dvaju frakcija iz obje grupe.
Standardna greška (SE)	Pokazatelj koliko je vaš udio različit od stvarnog udjela. Manje značenje znači da je udio blizu stvarnog udjela, važnije znači da se udio značajno razlikuje od stvarnog udjela.
Testirajte statistički pokazatelj (T)	Testirajte statistički pokazatelj. Broj vrijednosti standardnog odstupanja, na koji se ta vrijednost razlikuje od prosječne vrijednosti.
Statistički značaj	Ako apsolutna vrijednost testnog statističkog pokazatelja prelazi 1,96 * standardna odstupanja iz srednje vrijednosti, to se smatra statistički značajnim razlikama.

* 1,96 je vrijednost koja se koristi za nivo povjerenja od 95%, jer 95% raspona obrađene od strane T-distribucije učenika nalazi se u roku od 1,96 standardne odstupanje od prosječne vrijednosti.

Primjer izračuna

Nastavljajući gornji primjerak, saznajmo da li postotak muškaraca zaista izjavljuje da su zadovoljni vašim proizvodom, mnogo veći od posto žena.

Pretpostavimo da je 1000 muškaraca i 1.000 žena učestvovalo u vašem istraživanju, a kao rezultat ankete pokazalo se da 70% muškaraca i 65% žena tvrdi da su zadovoljni vašim robom. Je li indikator na 70% znatno veći od stope na 65%?

Pošaljite sljedeće podatke iz ankete u predloženim formulama:

• p1 (% muškaraca, zadovoljan proizvodom) \u003d 0,7
• p2 (% žena, zadovoljan proizvodom) \u003d 0,65
• n1 (broj anketiranih muškaraca) \u003d 1000
• n2 (broj anketiranih žena) \u003d 1000

Budući da je apsolutna vrijednost testa statističkog pokazatelja veća od 1,96, to znači da je razlika između muškaraca i žena značajna. U odnosu na žene, muškarci s većim udjelom vjerojatnosti bit će zadovoljeni vašim proizvodom.

Sakrivanje statističkog značaja

Kako sakriti statistički značaj za sva pitanja

1. Pritisnite strelicu "Dolje" udesno na pravilo za usporedbu na lijevoj bočnoj ploči.
2. Odabrati Uređivanje pravila.
3. Isključite funkciju Prikaži statistički značaj Pomoću prekidača.
4. Pritisnite tipku Primijeniti.

Da biste sakrili statistički značaj za jedno pitanje, potrebno je:

1. Pritisnite tipku Podesiti Iznad dijagrama ovog pitanja.
2. Otvorite karticu Prikažite parametre.
3. Poništi potvrdni okvir nasuprot stavki Statistički značaj.
4. Pritisnite tipku Sačuvati.

Parametar zaslona automatski se aktivira kada je prikazivanje statističkog značaja uključen. Ako odaberete potvrdni okvir zaslona, \u200b\u200bprikaz statističkog značaja također će biti onemogućen.

Uključite statistički značaj prilikom dodavanja pravila o usporedbi o pitanju u vašem istraživanju. Ispitajte tablice s podacima o vašim istraživačkim pitanjima kako biste utvrdili prisustvo statistički značajnih razlika u odgovorima primljenim od različitih grupa ispitanika.