चिकित्सा में सांख्यिकीय तरीकों के आवेदन के एक सामान्य उदाहरण पर विचार करें। दवा के रचनाकारों से पता चलता है कि यह गोद लेने वाली खुराक के आनुपातिक को बढ़ाता है। इस धारणा को सत्यापित करने के लिए, उन्हें दवा की विभिन्न खुराक के पांच स्वयंसेवकों के लिए निर्धारित किया जाता है।

अवलोकनों के परिणामों के मुताबिक, खुराक के डीयूआईएस सर्किट का एक ग्राफ बनाया गया है (चित्र 1.2 ए)। नग्न आंखों के लिए निर्भरता दिखाई देती है। शोधकर्ता खोज के साथ एक दूसरे को बधाई देते हैं, और दुनिया एक नई मूत्रवर्धक के साथ है।

वास्तव में, डेटा विश्वसनीय रूप से यह कहने की इजाजत देता है कि खुराक से डीयूआईएस सर्किट की निर्भरता इन पांच स्वयंसेवकों में मनाई गई थी। यह निर्भरता उन सभी लोगों में खुद को प्रकट करेगी जो दवा ले लेंगे - इससे ज्यादा कुछ नहीं
ज़ी।

से

। यह कहना असंभव है कि यह सुरक्षित है - अन्यथा, प्रयोग क्यों रखा?

लेकिन दवा बिक्री पर गई। अधिक से अधिक लोग इसे अपने डायरेरिस को बढ़ाने की उम्मीद करते हैं। और हम क्या देखते हैं? हम चित्रा 1.2 बी देखते हैं, जो दवा और डायरेरिस की खुराक के बीच किसी भी संबंध की अनुपस्थिति को इंगित करता है। ब्लैक सर्कल ने प्रारंभिक शोध के डेटा को चिह्नित किया। आंकड़ों में विधियां हैं जो हमें "गैर-अनंतिम" प्राप्त करने की संभावना का अनुमान लगाने की अनुमति देती हैं, इसके अलावा नमूना को भ्रमित करता है। यह डायरेरोम और दवा की खुराक के बीच संचार की अनुपस्थिति में निकलता है, परिणामी "निर्भरता" लगभग 50 प्रयोगों में से लगभग 5 में देखी जाएगी। तो, इस मामले में, शोधकर्ता बस भाग्यशाली नहीं हैं। यदि उन्होंने सबसे उन्नत सांख्यिकीय विधियों को भी लागू किया था, तो यह अभी भी उन्हें एक त्रुटि से नहीं बचाएगा।

यह काल्पनिक, लेकिन वास्तविकता से दूर नहीं एक उदाहरण, हमने इंगित नहीं किया
सांख्यिकी। वह अपने निष्कर्षों की संभाव्य प्रकृति के बारे में एक और बोलता है। सांख्यिकीय विधि के आवेदन के परिणामस्वरूप, हमें अंतिम उदाहरण में सत्य नहीं मिलता है, लेकिन केवल एक या किसी अन्य धारणा की संभावना का अनुमान है। इसके अलावा, प्रत्येक सांख्यिकीय विधि अपने गणितीय मॉडल पर आधारित है और इसके परिणाम सही हैं जितना यह मॉडल वास्तविकता से मेल खाता है।

विश्वसनीयता और सांख्यिकीय महत्व के विषय पर भी:

1. जीवन की गुणवत्ता में सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण अंतर
2. सांख्यिकीय कुल। हिसाब किताब। ठोस और चुनिंदा अध्ययन की अवधारणा। सांख्यिकीय कुल और लेखांकन दस्तावेजों के उपयोग के लिए आवश्यकताएं
3. निबंध। Eyelids2018, 2018 के माध्यम से इंट्राओकुलर दबाव को मापने के लिए प्रशंसापत्र गवाही की विश्वसनीयता की जांच

पाठ्यक्रम में सांख्यिकीय गणना की तालिकाओं में, मनोविज्ञान पर थीसिस और मास्टर का काम, सूचक "पी" हमेशा मौजूद होता है।

उदाहरण के लिए, के अनुसार अनुसंधान के लिए कार्य लड़कों और किशोरावस्था की लड़कियों में जीवन की सार्थकता के स्तर में अंतर की गणना की गई थी।

	मीन		यू-मानदंड मैन-व्हिटनी	सांख्यिकीय महत्व स्तर (पी)
	लड़कों (20 लोग)	लड़कियाँ (5 लोग)
लक्ष्य	28,9	35,2	17,5	0,027*
प्रोसेस	30,1	32,0	38,5	0,435
परिणाम	25,2	29,0	29,5	0,164
नियंत्रण लोकसभा - "मैं"	20,3	23,6		0,067
नियंत्रण का स्थान - "जीवन"	30,4	33,8	27,5	0,126
जीवन का माप	98,9	111,2		0,103

* - मतभेद सांख्यिकीय रूप से विश्वसनीय हैं (पी≤ 0,05)

दाएं कॉलम को "पी" के अर्थ से इंगित किया जाता है और यह इसकी परिमाण में है कि लड़कों और लड़कियों में भविष्य में जीवन की सार्थकता में मतभेदों को निर्धारित करना महत्वपूर्ण है या महत्वपूर्ण नहीं है। नियम सरल:

• यदि सांख्यिकीय महत्व "पी" का स्तर 0.05 के बराबर या बराबर है, तो हम निष्कर्ष निकालते हैं कि मतभेद सार्थक हैं। तालिका की तालिका में, संकेतक "उद्देश्यों" के संबंध में लड़कों और लड़कियों के बीच अंतर सार्थक हैं - भविष्य में जीवन की सार्थकता। लड़कियों में, यह आंकड़ा उन लड़कों की तुलना में सांख्यिकीय रूप से काफी अधिक है।
• यदि सांख्यिकीय महत्व "पी" का स्तर 0.05 से अधिक है, तो यह निष्कर्ष निकाला गया है कि मतभेद महत्वपूर्ण नहीं हैं। मेज में, लड़कों और लड़कियों के बीच मतभेद अन्य सभी संकेतकों के लिए महत्वपूर्ण नहीं हैं, पहले के अपवाद के साथ।

सांख्यिकीय महत्व "पी" का स्तर कहां है

सांख्यिकीय महत्व का स्तर गणना की जाती है सांख्यिकीय कार्यक्रम एक साथ सांख्यिकीय मानदंड की गणना के साथ। इन कार्यक्रमों में, आप सांख्यिकीय महत्व के स्तर की महत्वपूर्ण सीमा भी निर्धारित कर सकते हैं और इसी संकेतक कार्यक्रम द्वारा आवंटित किए जाएंगे।

उदाहरण के लिए, सांख्यिकी कार्यक्रम में, सहसंबंधों की गणना करते समय, सीमा "पी" को स्थापित करना संभव है, उदाहरण के लिए, 0.05 और सभी सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण संबंध लाल रंग में हाइलाइट किए जाएंगे।

यदि सांख्यिकीय मानदंड की गणना मैन्युअल रूप से की जाती है, तो महत्वपूर्ण मान के साथ परिणामी मानदंड के मूल्य की तुलना करके महत्व "पी" का स्तर पता चला है।

सांख्यिकीय महत्व "पी" का स्तर क्या दिखाता है

सभी सांख्यिकीय गणना अनुमानित हैं। इस अनुमान का स्तर और "पी" को परिभाषित करता है। महत्व का स्तर दशमलव अंशों के रूप में दर्ज किया गया है, उदाहरण के लिए, 0.023 या 0.965। यदि आप इस तरह के 100 गुणा को गुणा करते हैं, तो हमें एक सूचक पी प्रतिशत के रूप में प्राप्त होगा: 2.3% और 96.5%। ये प्रतिशत रिश्ते के बारे में हमारी धारणा की अन्निकता की संभावना को दर्शाते हैं, उदाहरण के लिए, आक्रामकता और चिंता के बीच।

अर्थात, सहसंबंध गुणांक 0.58 आक्रामकता और चिंता के बीच सांख्यिकीय महत्व 0.05 के स्तर पर या 5% की त्रुटि की संभावना पर प्राप्त किया गया था। इसका विशेष रूप से क्या मतलब है?

हमारे द्वारा पहचाने गए सहसंबंध का अर्थ है कि यह पैटर्न हमारे नमूने में मनाया जाता है: आक्रामकता जितना अधिक होगा, चिंता उतनी ही अधिक होगी। यही है, अगर हम दो किशोर लेते हैं, और एक चिंता दूसरे की तुलना में अधिक होगी, तो, सकारात्मक सहसंबंध के बारे में जानना, हम तर्क दे सकते हैं कि यह किशोरी और आक्रामकता अधिक होगी। लेकिन चूंकि आंकड़ों में सबकुछ लगभग है, फिर, इसका दावा करते हुए, हम मानते हैं कि हम एक गलती कर सकते हैं, और 5% त्रुटि की संभावना। यही है, किशोरावस्था के इस समूह में 20 ऐसी तुलना करके, हम चिंता को जानकर आक्रामकता के स्तर के पूर्वानुमान के साथ गलत होने के लिए 1 बार हो सकते हैं।

सांख्यिकीय महत्व का स्तर बेहतर है: 0.01 या 0.05

सांख्यिकीय महत्व का स्तर त्रुटि की संभावना को दर्शाता है। नतीजतन, पी \u003d 0.01 पर परिणाम पी \u003d 0.05 से अधिक सटीक है।

मनोवैज्ञानिक अध्ययनों में, परिणामों के सांख्यिकीय महत्व के दो अनुमत स्तर को अपनाया जाता है:

पी \u003d 0.01 - तुलनात्मक विश्लेषण या संबंधों के विश्लेषण के परिणाम की उच्च विश्वसनीयता;

पी \u003d 0.05 - पर्याप्त सटीकता।

मुझे आशा है कि यह लेख आपको मनोविज्ञान पर काम लिखने में मदद करेगा। यदि आपको मदद की ज़रूरत है, तो कृपया संपर्क करें (मनोविज्ञान पर सभी प्रकार के काम; सांख्यिकीय गणना)।

सांख्यिकीय विश्वसनीयता

- अंग्रेज़ी विश्वसनीयता / वैधता, सांख्यिकीय; यह। Validitat, Statistische। अनुक्रम, निष्पक्षता और सांख्यिकीय परीक्षण में अस्पष्टता की कमी या केएल में। माप का सेट। डी एस। यह एक ही विषय के संबंध में एक ही परीक्षण (या प्रश्नावली) की पुनरावृत्ति द्वारा जांच की जा सकती है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि एक ही परिणाम प्राप्त किए जाएंगे; या परीक्षण के विभिन्न हिस्सों की तुलना, जो एक ही वस्तु को मापने के लिए माना जाता है।

Antinazi। समाजशास्त्र का विश्वकोश, 2009

देखें अन्य शब्दकोशों में "सांख्यिकीय का विश्वास" क्या है:

सांख्यिकीय विश्वसनीयता - अंग्रेज़ी विश्वसनीयता / वैधता, सांख्यिकीय; यह। Validitat, Statistische। अनुक्रम, निष्पक्षता और सांख्यिकीय परीक्षण में अस्पष्टता की कमी या एल। एल। माप का सेट। डी एस। एक ही परीक्षण की पुनरावृत्ति द्वारा जांच की जा सकती है (या ... ... समाजशास्त्र शब्दकोश

आंकड़ों में, परिमाण को सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण कहा जाता है यदि यह यादृच्छिक घटना या यहां तक \u200b\u200bकि अधिक चरम मूल्यों की संभावना है। यहां, चरम के तहत, शून्य परिकल्पना से परीक्षण आंकड़ों के विचलन की डिग्री को समझा जाता है। अंतर कहा जाता है ... ... विकिपीडिया

सांख्यिकीय स्थिरता की भौतिक घटना यह है कि नमूना मूल्य में वृद्धि के साथ, यादृच्छिक घटना आवृत्ति या भौतिक मान का औसत कुछ निश्चित संख्या में जाता है। सांख्यिकीय घटना ... ... विकिपीडिया

मतभेदों की विश्वसनीयता (समानताएं) - अध्ययन संकेतकों (चर) पर नमूने के बीच मतभेदों या समानताओं के महत्व को स्थापित करने के लिए विश्लेषण सांख्यिकीय प्रक्रिया ... आधुनिक शैक्षणिक प्रक्रिया: मूल अवधारणाएं और शर्तें

रिपोर्टिंग, सांख्यिकीय बड़े लेखा शब्दकोश

रिपोर्टिंग, सांख्यिकीय - राज्य सांख्यिकीय अवलोकन का रूप, जिसमें प्रासंगिक प्राधिकरण उद्यमों (संगठनों और संस्थानों) से प्राप्त करने वाले दस्तावेजों (सांख्यिकीय रिपोर्ट) के रूप में आवश्यक जानकारी के लिए आवश्यक जानकारी प्राप्त करते हैं ... महान आर्थिक शब्दकोश

विज्ञान मानव सामाजिक जीवन की भारी घटनाओं, उनके संख्यात्मक विवरणों का संकलन और इन विवरणों की वैज्ञानिक प्रसंस्करण पर व्यवस्थित अवलोकन की तकनीकों के अध्ययन में लगे हुए हैं। इस प्रकार, सैद्धांतिक आंकड़े विज्ञान हैं ... ... विश्वकोश शब्दकोश एफए। ब्रोकहौस और आईए। एफ्रोन

सहसंबंध गुणांक - (सहसंबंध Ceeficient) सहसंबंध गुणांक यह सहसंबंध गुणांक के दो यादृच्छिक चर निर्धारण, सहसंबंध गुणांक के प्रकार, सहसंबंध गुणांक, गणना और आवेदन के गुणों की निर्भरता का एक सांख्यिकीय संकेतक है ... ... एनसाइक्लोपीडिया निवेशक

आंकड़े - (सांख्यिकी) सांख्यिकी यह एक सामान्य सैद्धांतिक विज्ञान है जो घटनाओं और प्रक्रियाओं में मात्रात्मक परिवर्तनों का अध्ययन करता है। राज्य सांख्यिकी, सांख्यिकीय सेवाएं, रोसस्टैट (राज्य सांख्यिकी), सांख्यिकीय डेटा, क्वेरी आंकड़े, बिक्री आंकड़े, ... ... एनसाइक्लोपीडिया निवेशक

सह - संबंध - (सहसंबंध) सहसंबंध यह सहसंबंध के दो या दो से अधिक यादृच्छिक मूल्यों, सहसंबंध के प्रकार, सहसंबंध गुणांक, सहसंबंध विश्लेषण, मूल्य सहसंबंध, विदेशी मुद्रा सामग्री के लिए मुद्रा जोड़े के सहसंबंध ... एनसाइक्लोपीडिया निवेशक

पुस्तकें

• अध्ययन में गणित और गणित में अनुसंधान: छात्र अनुसंधान गतिविधियों पर विधिवत संग्रह, Borzenko v.i .. संग्रह छात्रों की शोध गतिविधियों के संगठन के लिए लागू पद्धतिपूर्ण विकास प्रस्तुत करता है। संग्रह का पहला भाग एक शोध दृष्टिकोण के आवेदन के लिए समर्पित है ...

प्रयोग (परीक्षा) की किसी भी वैज्ञानिक और व्यावहारिक स्थिति में, शोधकर्ता सभी लोगों (सामान्य कुल, जनसंख्या) का पता लगा सकते हैं, लेकिन केवल एक निश्चित नमूना। उदाहरण के लिए, भले ही हम लोगों के अपेक्षाकृत छोटे समूह का पता लगाएं, जैसे कि एक निश्चित बीमारी से पीड़ित, फिर इस मामले में यह बहुत ही असंभव है कि हमारे पास उचित संसाधन या प्रत्येक रोगी का परीक्षण करने की आवश्यकता है। इसके बजाए, वे आमतौर पर आबादी से नमूने का परीक्षण करते हैं, क्योंकि यह अधिक सुविधाजनक है और इसमें कम समय लगता है। इस मामले में, हम कैसे जानते हैं कि नमूने पर प्राप्त परिणाम पूरे समूह का प्रतिनिधित्व कर रहे हैं? या, यदि आप पेशेवर शब्दावली का उपयोग करते हैं, तो क्या हम यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि हमारा अध्ययन सही तरीके से वर्णन करता है आबादी, जिसका नमूना हमने उपयोग किया?

इस प्रश्न का उत्तर देने के लिए, परीक्षण परिणामों के सांख्यिकीय महत्व को निर्धारित करना आवश्यक है। आंकड़ों की महत्ता महत्वपूर्ण स्तरसंक्षेप में सिग।), या / 7-स्तर महत्व (पी-स्तर) -यह संभावना है कि यह परिणाम सही ढंग से आबादी का प्रतिनिधित्व करता है, जिसका नमूना अध्ययन किया गया था। ध्यान दें कि यह केवल है संभावना - पूर्ण वारंटी के साथ बहस करना असंभव है कि यह अध्ययन पूरी आबादी का सही वर्णन करता है। सर्वोत्तम रूप से, महत्व के मामले में, आप केवल यह निष्कर्ष निकाल सकते हैं कि यह बहुत संभावना है। इस प्रकार, निम्नलिखित प्रश्न अनिवार्य रूप से गिरता है: महत्व का स्तर क्या होना चाहिए ताकि इस परिणाम को जनसंख्या की सही विशेषता माना जा सके?

उदाहरण के लिए, आप किस प्रकार की संभावना के बारे में कहने के लिए तैयार हैं कि इस तरह की संभावनाओं को जोखिम के लिए पर्याप्त है? यदि संभावना 100 में से 100 या 100 में से 10 है? और क्या होगा यदि यह संभावना अधिक है? 100 में से 90 में से 9 0, 100 में से 95 में से 100 या 9 0 में से 9 0 जैसी संभावनाओं के बारे में क्या कहा जा सकता है? जोखिम से संबंधित स्थिति के लिए, यह विकल्प काफी समस्याग्रस्त है, क्योंकि यह व्यक्ति की व्यक्तिगत विशेषताओं पर निर्भर करता है।

मनोविज्ञान में, परंपरागत रूप से माना जाता है कि 1005 या 100 की संभावनाओं का मतलब है कि परिणामों की शुद्धता की संभावना पूरी आबादी को वितरित करने के लिए पर्याप्त रूप से उच्च है। यह आंकड़ा वैज्ञानिक और व्यावहारिक गतिविधि की प्रक्रिया में स्थापित किया गया है - इसके अनुसार कोई कानून नहीं है जिसके अनुसार इसे संदर्भ बिंदु के रूप में चुना जाना चाहिए (और वास्तव में, अन्य विज्ञानों में कभी-कभी महत्व के स्तर के अन्य मूल्य चुनते हैं)।

मनोविज्ञान में, वे कुछ हद तक असामान्य तरीके से इस संभावना को संचालित करते हैं। इस संभावना के बजाय कि नमूना एक आबादी है, इस बात का नमूना संकेत दिया जाता है प्रतिनिधित्व नहीं करता है आबादी। दूसरे शब्दों में, यह संभावना है कि खोजे गए संबंध या मतभेद यादृच्छिक चरित्र हैं और कुल की संपत्ति नहीं हैं। इस प्रकार, यह कहने के बजाय कि अध्ययन के परिणाम 100 में से 95 की संभावना के साथ सही हैं, मनोवैज्ञानिक कहते हैं कि 100 की 5 संभावनाएं हैं, कि परिणाम गलत हैं (उसी तरह से 100 की 40 संभावनाएं परिणामों की शुद्धता का मतलब है कि उनके दुर्भाग्य के पक्ष में 100 की 60 मौके हैं)। संभाव्यता मूल्य कभी-कभी प्रतिशत में व्यक्त किया जाता है, लेकिन यह एक दशमलव अंश के रूप में अधिक बार लिखा जाता है। उदाहरण के लिए, 100 की 10 संभावनाएं दशमलव अंश 0.1 के रूप में दर्शायी जाती हैं; 100 में से 5 को 0.05 के रूप में दर्ज किया गया है; 100 में से 1 - 0.01। रिकॉर्डिंग के इस रूप के साथ, सीमा मान 0.05 है। परिणाम सही माना गया था, इसके महत्व का स्तर होना चाहिए के नीचे यह संख्या (आपको याद है कि यह परिणाम की संभावना है गलत एक आबादी का वर्णन करता है)। शब्दावली को समाप्त करने के लिए, "परिणाम की गलतता की संभावना" (जो कॉल करने के लिए अधिक सही है "जोड़ें स्तर का महत्व) आमतौर पर लैटिन पत्र द्वारा संकेत दिया जाता है आर प्रयोग के परिणामों के विवरण में आमतौर पर एक संक्षेप में निष्कर्ष शामिल होता है, जैसे कि "परिणाम विश्वसनीयता के स्तर पर महत्वपूर्ण साबित हुए (आर (पी) 0.05 से कम (यानी 5% से कम)।

इस प्रकार, महत्व का स्तर ( आर) परिणाम की संभावना को इंगित करता है नहीं एक आबादी का प्रतिनिधित्व करते हैं। मनोविज्ञान में परंपरा के अनुसार, ऐसा माना जाता है कि यदि परिणाम मानते हैं तो परिणाम विश्वसनीय रूप से समग्र तस्वीर को प्रतिबिंबित करते हैं आर 0.05 से कम (यानी 5%)। फिर भी, यह केवल एक संभावित बयान है, न कि सभी बिना शर्त गारंटी। कुछ मामलों में, यह निष्कर्ष गलत हो सकता है। वास्तव में, हम गणना कर सकते हैं कि यदि हम महत्व के स्तर को देखते हैं तो यह कितनी बार हो सकता है। 100 मामलों में से 0.05 वी 5 के महत्व के स्तर पर, परिणाम शायद गलत हैं। 11 ए पहली नज़र भी अक्सर नहीं लगती है, लेकिन यदि आप इसके बारे में सोचते हैं, तो 100 की 5 संभावनाएं 20 में से 1 के समान हैं। दूसरे शब्दों में, प्रत्येक 20 मामलों में से एक में परिणाम गलत होगा। ऐसी संभावनाएं विशेष रूप से अनुकूल नहीं लगती हैं, और शोधकर्ताओं को आयोग से सावधान रहना चाहिए पहली तरह की त्रुटियां। इसे एक गलती कहा जाता है जो तब होता है जब शोधकर्ताओं का मानना \u200b\u200bहै कि उन्हें वास्तविक परिणाम मिलते हैं, और वास्तव में वे नहीं हैं। विपरीत गलतियों में इस तथ्य में शामिल है कि शोधकर्ताओं का मानना \u200b\u200bहै कि उन्हें परिणाम नहीं मिला, लेकिन वास्तव में इसे कहा जाता है दूसरी रॉड त्रुटियां।

ये त्रुटियां होती हैं क्योंकि गलत सांख्यिकीय विश्लेषण की संभावना को बाहर करना असंभव है। त्रुटि की संभावना परिणाम के सांख्यिकीय महत्व के स्तर पर निर्भर करती है। हमने पहले ही नोट किया है कि परिणामस्वरूप सही होने के लिए, महत्व का स्तर 0.05 से कम होना चाहिए। बेशक, कुछ परिणामों में निम्न स्तर होता है, और इस तरह के निम्न / के साथ परिणामों को पूरा करना अक्सर संभव होता है, जैसा कि 0.001 (0.001 का मान इंगित करता है कि परिणाम 1000 में से 1 की संभावना के साथ गलत हो सकते हैं)। आर का मूल्य छोटा, परिणामों की शुद्धता में हमारे आत्मविश्वास को कठिन।

टैब में। 7.2 सांख्यिकीय निष्कर्ष की संभावना पर महत्व के स्तर की पारंपरिक व्याख्या दिखाता है और संचार की उपलब्धता (मतभेदों) पर निर्णय को न्यायसंगत बनाता है।

तालिका 7.2।

मनोविज्ञान में उपयोग किए जाने वाले महत्व के स्तर की पारंपरिक व्याख्या

व्यावहारिक शोध के अनुभव के आधार पर, इसकी अनुशंसा की जाती है: यदि संभव हो तो जिम्मेदार निष्कर्षों के साथ पहले और दूसरी तरह की त्रुटियों से बचने के लिए, अंतर (संचार) की उपस्थिति पर निर्णय लेना चाहिए, स्तर पर ध्यान केंद्रित करना आर पी चिन्ह।

सांख्यिकीय मानदंड(सांख्यिकीय परीक्षण) - यह सांख्यिकीय महत्व के स्तर को निर्धारित करने के लिए एक उपकरण है। यह एक निर्णायक नियम है जो उच्च संभावना के साथ झूठी परिकल्पना के सही और विचलन को अपनाने को सुनिश्चित करता है।

सांख्यिकीय मानदंडों को एक निश्चित संख्या और बहुत संख्या की गणना करने की विधि से भी दर्शाया जाता है। सभी मानदंडों का उपयोग एक मुख्य उद्देश्य के साथ किया जाता है: निर्धारित करने के लिए सार्थक तल डेटा उनकी मदद से विश्लेषण किया गया (यानी, यह संभावना है कि ये डेटा सही प्रभाव को दर्शाता है, जो उस जनसंख्या का सही प्रतिनिधित्व करता है जिसमें से नमूना बनता है)।

कुछ मानदंड केवल सामान्य रूप से वितरित डेटा के लिए उपयोग किए जा सकते हैं (और यदि सुविधा अंतराल पर मापा जाता है) - इन मानदंडों को आमतौर पर कहा जाता है पैरामीट्रिक। अन्य मानदंडों की मदद से, आप लगभग वितरण के किसी भी कानून से डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं - उन्हें बुलाया जाता है गैर-पैरामीट्रिक।

पैरामीट्रिक मानदंड - गणना सूत्र में वितरण मानकों सहित मानदंड, यानी औसत और फैलाव (^ स्टाइलिंग स्टाइलिंग, फिशर का एफ-मानदंड, आदि)।

गैर-पैरामीट्रिक मानदंड - मानदंड जो वितरण पैरामीटर की गणना के लिए सूत्र में शामिल नहीं होते हैं और ऑपरेटिंग आवृत्तियों या रैंक (मानदंड) के आधार पर शामिल नहीं होते हैं प्र Rosenbauma, मानदंड यू मन्ना - व्हिटनी

उदाहरण के लिए, जब हम कहते हैं कि मतभेदों की सटीकता को ^ -क्रिट्रिड द्वारा निर्धारित किया गया था, इसका मतलब यह है कि छात्र ^ -क्रिटिट विधि का उपयोग अनुभवजन्य मान की गणना करने के लिए किया गया था, जिसे तब तालिका (महत्वपूर्ण) मान की तुलना में किया जाता है।

मानदंड (गणना) के अनुपात के अनुसार और मानदंड (तालिका) के महत्वपूर्ण मूल्यों के अनुसार, हम न्याय कर सकते हैं कि हमारी परिकल्पना की पुष्टि या अस्वीकार कर दी गई है या नहीं। ज्यादातर मामलों में, ताकि हम मतभेदों को पहचान सकें, यह आवश्यक है कि मानदंड का अनुभवजन्य मूल्य महत्वपूर्ण से अधिक हो, हालांकि मानदंड हैं (उदाहरण के लिए, मन्ना - व्हिटनी मानदंड या हस्ताक्षर मानदंड) जिसमें हमें पालन करना होगा विपरीत नियम।

कुछ मामलों में, मानदंड के गणना सूत्र में अध्ययन के तहत नमूना में अवलोकनों की संख्या शामिल है, जैसा कि दर्शाया गया है पी एक विशेष तालिका के मुताबिक, हम यह निर्धारित करते हैं कि मतभेदों का सांख्यिकीय महत्व इस अनुभवजन्य मान से संबंधित है। ज्यादातर मामलों में, अध्ययन के तहत नमूने में अवलोकन की संख्या के आधार पर मानदंड का एक ही अनुभवजन्य मूल्य महत्वपूर्ण या महत्वहीन हो सकता है ( पी ) या तथाकथित से स्वतंत्रता की डिग्री की संख्या जिसे संकेत दिया गया है वी (r\u003e) या के रूप में डीएफ। (यदा यदा घ)।

जानने पी या स्वतंत्रता की डिग्री की संख्या, हम विशेष तालिकाओं के अनुसार (उनमें से मुख्य परिशिष्ट 5 में दिए गए हैं) हम मानदंड के महत्वपूर्ण मूल्यों को परिभाषित कर सकते हैं और परिणामी अनुभवजन्य मूल्य उनके साथ तुलना कर सकते हैं। यह आमतौर पर लिखा जाता है: "साथ n \u003d 22 मानदंड के महत्वपूर्ण मूल्य गठित किए गए हैं टी st \u003d। 2.07 "या" जब वी (डी) \u003d Styudent मानदंड के 2 महत्वपूर्ण मूल्य \u003d 4.30, और तथाकथित हैं।

आमतौर पर, वरीयता अभी भी पैरामीट्रिक मानदंड है, और हम इस स्थिति का पालन करते हैं। ऐसा माना जाता है कि वे अधिक विश्वसनीय हैं, और उनकी मदद से आप अधिक जानकारी प्राप्त कर सकते हैं और एक गहन विश्लेषण कर सकते हैं। गणितीय कंप्यूटिंग की जटिलता के लिए, फिर कंप्यूटर प्रोग्राम का उपयोग करते समय, यह जटिलता गायब हो जाती है (लेकिन कुछ अन्य प्रकट होते हैं, हालांकि, काफी दूर होते हैं)।

• इस पाठ्यपुस्तक में, हम सांख्यिकीय की समस्या पर विस्तार से विचार नहीं करते हैं।
• परिकल्पना (शून्य - या 50 और वैकल्पिक - एचजे) और सांख्यिकीय निर्णय लेते हैं, क्योंकि छात्र-मनोवैज्ञानिक "मनोविज्ञान में गणित" अनुशासन पर अलग-अलग अध्ययन कर रहे हैं। इसके अलावा, यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि एक शोध रिपोर्ट (विनिमय दर या थीसिस, प्रकाशन) जारी करते समय, एक नियम के रूप में सांख्यिकीय परिकल्पना, सांख्यिकीय समाधान नहीं दिए जाते हैं। आम तौर पर, परिणाम का वर्णन करते समय, मानदंड वर्णित किया जाता है, आवश्यक वर्णनात्मक आंकड़े (मतलब, सिग्मा, सहसंबंध गुणांक, आदि), मानदंडों के अनुभवजन्य मूल्यों, स्वतंत्रता की डिग्री, जरूरी रूप से महत्व का स्तर। फिर महत्वपूर्ण निष्कर्ष तब परीक्षण परिकल्पना के संबंध में एक संकेत (आमतौर पर असमानता के रूप में) के महत्व के साथ महत्वपूर्ण निष्कर्ष के संबंध में तैयार किया जाता है।

भुगतान समारोह। सांख्यिकीय महत्व का कार्य केवल कुछ टैरिफ योजनाओं में उपलब्ध है। जांचें कि क्या है।

आप यह पता लगा सकते हैं कि सर्वेक्षण में प्रश्नों के विभिन्न समूहों से प्राप्त उत्तरों में सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण अंतर हैं या नहीं। Surveymonkey में सांख्यिकीय महत्व के कार्य के साथ काम करने के लिए यह आवश्यक है:

• अपने सर्वेक्षण में प्रश्न के लिए तुलना नियम जोड़ते समय सांख्यिकीय महत्व सक्षम करें। दृश्य तुलना के लिए समूहों में एक सर्वेक्षण के परिणामों को क्रमबद्ध करने के लिए उत्तरदाता समूहों का चयन करें।
• उत्तरदाताओं के विभिन्न समूहों से प्राप्त प्रतिक्रियाओं में सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण मतभेदों की उपस्थिति की पहचान करने के लिए अपने सर्वेक्षण के मुद्दों पर डेटा के साथ तालिकाओं की जांच करें।

सांख्यिकीय महत्व देखें

नीचे वर्णित कार्यों को करके, आप एक सर्वेक्षण बना सकते हैं जो सांख्यिकीय महत्व प्रदर्शित करता है।

1. सर्वेक्षण में बंद-प्रकार के प्रश्न जोड़ें।

परिणामों के विश्लेषण के दौरान सांख्यिकीय महत्व प्रदर्शित करने के लिए, आपको अपने सर्वेक्षण से किसी भी प्रश्न पर तुलना नियम लागू करने की आवश्यकता होगी।

तुलना नियम लागू करें और घटना में प्रतिक्रियाओं में सांख्यिकीय महत्व की गणना करें कि सर्वेक्षण योजना में आप निम्न प्रकार के प्रश्नों में से एक का उपयोग करते हैं:

यह सुनिश्चित करना आवश्यक है कि प्रस्तावित प्रतिक्रिया विकल्पों को पूर्ण समूहों में विभाजित किया जा सके। उत्तर विकल्पों का चयन करने के लिए आप तुलना करने के लिए चुनते हैं कि एक तुलनात्मक नियम का उपयोग पूरे सर्वेक्षण के भीतर क्रॉस-टेबल में डेटा व्यवस्थित करने के लिए किया जाएगा।

2. उत्तर एकत्रित करें

मतदान के संकलन को पूरा करने के बाद, इसके वितरण के लिए एक कलेक्टर बनाएं। कई तरीके हैं।

आपको प्रत्येक उत्तर के लिए कम से कम 30 उत्तरों प्राप्त करने की आवश्यकता है, जिसे आप सांख्यिकीय महत्व को सक्रिय और देखने के लिए अपने तुलनात्मक नियम में उपयोग करने की योजना बना रहे हैं।

सर्वेक्षण का उदाहरण

आप जानना चाहते हैं कि क्या पुरुष आपके उत्पादों से संतुष्ट हैं या नहीं।

1. एकाधिक उत्तर विकल्पों के साथ दो प्रश्न जोड़ें:
   आपका लिंग क्या है? (पुरुष महिला)
   क्या आप हमारे उत्पाद से संतुष्ट या असंतुष्ट हैं? (संतुष्ट (-nna), असंतुष्ट (-nna))
2. सुनिश्चित करें कि कम से कम 30 उत्तरदाताओं ने क्षेत्र के बारे में सवाल के लिए "पुरुष" प्रतिक्रिया विकल्प को चुना है, साथ ही साथ कम से कम 30 उत्तरदाताओं के रूप में उनके क्षेत्र ने "मादा" विकल्प का चयन किया है।
3. प्रश्न के लिए एक तुलना नियम जोड़ें "आपकी मंजिल क्या है?" और अपने समूह जैसे उत्तर दोनों का चयन करें।
4. प्रश्न चार्ट के नीचे डेटा तालिका का उपयोग करें "क्या आप हमारे उत्पाद से संतुष्ट या असंतुष्ट हैं?" पता लगाने के लिए कि क्या कोई जवाब सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण अंतर दिखाता है

सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण अंतर क्या है?

एक सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण अंतर का मतलब है कि सांख्यिकीय विश्लेषण की मदद से, उत्तरदाताओं के एक समूह के जवाबों और किसी अन्य समूह के उत्तरों के बीच महत्वपूर्ण मतभेदों का अस्तित्व स्थापित किया गया है। सांख्यिकीय महत्व का अर्थ है कि प्राप्त आंकड़े विश्वसनीय रूप से अलग हैं। डेटा का विश्लेषण करते समय ऐसा ज्ञान आपकी मदद करेगा। फिर भी, प्राप्त परिणामों का महत्व आपके द्वारा निर्धारित किया जाता है। आप यह तय करते हैं कि सर्वेक्षण के परिणामों की व्याख्या कैसे करें और उन पर कौन से उपाय किए जाने चाहिए।

उदाहरण के लिए, आप पुरुष खरीदारों की तुलना में महिला खरीदारों से अधिक दावे प्राप्त करते हैं। यह कैसे निर्धारित करें कि इस तरह का अंतर वास्तविक है और इस संबंध में कार्रवाई करना है या नहीं? अपने अवलोकनों की जांच करने के उत्कृष्ट तरीकों में से एक एक सर्वेक्षण करना है जो आपको दिखाएगा कि क्या आपका माल ज्यादातर पुरुष खरीदारों से संतुष्ट है। सांख्यिकीय सूत्र की मदद से, हमारे द्वारा प्रस्तावित सांख्यिकीय महत्व का कार्य आपको यह निर्धारित करने का अवसर प्रदान करेगा कि क्या आपका उत्पाद वास्तव में महिलाओं की तुलना में अधिक है या नहीं। यह आपको तथ्यों के आधार पर कार्रवाई करने की अनुमति देगा, और अनुमानों के लिए नहीं।

सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण अंतर

यदि आपके द्वारा प्राप्त किए गए परिणाम डेटा तालिका में हाइलाइट किए गए हैं, तो इसका मतलब है कि उत्तरदाताओं के दो समूह एक-दूसरे से काफी भिन्न होते हैं। शब्द "महत्वपूर्ण" इस शब्द का मतलब यह नहीं है कि प्राप्त आंकड़ों में कुछ विशेष महत्व या अर्थ है, लेकिन केवल तथ्य यह है कि उनके बीच एक सांख्यिकीय अंतर है।

सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण मतभेदों की कमी

यदि आपके द्वारा प्राप्त किए गए परिणाम प्रासंगिक डेटा तालिका में आवंटित नहीं किए जाते हैं, तो इसका मतलब है कि, दो मुकाबला आंकड़ों में संभावित अंतर के बावजूद, उनके बीच कोई सांख्यिकीय अंतर नहीं है।

सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण मतभेदों के बिना उत्तर दर्शाते हैं कि नमूने के आकार के साथ दो तुलनीय तत्वों के बीच कोई महत्वपूर्ण अंतर नहीं है, लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि वे कोई फर्क नहीं पड़ता। शायद नमूना के आकार में वृद्धि, आप एक सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण अंतर की पहचान कर सकते हैं।

नमूनाकरण

यदि आपके पास बहुत छोटी नमूना मात्रा है, तो दोनों समूहों के बीच केवल बहुत बड़े अंतर महत्वपूर्ण होंगे। यदि आपके पास बहुत बड़ा नमूना आकार है, तो छोटे और बड़े दोनों मतभेदों को महत्वपूर्ण रूप से ध्यान में रखा जाएगा।

हालांकि, यदि दो अंक सांख्यिकीय रूप से अलग हैं, तो इसका मतलब यह नहीं है कि परिणामों के बीच का अंतर आपके लिए कोई व्यावहारिक मूल्य है। आपको यह तय करना होगा कि आपके सर्वेक्षण के लिए कौन से अंतर महत्वपूर्ण हैं।

सांख्यिकीय महत्व की गणना

हम 95% के आत्मविश्वास के मानक स्तर का उपयोग करके सांख्यिकीय महत्व की गणना करते हैं। यदि उत्तर सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण के रूप में प्रदर्शित होता है, तो इसका मतलब यह है कि केवल दुर्घटना के कारण या नमूना त्रुटि के कारण, दोनों समूहों के बीच का अंतर 5% से कम की संभावना के साथ होता है (अक्सर प्रकट होता है: पी<0,05).

समूहों के बीच सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण मतभेदों की गणना करने के लिए, हम निम्नलिखित सूत्रों का उपयोग करते हैं:

पैरामीटर	विवरण
ए 1	पहले समूह के प्रतिभागियों का हिस्सा जिसने इस समूह के नमूना आकार से गुणा एक निश्चित तरीके से प्रश्न का उत्तर दिया।
बी 1।	दूसरे समूह के प्रतिभागियों का हिस्सा, इस समूह के नमूना आकार से गुणा एक निश्चित तरीके से प्रश्न का उत्तर देते हुए।
संयुक्त नमूने का हिस्सा (पी)	दोनों समूहों के दो अंशों का संयोजन।
मानक त्रुटि (एसई)	वास्तविक शेयर से आपका हिस्सा कितना अलग है इसका एक संकेतक। एक छोटे से अर्थ का मतलब है कि अनुपात वास्तविक अनुपात के करीब है, और अधिक महत्वपूर्ण मतलब है कि शेयर वास्तविक शेयर से काफी अलग है।
परीक्षण सांख्यिकीय संकेतक (टी)	सांख्यिकीय संकेतक का परीक्षण करें। मानक विचलन के मूल्यों की संख्या, जिसके लिए यह मान औसत मूल्य से अलग है।
आंकड़ों की महत्ता	यदि परीक्षण सांख्यिकीय संकेतक का पूर्ण मूल्य औसत मूल्य से 1.96 * मानक विचलन से अधिक है, तो इसे सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण मतभेद माना जाता है।

* 1.96 95% आत्मविश्वास के स्तर के लिए उपयोग किया गया मूल्य है, क्योंकि छात्र के टी-वितरण द्वारा संसाधित 95% सीमा औसत मूल्य से 1.96 मानक विचलन के भीतर निहित है।

गणना का उदाहरण

उपरोक्त उदाहरण को जारी रखते हुए, आइए पता लगाएं कि पुरुषों का प्रतिशत वास्तव में घोषित करता है कि वे आपके उत्पाद से संतुष्ट हैं, जो महिलाओं के प्रतिशत से काफी अधिक हैं।

मान लीजिए कि आपके सर्वेक्षण में 1000 पुरुषों और 1,000 महिलाओं ने हिस्सा लिया, और सर्वेक्षण के परिणामस्वरूप यह पता चला कि 70% पुरुष और 65% महिलाएं बहती हैं कि वे आपकी वस्तु से संतुष्ट हैं। क्या यह संकेतक 65% की दर से 70% पर काफी अधिक है?

प्रस्तावित सूत्रों में सर्वेक्षण से निम्नलिखित डेटा को प्रस्तुत करें:

• पी 1 (पुरुषों का%, उत्पाद से संतुष्ट) \u003d 0.7
• पी 2 (महिलाओं का%, उत्पाद से संतुष्ट) \u003d 0.65
• n1 (सर्वेक्षण किए गए पुरुषों की संख्या) \u003d 1000
• n2 (सर्वेक्षण की गई महिलाओं की संख्या) \u003d 1000

चूंकि परीक्षण सांख्यिकीय संकेतक का पूर्ण मूल्य 1.96 से अधिक है, इसका मतलब है कि पुरुषों और महिलाओं के बीच का अंतर महत्वपूर्ण है। महिलाओं की तुलना में, संभाव्यता के एक बड़े हिस्से वाले पुरुष आपके उत्पाद से संतुष्ट होंगे।

सांख्यिकीय महत्व को छिपाना

सभी सवालों के लिए सांख्यिकीय महत्व कैसे छिपाना है

1. बाएं तरफ पैनल पर तुलना नियम के दाईं ओर "डाउन" तीर दबाएं।
2. चुनते हैं नियम संपादित करें.
3. फ़ंक्शन बंद करें सांख्यिकीय महत्व दिखाएं स्विच का उपयोग करना।
4. बटन दबाएँ लागू.

एक प्रश्न के लिए सांख्यिकीय महत्व को छिपाने के लिए, यह आवश्यक है:

1. बटन दबाएँ तराना इस मुद्दे के आरेख के ऊपर।
2. खुला टैब प्रदर्शन पैरामीटर.
3. आइटम के विपरीत चेकबॉक्स को अनचेक करें आंकड़ों की महत्ता.
4. बटन दबाएँ सहेजें.

सांख्यिकीय महत्व का प्रदर्शन चालू होने पर डिस्प्ले पैरामीटर स्वचालित रूप से सक्रिय हो जाता है। यदि आप डिस्प्ले चेकबॉक्स का चयन करते हैं, तो सांख्यिकीय महत्व का प्रदर्शन भी अक्षम हो जाएगा।

अपने सर्वेक्षण में प्रश्न पर तुलना नियम जोड़ते समय सांख्यिकीय महत्व शामिल करें। उत्तरदाताओं के विभिन्न समूहों से प्राप्त उत्तरों में सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण मतभेदों की उपस्थिति की पहचान करने के लिए अपने सर्वेक्षण के मुद्दों पर डेटा के साथ तालिकाओं की जांच करें।