Zvážte typický príklad aplikácie štatistických metód v medicíne. Tvorcovia lieku naznačujú, že zvyšuje diurézu úmernú prijatej dávke. Na overenie tohto predpokladu, sú predpísané na päť dobrovoľníkov rôznych dávok lieku.

Podľa výsledkov pozorovaní je vytvorený graf dichového okruhu dávky (obr. 1,2a). Závislosť je viditeľná voľným okom. Výskumníci sa navzájom zablahoželať s objavovaním a svet je s novým diuretikom.

V skutočnosti, údaje umožňujú spoľahlivo tvrdiť, že závislosť od DIUS z dávky bola pozorovaná u týchto piatich dobrovoľníkov. Že táto závislosť sa prejaví vo všetkých ľuďoch, ktorí berú drogu - nič viac ako
zy.

z

. Nie je možné povedať, že je to bezpečné - inak, prečo dať experimenty?

Ale liek pokračoval v predaji. Viac a viac ľudí si to dúfa, že zvýši ich diurézu. A čo vidíme? Vidíme obrázok 1.2b, ktorý označuje neprítomnosť akéhokoľvek vzťahu medzi dávkou liečiva a diurézy. Čierne kruhy označili údaje pôvodného výskumu. Štatistiky majú metódy, ktoré nám umožňujú odhadnúť pravdepodobnosť získania takéhoto "non-dočasného", ktorý okrem toho zamieňa vzorku. Ukazuje sa v neprítomnosti komunikácie medzi diuresomedou a dávkou liečiva, výsledná "závislosť" by bola pozorovaná v približne 5 z 1000 experimentov. Takže v tomto prípade nie sú výskumníci jednoducho nie šťastie. Ak by použili aj tie najpokročilejšie štatistické metódy, stále by ich zachránili z chyby.

TENTO FICTIONAL, ale nie zďaleka od skutočnosti príkladom, sme viedli, aby sme neukázali
štatistiky. Hovorí o inom, o pravdepodobnostnom charaktere jej záverov. V dôsledku uplatňovania štatistickej metódy nemáme pravdu v poslednom prípade, ale len odhad pravdepodobnosti jedného alebo iného predpokladu. Okrem toho je každá štatistická metóda založená na vlastnom matematickom modeli a jej výsledky sú správne, pretože tento model zodpovedá realite.

Dokonca aj na tému spoľahlivosti a štatistickej významnosti:

1. Štatisticky významné rozdiely v kvalite života
2. Štatistická agregát. Účtov. Koncepcia pevných a selektívnych štúdií. Požiadavky na štatistické agregáty a používanie účtovných dokladov
3. Esej. Vyšetrovanie spoľahlivosti svedectiev svedectva na meranie vnútroočného tlaku cez očné viečka2018, 2018

V tabuľkách štatistických výpočtov v kurze, práca a magisterská práca na psychológii, indikátor "P" je vždy prítomný.

Napríklad v súlade s Úlohy pre výskum Vypočítali sa rozdiely v úrovni zmysluplnosti života v chlapcov a dievčatách adolescencie.

	Znamenať		U-kritérium Mann-Whitney	Úroveň štatistického významu (P)
	Chlapci (20 osôb)	Dievča (5 osôb)
Cieľ	28,9	35,2	17,5	0,027*
Proces	30,1	32,0	38,5	0,435
Výsledok	25,2	29,0	29,5	0,164
Kontrolný lokus - "I"	20,3	23,6		0,067
Lokus kontroly - "Život"	30,4	33,8	27,5	0,126
Meranie života	98,9	111,2		0,103

* - Rozdiely sú štatisticky spoľahlivé (p≤ 0,05)

Pravá kolóna je indikovaná významom "P" a je vo svojej veľkosti, že je významné určiť rozdiely v zmysluplnosti života v budúcnosti v chlapcoch a dievčatách alebo nie sú významné. Pravidlo jednoduché:

• Ak je úroveň štatistickej významnosti "P" menej alebo rovná 0,05, potom dospejeme k záveru, že rozdiely sú zmysluplné. V tabuľke tabuľky sú rozdiely medzi chlapcami a dievčatami zmysluplné vo vzťahu k ukazovateľovi "Ciele" - zmysluplnosť života v budúcnosti. V dievčatách je toto číslo štatisticky výrazne vyššie ako chlapci.
• Ak je úroveň štatistickej významnosti "P" väčšia ako 0,05, potom sa dospelo k záveru, že rozdiely nie sú významné. V tabuľke nie sú rozdiely medzi chlapcami a dievčatami významné pre všetky ostatné ukazovatele, s výnimkou prvého.

Kde je úroveň štatistickej významnosti "p"

Vypočíta sa úroveň štatistického významu Štatistický program Spolu s výpočtom štatistického kritéria. V týchto programoch môžete tiež stanoviť kritický hranicu úrovne štatistického významu a príslušné ukazovatele budú pridelené programom.

Napríklad v programe štatistiky pri výpočte korelácií je možné stanoviť hranice "P", napríklad 0,05 a všetky štatisticky významné vzťahy budú zvýraznené červenou farbou.

Ak sa výpočet štatistického kritéria vykonáva ručne, úroveň významnosti "P" sa zistí porovnaním hodnoty výsledného kritéria s kritickou hodnotou.

Čo ukazuje úroveň štatistického významu "P"

Všetky štatistické výpočty sú približné. Úroveň tejto približnosti a definuje "p". Úroveň významnosti je zaznamenaná vo forme desatinných frakcií, napríklad 0,023 alebo 0,965. Ak vynásobíte také číslo 100, potom dostaneme indikátor P ako percento: 2,3% a 96,5%. Tieto percentá odrážajú pravdepodobnosť chybnosti nášho predpokladu o vzťahu, napríklad medzi agresivitou a úzkosťou.

T.j korelačný koeficient 0,58 medzi agresivitou a úzkosťou sa získala na úrovni štatistickej významnosti 0,05 alebo pravdepodobnosť chyby 5%. Čo to konkrétne znamená?

Korelácia identifikovaná v USA znamená, že tento vzor je pozorovaný v našej vzorke: čím vyššia je agresivita, tým vyššia je úzkosť. To znamená, že ak vezmeme dva teenagerov, a jedna úzkosť bude vyššia ako tá iná, potom, čo pozná o pozitívnej korelácii, môžeme tvrdiť, že tento teenager a agresivita bude vyššia. Ale pretože v štatistike je všetko približne, potom, upozorňujeme, že môžeme urobiť chybu a pravdepodobnosť 5% chyby. To znamená, že tým, že 20 takýchto porovnaní v tejto skupine adolescentov môžeme byť 1 krát, aby sme sa mohli mýliť s prognózou úrovne agresivity, pozná úzkosť.

Aká úroveň štatistického významu je lepšia: 0,01 alebo 0,05

Úroveň štatistického významu odráža pravdepodobnosť chyby. V dôsledku toho je výsledok na p \u003d 0,01 presnejší ako pri p \u003d 0,05.

V psychologických štúdiách sa prijímajú dve prípustné úrovne štatistickej významnosti výsledkov: \\ t

p \u003d 0,01 - Vysoká spoľahlivosť výsledkov porovnávacej analýzy alebo analýzy vzťahov;

p \u003d 0,05 - dostatočná presnosť.

Dúfam, že tento článok vám pomôže napísať prácu na psychológii sami. Ak potrebujete pomoc, kontaktujte prosím (všetky druhy práce na psychológii; štatistické výpočty).

Štatistická spoľahlivosť

- angličtina Dôveryhodnosť / Platnosť, štatistická; to. PlateTat, štatistická. Sekvencia, objektivita a nedostatok nejednoznačnosti v štatistickom teste alebo v K.L. Sada meraní. D. S. Je možné skontrolovať opakovaním toho istého testu (alebo dotazníka) vo vzťahu k tomu istému subjektu, aby sa ubezpečil, či sa získajú rovnaké výsledky; Alebo porovnanie rôznych častí testu, ktorý má merať rovnaký predmet.

Antinácie. Encyklopédia sociológie, 2009

Sledujte, čo je "dôvera o štatistickej" v iných slovníkoch:

Štatistická spoľahlivosť - Angličtina Dôveryhodnosť / Platnosť, štatistická; to. PlateTat, štatistická. Sekvencia, objektivita a nedostatok nejednoznačnosti v štatistickej skúške alebo do. L. Sada meraní. D. S. Možno kontrolovať opakovaním toho istého testu (alebo ... ... Sociologický slovník

V štatistike sa veľkosť nazýva štatisticky významná, ak je pravdepodobnosť jeho náhodného výskytu alebo ešte extrémnejších hodnôt. V rámci extrémnej sa rozumie stupeň odchýlky testovacej štatistiky z nulovej hypotézy. Rozdiel sa nazýva ... ... Wikipedia

Fyzikálnym fenoménom štatistickej stability je, že so zvýšením hodnoty vzorky sa náhodná frekvencia udalostí alebo priemer fyzickej hodnoty určuje určité pevné číslo. Štatistický fenomén ... ... Wikipedia

Spoľahlivosť rozdielov (podobnosti) - štatistický postup Analytics na stanovenie úrovne významu rozdielov alebo podobností medzi vzorkami na študovaných ukazovateľoch (premenných) ... Moderný vzdelávací proces: Základné koncepty a termíny

Hlásenie, štatistické Veľký účtovný slovník

Hlásenie, štatistické - forma štátnej štatistickej pozorovania, v ktorej príslušné orgány dostanú od podnikov (organizácie a inštitúcie) potrebné informácie vo forme podávacích dokumentov (štatistické správy) v legitímnom konaní pre ... Veľký ekonomický slovník

Veda zaoberajúca sa štúdiou o technikách systematického pozorovania nad masívnymi javmi ľudského spoločenského života, zostavovanie ich numerických opisov a vedeckého spracovania týchto opisov. Teoretické štatistiky sú teda veda ... ... Encyklopédový slovník F.A. Brockhaus a I.A. Efron

Korelačný koeficient - (korelačný koňak) korelačný koeficient Toto je štatistický ukazovateľ závislosti dvoch náhodných premenných určení korelačného koeficientu, typy korelačných koeficientov, vlastností korelačného koeficientu, výpočtu a aplikácie ... ... ... Encyklopédia Investor

Štatistika - (Štatistika) Štatistika Toto je všeobecná teoretická veda, ktorá študuje kvantitatívne zmeny v javoch a procesoch. Štátna štatistika, Štatistické služby, Rosstat (Štátna štatistika), štatistické údaje, štatistiky dotazov, predajné štatistiky, ... ... Encyklopédia Investor

Korelácia - (Korelačná) Korelácia Toto je štatistický vzťah dvoch alebo viacerých náhodných hodnôt korelácie, typy korelácie, korelačného koeficientu, korelačné analýzy, korelácie cien, korelácie menových párov pre forexový obsah ... ... ... Encyklopédia Investor

Knihy

• Výskum v matematike a matematike v štúdii: Metodická zbierka študentských výskumných aktivít, Borzenko V.I .. Kolekcia predstavuje metodický vývoj uplatniteľný na organizáciu výskumných aktivít študentov. Prvá časť kolekcie je venovaná uplatňovaniu výskumného prístupu v ...

V akejkoľvek vedeckej a praktickej situácii experimentu (vyšetrenie) môžu výskumníci preskúmať nie všetci ľudia (všeobecná agregátna, obyvateľstvo), ale len určitá vzorka. Napríklad, aj keď preskúmame relatívne malú skupinu ľudí, ako napríklad utrpenie určitým ochorením, potom v tomto prípade je veľmi nepravdepodobné, že máme vhodné zdroje alebo potrebu testovať každého pacienta. Namiesto toho zvyčajne testujú vzorku z populácie, pretože je pohodlnejšie a trvá menej času. V tomto prípade, ako vieme, že výsledky získané na vzorke predstavujú celú skupinu? Alebo, ak používate profesionálnu terminológiu, môžeme si byť istí, že naša štúdia správne popisuje všetko populácia, vzorka, ktorej sme použili?

Ak chcete odpovedať na túto otázku, je potrebné určiť štatistickú významnosť výsledkov testov. Štatistický význam Významná úroveňskrátene Sig.), alebo / 7-úrovňový význam (P-úrovni) -toto je pravdepodobnosť, že tento výsledok správne predstavuje populáciu, ktorej vzorka bola študovaná. Všimnite si, že je to len pravdepodobnosť - Nie je možné argumentovať s absolútnou zárukou, že táto štúdia správne opisuje celú populáciu. V najlepšom prípade, pokiaľ ide o význam, môžete len dospieť k záveru, že je to veľmi pravdepodobné. Tak, nasledujúca otázka nevyhnutne klesá: Aká by mala byť úroveň významu, aby sa tento výsledok mohol považovať za správnu charakteristiku obyvateľstva?

Napríklad, s akou pravdepodobnosťou ste ochotní povedať, že takéto šance sú dosť na riziko? Ak sú šance 10 zo 100 alebo 50 z 100? A čo ak je táto pravdepodobnosť vyššia? Čo možno povedať o takýchto šancích ako 90 z 100, 95 z 100 alebo 98 zo 100? Pre situáciu súvisiacu s rizikom je táto voľba pomerne problematická, pretože závisí od osobných charakteristík osoby.

V psychológii sa tradične verí, že 95 alebo viac šancí 100 znamená, že pravdepodobnosť správnosti výsledkov je dostatočne vysoká, aby bola distribuovaná do celej populácie. Toto číslo je stanovené v procese vedeckej a praktickej činnosti - neexistuje žiadny zákon, podľa ktorého by mal byť vybraný ako referenčný bod (a skutočne v iných vedách niekedy si vyberú iné hodnoty úrovne významu).

V psychológii túto pravdepodobnosť pôsobia trochu nezvyčajným spôsobom. Namiesto pravdepodobnosti, že vzorka je populácia, pravdepodobnosť, že vzorkovanie je uvedené nepredstavuje Populácia. Inými slovami, to je pravdepodobnosť, že objavený vzťah alebo rozdiely sú náhodné postavy a nie sú majetkom agregátu. Namiesto toho, aby sa tvrdia, že výsledky štúdie sú správne s pravdepodobnosťou 95 zo 100, psychológovia hovoria, že existuje 5 šancí 100, že výsledky sú nesprávne (rovnakým spôsobom 40 šancí 100 v prospech \\ t Správnosť výsledkov znamená 60 šancí 100 v prospech ich nešťastia). Hodnota pravdepodobnosti je niekedy vyjadrená v percentách, ale je napísaná častejšie vo forme desatinnej frakcie. Napríklad 10 šancí 100 je reprezentovaných vo forme desatinnej frakcie 0,1; 5 zo 100 sa zaznamená ako 0,05; 1 z 100 - 0,01. S touto formou nahrávania je hraničná hodnota 0,05. Výsledok bol považovaný za správny, jeho významnosť by mala byť nižšie Toto číslo (pamätáte si, že je to pravdepodobnosť, že výsledok vhodný opisuje populáciu). Ak chcete ukončiť terminológiu, dodajte, že "pravdepodobnosť nesprávnosti výsledku" (ktorá je správnejšia Úroveň významnosti) zvyčajne označuje latinský list r. Opis výsledkov experimentu zvyčajne zahŕňa zhrnutie záveru, ako napríklad "výsledky sa ukázali byť významné na úrovni spoľahlivosti (R (p) menej ako 0,05 (t.j. menej ako 5%).

Úroveň významnosti teda ročník) označuje pravdepodobnosť, že výsledky nie Predstavujú populáciu. Podľa tradície v psychológii sa predpokladá, že výsledky spoľahlivo odrážajú celkový obraz, ak je hodnota ročník menej ako 0,05 (t.j. 5%). Napriek tomu je to len pravdepodobnostné vyhlásenie, a nie vôbec bezpodmienečnou zárukou. V niektorých prípadoch môže byť tento záver nesprávny. V skutočnosti môžeme vypočítať, ako často sa to môže stať, ak sa pozrieme na hodnotu úrovne významnosti. Na úrovni významnosti 0,05 V 5 zo 100 prípadov sú výsledky pravdepodobne nesprávne. 11a Prvý pohľad sa zdá byť príliš často, ale ak o tom premýšľate, potom 5 šancí 100 je rovnaké ako 1 z 20. Inými slovami, v jednom z každých 20 prípadov bude výsledok nesprávny. Takéto šance sa zdajú byť obzvlášť priaznivé a výskumníci si musia dbať na Komisiu chyby prvého druhu. Toto sa nazýva chyba, ktorá sa vyskytuje, keď výskumníci veria, že našli skutočné výsledky av skutočnosti nie sú. Opačné chyby pozostávajúce v skutočnosti, že výskumníci sa domnievajú, že nenašli výsledok, ale v skutočnosti je to nazývané chyby druhej tyčinky.

Tieto chyby sa vyskytujú, pretože nie je možné vylúčiť možnosť nesprávnej štatistickej analýzy. Pravdepodobnosť chyby závisí od úrovne štatistického významu výsledkov. Už sme si poznamenali, že na to, aby bol výsledok správny, úroveň významnosti by mala byť nižšia ako 0,05. Niektoré výsledky majú samozrejme nižšiu úroveň a často je možné splniť výsledky s takou nízkou /?, As 0,001 (hodnota 0,001 naznačuje, že výsledky môžu byť nesprávne s pravdepodobnosťou 1 z 1000). Čím menšia hodnota R, tým ťažšia naša dôvera v správnosť výsledkov.

V Tab. 7.2 ukazuje tradičný výklad úrovne dôležitosti o možnosti štatistického záveru a odôvodnenie rozhodnutia o dostupnosti komunikácie (rozdiely).

Tabuľka 7.2.

Tradičný výklad úrovne významnosti používaného v psychológii

Na základe skúseností s praktickým výskumom sa odporúča: ak je to možné, aby sa zabránilo chybám prvého a druhého druhu, s zodpovednými závermi, rozhodnutia by sa mali prijať na prítomnosti rozdielov (komunikácia), so zameraním na úroveň ročník P znamienko.

Štatistické kritérium(Štatistický test) - Toto je nástroj na určenie úrovne štatistického významu. Toto je rozhodujúce pravidlo, ktoré zabezpečuje prijatie pravdivosti a odchýlky falošnej hypotézy s vysokou pravdepodobnosťou.

Štatistické kritériá sú tiež označené metódou výpočtu určitého čísla a samotného čísla. Všetky kritériá sa používajú s jedným hlavným účelom: určiť Úroveň významnosti Údaje analyzované s ich pomocou (t.j. pravdepodobnosť, že tieto údaje odrážajú skutočný účinok, ktorý správne predstavuje populáciu, z ktorej sa vzorka vytvára).

Niektoré kritériá sa môžu použiť len na normálne distribuované údaje (a ak sa táto funkcia meria na intervale) - tieto kritériá sa zvyčajne nazývajú parametrické. Pomocou iných kritérií môžete analyzovať údaje z takmer akéhokoľvek zákona o distribúcii - sú nazývaní neparametrické.

Parametrické kritériá - Kritériá vrátane distribučných parametrov v výpočtovom vzorec, t.j. Priemerná a disperzia (^ -cterid of Styling, Fischerov F-kritérium atď.).

Neparametrické kritériá - Kritériá, ktoré nezahŕňajú vo vzorci pre výpočet distribučných parametrov a na základe prevádzkových frekvencií alebo radov (kritérium Q. Rosenbauma, kritérium U. Manna - Whitney

Napríklad, keď povieme, že presnosť rozdielov bola určená ^ -criterid oftude oftude, to znamená, že študent ^ -criterite metóda sa použila na výpočet empirickej hodnoty, ktorá sa potom porovnáva s tabuľkou (kritickou) hodnotou.

Podľa pomeru empirických (vypočítaných) a kritických hodnôt kritéria (tabuľka) môžeme posúdiť, či je naša hypotéza potvrdená alebo vyzdvihnutá. Vo väčšine prípadov, aby sme si uvedomili rozdiely, sú dôležité, je potrebné, aby empirická hodnota kritéria prevyšovala kritickú, hoci existujú kritériá (napríklad Manna - kritérium Whitney alebo Kritériá označenia), v ktorom musíme dodržiavať opačné pravidlo.

V niektorých prípadoch vypočítaný vzorec kritéria zahŕňa počet pozorovaní vo vzorke podľa štúdia, označuje ako p. \\ t Podľa špeciálnej tabuľky určíme, akú úroveň štatistického významu rozdielov zodpovedá tejto empirickej hodnote. Vo väčšine prípadov môže byť rovnaká empirická hodnota kritéria významná alebo bezvýznamná v závislosti od počtu pozorovaní vo vzorke podľa štúdia ( strhnúť ) alebo z tzv. počet stupňov slobody ktorý je indikovaný ako v. (r\u003e) alebo ako dF. (niekedy d).

Vedomý strhnúť Alebo počet stupňov slobody, my podľa špeciálnych tabuliek (hlavné z nich sú uvedené v dodatku 5) môžeme definovať kritické hodnoty kritéria a porovnať výslednú empirickú hodnotu s nimi. Zvyčajne je to napísané: "S n \u003d Tvorilo sa 22 kritických hodnôt kritéria t st \u003d. 2.07 "Alebo" Kedy v. (d.) \u003d 2 kritické hodnoty stydec kritéria sú \u003d 4.30 a tzv.

Zvyčajne je preferencia stále parametrické kritériá, a dodržiavame túto pozíciu. Predpokladá sa, že sú spoľahlivejšie a s ich pomocou môžete získať viac informácií a vykonávať hlbšiu analýzu. Pokiaľ ide o komplexnosť matematického výpočtu, potom pri používaní počítačových programov, táto zložitosť zmizne (ale niektoré iní sa objavujú, však dosť prekonané).

• V tejto učebniciach, podrobne nepovažujeme problém štatistických.
• Hypotézy (nula - ya0 a alternatíva - HJ) a urobili štatistické rozhodnutia, pretože študenti-psychológovia to študujú oddelene na disciplínu "matematiku v psychológii". Okrem toho treba poznamenať, že pri vydávaní výskumnej správy (výmenný kurz alebo práca, publikácia), štatistické hypotézy, štatistické riešenia spravidla nie sú uvedené. Zvyčajne, pri opise výsledku, kritérium je opísané, potrebná opisná štatistika (priemer, sigma, korelačné koeficienty atď.), Empirické hodnoty kritérií, stupeň slobody, nevyhnutne r-úrovni významnosti. Potom sa podstatne záver formuluje s ohľadom na testovanú hypotézu s indikáciou (zvyčajne vo forme nerovnosti) dosiahnutej alebo neprispôsobenej úrovne významnosti.

Platená funkcia. Funkcia štatistického významu je k dispozícii len v niektorých tarifných plánoch. Skontrolujte, či je.

Môžete zistiť, či existujú štatisticky významné rozdiely v odpovediach prijatých z rôznych skupín respondentov na otázky v prieskume. Pracovať s funkciou štatistického významu v prieskumkey je potrebné:

• Povoliť štatistickú významnosť pri pridávaní porovnávacieho pravidla na otázku vo vašom prieskume. Vyberte respondent skupiny pre porovnanie s cieľom triediť výsledky prieskumu v skupinách pre vizuálne porovnanie.
• Preskúmajte tabuľky s údajmi o vašich prieskumných otázkach na identifikáciu prítomnosti štatisticky významných rozdielov v odpovediach prijatých z rôznych skupín respondentov.

Zobraziť štatistickú významnosť

Vykonaním nižšie opísaných akcií môžete vytvoriť prieskum, ktorý zobrazuje štatistickú významnosť.

1. Pridajte do prieskumu otázky uzavretého typu.

S cieľom zobraziť štatistickú významnosť počas analýzy výsledkov budete musieť aplikovať porovnávacie pravidlo na akúkoľvek otázku z vášho prieskumu.

Aplikujte pravidlo porovnania a vypočítajte štatistickú významnosť v odpovediach v prípade, že v schéme prieskumu používate jeden z nasledujúcich typov otázok:

Je potrebné uistiť sa, že navrhované možnosti odpovede môžu byť rozdelené do plnohodnotných skupín. Možnosti odpovede Vyberte si, či sa pri vytváraní porovnávacieho pravidla porovnávate, použije sa na usporiadanie údajov do krížových tabuliek v rámci celého prieskumu.

2. Zbierajte odpovede

Po ukončení kompilácie hlasovania vytvorte zberateľ pre jeho distribúciu. Existuje niekoľko spôsobov.

Musíte získať aspoň 30 odpovedí na každú odpoveď, ktorú plánujete používať vo vašom porovnávacom pravidle na aktiváciu a zobrazenie štatistického významu.

Príklad prieskumu

Chcete vedieť, či sú muži spokojní s vašimi produktmi oveľa viac ako ženy.

1. Pridajte dve otázky s viacerými možnosťami odpovedí:
   Aká je vaše pohlavie? (muž žena)
   Ste spokojní alebo nespokojní s naším produktom? (spokojný (-NNA), nespokojný (-NNA))
2. Uistite sa, že aspoň 30 respondentov si vybral možnosť "mužského" odozvy na otázku o poli, ako aj najmenej 30 respondentov, pretože ich pole si vybral možnosť "Žena".
3. Pridajte porovnanie pravidla na otázku "Aký je tvoja podlaha?" A vyberte obe odpovede ako vaše skupiny.
4. Použite tabuľku údajov pod otázkovým grafom "Ste spokojní alebo nespokojní s naším produktom?" Ak chcete zistiť, či nejaká odpoveď ukazuje štatisticky významný rozdiel

Čo je štatisticky významný rozdiel?

Štatisticky významný rozdiel znamená, že s pomocou štatistickej analýzy existencia významných rozdielov medzi reakciami jednej skupiny respondentov a odpovedí inej skupiny. Štatistická významnosť znamená, že získané údaje sú spoľahlivo odlišné. Takéto vedomosti vám veľmi pomôžu pri analýze údajov. Napriek tomu, že dôležitosť získaných výsledkov určuje vás. Rozhodnete sa, ako interpretovať výsledky prieskumov a aké opatrenia by sa mali prijať.

Napríklad získate viac nárokov zo žien kupujúcich ako od mužských kupujúcich. Ako zistiť, či je takýto rozdiel skutočný a či sa má v tomto ohľade prijať opatrenia? Jedným z vynikajúcich spôsobov, ako skontrolovať vaše pozorovania, je vykonať prieskum, ktorý vám ukáže, či je váš tovar väčšinou spokojný s mužskými kupujúcimi. S pomocou štatistického vzorca, funkcia štatistického významu navrhnutá USA vám poskytne možnosť zistiť, či je váš produkt naozaj viac ako muži ako ženy. To vám umožní podniknúť kroky založené na skutočnostiach, a nie hádať.

Štatisticky významný rozdiel

Ak sú výsledky, ktoré ste dostali, zdôraznili v tabuľke údajov, znamená to, že tieto dve skupiny respondentov sa navzájom výrazne líšia. Termín "výrazne" neznamená, že získané údaje majú nejaký osobitný význam alebo význam, ale iba skutočnosť, že medzi nimi existuje štatistický rozdiel.

Nedostatok štatisticky významných rozdielov

Ak ste získali výsledky, ktoré ste dostali, neboli pridelené v príslušnej tabuľke údajov, znamená to, že napriek možnému rozdielu v dvoch porovnávaných číslach neexistuje štatistický rozdiel medzi nimi.

Odpovede bez štatisticky významných rozdielov ukazujú, že neexistuje žiadny významný rozdiel medzi dvoma porovnateľnými prvkami s veľkosťou vzorky, ale to nemusí nevyhnutne znamenať, že nezáleží. Možno zvýšenie veľkosti vzorky, môžete identifikovať štatisticky významný rozdiel.

Objem vzoriek

Ak máte veľmi malý objem odberu vzoriek, budú významné len veľmi veľké rozdiely medzi oboma skupinami. Ak máte veľmi veľkú veľkosť vzorky, ako významné sa zohľadnia malé aj veľké rozdiely.

Avšak, ak sú dve číslice štatisticky odlišné, neznamená to, že rozdiel medzi výsledkami má pre vás akúkoľvek praktickú hodnotu. Budete musieť rozhodnúť, ktoré rozdiely sú pre váš prieskum významný.

Výpočet štatistickej významnosti

Vypočítavame štatistickú významnosť pomocou štandardnej úrovne dôvery 95%. Ak sa odpoveď zobrazí ako štatisticky významné, znamená to, že len kvôli nehode alebo v dôsledku chyby vzorky, rozdiel medzi oboma skupinami sa vyskytuje s pravdepodobnosťou menšou ako 5% (často sa javí ako: p<0,05).

Na výpočet štatisticky významných rozdielov medzi skupinami používame tieto vzorce:

Parameter	Popis
a1	Podiel účastníkov z prvej skupiny, ktorý odpovedal na otázku určitým spôsobom vynásobeným veľkosťou vzorky tejto skupiny.
b1.	Podiel účastníkov z druhej skupiny, odpovedať na otázku určitým spôsobom vynásobeným veľkosťou vzorky tejto skupiny.
Podiel kombinovanej vzorky (P)	Kombinácia dvoch frakcií z oboch skupín.
Štandardná chyba (SE)	Ukazovateľ, koľko je váš podiel líšiť od skutočného podielu. Menší význam znamená, že podiel je blízko skutočného podielu, dôležitejšie znamená, že podiel sa výrazne odlišuje od skutočného podielu.
Skúšobný štatistický indikátor (t)	Skúšobný štatistický indikátor. Počet hodnôt štandardnej odchýlky, na ktorý sa táto hodnota líši od priemernej hodnoty.
Štatistický význam	Ak absolútna hodnota skúšobného štatistického ukazovateľa presahuje 1,96 * štandardné odchýlky od strednej hodnoty, je to považované za štatisticky významné rozdiely.

* 1.96 je hodnota použitá pre 95% úroveň spoľahlivosti, pretože 95% rozsahu spracovaného T-distribúciou študenta leží do 1.96 štandardnej odchýlky od priemernej hodnoty.

Príklad výpočtov

Pokračovanie vyššie uvedeného príkladu, poďme zistiť, či percento mužov naozaj deklaruje, že sú spokojní so svojím produktom, oveľa vyššie ako percento žien.

Predpokladajme, že 1000 mužov a 1 000 žien sa zúčastnilo na vašom prieskume a v dôsledku prieskumu sa ukázalo, že 70% mužov a 65% žien tvrdí, že sú spokojní s vašou komoditou. Je indikátor 70% významne vyšší ako rýchlosť na 65%?

Subribovať nasledujúce údaje z prieskumu v navrhovaných vzorcoch:

• p1 (% mužov, spokojní s produktom) \u003d 0,7
• p2 (% žien, spokojných s produktom) \u003d 0,65
• n1 (počet skúmaných mužov) \u003d 1000
• n2 (počet skúmaných žien) \u003d 1000

Keďže absolútna hodnota skúšobného štatistického ukazovateľa je väčšia ako 1,96, znamená to, že rozdiel medzi mužmi a ženami je významný. V porovnaní so ženami budú s vaším produktom spokojní muži s väčším podielom pravdepodobnosti.

Skrýva štatistickú významnosť

Ako skryť štatistickú významnosť pre všetky otázky

1. Stlačte šípku "DOWN" vpravo od pravidla porovnania na ľavom bočnom paneli.
2. Vybrať Upraviť pravidlo.
3. Vypnite funkciu Zobraziť štatistickú významnosť Pomocou prepínača.
4. stlač tlačidlo Platiť.

Ak chcete skryť štatistickú významnosť pre jednu otázku, je potrebné:

1. stlač tlačidlo Naladiť Nad diagramom tohto problému.
2. Otvoriť kartu Display Parametre.
3. Zrušte začiarknutie políčka oproti položky Štatistický význam.
4. stlač tlačidlo Uložiť.

Parameter displeja sa automaticky aktivuje, keď je zapnutý displej štatistickej významnosti. Ak začiarknete políčko Display, zobrazí sa aj zobrazenie štatistického významu.

Zahrnúť štatistickú významnosť pri pridávaní porovnávacieho pravidla na otázku vo vašom prieskume. Preskúmajte tabuľky s údajmi o vašich otázkach prieskumu na identifikáciu prítomnosti štatisticky významných rozdielov v odpovediach prijatých z rôznych skupín respondentov.