Come calcolare la differenza statistica

Contenuto

• Metodo Chi-Square
• Metodo T-Test

La differenza statistica si riferisce a differenze significative tra gruppi di oggetti o persone. Gli scienziati calcolano questa differenza per determinare se i dati di un esperimento sono affidabili prima di trarre conclusioni e pubblicare risultati. Quando studiano la relazione tra due variabili, gli scienziati usano il metodo di calcolo chi-quadrato. Quando si confrontano due gruppi, gli scienziati usano il metodo di distribuzione t.

Metodo Chi-Square

Crea una tabella di dati con una riga per ogni possibile risultato e una colonna per ciascun gruppo coinvolto nell'esperimento.

Ad esempio, se stai cercando di rispondere alla domanda se le flash card con immagini o le word flash card aiutano meglio i bambini a superare un test di vocabolario, crei una tabella con tre colonne e due righe. La prima colonna sarebbe contrassegnata, "Test superato?" e due righe sotto l'intestazione sarebbero contrassegnate "Sì" e "No" La colonna successiva verrebbe etichettata "Picture Cards" e la colonna finale sarebbe etichettata "Word Cards".

Compila la tabella dei dati con i dati dell'esperimento. Totalizza ogni colonna e riga e posiziona i totali sotto le colonne / righe appropriate. Questi dati sono chiamati frequenza osservata.

Calcola la frequenza prevista per ciascun risultato e registrala. La frequenza prevista è il numero di persone o oggetti che ti aspetteresti di ottenere per caso il risultato. Per calcolare questa statistica, moltiplicare il totale della colonna per il totale della riga e dividere per il numero totale di osservazioni. Ad esempio, se 200 bambini usassero le carte illustrate, 300 bambini avessero superato il test del vocabolario e 450 bambini fossero stati testati, la frequenza prevista dei bambini che superavano il test usando le carte illustrate sarebbe (200 * 300) / 450 o 133,3. Se qualsiasi risultato ha una frequenza prevista inferiore a 5,0, i dati non sono affidabili.

Sottrarre ciascuna frequenza osservata da ciascuna frequenza prevista. Square il risultato. Dividi questo valore per la frequenza prevista. Nell'esempio sopra, sottrai 200 da 133.3. Quadrare il risultato e dividere per 133.3 per un risultato di 13.04.

Totale dei risultati del calcolo nel passaggio 4. Questo è il valore chi-quadrato.

Calcola il grado di libertà per la tabella moltiplicando il numero di righe - 1 per il numero di colonne - 1. Questa statistica ti dice quanto era grande la dimensione del campione.

Determinare il margine di errore accettabile. Più piccola è la tabella, minore dovrebbe essere il margine di errore. Questo valore è chiamato valore alfa.

Cerca la distribuzione normale in una tabella delle statistiche. Le tabelle delle statistiche sono disponibili online o nei libri statistici. Trova il valore per l'intersezione dei gradi corretti di libertà e alfa. Se questo valore è inferiore o uguale al valore chi-quadro, i dati sono statisticamente significativi.

Metodo T-Test

Crea una tabella di dati che mostri il numero di osservazioni per ciascuno dei due gruppi, la media dei risultati per ciascun gruppo, la deviazione standard da ciascuna media e la varianza per ogni media.

Sottrarre la media del gruppo due dalla media del gruppo uno.

Dividi ogni varianza per il numero di osservazioni meno 1. Ad esempio, se un gruppo avesse una varianza di 2186753 e 425 osservazioni, divideresti 2186753 per 424. Prendi la radice quadrata di ogni risultato.

Dividi ogni risultato per il risultato corrispondente dal passaggio 2.

Calcola i gradi di libertà sommando il numero di osservazioni per entrambi i gruppi e dividendo per 2. Determina il tuo livello alfa e cerca l'intersezione dei gradi di libertà e alfa in una tabella delle statistiche. Se il valore è inferiore o uguale al punteggio T calcolato, il risultato è statisticamente significativo.