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 i risultati. Quando si studia la relazione tra due variabili, gli scienziati usano il metodo di calcolo del chi quadrato. Quando si confrontano due gruppi, gli scienziati usano il metodo di distribuzione t.
Metodo Chi-Square
Crea una tabella dati con una riga per ogni risultato possibile e una colonna per ciascun gruppo coinvolto nell'esperimento .
Ad esempio, se si sta tentando di rispondere alla domanda se le immagini flash card o le schede flash di parole aiutano meglio i bambini a superare un test di vocabolario, si creerà una tabella con tre colonne e due righe. La prima colonna verrebbe contrassegnata come "Test superato"? e due file sotto l'intestazione sarebbero contrassegnate con "Sì" e "No". La colonna successiva sarà etichettata come "Picture Cards" e la colonna finale sarà etichettata come "Word Cards".
Inserisci i dati nella tabella con i dati dell'esperimento. Totale di ogni colonna e riga e posizionare i totali al di sotto delle 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 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 hanno utilizzato le immagini, 300 bambini hanno superato il test del vocabolario e 450 bambini sono stati testati, la frequenza prevista dei bambini che hanno superato il test utilizzando le immagini sarebbe stata (200 * 300) /450 o 133,3. Se un risultato ha una frequenza prevista inferiore a 5.0, i dati non sono attendibili.
Sottrai ogni frequenza osservata da ciascuna frequenza prevista. Piazza il risultato. Dividere questo valore per la frequenza prevista. Nell'esempio sopra, sottrarre 200 da 133.3. Piazza il risultato e dividi per 133,3 per un risultato di 13.04.
Totalizza i risultati del calcolo nel Passaggio 4. Questo è il valore chi-quadrato.
Calcola il grado di libertà per il risultato tabella moltiplicando il numero di righe - 1 per il numero di colonne - 1. Questa statistica indica quanto è grande la dimensione del campione.
Determina il margine di errore accettabile. Più piccola è la tabella, minore deve essere il margine di errore. Questo valore è chiamato il valore alfa.
Cerca la distribuzione normale in una tabella delle statistiche. Le tabelle statistiche possono essere trovate online o in libri di testo statistici. Trova il valore per l'intersezione dei gradi corretti di libertà e alfa. Se questo valore è inferiore o uguale al valore chi-quadrato, i dati sono statisticamente significativi.
Metodo T-Test
Creare una tabella 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 ciascuna media.
Sottrai la media del gruppo due dalla media del gruppo.
Dividi ogni varianza per il numero di osservazioni meno 1. Ad esempio, se un gruppo ha una varianza di 2186753 e 425 osservazioni, dividere 2186753 per 424. Prendi la radice quadrata di ogni risultato.
Dividi ogni risultato per il corrispondente risultato dal Passo 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 tuo t-score calcolato, il risultato è statisticamente significativo.
