Hipotez testi statistik analizlə aparılır. Statistik əhəmiyyət, müəyyən ifadələrin (sıfır fərziyyə) doğru olması şərtilə, tədqiqat nəticələrinin ehtimalının böyüklüyünü göstərən p-dəyərindən istifadə etməklə hesablanmışdır. Əgər p dəyəri əvvəlcədən müəyyən edilmiş əhəmiyyətlilik səviyyəsindən (ümumiyyətlə 0,05) azdırsa, tədqiqatçı sıfır hipotezinin doğru olmadığı qənaətinə gələ və alternativ hipotezi qəbul edə bilər. Sadə bir t testi istifadə edərək, p dəyərini hesablaya və iki fərqli məlumat dəsti arasındakı əhəmiyyətini təyin edə bilərsiniz.
Addım
3 -dən 1 -ci hissə: Təcrübələr qurmaq
Addım 1. Hipotez qurun
Statistik əhəmiyyətin təhlilində ilk addım cavablandırmaq istədiyiniz tədqiqat sualını müəyyən etmək və hipotezinizi formalaşdırmaqdır. Hipotez, eksperimental məlumatlarınız haqqında bir fikirdir və tədqiqat qrupundakı mümkün fərqləri izah edir. Hər bir sınaq üçün sıfır hipotez və alternativ bir hipotez qurulmalıdır. Ümumiyyətlə, eyni və ya fərqli olduqlarını görmək üçün iki qrupu müqayisə edəcəksiniz.
- Sıfır hipotez (H.0) ümumiyyətlə iki məlumat dəsti arasında heç bir fərq olmadığını bildirir. Məsələn: dərs başlamazdan əvvəl materialı oxuyan bir qrup şagird, materialı oxumayan qrupdan daha yaxşı qiymətlər ala bilmədi.
- Alternativ hipotez (H.a) sıfır hipotezinə və eksperimental məlumatlarla dəstəkləməyə çalışdığınız bir fikirlə ziddiyyət təşkil edir. Məsələn: dərsdən əvvəl materialı oxuyan şagirdlər, materialı oxumayanlardan daha yaxşı qiymətlər aldı.
Addım 2. Verilərinizin əhəmiyyətli hesab edilməsi üçün nə qədər unikal olması lazım olduğunu müəyyən etmək üçün əhəmiyyət səviyyəsini məhdudlaşdırın
Əhəmiyyət səviyyəsi (alfa), əhəmiyyəti müəyyən etmək üçün istifadə olunan eşikdir. Əgər p dəyəri əhəmiyyət səviyyəsindən az və ya bərabərdirsə, məlumatlar statistik baxımdan əhəmiyyətli hesab olunur.
- Ümumi qayda olaraq, əhəmiyyətlilik səviyyəsi (alfa) 0.05 olaraq təyin olunur, yəni hər iki məlumat qrupunun bərabər olma ehtimalı cəmi 5%-dir.
- Daha yüksək bir güvən (daha aşağı p dəyər) istifadə edərək, təcrübə nəticələrinin daha əhəmiyyətli hesab ediləcəyi mənasına gəlir.
- Məlumatlarınızın güvən səviyyəsini artırmaq istəyirsinizsə, p dəyərini daha çox 0.01-ə endirin. Məhsul qüsurlarını aşkar edərkən istehsalda daha aşağı p dəyərləri istifadə olunur. İstehsal olunan hər bir hissənin öz funksiyasını yerinə yetirməsini təmin etmək üçün yüksək etimad vacibdir.
- Hipotez sınaqları üçün 0,05 əhəmiyyətlilik səviyyəsi məqbuldur.
Addım 3. Tək və ya iki quyruqlu testdən istifadə etməyə qərar verin
Bir t-testi apardığınızda istifadə edilən fərziyyələrdən biri, məlumatlarınızın normal olaraq paylanmasıdır. Normal olaraq paylanan məlumatlar, bir çox əyrinin ortasında olan bir zəng əyrisi meydana gətirəcək. T-testi, məlumatlarınızın normal paylanmanın xaricində, əyrinin "quyruğunun" altında və ya yuxarıda olduğunu yoxlamaq üçün istifadə olunan riyazi bir testdir.
- Verilərinizin nəzarət qrupunun altında və ya yuxarıda olduğundan əmin deyilsinizsə, iki quyruqlu testdən istifadə edin. Bu test hər iki istiqamətin əhəmiyyətini yoxlayacaq.
- Məlumatlarınızın istiqamətini bilirsinizsə, birtərəfli testdən istifadə edin. Əvvəlki nümunəni istifadə edərək, bir şagirdin qiymətinin artacağını gözləyirdiniz. Buna görə də, tək quyruqlu bir testdən istifadə etməlisiniz.
Addım 4. Test-statistik güc təhlili ilə nümunənin ölçüsünü təyin edin
Test statistikasının gücü, müəyyən bir statistik testin müəyyən bir nümunə ölçüsü ilə düzgün nəticə verə bilmə ehtimalıdır. Test gücü həddi (və ya) 80%-dir. Statistik testin gücünün təhlili ilkin məlumatlar olmadan çətinləşə bilər, çünki hər bir məlumat dəstinin təxmin edilən ortalaması və onun standart sapması haqqında məlumatlara ehtiyacınız olacaq. Veriləriniz üçün optimal nümunə ölçüsünü təyin etmək üçün onlayn statistik test güc təhlili kalkulyatorundan istifadə edin.
- Tədqiqatçılar ümumiyyətlə statistik test gücü təhlili üçün bir material olaraq və daha böyük və daha əhatəli tədqiqatlar üçün lazım olan nümunə ölçüsünü təyin etmək üçün əsas olaraq pilot işləri aparırlar.
- Pilot bir araşdırma aparmaq üçün mənbələriniz yoxdursa, edilən ədəbiyyata və digər araşdırmalara əsasən ortalamanı hesablayın. Bu üsul nümunənin ölçüsünü təyin etmək üçün məlumat verəcəkdir.
3 -dən 2 -ci hissə: Standart sapmanın hesablanması
Addım 1. Standart sapma düsturundan istifadə edin
Standart sapma (standart sapma olaraq da bilinir) məlumatlarınızın paylanmasının ölçüsüdür. Standart sapma, nümunənizdəki hər bir məlumat nöqtəsinin oxşarlığı haqqında məlumat verir. Əvvəlcə standart sapma tənliyi mürəkkəb görünə bilər, ancaq aşağıdakı addımlar hesablama prosesinizə kömək edəcək. Standart sapma düsturu s = ((xi -)2/(N - 1)).
- s standart sapmadır.
- topladığınız bütün nümunə dəyərlərini əlavə etməlisiniz.
- xi məlumat nöqtələrinizin bütün fərdi dəyərlərini təmsil edir.
- hər qrup üçün verilənlərin ortalamasıdır.
- N, nümunələrinizin sayıdır.
Addım 2. Hər qrupdakı nümunə ortalamasını hesablayın
Standart sapmanı hesablamaq üçün əvvəlcə hər bir məlumat dəstindəki nümunə ortalamasını hesablamalısınız. Orta yunan hərfi ilə işarələnir mu və ya. Bunu etmək üçün bütün nümunə məlumat nöqtələrinin dəyərlərini əlavə edin və nümunələrinizin sayına bölün.
- Məsələn, dərsdən əvvəl materialı oxuyan bir qrup tələbə üçün orta balı əldə etmək üçün nümunə məlumatlara baxaq. Sadəlik üçün 5 məlumat nöqtəsindən istifadə edəcəyik: 90, 91, 85, 83 və 94.
- Bütün nümunə dəyərlərini əlavə edin: 90 + 91 + 85 + 83 + 94 = 443.
- Nümunə sayına bölün, N = 5: 443/5 = 88, 6.
- Bu qrup üçün orta bal 88. 6 idi.
Addım 3. Hər bir nümunə məlumat nöqtəsinin dəyərini orta dəyərdən çıxarın
İkinci addım hissəni tamamlamaqdır (xi -) tənlik. Hər bir nümunə məlumat nöqtəsinin dəyərini əvvəlcədən hesablanmış ortalamadan çıxarın. Əvvəlki nümunəyə davam edərək, beş çıxma etməlisiniz.
- (90-88, 6), (91- 88, 6), (85-88, 6), (83-88, 6) və (94-88, 6).
- Alınan dəyərlər 1, 4, 2, 4, -3, 6, -5, 6 və 5, 4 -dür.
Addım 4. Əldə olunan hər bir dəyəri kvadratlaşdırın və hamısını toplayın
Yeni hesabladığınız hər bir dəyəri kvadrat halına salın. Bu addım hər hansı bir mənfi rəqəmi aradan qaldıracaq. Bu addım yerinə yetirildikdən sonra və ya bütün hesablamalar aparıldıqdan sonra mənfi bir dəyər varsa, bu addımı unutmuş ola bilərsiniz.
- Əvvəlki nümunədən istifadə edərək 1, 96, 5, 76, 12, 96, 31, 36 və 29.16 dəyərlərini əldə edirik.
- Bütün dəyərləri toplayın: 1, 96 + 5, 76 + 12, 96 + 31, 36 + 29, 16 = 81, 2.
Addım 5. Nümunələrin sayını eksi 1 -ə bölün
Düstur N - 1 -i düzəliş olaraq ifadə edir, çünki bütün əhalini saymırsınız; Bir təxmin etmək üçün yalnız əhalidən nümunə götürürsünüz.
- Çıxar: N - 1 = 5 - 1 = 4
- Bölün: 81, 2/4 = 20, 3
Addım 6. Kvadrat kökü hesablayın
Nümunə sayını minus biri ilə bölüşdürdükdən sonra son dəyərin kvadrat kökünü hesablayın. Bu standart sapmanı hesablamaq üçün son addımdır. Xam məlumatları daxil etdikdən sonra standart sapmanı hesablaya bilən bir neçə statistik proqram var.
Məsələn, dərs başlamazdan əvvəl materialı oxuyan şagird qrupu üçün balların standart sapması belədir: s = √20, 3 = 4, 51
3 -dən 3 -cü hissə: Əhəmiyyəti müəyyən etmək
Addım 1. İki nümunə qrupu arasındakı fərqi hesablayın
Əvvəlki nümunədə yalnız bir qrupun standart sapmasını hesabladıq. İki qrupu müqayisə etmək istəyirsinizsə, iki qrupun məlumatlarına sahib olmalısınız. İkinci qrupun standart sapmasını hesablayın və nəticədə təcrübədə iki qrup arasındakı fərqi hesablayın. Variantın düsturu s -dird = ((s1/N1) + (s2/N2)).
- sd qruplararası dispersiyadır.
- s1 1 və N qruplarının standart sapmasıdır1 1 -ci qrupdakı nümunələrin sayıdır.
- s2 2 və N qruplarının standart sapmasıdır2 2 -ci qrupdakı nümunələrin sayıdır.
-
Məsələn, 2 -ci qrupun məlumatları (dərs başlamazdan əvvəl materialı oxumayan şagirdlər) standart sapma 5.81 olan nümunə ölçüsü 5 -ə malikdir. Sonra variant:
- sd = ((s1)2/N.1) + ((s2)2/N2))
- sd = √(((4.51)2/5) + ((5.81)2/5)) = √((20.34/5) + (33, 76/5)) = √(4, 07 + 6, 75) = √10, 82 = 3, 29.
Addım 2. Verilərinizin t-test dəyərini hesablayın
T-test dəyəri bir məlumat qrupunu digər məlumat qrupu ilə müqayisə etməyə imkan verəcəkdir. T-dəyəri, müqayisə olunan iki məlumat qrupunun ehtimalının nə qədər fərqli olduğunu təyin etmək üçün t testi aparmağa imkan verir. T dəyərinin düsturu belədir: t = (µ1 -2)/sd.
- ️1 birinci qrupun ortalamasıdır.
- ️2 ikinci qrupun orta dəyəridir.
- sd iki nümunə arasındakı fərqdir.
- Daha böyük ortalamanı istifadə edin1 buna görə mənfi dəyərlər almırsınız.
- Məsələn, 2-ci qrupun (oxumayan tələbələr) ortalaması 80-dir. T-dəyəri: t = (µ1 -2)/sd = (88, 6 – 80)/3, 29 = 2, 61.
Addım 3. Nümunənin sərbəstlik dərəcələrini təyin edin
T dəyərini istifadə edərkən sərbəstlik dərəcələri nümunənin ölçüsünə görə təyin olunur. Hər qrupdan nümunə sayını əlavə edin və sonra ikisini çıxarın. Məsələn, azadlıq dərəcələri (d.f.) 8 -dir, çünki birinci qrupda beş, ikinci qrupda beş nümunə var ((5 + 5) - 2 = 8).
Addım 4. Əhəmiyyəti müəyyən etmək üçün cədvəldən istifadə edin
T-dəyərləri və sərbəstlik dərəcələri ilə bağlı cədvəlləri standart statistika kitablarında və ya internetdə tapmaq olar. Veriləriniz üçün seçdiyiniz sərbəstlik dərəcələrini göstərən cərgəyə baxın və hesablamalarınızdan əldə edilən t dəyəri üçün uyğun p dəyərini tapın.
Sərbəstlik dərəcələri ilə 8 d.f. və t-dəyəri 2.61, bir quyruqlu test üçün p-dəyəri 0.01 ilə 0.025 arasındadır. 0.05-dən az və ya bərabər bir əhəmiyyətlilik səviyyəsi istifadə etdiyimiz üçün istifadə etdiyimiz məlumatlar iki məlumat qrupunun əhəmiyyətli olduğunu sübut edir. fərqli. əhəmiyyətli. Bu məlumatlarla sıfır fərziyyəni rədd edə və alternativ hipotezi qəbul edə bilərik: dərs başlamazdan əvvəl materialı oxuyan şagirdlər, materialı oxumayan şagird qrupundan daha yaxşı bal topladılar
Addım 5. Bir sonrakı araşdırma etməyi düşünün
Bir çox tədqiqatçı, daha böyük tədqiqatların necə dizayn ediləcəyini anlamalarına kömək etmək üçün kiçik pilot tədqiqatlar aparır. Daha çox ölçmə ilə daha çox araşdırma aparmaq, nəticələrinizə inamınızı artıracaq.
