Inhoud
Statistisch verschil verwijst naar significante verschillen tussen groepen objecten of mensen. Wetenschappers berekenen dit verschil om te bepalen of de gegevens van een experiment betrouwbaar zijn voordat conclusies worden getrokken en resultaten worden gepubliceerd. Bij het bestuderen van de relatie tussen twee variabelen gebruiken wetenschappers de chi-square berekeningsmethode. Bij het vergelijken van twee groepen gebruiken wetenschappers de t-distributiemethode.
Chi-Square-methode
Maak een gegevenstabel met een rij voor elk mogelijk resultaat en een kolom voor elke groep die bij het experiment betrokken is.
Als u bijvoorbeeld probeert de vraag te beantwoorden of fotoflitskaarten of woordflitskaarten kinderen beter helpen om een vocabulaire af te leggen, maakt u een tabel met drie kolommen en twee rijen. De eerste kolom zou worden gemarkeerd: "Test geslaagd?" en twee rijen onder de kop zouden gemarkeerd worden als "Ja" en "Nee" De volgende kolom krijgt het label 'Picture Cards' en de laatste kolom krijgt het label 'Word Cards'.
Vul uw gegevenstabel in met gegevens uit uw experiment. Totaal elke kolom en rij en plaats de totalen onder de juiste kolommen / rijen. Deze gegevens worden de waargenomen frequentie genoemd.
Bereken de verwachte frequentie voor elke uitkomst en noteer deze. De verwachte frequentie is het aantal mensen of objecten waarvan u verwacht dat ze toevallig het resultaat bereiken. Om deze statistiek te berekenen, vermenigvuldigt u het kolomtotaal met het rijtotaal en deelt u dit door het totale aantal observaties. Als bijvoorbeeld 200 kinderen fotokaarten gebruikten, 300 kinderen geslaagd waren voor hun vocabulaire en 450 kinderen werden getest, zou de verwachte frequentie van kinderen die de test met fotokaarten doorstaan, (200 * 300) / 450 of 133.3 zijn. Als een uitkomst een verwachte frequentie van minder dan 5,0 heeft, zijn de gegevens niet betrouwbaar.
Trek elke waargenomen frequentie af van elke verwachte frequentie. Vier het resultaat. Deel deze waarde door de verwachte frequentie. Trek in het bovenstaande voorbeeld 200 af van 133.3. Kwadraat het resultaat en delen door 133.3 voor een resultaat van 13.04.
Tel de resultaten van de berekening in stap 4 op. Dit is de chikwadraatwaarde.
Bereken de mate van vrijheid voor de tabel door het aantal rijen - 1 te vermenigvuldigen met het aantal kolommen - 1. Deze statistiek geeft aan hoe groot de steekproefgrootte was.
Bepaal de acceptabele foutmarge. Hoe kleiner de tabel, hoe kleiner de foutmarge. Deze waarde wordt de alfawaarde genoemd.
Zoek de normale verdeling op in een statistiekentabel. Statistiekentabellen zijn online of in statistiekenboeken te vinden. Zoek de waarde voor het snijpunt van de juiste vrijheidsgraden en alfa. Als deze waarde kleiner is dan of gelijk is aan de chikwadraatwaarde, zijn de gegevens statistisch significant.
T-testmethode
Maak een gegevenstabel met het aantal observaties voor elk van de twee groepen, het gemiddelde van de resultaten voor elke groep, de standaardafwijking van elk gemiddelde en de variantie voor elk gemiddelde.
Trek het gemiddelde van groep twee af van het gemiddelde van groep één.
Deel elke variantie door het aantal waarnemingen minus 1. Als bijvoorbeeld een groep een variantie had van 2186753 en 425 waarnemingen, zou u 2186753 delen door 424. Neem de vierkantswortel van elk resultaat.
Deel elk resultaat door het overeenkomstige resultaat van stap 2.
Bereken de vrijheidsgraden door het totale aantal observaties voor beide groepen te tellen en te delen door 2. Bepaal uw alfaniveau en zoek het snijpunt van vrijheidsgraden en alfa op in een statistiekentabel. Als de waarde kleiner is dan of gelijk is aan uw berekende t-score, is het resultaat statistisch significant.