İçerik
Olasılık, bir şeyin ne kadar muhtemel olabileceğinin (veya olmadığının) bir ölçüsüdür. Olasılığın ölçülmesi genellikle, bir olayın ne kadar şansa uğradığına bağlı olarak ne kadar sıklıkla olabileceğinin oranına dayanır. Bir kalıp atmayı düşünün: Bir numara, herhangi bir atışta altı şansı bulma şansına sahip. Güvenilirlik, istatistiksel olarak konuşursak, sadece tutarlılık demektir. Beş kez bir şey ölçüyorsanız ve birbirine oldukça yakın olan tahminlerle karşılaşırsanız, tahmininiz güvenilir kabul edilebilir. Güvenilirlik, kaç ölçümün (ve ölçümün) olduğuna bağlı olarak hesaplanır.
Olasılığı hesaplamak
İlgilenilen olay için "başarıyı" tanımlayın. Diyelim ki bir dörde dördü atma olasılığını bilmekle ilgileniyoruz. Her kalıbın bir rulosunu, “başarılı” (dörtten dört) veya “başarısız” (herhangi başka bir numaradan) yaptığımız bir deneme olarak düşünün. Her kalıpta bir "başarı" yüzü ve beş "başarısızlık" yüzü vardır. Bu, son hesaplamadaki payınız olacaktır.
İlgi alanı için olası sonuçların toplam sayısını belirleyin. Bir kalıba atma örneğini kullanarak, toplam sonuç sayısı altıdır, çünkü kalıpta altı farklı sayı vardır. Bu, son hesaplamada paydasınız olacak.
Olası başarıyı toplam olası sonuçlara bölün. Kalıp örneğimizde, olasılık 1/6 (her bir kalıp rulosu için altı toplam olası sonuç için bir başarı olasılığı) olacaktır.
Bireysel olasılıkları çarparak birden fazla olayın olasılığını hesaplayın. Kalıp örneğimizde, bir dördü yuvarlama ve bir sonraki yuvarlananda altı yuvarlama olasılığı, bireysel olasılıkların katsayısıdır (1/6) x (1/6) = (1/36).
Bireysel olasılıkları ekleyerek birden fazla olayın olasılığını hesaplayın. Kalıp örneğimizde dördü yuvarlama ya da altıyı yuvarlama olasılığı (1/6) + (1/6) = (2/6) olacaktır.
Birden Çok Ölçümün Güvenilirliğini Hesaplama
Ortalama değişimi değerlendiriniz. Beş kişiden oluşan bir grubumuz varsa ve her kişiyi iki kez tartıyorsak, iki grup ağırlık tahmini ile sonuçlanır (ortalama veya "ortalama"). Aralarındaki farkın oldukça tutarlı olup olmadığını veya ölçümlerin büyük ölçüde farklılık gösterip göstermediğini belirlemek için iki ortalaması karşılaştırın. Bu, iki aracı karşılaştırmak için - t testi denilen istatistiksel bir test yaparak yapılır.
Standart sapma olarak da bilinen tipik beklenen hatayı hesaplayın. Bir kişinin ağırlığını 100 kez ölçersek, gerçek ağırlığa çok yakın ve daha uzak olan ölçümlerle sonuçlanır. Bu ölçümlerin yayılması beklenen bir varyasyona sahiptir ve bazen standart sapma olarak adlandırılan rastgele şansa bağlanabilir. Standart sapmanın dışında kalan ölçümlerin rastgele şanstan başka bir şeyden kaynaklandığı düşünülmektedir.
İki ölçüm kümesi arasındaki korelasyonu hesaplayın. Ağırlık örneğimizde, iki ölçüm grubu ortak değerlere sahip olmaktan (sıfır korelasyonu) tamamen aynı olmaktan (biri korelasyonu) kadar değişebilir. İki ölçüm setinin ne kadar yakından ilişkili olduğunu değerlendirmek, ölçümlerin tutarlılığını belirlemede önemlidir. Yüksek korelasyon, ölçümlerin yüksek güvenilirliğini ifade eder. Her seferinde farklı ölçekler kullanarak veya farklı kişilerin ölçekleri okuduğu için ortaya çıkabilecek değişkenliği düşünün. Deneylerde ve istatistiksel testlerde, ne kadar değişkenliğin rastgele tesadüflerden ve ne kadarının ölçümümüzde farklı bir şekilde yaptığımızdan kaynaklandığını belirlemek önemlidir.