İçerik
İstatistiksel fark, nesne grupları veya insanlar arasındaki önemli farkları ifade eder. Bilim adamları, bir denemeden elde edilen verilerin sonuç çıkarmadan ve sonuçları yayınlamadan önce güvenilir olup olmadığını belirlemek için bu farkı hesaplar. İki değişken arasındaki ilişkiyi incelerken, bilim adamları ki-kare hesaplama yöntemini kullanır. İki grup karşılaştırılırken, bilim adamları t-dağıtım yöntemini kullanır.
Ki-Kare Yöntemi
Her olası sonuç için bir satır ve deneye katılan her grup için bir sütun içeren bir veri tablosu oluşturun.
Örneğin, resim flash kartlarının veya kelime flash kartlarının çocukların kelime testini geçmesine daha iyi yardımcı olup olmadığı sorusunu yanıtlamaya çalışıyorsanız, üç sütun ve iki satır içeren bir tablo oluşturacaksınız. İlk sütun "Passed Test?" Olarak işaretlendi. ve başlığın altındaki iki satır "Evet" ve "Hayır" olarak işaretlenir. Bir sonraki sütun "Resim Kartları" olarak etiketlenecek ve son sütun "Kelime Kartları" olarak etiketlenecekti.
Veri tablonuzu denemenizdeki verilerle doldurun. Her bir sütunun toplamını ve satırın toplamını ve uygun sütunların / satırların altına yerleştirin. Bu verilere gözlemlenen frekans denir.
Her sonuç için beklenen sıklığı hesaplayın ve kaydedin. Beklenen sıklık, sonucu tesadüfen elde etmeyi bekleyeceğiniz kişi veya nesnelerin sayısıdır. Bu istatistiği hesaplamak için sütun toplamını satır toplamıyla çarpın ve toplam gözlem sayısını bölün. Örneğin, 200 çocuk resim kartı kullanıyorsa, 300 çocuk kelime testini geçti ve 450 çocuk test edildi, resim kartlarını kullanarak testi geçen çocukların sıklığı (200 x 300) / 450 ya da 133,3 olacaktır. Herhangi bir sonucun beklenen frekansı 5,0'dan az olması durumunda, veriler güvenilir değildir.
Her gözlemlenen frekansı beklenen her frekanstan çıkarın. Sonucu kare. Bu değeri beklenen sıklığa bölün. Yukarıdaki örnekte 200'ü 133.3'ten çıkarın. Sonucu kareleyin ve 13.04 sonuç için 133.3 ile bölün.
4. adımdaki hesaplamanın toplamı. Bu, ki-kare değeridir.
Tablo sayısını, 1 sayısını sütun sayısı - 1 ile çarparak hesaplayın. Bu istatistik, örneklem büyüklüğünün ne kadar büyük olduğunu gösterir.
Kabul edilebilir hata payını belirleyin. Tablo ne kadar küçükse, hata payı o kadar küçük olmalıdır. Bu değere alfa değeri denir.
Bir istatistik tablosundaki normal dağılıma bakınız. İstatistik tabloları çevrimiçi olarak veya istatistik kitaplarında bulunabilir. Doğru serbestlik dereceleri ve alfa kesişme için değeri bulun. Bu değer ki-kare değerinden küçük veya ona eşitse, veriler istatistiksel olarak önemlidir.
T-Test Yöntemi
İki grubun her biri için gözlem sayısını, her grubun sonuçlarının ortalamasını, her ortalamanın standart sapmasını ve her ortalamanın varyansını gösteren bir veri tablosu hazırlayın.
2. grubu, grup ortalamasından çıkarın.
Her bir varyansı gözlem sayısı eksi 1'e bölün. Örneğin, bir grupta 2186753 ve 425 gözlem varyansı varsa, 2186753'ü 424'e bölersiniz. Her sonucun karekökünü alın.
Her sonucu Adım 2'deki karşılık gelen sonuçlara bölün.
Her iki grup için gözlem sayısını toplayarak ve 2'ye bölerek serbestlik derecelerini hesaplayın. Alfa seviyenizi belirleyin ve bir istatistik tablosunda serbestlik dereceleri ile alfa derecelerinin kesişimine bakın. Değer, hesaplanan t-puanınıza eşit veya daha küçükse, sonuç istatistiksel olarak önemlidir.