Каково Статистическое Значение?
Статистическое значение - математический инструмент, используемый, чтобы определить, является ли результатом эксперимента результат зависимости между специфическими факторами или случайно. Статистическое значение обычно используется в медицинской области, чтобы проверить наркотики и вакцины и определить причинные факторы болезни. Статистическое значение также используется в областях психологии, экологической биологии, и любой другой дисциплины, которая проводит исследование посредством экспериментирования.
Статистика математические вычисления числовых наборов или совокупностей, которыми управляют, чтобы произвести вероятность местонахождения случая. Статистические данные используют числовой образец и применяют то число ко всей совокупности. Ради примера мы могли бы сказать, что 80 % всех американцев ведут автомобиль. Было бы трудно расспросить каждого американца о том, ведут ли они автомобиль, таким образом, случайное число людей было бы подвергнуто сомнению, и затем данные будут статистически проанализированы и обобщены, чтобы составлять всех.
В научных исследованиях гипотеза предложена, тогда данные собраны и проанализированы. Статистический анализ данных произведет число, которое статистически значительно, если это падает ниже 5 %, который называют доверительным уровнем. Другими словами, если вероятность случая статистически значительна, исследователь может быть на 95 % уверен, что результат не происходил случайно.
Иногда, когда статистическое значение эксперимента очень важно, таково как безопасность препарата, предназначенного для людей, статистическое значение должно упасть ниже 3 %. В этом случае, исследователь мог быть на 97 % уверен, что специфический препарат безопасен для человеческого использования. Это число может быть понижено или увеличено, чтобы приспособить важность и желаемую уверенность в результате, являющемся правильным.
Статистическое значение используется, чтобы отклонить или принять то, что называют <они> нулевой гипотезой . Гипотеза - объяснение, что исследователь пытается доказать. Нулевая гипотеза считает, что факторы, на которые смотрит исследователь, не имеют никакого эффекта на различия в данных. Статистическое значение обычно пишется, например, t =. 02, p <.05. Здесь, "t" обозначает статистическую экзаменационную отметку и "p <.05" средств, что вероятность случая, происходящего случайно, составляет меньше чем 5 %. Эти числа заставили бы нулевую гипотезу быть отклоненной, поэтому подтверждая, что альтернативная гипотеза верна.
Вот пример психологической гипотезы, используя статистическое значение: Это предполагается, что девочки улыбаются больше чем мальчики. Чтобы проверить эту гипотезу, исследователь наблюдал бы определенное число девочек и мальчиков и рассчитал бы, сколько времен они улыбаются. В конце наблюдения были бы статистически проанализированы числа улыбок.
Каждый эксперимент идет с определенной степенью ошибки. Возможно, что в день наблюдения все мальчики были неправильно сварливыми. Статистическое значение, найденное анализом данных, исключило бы эту возможность на 95 % если t =. 03. В этом случае, нулевая гипотеза, что девочки не улыбаются больше чем мальчики, была бы отклонена, и с 95%-ой уверенностью, исследователь мог сказать, что девочки улыбаются больше чем мальчики.