Différence statistique fait référence à des différences significatives entre les groupes d'objets ou de personnes. Les scientifiques calculent cette différence afin de déterminer si les données à partir d'une expérience est fiable avant de tirer des conclusions et de la publication results.When l'étude de la relation entre deux variables, les scientifiques utilisent la méthode de calcul du chi carré. Lorsque l'on compare deux groupes, les scientifiques utilisent la méthode t-distribution.
Instructions
Méthode Chi-Square
1 Créer une table de données avec une ligne pour chaque résultat possible et une colonne pour chaque groupe impliqué dans l'expérience.
Par exemple, si vous essayez de répondre à la question de savoir si les cartes image flash ou mot cartes flash mieux aider les enfants passent un test de vocabulaire, vous devez créer une table avec trois colonnes et deux lignes. La première colonne sera marquée, "Passé test?" et deux rangées sous la rubrique seraient marquées «Oui» et «Non» La colonne suivante serait étiqueté «Picture Cards» et la dernière colonne serait étiqueté «Cartes Word."
2 Remplissez votre table de données avec les données de votre expérience. Le total de chaque colonne et ligne et placez les totaux sous les colonnes / lignes appropriées. Ces données sont appelées la fréquence observée.
3 Calculez la fréquence prévue pour chaque résultat et l'enregistrer. La fréquence attendue est le nombre de personnes ou d'objets que vous attendez pour atteindre le résultat par hasard. Pour calculer cette statistique, il faut multiplier le total de la colonne par le total de la ligne et diviser par le nombre total d'observations. Par exemple, si 200 enfants ont utilisé des cartes illustrées, 300 enfants ont passé leur test de vocabulaire et de 450 enfants ont été testés, la fréquence attendue des enfants qui passent le test en utilisant des cartes d'image serait (200 * 300) / 450, ou 133,3. Si aucun résultat a une fréquence attendue de moins de 5,0, les données ne sont pas fiables.
4 Soustraire chaque fréquence observée de chaque fréquence attendue. Le carré du résultat. Diviser cette valeur par la fréquence attendue. Dans l'exemple ci-dessus, il faut soustraire 200 de 133,3. Le carré du résultat et diviser par 133,3 pour un résultat de 13.04.
5 Additionner les résultats du calcul à l'étape 4. Ceci est la valeur du chi carré.
6 Calculer le degré de liberté pour la table en multipliant le nombre de lignes - 1 par le nombre de colonnes - 1. Cette statistique vous indique la taille de la taille de l'échantillon était.
7 Déterminer la marge d'erreur acceptable. Plus la table, plus la marge d'erreur devrait être. Cette valeur est appelée la valeur alpha.
8 Consulter la distribution normale dans un tableau de statistiques. Les tableaux statistiques peuvent être trouvées en ligne ou dans les statistiques manuels. Trouver la valeur de l'intersection des degrés corrects de la liberté et de l'alpha. Si cette valeur est inférieure ou égale à la valeur de chi-carré, les données sont statistiquement significatives.
T-Test Méthode
9 Faire un tableau de données indiquant le nombre d'observations pour chacun des deux groupes, la moyenne des résultats pour chaque groupe, l'écart-type de chaque moyenne et la variance pour chaque moyenne.
dix Soustraire le groupe deux signifie du groupe, un moyen.
11 Divisez chaque variance par le nombre d'observations moins 1. Par exemple, si un groupe avait un écart de 2186753 et 425 observations, vous divisez par 2.186.753 424. Prendre la racine carrée de chaque résultat.
12 Divisez chaque résultat par le résultat correspondant de l'étape 2.
13 Calculer les degrés de liberté en additionnant le nombre d'observations pour les deux groupes et en divisant par 2. Déterminez votre niveau alpha et regardez jusqu'à l'intersection de degrés de liberté et d'alpha dans un tableau de statistiques. Si la valeur est inférieure ou égale à votre t-score calculé, le résultat est statistiquement significatif.