The American Heritage Dictionary definieert het significantieniveau als " de waarschijnlijkheid van een vals verwerping van de nulhypothese in een statistische test." Statistici statistische informatie te vergelijken met deze drempel om ofwel te weerleggen of te handhaven een hypothese . Technisch gezien is de statisticus niet deze kans te berekenen , hij kiest het. Een hoge significantie niveau betekent dat er een grote kans dat het experiment bewijst iets dat niet waar is . Een zeer kleine significantie niveau verzekert de statisticus dat er weinig ruimte om te twijfelen aan de resultaten . Wat je nodig hebt
Statistische software
Toon Meer Aanwijzingen
1 Definieer de alternatieve en de nulhypothesen . De alternatieve hypothese is de relatie die je hoopt te bewijzen in een experiment , en de nulhypothese is de relatie die bestaat als de alternatieve hypothese onjuist . Bijvoorbeeld, als de alternatieve hypothese is " meststof maakt grasgroen , " dan is de nul-hypothese is " iets anders dan kunstmest maakt het gras groen . " Kopen van 2 Kies een significantie niveau voor uw experiment . Een gemeenschappelijke keuze 0,05 of 5 % . Op dit significantieniveau er een 5 % kans dat het experiment vindt de alternatieve hypothese levensvatbaar als het eigenlijk niet . (
3 Verloop van het experiment en de gegevens te verzamelen . Wetenschappelijk onderbouwd experimenten zijn een ingewikkelde onderneming , waarbij u zowel de controle -en testgroepen testen , wijzigt slechts een variabele tussen deze twee groepen , en zorgen dat andere onderzoekers de resultaten kunnen dupliceren .
4 Bepaal het type statistiek die u gebruikt . Voorbeelden van statistische tests zijn correlatie met een lineair verband , een t - test om de associatie te meten tussen twee meten middelen en een chi-kwadraat te proporties meten . jouw keuze zal afhangen van je hypothese en significantie niveau .
Input 5 de gegevens in een statistisch softwareprogramma . je kunt diverse programma's te vinden op de markt die zal helpen gevoel van uw gegevens te maken door het uitvoeren van de vele complexe statistische berekeningen .
6 Vergelijk de statistiek om de kritieke waarde . de bijzondere kritische waarde die u gebruikt hangt af van uw gekozen significantie niveau en op het type statistische proef je gebruikt . Als de statistische lager is dan de kritische waarde , de bevinding is niet significant en de alternatieve hypothese niet levensvatbaar . Als de statistiek hoger , de bevinding is belangrijk , en de alternatieve hypothese levensvatbaar . (
|
