Гипотезаны тестирлөө статистикалык анализ аркылуу жүргүзүлөт. Статистикалык маани кээ бир сөздөр (нөлдүк гипотеза) туура болгон шартта, изилдөөнүн натыйжаларынын ыктымалдуулугунун чоңдугун көрсөткөн p-мааниси аркылуу эсептелди. Эгерде p мааниси алдын ала аныкталган мааниден азыраак болсо (жалпысынан 0,05), изилдөөчү нөл гипотезасы туура эмес деген тыянак чыгарып, альтернативдүү гипотезаны кабыл алат. Жөнөкөй t-тестти колдонуп, p-маанини эсептеп, эки башка маалымат топтомунун ортосундагы маанини аныктай аласыз.
Кадам
3 ичинен 1 -бөлүк: Эксперименттерди орнотуу
1 -кадам. Гипотезаны түзүү
Статистикалык маанилүүлүктү талдоонун биринчи кадамы, сиз жооп бергиңиз келген изилдөө суроосун аныктоо жана гипотезаңызды түзүү. Гипотеза - бул сиздин эксперименталдык маалыматыңыз жөнүндө билдирүү жана изилдөө калкынын мүмкүн болгон айырмачылыктарын түшүндүрөт. Ар бир эксперимент үчүн нөл гипотеза жана альтернативалуу гипотеза түзүлүшү керек. Жалпысынан алганда, сиз эки топту салыштырып көрөсүз, алар бирдей же башка.
- Нөл гипотезасы (H0) жалпысынан эки маалымат топтомунун ортосунда эч кандай айырма жок экенин айтат. Мисал: сабак баштала электе материалды окуган окуучулардын тобу материалды окубаган топко караганда жакшыраак баа алышкан жок.
- Альтернативдүү гипотеза (Hа) нөлдүк гипотезага каршы келген билдирүү жана сиз эксперименталдык маалыматтар менен колдоого аракет кылып жатканыңыз. Мисалы: материалды сабакка чейин окуган окуучулардын тобу, материалды окубаган топко караганда жакшы баа алышты.
Кадам 2. Маанилүүлүктүн деңгээлин чектөө, бул сиздин маалыматыңыздын уникалдуу болушу керек экенин аныктоо үчүн
Маанилүүлүк деңгээли (альфа) - маанини аныктоо үчүн колдонулган босого. Эгерде p мааниси маанилүүлүк деңгээлинен азыраак же барабар болсо, маалыматтар статистикалык жактан маанилүү деп эсептелет.
- Жалпы эреже катары, маанинин деңгээли (альфа) 0,05ке коюлган, башкача айтканда, маалыматтардын эки тобунун тең болуу ыктымалдуулугу 5%ды гана түзөт.
- Ишенимдин жогорку деңгээлин колдонуу менен (п мааниси төмөн) эксперименталдык жыйынтыктар олуттуу деп эсептелинет.
- Эгерде сиз маалыматыңыздын ишенимдүүлүгүн жогорулаткыңыз келсе, анда p-маанисин 0,01ге түшүрүңүз. Ар бир өндүрүлгөн бөлүк өз функциясын аткарышын камсыз кылуу үчүн жогорку деңгээлдеги ишеним маанилүү.
- Гипотезаны текшерүү үчүн 0,05 мааниси бар.
Кадам 3. Бир же эки куйруктуу тестти колдонууну чечиңиз
Сиз t-тестти аткарууда колдонулган божомолдордун бири-бул сиздин маалыматтарыңыз кадимкидей бөлүштүрүлөт. Адатта бөлүштүрүлгөн маалыматтар, коңгуроонун ийри сызыгын түзөт, көпчүлүк маалыматтар ийри сызыктын ортосунда. T-тест-бул сиздин маалыматтарыңыз кадимки бөлүштүрүүдөн тышкары, ийри сызыктын "куйругунан" төмөн же жогору экенин билүү үчүн колдонулган математикалык тест.
- Эгерде сиз өзүңүздүн маалыматыңыз көзөмөл тобунан төмөн же жогору экенине толук ишенбесеңиз, эки куйруктуу тестти колдонуңуз. Бул тест эки багыттын маанилүүлүгүн текшерет.
- Эгерде сиз маалыматыңыздын трендинин багытын билсеңиз, анда бир жактуу тестти колдонуңуз. Мурунку мисалды колдонуп, сиз окуучунун баасы жогорулайт деп күттүңүз. Ошондуктан, сиз бир куйруктуу тестти колдонушуңуз керек.
Кадам 4. Тандоо-статистикалык күч анализи аркылуу тандалма көлөмүн аныктаңыз
Тест-статистиканын күчү-бул белгилүү бир статистикалык тесттин белгилүү бир үлгү өлчөмү менен туура жыйынтык бере алышы ыктымалдуулугу. Тесттин босогосу (же) 80%ды түзөт. Статистикалык тесттин күчүн талдоо алдын ала маалыматсыз татаалдаштырылышы мүмкүн, анткени сизге ар бир маалымат топтомунун болжолдуу орточо көрсөткүчү жана анын стандарттык четтөөсү жөнүндө маалымат керек болот. Маалыматтарыңыздын оптималдуу көлөмүн аныктоо үчүн онлайн статистикалык тесттин кубаттуулугун талдоо калькуляторун колдонуңуз.
- Изилдөөчүлөр жалпысынан пилоттук изилдөөлөрдү статистикалык тесттин күчүн талдоо үчүн материал катары жана чоңураак жана комплекстүү изилдөөлөр үчүн керектүү үлгү көлөмүн аныктоо үчүн негиз катары жүргүзүшөт.
- Эгерде сизде пилоттук изилдөө жүргүзүү үчүн ресурстар жок болсо, анда жасалган адабияттарга жана башка изилдөөлөргө таянып, орточо көрсөткүчтү баалаңыз. Бул ыкма үлгүнүн көлөмүн аныктоо үчүн маалымат берет.
3төн 2 бөлүк: Стандарттык четтөөнү эсептөө
Кадам 1. Стандарттык четтөө формуласын колдонуңуз
Стандарттык четтөө (ошондой эле стандарттык четтөө деп аталат) сиздин маалыматыңыздын таралышынын көрсөткүчү. Стандарттык четтөө сиздин үлгүдөгү ар бир маалымат пунктунун окшоштугу жөнүндө маалымат берет. Башында, стандарттык четтөө теңдемеси татаал көрүнүшү мүмкүн, бирок төмөнкү кадамдар сиздин эсептөө процессине жардам берет. Стандарттык четтөө формуласы s = ((xмен -)2/(N - 1)).
- s - стандарттык четтөө.
- сиз чогулткан бардык үлгү баалуулуктарды кошушуңуз керек дегенди билдирет.
- xмен маалымат пункттарынын бардык жеке баалуулуктарын билдирет.
- ар бир топ үчүн маалыматтардын орточо көрсөткүчү.
- N - бул сиздин үлгүлөрүңүздүн саны.
2 -кадам. Ар бир топтун орточо үлгүсүн эсептеңиз
Стандарттык четтөөнү эсептөө үчүн, адегенде ар бир маалымат топтомунун орточо үлгүсүн эсептөө керек. Орточо грек тамгасы mu же менен белгиленет. Бул үчүн, бардык үлгү маалымат пункттарынын маанилерин кошуп, үлгүлөрүңүздүн санына бөлүңүз.
- Мисалы, материалды сабакка чейин окуган окуучулардын тобу үчүн орточо балл алуу үчүн, үлгүдөгү маалыматтарды карап көрөлү. Жөнөкөйлүк үчүн биз 5 маалымат пунктун колдонобуз: 90, 91, 85, 83 жана 94.
- Бардык үлгү баалуулуктарды кошуңуз: 90 + 91 + 85 + 83 + 94 = 443.
- Үлгүлөрдүн санына бөл, N = 5: 443/5 = 88, 6.
- Бул топтун орточо упайы 88. 6 болгон.
Кадам 3. Ар бир үлгүдөгү маалымат чекитинин орточо маанисине алып салыңыз
Экинчи кадам - бөлүктү бүтүрүү (xмен -) теңдеме. Алдын ала эсептелген орточо көрсөткүчтөн ар бир үлгү маалымат пунктунун маанисин алып салыңыз. Мурунку мисалды улантып, беш кемитүүнү жасашыңыз керек.
- (90- 88, 6), (91- 88, 6), (85- 88, 6), (83- 88, 6) жана (94- 88, 6).
- Алынган маанилер 1, 4, 2, 4, -3, 6, -5, 6, жана 5, 4.
Кадам 4. Алынган ар бир маанини квадраттап, бардыгын кошуңуз
Сиз эсептеген ар бир маанини квадратка бөлүңүз. Бул кадам терс сандарды алып салат. Эгерде бул кадам аткарылгандан кийин терс мааниси болсо же бардык эсептөөлөр аткарылган убакыттан кийин болсо, анда сиз бул кадамды унутуп калышыңыз мүмкүн.
- Мурунку мисалды колдонуп, биз 1, 96, 5, 76, 12, 96, 31, 36 жана 29.16 маанилерин алабыз.
- Бардык маанилерди кошуңуз: 1, 96 + 5, 76 + 12, 96 + 31, 36 + 29, 16 = 81, 2.
Кадам 5. Үлгүлөрдүн санына минус 1ге бөлүңүз
Формула N - 1ди тууралоо катары билдирет, анткени сиз бүт калкты эсептебейсиз; Сиз баа берүү үчүн калктын үлгүсүн гана аласыз.
- Чыгаруу: N - 1 = 5 - 1 = 4
- Бөлүү: 81, 2/4 = 20, 3
Кадам 6. Квадрат тамырды эсептөө
Сиз минус бир үлгүлөрдүн санына бөлгөндөн кийин, акыркы маанинин квадрат тамырын эсептеңиз. Бул стандарттык четтөөнү эсептөө үчүн акыркы кадам. Чийки маалыматтарды киргизгенден кийин стандарттык четтөөнү эсептей турган бир нече статистикалык программалар бар.
Мисалы, сабак башталганга чейин материалды окуган окуучулардын тобу үчүн баллдардын стандарттык четтөөсү: s = √20, 3 = 4, 51
3 -жылдын 3 -бөлүгү: маанисин аныктоо
Кадам 1. Эки үлгү топторунун ортосундагы дисперсияны эсептөө
Мурунку мисалда, биз бир гана топтун стандарттык четтөөсүн эсептеп чыктык. Эгерде сиз эки топту салыштыргыңыз келсе, анда сизде эки топтун маалыматы болушу керек. Экинчи топтун стандарттык четтөөсүн эсептеп, жыйынтыктарды колдонуп, эксперименттеги эки топтун дисперсиясын эсептеңиз. Дисперсиянын формуласы sг = ((с1/N1) + (с2/N2)).
- сг топтор аралык дисперсия болуп саналат.
- с1 1 жана N тобунун стандарттык четтөөсү болуп саналат1 1 -топтогу үлгүлөрдүн саны.
- с2 2 жана N тобунун стандарттык четтөөсү болуп саналат2 2 -топтогу үлгүлөрдүн саны.
-
Мисалы, 2 -топтогу маалыматтар (сабак башталгыча материалды окубаган окуучулар) 5,8 үлгүлүү стандарттык четтөө менен 5,81. Андан кийин вариант:
- сг = ((с1)2/N1) + ((с2)2/N2))
- сг = √(((4.51)2/5) + ((5.81)2/5)) = √((20.34/5) + (33, 76/5)) = √(4, 07 + 6, 75) = √10, 82 = 3, 29.
Кадам 2. Маалыматтарыңыздын t-test баалуулугун эсептеңиз
T-тесттин мааниси маалыматтардын бир тобун башка маалыматтар тобу менен салыштырууга мүмкүндүк берет. T-мааниси t-тестин аткарууга мүмкүндүк берет, бул салыштырылып жаткан маалыматтардын эки тобунун канчалык ыктымалдуулугу кыйла айырмаланат. T маанисинин формуласы: t = (µ1 -2)/сг.
- ️1 биринчи топтун орточо көрсөткүчү болуп саналат.
- ️2 экинчи топтун орточо мааниси болуп саналат.
- сг бул эки үлгүнүн ортосундагы дисперсия.
- Катары чоң маанини колдонуңуз1 ошондуктан терс баалуулуктарды албайсыз.
- Мисалы, 2-топтун орточо упайы (окубаган окуучулар) 80. t-мааниси: t = (µ1 -2)/сг = (88, 6 – 80)/3, 29 = 2, 61.
Кадам 3. Үлгүнүн эркиндик даражаларын аныктаңыз
T-маанисин колдонууда, эркиндик даражалары үлгүнүн өлчөмү боюнча аныкталат. Ар бир топтон алынган үлгүлөрдүн санын кошуп, экиден кемиңиз. Мисалы, эркиндик даражалары (д.ф.) 8, анткени биринчи топто беш үлгү бар, экинчи топто беш үлгү бар ((5 + 5) - 2 = 8).
Кадам 4. маанисин аныктоо үчүн t таблицасын колдонуңуз
T-баалуулуктардын жана эркиндиктин столдорун стандарттык статистикалык китептерден же Интернеттен табууга болот. Маалыматыңыз үчүн тандап алган эркиндик даражаларын көрсөтүүчү катарды караңыз жана эсептөөлөрүңүздөн алынган t-маанисине ылайыктуу p-маанини табыңыз.
Эркиндик даражасы менен 8 d.f. жана t-мааниси 2.61, бир куйруктуу тесттин p-мааниси 0,01ден 0,025ке чейин. Биз 0,05тен аз же барабар болгон маани деңгээлин колдонгондуктан, биз колдонгон маалыматтар эки маалымат тобу олуттуу экенин далилдейт ар башка. олуттуу. Бул маалыматтар менен биз нөл гипотезаны четке кагып, альтернативалуу гипотезаны кабыл алабыз: сабак баштала электе материалды окуган окуучулардын тобу материалды окубаган окуучулар тобуна караганда жакшы упай топтошту
5-кадам. Кийинки изилдөөнү карап көрүңүз
Көптөгөн изилдөөчүлөр чоң изилдөөлөрдү кантип иштеп чыгууну түшүнүүгө жардам берүү үчүн чакан пилоттук изилдөөлөрдү жүргүзүшөт. Көбүрөөк өлчөө менен кошумча изилдөө жүргүзүү сиздин тыянактарыңызга болгон ишенимиңизди жогорулатат.
