Съдържание

• стъпки
• Съвети

THE P стойност това е статистическа мярка, която помага на учените да определят дали техните хипотези са правилни или не. Тези стойности се използват за определяне дали резултатите от търсенето са в нормалния диапазон от стойности за наблюдаваните събития. Като цяло, ако P стойността на набор от данни е под предварително определено количество (например 0,05), учените ще отхвърлят „нулевата хипотеза“ на изследването - с други думи, те ще отхвърлят хипотезата, че променливи в неговите изследвания не са имали нито един значителен ефект върху резултатите. Днес p-стойностите обикновено се намират в референтни таблици, като първо се изчислява стойност хи-квадрат.

стъпки

1. 

   
   
   Определете резултатите очакван на изследвания. Обикновено, когато учените извършват експеримент и наблюдават резултатите, те имат ранна представа за това как резултатите нормален или специфичен ще бъде. Това прогнозиране е направено въз основа на резултатите от предишни изследвания, от надеждни данни от наблюдения, в научната литература и / или други източници. За вашето изследване определете очакваните резултати и ги изразете в цифри.
   • Пример: да кажем, че предишни проучвания показват, че на национално ниво глобите за скорост се прилагат по-често за червените автомобили, отколкото за сините автомобили. Да кажем, че средните национални резултати показват предпочитание 2: 1 за червените автомобили. Анализирахме глобите, наложени в нашия град, за да разберем дали местната полиция също показва тази тенденция. Ако вземем произволна група от 150 скоростни билета, приложени към червени и сини автомобили в нашия град, ще трябва да изчакаме тази сума 100 дали за червени автомобили и 50 за сини автомобили, ако местните патрули следват националната тенденция за налагане на глоби.

2. 

   
   
   Определете резултатите наблюдаваното за изследване. Сега, след като сте определили очакваните стойности, можете да извършите търсенето и да намерите действителните (или „наблюдаваните“) стойности. Отново изразете тези резултати под формата на числа. Ако манипулираме експериментално състояние и наблюдаваните резултати са много различни от очакваното, могат да се появят две възможности: фактите може да са станали случайно или манипулирането на експерименталните променливи причинен разликата. Целта на намирането на p-стойност е основно да се определи дали наблюдаваните резултати се различават от очакваните резултати по такъв начин, че "нулевата хипотеза" - хипотезата, че няма връзка между експерименталната променлива (и) и наблюдаваните резултати - е малко вероятно да бъдат отхвърлени.
   • Пример: да кажем, че в нашия град избираме на случаен принцип 150 глоби както за червени, така и за сини автомобили. Ние открихме това 90 бяха наложени глоби на червени автомобили и 60за сини автомобили. Тези стойности бяха различни от очакваните от нас резултати 100 и 50съответно. Експерименталната ни манипулация (в случая промяната на източника на данни от национален в регионален обхват) доведе до тази промяна в резултатите или действието на местния патрул е така диагонален колко предлага националната средна стойност и следователно наблюдаваме само промяна в промяната? Р-стойност ще ни помогне да отговорим на тези въпроси.

3. 

   
   
   Определете степен на свобода на изследвания. Тези фактори се получават чрез измерване на размера на променливостта, включена в проучването, която се определя от броя на категориите, които оценявате. Уравнението за степени на свобода е Степени на свобода = n-1, Където н е броят категории или променливи, които се анализират при вашето търсене.
   • Пример: експериментът ни има две категории резултати: един за червени автомобили и един за сини автомобили. Така че, в нашето изследване имаме 2-1 = 1 степен на свобода, Ако бяхме направили сравнение между червените, сините и зелените автомобили, щяхме да имаме 2 степени на свобода и т.н.

4. 

   Сравнете очакваните резултати с тези, наблюдавани с хи-квадрат. Chi-квадрат (написано "x") е числова стойност, която измерва разликата между стойностите очакван и наблюдаваното на проучване. Чи-квадратното уравнение е: x = Σ ((o-e) / e), където "o" е наблюдаваната стойност и "e" е очакваната стойност. Изчислете резултатите от това уравнение за всички възможни резултати (вижте по-долу).
   • Обърнете внимание, че това уравнение включва оператор Σ (Sigma). С други думи, ще трябва да изчислите ((| o-e | -, 05) / e) за всеки възможен резултат и след това да добавите резултатите заедно, за да получите стойността на чи-квадрат. В нашия пример имаме два резултата - колите, получили билета, са червени или сини. По този начин би трябвало да изчислим ((o-e) / e) два пъти - веднъж за червени автомобили и веднъж за сини автомобили.
   • Пример: ще интегрираме очакваните и наблюдавани стойности в уравнението x = Σ ((o-e) / e). Имайте предвид, че поради сигма оператора ще трябва да извършим уравнението ((o-e) / e) два пъти - веднъж за червени автомобили и веднъж за сини автомобили. Нашето уравнение ще бъде:
     • x = ((90-100) / 100) + (60-50) / 50)
     • x = ((-10) / 100) + (10) / 50)
     • x = (100/100) + (100/50) = 1 + 2 = 3 .

5. 

   Избери едно ниво на значимост. Сега, когато знаем степента на свобода на изследването и чи-квадратната стойност, има само едно последно нещо, което трябва да направим, преди да намерим р-стойността - трябва да определим нивото на значимост. По принцип нивото на значимост е мярка за степента на сигурност, която искаме да имаме от нашите резултати - ниските стойности на значимост съответстват на малка вероятност, че експерименталните резултати са възникнали случайно и обратно. Нивата на значимост се изразяват като десетични знаци (като 0,01), което съответства на процента на вероятността експерименталните резултати да са се получили на случаен принцип (в случая 1%).
   • По конвенция учените обикновено определят стойността на значимостта на своите изследвания на 0,05 (или 5%). Това означава, че експерименталните резултати, достигащи това ниво на значимост, имат най-много 5% шанс да бъдат резултат от случайност. С други думи, има 95% вероятност резултатите да са причинени от манипулирането на изследователите от експерименталните данни, вместо да са причинени от случайност. За повечето проучвания, като 95% сигурен за корелацията между две променливи се счита за "успешна" демонстрация на корелация между двете.
   • Пример: за примера на червената и синята кола ще следваме научната конвенция и ще определим нивото си на значимост в 0,05.

6. 

   Използвайте таблица за разпределение на чи-квадрат, за да приближите нашата p-стойност. Учените и статистиците използват големи таблици със стойности, за да изчислят p-стойността на своите изследвания. Тези таблици обикновено са конфигурирани с вертикалната ос в лявата част на таблицата, за да съответстват на степените на свобода и хоризонталната ос в горната част на таблицата, за да съответстват на p стойността. Можете да използвате тези таблици, първо да намерите степените си на свобода и след това да прочетете реда, който пресича таблицата, отляво надясно, докато не намерите първата стойност по-висок до стойността му чи-квадрат. Отбележете съответната p стойност в горната част на колоната - нейната p стойност ще бъде тази между тази и следващата най-голяма стойност (тази веднага вляво от нея).
   • Таблиците за разпределение на чи-квадрат могат да бъдат получени от различни източници - лесно можете да ги намерите, като направите търсене в интернет или в научни или статистически книги. Ако нямате маса, изтеглете безплатен шаблон, достъпен онлайн.
   • Пример: нашият чи-квадрат беше 3. Така че, нека използваме таблицата за разпределение на чи-квадрат, показана на снимката по-горе, за да намерим приблизителна p-стойност. Както знаем, че експериментът ни има само 1 степен на свобода, ще започнем от горната линия. Ще анализираме линията, започвайки отляво надясно, докато намерим стойност, по-голяма от 3 - нашата чи-квадратна стойност. Първата стойност, която откриваме, е 3,84. Поглеждайки в горната част на тази колона, виждаме, че съответната p-стойност е 0,05. Това означава, че нашата p-стойност е между 0,05 и 0,1 (следващата най-висока p-стойност в таблицата).

7. 

   Решете дали да отхвърлите или приемете нулевата хипотеза. Тъй като той намери приблизителна p-стойност за изследването, е възможно да отхвърли или не нулевата хипотеза (припомняйки, че това е хипотезата, че експерименталните променливи, които той манипулира не повлия на наблюдаваните резултати). Ако p-стойността на вашето изследване е по-малка от стойността на значимостта, поздравления - успяхте да докажете, че има голяма вероятност да има връзка между променливите, които сте манипулирали, и резултатите, които сте наблюдавали. Ако р-стойността е по-голяма от стойността на значимостта, не е възможно безопасно да се каже, че наблюдаваните резултати са получени поради чиста случайност или манипулиране на вашето изследване.
   • Пример: р-стойността е между 0,05 и 0,1. Това означава, че той не определено е по-малко от 0,05, така че за съжаление, не можем да отхвърлим нулевата хипотеза, Това означава, че не сме достигнали минималния минимум от 95%, така че можем да кажем, че нашите градски патрули прилагат билети за движение за червени и сини автомобили със скорост, значително различна от средната за страната.
   • С други думи, има 5% до 10% вероятност наблюдаваните резултати да не са отражение на промяна в анализираното местоположение (изследването е направено с помощта на индекси на трафика в нашия град, а не на национално ниво), напротив, резултатите се случиха случайно. Тъй като търсехме шанс под 5%, не можем да кажем, че имаме осигуряване че патрулирането на нашия град е по-малко предубедено към червените автомобили - има малък, но статистически значим шанс да няма пристрастия.

Съвети

• Научният калкулатор ще направи изчисленията много по-лесни. Те са достъпни и онлайн.
• Можете да изчислите p-стойността, като използвате различни компютърни програми, включително програмата за електронни таблици, която се използва широко, както и по-специализиран статистически софтуер.