Садржај

• Кораци
• Савети

ТХЕ П вредност то је статистичка мјера која помаже научницима да утврде да ли су њихове хипотезе тачне или не. Ове вредности се користе за одређивање да ли су резултати претраживања унутар нормалног распона вредности за догађаје који се проматрају. Генерално, ако је П вредност скупа података испод унапред одређене количине (на пример, 0,05), научници ће одбацити „нулту хипотезу“ истраживања - другим речима, одбациће хипотезу да променљивих у његовом истраживању није било ниједан значајан утицај на резултате. Данас се п-вредности обично налазе у референтним табелама, прво израчунавајући вредност хи-квадрат.

Кораци

1. 

   
   
   Одредите резултате очекиван истраживања. Обично, када научници изводе експеримент и посматрају резултате, они имају рану идеју о томе како резултати нормално или специфичне ће бити. Ово предвиђање засновано је на резултатима претходних истраживања, из поузданих опажачких скупова података, у научној литератури и / или другим изворима. За своје истраживање одредите очекиване резултате и изразите их бројевима.
   • Пример: рецимо да претходне студије показују да се на националном нивоу новчане казне брже примењују на црвене аутомобиле него на плаве аутомобиле. Рецимо да национални просечни резултати показују предност 2: 1 за црвене аутомобиле. Анализирали смо новчане казне у нашем граду да бисмо открили да ли локална полиција такође показује овај тренд. Ако узмемо случајну групу од 150 брзих карата, примењених за црвене и плаве аутомобиле у нашем граду, мораћемо да сачекамо тај укупан број 100 да ли за црвене аутомобиле и 50 за плаве аутомобиле, ако локалне патроле прате национални тренд ка изрицању новчаних казни.

2. 

   
   
   Одредите резултате посматрано за истраживање. Сада када сте одредили очекиване вредности, можете извршити претрагу и пронаћи стварне (или „посматране“) вредности. Опет, искажите ове резултате у облику бројева. Ако манипулирамо експерименталним стањем, и опажени резултати су многи различити од очекиваног, могу се појавити две могућности: чињенице су се могле догодити случајно или манипулацијом експерименталним варијаблама изазвао разлика. Циљ проналаска п-вредности у основи је утврдити да ли се посматрани резултати разликују од очекиваних резултата, на начин да "нулта хипотеза" - хипотеза да нема везе између експерименталне променљиве (с) и уочени резултати - мало је вероватно да ће бити одбијени.
   • Пример: рецимо да у нашем граду насумично бирамо 150 новчаних казни и за црвене и за плаве аутомобиле. Открили смо то 90 за црвене аутомобиле и новчане казне изречене су новчане казне 60за плаве аутомобиле. Те вредности су се разликовале од наших очекиваних резултата 100 и 50, редом. Наша експериментална манипулација (у овом случају промена извора података из националног у регионални обим) изазвала је ову промену у резултатима или је акција локалне патроле таква пристрасан колико сугерише национални просек и, дакле, само посматрамо варијације у промени? П-вредност ће нам помоћи да одговоримо на ова питања.

3. 

   
   
   Утврдити степен слободе истраживања. Ови фактори се добијају мерењем количине променљивости која је укључена у анкету, а која се одређује бројем категорија које оцењујете. Једначина за степене слободе је Степен слободе = н-1, Где н је број категорија или променљивих који се анализирају у вашој претрази.
   • Пример: наш експеримент има две категорије резултата: један за црвене аутомобиле и један за плаве аутомобиле. Дакле, у нашем истраживању имамо 2-1 = 1 степен слободе. Да смо упоређивали црвене, плаве и зелене аутомобиле имали бисмо 2 степени слободе и тако даље.

4. 

   Упоредите очекиване резултате са онима опаженим са хи-квадрат. Цхи-квадрат (написано "к") је бројчана вредност која мери разлику између вредности очекиван и посматрано анкете. Једнаџба хи-квадрата је: к = Σ ((о-е) / е), где је „о“ посматрана вредност, а „е“ очекивана вредност. Израчунајте резултате ове једначине за све могуће резултате (види доле).
   • Имајте у виду да ова једначина укључује оператера Σ (сигма). Другим речима, мораћете да израчунате ((| о-е | -, 05) / е) за сваки могући резултат, а затим додате резултате да бисте добили вредност цхи-квадрата. У нашем примеру имамо два резултата - аутомобили који су добили карту су црвене или плаве боје. Стога бисмо морали да израчунамо ((о-е) / е) два пута - једном за црвене аутомобиле и једном за плаве аутомобиле.
   • Пример: интегрисаћемо очекиване и посматране вредности у једначину к = Σ ((о-е) / е). Имајте на уму да ћемо, због сигма оператера, морати да изводимо једначину ((о-е) / е) два пута - једном за црвене аутомобиле и једном за плаве аутомобиле. Наша једначина би била:
     • к = ((90-100) / 100) + (60-50) / 50)
     • к = ((-10) / 100) + (10) / 50)
     • к = (100/100) + (100/50) = 1 + 2 = 3 .

5. 

   Изабери једно ниво значајности. Сада када знамо степен слободе истраживања и вредност хи-квадрата, преостаје само једна последња ствар пре него што нађемо п-вредност - морамо да дефинишемо ниво значајности. У основи, ниво значајности је мерило степена сигурности који желимо да добијемо од резултата - ниске вредности значаја одговарају малој вероватноћи да су се експериментални резултати десили случајно и обрнуто. Нивои значаја су изражени децималама (као што је 0,01), што одговара проценту шансе да су се експериментални резултати догодили насумично (у овом случају 1%).
   • Према договору, научници обично постављају вредност значаја за своје истраживање на 0,05 (или 5%). То значи да експериментални резултати који достигну овај ниво значајности имају, у највећем случају, 5% шансе да буду резултат пуке шансе. Другим речима, постоји 95% шансе да су резултати настали услед манипулације истраживачких података истраживача, уместо да су случајно изазвани. У већини анкета, 95% сигурно у корелацији између две варијабле сматра се "успешном" демонстрацијом корелације између две варијабле.
   • Пример: за пример црвеног и плавог аутомобила, следићемо научној конвенцији и дефинисати наш ниво значаја у 0,05.

6. 

   Употријебите таблицу расподјеле цхи-квадрат да бисте приближили нашу п-вриједност. Научници и статистичари користе велике табеле вредности како би израчунали п-вредност својих истраживања. Ове таблице су генерално конфигурисане вертикалном оси на левој страни табеле, како би се подударали са степенима слободе и хоризонталном осе на врху табеле, како би се подударали са п вредношћу. Можете да користите ове табеле, прво да пронађете своје нивое слободе, а затим прочитајте линију која прелази преко табеле, с лева на десно, док не пронађете прву вредност виши на његову вредност хи-квадрата. Имајте на уму одговарајућу п вредност на врху ступца - њена п вредност биће та вредност између следеће и следеће највеће вредности (она одмах са леве стране).
   • Табеле расподјеле хи-квадрат могу се добити из различитих извора - лако их можете пронаћи претрагом на Интернету или у научним или статистичким књигама. Ако немате таблицу, преузмите бесплатни предложак доступан на мрежи.
   • Пример: наш хи-квадрат био је 3. Дакле, да користимо табелу расподјеле цхи-квадрат, приказану на горњој фотографији, да пронађемо приближну п-вриједност. Као што знамо да је наш експеримент само 1 степен слободе, почећемо од горње линије. Анализираћемо линију, почевши од леве удесно, док не нађемо вредност већу од 3 - наша вредност хи-квадрата. Прва вредност коју пронађемо је 3,84. Гледајући на врху ове колоне, видимо да одговарајућа п-вредност износи 0,05. То значи да је наша п-вредност између 0,05 и 0,1 (следећа највећа п-вредност у табели).

7. 

   Одлучите да ли да одбаците или прихватите ништавну хипотезу. Како је пронашао приближну п-вредност за истраживање, могуће је одбацити или не ништавну хипотезу (имајући у виду да је ово хипотеза да су експерименталне променљиве којима је манипулирао не утицало на запажене резултате). Ако је п вредност вашег истраживања мања од вредности значајности, честитам - успели сте да докажете да постоји вероватноћа да постоји повезаност између променљивих којима сте манипулисали и резултата које сте приметили. Ако је п-вредност већа од вредности значајности, није могуће са сигурношћу рећи да су посматрани резултати добијени чистом случајношћу или манипулисањем вашим истраживањем.
   • Пример: п-вредност је између 0,05 и 0,1. То значи да он не дефинитивно је мање од 0,05, па нажалост, не можемо одбацити ништавну хипотезу. То значи да нисмо достигли минимум од 95% извесности, тако да можемо рећи да наше градске патроле примењују саобраћајне карте за црвене и плаве аутомобиле брзином која се знатно разликује од националног просека.
   • Другим речима, постоји 5 до 10% шансе да посматрани резултати нису одраз промене анализиране локације (истраживање је рађено помоћу индекса саобраћаја у нашем граду, а не на националном нивоу), напротив, резултати су се догодили случајно. Док смо тражили мање од 5% шансе, не можемо рећи да имамо уверење да је патролирање нашим градом мање пристрано према црвеним аутомобилима - постоји мала, али статистички значајна шанса да неће бити пристрасности.

Савети

• Научни калкулатор знатно ће олакшати прорачуне. Доступне су и на мрежи.
• П вредност можете израчунати помоћу различитих рачунарских програма, укључујући програм за прорачунске таблице који се широко користи, као и више специјализованог статистичког софтвера.