Statistische Unterschiede beziehen sich auf signifikante Unterschiede zwischen Objektgruppen oder Personen. Wissenschaftler berechnen diesen Unterschied, um festzustellen, ob die Daten eines Experiments zuverlässig sind, bevor sie Schlussfolgerungen ziehen und Ergebnisse veröffentlichen. Bei der Untersuchung der Beziehung zwischen zwei Variablen verwenden Wissenschaftler die Chi-Quadrat-Berechnungsmethode. Beim Vergleich zweier Gruppen verwenden Wissenschaftler die t-Verteilungsmethode.
Wenn Sie zum Beispiel versuchen, die Frage zu beantworten, ob Bildkarten oder Wortblitze Karten helfen Kindern besser, einen Vokabeltest zu bestehen, Sie würden eine Tabelle mit drei und zwei Spalten erstellen Reihen. Die erste Spalte wäre markiert, "Test bestanden?" und zwei Zeilen unter der Überschrift wären mit "Ja" gekennzeichnet und nein." Die nächste Spalte wäre mit "Picture Cards" beschriftet und die letzte Spalte würde mit "Word ." beschriftet Karten."
Berechnen Sie die erwartete Häufigkeit für jedes Ergebnis und notieren Sie diese. Die erwartete Häufigkeit ist die Anzahl der Personen oder Objekte, von denen Sie erwarten würden, dass sie das Ergebnis zufällig erzielen. Um diese Statistik zu berechnen, multiplizieren Sie die Spaltensumme mit der Zeilensumme und dividieren Sie sie durch die Gesamtzahl der Beobachtungen. Wenn beispielsweise 200 Kinder Bildkarten benutzten, 300 Kinder ihren Wortschatztest bestanden und 450 Kinder getestet wurden, ist die erwartete Häufigkeit der Kinder das Bestehen des Tests mit Bildkarten wäre (200 * 300)/450 oder 133,3. Wenn ein Ergebnis eine erwartete Häufigkeit von weniger als 5,0 aufweist, sind die Daten nicht zuverlässig.
Subtrahiere jede beobachtete Frequenz von jeder erwarteten Frequenz. Quadrieren Sie das Ergebnis. Teilen Sie diesen Wert durch die erwartete Häufigkeit. Ziehen Sie im obigen Beispiel 200 von 133,3 ab. Das Ergebnis quadrieren und durch 133,3 dividieren, um ein Ergebnis von 13,04 zu erhalten.
Bestimmen Sie die akzeptable Fehlerquote. Je kleiner die Tabelle, desto kleiner sollte die Fehlerquote sein. Dieser Wert wird Alpha-Wert genannt.
Schlagen Sie die Normalverteilung in einer Statistiktabelle nach. Statistiktabellen sind online oder in Statistiklehrbüchern zu finden. Ermitteln Sie den Wert für den Schnittpunkt der richtigen Freiheitsgrade und Alpha. Wenn dieser Wert kleiner oder gleich dem Chi-Quadrat-Wert ist, sind die Daten statistisch signifikant.
Erstellen Sie eine Datentabelle, die die Anzahl der Beobachtungen für jede der beiden Gruppen, den Mittelwert der Ergebnisse für jede Gruppe, die Standardabweichung von jedem Mittelwert und die Varianz für jeden Mittelwert zeigt.
Teilen Sie jede Varianz durch die Anzahl der Beobachtungen minus 1. Wenn eine Gruppe beispielsweise eine Varianz von 2186753 und 425 Beobachtungen hat, würden Sie 2186753 durch 424 teilen. Ziehe aus jedem Ergebnis die Quadratwurzel.
Berechnen Sie die Freiheitsgrade, indem Sie die Anzahl der Beobachtungen für beide Gruppen aufsummieren und durch 2 teilen. Bestimmen Sie Ihr Alpha-Niveau und schlagen Sie den Schnittpunkt von Freiheitsgraden und Alpha in einer Statistiktabelle nach. Wenn der Wert kleiner oder gleich Ihrem berechneten t-Wert ist, ist das Ergebnis statistisch signifikant.