זכייה ביריד המדע פירושה לבלוט מהתחרות.
אל תבינו אותנו לא נכון, יצירת הר געש סודה לשתיה מדהים עשוי להפוך כמה ראשים. אבל אתה צריך לעשות משהו קצת יותר חזק מזה אם אתה רוצה לקחת את הפרס העליון, בין אם בבית הספר שלך או עבור יריד המדע של גוגל.
בנוסף לערוך ניסוי הגיוני ומעוצב, אחד הדברים החשובים ביותר כשאתה מנסה להסיק מסקנה נחרצת הוא ניתוח התוצאות שלך במדויק. למרות שאולי לא תרצה לשמוע את זה - זה לא של רוב האנשים אהוב חלק מלעשות מדע - זה אומר לעשות כמה נתונים סטטיסטיים בסיסיים כדי לראות אם ההבדלים שאתה מבחין הם משמעותי סטטיסטית או אולי רק בגלל המקרה.
אל דאגה, עם זאת, ביצוע מבחנים סטטיסטיים אינו ממש קשה, אך זו אחת הדרכים הטובות ביותר לגרום לפרויקט שלך להתבלט באמת בפני השופטים.
מדוע להשתמש בסטטיסטיקה
אם תבחר משתנה כלשהו - למשל גובה, ציוני בדיקת איות או מספר הזרעים שהונבטו בהצלחה - תמיד תהיה שונות מסוימת במקרה בלבד. בדרך כלל יש התפלגות של תוצאות סביב ערך מרכזי כלשהו. זה עושה את זה קצת קשה באמת לָדַעַת בין אם ההבדל הנראה לעין בין שתי תוצאות הוא חשוב או לא, או רק בשל השונות המהותית הזו. לשם כך אתה משתמש בסטטיסטיקה.
מבחנים סטטיסטיים כמו t-מבחן ומקדם המתאם של פירסון נותנים לך את הכלים להבדיל בין ההשפעות של סיכוי אקראי לבין אפקטים אמיתיים מעבר לאלה הצפויים במקרה. לדוגמא, אם אתה רוצה לדעת אם בנים גבוהים יותר מבנות, לא היית משווה רק את הממוצעים (על כך עוד רגע), היית צריך לבדוק כיצד ההבדלים בְּתוֹך קבוצה משווה להבדלים בֵּין הקבוצות.
אמצעים סטטיסטיים בסיסיים
כדי להשתמש במבחנים סטטיסטיים לפרויקט המדעי שלך, תחילה תצטרך לדעת כמה דברים בסיסיים. הראשון הוא די פשוט: המושג "מתכוון", שעליו מדברים רוב האנשים כשהם אומרים "ממוצע". זה פשוט הסכום של קבוצת ערכים חלקי מספר הערכים. אז אם יש לך חמש ציוני מבחן: 20, 13, 18, 22 ו -16, הממוצע הוא:
\ התחל {align} \ text {mean} & = μ = \ frac {20 + 13 + 18 + 22 + 16} {5} \\ & = 17.8 \ end {align}
המושג החשוב הנוסף הוא סטיית תקן. זהו מדד להתפשטות הערכים סביב הממוצע, והוא משמש כחלק ממבחנים סטטיסטיים רבים. הנוסחה לסטיית התקן היא:
σ = \ sqrt {\ frac {1} {N} \ sum (x_i - μ) ^ 2}
זה אולי נראה מפחיד, אבל זה די קל לחשב: התחל לעבוד על הממוצע μואז גורע ערך זה מכל אחת מהתוצאות הבודדות ( איקסאני במשוואה), לפני בריבוע התשובה. כעת סיכמו את כל הערכים האינדיבידואליים הללו, חלקו במספר התוצאות (נ), ולבסוף קח את השורש הריבועי של התשובה.
בדיקת הבדל: מבחן t
אם אתה רוצה לבדוק הבדל במשתנה מסוים בין שתי קבוצות - למשל, הגובה הממוצע של בנים לעומת בנות או ציוני מבחנים של סטודנטים שלמדו קורס סיכום לעומת אלה שלא - t-מבחן הוא אחד המבחנים הסטטיסטיים הנפוצים ביותר. זה מניח שהנתונים שלך מופצים כרגיל (כמו עקומת פעמון - זה כנראה יהיה, אז אתה לא צריך לדאוג לזה יותר מדי), כי הריבועים של סטיות התקן ("השונות") של כל קבוצה זהים וכי התצפיות אינן תלויות בכל אחת מהן. אַחֵר.
לבצע א t-בדיקה, אתה משתמש בנוסחה:
t = \ frac {μ_1 - μ_2} {\ sqrt {\ frac {s_p ^ 2} {n_1} + \ frac {s_p ^ 2} {n_2}}}
עכשיו כל מה שאתה צריך לדעת הוא מה המשמעות של כל אחד מהסמלים. ראשית, ה μ סמלים הם האמצעי לדגימות, נ הערכים הם מספר התוצאות בכל קבוצה, ו- סעמ ' הערכים כוללים את סטיות התקן של הדגימות. זה קצת יותר מסובך ויש לו נוסחה נפרדת:
s_p ^ 2 = \ frac {(n_1 - 1) σ_1 ^ 2 + (n_2 - 1) σ_2 ^ 2} {n_1 + n_2 - 2}
בדרך כלל קל יותר לחשב זאת בחלקים, החל מ- סעמ '2 ולאחר מכן הכניס את הערך למשוואה עבור t. השלב האחרון הוא לחפש את התוצאה שאתה מקבל t בטבלה (ראה משאבים) לרמת המשמעות המתאימה, שהיא בדרך כלל 0.95 (אם אתה בודק א ההבדל בשני הכיוונים, כלומר גבוה יותר ונמוך יותר, ואז השתמש בטבלה לבדיקה "דו-צדדית" או השתמש ב- 0.975 ערך). עליך לבדוק בשורה את מספר דרגות החופש שלך (גודל המדגם הכולל מינוס 2), ואם שלך t ערך (התעלמות מסימני מינוס) גבוה מהערך בטבלה, מצאת הבדל משמעותי.
כמובן שזו באמת רק ההתחלה: מה עושים עם התוצאה כשמצאתם אותה? החלק הבא של מאמר זה יעמיק בנושא פירוש התוצאות שלך.