משמעות סטטיסטית היא מושג חשוב שיש להבין כאשר מפרשים נתונים שמקורם בניסויים. המונח "מובהקות סטטיסטית" מתייחס להסתברות שהתוצאות התרחשו על ידי serendipity ולא עקב הפעולות שבוצעו במחקר ניסיוני. משמעות סטטיסטית של .05 ומעלה נחשבת גדולה דיה כדי לפסול את תוצאות המחקר. לכן חשוב לחשב ערך זה נכון כאשר עובדים עם נתונים שנרשמו במהלך ניסוי.
כתוב את ההשערה שהנתונים שלך אמורים לתמוך או להפריך. אופי ההשערה יגיד לך אם להשתמש בניתוח סטטיסטי חד-זנב או דו-זנב לחישוב מובהקות סטטיסטית. נעשה שימוש בחישוב חד-זניתי כאשר מנסים לענות על שאלה המתמקדת במשתנה אחד, כגון: "האם נשים נוטות יותר להשיג גברים ציונים גבוהים בבחינות סטטיסטיות?" א יש להשתמש בגישה דו-זוויתית כאשר מנסים לבחון השערות פתוחות כגון: "האם יש הבדלים משמעותיים בין ציוני גברים לציוני נשים בסטטיסטיקה בחינות? "
ארגן את הנתונים שלך. הכינו שתי עמודות על פיסת נייר. שים את כל התוצאות המסכימות עם תוצאה אחת של הניסוי בעמודה אחת וכל התוצאות מסכימות עם התוצאה השנייה בעמודה אחרת. בעזרת דוגמא למבחן הסטטיסטיקה, עבור מבחן חד-זנב אתה עשוי ליצור עמודה אחת שבה אתה מציב סימן טאלי כל סטודנטית שקיבלה ציון גבוה יותר במבחן ועמודה אחת כדי לעקוב אחר כל סטודנטית שקיבלה ציון גבוה יותר. לצורך חישוב דו זנב, היית שם כמה גבוה יותר כל ציון גבוה של נקבה בעמודה אחת, וכמה גבוה יותר כל ציון גבוה של זכר היה בעמודה אחרת.
חשב את ההסתברות להשיג תוצאות אלו במקרה. לבדיקה חד-זוויתית, אתה עושה זאת באמצעות החישוב להפצה דו-ממדית. השתמש בחישוב גרפי או סטטיסטיקה כדי לבצע חישוב זה. עליכם להגדיר תוצאה אחת כהצלחה (למשל, מספר הנשים שקולעות גבוה יותר) ולחבר את המספר הזה למחשבון יחד עם מספר הניסויים (כמה תלמידים היו בכיתה.) למבחן דו זנב, הכפל את התוצאה שתקבל כשתעשה זאת תַחשִׁיב.
חפש ערכים קריטיים למספר הניסויים וסוג הבדיקה בטבלת הסטטיסטיקה. השווה מספר זה לערך שקיבלת בשלב 3. אם הנתון שלך גבוה מהנתון בטבלה, הממצא הוא מובהק סטטיסטית. אם לא, הממצא חסר משמעות מבחינה סטטיסטית.