統計的有意性は、実験から得られたデータを解釈するときに理解するための重要な概念です。 「統計的有意性」という用語は、実験的研究で実行されたアクションではなく、偶然によって結果が発生した確率を指します。 .05以上の統計的有意性は、研究の結果を無効にするのに十分な大きさであると見なされます。 したがって、実験中に記録されたデータを処理する場合は、この値を正しく計算することが重要です。
あなたのデータが支持または反証することになっている仮説を書きなさい。 仮説の性質から、統計的有意性を計算するために片側統計分析を使用するか両側統計分析を使用するかがわかります。 片側計算は、「統計試験で高得点を獲得する可能性が男性よりも女性の方が高いか」など、1つの変数に焦点を当てた質問に答えようとするときに使用されます。 A 次のような制限のない仮説を検証する場合は、両側アプローチを使用する必要があります。「統計上の男性のスコアと女性のスコアの間に有意差はありますか？ 試験？」
データを整理します。 一枚の紙に2列を作ります。 実験の1つの結果と一致するすべての結果を1つの列に入力し、すべての結果が他の結果と一致するすべての結果を別の列に入力します。 統計量検定の例を使用すると、片側検定の場合、タリーマークを付ける1つの列を作成できます。 テストで高得点を獲得した各女子学生と、得点を挙げた各男子生徒を追跡するための1つの列 より高い。 両側計算の場合、各女性のハイスコアがどれだけ高いかを1つの列に入れ、各男性のハイスコアがどれだけ高いかを別の列に入れます。
これらの結果を偶然に達成する確率を計算します。 片側検定の場合、二項分布の計算を使用してこれを行います。 この計算を行うには、グラフ電卓または統計計算機を使用します。 1つの結果を成功として定義し（たとえば、スコアが高い女性の数）、この数を計算機に接続する必要があります。 試行回数（クラスの生徒数）を使用します。両側検定の場合、これを実行すると得られる結果が2倍になります。 計算。
統計テーブルで試行回数とテストの種類の臨界値を調べます。 この数値を、ステップ3で取得した値と比較します。 統計が表の統計よりも高い場合、結果は統計的に有意です。 そうでない場合、結果は統計的に重要ではありません。