통계적 차이는 개체 또는 사람 그룹 간의 중요한 차이를 나타냅니다. 과학자들은 결론을 도출하고 결과를 발표하기 전에 실험 데이터가 신뢰할 수 있는지 여부를 확인하기 위해이 차이를 계산합니다. 두 변수 간의 관계를 연구 할 때 과학자들은 카이-제곱 계산 방법을 사용합니다. 두 그룹을 비교할 때 과학자들은 t- 분포 방법을 사용합니다.
예를 들어, 사진 플래시 카드 또는 단어 플래시 여부에 대한 질문에 답하려는 경우 카드는 아이들이 어휘 시험을 통과하는 데 도움이됩니다. 3 개의 열과 2 개의 열이있는 테이블을 만들 것입니다. 행. 첫 번째 열은 "Passed Test?"로 표시됩니다. 제목 아래 두 행은 "예"로 표시됩니다. 그리고 "아니요." 다음 열에는 "그림 카드"라는 레이블이 지정되고 마지막 열에는 "단어 카드. "
각 결과에 대한 예상 빈도를 계산하고 기록하십시오. 예상 빈도는 우연히 결과를 달성 할 것으로 예상되는 사람 또는 물체의 수입니다. 이 통계량을 계산하려면 열 합계에 행 합계를 곱하고 총 관측치 수로 나눕니다. 예를 들어 200 명의 어린이가 그림 카드를 사용하고 300 명의 어린이가 어휘 테스트를 통과했으며 450 명의 어린이가 테스트를 받았다면 어린이의 예상 빈도 그림 카드를 사용하여 테스트를 통과하면 (200 * 300) / 450 또는 133.3이됩니다. 결과의 예상 빈도가 5.0 미만이면 데이터는 신뢰할 수 있습니다.
각 예상 빈도에서 각 관측 빈도를 뺍니다. 결과를 제곱하십시오. 이 값을 예상 빈도로 나눕니다. 위의 예에서 133.3에서 200을 뺍니다. 결과를 제곱하고 133.3으로 나누면 13.04가됩니다.
허용 가능한 오차 범위를 결정합니다. 테이블이 작을수록 오차 범위가 작아야합니다. 이 값을 알파 값이라고합니다.
통계표에서 정규 분포를 찾으십시오. 통계표는 온라인이나 통계 교과서에서 찾을 수 있습니다. 정확한 자유 도와 알파의 교차 값을 찾으십시오. 이 값이 카이-제곱 값보다 작거나 같으면 데이터가 통계적으로 유의합니다.
두 그룹 각각에 대한 관측치 수, 각 그룹에 대한 결과의 평균, 각 평균의 표준 편차 및 각 평균에 대한 분산을 보여주는 데이터 테이블을 만듭니다.
각 분산을 관측치 수에서 1을 뺀 값으로 나눕니다. 예를 들어, 한 그룹의 분산이 2186753 및 425 개의 관측치 인 경우 2186753을 424로 나눕니다. 각 결과의 제곱근을 취하십시오.
두 그룹에 대한 관측치 수를 합하고 2로 나누어 자유도를 계산합니다. 알파 레벨을 결정하고 통계표에서 자유 도와 알파의 교차점을 찾습니다. 값이 계산 된 t- 점수보다 작거나 같으면 결과는 통계적으로 유의합니다.