Laimėti mokslo mugę reiškia išsiskirti iš konkurencijos.
Nesupraskite mūsų neteisingai, nes sukūręs nuostabų sodos ugnikalnį gali pasukti kelios galvos. Tačiau jei norite pasiimti pagrindinį prizą savo mokykloje ar „Google“ mokslo mugėje, turite padaryti šiek tiek tvirtesnį dalyką.
Be to, kad atliksite protingą ir gerai parengtą eksperimentą, vienas iš svarbiausių dalykų, kai bandote padaryti tvirtą išvadą, yra tikslus rezultatų analizavimas. Nors galbūt nenorite to girdėti - tai ne daugumos žmonių mėgstamiausias dalis mokslo - tai reiškia, kad reikia atlikti tam tikrą pagrindinę statistiką, kad pamatytumėte, ar yra pastebėtų skirtumų statistiškai reikšmingas ar galbūt tik dėl atsitiktinumo.
Nesijaudinkite, tačiau atlikti statistinius testus iš tikrųjų nėra sunku, tačiau tai yra vienas geriausių būdų, kaip jūsų projektas tikrai išsiskiria teisėjams.
Kodėl verta naudoti statistiką
Jei pasirinksite bet kurį kintamąjį - pavyzdžiui, aukštį, rašybos testų rezultatus ar sėkmingai išdygusių sėklų skaičių, visada bus tam tikrų variantų tik atsitiktinai. Rezultatai paprastai skirstomi pagal kokią nors pagrindinę vertę. Tai iš tikrųjų šiek tiek apsunkina
Statistiniai testai, tokie kaip t-test ir Pearsono koreliacijos koeficientas suteikia jums įrankius atskirti atsitiktinio atsitiktinumo padarinius nuo tikrų padarinių, išskyrus tuos, kurių tikimasi atsitiktinai. Pvz., Jei norite sužinoti, ar berniukai yra aukštesni už merginas, palygintumėte ne tik vidurkius (daugiau apie tai per akimirką), turėtumėte pasidomėti, kaip skiriasi per grupė palygina su skirtumais tarp grupes.
Pagrindinės statistinės priemonės
Norėdami naudoti statistinius testus savo mokslo projektui, pirmiausia turite žinoti keletą pagrindinių dalykų. Pirmasis yra gana paprastas: „vidutinio“ sąvoka, apie kurią dauguma žmonių kalba sakydami „vidutiniškai“. Tai tiesiog reikšmių aibės suma, padalyta iš verčių skaičiaus. Taigi, jei turite penkis testų balus: 20, 13, 18, 22 ir 16, vidurkis yra:
\ begin {aligned} \ text {mean} & = μ = \ frac {20 + 13 + 18 + 22 + 16} {5} \\ & = 17.8 \ end {aligned}
Kita svarbi sąvoka yra standartinis nuokrypis. Tai yra reikšmių pasiskirstymo pagal vidurkį matas, ir jis naudojamas kaip daugelio statistinių testų dalis. Standartinio nuokrypio formulė yra:
σ = \ sqrt {\ frac {1} {N} \ suma (x_i - μ) ^ 2}
Tai gali atrodyti baisu, bet tai gana lengva apskaičiuoti: pradėkite nuo vidurkio apskaičiavimo μir tada atimkite šią vertę iš kiekvieno atskiro rezultato ( xi lygtyje), prieš atsakymą kvadratu. Dabar susumuokite visas šias individualias vertes, padalykite iš rezultatų skaičiaus (N) ir galiausiai paimkite atsakymo kvadratinę šaknį.
Testas dėl skirtumo: t testas
Jei norite patikrinti, ar skiriasi tam tikras kintamasis tarp dviejų grupių - pavyzdžiui, vidutinis berniukų ūgis vs. mergaičių arba įskaitinių studentų, išklausiusių pakartotinį kursą, balai vs. tie, kurie to nepadarė - t-test yra vienas iš dažniausiai naudojamų statistinių testų. Daroma prielaida, kad jūsų duomenys paprastai paskirstomi (pvz., Varpo kreivė - greičiausiai taip ir bus, todėl jums nereikės dėl to per daug jaudintis), kad kiekvienos grupės standartinių nuokrypių („dispersijos“) kvadratai yra vienodi ir kad stebėjimai nepriklauso nuo kiekvieno kita.
Norėdami atlikti a t- išbandykite, jūs naudojate formulę:
t = \ frac {μ_1 - μ_2} {\ sqrt {\ frac {s_p ^ 2} {n_1} + \ frac {s_p ^ 2} {n_2}}}
Dabar viskas, ką reikia žinoti, yra tai, ką reiškia kiekvienas simbolis. Pirma, μ simboliai yra mėginių, n reikšmės yra kiekvienos grupės rezultatų skaičius ir sp vertės apima standartinius mėginių nuokrypius. Tai yra šiek tiek sudėtingiau ir turi atskirą formulę:
s_p ^ 2 = \ frac {(n_1 - 1) σ_1 ^ 2 + (n_2 - 1) σ_2 ^ 2} {n_1 + n_2 - 2}
Paprastai tai lengviau apskaičiuoti gabalais, pradedant nuo sp2 reikšmę, tada įdėkite vertę į t. Paskutinis žingsnis - ieškoti rezultato, kurio jūs gaunate t lentelėje (žr. „Ištekliai“) nurodykite atitinkamą reikšmingumo lygį, kuris paprastai yra 0,95 (jei bandote skirtumas abiem kryptimis, t. y. didesnis ir mažesnis, tada naudokite lentelę „dvipusiam“ bandymui arba naudokite 0,975 vertė). Eilutėje turite patikrinti savo laisvės laipsnių skaičių (bendras imties dydis atėmus 2) ir, jei jūsų t vertė (neatsižvelgiant į bet kokius minuso ženklus) yra didesnė už lentelėje pateiktą vertę, radote reikšmingą skirtumą.
Žinoma, tai tikrai tik pradžia: ką daryti su rezultatu, kai jį radai? Kitoje šio straipsnio dalyje bus išsamiai aprašyta jūsų rezultatų interpretacija.