Statistiskā atšķirība attiecas uz būtiskām atšķirībām starp objektu vai cilvēku grupām. Zinātnieki aprēķina šo atšķirību, lai pirms secinājumu izdarīšanas un rezultātu publicēšanas noteiktu, vai eksperimenta dati ir ticami. Pētot divu mainīgo saistību, zinātnieki izmanto hī-kvadrāta aprēķināšanas metodi. Salīdzinot divas grupas, zinātnieki izmanto t-sadalījuma metodi.
Piemēram, ja jūs mēģināt atbildēt uz jautājumu, vai mirgo attēlu zibatmiņas kartes vai vārds kārtis labāk palīdz bērniem nokārtot vārdu krājuma pārbaudi, jūs izveidotu tabulu ar trim kolonnām un divām rindas. Pirmajā kolonnā būtu atzīme "Nokārtots tests?" un divas rindas zem virsraksta būtu atzīmētas ar “Jā” un "Nē" Nākamā kolonna būtu apzīmēta ar "Attēlu kartes", bet pēdējā kolonna - ar vārdu "Word" Kartes. "
Aprēķiniet paredzamo biežumu katram iznākumam un reģistrējiet to. Paredzamais biežums ir to cilvēku vai objektu skaits, kurus jūs sagaidāt, lai sasniegtu rezultātu nejauši. Lai aprēķinātu šo statistiku, reiziniet kolonnu kopsummu ar rindas kopsummu un daliet ar kopējo novērojumu skaitu. Piemēram, ja 200 bērni izmantoja attēlu kartes, 300 bērni izturēja vārdu krājuma testu un 450 bērni tika pārbaudīti, paredzamais bērnu biežums nokārtojot testu, izmantojot attēlu kartes, būtu (200 * 300) / 450 vai 133,3. Ja kāda iznākuma paredzamais biežums ir mazāks par 5,0, dati nav uzticams.
Atņemiet katru novēroto biežumu no katras paredzamās frekvences. Rezultātu kvadrātveida. Daliet šo vērtību ar paredzamo biežumu. Iepriekš minētajā piemērā atņemiet 200 no 133,3. Rezultātu 13.04 izkārtojiet kvadrātā un daliet ar 133,3.
Nosakiet pieļaujamo kļūdas robežu. Jo mazāka ir tabula, jo mazākai jābūt kļūdas robežai. Šo vērtību sauc par alfa vērtību.
Meklējiet normālo sadalījumu statistikas tabulā. Statistikas tabulas var atrast tiešsaistē vai statistikas mācību grāmatās. Atrodiet pareizo brīvības un alfa pakāpju krustojuma vērtību. Ja šī vērtība ir mazāka vai vienāda ar chi-square vērtību, dati ir statistiski nozīmīgi.
Izveidojiet datu tabulu, kurā parādīts novērojumu skaits katrai no divām grupām, katras grupas rezultātu vidējais rādītājs, standartnovirze no katra vidējā un katra vidējā dispersija.
Katru dispersiju dala ar novērojumu skaitu mīnus 1. Piemēram, ja vienas grupas dispersija būtu 2186753 un 425 novērojumi, jūs dalītu 2186753 ar 424. Veikt katra rezultāta kvadrātsakni.
Aprēķiniet brīvības pakāpes, summējot novērojumu skaitu abām grupām un dalot ar 2. Nosakiet alfa līmeni un statistikas tabulā meklējiet brīvības un alfa pakāpju krustojumu. Ja vērtība ir mazāka vai vienāda ar aprēķināto t-punktu, rezultāts ir statistiski nozīmīgs.