A diferença estatística refere-se a diferenças significativas entre grupos de objetos ou pessoas. Os cientistas calculam essa diferença para determinar se os dados de um experimento são confiáveis antes de tirar conclusões e publicar os resultados. Ao estudar a relação entre duas variáveis, os cientistas usam o método de cálculo do qui-quadrado. Ao comparar dois grupos, os cientistas usam o método de distribuição t.
Por exemplo, se você está tentando responder à pergunta se cartões de imagens ou flash de palavras cartões ajudam as crianças a passar em um teste de vocabulário, você criaria uma tabela com três colunas e duas linhas. A primeira coluna seria marcada, "Passou no teste?" e duas linhas abaixo do título seriam marcadas "Sim" e não." A próxima coluna seria chamada de "Cartões de imagem" e a coluna final seria chamada de "Word Cartões. "
Calcule a frequência esperada para cada resultado e registre-a. A frequência esperada é o número de pessoas ou objetos que você esperaria alcançar ao acaso. Para calcular essa estatística, multiplique o total da coluna pelo total da linha e divida pelo número total de observações. Por exemplo, se 200 crianças usaram cartões com figuras, 300 crianças passaram no teste de vocabulário e 450 crianças foram testadas, a frequência esperada de crianças passar no teste usando cartões de imagem seria (200 * 300) / 450 ou 133,3. Se algum resultado tiver uma frequência esperada inferior a 5,0, os dados não são de confiança.
Subtraia cada frequência observada de cada frequência esperada. Quadrar o resultado. Divida este valor pela frequência esperada. No exemplo acima, subtraia 200 de 133,3. Eleve o resultado ao quadrado e divida por 133,3 para um resultado de 13,04.
Determine a margem de erro aceitável. Quanto menor a tabela, menor deve ser a margem de erro. Este valor é denominado valor alfa.
Procure a distribuição normal em uma tabela de estatísticas. As tabelas de estatísticas podem ser encontradas online ou em livros de estatísticas. Encontre o valor para a interseção dos graus corretos de liberdade e alfa. Se esse valor for menor ou igual ao valor do qui-quadrado, os dados são estatisticamente significativos.
Faça uma tabela de dados mostrando o número de observações para cada um dos dois grupos, a média dos resultados para cada grupo, o desvio padrão de cada média e a variância para cada média.
Divida cada variância pelo número de observações menos 1. Por exemplo, se um grupo tivesse uma variação de 2186753 e 425 observações, você dividiria 2186753 por 424. Tire a raiz quadrada de cada resultado.
Calcule os graus de liberdade totalizando o número de observações para ambos os grupos e dividindo por 2. Determine seu nível alfa e procure a interseção dos graus de liberdade e alfa em uma tabela de estatísticas. Se o valor for menor ou igual ao seu t-score calculado, o resultado é estatisticamente significativo.