A câștiga târgul științific înseamnă a ieși din competiție.
Nu ne înțelegeți greșit, crearea unui vulcan minunat de bicarbonat de sodiu ar putea întoarce câteva capete. Dar trebuie să faceți ceva puțin mai robust decât asta dacă doriți să obțineți premiul cel mai mare, fie la școala dvs., fie pentru Google Science Fair.
Pe lângă faptul că aveți un experiment sensibil și bine conceput, unul dintre cele mai importante lucruri atunci când încercați să trageți o concluzie fermă este analizarea rezultatelor cu exactitate. Deși s-ar putea să nu doriți să-l auziți - acest lucru nu este al celor mai mulți oameni favorită parte din a face știință - aceasta înseamnă să faci niște statistici de bază pentru a vedea dacă există diferențe pe care le observi semnificativ din punct de vedere statistic sau posibil doar din cauza întâmplării.
Nu vă faceți griji, totuși, efectuarea testelor statistice nu este chiar dificilă, dar este una dintre cele mai bune modalități de a face proiectul dvs. să iasă în evidență în fața judecătorilor.
De ce să folosiți statistici
Dacă alegeți orice variabilă - de exemplu, înălțimea, scorurile testelor de ortografie sau numărul de semințe germinate cu succes - vor exista întotdeauna unele variații doar din întâmplare. În general, există o distribuție a rezultatelor în jurul valorii centrale. Acest lucru face un pic dificil de realizat știu dacă o diferență aparentă între două rezultate este sau nu importantă, sau doar datorită acestei variații intrinseci. Pentru asta folosiți statisticile.
Testele statistice precum t-testul și coeficientul de corelație al lui Pearson vă oferă instrumentele pentru a separa efectele șansei aleatorii de efectele autentice dincolo de cele așteptate întâmplător. De exemplu, dacă doriți să știți dacă băieții sunt mai înalți decât fetele, nu ați compara doar mediile (mai multe despre asta într-un moment), ar trebui să vă uitați la modul în care diferențele în un grup se compară cu diferențele între grupurile.
Măsuri statistice de bază
Pentru a utiliza teste statistice pentru proiectul dvs. științific, va trebui să știți mai întâi câteva lucruri de bază. Primul este destul de simplu: conceptul de „mediu”, despre care vorbesc majoritatea oamenilor atunci când spun „mediu”. Aceasta este pur și simplu suma unui set de valori împărțit la numărul de valori. Deci, dacă aveți cinci scoruri de testare: 20, 13, 18, 22 și 16, media este:
\ begin {align} \ text {mean} & = μ = \ frac {20 + 13 + 18 + 22 + 16} {5} \\ & = 17.8 \ end {align}
Celălalt concept important este deviație standard. Aceasta este o măsură a răspândirii valorilor în jurul valorii medii și este utilizată ca parte a multor teste statistice. Formula abaterii standard este:
σ = \ sqrt {\ frac {1} {N} \ sum (x_i - μ) ^ 2}
Acest lucru ar putea părea înfricoșător, dar este destul de ușor de calculat: începeți prin a calcula media μ, și apoi scade această valoare din fiecare dintre rezultatele individuale ( Xeu în ecuație), înainte de a pătrat răspunsul. Acum rezumați toate aceste valori individuale, împărțiți la numărul de rezultate (N) și, în cele din urmă, luați rădăcina pătrată a răspunsului.
Testarea diferenței: testul t
Dacă doriți să testați diferența într-o anumită variabilă între două grupuri - de exemplu, înălțimea medie a băieților vs. fete sau scoruri de teste ale elevilor care au urmat un curs de recapitulare vs. cei care nu au - t-testul este unul dintre cele mai frecvent utilizate teste statistice. Se presupune că datele dvs. sunt distribuite în mod normal (cum ar fi o curbă de clopot - probabil că va fi, așa că nu trebuie să vă faceți griji prea mult pentru asta), că pătratele deviațiilor standard („varianța”) fiecărui grup sunt aceleași și că observațiile sunt independente de fiecare alte.
Pentru a efectua un t-test, utilizați formula:
t = \ frac {μ_1 - μ_2} {\ sqrt {\ frac {s_p ^ 2} {n_1} + \ frac {s_p ^ 2} {n_2}}}
Acum, tot ce trebuie să știți este ce înseamnă fiecare dintre simboluri. În primul rând, μ simbolurile sunt mijloacele pentru probe, n valorile sunt numărul de rezultate din fiecare grup și valoarea sp valorile implică abaterile standard ale probelor. Acest lucru este puțin mai complicat și are o formulă separată:
s_p ^ 2 = \ frac {(n_1 - 1) σ_1 ^ 2 + (n_2 - 1) σ_2 ^ 2} {n_1 + n_2 - 2}
În general, este mai ușor să calculați acest lucru în bucăți, începând cu sp2 valoare, apoi puneți valoarea în ecuația pentru t. Ultimul pas este căutarea rezultatului pe care îl obțineți t într-un tabel (consultați Resurse) pentru nivelul de semnificație adecvat, care este de obicei 0,95 (dacă testați pentru un diferență în ambele direcții, adică mai mare și mai mic, apoi fie folosiți un tabel pentru testul „pe două fețe”, fie folosiți 0.975 valoare). Trebuie să verificați rândul pentru numărul de grade de libertate (dimensiunea totală a eșantionului minus 2) și, dacă este t valoarea (ignorând orice semn minus) este mai mare decât valoarea din tabel, ați găsit o diferență semnificativă.
Desigur, acesta este cu adevărat doar începutul: ce faci cu rezultatul când l-ai găsit? Următoarea parte a acestui articol va analiza în detaliu interpretarea rezultatelor dvs.