Vyhrať vedecký veľtrh znamená vyčnievať z konkurencie.
Nechápte nás zle, vytvorenie úžasnej sopky sódy bikarbóny by mohlo otočiť pár hláv. Ak si však chcete prevziať hlavnú cenu, či už vo vašej škole alebo na veľtrhu vedy Google, musíte urobiť niečo trochu robustnejšie.
Okrem rozumného a dobre navrhnutého experimentu je jednou z najdôležitejších vecí, keď sa snažíte dospieť k pevnému záveru, presná analýza vašich výsledkov. Aj keď to možno nebudete chcieť počuť - nie je to väčšina ľudí obľúbený súčasť vedy - to znamená robiť niekoľko základných štatistík, aby ste zistili, či existujú nejaké rozdiely, ktoré pozorujete Štatistický významný alebo možno len tak kvôli náhode.
Nerobte si však starosti, vykonávanie štatistických testov nie je naozaj ťažké, ale je to jeden z najlepších spôsobov, ako dosiahnuť, aby váš projekt skutočne vynikol pred sudcami.
Prečo používať štatistiku
Ak vyberiete ľubovoľnú premennú - napríklad výšku, skóre testu pravopisu alebo počet úspešne vyklíčených semien -, vždy bude existovať nejaká variácia iba náhodou. Výsledky sú zvyčajne rozdelené okolo nejakej centrálnej hodnoty. Toto je skutočne trochu ťažké
Štatistické testy ako t-test a Pearsonov korelačný koeficient vám poskytujú nástroje na oddelenie účinkov náhodnej náhody od skutočných, ktoré presahujú tie, ktoré náhoda očakáva. Ak napríklad chcete vedieť, či sú chlapci vyšší ako dievčatá, neporovnávali by ste iba priemerné hodnoty (o tom viac za chvíľu), musíte sa pozrieť na to, aké sú rozdiely v rámci skupina v porovnaní s rozdielmi medzi skupiny.
Základné štatistické opatrenia
Ak chcete pre svoj vedecký projekt použiť štatistické testy, musíte najskôr vedieť niekoľko základných vecí. Prvý je dosť jednoduchý: koncept „priemeru“, o ktorom hovorí väčšina ľudí, keď hovorí „priemerný“. Toto je jednoducho súčet množiny hodnôt vydelený počtom hodnôt. Takže ak máte päť výsledkov testu: 20, 13, 18, 22 a 16, priemer je:
\ begin {zarovnané} \ text {mean} & = μ = \ frac {20 + 13 + 18 + 22 + 16} {5} \\ & = 17,8 \ end {zarovnané}
Ďalším dôležitým konceptom je štandardná odchýlka. Toto je miera rozloženia hodnôt okolo priemeru a používa sa ako súčasť mnohých štatistických testov. Vzorec pre štandardnú odchýlku je:
σ = \ sqrt {\ frac {1} {N} \ suma (x_i - μ) ^ 2}
Môže to vyzerať strašidelne, ale je to dosť ľahké vypočítať: začnite vypočítaním priemeru μa potom odčítajte túto hodnotu od každého z jednotlivých výsledkov ( Xi v rovnici), skôr ako druhá mocnina odpovede. Teraz spočítajte všetky tieto jednotlivé hodnoty a vydelte počtom výsledkov (N) a nakoniec z druhej odmocniny odpovede.
Testovanie rozdielu: t-test
Ak chcete otestovať rozdiel v určitej premennej medzi dvoma skupinami - napríklad priemerná výška chlapci vs. dievčatá alebo skóre v testoch študentov, ktorí absolvovali rekapitulačný kurz vs. tí, ktorí to neurobili - t-test je jeden z najbežnejšie používaných štatistických testov. Predpokladá, že vaše údaje sú normálne distribuované (ako krivka zvonu - pravdepodobne to tak bude, takže sa s tým nemusíte príliš trápiť), že štvorce štandardných odchýlok („variancia“) každej skupiny sú rovnaké a že pozorovania sú nezávislé od každej iné.
Vykonať a t-test, použijete vzorec:
t = \ frac {μ_1 - μ_2} {\ sqrt {\ frac {s_p ^ 2} {n_1} + \ frac {s_p ^ 2} {n_2}}}
Všetko, čo potrebujete vedieť, je, čo znamená každý zo symbolov. Po prvé, μ symboly sú prostriedkami pre vzorky, n hodnoty sú počet výsledkov v každej skupine a sp hodnoty zahŕňajú štandardné odchýlky vzoriek. Toto je trochu komplikovanejšie a má samostatný vzorec:
s_p ^ 2 = \ frac {(n_1 - 1) σ_1 ^ 2 + (n_2 - 1) σ_2 ^ 2} {n_1 + n_2 - 2}
Je to všeobecne jednoduchšie vypočítať po kusoch, počnúc od sp2 hodnotu a potom vložte hodnotu do rovnice pre t. Posledným krokom je vyhľadanie výsledku, ktorý získate t v tabuľke (pozri Zdroje) pre príslušnú hladinu významnosti, ktorá je zvyčajne 0,95 (ak testujete na rozdiel v oboch smeroch, t. j. vyšší a nižší, potom buď použite tabuľku pre „obojstranný“ test, alebo použite 0,975 hodnota). V riadku musíte skontrolovať počet stupňov voľnosti (vaša celková veľkosť vzorky mínus 2) a či je váš t hodnota (ignorujúca všetky znamienka mínus) je vyššia ako hodnota v tabuľke, našli ste výrazný rozdiel.
Je to samozrejme iba začiatok: Čo urobíte s výsledkom, keď ho nájdete? Ďalšia časť tohto článku sa podrobne zaoberá interpretáciou vašich výsledkov.