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Cómo calcular el nivel de significación

2011/6/4
The American Heritage Dictionary define el nivel de importancia como " la probabilidad de un falso rechazo de la hipótesis nula de una prueba estadística . " Estadísticos comparar información estadística que este umbral a cualquiera de refutar o confirmar una hipótesis. Técnicamente , el estadístico no calcula esta probabilidad , él elige. Un alto nivel de importancia significa que hay una gran posibilidad de que el experimento demuestra algo que no es cierto. Un pequeño nivel de significación del estadístico asegura que hay poco margen para dudar de los resultados. Cosas que necesitará software estadístico
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definir la alternativa y las hipótesis nulas . La hipótesis alternativa es la relación que espera demostrar en un experimento, y la hipótesis nula es la relación que existe si la hipótesis alternativa es falsa. Por ejemplo , si la hipótesis alternativa es " fertilizante hace que la hierba verde ", entonces la hipótesis nula es " algo más que el fertilizante hace que la hierba verde. "
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Elija un nivel de significación de la prueba. Una opción común es 0,05 o 5 % . En este nivel de significación , hay un 5 % de probabilidad de que el experimento se encuentra la hipótesis alternativa sea viable , cuando en realidad no lo es. (
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realizar el experimento y recopilar datos. Científicamente experimentos sonoros son una tarea complicada , que requiere que usted pruebe ambos grupos de control y de prueba , cambie sólo una variable entre los dos grupos , y asegurar que otros investigadores puedan reproducir los resultados.
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Determinar el tipo de estadística que vamos a usar . Ejemplos de pruebas estadísticas son de correlación para medir una relación lineal , un t -test para medir la asociación entre dos medios y una chi - cuadrado para medir las proporciones. la elección dependerá de su hipótesis y nivel de significación .
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entrada de los datos en un programa de software estadístico . Usted puede encontrar diversos programas en el mercado que se ayuda a dar sentido a los datos mediante la ejecución de los numerosos cálculos estadísticos complejos .
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Comparar la estadística al valor crítico . el valor crítico determinado que va a utilizar dependerá de su nivel de significación elegido y el tipo de prueba estadística que he usado . Si la estadística es menor que el valor crítico , el resultado no es significativo y la hipótesis alternativa no es viable. Si la estadística es mayor, el hallazgo es importante , y la hipótesis alternativa es viable . (

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