diferencia estadística se refiere a diferencias significativas entre grupos de objetos o personas. los científicos calculan esta diferencia para determinar si los datos de un experimento son confiables antes de sacar conclusiones y publicar resultados. Al estudiar la relación entre dos variables, los científicos usan el método de cálculo de chi-cuadrado. Cuando se comparan dos grupos, los científicos usan el método de distribución t.
método chi-cuadrado
cree una tabla de datos con una fila para cada resultado posible y una columna para cada grupo involucrado en el experimento.
por ejemplo, si está tratando de responder a la pregunta de si las tarjetas flash de imagen o las tarjetas flash de palabra ayudan mejor a los niños a pasar una prueba de vocabulario, crearía una tabla con tres columnas y dos filas. La primera columna estaría marcada, "¿Prueba pasada?" y dos filas debajo del encabezado se marcarían "sí" y "no". la siguiente columna se etiquetará como "tarjetas ilustradas" y la columna final se etiquetará como "tarjetas de palabras".
complete su tabla de datos con los datos de su experimento. totalice cada columna y fila y coloque los totales debajo de las columnas / filas apropiadas. este dato se llama frecuencia observada.
Calcule la frecuencia esperada para cada resultado y regístrela. la frecuencia esperada es la cantidad de personas u objetos que esperaría lograr el resultado por casualidad. para calcular esta estadística, multiplique el total de la columna por el total de la fila y divídalo por el número total de observaciones. por ejemplo, si 200 niños usaron tarjetas ilustradas, 300 niños pasaron su prueba de vocabulario y 450 niños fueron examinados, la frecuencia esperada de los niños que pasan la prueba utilizando tarjetas ilustradas sería (200 * 300) / 450, o 133.3. Si algún resultado tiene una frecuencia esperada de menos de 5.0, los datos no son confiables.
restar cada frecuencia observada de cada frecuencia esperada. cuadrar el resultado Divide este valor por la frecuencia esperada. en el ejemplo anterior, resta 200 de 133.3. cuadrar el resultado y dividir por 133.3 para un resultado de 13.04.
totalice los resultados del cálculo en el paso 4. este es el valor de chi-cuadrado.
calcule el grado de libertad de la tabla multiplicando el número de filas - 1 por el número de columnas - 1. esta estadística le indica qué tan grande era el tamaño de la muestra.
Determinar el margen de error aceptable. Cuanto más pequeña sea la tabla, más pequeño debe ser el margen de error. este valor se llama el valor alfa.
buscar la distribución normal en una tabla de estadísticas. Las tablas de estadísticas se pueden encontrar en línea o en los libros de texto de estadísticas. Encuentra el valor para la intersección de los grados de libertad correctos y alfa. Si este valor es menor o igual que el valor de chi-cuadrado, los datos son estadísticamente significativos.
método de prueba t
haga una tabla de datos que muestre el número de observaciones para cada uno de los dos grupos, la media de los resultados para cada grupo, la desviación estándar de cada media y la varianza para cada media.
restar la media del grupo dos de la media del grupo uno.
divida cada varianza por el número de observaciones menos 1. por ejemplo, si un grupo tuviera una varianza de 2186753 y 425 observaciones, dividiría 2186753 por 424. saque la raíz cuadrada de cada resultado.
Divide cada resultado por el resultado correspondiente del paso 2.
calcule los grados de libertad sumando el número de observaciones para ambos grupos y dividiendo por 2. determine su nivel alfa y busque la intersección de grados de libertad y alfa en una tabla de estadísticas. Si el valor es menor o igual a su puntuación t calculada, el resultado es estadísticamente significativo.