Como interpretar uma Análise Estatística
análises estatísticas interpretáveis incluem estatísticas específicas que podem ser usados para se chegar a conclusões objetivas . Para interpretar corretamente uma análise estatística , você deve entender as hipóteses ea conclusão do estudo. A prática de análise estatística padrão é para incluir um valor de p , o que permite que os leitores de análise estatística para compreender a força dos dados presente . Instruções
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Localize a hipótese nula . Esta é a hipótese “default” que indica que o estudo não mostra nada de interessante . Por exemplo , num estudo de comparação de duas populações no que diz respeito a uma determinada variável , a hipótese nula é que as populações não diferem . Tal hipótese é frequentemente denominado ” H0 ” e pode ser escrito como “m1 = m1 “. Interpretar esta hipótese em linguagem clara .
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Localize a hipótese alternativa . Esta hipótese deve ser perto da hipótese nula. Geralmente é intitulado ” H1 ” ou ” Ha . ” O significado deste hipótese é muitas vezes ” a hipótese nula está incorreto. ” Se este for o caso, você verá um sinal ” não é igual a” em uma relação matemática como ” m1 ! = M2. ” Às vezes, o significado é ” a hipótese nula é incorreta porque ele sobre ou sub- estimativas da relação. ” Se assim for , o sinal vai ser uma desigualdade , tais como ” m1> m2 ” ou ” m1
m2″ pode significar que a altura dos homens é maior que o das fêmeas.
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Encontre a conclusão. Uma análise estatística vai concluir que tanto a hipótese nula ou hipótese alternativa é correta. Localize esta declaração para ver dedução do pesquisador. Não interprete a conclusão como fato até que você analisar o valor p.
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Observe o valor p. Um valor de p é sempre incluído com a conclusão de um teste de hipóteses . O valor-p será um número entre 0 e 1 . Ele pode ser multiplicado por 100 para obter uma percentagem de mais fácil interpretação . O significado do valor de p é , por definição , a probabilidade de que os investigadores concluíram em favor da hipótese alternativa , embora a hipótese nula é verdadeira . Se o valor- p é qualquer coisa acima de 0,05, não interpretam a conclusão como confiável . Se o valor- p é inferior a 0,05 , é provável que a conclusão do pesquisador é factual.
