Como relatar resultados divisão da amostra

Pesquisadores usam frequentemente amostras divididas em testes de validação de avaliação. Uma amostra de divisão é formada quando um pesquisador divide aleatoriamente uma amostra completa em duas sub-amostras . Quando as análises estatísticas conformar em ambas as sub-amostras , bem como o total da amostra , a generalização de resultados é mais provável . Embora as três amostras deve ser semelhante , haverá variabilidade entre eles . O objetivo é ver como existe grande variabilidade. Os pesquisadores geralmente esperam que há baixa variabilidade , uma vez que este suporta a validade das assessment.Instructions

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Assinalar as variáveis ​​independentes e dependentes. A variável dependente é a variável que a avaliação avalia . As variáveis ​​independentes são aquelas que são suspeitos de afetar o valor da variável dependente, para um determinado assunto. Por exemplo, se você está avaliando como a personalidade de uma pessoa influencia a quantidade de tempo que ele gasta na internet , as variáveis ​​independentes são aquelas relacionadas com a sua personalidade ( extroversão , neuroticismo , consciência , etc ), enquanto que a variável dependente é a quantidade de tempo ele passa na Internet.

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Assinalar a significância estatística da relação entre cada variável independente ea variável dependente . O significado é apresentado na forma de p-valores que você recebe de execução de um teste estatístico de seu estudo. Assinalar os significados estatísticos para o total da amostra , a primeira sub-amostra ea segunda subamostra separadamente.

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Interpretar a variação de significância estatística para suas amostras. Para isso, você precisa escolher um valor de alfa. O valor de alfa mostra a probabilidade de um resultado falso positivo . O valor de alfa padrão é 0,05. Se existe uma única amostra em que o valor de p é maior do que 0,05 , em seguida, a validação split- amostra falhar . Se este for o caso , este estado . Caso contrário, relatam que a significância estatística analisa é a favor da validação.

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Estado os valores de R -quadrado separadamente para as três amostras. Os valores de R -quadrado recebem automaticamente quando você executar regressão para os dados de avaliação .

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Interpretar os valores de R -quadrado . Compare cada subamostra para o total da amostra em termos de R-quadrado . Para a validação , você quer que o valor de R -quadrado de cada subamostra de estar dentro de 0,05 do valor de R-quadrado da amostra total. Se este critério não for atendido, estado presente . Caso contrário , informe o suporte para validação.