Diferença entre Valor e Probabilidade o Nível de Significância

Muitas pessoas definem o progresso como ” melhor”, como em ” uma educação melhor ” ou ” melhor chip de computador “, mas as comparações são freqüentemente subjetiva . Ciência busca quantificar essas relações e colocar alguma substância por trás de alegações de ” melhor”, “pior” e ” o mesmo”. Para fazer isso , os investigadores incluem um componente estatística para a análise de dados . Valores de probabilidade eo nível de significância são os dois termos de investigação estatística que descrevem os diferentes elementos que permitem aos cientistas provar ” melhor” ou ” diferente”. Ponto de partida

Ao comparar duas coisas em pesquisa, você sempre começam com a suposição de que não há diferença entre eles. Por exemplo, dois medicamentos funcionam igualmente bem , os resultados dos testes de dois livros de impacto semelhante ou a criança que você está testando é semelhante a outras crianças de sua idade . Essa é a chamada ” hipótese nula “. ” Nulo “, que significa ” zero”, lembra que você deve inicialmente assumir ” nenhuma diferença ” entre os grupos de comparação .

Probabilidade Valores

projetos de pesquisa comparativos normalmente envolvem dois grupos: um grupo experimental que é o foco de sua pesquisa e um grupo de controle para comparar . Por exemplo, se você está testando um novo medicamento , o seu grupo experimental iria receber o novo tratamento eo grupo de controle seria ou não recebem medicação , um placebo ou um tratamento usado atualmente . O valor de probabilidade , ou p -score , descreve como o seu grupo experimental ou teste sujeito realmente se compara com o grupo controle. O p -score é a probabilidade de que os resultados que observadas poderiam ter ocorrido por acaso , se houvesse , de fato, não há diferença entre os dois .

Os níveis de significância

o nível de significância é a linha divisória entre aceitar e rejeitar a hipótese nula . Isso significa que se você receber um p -score menor do que o nível de significância lhe são dirigidas , os seus resultados são provavelmente devido a algo que não seja acaso. Os níveis de significância são expressas como um número decimal correspondente ao por cento de chance de que sua observação representa a variação normal em vez de uma diferença definitiva. Dentro da comunidade científica , níveis de significância de 0,05 , ou 5 por cento , são considerados marginais, 0,01 são considerados fortes e 0,005 são muito fortes.

A diferença entre os dois

níveis de significância referem-se a linha divisória entre uma diferença significativa ou relacionamento e um devido à variação normal. O valor de probabilidade , por outro lado, refere-se a valores específicos do seu projeto . Existem muitas fórmulas estatísticas diferentes que podem ser utilizados para calcular os valores de probabilidade , mas o nível de significância refere-se sempre uma linha de divisão fixa . Por exemplo, se o seu estudo mostra uma probabilidade de 3 por cento de que suas relações observadas entre doces e uma redução no mau humor adolescente são devido ao acaso , então o seu p- valor é 0,03 . O seu número de probabilidade é então comparado com os níveis de significância convencionais. Neste caso, cai 0,03 entre o valor marginalmente significativa de 0,05 e 0,01 fortemente significativa , sugerindo uma relação bastante semana entre doces e adolescentes calmas.