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La 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. Al comparar 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 con imágenes o las tarjetas con palabras ayudan mejor a los niños a aprobar una prueba de vocabulario, crearía una tabla con tres columnas y dos filas. La primera columna se marcaría, "¿Prueba aprobada?" y dos filas debajo del encabezado se marcarían "Sí" y "No" La siguiente columna se etiquetaría como "Tarjetas de imágenes" y la columna final se etiquetaría 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. Estos datos se llaman la 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 divida por el número total de observaciones. Por ejemplo, si 200 niños usaron tarjetas con imágenes, 300 niños aprobaron su prueba de vocabulario y 450 niños fueron evaluados, la frecuencia esperada de que los niños pasen la prueba usando tarjetas con imágenes sería (200 * 300) / 450, o 133.3. Si algún resultado tiene una frecuencia esperada de menos de 5.0, los datos no son confiables.
Resta cada frecuencia observada de cada frecuencia esperada. Cuadrar el resultado. Divida este valor por la frecuencia esperada. En el ejemplo anterior, reste 200 de 133.3. Cuadra el resultado y divide entre 133,3 para obtener un resultado de 13.04.
Sume 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 dice qué tan grande era el tamaño de la muestra.
Determine el margen de error aceptable. Cuanto más pequeña es la tabla, más pequeño debe ser el margen de error. Este valor se llama valor alfa.
Busque la distribución normal en una tabla de estadísticas. Las tablas de estadísticas se pueden encontrar en línea o en libros de estadísticas. Encuentre el valor para la intersección de los grados correctos de libertad 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 de cada media.
Reste 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.
Divida cada resultado por el resultado correspondiente del Paso 2.
Calcule los grados de libertad sumando el número de observaciones para ambos grupos y dividiendo entre 2. Determine su nivel alfa y busque la intersección de los grados de libertad y alfa en una tabla de estadísticas. Si el valor es menor o igual a su puntaje t calculado, el resultado es estadísticamente significativo.