Чтобы вычислить уровень статистической значимости при проведении экспериментов, нужно выполнить несколько шагов: 1
- Выдвинуть гипотезы. 1 Необходимо чётко определить нулевую (H0) и альтернативную (Ha) гипотезы, отражающие вопрос или утверждение исследования. 1 Нулевая гипотеза предполагает отсутствие эффекта или различия, а альтернативная гипотеза — наличие эффекта или различия. 1
- Установить уровень значимости. 1 Уровень значимости (α) — это порог, ниже которого наблюдаемый результат считается статистически значимым. 1 Обычно используются уровни значимости 0,05 (5%) и 0,01 (1%). 1 Выбор подходящего уровня значимости зависит от конкретной области исследования и желаемого баланса между ошибками первого и второго типа. 1
- Рассчитать размер выборки. 1 Размер выборки играет решающую роль в определении статистической значимости. 1 Адекватное определение размера выборки должно основываться на таких факторах, как желаемая мощность, величина эффекта и вариабельность данных. 1
- Найти стандартное отклонение. 1 Стандартное отклонение (или стандартная ошибка) требуется для оценки изменчивости данных в выборке. 1
- Рассчитать T-Score. 1 Для тестов, включающих средние значения или разность средних, таких как t-тест, необходимо вычисление T-Score. 1 Показатель t рассчитывается по формуле: t = (выборочное среднее — гипотетическое среднее) / (стандартная ошибка). 1
- Найти степени свободы. 1 Под степенями свободы понимается количество независимых наблюдений, которое может быть использовано для оценки в ходе статистического анализа. 1 Для t-теста степени свободы обычно определяются объёмом выборки и конкретным дизайном исследования. 1
- Использовать Т-образную таблицу. 1 Для определения статистической значимости исследователи сравнивают вычисленный T-Score с критическими значениями, полученными из t-таблицы, или используют программные средства, автоматически рассчитывающие p-значения. 1
Для упрощения расчётов также используют онлайн-калькуляторы. 4