The American Heritage Dictionary definiert das Signifikanzniveau als "die Wahrscheinlichkeit einer falschen Zurückweisung der Null-Hypothese in einem statistischen Test." Statistiker vergleichen statistische Informationen zu dieser Schwelle , um entweder zu widerlegen oder zu wahren , eine Hypothese . Technisch unterscheidet sich die Statistiker nicht berechnen diese Wahrscheinlichkeit , er wählt sie . Eine hohe Signifikanz-Niveau bedeutet, dass es eine große Chance, dass das Experiment etwas, das nicht wahr ist, beweist . Eine sehr kleine Signifikanzniveau sichert die Statistiker , dass es wenig Raum , um die Ergebnisse zu zweifeln. Things You
Statistische Software
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definieren die alternative und die Null- Hypothesen . Die alternative Hypothese ist die Beziehung, die Sie in einem Experiment beweisen hoffen , und die Null-Hypothese ist die Beziehung, die , wenn die alternative Hypothese falsch ist vorhanden . Zum Beispiel, wenn die alternative Hypothese ist " Dünger macht grasgrün, " dann wird die Null-Hypothese ist " etwas anderes als Dünger macht das Gras grün. "
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Wähle ein Signifikanzniveau für Ihr Experiment . Eine gemeinsame Wahl ist 0,05 oder 5%. An diesem Signifikanzniveau , gibt es eine Chance von 5% , dass das Experiment die alternative Hypothese lebensfähig zu sein , wenn es tatsächlich nicht findet . (
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Führen Sie das Experiment und sammeln Daten . Wissenschaftlich fundiert Experimente sind ein kompliziertes Unterfangen , die Sie auffordert, sowohl Kontroll-und Testgruppen testen , ändern Sie nur eine Variable zwischen diesen beiden Gruppen , und sicherzustellen, dass andere Forscher können Ihre Ergebnisse duplizieren.
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Bestimmen Sie den Typ der Statistik die Sie verwenden . Beispiele für statistische Tests Korrelation um eine lineare Beziehung , ein t- Test, um die Verbindung zwischen zwei zu messen Mittel und ein Chi-Quadrat um die Proportionen zu messen. Ihre Wahl wird auf Ihre Hypothese und Signifikanzniveau ab.
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Geben Sie die Daten in einer statistischen Softwareprogramm . Sie können diverse Programme auf dem Markt zu finden , das wird Ihnen dabei helfen, Sinn für Ihre Daten , indem Sie die viele komplexe statistische Berechnungen .
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Vergleichen Sie die Statistik, um den kritischen Wert . die besondere kritischen Wert Sie verwenden, hängt von dem gewählten Signifikanzniveau und hängen ab von die Art der statistischen Test, den Sie verwendet haben . wenn die Statistik kleiner ist als der kritische Wert , ist das Ergebnis nicht signifikant und die alternative Hypothese ist nicht lebensfähig. wenn die Statistik höher ist, die Feststellung von Bedeutung ist , und die alternative Hypothese ist lebensfähig . (