analisi statistiche interpretabile includono statistiche specifiche che possono essere usati per arrivare a conclusioni oggettive . Per interpretare correttamente un analisi statistica , è necessario comprendere le ipotesi e la conclusione dello studio . La pratica statistica standard è di includere un p – value , che permette ai lettori l’analisi statistica per capire la forza dei dati presenti . Istruzioni

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Individuare l’ipotesi nulla . Questa è l’ ipotesi di “default” che indica lo studio non riesce a mostrare qualcosa di interessante . Ad esempio , in uno studio di confronto due popolazioni in riferimento a taluni variabile , l’ipotesi nulla è che le popolazioni non differiscono . Tale ipotesi è spesso definito ” H0 ” e può essere scritto come ” m1 = m1 . ” Interpretare questa ipotesi in un linguaggio chiaro .

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Individuare l’ipotesi alternativa . Questa ipotesi dovrebbe essere vicino l’ipotesi nulla . Di solito è intitolato ” H1 ” o ” Ah . ” Significato di questa ipotesi è spesso ” l’ipotesi nulla non è corretto . ” Se questo è il caso , vedrete un cartello ” non uguale ” in una relazione matematica come ” m1 ! = M2 . ” A volte il significato è ” l’ipotesi nulla non è corretto perché sopra o sotto – stime del rapporto . ” Se è così , il segno sarà una disuguaglianza , ad esempio ” m1> m2 ” o ” m1

m2 ” può significare che l’altezza dei maschi è superiore a quello delle femmine .

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Trova la conclusione . Un’analisi statistica concluderà che sia l’ipotesi nulla o ipotesi alternativa sia corretto . Individuare questa affermazione per vedere detrazione del ricercatore . Non interpretare la conclusione , come fatto fino a quando si analizza il p -value .

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Osservare il p -value . Un p -value è sempre inclusa con la conclusione di un test di ipotesi . Il valore p sarà un numero tra 0 e 1 . Può essere moltiplicato per 100 per ottenere una percentuale di facile interpretazione . Il significato del p -value è , per definizione , la probabilità che i ricercatori hanno concluso a favore dell’ipotesi alternativa , anche se l’ipotesi nulla è vera . Se il valore p è nulla al di sopra di 0,05 , non interpretare la conclusione affidabile. Se il p-value è sotto 0.05 , è probabile che la conclusione del ricercatore è fatto .