In molte applicazioni statistiche , i ricercatori vogliono sapere se i loro insiemi di dati hanno in sé alcuna indicazione di attività all’interno del campione . Ci sono procedure statistiche per determinare se vi è l’attività all’interno del campione e stimare l’entità di tale attività . Per la maggior parte , queste procedure richiedono solo le statistiche descrittive di base del campione , che sono facilmente calcolati attraverso metodi algebrici . Istruzioni

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dividere i dati in due periodi di tempo o tipi di dati , basato su quando o come attività è quello di essere trovato. Ad esempio , se hai preso le misure sui tuoi argomenti prima di somministrare un farmaco e poi di nuovo dopo la somministrazione di un farmaco , dividere il dataset in due set di dati più piccole; uno per la pre -somministrazione e uno per il post -somministrazione .

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Calcolare i mezzi per i set di dati . A partire dal primo dataset , aggiungere tutti i valori insieme . Seguire dividendo la somma per il numero di punti di dati nel set di dati ( chiamare il numero di punti di dati “n” per comodità) . Chiamare questo valore ” m2 “. Ripetere il processo per il secondo set di dati , chiamando il valore finale ” m1 “.

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Calcola la varianza per i set di dati . Sottrarre m2 da ogni punto di dati in vostro primo set di dati . Quadrare i numeri risultanti e aggiungere insieme . Dividere la somma risultante per il numero di punti di dati , n . Questa è la varianza del primo insieme di dati; lo chiamano ” v1 ” . Ripetere il processo per il secondo set di dati , utilizzando m1 al posto di m2 . Chiamare il risultato ” v2 “.

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calcolare la Z- statistica . Utilizzare la formula Z = ( m2 – m1 ) /( v1 /n + v2 /n ) ^ ( 1/2) .

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Determinare se l’attività è presente. Confrontare la Z- statistica al valore 1,96 . Se si scopre che Z> 1.96 è vero , allora c’è attività presenti nel campione ( con un’affidabilità del 95 per cento ) . In caso contrario , si deve dichiarare che non vi è alcuna evidenza di attività presenti nel campione e che non vi è alcuna necessità di stimare l’attività per questo motivo .

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Stimare l’entità dell’effetto , o la grandezza , l’attività . Prendere la media di dati originale sommando tutti i punti di dati e dividendo per n . Sottrarre questo valore da ogni punto di dati originali . Quadrare i nuovi punti dati . Somma queste piazze . Dividere questa somma per n . Prendete la radice quadrata di questo valore . Chiamare il risultato ” s “. Stimare la dimensione dell’effetto dalla formula ( m2 – m1 ) /s . Questa è una misura adimensionale dell’attività nei dati . Valori superiori a 0,3 mostrano moderatamente alta attività .