Il p-value di una prova sperimentale è la probabilità che i dati possano essere spiegati come risultante dalla possibilità puro e non come l’effetto della manipolazione sperimentale . Il p -value è anche la probabilità di commettere un errore di tipo 1 se si sceglie di rifiutare l’ipotesi nulla e dichiarare che la manipolazione sperimentale ha avuto un effetto significativo . Calcolare il p-value per un esperimento , scegliendo il test statistico destra e trovare il valore risultante su un tavolo o utilizzando un computer programThings che vi serve

software statistici come SPSS

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calcolare la media dei valori dei dati per la variabile dipendente nei gruppi sperimentali e il gruppo di controllo se ce n’è uno . Ad esempio , se si sta esaminando l’influenza della caffeina sulle prestazioni di prova , calcolare il punteggio medio degli studenti nei gruppi di caffeina e senza caffeina gruppo .

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Scegliere un test statistico basato sul numero e tipo di variabili indipendenti e dipendenti e il tipo di studio . È necessario utilizzare un test statistico specifico per le singole rispetto a variabili multiple , nominali rispetto variabili di scala e sperimentale contro i disegni di correlazione . Ad esempio , se si dispone di una variabile nominale indipendente con tre livelli e una scala variabile dipendente per un progetto sperimentale , il test statistico corretto è un one-way ANOVA .

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Calcolare la statistica valori relativi al test a mano , utilizzando una calcolatrice o con l’ausilio di un programma per computer come SPSS . Molti test statistici sono abbastanza sofisticati; calcolo del valore a mano può richiedere decine di calcoli e prendere un’ora o più . Il one-way ANOVA è un test che mette a confronto entro gruppi varianza e tra i gruppi varianza. La risultante F -valore è alto più la varianza tra i gruppi supera la varianza entro i gruppi .

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Consulti il corrispondente p -value per il valore di test statistico su un grafico o trovare il p valore sul tavolo uscita SPSS . F più alto valori (o t- valori o valori del chi- quadrato) significano la varianza tra i gruppi è più significativo , che a sua volta significa che la manipolazione sperimentale era più successo . Per i test statistici di base come il t- test e test del chi – quadrato , è possibile trovare il p -value su un grafico o un set di grafici . Test più complessi come l’ ANOVA richiedono un programma come SPSS per trovare il p -value .