Come utilizzare un rapporto campione statistico

La maggior parte dei dati statistici si presenta sotto forma di dati "grezzi" . Cioè, la maggior parte dei campioni statistici sono costituiti da numeri associati a certi tratti nella popolazione . Ma a volte dati è in forma di rapporti . Questi rapporti possono essere il numero di maschi e femmine in corsi di matematica o gli stipendi dei commercialisti a Taiwan rispetto a quelli degli Stati Uniti . Qualunque sia i rapporti potrebbero essere , essi agiscono come punti dati individuali, ma devono essere gestiti in modo leggermente diverso a causa della loro meaning.Things implicite che ti serviranno
t - Table

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Stato l'ipotesi per l'analisi dei dati . Normalmente, si dovrebbe affermare una ipotesi nulla che i dati di dire è uguale a zero . Per i rapporti , però , si deve dichiarare che i media dei dati è uguale a uno , perché questo implicherebbe differenze tra le due parti del rapporto . ( Per esempio , non vi è alcuna differenza tra il numero di maschi e femmine in corsi di matematica . )
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Determinare il valore alfa del vostro studio . Questo è il valore che indica la probabilità di un falso negativo nei risultati . Il valore alfa standard nella maggior parte dei settori scientifici è 0.05 .
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Trovare la media del set di dati . Sommare i rapporti e dividere per il numero di punti dati .
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Trovare la varianza del set di dati . Sottrarre la media da ciascuno dei punti di dati . Quadrare i numeri risultanti . Sommare le piazze risultanti. Dividere questa somma per uno meno il numero di rapporti nel set di dati . Che cosa si sono lasciati con la varianza .
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Calcolare la statistica t . Sottrarre uno dalla media del set di dati e dividere questo numero per la radice quadrata della varianza . Moltiplicare il risultato per la radice quadrata del numero di punti di dati nel set di dati . Il numero risultante è la statistica t .
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Calcolare i gradi di libertà per lo studio . I gradi di libertà è semplicemente il numero di punti dati in quello studio meno .
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Utilizzare una t - tavolo , che si può trovare in qualsiasi testo introduttivo statistiche , per trovare il p -value per i tuoi dati . Utilizzare i gradi di libertà e la statistica t si calcola per trovare la riga e la colonna del p -value .
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Confrontare il p -value per il valore alfa si è scelto . Se il valore p è piccolo , i dati implica che vi sia una differenza tra i due gruppi nel rapporto . Questo risultato significa che i tuoi dati è un risultato interessante e può essere interpretato in termini di rapporto . In caso contrario , i dati sono poco interessante e non vi è alcuna implicazione presente altro che vi sia una mancanza di prove che i due gruppi nel rapporto si differenziano .