La diferencia estadística se refiere a las diferencias significativas entre grupos de objetos o personas. Los científicos calculan esta diferencia para determinar si los datos de un experimento son confiables antes de sacar conclusiones y publicar resultados. Al estudiar la relación entre dos variables, los científicos utilizan el método de cálculo de chi-cuadrado. Al comparar dos grupos, los científicos utilizan el método de distribución t.
Método Chi-Square
Cree una tabla de datos con una fila para cada resultado posible y una columna para cada grupo involucrado en el experimento. .
Por ejemplo, si está intentando responder a la pregunta de si las tarjetas ilustradas o las tarjetas flash de palabras ayudan mejor a los niños a pasar una prueba de vocabulario, crearía una tabla con tres columnas y dos filas. La primera columna se marcará, "Pasó la prueba?" y dos filas debajo del encabezado estarían marcadas como "Sí" y "No". La siguiente columna se etiquetaría como "Picture Cards" y la columna final se etiquetaría como "Word Cards".
Complete su tabla de datos con los datos de su experimento. Totalice cada columna y fila y coloque los totales debajo de las columnas /filas apropiadas. Esta información se denomina frecuencia observada.
Calcule la frecuencia esperada para cada resultado y regístrela. La frecuencia esperada es la cantidad de personas u objetos que esperaría lograr el resultado por casualidad. Para calcular esta estadística, multiplique el total de la columna por el total de la fila y divida por el número total de observaciones. Por ejemplo, si 200 niños usaron tarjetas ilustradas, 300 niños pasaron su prueba de vocabulario y 450 niños fueron evaluados, la frecuencia esperada de que los niños pasen la prueba usando tarjetas ilustradas sería (200 * 300) /450 o 133.3. Si algún resultado tiene una frecuencia esperada de menos de 5.0, los datos no son confiables.
Reste cada frecuencia observada de cada frecuencia esperada. Cuadre el resultado. Divida este valor por la frecuencia esperada. En el ejemplo anterior, reste 200 de 133.3. Cuadre el resultado y divida por 133.3 para un resultado de 13.04.
Total de los resultados del cálculo en el Paso 4. Este es el valor de chi-cuadrado.
Calcule el grado de libertad para el tabla multiplicando el número de filas - 1 por el número de columnas - 1. Esta estadística le dice qué tan grande era el tamaño de muestra.
Determine el margen de error aceptable. Cuanto menor sea la tabla, menor será el margen de error. Este valor se llama valor alfa.
Busque la distribución normal en una tabla de estadísticas. Las tablas de estadísticas se pueden encontrar en línea o en libros de texto de estadísticas. Encuentre el valor de la intersección de los grados de libertad correctos y alfa. Si este valor es menor o igual que el valor de chi-cuadrado, los datos son estadísticamente significativos.
Método de prueba T
Haga una tabla de datos que muestre el número de observaciones para cada uno de dos grupos, la media de los resultados para cada grupo, la desviación estándar de cada media y la varianza para cada media.
Reste la media del grupo dos del promedio del grupo.
Divida cada variación por el número de observaciones menos 1. Por ejemplo, si un grupo tenía una varianza de 2186753 y 425 observaciones, dividiría 2186753 por 424. Tome la raíz cuadrada de cada resultado.
Divida cada resultado por el correspondiente resultado del paso 2.
Calcule los grados de libertad sumando el número de observaciones para ambos grupos y dividiendo entre 2. Determine su nivel alfa y busque la intersección de grados de libertad y alfa en una tabla de estadísticas. Si el valor es menor o igual que su puntaje t calculado, el resultado es estadísticamente significativo.
