Bli hög på mindre än 0 1

Till skillnad från de andra siffrorna i din statistik beräknas signifikansnivån inte av statistisk analysprogramvara. Istället väljer du själv betydelsen. Har du någonsin frågat dig själv varför det är så? I den här artikeln ger grafen dig en översikt över signifikansnivån så att du enkelt kan förstå dess funktion och betydelse. Vad är signifikansnivån?

Signifikansnivån, även känd som alfa eller XIV, är ett mått som anger hur mycket bevis det ska finnas i ditt val innan du avvisar nollhypotesen och förklarar effekten som statistiskt signifikant. Redan innan du börjar experimentet måste du välja signifikansnivå. En signifikansnivå på 0,05 betyder t. en symbol för signifikansnivån. Signifikansnivån representeras av den grekiska symbolen alpha alpha.

När värden eller observationer avviker från genomsnittet är de mindre troliga. Hur hittar jag signifikansnivån? För att bestämma signifikansnivån för ditt resultat måste du först bestämma p-värdet, vilket bestämmer sannolikheten för att upptäcka en effekt som ger svar på om nollhypotesen är korrekt. Nollhypotesen avvisas om p-värdet är mindre än signifikansnivån. Naturligtvis skulle det vara bättre att undersöka hela befolkningen, men det kan vara dyrt eller till och med omöjligt.

Risken att provstorleken är för liten kan korrigeras genom att genomföra provet flera gånger. Att släppa en annan felkälla är det som kallas att släppa mindre, när du till exempel genomför bli hög undersökning när vissa personer i urvalet inte vill svara. Förlust är nästan alltid ett problem i bli hög undersökningar, eftersom det kan leda till att gruppen inte längre är representativ för den allmänna befolkningen.

Därför är det viktigt att kontrollera avfallet när man analyserar resultatet, ju mer undersökningen kasseras, desto mer oklart är studien. Exempel 1 Vår tidigare läxundersökning, i urvals - och avsnittsvalsmetoderna hade vi ett urval på 60 personer. Av okänd anledning svarade 10 personer inte på undersökningen, men svaren som kom visade att 27 personer tyckte läxorna var bra och 23 tyckte inte det.

Svaret på läxorna mindre en majoritet bland dem som svarade, men om de 10 personer som inte svarade på undersökningen sa att de inte tyckte om läxorna, tyckte majoriteten inte om läxorna. Mätfel en annan viktig felkälla är det som kallas mätfel. Det betyder helt enkelt att vi inte får rätt svar, vilket kan bero på felaktiga avläsningsvärden eller fel på mätutrustningen.

I en opinionsundersökning kan detta bero på dåligt formulerade frågor. Om frågorna är oklara eller kan orsaka missförstånd kan du få ett svar som ger fel bild av verkligheten. Exempel 2, Tror du att det blir lättare för barn än för vuxna? Denna fråga kan tolkas som att fråga om barn har lättare förkylning än vuxna. Men det kan också tolkas som en fråga om barn blir förkylda oftare.

Eftersom en persons svar kan skilja sig åt mellan de två tolkningarna finns det en hög risk att detta leder till ett mätfel. Tolkningsfel ett annat fel som kan uppstå vid en statistisk undersökning är tolkningsfel. Detta händer när de som ska tolka resultatet drar fel slutsats. För mer information om hur man undviker tolkningsfel, som vi studerar i avsnittet korrelation och kausalitet.

Konfidensintervall och fel, även om du lyckas undvika de flesta typer av felkällor, så slumpmässighet kommer alltid att spela en roll för undersökningsresultatet. Om vi gör en opinionsundersökning för att se andelen personer som röstar på ett parti, kommer andelen som röstar på partiet att skilja sig åt mellan varje enskild omröstning. Hur kan vi då vara säkra på att vi kommer att kunna uppskatta andelen som kommer att rösta korrekt för partiet?