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L' American Heritage Dictionary définit le niveau de signification comme «la probabilité d'un faux rejet de l'hypothèse nulle à un test statistique . " Les statisticiens comparent informations statistiques à ce seuil soit à réfuter ou confirmer une hypothèse. Techniquement, le statisticien ne calcule pas cette probabilité , il le choisit . : Un niveau de signification élevé il ya une grande chance que l'expérience prouve quelque chose qui n'est pas vrai. Un très faible niveau de signification assure le statisticien qu'il ya peu de place au doute les résultats. Choses que vous devez
logiciel statistique
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1 définir le suppléant et les hypothèses nulles. L' autre hypothèse est la relation que vous espérez pour prouver par l'expérience, et l'hypothèse nulle est la relation qui existe si l' autre hypothèse est fausse. Par exemple, si l'hypothèse alternative est «engrais rend herbe verte, " alors l'hypothèse nulle est " autre que les engrais rend l'herbe verte quelque chose . "
2 Choisissez un niveau de signification de votre expérience. Un choix commun est de 0,05 ou 5%. A ce niveau de signification , il ya une probabilité de 5 % que l'expérience trouve l' hypothèse alternative soit viable quand il n'est pas réellement. (
3 mener l'expérience et de recueillir des données. Scientifiquement expérimentations sonores sont une entreprise complexe, qui vous oblige à tester les deux groupes de contrôle et de test, changer une seule variable entre ces deux groupes , et d'assurer que d'autres chercheurs peuvent reproduire vos résultats .
4 Déterminer le type de statistique que vous allez utiliser . Exemples de tests statistiques sont corrélation pour mesurer une relation linéaire , un t- test pour mesurer l'association entre les deux moyens et un chi - carré pour mesurer proportions. votre choix dépendra de votre hypothèse et le niveau de signification .
5 Saisissez les données dans un logiciel de statistique . Vous pouvez trouver divers programmes sur le marché qui va vous aider à donner un sens à vos données en exécutant les nombreux calculs statistiques complexes .
6 comparer la statistique de la valeur critique . la valeur critique particulière que vous allez utiliser dépendra de votre niveau de signification choisi et le type de test statistique que vous avez utilisé . Si la statistique est inférieure à la valeur critique, le résultat n'est pas significatif et l'hypothèse alternative n'est pas viable. Si la statistique est plus élevé, la conclusion est importante , et l' autre hypothèse est viable . (produits
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