Was ist statistische Bedeutung?

Statistische Bedeutung ist ein mathematisches Werkzeug, das benutzt wird, um festzustellen, ob das Resultat eines Experimentes das Resultat eines Verhältnisses zwischen spezifischen Faktoren oder chance soll. Statistische Bedeutung ist im medizinischen Feld, Drogen und Impfstoffe zu prüfen allgemein verwendet und verursachende Faktoren der Krankheit festzustellen. Statistische Bedeutung wird auch auf den Gebieten von Psychologie, von Klimabiologie und von jeder möglicher anderen Disziplin verwendet, die Forschung durch Experimentieren leitet.

Statistiken sind die mathematischen Berechnungen der numerischen Sätze oder der Bevölkerungen, die manipuliert werden, um eine Wahrscheinlichkeit des Vorkommens eines Ereignisses zu produzieren. Statistiken benutzen eine numerische Probe und wenden diese Zahl an einer Gesamtbevölkerung an. Um des Beispiels willen konnten wir sagen, dass 80% aller Amerikaner ein Auto fahren. Es würde schwierig sein, jeden Amerikaner ungefähr zu fragen, ob sie ein Auto fahren, also würde ein Zufallszahlen der Leute in Frage gestellt und dann würden die Daten statistisch analysiert und generalisiert, um jeder zu erklären.

In einer wissenschaftlichen Studie wird eine Hypothese vorgeschlagen, dann werden Daten gesammelt und analysiert. Die statistische Analyse der Daten produziert eine Zahl, die statistisch bedeutend ist, wenn sie unter 5% fällt, das das Vertrauensniveau benannt wird. Das heißt, wenn die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses statistisch bedeutend ist, kann der Forscher überzeugtes 95% sein, das das Resultat nicht zufällig geschah.

Manchmal wenn die statistische Bedeutung eines Experimentes sehr wichtig ist, wie die Sicherheit einer Droge, die für Menschen bedeutet wird, muss die statistische Bedeutung unter 3% fallen. In diesem Fall könnte ein Forscher 97% sure sein, dass eine bestimmte Droge für menschlichen Gebrauch sicher ist. Diese Zahl kann gesenkt werden oder angehoben werden, um den Wert und die gewünschte Sicherheit des Resultats unterzubringen, das korrekt ist.

Statistische Bedeutung wird verwendet, um zurückzuweisen oder anzunehmen, was die Nullhypothese genannt wird. Eine Hypothese ist eine Erklärung, die ein Forscher versucht, zu prüfen. Die Nullhypothese hält, dass die Faktoren, die ein Forscher betrachtet, keinen Effekt auf Unterschieden in den Daten haben. Statistische Bedeutung wird normalerweise z.B. t=.02, p geschrieben<>

Ist hier ein Beispiel einer psychologischen Hypothese using statistische Bedeutung: Es wird dass Babylächeln mehr als Babys theoretisiert. Um diese Hypothese zu prüfen, würde ein Forscher einige Babys und Jungen beobachten und zählen wieviele Male sie lächeln. Am Ende der Beobachtung, würden die Zahlen des Lächelns statistisch analysiert.

Jedes Experiment kommt mit einem bestimmten Grad an Störung. Es ist möglich, dass am Tag der Beobachtung alle Jungen unnormal mürrisch waren. Die statistische Bedeutung fand durch die Analyse der Daten würde durchstreichen diese Möglichkeit durch 95% wenn t=.03. In diesem Fall könnte die Nullhypothese, dass Babys nicht mehr lächeln, als Babys zurückgewiesen würden und mit der 95% Sicherheit, der Forscher sagen dass Mädchenlächeln mehr als Jungen.