Hvordan tolke statistiske resultater
Imidlertid vil jeg merke at et grundigere datainnsamling og analyse bør gjøres for å bekrefte resultatene. Vi kan også bruke alternative analysemetoder for å sjekke konsistensen av dataene våre.
Sammenligning av statistiske resultater
Når vi tolker statistiske resultater, må vi også sammenligne forskjellige data for å gi en mer fullstendig forståelse av resultatene. En vanlig metode for å sammenligne data er gjennom hypotesetesting.
Hypotesetesting er en metode for å teste en påstand om en egenskap ved en populasjon. Vi kan bruke hypotesetesting for å se om to eller flere populasjoner har forskjellige egenskaper.
Typene hypotesetesting
Det finnes to typer hypotesetesting: en én-stikkprøvetest og en to-stikkprøvetest. En én-stikkprøvetest brukes for å teste en påstand om en populasjon basert på en enkelt stikkprøve. En to-stikkprøvetest brukes for å sammenligne to forskjellige populasjoner basert på to stikkprøver.
En én-stikkprøvetest kan brukes for å teste en påstand om gjennomsnittet av en populasjon. I en én-stikkprøvetest vil den alternative hypotesen våre være at gjennomsnittet ikke er det samme som påstanden vi tester imot. Hvis p-verdien vår er mindre enn signifikansnivået, vil vi kunne forkaste nullhypotesen vår og konkludere med at gjennomsnittet er forskjellig fra påstanden vi tester imot.
En to-stikkprøvetest kan brukes til å sammenligne to populasjoner for en rekke variabler. Her vil alternativ hypotese være at den ene populasjonen har et gjennomsnitt som er større eller mindre enn den andre populasjonen. Hvis p-verdien vår er mindre enn signifikansnivået vårt, vil vi kunne forkaste nullhypotesen vår og konkludere med at det er signifikante forskjeller mellom de to populasjonene.
Korrelasjonsanalyse
En annen metode for å sammenligne data er korrelasjonsanalyse. Korrelasjonsanalyse brukes for å bestemme relasjonen mellom to variabler. Korrelasjonskoeffisienten kan ha en verdi fra -1 til 1, med -1 som fullstendig negativ korrelasjon og 1 som fullstendig positiv korrelasjon. En verdi på 0 indikerer ingen korrelasjon.
Det er viktig å merke seg at korrelasjon ikke nødvendigvis betyr årsakssammenheng. For eksempel kan det være en positiv korrelasjon mellom antall solgte iskrem og antall dødsfall i svømmebassenger. Men det er ingen årsakssammenheng mellom de to. En årsakssammenheng kan bare bestemmes ved hjelp av et eksperiment.
Konklusjon
Tolkning av statistiske resultater krever en grundig analyse av dataene. Vi må sikre at datainnsamlingen vår var nøyaktig og at analysen vår ble gjort på en konsistent måte. Det er viktig å bruke riktige metoder for å tolke resultatene våre og sammenligne data for å gi en mer fullstendig forståelse av dem.
Vi kan bruke hypotesetesting for å teste en påstand om en populasjon og korrelasjonsanalyse for å bestemme relasjonen mellom variabler. Men vi må huske på at korrelasjon ikke nødvendigvis betyr årsakssammenheng, og at det kan være andre faktorer som påvirker resultatene våre.
Tolkning av statistiske resultater krever også en viss grad av kritisk tenkning. Vi må være åpne for alternative forklaringer og ikke stole blindt på resultatene våre. En forsiktig tolkning av resultatene våre vil gi oss en mer komplett forståelse av dataene våre og tillate oss å trekke mer pålitelige konklusjoner.
