Die statistische Signifikanz wird verwendet, um festzustellen, ob die Statistiken zuverlässig sind und ob die Unterschiede , die gefunden werden, werden immer gefunden werden . Die häufigste Art der statistischen Signifikanz ist die t-Statistik und der p-Wert . Sehr kleine Unterschiede können erheblich sein , wenn der Stichprobenumfang ist groß . Wenn die Stichprobengröße ist klein, dann viel größere Unterschiede sind erforderlich, um eine statistische Signifikanz zu erreichen. Zu bestimmen, wie viele Messungen sind erforderlich, um statistische Signifikanz zu finden, können die Probengröße abgeschätzt werden , bevor die Untersuchung stattfindet. Was Sie
Standardabweichung Brauchen
Maximal zulässige Differenz ( Alpha-Niveau )
Confidence Level
Rechner oder Statistikprogramm
Weitere Anweisungen
1 < p anzeigen > Bestimmen Sie die alpha- Ebene verwendet werden. Dies bezieht sich auf die Menge der Fehler, der in der statistischen Analyse akzeptabel ist. Normalerweise wird ein Alpha-Niveau von 0,05 verwendet wird, obwohl dieser Ebene können unterschiedlich sein. Je höher der Level , desto mehr vorhanden Fehler in der Berechnung.
2
Schätzen Sie die durchschnittliche mittlere , die Sie aus der Studie möchten. Viele Male diese geschätzte Mittelwert von bisher geforscht . Alternativ kann es von einer kleinen Test Umfrage oder Forschung auf einer kleinen Stichprobe
3
Stecken Sie die Werte in diese Gleichung berechnet werden:
n = t ^ 2 xp ( 1-p ) /m ^ 2 .
t ist das Vertrauensniveau , in der Regel 95 Prozent ( Standard-Wert von 1,96 ) . p ist der geschätzte Mittelwert, und m die Fehlerspanne oder Alpha- Ebene. n wird die berechnete Probengröße sein .
