다음은 고장입니다.
1. 관찰 및 측정 :
- 과학자들은 실험이나 관찰을 통해 데이터를 수집합니다.
-이 데이터는 그룹이나 조건 사이의 잠재적 차이를 식별하기 위해 분석됩니다.
2. 통계적 유의성 :
- 통계 테스트는 우연히 관찰 된 차이를 관찰 할 확률을 결정하는 데 사용됩니다.
- 실제 차이가없는 경우 결과를 얻을 확률을 나타내는 P- 값이 계산됩니다.
- 특정 임계 값 미만 (일반적으로 0.05) 미만의 p- 값은 통계적으로 유의 한 것으로 간주되며, 이는 기회로 인한 차이가 낮을 가능성이 낮습니다.
3. 실제 차이 :
- 차이가 통계적으로 유의 한 경우 그룹이나 조건 사이의 "실제 차이"를 시사합니다.
- 이것은 관찰 된 차이가 무작위 변동이 아니라 진정한 효과로 인한 것일 수 있음을 의미합니다.
예 :
- 새로운 약물의 효과를 조사하는 연구를 상상해보십시오.
- 연구원들은 약물을받는 그룹을 위약을받는 대조군과 비교합니다.
- 그룹 간의 증상 개선에서 통계적으로 유의 한 차이를 발견합니다.
- 이것은 약물이 우연히 예상되는 것 이상의 증상에 "실제"효과가 있음을 나타냅니다.
중요한 고려 사항 :
- 통계적 중요성이 반드시 실질적인 중요성을 의미하는 것은 아닙니다. 통계적으로 유의 한 차이는 실제 응용 프로그램에서 작고 의미가 없을 수 있습니다.
- "실제 차이"에 대한 해석은 효과 크기, 샘플 크기 및 연구 설계와 같은 다른 요소와 함께 고려해야합니다.
결론적으로, 과학의 "실제 차이"는 그룹이나 조건 사이의 통계적으로 유의 한 차이를 의미하며, 무작위 변화를 넘어 진정한 효과를 시사합니다.
