Diferencia entre Valor y Probabilidad El nivel de significación

Mucha gente define el progreso como " mejor", como en " una mejor educación " o " un mejor chip de computadora , " pero las comparaciones son con frecuencia subjetiva . La ciencia trata de cuantificar estas relaciones y poner un poco de sustancia detrás de afirmaciones de " mejor", "peor" y " lo mismo" . Para ello , los investigadores incluyen un componente estadístico para el análisis de datos. Los valores de probabilidad y el nivel de significación son los dos términos de investigación estadística que describen los diferentes elementos que permiten a los científicos probar " mejor" o "diferente". Punto de Partida

Al comparar dos cosas en la investigación , siempre se empieza con la suposición de que no hay ninguna diferencia entre ellos. Por ejemplo, dos medicamentos funcionan igual de bien , resultados de exámenes de dos libros de texto impacto similar o el niño que está probando es similar al de otros niños de su edad . Esto se conoce como la " hipótesis nula ". " Null ", que significa " cero", le recuerda que debe asumir inicialmente "no hay diferencia " entre los grupos de comparación.

Valores de probabilidad

proyectos de investigación comparativos implican típicamente dos grupos: un grupo experimental que es el foco de su investigación y un grupo de control para comparar. Por ejemplo, si usted está probando un nuevo medicamento, el grupo experimental recibirá el nuevo tratamiento y el grupo control sería tampoco recibirá ningún medicamento , un placebo o un tratamiento utilizado en la actualidad . El valor de probabilidad , o p -score , describe cómo su grupo experimental o sujeto de prueba se compara realmente con el grupo control . El p -score es la probabilidad de que los resultados que observó podrían haber ocurrido por casualidad , si la hubiera, de hecho, no hay diferencia entre los dos .

Niveles de significación

el nivel de significación es la línea divisoria entre la aceptación y el rechazo de la hipótesis nula. Esto significa que si usted consigue un p -score menor que el nivel de significación que se dirigen, los resultados probablemente se deben a algo más que el azar. Los niveles de significación se expresan como un número decimal que corresponde a la probabilidad por ciento de que su observación representa la variación normal en lugar de una diferencia definitiva . Dentro de la comunidad científica , los niveles de significación de 0,05 , o un 5 por ciento , se consideran marginales, 0,01 se consideran fuertes y 0,005 son muy fuertes .
La diferencia entre los dos

niveles de significación se refieren a la línea divisoria entre una diferencia significativa o de la relación y uno debido a la variación normal. El valor de probabilidad , por el contrario , se refiere a valores específicos de su proyecto. Hay muchas diferentes fórmulas estadísticas que se pueden utilizar para calcular los valores de probabilidad , pero el nivel de significación se refiere siempre a una línea divisoria fija . Por ejemplo , si su estudio muestra un 3 por ciento de probabilidad de que sus relaciones observadas entre el caramelo y una reducción de los cambios de humor adolescente se deben al azar , entonces su valor de p es 0.03 . Su número de probabilidad se compara con los niveles de significación convencionales. En este caso, 0,03 cae entre el valor marginalmente significativa de 0,05 y la muy significativa 0,01 , lo que sugiere una relación bastante semana entre dulces y adolescentes tranquilas.