Шаблон:CODAP Results Glossary

Материал из Поле цифровой дидактики
Обозначение (CODAP) Полное русское Смысл / Интерпретация Пример значения
N или n Размер выборки (Sample size) Количество наблюдений (объектов, студентов, случаев) в вашей выборке. Чем больше N, тем надежнее результаты. N = 5000, N = 2332
t t-статистика или t-критерий Стьюдента Стандартизованное число, которое показывает, на сколько стандартных ошибок среднее значение отличается от гипотетического значения. Вычисляется как: [math]\displaystyle{ t = \frac{\bar{x} - \mu_0}{SE} }[/math] t = 167, t = 30,9
P или p-value p-значение (статистическая значимость) Вероятность получить такое же или более экстремальное значение t-статистики при условии, что нулевая гипотеза верна. Если p < 0,05 (или p < 0,01), результат статистически значимый. P < 0,0001 (очень значимый)
sample mean или [math]\displaystyle{ \bar{x} }[/math] Выборочное среднее (Mean) Среднее арифметическое всех значений в выборке. . 35,3; 11,1
95% CI или 95% ДИ 95% доверительный интервал Интервал, в котором с вероятностью 95% находится истинное среднее значение генеральной совокупности. Формула: [math]\displaystyle{ \bar{x} \pm t^* \times SE }[/math]. Если интервал узкий - оценка точная, если широкий - менее точная. [34,85; 35,68], [10,4; 11,81]
s Выборочное стандартное отклонение (Standard deviation) Мера разброса данных вокруг среднего значения. Показывает, как сильно отдельные значения отличаются от среднего. Вычисляется как: [math]\displaystyle{ s = \sqrt{\frac{\sum(x_i - \bar{x})^2}{n-1}} }[/math] s = 14,95; s = 17,34
SE или SEM Стандартная ошибка среднего (Standard Error of the Mean) Мера точности выборочного среднего. Показывает, насколько выборочное среднее может отличаться от истинного среднего генеральной совокупности. Вычисляется как: [math]\displaystyle{ SE = \frac{s}{\sqrt{n}} }[/math]. Чем больше N, тем меньше SE. SE = 0,2115; SE = 0,3591
df Степени свободы (Degrees of freedom) Количество независимых наблюдений, которые могут меняться свободно при расчетах. Для одновыборочного t-теста: df = N - 1. Используется для определения критического значения t*. df = 5000, df = 2330
α (альфа) Уровень значимости (Significance level) Вероятность совершить ошибку первого рода (отвергнуть верную нулевую гипотезу). Стандартное значение: α = 0,05 (5%) или α = 0,01 (1%). Выбирается ДО анализа данных. α = 0,05
t* Критическое значение t-распределения Стьюдента t| > t*, результат статистически значимый. При больших N (n > 100) t* ≈ 1,96. t* = 1,96