Шаблон:CODAP Results Glossary: различия между версиями
Материал из Поле цифровой дидактики
Patarakin (обсуждение | вклад) Новая страница: «{| class="wikitable" style="margin: 1em auto; border-collapse: collapse;" |- ! Обозначение в CODAP ! Полное русское название ! Смысл / Интерпретация ! Пример значения |- | '''N''' или '''n''' | Размер выборки (Sample size) | Количество наблюдений (объектов, студентов, случаев) в вашей выборке. Чем больше N, тем...» |
Patarakin (обсуждение | вклад) Нет описания правки |
||
| Строка 12: | Строка 12: | ||
|- | |- | ||
| '''t''' | | '''t''' | ||
| t-статистика или t-критерий Стьюдента | | [[t-статистика]] или t-критерий Стьюдента | ||
| Стандартизованное число, которое показывает, на сколько стандартных ошибок среднее значение отличается от гипотетического значения. Вычисляется как: <math>t = \frac{\bar{x} - \mu_0}{SE}</math> | | Стандартизованное число, которое показывает, на сколько стандартных ошибок среднее значение отличается от гипотетического значения. Вычисляется как: <math>t = \frac{\bar{x} - \mu_0}{SE}</math> | ||
| t = 167, t = 30,9 | | t = 167, t = 30,9 | ||
|- | |- | ||
| '''P''' или '''p-value''' | | '''P''' или '''[[p-value''' | ||
| p-значение (статистическая значимость) | | 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. | | 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. | ||
| Строка 37: | Строка 37: | ||
|- | |- | ||
| '''SE''' или '''SEM''' | | '''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>SE = \frac{s}{\sqrt{n}}</math>. Чем больше N, тем меньше SE. | | Мера точности выборочного среднего. Показывает, насколько выборочное среднее может отличаться от истинного среднего генеральной совокупности. Вычисляется как: <math>SE = \frac{s}{\sqrt{n}}</math>. Чем больше N, тем меньше SE. | ||
| SE = 0,2115; SE = 0,3591 | | SE = 0,2115; SE = 0,3591 | ||
Версия от 08:42, 27 декабря 2025
| Обозначение в CODAP | Полное русское название | 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 |
