Nima deb o'ylaysiz, sizning "boshqa yarmi"ni o'ziga xos va mazmunli qiladi? Bu uning shaxsiyati bilan bog'liqmi yoki bu odamga bo'lgan his-tuyg'ularingiz bilan bog'liqmi? Yoki tadqiqotlar shuni ko'rsatadiki, sizning hamdardligingizning tasodifiyligi haqidagi gipoteza ehtimoli 5% dan kam bo'lishi mumkinmi? Agar oxirgi bayonotni ishonchli deb hisoblasak, muvaffaqiyatli tanishuv saytlari printsipial jihatdan mavjud bo'lmaydi:
Split test yoki saytingizning boshqa tahlillarini o'tkazganingizda, "statistik ahamiyatga ega" ni noto'g'ri tushunish natijalarning noto'g'ri talqin qilinishiga va shuning uchun konvertatsiyani optimallashtirish jarayonida noto'g'ri harakatlarga olib kelishi mumkin. Bu har bir mavjud sanoatda har kuni o'tkaziladigan minglab boshqa statistik testlar uchun amal qiladi.
"Statistik ahamiyatga ega" nima ekanligini tushunish uchun siz atama tarixiga sho'ng'ishingiz, uning haqiqiy ma'nosini bilib olishingiz va ushbu "yangi" eski tushuncha tadqiqotingiz natijalarini to'g'ri talqin qilishga qanday yordam berishini tushunishingiz kerak.
Bir oz tarix
Garchi insoniyat ko'p asrlar davomida turli muammolarni hal qilish uchun statistikadan foydalangan bo'lsa-da, statistik ahamiyatga ega bo'lgan zamonaviy tushunchalar, gipotezalarni tekshirish, tasodifiylashtirish va hatto eksperimentlarni loyihalash (DOE) faqat 20-asrning boshlarida shakllana boshladi va bu bilan uzviy bog'liq. Ser Ronald Fisherning ismi (Ser Ronald Fisher, 1890-1962):
Ronald Fisher evolyutsion biolog va statistik bo'lib, hayvon va o'simlik dunyosidagi evolyutsiya va tabiiy tanlanishni o'rganishga alohida ishtiyoqi bor edi. O'zining mashhur faoliyati davomida u ko'plab foydali statistik vositalarni ishlab chiqdi va ommalashtirdi, ulardan biz hozir ham foydalanamiz.
Fisher biologiyadagi hukmronlik, mutatsiyalar va genetik og'ishlar kabi jarayonlarni tushuntirish uchun o'zi ishlab chiqqan usullardan foydalangan. Bugungi kunda biz veb-resurslar tarkibini optimallashtirish va yaxshilash uchun xuddi shu vositalardan foydalanishimiz mumkin. Ushbu tahlil vositalaridan yaratilgan vaqtda hatto mavjud bo'lmagan ob'ektlar bilan ishlashda foydalanish mumkinligi juda hayratlanarli ko'rinadi. Ajablanarlisi shundaki, odamlar kalkulyator yoki kompyutersiz murakkab hisob-kitoblarni bajarishgan.
Statistik eksperiment natijalarini haqiqat bo'lish ehtimoli yuqori deb ta'riflash uchun Fisher "ahamiyat" so'zini ishlatgan.
Bundan tashqari, Fisherning eng qiziqarli ishlanmalaridan biri "jinsiy o'g'il" gipotezasi deb atash mumkin. Ushbu nazariyaga ko'ra, ayollar jinsiy aloqada bo'lgan erkaklarni (fohisha) afzal ko'radilar, chunki bu bu erkaklardan tug'ilgan o'g'illarning bir xil moyillikka ega bo'lishiga va ko'proq nasl tug'ishiga imkon beradi (e'tibor bering, bu shunchaki nazariya).
Ammo hech kim, hatto ajoyib olimlar ham xato qilishdan himoyalanmagan. Fisherning kamchiliklari hali ham mutaxassislarni bezovta qilmoqda. Ammo Albert Eynshteynning so'zlarini eslang: "Kim hech qachon xato qilmagan bo'lsa, hech qachon yangi narsa yaratmagan."
Keyingi nuqtaga o'tishdan oldin, esda tuting: statistik ahamiyatga ega bo'lganida, test natijalaridagi farq juda katta bo'lib, farqni tasodifiy omillar bilan izohlab bo'lmaydi.
Sizning gipotezangiz qanday?
"Statistik ahamiyatga ega" nimani anglatishini tushunish uchun, avvalo, "gipoteza testi" nima ekanligini tushunishingiz kerak, chunki bu ikki atama bir-biri bilan chambarchas bog'liq.
Gipoteza shunchaki nazariyadir. Bir nazariyani ishlab chiqqaningizdan so'ng, etarli dalillarni to'plash va haqiqatda bu dalillarni to'plash jarayonini o'rnatishingiz kerak bo'ladi. Gipotezalarning ikki turi mavjud.
Olma yoki apelsin - qaysi biri yaxshiroq?
Nol gipoteza
Qoida tariqasida, bu erda ko'p odamlar qiyinchiliklarga duch kelishadi. Shuni yodda tutish kerakki, nol gipoteza isbotlanishi kerak bo'lgan narsa emas, masalan, siz veb-saytdagi ma'lum bir o'zgarish konversiyalarning ko'payishiga olib kelishini isbotlaysiz, lekin aksincha. Nol gipoteza - bu saytga biron bir o'zgartirish kiritsangiz, hech narsa bo'lmaydi, degan nazariya. Tadqiqotchining maqsadi esa bu nazariyani isbotlash emas, balki rad etishdir.
Agar jinoyatlarni ochish tajribasiga nazar tashlasak, bunda tergovchilar jinoyatchi kim ekanligi to‘g‘risida gipotezalarni ham shakllantiradilar, nol gipoteza aybsizlik prezumpsiyasi deb ataladigan shaklni oladi, unga ko‘ra ayblanuvchi aybi isbotlanmaguncha aybsiz deb hisoblanadi. sudda.
Agar nol gipoteza ikkita ob'ektning xossalari bo'yicha teng bo'lsa va siz ulardan biri yaxshiroq ekanligini isbotlamoqchi bo'lsangiz (masalan, A B dan yaxshiroq), siz alternativa foydasiga nol gipotezani rad qilishingiz kerak. Masalan, siz u yoki bu konvertatsiyani optimallashtirish vositasini solishtirasiz. Nol gipotezada ularning ikkalasi ham maqsadga bir xil ta'sir ko'rsatadi (yoki hech qanday ta'sir qilmaydi). Shu bilan bir qatorda, ulardan birining ta'siri yaxshiroq.
Sizning muqobil gipotezangiz B - A > 20% kabi raqamli qiymatni o'z ichiga olishi mumkin. Bunday holda, nol gipoteza va muqobil quyidagi shaklni olishi mumkin:
Muqobil gipotezaning yana bir nomi tadqiqot gipotezasidir, chunki tadqiqotchi doimo ushbu maxsus gipotezani isbotlashdan manfaatdor.
Statistik ahamiyatlilik va p qiymati
Keling, yana Ronald Fisherga va uning statistik ahamiyatlilik tushunchasiga qaytaylik.
Endi sizda nol gipoteza va muqobil bor ekan, qanday qilib birini isbotlab, ikkinchisini inkor eta olasiz?
Statistik ma'lumotlar o'z tabiatiga ko'ra ma'lum bir populyatsiyani (namuna) o'rganishni o'z ichiga olganligi sababli, siz hech qachon olingan natijalarga 100% ishonch hosil qila olmaysiz. Yaxshi misol: saylov natijalari ko'pincha dastlabki so'rovlar va hatto chiqish pullari natijalaridan farq qiladi.
Doktor Fisher sizning tajribangiz muvaffaqiyatli bo'lgan yoki yo'qligini bilish imkonini beruvchi ajratuvchi chiziq yaratmoqchi edi. Ishonchlilik indeksi shunday paydo bo'ldi. Ishonchlilik - bu biz nimani "muhim" deb hisoblaganimizni va nima bo'lmasligimizni aytish uchun oladigan darajamiz. Agar "p" ahamiyatlilik indeksi 0,05 yoki undan kam bo'lsa, natijalar ishonchli bo'ladi.
Xavotir olmang, bu aslida ko'rinadigan darajada chalkash emas.
Gauss ehtimollik taqsimoti. Qirralar bo'ylab o'zgaruvchining kamroq ehtimoliy qiymatlari, markazda esa eng ehtimoliy qiymatlar joylashgan. P-skor (yashil soyali maydon) - kuzatilgan natijaning tasodifan yuzaga kelish ehtimoli.
Oddiy ehtimollik taqsimoti (Gauss taqsimoti) - bu ma'lum bir o'zgaruvchining barcha mumkin bo'lgan qiymatlarining grafikdagi (yuqoridagi rasmda) va ularning chastotalarining ko'rinishi. Agar siz tadqiqotingizni to'g'ri bajarsangiz va keyin barcha javoblaringizni grafikda chizsangiz, aynan shu taqsimotni olasiz. Oddiy taqsimotga ko'ra, siz shunga o'xshash javoblarning katta foizini olasiz va qolgan variantlar grafikning chetlarida joylashgan bo'ladi ("dumlar" deb ataladi). Qadriyatlarning bunday taqsimoti ko'pincha tabiatda uchraydi, shuning uchun uni "normal" deb atashadi.
Namuna va test natijalariga asoslangan tenglamadan foydalanib, siz "sinov statistikasi" deb ataladigan narsani hisoblashingiz mumkin, bu sizning natijalaringiz qanchalik og'ishini ko'rsatadi. Shuningdek, u nol gipoteza haqiqatiga qanchalik yaqin ekanligingizni ham aytib beradi.
Buni tushunishga yordam berish uchun statistik ahamiyatni hisoblash uchun onlayn kalkulyatorlardan foydalaning:
Bunday kalkulyatorlarga misol
"P" harfi nol gipotezaning to'g'ri bo'lish ehtimolini ifodalaydi. Agar raqam kichik bo'lsa, bu test guruhlari orasidagi farqni ko'rsatadi, nol gipoteza esa ular bir xil bo'ladi. Grafik jihatdan, sizning test statistikangiz qo'ng'iroq shaklidagi taqsimotingizning dumlaridan biriga yaqinroq bo'ladi.
Doktor Fisher ahamiyatlilik chegarasini p ≤ 0,05 da belgilashga qaror qildi. Biroq, bu bayonot munozarali, chunki u ikkita qiyinchilikka olib keladi:
1. Birinchidan, siz nol gipoteza noto'g'ri ekanligini isbotlaganingiz muqobil gipotezani isbotlaganingizni anglatmaydi. Bularning barchasi A yoki B ni isbotlay olmasligingizni anglatadi.
2. Ikkinchidan, agar p-bal 0,049 bo'lsa, bu nol gipoteza ehtimoli 4,9% bo'lishini bildiradi. Bu sizning test natijalari bir vaqtning o'zida ham haqiqat, ham noto'g'ri bo'lishi mumkinligini anglatishi mumkin.
Siz p-baldan foydalana olasiz yoki foydalanmasligingiz mumkin, lekin keyin siz har bir alohida holat bo'yicha nol gipoteza ehtimolini hisoblashingiz va u siz rejalashtirgan va sinovdan o'tkazgan o'zgarishlarni amalga oshirishga to'sqinlik qiladigan darajada katta yoki yo'qligini hal qilishingiz kerak bo'ladi. .
Bugungi kunda statistik testni o'tkazishning eng keng tarqalgan stsenariysi testni o'tkazishdan oldin p ≤ 0,05 ahamiyatlilik chegarasini belgilashdir. Natijalaringizni tekshirishda p-qiymatiga diqqat bilan qarang.
1 va 2 xatolar
Ko'p vaqt o'tdiki, statistik ahamiyatga ega bo'lgan ko'rsatkichdan foydalanishda yuzaga kelishi mumkin bo'lgan xatolar hatto o'z nomlarini ham oldi.
1-turdagi xatolar
Yuqorida aytib o'tilganidek, p-qiymati 0,05, nol gipoteza to'g'ri bo'lishining 5% ehtimoli borligini anglatadi. Agar shunday qilmasangiz, 1-sonli xatoga yo'l qo'ygan bo'lasiz. Natijalar shuni ko'rsatadiki, yangi veb-saytingiz konversiya stavkalaringizni oshirgan, ammo bunday bo'lmasligi ehtimoli 5%.
2-turdagi xatolar
Bu xato 1-xatoning teskarisi: nol gipoteza noto'g'ri bo'lsa, uni qabul qilasiz. Masalan, test natijalari shuni ko'rsatadiki, saytga kiritilgan o'zgarishlar hech qanday yaxshilanishga olib kelmagan, ammo o'zgarishlar mavjud. Natijada siz o'z ish faoliyatini yaxshilash imkoniyatini qo'ldan boy berasiz.
Bu xato namuna hajmi yetarli bo‘lmagan testlarda keng tarqalgan, shuning uchun esda tuting: namuna qanchalik katta bo‘lsa, natija shunchalik ishonchli bo‘ladi.
Xulosa
Ehtimol, hech bir atama tadqiqotchilar orasida statistik ahamiyatga ega bo'lgan darajada mashhur emas. Sinov natijalari statistik jihatdan ahamiyatli deb topilmasa, oqibatlar konvertatsiya stavkalarining oshishidan kompaniyaning qulashigacha bo'ladi.
Va sotuvchilar o'z resurslarini optimallashtirishda ushbu atamani qo'llaganligi sababli, siz bu nimani anglatishini bilishingiz kerak. Sinov shartlari farq qilishi mumkin, ammo namuna hajmi va muvaffaqiyat mezonlari har doim muhim. Buni eslab qoling.
Keling, trend chizig'idan amaliy foydalanishning ba'zi nozik tomonlarini ko'rib chiqaylik. Avvalo, biz ushbu chiziqning ahamiyatini aniqlaydigan narsalarni aniqlashimiz kerak. Bu savolga javob ikki xil: bir tomondan, trend chizig'ining ahamiyati uning amal qilish muddatiga bog'liq bo'lsa, boshqa tomondan, u necha marta tekshirilganiga bog'liq. Aytaylik, tendentsiya chizig'i sakkizta sinovdan o'tgan bo'lsa, ularning har biri o'z haqiqatini tasdiqlagan bo'lsa, unda, shubhasiz, bu narxlar faqat uch marta tegib ketgan chiziqdan ko'ra muhimroqdir. Bundan tashqari, to'qqiz oy davomida o'z samaradorligini isbotlagan chiziq to'qqiz hafta yoki kun davomida mavjud bo'lganidan ko'ra muhimroqdir. Trend chizig'ining ahamiyati qanchalik baland bo'lsa, unga ko'proq ishonish mumkin va uning uzilishi shunchalik muhim bo'ladi.
Trend liniyalari kunning butun narx oralig'ini o'z ichiga olishi kerak
Chiziqli diagrammalardagi trend chiziqlari kunlik narx o'zgarishlarining butun diapazonini ifodalovchi chiziqlar ostida yoki tepasida chizilgan bo'lishi kerak. Ba'zi ekspertlar faqat yopilish narxlarini bog'lash orqali trend yo'nalishlarini qurishni afzal ko'rishadi, ammo bu yondashuv mutlaqo etarli emas. Albatta, yopilish narxi butun kun uchun eng muhim narx qiymati hisoblanadi, ammo shunga qaramay, u butun savdo kuni davomida narx dinamikasining alohida holatini ifodalaydi. Shuning uchun, trend chizig'ini qurishda, kunlik narxlarning o'zgarishining butun diapazonini hisobga olish odatiy holdir (4.8-rasmga qarang).
Guruch. 4.8 To'g'ri chizilgan trend chizig'i savdo kuni davomida narx o'zgarishlarining butun diapazonini o'z ichiga olishi kerak.
Kichik trend chizig'ining buzilishi bilan nima qilish kerak?
Ba'zan kun davomida narxlar trend chizig'ini kesib o'tadi, lekin yopilish vaqtida hamma narsa normal holatga qaytadi. Demak, tahlilchi miyasini sindirishi kerak: yutuq bo'lganmi? (4.9-rasmga qarang). Agar trend chizig'ining ozgina buzilishi aftidan vaqtinchalik yoki tasodifiy bo'lsa, yangi ma'lumotlarni hisobga olish uchun yangi trend chizig'ini chizish kerakmi? 4.9-rasmda aynan shunday holat tasvirlangan. Kun davomida narxlar o'sish tendentsiyasi chizig'idan pastga tushdi, ammo yopilganda ular yana yuqorida edi. Bu holda trend chizig'ini qaytadan chizish kerakmi?
Afsuski, barcha holatlar uchun aniq maslahat berish qiyin. Ba'zida bunday buzilishni e'tiborsiz qoldirish mumkin, ayniqsa bozorning keyingi harakati asl trend chizig'ining haqiqiyligini tasdiqlasa. Ba'zi hollarda, tahlilchi, asl nusxadan tashqari, yangi, test tendentsiya chizig'ini chizganda, murosa kerak bo'ladi, u nuqta chiziq bilan chizilgan (4.9-rasmga qarang). Bunday holda, tahlilchi o'z ixtiyorida ikkita chiziqqa ega: asl (qattiq) va yangi (chiziq). Qoidaga ko'ra, amaliyot shuni ko'rsatadiki, agar tendentsiya chizig'ining uzilishi nisbatan kichik bo'lsa va faqat bir kun ichida sodir bo'lgan bo'lsa va yopilish paytida narxlar tekislanib, yana trend chizig'idan yuqori nuqtaga yetgan bo'lsa, tahlilchi buni e'tiborsiz qoldirishi mumkin. breakout va asl trend chizig'idan foydalanishda davom eting. Bozor tahlilining ko'plab boshqa sohalarida bo'lgani kabi, tajriba va instinktga tayanish yaxshidir. Bunday bahsli masalalarda ular sizning eng yaxshi maslahatchilaringizdir.
Guruch. 4.9 Ba'zida bir kun ichida trend chizig'ining uzilishi tahlilchini ikkilanishga soladi: agar u hali ham to'g'ri bo'lsa, asl trend chizig'ini saqlab qolish kerakmi yoki yangisini chizish kerakmi? Murosaga kelish mumkin, unda asl tendentsiya chizig'i saqlanib qoladi, lekin nuqta chiziq bilan diagrammada yangi chiziq chiziladi. Qaysi biri to'g'riroq ekanini vaqt ko'rsatadi.
Natijaning statistik ahamiyati (p-qiymati) uning "haqiqatiga" ("namuna vakili" ma'nosida) ishonchning taxminiy o'lchovidir. Texnik jihatdan ko'proq gapiradigan bo'lsak, p-qiymati natijaning ishonchliligi bilan kattalikning kamayish tartibida o'zgarib turadigan o'lchovdir. Yuqori p-qiymati namunada topilgan o'zgaruvchilar o'rtasidagi munosabatlarga ishonchning past darajasiga to'g'ri keladi. Xususan, p-qiymati kuzatilgan natijani butun populyatsiyaga umumlashtirish bilan bog'liq xatolik ehtimolini ifodalaydi. Misol uchun, p-qiymati = 0,05 (ya'ni 1/20) tanlovda topilgan o'zgaruvchilar o'rtasidagi munosabat namunaning tasodifiy xususiyati bo'lishining 5% ehtimoli borligini ko'rsatadi. Boshqacha qilib aytadigan bo'lsak, agar populyatsiyada ma'lum munosabat mavjud bo'lmasa va siz shunga o'xshash tajribalarni ko'p marta o'tkazsangiz, unda tajribaning har yigirma takroridan birida siz o'zgaruvchilar o'rtasida bir xil yoki kuchliroq munosabatni kutishingiz mumkin.
Ko'pgina tadqiqotlarda p-qiymati 0,05 xatolik darajasi uchun "qabul qilinadigan chegara" hisoblanadi.
Qaysi ahamiyatga egalik darajasini haqiqatan ham “muhim” deb hisoblash kerakligini hal qilishda o'zboshimchalikdan qochishning hech qanday usuli yo'q. Natijalar noto'g'ri deb rad etiladigan ma'lum bir muhimlik darajasini tanlash juda o'zboshimchalikdir. Amalda, yakuniy qaror, odatda, turli xil ma'lumotlar bo'yicha o'tkazilgan ko'plab tahlillar va taqqoslashlar natijasida natijaning apriori (ya'ni, tajriba o'tkazilishidan oldin) bashorat qilinganligiga yoki posteriori aniqlanganiga bog'liq. ta'lim sohasining an'anasi. Odatda, ko'plab sohalarda p 0,05 natijasi statistik ahamiyatga ega bo'lgan maqbul chegara hisoblanadi, ammo shuni yodda tutish kerakki, bu daraja hali ham juda katta xatolik darajasini (5%) o'z ichiga oladi. P 0,01 darajasida muhim natijalar odatda statistik jihatdan ahamiyatli hisoblanadi va p 0,005 yoki p 0,001 darajasidagi natijalar odatda juda muhim hisoblanadi. Ammo shuni tushunish kerakki, ahamiyat darajalarining ushbu tasnifi o'zboshimchalik bilan amalga oshiriladi va u ma'lum bir tadqiqot sohasidagi amaliy tajriba asosida qabul qilingan norasmiy kelishuvdir.
Yuqorida aytib o'tilganidek, munosabatlarning kattaligi va ishonchliligi o'zgaruvchilar o'rtasidagi munosabatlarning ikki xil xususiyatini ifodalaydi. Biroq, ularni butunlay mustaqil deb aytish mumkin emas. Gapirmoqda umumiy til, normal o'lchamdagi namunadagi o'zgaruvchilar orasidagi bog'liqlik (bog'lanish) qanchalik katta bo'lsa, u shunchalik ishonchli bo'ladi.
Agar biz populyatsiyada mos keladigan o'zgaruvchilar o'rtasida hech qanday bog'liqlik yo'q deb faraz qilsak, u holda o'rganilayotgan tanlamada bu o'zgaruvchilar o'rtasida ham bog'liqlik bo'lmasligini kutish mumkin. Shunday qilib, namunadagi munosabatlar qanchalik kuchli bo'lsa, u olingan populyatsiyada munosabatlar mavjud emasligi ehtimoli shunchalik kam bo'ladi.
Namuna hajmi munosabatlarning ahamiyatiga ta'sir qiladi. Agar kuzatuvlar kam bo'lsa, unda bu o'zgaruvchilar uchun qiymatlarning mos ravishda bir nechta mumkin bo'lgan kombinatsiyasi mavjud va shuning uchun kuchli munosabatlarni ko'rsatadigan qiymatlar kombinatsiyasini tasodifan topish ehtimoli nisbatan yuqori.
Statistik ahamiyatga egalik darajasi qanday hisoblanadi. Faraz qilaylik, siz ikkita o'zgaruvchi o'rtasidagi bog'liqlik o'lchovini allaqachon hisoblab chiqdingiz (yuqorida tushuntirilganidek). Sizni kutayotgan navbatdagi savol: "Bu munosabatlar qanchalik muhim?" Masalan, ikkita o'zgaruvchi o'rtasidagi 40% tushuntirilgan dispersiya munosabatlarni muhim deb hisoblash uchun etarlimi? Javob: "Vaziyatga qarab." Ya'ni, ahamiyati asosan namuna hajmiga bog'liq. Yuqorida aytib o'tilganidek, juda katta namunalarda o'zgaruvchilar orasidagi juda zaif munosabatlar ham muhim bo'ladi, kichik namunalarda esa hatto juda kuchli munosabatlar ishonchli emas. Shunday qilib, statistik ahamiyatga egalik darajasini aniqlash uchun har bir tanlama hajmi uchun o'zgaruvchilar o'rtasidagi munosabatlarning "kattaligi" va "ahamiyati" o'rtasidagi munosabatni ifodalovchi funksiya kerak. Ushbu funktsiya sizga "ma'lum bir o'lchamdagi namunada ma'lum qiymatdagi (yoki undan ko'p) munosabatlarni olish qanchalik ehtimolligini, agar populyatsiyada bunday munosabatlar mavjud emasligini" aniq aytib beradi. Boshqacha qilib aytganda, bu funktsiya ahamiyatlilik darajasini (p-qiymati) va shuning uchun populyatsiyada berilgan munosabat mavjud emas degan taxminni noto'g'ri rad etish ehtimolini beradi. Ushbu "muqobil" gipoteza (populyatsiyada hech qanday munosabat yo'qligi) odatda nol gipoteza deb ataladi. Xatolik ehtimolini hisoblaydigan funktsiya chiziqli bo'lsa va faqat turli xil o'lchamlar uchun turli xil qiyaliklarga ega bo'lsa, ideal bo'lar edi. Afsuski, bu funktsiya ancha murakkab va har doim ham bir xil emas. Biroq, aksariyat hollarda uning shakli ma'lum va ma'lum o'lchamdagi namunalarni o'rganishda ahamiyatlilik darajasini aniqlash uchun ishlatilishi mumkin. Ushbu funktsiyalarning aksariyati normal deb ataladigan juda muhim taqsimotlar sinfi bilan bog'liq.
Hamkorligimiz yakunida, Gari Klein va men nihoyat qo'yilgan asosiy savol bo'yicha kelishuvga erishdik: qachon mutaxassisning sezgisiga ishonishimiz kerak? Bizning fikrimizcha, ma'noli intuitiv gaplarni bo'sh gaplardan ajratish hali ham mumkin. Buni badiiy ob'ektning haqiqiyligini tahlil qilish bilan solishtirish mumkin (uchun aniq natija Buni ob'ektni tekshirish bilan emas, balki ilova qilingan hujjatlarni o'rganish bilan boshlash yaxshidir). Kontekstning nisbiy o'zgarmasligini va uning qonuniyatlarini aniqlash qobiliyatini hisobga olgan holda, assotsiativ mexanizm vaziyatni tan oladi va tezda aniq prognozni (qaror) ishlab chiqadi. Agar bu shartlar bajarilsa, mutaxassisning sezgisiga ishonish mumkin.
Afsuski, assotsiativ xotira ham sub'ektiv asosli, lekin noto'g'ri sezgilarni keltirib chiqaradi. Shaxmat bo‘yicha yosh iste’dodning rivojlanishini kuzatib borgan har bir kishi ko‘nikma darhol egallanilmasligini va bu yo‘lda ba’zi xatolarga o‘zi haq ekaniga to‘liq ishonch bilan yo‘l qo‘yishini biladi. Mutaxassisning intuitsiyasini baholaganda, uning atrof-muhit belgilarini o'rganish uchun etarli imkoniyatga ega yoki yo'qligini har doim tekshirish kerak - hatto kontekst o'zgarmagan bo'lsa ham.
Kamroq barqaror, ishonchsiz kontekstda hukmning evristikasi faollashtiriladi. 1-tizim kontseptsiyalarni almashtirish va hech qanday bo'lmasligi kerak bo'lgan joyda izchillikni ta'minlash orqali qiyin savollarga tezkor javoblar berishi mumkin. Natijada, biz so'ralmagan savolga javob olamiz, lekin u tez va juda mantiqiy, shuning uchun 2-tizimning yumshoq va dangasa boshqaruvidan o'tishga qodir. Aytaylik, siz tizimning tijorat muvaffaqiyatini bashorat qilmoqchisiz. kompaniya va siz buni siz baholayotgan narsa deb o'ylaysiz, aslida esa sizning baholashingiz kompaniya rahbariyatining kuchi va malakasiga asoslanadi. O'zgartirish avtomatik ravishda sodir bo'ladi - siz 2-Tizim qabul qilgan va tasdiqlagan mulohazalar qayerdan kelib chiqqanini tushunmaysiz ham, agar bitta mulohaza ongda tug'ilsa, uni professional ishonch bilan qilingan muhim hukmdan sub'ektiv ravishda ajratib bo'lmaydi. . Shu sababli sub'ektiv e'tiqodni prognozning to'g'riligining ko'rsatkichi deb hisoblash mumkin emas: hukmlar - boshqa savollarga javoblar xuddi shu ishonch bilan ifodalanadi.
Siz hayron bo'lishingiz mumkin: nega Gari Klein va men uning so'zlariga bo'lgan ishonchiga qaramasdan, atrof-muhitning barqarorligi va mutaxassisning mashg'ulot tajribasiga qarab ekspert sezgisini baholashni darhol o'ylamaganmiz? Nega darhol javobni topa olmadingiz? Bu foydali izoh bo'lardi, chunki qaror boshidanoq bizni kutib turgan edi. Biz yong'in brigadalari rahbarlari va hamshiralarining muhim sezgilari Meehl ishlarini o'rgangan fond bozori tahlilchilari va mutaxassislarining muhim sezgilaridan farq qilishini oldindan bilardik.
Biz ko'p yillik mehnat va uzoq soat muhokamalar, cheksiz loyihalar almashinuvi va yuzlab elektron pochta xabarlarini qayta yaratish qiyin. Bir necha marta har birimiz hamma narsadan voz kechishga tayyor edik. Biroq, har doimgidek, muvaffaqiyatli loyihalarda bo'lgani kabi, biz asosiy xulosani tushunganimizdan so'ng, u boshidanoq aniq ko'rina boshladi.
Maqolamiz sarlavhasidan ko'rinib turibdiki, Klein va men kutganimizdan kamroq bahslashdik va deyarli barcha muhim masalalar bo'yicha birgalikda qaror qabul qildik. Biroq, biz dastlabki kelishmovchiliklarimiz shunchaki intellektual emasligini ham aniqladik. Bizda bir xil narsalar haqida turli xil his-tuyg'ular, didlar va qarashlar bor edi va yillar davomida ular hayratlanarli darajada kam o'zgardi. Bu har birimiz uni qiziqarli va qiziqarli deb bilishimizda yaqqol namoyon bo'ladi. Klein hali ham "buzilish" so'zidan irg'adi va qandaydir algoritm yoki rasmiy texnika xayoliy natijaga olib kelishini bilganida quvonadi. Algoritmlardagi nodir xatolarni ularni yaxshilash imkoniyati sifatida ko'rishga moyilman. Mutaxassis deb atalmish odam ishonchliligi nolga teng bo'lgan kontekstda bashorat qilganida va munosib kaltaklanganida yana xursandman. Biroq, biz uchun, oxir-oqibat, bizni ajratadigan his-tuyg'ulardan ko'ra, intellektual kelishuv muhimroq bo'ldi.
Eksperimentning (so'rovning) har qanday ilmiy va amaliy holatida tadqiqotchilar hamma odamlarni (umumiy aholi, populyatsiya) emas, balki faqat ma'lum bir namunani o'rganishlari mumkin. Misol uchun, biz nisbatan kichik bir guruh odamlarni, masalan, ma'lum bir kasallikdan aziyat chekayotganlarni o'rganayotgan bo'lsak ham, bizda tegishli resurslar yoki har bir bemorni sinab ko'rish zarurati hali ham juda dargumon. Buning o'rniga, populyatsiyadan namunani sinab ko'rish odatiy holdir, chunki u qulayroq va kamroq vaqt talab etadi. Agar shunday bo'lsa, namunadan olingan natijalar butun guruhning vakili ekanligini qanday bilamiz? Yoki, professional terminologiyadan foydalanish uchun, bizning tadqiqotimiz to'liq tavsiflanganiga amin bo'lishimiz mumkinmi? aholi, biz foydalangan namuna?
Bu savolga javob berish uchun test natijalarining statistik ahamiyatini aniqlash kerak. Statistik ahamiyati (Muhim daraja, qisqartirilgan Sig.), yoki /7-ahamiyat darajasi (p-daraja) -- berilgan natija tadqiqot tanlab olingan populyatsiyani to'g'ri ifodalash ehtimoli. E'tibor bering, bu faqat ehtimollik- ma'lum bir tadqiqot butun aholini to'g'ri tavsiflaydi, deb mutlaq ishonch bilan aytish mumkin emas. Eng yaxshi holatda, ahamiyat darajasi faqat bu juda mumkin degan xulosaga kelishi mumkin. Shunday qilib, muqarrar ravishda navbatdagi savol tug'iladi: berilgan natijani aholining to'g'ri tavsifi deb hisoblash uchun qanday ahamiyatga ega bo'lishi kerak?
Misol uchun, qanday ehtimollik qiymatida bunday imkoniyatlar tavakkal qilish uchun etarli deb aytishga tayyormisiz? Agar koeffitsient 100 dan 10 yoki 100 dan 50 bo'lsa-chi? Agar bu ehtimollik yuqoriroq bo'lsa-chi? 100 dan 90, 100 dan 95 yoki 100 dan 98 kabi koeffitsientlar haqida nima deyish mumkin? Xavf bilan bog'liq vaziyat uchun bu tanlov juda muammoli, chunki u insonning shaxsiy xususiyatlariga bog'liq.
Psixologiyada an'anaviy ravishda 100 tadan 95 yoki undan ko'p imkoniyat natijalarning to'g'ri bo'lish ehtimoli ularning butun aholi uchun umumlashtirilishi uchun etarlicha yuqori ekanligini anglatadi. Bu ko'rsatkich ilmiy va amaliy faoliyat jarayonida o'rnatilgan - uni qo'llanma sifatida tanlash kerak bo'lgan qonun yo'q (va haqiqatan ham, boshqa fanlarda ba'zida ahamiyatlilik darajasining boshqa qiymatlari tanlanadi).
Psixologiyada ular bu ehtimollik bilan bir necha bor harakat qilishadi. g'ayrioddiy tarzda. Namunaning populyatsiyani ifodalash ehtimoli o'rniga, namunaning ehtimoli ifodalamaydi aholi. Boshqacha qilib aytadigan bo'lsak, bu kuzatilgan munosabatlar yoki farqlarning tasodifiy bo'lish ehtimoli va populyatsiyaning mulki emas. Shunday qilib, tadqiqot natijalari to'g'ri bo'lishining 100da 95 ehtimoli bor deyish o'rniga, psixologlar natijalar noto'g'ri bo'lishining 100da 5 ehtimoli borligini aytishadi (xuddi natijalar to'g'ri bo'lishining 100da 40 ehtimoli kabi ularning noto'g'riligi foydasiga 100da 60 imkoniyat). Ehtimollik qiymati ba'zan foiz sifatida ifodalanadi, lekin ko'pincha o'nli kasr sifatida yoziladi. Masalan, 100 tadan 10 ta imkoniyat 0,1 ning o'nlik kasr sifatida ifodalanadi; 100 tadan 5 tasi 0,05 deb yoziladi; 100 dan 1 - 0,01. Ro'yxatga olishning ushbu shakli bilan chegara qiymati 0,05 ni tashkil qiladi. Natijani to'g'ri deb hisoblash uchun uning ahamiyatlilik darajasi bo'lishi kerak quyida bu raqam (esda tuting, bu natijaning ehtimoli noto'g'ri aholini tavsiflaydi). Terminologiyadan voz kechish uchun keling, "natijaning noto'g'ri bo'lish ehtimoli" (bu to'g'riroq deb ataladi) ni qo'shamiz. ahamiyat darajasi) odatda lotin harfi bilan belgilanadi r. Tajriba natijalarining tavsiflari odatda “natijalar ishonch darajasida muhim edi” kabi qisqacha bayonni o'z ichiga oladi (p(p) 0,05 dan kam (ya'ni 5% dan kam).
Shunday qilib, ahamiyat darajasi ( r) natijalarga erishish ehtimolini bildiradi Yo'q aholini ifodalaydi. Psixologiyada an'anaviy ravishda natijalar, agar qiymat bo'lsa, umumiy rasmni ishonchli aks ettiradi r 0,05 dan kam (ya'ni 5%). Biroq, bu faqat ehtimollik bayonoti va umuman shartsiz kafolat emas. Ba'zi hollarda bu xulosa to'g'ri bo'lmasligi mumkin. Aslida, agar biz ahamiyatlilik darajasining kattaligiga qarasak, bu qanchalik tez-tez sodir bo'lishi mumkinligini hisoblashimiz mumkin. Muhimlik darajasi 0,05 bo'lsa, 100 martadan 5 tasi noto'g'ri bo'lishi mumkin. 11a, bir qarashda, bu unchalik keng tarqalgan emasdek tuyuladi, lekin agar siz o'ylab ko'rsangiz, 100 tadan 5 ta imkoniyat 20 tadan 1 ga teng. Boshqacha qilib aytganda, har 20 holatdan bittasida natija bo'ladi. noto'g'ri. Bunday ko'rsatkichlar unchalik qulay emas va tadqiqotchilar buni qilishdan ehtiyot bo'lishlari kerak birinchi turdagi xatolar. Bu tadqiqotchilar haqiqiy natijalarni topdik deb o'ylaganda yuzaga keladigan xatoning nomi, lekin aslida ular topilmadi. Tadqiqotchilar natija topa olmagan, lekin aslida bittasi bor deb hisoblashlaridan iborat bo'lgan qarama-qarshi xato deyiladi. ikkinchi turdagi xatolar.
Bu xatolar, chunki amalga oshirilgan statistik tahlilning ehtimolini istisno qilib bo'lmaydi. Xatolik ehtimoli natijalarning statistik ahamiyatlilik darajasiga bog'liq. Natijani to'g'ri deb hisoblash uchun muhimlik darajasi 0,05 dan past bo'lishi kerakligini allaqachon ta'kidlagan edik. Albatta, ba'zi natijalar bundan pastroq va 0,001 (0,001 qiymati, natijalar noto'g'ri bo'lish ehtimoli 1 dan 1000 ga teng degan ma'noni anglatadi) dan past natijalarni ko'rish odatiy hol emas. P qiymati qanchalik kichik bo'lsa, natijalarning to'g'riligiga ishonchimiz shunchalik kuchli bo'ladi.
Jadvalda 7.2 statistik xulosa chiqarish imkoniyati to'g'risidagi ahamiyat darajalarining an'anaviy talqinini va munosabatlar (farqlar) mavjudligi to'g'risidagi qarorning asosini ko'rsatadi.
7.2-jadval
Psixologiyada qo'llaniladigan ahamiyat darajalarining an'anaviy talqini
Amaliy tadqiqotlar tajribasiga asoslanib, tavsiya etiladi: imkon qadar birinchi va ikkinchi turdagi xatolarga yo'l qo'ymaslik uchun, muhim xulosalar chiqarishda, darajaga e'tibor qaratib, farqlar (bog'lanishlar) mavjudligi to'g'risida qaror qabul qilish kerak. r n belgisi.
Statistik test(Statistik test - statistik ahamiyatga egalik darajasini aniqlash vositasidir. Bu haqiqiy gipoteza qabul qilinishini va noto'g'ri gipotezani rad etishni ta'minlaydigan hal qiluvchi qoidadir. yuqori ehtimollik.
Statistik mezonlar, shuningdek, ma'lum bir raqamni va raqamning o'zini hisoblash usulini ham bildiradi. Barcha mezonlar bitta asosiy maqsadda qo'llaniladi: aniqlash ahamiyat darajasi ular tahlil qiladigan ma'lumotlar (ya'ni, ma'lumotlarning namuna olingan populyatsiyani to'g'ri ko'rsatadigan haqiqiy ta'sirni aks ettirish ehtimoli).
Ba'zi testlar faqat normal taqsimlangan ma'lumotlar uchun ishlatilishi mumkin (va agar belgi intervalli shkalada o'lchansa) - bu testlar odatda deyiladi. parametrik. Boshqa mezonlardan foydalanib, siz deyarli har qanday tarqatish qonuni bilan ma'lumotlarni tahlil qilishingiz mumkin - ular deyiladi parametrik bo'lmagan.
Parametrik mezonlar - hisoblash formulasida taqsimlash parametrlarini o'z ichiga olgan mezonlar, ya'ni. vositalar va dispersiyalar (Talabaning t-testi, Fisherning F-testi va boshqalar).
Parametrik bo'lmagan mezonlar - bu taqsimot parametrlarini hisoblash formulasiga taqsimlash parametrlarini o'z ichiga olmaydi va chastotalar yoki darajalar bilan ishlashga asoslangan mezonlar (mezon) Q Rosenbaum mezoni U Manna - Uitni
Masalan, farqlarning ahamiyati Student t-testi bilan aniqlandi deganda, biz empirik qiymatni hisoblash uchun Student t-test usulidan foydalanilganligini tushunamiz, keyinchalik u jadvalga kiritilgan (kritik) qiymat bilan taqqoslanadi.
Empirik (biz tomonidan hisoblangan) va mezonning kritik qiymatlari (jadval) nisbati bo'yicha biz farazimiz tasdiqlangan yoki rad etilganligini aniqlashimiz mumkin. Ko'pgina hollarda, biz farqlarni muhim deb tan olishimiz uchun, mezonning empirik qiymati kritik qiymatdan oshib ketishi kerak, garchi mezonlar mavjud bo'lsa ham (masalan, Mann-Uitni testi yoki belgilar testi). qarama-qarshi qoidaga rioya qilishimiz kerak.
Ba'zi hollarda mezon uchun hisoblash formulasi o'rganilayotgan namunadagi kuzatishlar sonini o'z ichiga oladi, bu quyidagicha belgilanadi: p. Maxsus jadval yordamida biz berilgan empirik qiymat farqlarning statistik ahamiyatliligining qaysi darajasiga mos kelishini aniqlaymiz. Ko'pgina hollarda, mezonning bir xil empirik qiymati o'rganilayotgan namunadagi kuzatishlar soniga qarab muhim yoki ahamiyatsiz bo'lishi mumkin ( n ) yoki deb atalmishlardan erkinlik darajalari soni , deb belgilanadi v (g>) yoki qanday qilib df (Ba'zan d).
Bilish n yoki erkinlik darajalari soni, maxsus jadvallar yordamida (asosiylari 5-ilovada keltirilgan) biz mezonning kritik qiymatlarini aniqlashimiz va olingan empirik qiymatni ular bilan solishtirishimiz mumkin. Bu odatda shunday yoziladi: “qachon n = Mezonning 22 kritik qiymati t St = 2.07" yoki "da v (d) = Talaba testining 2 kritik qiymati = 4.30" va hokazo.
Odatda, afzallik hali ham parametrik mezonlarga beriladi va biz bu pozitsiyaga amal qilamiz. Ular ko'proq ishonchli deb hisoblanadi va ko'proq ma'lumot va chuqurroq tahlil qilish imkonini beradi. Matematik hisob-kitoblarning murakkabligiga kelsak, foydalanilganda kompyuter dasturlari bu qiyinchilik yo'qoladi (lekin ba'zilari ko'rinadi, ammo juda yengib o'tish mumkin).
- Ushbu darslikda biz statistik muammoni batafsil ko'rib chiqmaymiz
- gipotezalar (nul - R0 va muqobil - Hj) va statistik qarorlar qabul qilinadi, chunki psixologiya talabalari buni "Psixologiyada matematik usullar" fanida alohida o'rganadilar. Bundan tashqari, shuni ta'kidlash kerakki, tadqiqot hisobotini (kurs yoki diplom ishi, nashr) tayyorlashda statistik farazlar va statistik echimlar, qoida tariqasida, berilmaydi. Odatda, natijalarni tavsiflashda mezon ko'rsatiladi, zarur tavsiflovchi statistik ma'lumotlar (o'rtacha, sigma, korrelyatsiya koeffitsientlari va boshqalar), mezonlarning empirik qiymatlari, erkinlik darajalari va, albatta, muhimlik darajasining p-darajasi beriladi. . Keyin tekshirilayotgan gipoteza bo'yicha (odatda tengsizlik shaklida) erishilgan yoki erishilmagan muhimlik darajasini ko'rsatadigan mazmunli xulosa tuziladi.
