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統計的有意性は、実験から得られたデータを解釈するときに理解する重要な概念です。 「統計的有意性」という用語は、実験的研究で実行されたアクションではなく、偶然の結果によって結果が発生した確率を指します。 .05以上の統計的有意性は、研究結果を無効にするのに十分大きいと考えられています。したがって、実験中に記録されたデータを使用する場合、この値を正しく計算することが重要です。
データが支持または反証することになっている仮説を書きます。仮説の性質から、統計的有意性を計算するために片側または両側の統計分析を使用するかどうかがわかります。 「統計試験で女性は男性よりも高いスコアを獲得する可能性が高い」など、1つの変数に焦点を当てた質問に答えようとする場合、片側計算が使用されます。 「統計試験で男性のスコアと女性のスコアの間に有意差はありますか？」などのオープンエンドの仮説を検討する場合は、両側アプローチを使用する必要があります。
データを整理します。一枚の紙に2列を作ります。実験の1つの結果と一致するすべての結果を1つの列に入れ、すべての結果が別の列の別の結果と一致します。統計検定の例を使用すると、片側検定の場合、テストで得点の高い女子生徒ごとに集計マークを置く列を1つ作成し、得点の高い男子生徒を追跡するために1列作成できます。両側の計算では、1つの列に各女性の高得点をどれだけ高くし、別の列に各男性の高得点をどれだけ高くしたかを指定します。
これらの結果を達成する確率を偶然計算します。片側検定の場合、二項分布の計算を使用してこれを行います。この計算を行うには、グラフまたは統計計算機を使用します。 1つの結果を成功と定義し（たとえば、得点の高い女性の数）、この数を試行回数（クラスに何人の生徒がいたか）とともに計算機に接続する必要があります。この計算を行うと、結果が2倍になります。
統計表で試行回数とテストのタイプの重要な値を調べます。この数値をステップ3で取得した値と比較します。統計が表の統計よりも高い場合、結果は統計的に有意です。そうでない場合、調査結果は統計的に重要ではありません。