Pada tabel hasil perhitungan statistik pada makalah, diploma dan tesis master dalam psikologi, selalu ada indikator "p".

Misalnya, sesuai dengan tujuan penelitian Perbedaan tingkat kebermaknaan hidup pada remaja laki-laki dan perempuan dihitung.

	Berarti		Tes U Mann-Whitney	Tingkat signifikansi statistik (p)
	Putra (20 orang)	Cewek-cewek (5 orang)
Sasaran	28,9	35,2	17,5	0,027*
Proses	30,1	32,0	38,5	0,435
Hasil	25,2	29,0	29,5	0,164
Tempat kendali - "Aku"	20,3	23,6		0,067
Lokus Kontrol - "Hidup"	30,4	33,8	27,5	0,126
Kebermaknaan hidup	98,9	111,2		0,103

* - perbedaan signifikan secara statistik (p≤ 0,05)

Kolom kanan menunjukkan nilai "p" dan dari nilai itu seseorang dapat menentukan apakah perbedaan kebermaknaan hidup di masa depan pada anak laki-laki dan perempuan signifikan atau tidak. Aturannya sederhana:

• Jika tingkat signifikansi statistik “p” kurang dari atau sama dengan 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa perbedaan tersebut signifikan. Pada tabel di atas, perbedaan antara anak laki-laki dan perempuan signifikan dalam kaitannya dengan indikator "Tujuan" - kebermaknaan hidup di masa depan. Pada anak perempuan, indikator ini secara statistik secara signifikan lebih tinggi daripada anak laki-laki.
• Jika tingkat signifikansi statistik “p” lebih besar dari 0,05, maka disimpulkan bahwa perbedaan tersebut tidak signifikan. Pada tabel di atas, perbedaan antara anak laki-laki dan perempuan tidak signifikan untuk semua indikator lainnya, kecuali yang pertama.

Dari mana tingkat signifikansi statistik "p" berasal?

Tingkat signifikansi statistik dihitung program statistik beserta perhitungannya kriteria statistik. Dalam program ini, Anda juga dapat menetapkan batas kritis untuk tingkat signifikansi statistik dan indikator terkait akan disorot oleh program.

Misalnya, dalam program STATISTICA, saat menghitung korelasi, Anda dapat mengatur batas p, misalnya, 0,05, dan semua hubungan yang signifikan secara statistik akan disorot dengan warna merah.

Jika perhitungan kriteria statistik dilakukan secara manual, maka tingkat signifikansi “p” ditentukan dengan membandingkan nilai kriteria yang diperoleh dengan nilai kritis.

Apa yang ditunjukkan oleh tingkat signifikansi statistik "p"?

Semua perhitungan statistik adalah perkiraan. Tingkat pendekatan ini menentukan "r". Tingkat signifikansi ditulis sebagai pecahan desimal, misalnya, 0,023 atau 0,965. Jika kita mengalikan angka ini dengan 100, kita mendapatkan indikator p sebagai persentase: 2,3% dan 96,5%. Persentase ini mencerminkan kemungkinan bahwa asumsi kita tentang suatu hubungan, misalnya, antara agresivitas dan kecemasan, salah.

Yaitu, koefisien korelasi 0,58 antara agresivitas dan kecemasan diperoleh pada tingkat signifikansi statistik 0,05 atau probabilitas kesalahan 5%. Apa sebenarnya artinya ini?

Korelasi yang kami temukan berarti bahwa pola berikut diamati dalam sampel kami: semakin tinggi agresivitas, semakin tinggi kecemasan. Artinya, jika kita mengambil dua remaja, dan yang satu akan memiliki kecemasan yang lebih tinggi daripada yang lain, maka, mengetahui korelasi positifnya, kita dapat mengatakan bahwa remaja ini juga akan memiliki agresivitas yang lebih tinggi. Tetapi karena semuanya perkiraan dalam statistik, maka, dengan menyatakan ini, kami mengakui bahwa kami dapat membuat kesalahan, dan kemungkinan kesalahan adalah 5%. Artinya, setelah membuat 20 perbandingan seperti itu pada kelompok remaja ini, kita dapat membuat kesalahan dengan ramalan tentang tingkat agresivitas sekali, mengetahui kecemasan.

Tingkat signifikansi statistik mana yang lebih baik: 0,01 atau 0,05

Tingkat signifikansi statistik mencerminkan kemungkinan kesalahan. Oleh karena itu, hasil pada p=0,01 lebih akurat daripada pada p=0,05.

PADA penelitian psikologi dua tingkat signifikansi statistik yang dapat diterima dari hasil yang diterima:

p=0,01 - keandalan hasil yang tinggi analisis perbandingan atau analisis hubungan;

p=0,05 - akurasi yang cukup.

Saya harap artikel ini akan membantu Anda menulis makalah psikologi sendiri. Jika Anda memerlukan bantuan, silakan hubungi (semua jenis pekerjaan di bidang psikologi; perhitungan statistik).

Signifikansi Statistik

Hasil yang diperoleh dengan menggunakan prosedur penelitian tertentu disebut signifikan secara statistik jika probabilitas kemunculan acak mereka sangat kecil. Konsep ini dapat diilustrasikan dengan contoh melempar koin. Misalkan sebuah koin dilempar 30 kali; Muncul 17 kali kepala dan 13 kali muncul ekor. Melakukannya berarti Apakah ini penyimpangan dari hasil yang diharapkan (15 ekor dan 15 ekor), ataukah ini kebetulan? Untuk menjawab pertanyaan ini, Anda dapat, misalnya, melempar koin yang sama sebanyak 30 kali berturut-turut, dan pada saat yang sama perhatikan berapa kali rasio kepala dan ekor, sama dengan 17:13, diulang. Analisis statistik menyelamatkan kita dari proses yang membosankan ini. Dengan bantuannya, setelah lemparan 30 koin pertama, dimungkinkan untuk memperkirakan jumlah kemungkinan kemunculan acak dari 17 kepala dan 13 ekor. Perkiraan seperti itu disebut pernyataan probabilistik.

PADA literatur ilmiah dalam pernyataan probabilistik psikologi industri-organisasi di bentuk matematika dilambangkan dengan ekspresi R(kemungkinan)< (менее) 0,05 (5 %), которое следует читать как «вероятность менее 5 %». В примере с киданием монеты это утверждение будет означать, что если исследователь проведет 100 опытов, каждый раз кидая монету по 30 раз, то он может ожидать случайного выпадения комбинации из 17 «орлов» и 13 «решек» менее, чем в 5 опытах. Этот результат будет сочтен статистически значимым, поскольку в индустриально-организационной психологии уже давно приняты стандарты статистической значимости 0,05 и 0,01 (R< 0,01). Fakta ini penting untuk memahami literatur, tetapi tidak boleh diartikan bahwa tidak ada gunanya melakukan pengamatan yang tidak memenuhi standar ini. Yang disebut hasil penelitian tidak signifikan (pengamatan yang dapat diperoleh secara kebetulan) lagi satu atau lima kali dari 100) bisa sangat berguna untuk mengidentifikasi tren dan sebagai panduan untuk penelitian masa depan.

Perlu juga dicatat bahwa tidak semua psikolog setuju dengan standar dan prosedur tradisional (misalnya Cohen, 1994; Sauley & Bedeian, 1989). Masalah yang terkait dengan pengukuran itu sendiri tema utama karya banyak peneliti yang mempelajari keakuratan metode pengukuran dan prasyarat yang mendasarinya metode yang ada dan standar, serta mengembangkan dokter dan instrumen baru. Mungkin suatu saat di masa depan, penelitian dalam kekuatan ini akan mengarah pada perubahan standar tradisional untuk menilai signifikansi statistik, dan perubahan ini akan mendapatkan penerimaan universal. (Bab Kelima American Psychological Association menyatukan psikolog yang berspesialisasi dalam studi penilaian, pengukuran, dan statistik.)

Dalam laporan penelitian, pernyataan probabilistik seperti: R< 0,05, karena beberapa statistik yaitu, angka yang diperoleh sebagai hasil dari serangkaian prosedur komputasi matematis tertentu. Konfirmasi probabilistik diperoleh dengan membandingkan statistik ini dengan data dari tabel khusus yang diterbitkan untuk tujuan ini. Dalam penelitian psikologi industri-organisasi, statistik seperti: r, F, t, r>(baca "chi square") dan R(baca "banyak R"). Dalam setiap kasus, statistik (satu angka) yang diperoleh dari analisis serangkaian pengamatan dapat dibandingkan dengan angka-angka dari tabel yang dipublikasikan. Setelah itu, dimungkinkan untuk merumuskan pernyataan probabilistik tentang probabilitas mendapatkan angka ini secara acak, yaitu, untuk menarik kesimpulan tentang signifikansi pengamatan.

Untuk memahami kajian-kajian yang diuraikan dalam buku ini, cukup memiliki pemahaman yang jelas tentang konsep signifikansi statistik dan tidak serta merta mengetahui bagaimana statistik tersebut di atas dihitung. Namun, akan berguna untuk membahas satu asumsi yang mendasari semua prosedur ini. Ini adalah asumsi bahwa semua variabel yang diamati berdistribusi kira-kira hukum biasa. Selain itu, ketika membaca laporan penelitian psikologi industri-organisasi, tiga konsep lagi sering muncul yang berperan: peran penting Pertama, korelasi korelasi, kedua, variabel determinan/prediktor dan "ANOVA" ( analisis varians), ketiga, sekelompok metode statistik di bawah nama yang umum"meta-analisis".

STATISTIK KEANDALAN

- Bahasa inggris kredibilitas/validitas, statistik; Jerman Validitas, statistik. Konsistensi, objektivitas, dan kurangnya ambiguitas dalam uji statistik atau dalam C.L. kumpulan pengukuran. D. s. dapat diuji dengan mengulang tes yang sama (atau kuesioner) pada subjek yang sama untuk melihat apakah diperoleh hasil yang sama; atau perbandingan berbagai bagian tes yang seharusnya mengukur objek yang sama.

Antinazi. Ensiklopedia Sosiologi, 2009

Lihat apa itu "KANDALAN STATISTIK" di kamus lain:

STATISTIK KEANDALAN- Bahasa inggris. kredibilitas/validitas, statistik; Jerman Validitas, statistik. Konsistensi, objektivitas dan kurangnya ambiguitas dalam uji statistik atau dalam s. kumpulan pengukuran. D. s. dapat diverifikasi dengan mengulangi tes yang sama (atau ... ... Kamus dalam sosiologi

Dalam statistik, suatu nilai disebut signifikan secara statistik jika probabilitas kemunculannya secara kebetulan atau bahkan nilai yang lebih ekstrem kecil. Di sini, ekstrem dipahami sebagai tingkat penyimpangan statistik uji dari hipotesis nol. Perbedaannya disebut ... ... Wikipedia

fenomena fisik stabilitas statistik adalah bahwa dengan peningkatan ukuran sampel, frekuensi kejadian acak atau rata-rata kuantitas fisik cenderung ke beberapa nomor tetap. Fenomena statistik ... ... Wikipedia

KEANDALAN PERBEDAAN (kesamaan)- analitik prosedur statistik menetapkan tingkat signifikansi perbedaan atau persamaan antar sampel menurut indikator (variabel) yang dipelajari ... Modern proses pendidikan: konsep dan istilah dasar

PELAPORAN, STATISTIK Kamus akuntansi besar

PELAPORAN, STATISTIK- bentuk negara pengamatan statistik, di mana otoritas terkait menerima dari perusahaan (organisasi dan lembaga) informasi yang mereka butuhkan dalam bentuk dokumen pelaporan yang ditentukan secara hukum (laporan statistik) untuk ... Kamus Besar Ekonomi

Ilmu yang mempelajari cara-cara pengamatan sistematis terhadap fenomena massa kehidupan sosial manusia, menyusun deskripsi numerik dan pemrosesan ilmiah dari deskripsi ini. Jadi, statistik teoritis adalah ilmu ... ... kamus ensiklopedis F. Brockhaus dan I.A. Efron

Koefisien korelasi- (Koefisien korelasi) Koefisien korelasi adalah indikator statistik ketergantungan dua variabel acak Pengertian Koefisien Korelasi, Jenis Koefisien Korelasi, Sifat-Sifat Koefisien Korelasi, Perhitungan Dan Penerapannya ... ... Ensiklopedia investor

Statistik- (Statistik) Statistika adalah ilmu teori umum yang mempelajari perubahan kuantitatif dalam fenomena dan proses. Statistik pemerintah, layanan statistik, Rosstat (Goskomstat), data statistik, statistik permintaan, statistik penjualan, ... ... Ensiklopedia investor

Korelasi- (Korelasi) Korelasi adalah hubungan statistik dua atau lebih variabel acak Konsep korelasi, jenis korelasi, koefisien korelasi, analisis korelasi, korelasi harga, korelasi pasangan mata uang Konten Forex… … Ensiklopedia investor

Buku

• Penelitian dalam matematika dan matematika dalam penelitian: Koleksi metodis pada kegiatan penelitian siswa, Borzenko V.I.. Koleksi tersebut berisi perkembangan metodologi berlaku di organisasi kegiatan penelitian siswa. Bagian pertama dari koleksi dikhususkan untuk penerapan pendekatan penelitian di…

Sebelum mengumpulkan dan mempelajari data, psikolog eksperimental biasanya memutuskan bagaimana data akan dianalisis secara statistik. Seringkali peneliti menetapkan tingkat signifikansi, yang didefinisikan sebagai: statistik, lebih tinggi ( atau dibawah) yang berisi nilai-nilai yang memungkinkan kita untuk mempertimbangkan pengaruh faktor sebagai nonrandom. Peneliti biasanya menyajikan level ini dalam bentuk ekspresi probabilistik.

Di banyak eksperimen psikologis dapat dinyatakan sebagai " tingkat 0,05" atau " tingkat 0,01". Ini berarti bahwa hasil acak hanya akan terjadi dengan frekuensi 0,05 (1 dari waktu) atau 0,01 (1 dalam 100 kali). Hasil analisis statistik data yang memenuhi kriteria yang telah ditentukan ( baik itu 0,05, 0,01 atau bahkan 0,001), disebut di bawah ini sebagai signifikan secara statistik.

Perlu dicatat bahwa hasilnya mungkin tidak signifikan secara statistik, tetapi tetap menarik. Seringkali, terutama selama studi pendahuluan atau eksperimen yang melibatkan sejumlah kecil subjek atau ketika jumlah terbatas pengamatan, hasilnya mungkin tidak mencapai tingkat signifikansi statistik, tetapi menyarankan bahwa dalam penelitian lebih lanjut dengan kontrol yang lebih presisi dan lagi pengamatan akan menjadi lebih dapat diandalkan. Pada saat yang sama, pelaku eksperimen harus sangat berhati-hati dalam keinginannya untuk secara sengaja mengubah kondisi percobaan untuk mencapai hasil yang diinginkan dengan biaya berapa pun.

Dalam contoh lain dari rencana 2x2 Ji menggunakan dua jenis mata pelajaran dan dua jenis tugas untuk mempelajari pengaruh pengetahuan khusus pada menghafal informasi.

Dalam studi saya Ji mempelajari menghafal angka dan bidak catur (variabel A) anak-anak di kursi Olahraga Muda RECARO dan orang dewasa ( variabel B), yaitu, sesuai dengan rencana 2x2. Anak-anak berusia 10 tahun dan pandai catur, sedangkan orang dewasa baru mengenal permainan. Tugas pertama adalah mengingat posisi bidak di papan seperti saat bermain normal, dan mengembalikannya setelah bidak dilepas. Bagian lain dari tugas ini adalah menghafal serangkaian angka standar, seperti yang biasanya dilakukan saat menentukan IQ.

Ternyata pengetahuan khusus, seperti kemampuan bermain catur, memudahkan untuk mengingat informasi yang berkaitan dengan bidang ini, tetapi tidak pengaruh besar untuk mengingat angka. Orang dewasa, tidak terlalu berpengalaman dalam kebijaksanaan permainan kuno, ingat lebih sedikit angka, tetapi dalam menghafal angka mereka lebih berhasil.

Dalam tubuh laporan Ji memberi Analisis statistik, secara matematis mengkonfirmasi hasil yang disajikan.

Desain 2x2 adalah yang paling sederhana dari semua desain faktorial. Meningkatkan jumlah faktor atau tingkat faktor individu sangat memperumit rencana ini.

Tugas 3. Lima anak prasekolah disajikan dengan tes. Waktu untuk menyelesaikan setiap tugas adalah tetap. Akankah ada perbedaan yang signifikan secara statistik antara waktu penyelesaian? tiga pertama item tes?

jumlah mata pelajaran

Materi referensi

Tugas ini didasarkan pada teori analisis varians. Dalam kasus umum, tugas analisis varians adalah untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang memiliki dampak signifikan pada hasil percobaan. Analisis varians dapat digunakan untuk membandingkan rata-rata beberapa sampel jika jumlah sampel lebih dari dua. Untuk tujuan ini, analisis varians satu arah berfungsi.

Untuk menyelesaikan tugas yang ditetapkan, berikut ini diadopsi. Jika varians dari nilai parameter optimasi yang diperoleh dalam hal pengaruh faktor berbeda dari varians hasil tanpa adanya pengaruh faktor, maka faktor tersebut diakui sebagai signifikan.

Seperti dapat dilihat dari rumusan masalah, metode pengujian hipotesis statistik digunakan di sini, yaitu masalah pengujian dua varians empiris. Oleh karena itu, analisis varians didasarkan pada verifikasi varians dengan kriteria Fisher. Dalam tugas ini, perlu untuk memeriksa apakah perbedaan antara waktu penyelesaian yang pertama tiga tugas tes oleh masing-masing dari enam anak prasekolah.

Hipotesis nol (dasar) disebut H o. Inti dari e direduksi menjadi asumsi bahwa perbedaan antara parameter yang dibandingkan adalah nol (karenanya nama hipotesis - nol) dan bahwa perbedaan yang diamati adalah acak.

Hipotesis (alternatif) yang bersaing disebut H 1 , yang bertentangan dengan hipotesis nol.

Keputusan:

Dengan menggunakan metode analisis varians pada tingkat signifikansi = 0,05, kami akan menguji hipotesis nol (Hо) tentang adanya perbedaan yang signifikan secara statistik antara waktu penyelesaian tiga tugas pertama tes pada enam anak prasekolah.

Pertimbangkan tabel kondisi tugas, di mana kita menemukan waktu rata-rata untuk menyelesaikan masing-masing dari tiga tugas tes

jumlah mata pelajaran	Tingkat faktor
	Waktu untuk menyelesaikan tugas pertama tes (dalam detik).	Waktu untuk menyelesaikan tugas kedua tes (dalam detik).	Waktu untuk menyelesaikan tugas ketiga dari tes (dalam detik).
Rata-rata grup

Menemukan rata-rata keseluruhan:

Untuk memperhitungkan signifikansi perbedaan waktu dari setiap pengujian, varians sampel total dibagi menjadi dua bagian, yang pertama disebut varians faktor, dan yang kedua adalah residual.

Hitung jumlah total simpangan kuadrat varian dari total rata-rata menggunakan rumus

atau , di mana p adalah jumlah pengukuran waktu untuk menyelesaikan tugas tes, q adalah jumlah mata pelajaran. Untuk melakukan ini, kami akan membuat opsi tabel kotak

jumlah mata pelajaran	Tingkat faktor
	Waktu untuk menyelesaikan tugas pertama tes (dalam detik).	Waktu untuk menyelesaikan tugas kedua tes (dalam detik).	Waktu untuk menyelesaikan tugas ketiga dari tes (dalam detik).