บทบาทของการวิเคราะห์ทางสถิติในการกำหนดความสามารถทั่วไปทางสถิติของผลการวิจัย

การวิเคราะห์ทางสถิติมีบทบาทสำคัญในการกำหนดความสามารถทั่วไปทางสถิติของผลการวิจัย ความสามารถทั่วไปทางสถิติหมายถึงขอบเขตที่ผลลัพธ์ของการศึกษาสามารถนำไปใช้กับประชากรที่ใหญ่กว่ากลุ่มตัวอย่างที่กำลังศึกษาอยู่

ในการระบุความสามารถทั่วไปทางสถิติของผลการวิจัย นักวิจัยมักจะใช้การทดสอบทางสถิติ เช่น การทดสอบค่า t, ANOVA หรือการวิเคราะห์การถดถอย การทดสอบเหล่านี้ทำให้นักวิจัยสามารถคำนวณค่า p ซึ่งเป็นความน่าจะเป็นที่ผลการศึกษาจะเกิดขึ้นโดยบังเอิญ หากค่า p ต่ำกว่าเกณฑ์ที่กำหนด (โดยทั่วไปคือ 0.05) ผลลัพธ์จะถือว่ามีนัยสำคัญทางสถิติและมีแนวโน้มที่จะทำให้เป็นข้อมูลทั่วไปสำหรับประชากรจำนวนมากขึ้น

นอกจากการทดสอบทางสถิติแล้ว นักวิจัยยังสามารถพิจารณาปัจจัยอื่นๆ ที่อาจส่งผลต่อความสามารถทั่วไปของการค้นพบ เช่น ขนาดตัวอย่าง วิธีการสุ่มตัวอย่าง และลักษณะของประชากรที่ทำการศึกษา

โดยสรุป การวิเคราะห์ทางสถิติมีบทบาทสำคัญในการกำหนดความสามารถทั่วไปทางสถิติของผลการวิจัย โดยอนุญาตให้นักวิจัยทดสอบความน่าจะเป็นที่ผลลัพธ์ของพวกเขาเกิดขึ้นโดยบังเอิญ และโดยการพิจารณาปัจจัยที่อาจส่งผลต่อความสามารถทั่วไปของผลการวิจัย

ใส่ความเห็น

อีเมลของคุณจะไม่แสดงให้คนอื่นเห็น ช่องข้อมูลจำเป็นถูกทำเครื่องหมาย *

บทบาทของการวิเคราะห์ทางสถิติในการระบุนัยสำคัญทางสถิติของผลการวิจัย

การวิเคราะห์ทางสถิติมีบทบาทสำคัญในการระบุนัยสำคัญทางสถิติของผลการวิจัย นัยสำคัญทางสถิติหมายถึงความน่าจะเป็นที่ผลลัพธ์ของการศึกษาเกิดขึ้นโดยบังเอิญแทนที่จะเป็นผลสะท้อนที่แท้จริงของประชากรที่กำลังศึกษา

ในการระบุนัยสำคัญทางสถิติของผลการวิจัย นักวิจัยมักจะใช้การทดสอบสมมติฐานทางสถิติ เช่น t-test, ANOVA หรือการวิเคราะห์การถดถอย การทดสอบเหล่านี้ทำให้นักวิจัยสามารถคำนวณค่า p ซึ่งเป็นความน่าจะเป็นที่ผลการศึกษาจะเกิดขึ้นโดยบังเอิญ หากค่า p ต่ำกว่าเกณฑ์ที่กำหนด (โดยทั่วไปคือ 0.05) ผลลัพธ์จะถือว่ามีนัยสำคัญทางสถิติและมีแนวโน้มที่จะสะท้อนถึงประชากรที่กำลังศึกษาได้อย่างถูกต้อง

โดยสรุป การวิเคราะห์ทางสถิติมีบทบาทสำคัญในการระบุนัยสำคัญทางสถิติของผลการวิจัย โดยอนุญาตให้นักวิจัยทดสอบความน่าจะเป็นที่ผลลัพธ์ของพวกเขาเกิดขึ้นโดยบังเอิญ และกำหนดความเป็นไปได้ที่ผลลัพธ์เหล่านั้นจะสะท้อนถึงประชากรที่กำลังศึกษาได้อย่างถูกต้อง

ใส่ความเห็น

อีเมลของคุณจะไม่แสดงให้คนอื่นเห็น ช่องข้อมูลจำเป็นถูกทำเครื่องหมาย *

บทบาทของการวิเคราะห์ทางสถิติในการพิจารณาความตรงทางสถิติของผลการวิจัย

การวิเคราะห์ทางสถิติมีบทบาทสำคัญในการกำหนดความถูกต้องทางสถิติของผลการวิจัย ความตรงทางสถิติหมายถึงขอบเขตที่ผลลัพธ์ของการศึกษาสะท้อนถึงประชากรที่กำลังศึกษาได้อย่างถูกต้อง

การวิเคราะห์ทางสถิติใช้เพื่อกำหนดความถูกต้องทางสถิติของผลการวิจัยโดยการทดสอบนัยสำคัญทางสถิติของผลลัพธ์ นัยสำคัญทางสถิติหมายถึงความน่าจะเป็นที่ผลลัพธ์ของการศึกษาเกิดขึ้นโดยบังเอิญแทนที่จะเป็นผลสะท้อนที่แท้จริงของประชากรที่กำลังศึกษา หากผลการศึกษามีนัยสำคัญทางสถิติ ก็มีความเป็นไปได้สูงที่ผลการศึกษาจะสะท้อนถึงประชากรที่กำลังศึกษาได้อย่างถูกต้อง

ในการระบุนัยสำคัญทางสถิติของผลการศึกษา นักวิจัยมักจะใช้การทดสอบทางสถิติ เช่น การทดสอบค่า t, ANOVA หรือการวิเคราะห์การถดถอย การทดสอบเหล่านี้ทำให้นักวิจัยสามารถคำนวณค่า p ซึ่งเป็นความน่าจะเป็นที่ผลการศึกษาจะเกิดขึ้นโดยบังเอิญ หากค่า p ต่ำกว่าเกณฑ์ที่กำหนด (โดยทั่วไปคือ 0.05) ผลลัพธ์จะถือว่ามีนัยสำคัญทางสถิติและมีแนวโน้มที่จะสะท้อนถึงประชากรที่กำลังศึกษาได้อย่างถูกต้อง

โดยสรุป การวิเคราะห์ทางสถิติมีบทบาทสำคัญในการกำหนดความถูกต้องทางสถิติของผลการวิจัย โดยอนุญาตให้นักวิจัยทดสอบนัยสำคัญทางสถิติของผลการวิจัย และพิจารณาความเป็นไปได้ที่ผลการวิจัยจะสะท้อนถึงประชากรที่กำลังศึกษาได้อย่างถูกต้อง

ใส่ความเห็น

อีเมลของคุณจะไม่แสดงให้คนอื่นเห็น ช่องข้อมูลจำเป็นถูกทำเครื่องหมาย *

บทบาทของการวิเคราะห์ทางสถิติในการระบุรูปแบบและแนวโน้มของข้อมูลผ่านการแสดงกราฟิก

การวิเคราะห์ทางสถิติมีบทบาทสำคัญในการระบุรูปแบบและแนวโน้มของข้อมูลผ่านการแสดงกราฟิก กราฟเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์สำหรับการแสดงภาพข้อมูล และสามารถช่วยนักวิจัยในการระบุรูปแบบและแนวโน้มที่อาจไม่ปรากฏให้เห็นในทันทีจากข้อมูลดิบ

มีกราฟหลายประเภทที่สามารถใช้แสดงข้อมูล ได้แก่ กราฟแท่ง กราฟเส้น แผนภาพกระจาย และแผนภาพกล่อง กราฟแต่ละประเภทเหมาะกับข้อมูลและคำถามวิจัยประเภทต่างๆ

ตัวอย่างเช่น กราฟแท่งมีประโยชน์สำหรับการเปรียบเทียบค่าของตัวแปรที่เป็นหมวดหมู่หรือแยกจากกัน กราฟเส้นมีประโยชน์ในการแสดงแนวโน้มในช่วงเวลาหนึ่งหรือเพื่อเปรียบเทียบค่าของตัวแปรต่อเนื่อง แผนภาพกระจายมีประโยชน์สำหรับการตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่อเนื่องสองตัว แผนภาพกล่องมีประโยชน์สำหรับการแสดงการกระจายของตัวแปรต่อเนื่องและการระบุค่าผิดปกติ

ด้วยการใช้การวิเคราะห์ทางสถิติเพื่อสร้างกราฟและการแสดงภาพข้อมูล นักวิจัยสามารถระบุรูปแบบและแนวโน้มในข้อมูลได้ง่ายขึ้น และสามารถสรุปผลการวิจัยได้แม่นยำยิ่งขึ้น

ใส่ความเห็น

อีเมลของคุณจะไม่แสดงให้คนอื่นเห็น ช่องข้อมูลจำเป็นถูกทำเครื่องหมาย *

บทบาทของการวิเคราะห์ทางสถิติในการกำหนดความน่าเชื่อถือทางสถิติของผลการวิจัย

การวิเคราะห์ทางสถิติมีบทบาทสำคัญในการกำหนดความน่าเชื่อถือทางสถิติของผลการวิจัย ความน่าเชื่อถือทางสถิติหมายถึงความสอดคล้องและความเสถียรของผลการวิจัยเมื่อเวลาผ่านไปและในกลุ่มตัวอย่างหรือประชากรที่แตกต่างกัน

มีการทดสอบทางสถิติหลายอย่างที่สามารถใช้เพื่อกำหนดความน่าเชื่อถือทางสถิติของผลการวิจัย ได้แก่:

ความน่าเชื่อถือของการทดสอบซ้ำ

นี่คือการวัดความสอดคล้องของผลการวิจัยเมื่อเวลาผ่านไป คำนวณโดยการจัดการวัดเดียวกันกับผู้เข้าร่วมกลุ่มเดียวกันที่จุดสองจุดในเวลาที่แตกต่างกัน และคำนวณความสัมพันธ์ระหว่างคะแนนทั้งสองชุด

ความน่าเชื่อถือระหว่างผู้ประเมิน

นี่คือการวัดความสอดคล้องของผลการวิจัยเมื่อมีการใช้ผู้ประเมินหรือผู้สังเกตการณ์ที่แตกต่างกันในการรวบรวมข้อมูล คำนวณโดยการเปรียบเทียบคะแนนของผู้ประเมินหรือผู้สังเกตการณ์หลายคน และคำนวณความสัมพันธ์ระหว่างคะแนนของพวกเขา

ความน่าเชื่อถือความสอดคล้องภายใน

นี่คือการวัดความสอดคล้องของผลการวิจัยภายในการวัดหรือการทดสอบครั้งเดียว คำนวณโดยการเปรียบเทียบคะแนนของรายการต่างๆ ในการวัดหรือการทดสอบเดียวกัน และคำนวณความสัมพันธ์ระหว่างคะแนน

ด้วยการใช้การวิเคราะห์ทางสถิติเพื่อกำหนดความน่าเชื่อถือทางสถิติของผลการวิจัย นักวิจัยสามารถเพิ่มความน่าเชื่อถือและความแม่นยำของงานวิจัยของตน และสรุปข้อสรุปที่ชัดเจนยิ่งขึ้นจากการศึกษาของตนได้

ใส่ความเห็น

อีเมลของคุณจะไม่แสดงให้คนอื่นเห็น ช่องข้อมูลจำเป็นถูกทำเครื่องหมาย *

บทบาทของการวิเคราะห์ทางสถิติในการระบุความสัมพันธ์และความสัมพันธ์ในข้อมูลการวิจัย

การวิเคราะห์ทางสถิติมีบทบาทสำคัญในการระบุความสัมพันธ์และความสัมพันธ์ในข้อมูลการวิจัย ความสัมพันธ์หมายถึงความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสองตัว โดยที่ตัวแปรหนึ่งเชื่อมโยงกับอีกตัวแปรหนึ่งไม่ทางใดก็ทางหนึ่ง ความสัมพันธ์หมายถึงการเชื่อมต่อหรือเชื่อมโยงระหว่างตัวแปรตั้งแต่สองตัวขึ้นไป

มีการทดสอบทางสถิติหลายอย่างที่สามารถใช้เพื่อระบุความสัมพันธ์และความสัมพันธ์ในข้อมูลการวิจัย การทดสอบทางสถิติทั่วไปบางอย่างสำหรับการระบุความสัมพันธ์ ได้แก่ ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของเพียร์สันและค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์อันดับของสเปียร์แมน การทดสอบเหล่านี้วัดความแข็งแกร่งและทิศทางของความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่อเนื่องสองตัว

สำหรับการระบุความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรเชิงหมวดหมู่ นักวิจัยสามารถใช้การทดสอบต่างๆ เช่น การทดสอบไคสแควร์หรือการทดสอบที่แน่นอนของฟิชเชอร์ การทดสอบเหล่านี้ใช้เพื่อระบุว่ามีความสัมพันธ์ที่สำคัญระหว่างตัวแปรหมวดหมู่สองตัวแปรหรือไม่

นอกจากการทดสอบเหล่านี้แล้ว นักวิจัยยังสามารถใช้การวิเคราะห์การถดถอยเพื่อระบุความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่างๆ การวิเคราะห์การถดถอยเป็นเทคนิคทางสถิติที่ใช้ในการจำลองความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรตามและตัวแปรอิสระตั้งแต่หนึ่งตัวขึ้นไป

เมื่อใช้การวิเคราะห์ทางสถิติเพื่อระบุความสัมพันธ์และความสัมพันธ์ในข้อมูลการวิจัย นักวิจัยสามารถเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรได้ดีขึ้นและสามารถสรุปผลการวิจัยได้อย่างถูกต้องมากขึ้น

ใส่ความเห็น

อีเมลของคุณจะไม่แสดงให้คนอื่นเห็น ช่องข้อมูลจำเป็นถูกทำเครื่องหมาย *

บทบาทของการวิเคราะห์ทางสถิติในการทดสอบหานัยสำคัญทางสถิติในการวิจัย

การวิเคราะห์ทางสถิติมีบทบาทสำคัญในการทดสอบนัยสำคัญทางสถิติในการวิจัย นัยสำคัญทางสถิติ หมายถึง ความน่าจะเป็นที่ผลการศึกษาเกิดขึ้นโดยบังเอิญ เพื่อตรวจสอบว่าผลการศึกษามีนัยสำคัญทางสถิติหรือไม่ นักวิจัยทำการทดสอบทางสถิติเพื่อคำนวณความน่าจะเป็นที่ผลลัพธ์ที่สังเกตได้อาจเกิดขึ้นโดยบังเอิญเพียงอย่างเดียว

มีการทดสอบทางสถิติหลายแบบที่สามารถใช้เพื่อทดสอบนัยสำคัญทางสถิติ ขึ้นอยู่กับคำถามการวิจัยเฉพาะที่กำลังศึกษาและลักษณะของข้อมูลที่กำลังวิเคราะห์ การทดสอบทางสถิติทั่วไปบางอย่าง ได้แก่ การทดสอบค่า t, ANOVA และการทดสอบไคสแควร์

เพื่อทำการทดสอบทางสถิติ อันดับแรก นักวิจัยต้องระบุสมมติฐานว่าง ซึ่งเป็นข้อความเกี่ยวกับประชากรที่กำลังศึกษาโดยถือว่าไม่มีความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรที่กำลังตรวจสอบ สมมติฐานที่เป็นโมฆะจะถูกทดสอบกับสมมติฐานทางเลือก ซึ่งเป็นคำสั่งที่อนุมานว่ามีความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรที่กำลังตรวจสอบ

จากนั้นจึงใช้การทดสอบทางสถิติเพื่อคำนวณความน่าจะเป็นที่ผลลัพธ์ที่สังเกตได้เกิดขึ้นโดยบังเอิญเพียงอย่างเดียว โดยกำหนดให้สมมติฐานว่างเป็นจริง หากความน่าจะเป็นนี้หรือที่เรียกว่าค่า p น้อยกว่าระดับนัยสำคัญที่กำหนดไว้ล่วงหน้า (ปกติคือ 0.05) สมมติฐานว่างจะถูกปฏิเสธและถือว่าผลลัพธ์มีนัยสำคัญทางสถิติ

โดยสรุป การวิเคราะห์ทางสถิติใช้ในการวิจัยเพื่อทดสอบนัยสำคัญทางสถิติโดยทำการทดสอบทางสถิติเพื่อคำนวณความน่าจะเป็นที่ผลลัพธ์ที่สังเกตได้เกิดขึ้นโดยบังเอิญเพียงอย่างเดียว หากความน่าจะเป็นต่ำเพียงพอ ผลลัพธ์จะถือว่ามีนัยสำคัญทางสถิติและยอมรับสมมติฐานทางเลือก

ใส่ความเห็น

อีเมลของคุณจะไม่แสดงให้คนอื่นเห็น ช่องข้อมูลจำเป็นถูกทำเครื่องหมาย *

บทบาทของการวิเคราะห์ทางสถิติในการระบุแนวโน้มและรูปแบบในข้อมูลการวิจัย

การวิเคราะห์ทางสถิติมีบทบาทสำคัญในการระบุแนวโน้มและรูปแบบในข้อมูลการวิจัย การทดสอบและเทคนิคทางสถิติถูกนำมาใช้เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลและระบุแนวโน้มและรูปแบบที่อาจไม่ปรากฏให้เห็นในทันทีเพียงแค่ดูที่ข้อมูล

ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์ทางสถิติสามารถใช้เพื่อระบุแนวโน้มและรูปแบบเมื่อเวลาผ่านไป เช่น การเปลี่ยนแปลงในอัตราของโรคเฉพาะ หรือผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงนโยบายต่ออัตราการเกิดอาชญากรรม การวิเคราะห์ทางสถิติยังสามารถใช้เพื่อระบุรูปแบบและแนวโน้มของข้อมูลภาคตัดขวาง เช่น ความสัมพันธ์ระหว่างรายได้และระดับการศึกษา หรือความสัมพันธ์ระหว่างอายุกับผลลัพธ์ด้านสุขภาพ

โดยการระบุแนวโน้มและรูปแบบในข้อมูลการวิจัย การวิเคราะห์ทางสถิติสามารถช่วยให้นักวิจัยได้ข้อสรุปที่มีความหมายจากข้อมูลและทำการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลโดยอิงตามข้อมูล การวิเคราะห์ทางสถิติยังสามารถช่วยนักวิจัยระบุความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่างๆ และคาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคตตามแนวโน้มและรูปแบบที่ระบุในข้อมูล

โดยรวมแล้ว การวิเคราะห์ทางสถิติมีบทบาทสำคัญในการระบุแนวโน้มและรูปแบบในข้อมูลการวิจัย ซึ่งสามารถช่วยนักวิจัยในการสรุปผลที่มีความหมายจากข้อมูลและตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลโดยอิงตามข้อมูล

ใส่ความเห็น

อีเมลของคุณจะไม่แสดงให้คนอื่นเห็น ช่องข้อมูลจำเป็นถูกทำเครื่องหมาย *

บทบาทของการวิเคราะห์ทางสถิติในการพิจารณาความเที่ยงและความตรงของผลการวิจัย

การวิเคราะห์ทางสถิติมีบทบาทสำคัญในการกำหนดความน่าเชื่อถือและความถูกต้องของผลการวิจัย ความน่าเชื่อถือหมายถึงความสอดคล้องของผลการวิจัย ในขณะที่ความถูกต้องหมายถึงความถูกต้องของผลการวิจัย

การวิเคราะห์ทางสถิติใช้เพื่อกำหนดความน่าเชื่อถือและความถูกต้องของผลการวิจัยโดยการเปรียบเทียบข้อมูลที่สังเกตกับข้อมูลที่คาดการณ์ไว้ตามคำถามการวิจัยและสมมติฐาน การทดสอบทางสถิติใช้เพื่อระบุความน่าจะเป็นที่ผลลัพธ์ที่สังเกตได้เกิดจากความบังเอิญหรือว่ามีนัยสำคัญทางสถิติหรือไม่ ซึ่งบ่งชี้ว่าผลลัพธ์ไม่น่าจะเกิดขึ้นโดยบังเอิญ

หากผลลัพธ์ของการวิเคราะห์ทางสถิติมีนัยสำคัญทางสถิติ แสดงว่าผลลัพธ์ไม่น่าจะเกิดขึ้นโดยบังเอิญและสนับสนุนคำถามและสมมติฐานการวิจัย สิ่งนี้บ่งชี้ว่าผลการวิจัยมีแนวโน้มที่จะเชื่อถือได้และถูกต้อง ในทางกลับกัน หากผลลัพธ์ไม่มีนัยสำคัญทางสถิติ แสดงว่าผลลัพธ์นั้นน่าจะเกิดขึ้นโดยบังเอิญและไม่สนับสนุนคำถามและสมมติฐานการวิจัย ในกรณีนี้ ผลการวิจัยอาจไม่น่าเชื่อถือหรือถูกต้อง

โดยรวมแล้ว การวิเคราะห์ทางสถิติมีบทบาทสำคัญในการกำหนดความน่าเชื่อถือและความถูกต้องของผลการวิจัยโดยการเปรียบเทียบข้อมูลที่สังเกตกับข้อมูลที่คาดการณ์ไว้ตามคำถามการวิจัยและสมมติฐาน และกำหนดความน่าจะเป็นที่ผลลัพธ์ที่สังเกตได้นั้นเกิดจากความบังเอิญ

ใส่ความเห็น

อีเมลของคุณจะไม่แสดงให้คนอื่นเห็น ช่องข้อมูลจำเป็นถูกทำเครื่องหมาย *

บทบาทของการวิเคราะห์ทางสถิติในการทดสอบสมมติฐานในการวิจัย

การวิเคราะห์ทางสถิติมีบทบาทสำคัญในการทดสอบสมมติฐานในการวิจัย สมมติฐานคือการคาดคะเนหรือการเดาที่มีการศึกษาเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสองตัวหรือมากกว่า การวิเคราะห์ทางสถิติใช้เพื่อทดสอบสมมติฐานโดยการเปรียบเทียบข้อมูลที่สังเกตได้กับข้อมูลที่คาดการณ์ไว้ตามสมมติฐาน

มีหลายขั้นตอนที่เกี่ยวข้องในการทดสอบสมมติฐานโดยใช้การวิเคราะห์ทางสถิติ:

กำหนดคำถามการวิจัย

ขั้นตอนแรกในการทดสอบสมมติฐานโดยใช้การวิเคราะห์ทางสถิติคือการกำหนดคำถามการวิจัยที่คุณกำลังพยายามตอบ วิธีนี้จะช่วยคุณกำหนดการทดสอบทางสถิติที่เหมาะสมที่จะใช้และสมมติฐานที่คุณจะทดสอบ

พัฒนาสมมติฐาน

ขั้นตอนต่อไปคือการพัฒนาสมมติฐานที่คุณจะทดสอบ สิ่งนี้อาจเกี่ยวข้องกับการกำหนดสมมติฐานว่าง ซึ่งเป็นข้อความว่าไม่มีความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรที่กำลังศึกษา และสมมติฐานทางเลือก ซึ่งเป็นข้อความว่ามีความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรที่กำลังศึกษา

รวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูล

ขั้นตอนต่อไปคือการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้การทดสอบทางสถิติที่เหมาะสม ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการทดสอบทางสถิติ การสร้างกราฟและตาราง และการตีความผลลัพธ์

กำหนดนัยสำคัญทางสถิติ

ในที่สุด ผลลัพธ์ทางสถิติจะถูกใช้เพื่อกำหนดนัยสำคัญทางสถิติของสิ่งที่ค้นพบ หากผลลัพธ์มีนัยสำคัญทางสถิติ แสดงว่าผลลัพธ์ไม่น่าจะเกิดขึ้นโดยบังเอิญและสนับสนุนสมมติฐานทางเลือก หากผลลัพธ์ไม่มีนัยสำคัญทางสถิติ แสดงว่าผลลัพธ์นั้นน่าจะเกิดขึ้นโดยบังเอิญและไม่สนับสนุนสมมติฐานทางเลือก

โดยรวมแล้ว การวิเคราะห์ทางสถิติมีบทบาทสำคัญในการทดสอบสมมติฐานในการวิจัยโดยการเปรียบเทียบข้อมูลที่สังเกตได้กับข้อมูลที่คาดการณ์ไว้ตามสมมติฐานและกำหนดนัยสำคัญทางสถิติของสิ่งที่ค้นพบ

ใส่ความเห็น

อีเมลของคุณจะไม่แสดงให้คนอื่นเห็น ช่องข้อมูลจำเป็นถูกทำเครื่องหมาย *