如果您想确定某事的有效性，可以考虑计算统计显著性。虽然统计显著性是统计学课程的教学内容，但它也可用于包括商业在内的各种不同行业。这篇文章为大家带来香港统计学硕士如何计算统计意义?
一、什么是统计意义?
统计意义是指两个或多个变量之间的关系并非由随机机会造成的可能性。从本质上讲，它是证明某种统计的可靠性的一种方法。它的两个主要组成部分是样本量和效应量。在使用统计假设检验时，如果对结果的置信度达到一定水平，就可以认为数据集的结果具有统计意义。在统计假设检验中，这意味着在零假设下，假设不可能发生。根据零假设，相关变量之间不存在任何关系。
二、统计意义为何重要?
在商业领域，统计显著性非常重要，因为它可以帮助您了解，您所实施的变革可以积极地归因于各种指标。例如，如果您最近实施了一个新的应用程序来帮助您的办公室提高工作效率，那么统计显著性就能让您确信，该应用程序对贵公司的整体工作流程产生了积极影响。也就是说，该应用程序的影响具有统计学意义，并提供了价值。如果结果表明该应用程序在统计意义上并不显著，这意味着您的业务成本和应用程序都面临风险。请务必衡量每项结果的统计意义，以获得更全面的计算和结果。
为了帮助您在未来做出业务决策，请考虑在使用统计意义的同时使用业务相关性。这将确保您的决策不仅仅基于统计意义。
三、如何计算统计意义
如果手工计算，统计显著性的计算相当繁琐，这也是通常使用计算器计算的原因。不过，手工计算有助于更全面地理解这一概念。以下是计算统计显著性的步骤：
1. 创建零假设
计算统计显著性的第一步是确定您的零假设。您的零假设应该声明在您使用的数据集之间没有显著差异。请记住，您不需要相信零假设。
2. 创建备择假设
接下来，创建备择假设。通常，备择假设与零假设相反，因为它将声明实际上在您的数据集之间存在统计显著关系。
3. 确定显著性水平
接下来的步骤涉及确定显著性水平，或者说 alpha 值。这指的是即使零假设为真时拒绝零假设的可能性。常见的 alpha 值是 0.05 或百分之五。
4. 决定要使用的测试类型
接下来，您需要确定是否要使用单边测试还是双边测试。在单边测试中，分布的关键区域是单侧的，而在双边测试中，它是双侧的。换句话说，单边测试分析两个变量之间的关系是单向的，而双边测试分析两个变量之间的关系是双向的。如果您使用的样本落在单边关键区域内，则备择假设被视为成立。
5. 进行功效分析以确定样本大小
接下来，您需要进行功效分析以确定样本大小。功效分析涉及效应大小、样本大小、显著性水平和统计功效。在这一步骤中，考虑使用计算器。这种分析类型允许您查看需要多大的样本大小才能在一定程度上确定给定测试的效果。换句话说，它将告诉您什么样的样本大小适合确定统计显著性。例如，如果您的样本大小太小，就不会给出准确的结果。
6. 计算标准偏差
接下来，您需要计算标准偏差。为此，您将使用以下公式：
标准偏差 = √((∑|x−μ|^ 2) / (N-1))
其中：
∑ = 数据的总和
x = 单个数据
μ = 每个组的数据平均值
N = 总样本量
进行这种计算将告诉您测量您的测量围绕平均值或预期值分散的程度。如果您有多个样本组，您还需要确定样本组之间的差异。
7. 使用标准误差公式
接下来，您需要使用标准误差公式。为了我们的目的，假设您有两个标准偏差，用于您的两个组。标准误差的公式如下：
标准误差 = √((s1/N1) + (s2/N2))
其中：
s1 = 第一组的标准偏差
N1 = 第一组的样本大小
s2 = 第二组的标准偏差
N2 = 第二组的样本大小
8. 确定 t 分数
接下来，您需要找到 t 分数。其方程如下：
t = ((µ1–µ2) / (sd))
其中：
t = t 分数
µ1 = 第一组的平均值
µ2 = 第二组的平均值
sd = 标准误差
9. 查找自由度
接下来，您需要确定自由度。其公式如下：
自由度 = (s1 + s2) - 2
其中：
s1 = 组1的样本数
s2 = 组2的样本数
10. 使用 t 表
最后，您将使用 t 表计算统计显著性。首先，查看自由度的左侧，找到您的方差。然后，向上查看 p 值。将 p 值与显著性水平或 alpha 值进行比较。请记住，小于 0.05 的 p 值被认为是统计显著的。
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