如果您想確定某事的有效性，可以考慮計算統計顯著性。雖然統計顯著性是統計學課程的教學內容，但它也可用于包括商業在內的各種不同行業。這篇文章為大家帶來香港統計學碩士如何計算統計意義?

一、什么是統計意義?

統計意義是指兩個或多個變量之間的關系并非由隨機機會造成的可能性。從本質上講，它是證明某種統計的可靠性的一種方法。它的兩個主要組成部分是樣本量和效應量。在使用統計假設檢驗時，如果對結果的置信度達到一定水平，就可以認為數據集的結果具有統計意義。在統計假設檢驗中，這意味著在零假設下，假設不可能發生。根據零假設，相關變量之間不存在任何關系。

二、統計意義為何重要?

在商業領域，統計顯著性非常重要，因為它可以幫助您了解，您所實施的變革可以積極地歸因于各種指標。例如，如果您最近實施了一個新的應用程序來幫助您的辦公室提高工作效率，那么統計顯著性就能讓您確信，該應用程序對貴公司的整體工作流程產生了積極影響。也就是說，該應用程序的影響具有統計學意義，并提供了價值。如果結果表明該應用程序在統計意義上并不顯著，這意味著您的業務成本和應用程序都面臨風險。請務必衡量每項結果的統計意義，以獲得更全面的計算和結果。

為了幫助您在未來做出業務決策，請考慮在使用統計意義的同時使用業務相關性。這將確保您的決策不僅僅基于統計意義。

三、如何計算統計意義

如果手工計算，統計顯著性的計算相當繁瑣，這也是通常使用計算器計算的原因。不過，手工計算有助于更全面地理解這一概念。以下是計算統計顯著性的步驟：

1. 創建零假設

計算統計顯著性的第一步是確定您的零假設。您的零假設應該聲明在您使用的數據集之間沒有顯著差異。請記住，您不需要相信零假設。

2. 創建備擇假設

接下來，創建備擇假設。通常，備擇假設與零假設相反，因為它將聲明實際上在您的數據集之間存在統計顯著關系。

3. 確定顯著性水平

接下來的步驟涉及確定顯著性水平，或者說 alpha 值。這指的是即使零假設為真時拒絕零假設的可能性。常見的 alpha 值是 0.05 或百分之五。

4. 決定要使用的測試類型

接下來，您需要確定是否要使用單邊測試還是雙邊測試。在單邊測試中，分布的關鍵區域是單側的，而在雙邊測試中，它是雙側的。換句話說，單邊測試分析兩個變量之間的關系是單向的，而雙邊測試分析兩個變量之間的關系是雙向的。如果您使用的樣本落在單邊關鍵區域內，則備擇假設被視為成立。

5. 進行功效分析以確定樣本大小

接下來，您需要進行功效分析以確定樣本大小。功效分析涉及效應大小、樣本大小、顯著性水平和統計功效。在這一步驟中，考慮使用計算器。這種分析類型允許您查看需要多大的樣本大小才能在一定程度上確定給定測試的效果。換句話說，它將告訴您什么樣的樣本大小適合確定統計顯著性。例如，如果您的樣本大小太小，就不會給出準確的結果。

6. 計算標準偏差

接下來，您需要計算標準偏差。為此，您將使用以下公式：

標準偏差 = √((∑|x−μ|^ 2) / (N-1))

其中：

∑ = 數據的總和

x = 單個數據

μ = 每個組的數據平均值

N = 總樣本量

進行這種計算將告訴您測量您的測量圍繞平均值或預期值分散的程度。如果您有多個樣本組，您還需要確定樣本組之間的差異。

7. 使用標準誤差公式

接下來，您需要使用標準誤差公式。為了我們的目的，假設您有兩個標準偏差，用于您的兩個組。標準誤差的公式如下：

標準誤差 = √((s1/N1) + (s2/N2))

其中：

s1 = 第一組的標準偏差

N1 = 第一組的樣本大小

s2 = 第二組的標準偏差

N2 = 第二組的樣本大小

8. 確定 t 分數

接下來，您需要找到 t 分數。其方程如下：

t = ((µ1–µ2) / (sd))

其中：

t = t 分數

µ1 = 第一組的平均值

µ2 = 第二組的平均值

sd = 標準誤差

9. 查找自由度

接下來，您需要確定自由度。其公式如下：

自由度 = (s1 + s2) - 2

其中：

s1 = 組1的樣本數

s2 = 組2的樣本數

10. 使用 t 表

最后，您將使用 t 表計算統計顯著性。首先，查看自由度的左側，找到您的方差。然后，向上查看 p 值。將 p 值與顯著性水平或 alpha 值進行比較。請記住，小于 0.05 的 p 值被認為是統計顯著的。

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