4.9. STATYSTYCZNE WYKAZANIE ZNACZENIA WYNIKÓW BADAWCZYCH W ROZPRAWACH DOKTORSKICH
Statystyka jest nieodłącznym elementem procesu badawczego w wielu dziedzinach nauki i praktyki, od medycyny i psychologii po ekonomię i nauki społeczne. Jednym z głównych celów statystyki w badaniach jest wykazanie istotności i znaczenia wyników badawczych. Oznacza to, że statystyka pomaga nam określić, czy różnice, zależności lub efekty, które zaobserwowaliśmy w danych, są wynikiem przypadku, czy też mogą być uważane za istotne i godne uwagi. W niniejszym artykule omówimy różne techniki statystyczne, które pozwalają na wykazanie znaczenia wyników badawczych.
1. Testy hipotez są podstawowym narzędziem statystycznym do wykazywania znaczenia wyników badawczych. Zakładają one, że istnieje pewna hipoteza zerowa (H0), która sugeruje brak istotnych różnic lub zależności w danych, oraz hipoteza alternatywna (H1), która zakłada istnienie tych różnic lub zależności. Przy użyciu odpowiedniego testu statystycznego, możemy obliczyć p-wartość, która informuje nas o tym, jakie jest prawdopodobieństwo uzyskania obserwowanych wyników, jeśli hipoteza zerowa jest prawdziwa. Jeśli p-wartość jest wystarczająco niska (zazwyczaj mniejsza niż 0,05), odrzucamy hipotezę zerową na rzecz hipotezy alternatywnej, co sugeruje istotność wyników. Więcej na ten temat przeczytasz w naszym artykule „Rodzaje testów statystycznych”.
2. Analiza wariancji (ANOVA) to technika statystyczna, która pozwala na porównywanie średnich wielu grup i wykazywanie, czy istnieją istotne różnice między nimi. Może być stosowana w przypadku trzech lub więcej grup. ANOVA oblicza statystykę F oraz p-wartość, która pozwala na określenie, czy istnieją różnice między grupami. Jeśli p-wartość jest niska, oznacza to istotność wyników i możliwość przeprowadzenia dalszych analiz post hoc, aby zidentyfikować, które grupy różnią się od siebie. Więcej na ten temat przeczytasz w naszych wpisach „Testy parametryczne: Analiza wariancji (ANOVA) (wprowadzenie do statystyki porównawczej)”, „Testy nieparametryczne: test Kruskala-Wallisa i test Friedmana”.
3. Analiza regresji jest używana do badania zależności między jedną lub więcej zmiennymi niezależnymi, a zmienną zależną. Regresja pozwala na określenie, czy istnieje istotna linia trendu lub związek między zmiennymi. Co istotne, analiza regresji może również pomóc w przewidywaniu wartości zmiennej zależnej na podstawie zmiennych niezależnych. Statystyki, takie jak współczynniki regresji i ich istotność, pomagają ocenić znaczenie wyników analizy. Jeśli chcesz zgłębić tę kwestię, polecamy artykuł: „Regresja liniowa w analizie statystycznej”.
4. Testy nieparametryczne są alternatywą dla testów opartych na założeniu o normalności rozkładu danych. Są używane w przypadku, gdy dane nie spełniają warunków do zastosowania testów parametrycznych. Przykłady testów nieparametrycznych to test Kruskala-Wallisa (odpowiednik testu ANOVA) i test Wilcoxona (odpowiednik testu t-studenta dla prób zależnych). Testy te opierają się na rangach danych i pozwalają na wykazywanie istotności wyników, nawet jeśli rozkład danych jest niestandardowy. Jeśli chcesz zgłębić tę kwestię, polecamy artykuły: „Testy nieparametryczne w analizie statystycznej: krótki przegląd”, „Testy nieparametryczne: test Manna-Whitneya i test Wilcoxona”.
5. Analiza chi-kwadrat jest używana w przypadku danych kategorycznych, aby sprawdzić, czy istnieją istotne różnice między obserwowanymi i oczekiwanymi częstościami występowania kategorii. Jeśli statystyka chi-kwadrat jest duża, a p-wartość jest niska, to oznacza istotność wyników analizy. O tym, jak to działa w praktyce, opisaliśmy w artykule „Testy chi kwadrat – analiza danych jakościowych”.
6. Analiza wielowymiarowa to technika używana w przypadku wielu zmiennych zależnych i niezależnych. Przykłady to analiza skupień (cluster analysis) i analiza głównych składowych (Principal Component Analysis). Te techniki pozwalają na wykazanie znaczenia wyników badawczych w wielowymiarowych przestrzeniach danych.
Podsumowując, istnieje wiele technik statystycznych, które pozwalają na wykazanie istotności i znaczenia wyników badawczych. Wybór odpowiedniej techniki zależy od rodzaju danych i celu badania. Warto pamiętać, że statystyka jest narzędziem, które pomaga nam w lepszym zrozumieniu naszych wyników i podejmowaniu bardziej trafnych decyzji na podstawie analizy danych badawczych. Dlatego też, umiejętność właściwego stosowania tych technik jest kluczowa dla skuteczności badań naukowych i praktycznych.
