Här är en uppdelning:
1. Observation och mätning:
- Forskare samlar in data genom experiment eller observationer.
- Dessa data analyseras för att identifiera potentiella skillnader mellan grupper eller villkor.
2. Statistisk betydelse:
- Statistiska tester används för att bestämma sannolikheten för att observera den observerade skillnaden av en slump.
- Ett p-värde beräknas, vilket representerar sannolikheten för att få resultaten om det inte fanns någon verklig skillnad.
- Ett p-värde under en viss tröskel (vanligtvis 0,05) anses statistiskt signifikant, vilket indikerar en låg sannolikhet för att skillnaden beror på slump.
3. Verklig skillnad:
- Om en skillnad är statistiskt signifikant föreslår den en "verklig skillnad" mellan grupperna eller förhållandena.
- Detta innebär att den observerade skillnaden troligen beror på en verklig effekt, inte slumpmässiga fluktuationer.
Exempel:
- Föreställ dig en studie som undersöker effektiviteten hos en ny medicinering.
- Forskare jämför en grupp som får medicinen med en kontrollgrupp som får placebo.
- De finner en statistiskt signifikant skillnad i symptomförbättring mellan grupperna.
- Detta indikerar att medicinen har en "verklig" effekt på symtomen, utöver vad som skulle förväntas av en slump.
Viktiga överväganden:
- Statistisk betydelse innebär inte nödvändigtvis praktisk betydelse. En statistiskt signifikant skillnad kan vara liten och inte meningsfull i verkliga applikationer.
- Tolkningen av "verklig skillnad" bör övervägas tillsammans med andra faktorer, såsom effektstorlek, provstorlek och studiedesign.
Sammanfattningsvis betyder "verklig skillnad" i vetenskapen en statistiskt signifikant skillnad mellan grupper eller förhållanden, vilket tyder på en verklig effekt utöver slumpmässig variation.
