นัยสำคัญทางสถิติและอนาคตของโลก
ทางลัด: ความแตกต่างความคล้ายคลึงกันค่าสัมประสิทธิ์การเปรียบเทียบ Jaccardการอ้างอิง
ความแตกต่างระหว่าง นัยสำคัญทางสถิติและอนาคตของโลก
นัยสำคัญทางสถิติ vs. อนาคตของโลก
ในสถิติศาสตร์ ผลศึกษาที่มีนัยสำคัญทางสถิติ (statistical significance) หมายความว่าผลศึกษานั้นมีโอกาสน้อยที่จะเกิดจากความบังเอิญ การที่ผลการศึกษาหนึ่งๆ มีนัยสำคัญทางสถิตินั้น เป็นคนละประเด็นกับว่าผลที่ออกมานั้นมีนัยสำคัญในความเข้าใจทั่วไปหรือไม่ ตัวอย่างเช่น ผลการศึกษาครั้งหนึ่งที่ศึกษากับกลุ่มตัวอย่างขนาดใหญ่นับหมื่นคนอาจทำให้กล่าวได้อย่างมั่นใจว่าคนในจังหวัดหนึ่งมีคะแนนไอคิวสูงกว่าคนอีกจังหวัดหนึ่งอยู่ 0.05 แต้ม ผลการศึกษานี้อาจมีนัยสำคัญทางสถิติ แต่ความแตกต่างนั้นมีน้อยมากจนไม่มีนัยสำคัญในความเข้าใจทั่วไป นักวิจัยหลายท่านยืนยันว่าการทดสอบหานัยสำคัญนั้นจะต้องมีการประเมินทางสถิติของขนาดผลลัพธ์ (effect-size statistics) ด้วยเสมอ ซึ่งจะเป็นการประมาณขนาดของความสำคัญของความแตกต่างที่สังเกตได้ ซึ่งเป็นความหมายที่ใช้ทั่วไปของความสำคัญหรือนัยสำคัญ ขนาดของหลักฐานที่จำเป็นต้องมีเพื่อให้ยอมรับได้ว่าเหตุการณ์นั้นๆ ไม่น่าจะเกิดขึ้นจากความบังเอิญเรียกว่าระดับความสำคัญหรือค่า critical p-value โดยในการทดสอบสมมติฐานทางสถิติแบบ Fisherian ดั้งเดิม (traditional Fisherian statistical hypothesis testing) กำหนดว่า p-value คือความน่าจะเป็นที่คำนวณได้จากเงื่อนไขเริ่มต้นของสมมติฐานแห่งความไม่แตกต่าง (null hypothesis) ซึ่งได้จากการสังเกต หากค่า p-value ที่คำนวณได้มีค่าน้อยอาจหมายความว่าสมมติฐานแห่งความไม่แตกต่างนั้นเป็นเท็จหรือได้มีเหตุการณ์ที่ไม่น่าจะเกิดขึ้นได้เกิดขึ้นแล้ว. postscript.
ความคล้ายคลึงกันระหว่าง นัยสำคัญทางสถิติและอนาคตของโลก
นัยสำคัญทางสถิติและอนาคตของโลก มี 0 สิ่งที่เหมือนกัน (ใน ยูเนี่ยนพีเดีย)
รายการด้านบนตอบคำถามต่อไปนี้
- สิ่งที่ นัยสำคัญทางสถิติและอนาคตของโลก มีเหมือนกัน
- อะไรคือความคล้ายคลึงกันระหว่าง นัยสำคัญทางสถิติและอนาคตของโลก
การเปรียบเทียบระหว่าง นัยสำคัญทางสถิติและอนาคตของโลก
นัยสำคัญทางสถิติ มี 3 ความสัมพันธ์ขณะที่ อนาคตของโลก มี 18 ขณะที่พวกเขามีเหมือนกัน 0, ดัชนี Jaccard คือ 0.00% = 0 / (3 + 18)
การอ้างอิง
บทความนี้แสดงความสัมพันธ์ระหว่าง นัยสำคัญทางสถิติและอนาคตของโลก หากต้องการเข้าถึงบทความแต่ละบทความที่ได้รับการรวบรวมข้อมูลโปรดไปที่:
เร็วกว่าเบราว์เซอร์!
