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 Заголовок сообщения: CRO 中的统计意义是什么?
СообщениеДобавлено: 11 мар 2023 12:56 
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Зарегистрирован: 11 мар 2023 12:55
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第步定义零假设 计算统计显着性的第一步是定义零假设。 零假设是假设两组或样本之间没有显着差异。 例如,如果您比较两个网页的转化率,您的零假设就是两个转化率之间没有显着差异。 第 2 步:计算检验统计量 下一步是计算检验统计量。 检验统计量是两组或样本之间差异的度量。 测试统计信息取决于您正在执行的测试类型。 有许多不同类型的检验,例如 t 检验、卡方检验和方差分析检验,每种检验都有自己的检验统计量。 例如,如果您要比较两组的平均值,您将使用 t 检验并计算 t 值。 t 值的计算方法是将两组平均值之间的差异除以差异的标准误差。 第 3 步:确定自由度 自由度是样本中可用信息量的度量。

它用于确定检验统计量的临界值。 自由度取决于样本的大小和所执行测试的类型。 例如,如果您e 对两个样本执行 t 检验,自由度将等于样本大小的总和减去二。 第 4 步:确定显着性水平 显着性水平是当原假设为 马来西亚电话号码数据 真时拒绝原假设的概率。 它通常设置为 0.05 或 0.01,这意味着当原假设实际为真时,有 5% 或 1% 的机会拒绝原假设。 第 5 步:确定临界值 临界值是为了使结果具有统计显着性,检验统计量必须超过的值。 临界值取决于显着性水平和自由度。 您可以在表格中或使用在线计算器找到临界值。 例如,如果您执行显着性水平为 0.05 且自由度为 10 的 t 检验,则临界值为。

Изображение

将检验统计量与临界值进行比较 最后一步是将检验统计量与临界值进行比较。 如果检验统计量大于临界值,则结果具有统计显着性,您可以拒绝原假设。 如果检验统计量小于临界值,则结果在统计意义上不显着,您不能拒绝原假设。 例如,如果计算出的 t 值为 3.5,临界值为 2.228,则结果具有统计显着性,您可以拒绝原假设。 重要的是要注意,统计显着性并不一定意味着实际意义。 结果可能具有统计显着性但实际上不显着,这意味着两组之间的差异太小而在实践中没有意义。 总之,计算统计显着性是数据分析和科学研究的重要步骤。 通过执行上述步骤,您可以确定两组或样本之间的差异是否显着且有意义。


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