Zephyrnet Logosu

IES Direktöründen: İstatistiksel Açıdan Önemli, Anlamlı Anlamına Gelmez

Tarih:

Şubat 16, 2024

IES Direktöründen: İstatistiksel Açıdan Önemli, Anlamlı Anlamına Gelmez

Filed under: sanal Okul - Michael K. Barbour, 12:07
Etiketler: sanal Okul, eğitim, lise, IES, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, sanal Okul

IES'deki insanlardan bu alanın okuyucularının ilgisini çekebilecek bir makale. Tartışmayla özellikle ilgilendiğimi biliyorum, çünkü eğitim araştırmalarının görüşünün büyük ölçüde temelini bu tür mitler oluşturuyor. Başka bir örnek, What Works Clearinghouse'da yer alan araştırmanın "altın standardı" olabilir.

Enstitü
Eğitim Bilimleri Bölümü

IES Direktöründen: İstatistiksel Açıdan Önemli, Anlamlı Anlamına Gelmez

İlk istatistik dersimizden itibaren çoğumuza, rastgele varyasyonun, gruplar arasındaki farkları veya anlamlı bir fark veya değişiklik olmadığında zaman içindeki değişimi yanlış tanımlamamıza yol açabileceği öğretildi. Tüm ölçümler bir miktar rastgele hata içerir; bu, rastgeleliğin bizi, gerçek değerlerdeki anlamlı farklılıkları yansıtmayan görünen farklara çok fazla stok koyma konusunda kandırabileceği anlamına gelir. Bu hataları en aza indirmek için bize "istatistiksel anlamlılığı" değerlendirmek amacıyla p değerlerini hesaplamamız öğretildi. Birçoğumuz, eğitimde ve diğer pek çok alanda istatistiksel anlamlılık için parlak çizgi görevi gören < 05 p değerinin, verilerimizde gördüğümüz farklılıkların yüzde 5'in altında olma olasılığını gösterdiğine inanmaya yönlendirildik. şans eseri.

Maalesef p değerlerinin anlamı kesinlikle bu değil. Gibi Amerikan İstatistik Birliği yıllardır uyarıyor, bir p değeri doğrudan bir bulgunun şansa bağlı olma olasılığı anlamına gelmez. (Okuyucuların göz atması gerekiyor ASA'nın açıklaması ve beraberindeki yorum.)

Üstelik p değerleri ve istatistiksel anlamlılık testleri, etkinin büyüklüğü veya farkın eğitimsel olup olmadığı hakkında hiçbir şey söylemez. anlamlı. Büyük bir örneklemde istatistiksel olarak anlamlı bir fark önemsiz olabilir; küçük bir örnekte, önemli ölçüde önemli farklılıklar istatistiksel anlamlılığa ulaşmayabilir.

Nasıl daha iyi yapabiliriz? Aşağıda Brian Gill ve ben, Bayesian istatistiklerinin, alanı verilerin yanlış yorumlanmasına yol açan p<.05 parlak çizgisinden uzaklaştırırken, güncel NAEP sonuçlarını daha iyi anlamamıza nasıl yardımcı olabileceğini tartışıyoruz.

Blogun tamamını okuyun.

ABD Eğitim Bakanlığı'nın bir parçası olan Eğitim Bilimleri Enstitüsü, titiz, bağımsız eğitim araştırması, değerlendirme, istatistik ve değerlendirme için ülkenin önde gelen kaynağıdır.
IES
Facebook'ta araştırma IES Araştırması
Twitter'dan
Ziyaret ederek Flaş haber adresinden bilgi almak için de kayıt olabilirsiniz. IES ve dört Merkezi NCESNCERNCEE, & KKTC Eğitim Bilimleri Enstitüsü (IES) bünyesindeki tüm faaliyetlerden haberdar olmak.

Henüz yorum yapılmamış.

RSS Bu yazıya yapılan yorumlar için besleme. Trackback URI

Bu site spam'i azaltmak için Akismet'i kullanıyor. Yorum verilerinizin nasıl işlendiğini öğrenin.

spot_img

En Son İstihbarat

spot_img