Lea los consejos de la sección de resultados para profesionales de la salud y la salud.

No es inusual saltearse la sección de resultados cuando se lee un informe de investigación. Los resultados, en un documento de investigación cuantitativa, consisten en estadísticas (representación numérica de los datos recopilados). En muchos casos, la falta de comprensión o una subestimación de las estadísticas relevantes es la razón por la que no se lee la sección de resultados. Hay una amplia gama de estadísticas utilizadas en diferentes dominios. Las estadísticas de frecuencia son el tipo de estadísticas que se usan con más frecuencia en relación con el estado físico y la salud. Los frecuentistas derivan inferencias de etherlite a partir de datos de muestra que enfatizan la proporción o las frecuencias de los datos recopilados. Si te enseñaron estadísticas en la universidad, probablemente fue del tipo frecuentista. Las estadísticas de frequentist se discuten en este artículo

En los modelos frecuentistas se utilizan dos tipos generales de estadísticas: descriptiva e inferencial. Las estadísticas descriptivas son numéricas sobre cómo obtener medidas de billetera de etéreo que describen una población al proporcionar información sobre la tendencia central de la distribución, el ancho de la distribución (dispersión o variabilidad), la forma de la distribución (Jackson, 2009). Las estadísticas inferenciales son procedimientos que nos permiten hacer una inferencia de una muestra a la población. Es decir, podemos hacer generalizaciones sobre una población basándose en la información derivada de la muestra.

Para probar la hipótesis de que los participantes en el grupo de expectativa positiva calificarían a los crackers con más simpatía que a los del grupo de expectativa neutral, se realizó una prueba t de muestra independiente. Los resultados de la prueba t de muestras independientes no mostraron una diferencia significativa entre las calificaciones de cracker de las del grupo con expectativa positiva (M = 4.22, SD = .60), en comparación con las del grupo con expectativa de drama etíope neutral (M = 4.00, SD = .52), t (44) = 1.31, p > .05, d = .39. (símbolos descritos en la parte inferior). La prueba t de muestras independientes evaluó la diferencia de medias entre los dos grupos www ethiopian music 2017. Si la diferencia alcanzara la región crítica (criterio de número), habríamos dicho que se encontró significación estadística. Sin embargo, no encontrar importancia no significa que no haya diferencias. Solo significa que el criterio de región crítica no se cumplió de acuerdo con el nivel alfa (nivel de significación). Usamos pruebas estadísticas de hipótesis nula estándar. El número del estadístico t debía ser lo suficientemente grande (hacia el final de la cola, extremo) para ser congruente con un valor de p inferior a .05 (estándar, aunque a veces p -Se puede utilizar un valor de .01 o incluso .001). El valor p de .05 no está determinado por las restricciones lógicas o las estadísticas, pero ese valor se ha convertido en algo común en la comparación de gpu de minería minera. El valor p, p = .05, no es sinónimo de decir “la hipótesis nula tiene solo un 5% de probabilidad de ser cierta”; los libros de texto promueven esta desinformación y los estudiantes aprenden esto. “Este es, sin lugar a dudas, el más generalizado y pernicioso de los muchos conceptos erróneos sobre el valor de p. Perpetúa la falsa idea de que los datos por sí solos pueden decirnos la probabilidad de que estemos en lo cierto o no en nuestras conclusiones. La forma más sencilla de ver que esto es falso es observar que el valor de P se calcula bajo el supuesto de que la hipótesis nula es verdadera. Por lo tanto, no puede ser, al mismo tiempo, una probabilidad de que la hipótesis nula sea falsa (goodman, p.136, 2008). “La raza y la etnicidad de valor p en los Estados Unidos, es la probabilidad, asumiendo la hipótesis nula, de obtener una puntuación igual A o más extremo que el obtenido. El valor P no es sinónimo de tamaño del efecto. Calculamos la d de Cohen, que es una medida del tamaño del efecto; La magnitud de la diferencia entre grupos.

Los hallazgos de este estudio sugieren que las sugerencias positivas no siempre conducen a un aumento estadísticamente significativo en las calificaciones de los alimentos, en comparación con una expectativa neutral. Una posibilidad para explicar este hallazgo es que los participantes en el grupo de expectativa positiva en realidad no tenían una expectativa positiva con respecto a la música etérea con el sabor de las galletas. Otra posibilidad para explicar el resultado del estudio es que las propiedades sensoriales de los alimentos fueron inconsistentes con las expectativas. Es decir, los participantes en el grupo de expectativa positiva esperaban que las galletas tuvieran un buen sabor, pero sus expectativas no se confirmaron al comer las galletas.

Es razonable sugerir que si la muestra hubiera sido más grande podría haber habido un resultado diferente. Un análisis de poder estadístico realizado después del estudio muestra con el adaptador de puente Ethernet el tamaño del efecto que obtuvimos (cerca de un tamaño de efecto moderado que vale el etereum actual) necesitábamos una muestra más grande para encontrar una diferencia significativa (en términos de la prueba de hipótesis nula estándar utilizada en modelos frecuentistas). El tamaño de la muestra es un factor importante en cuanto a la obtención de estadísticas … signif. El pequeño marco de tiempo, de siete minutos, puede haber influido en el resultado. El tipo de alimento utilizado en este estudio puede establecer limitaciones en el resultado. Las expectativas positivas pueden ser difíciles de inducir para un alimento neutral como las galletas.

Si el objetivo es analizar el estudio a fondo, no se salte la sección de “resultados” cuando lea el documento. Los resultados del estudio se presentan en la sección de resultados. Una guía clave para la sección de resultados es una presentación de los hallazgos numéricos que deben indicarse de manera clara, concisa y precisa. Aprenda al menos los conceptos básicos sobre las implicaciones teóricas de las estadísticas utilizadas. Considere las estadísticas en el contexto del documento; Una comprensión de la literatura relevante es importante. Además, aprecie la incertidumbre y tenga en cuenta otros tipos de validez y su relevancia para la descarga de películas etíopes de estudio.

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