Pomembno je: Razumevanje, 28 primerov in v raziskavah
Pomembno: opredelitev, primeri in v raziskavah- predavateljica izobraževanja. Co. Id - Beseda pomemben se običajno uporablja za izražanje učinka določene težave. Na primer v stavku "Ta bajram ni bistveno povišal cen osnovnih živilskih sestavin".
V tem stavku beseda pomen pomeni, da podražitev osnovnih živil ni velika, za razliko od tega, kar se je zgodilo v prejšnjih letih. Zdaj, da boste bolje razumeli in razumeli pomen, si oglejte celoten pregled spodaj.
Pomembna opredelitev
Kaj torej pomeni pomembno? Pomen pomembnega je nekaj / nekdo, kar se šteje za pomembno ali smiselno, ker lahko vpliva ali vpliva in ga ni mogoče ločiti od problema.
Pomemben pomen lahko opredelimo tudi kot nekaj povsem drugega ali resničnega. Etimološko beseda "Significant" izhaja iz angleščine "Significant", kar pomeni nekaj pomembnega "v številki".
Na splošno je to mogoče razložiti z uporabo pomembnega števila 0,01; 0,05 in 0. Kaj se potem naredi, je razmislek pri uporabi teh številk, ki temeljijo na stopnji zaupanja, ki ga želi raziskovalec. Primer je resničen, če je njegova uporaba na ravni 0,01 pomembnosti, to pomeni, da je raven prepričanje ali drug jezik je želja po ugotavljanju odstotka resnice v raziskavah za 99%. če je pomembnostno število 0,05, je odstotek odstotka zaupanja 95%. če je pomembnostno število 0,1, je rezultat odstotka odstotka zaupanja 90%.
Preberite tudi: Raziskave - značilnosti, cilji, elementi in vrste
Drug vidik se nanaša na količino vzorčnih podatkov ali vzorcev, ki se bodo uporabili v študiji, manjša kot je pomembnost, večja je velikost vzorčnih podatkov. Po drugi strani pa je večje število, manjši je rezultat vzorca, zato je za doseganje večjega števila pomembnosti običajno potrebna večja velikost vzorca. Po drugi strani pa je, če je velikost vzorca majhna, mogoče narediti več napak. To je primer pomena, ki obstaja pri preučevanju analoških študij v statistiki.
Večina nas je vedno upala, da bodo raziskave, ki jih opravljamo, prinesle pomembne rezultate. Bi moral biti?
"Pomembno pomeni, da ni verjetno, da so izsledki raziskave naključni", je po Cramerju in Howittu (2006) definicija pomembnega. Po njihovem mnenju je nerazumno, če so rezultati / ugotovitve raziskav naključni. Nadalje pravijo, da bo nična hipoteza (H0), ki na primer kaže, da ni nobene povezave ali da bo nobena razlika zavrnjena v korist alternativne hipoteze (Ha ali H1)
Druga opredelitev pravi, da "Pomembno pomeni, da verjetno ne drži naključja" (surveyysystem.com). To pomeni, da pomembni rezultati raziskav res niso naključni. Če raziskava prinese pomembne rezultate; potem je raziskava pravilna, vendar ne nujno pomembna.
Test pomembnosti je pravzaprav le majhen del ocene posledic določene študije. Če torej raziskovalci ne dosežejo pomembnih rezultatov, morajo raziskovalci pregledati metode, ki so bile uporabljene, ko so bile izpolnjene zahteve glede velikosti vzorca.
Poleg tega, kadar se hipoteza v raziskavi šteje za pomembno iz teoretičnih in praktičnih razlogov; raziskovalec mora opraviti pregled metod, ki so bile uporabljene v raziskavi.
Preberite tudi: 9 Postopki za uporabo in pisanje črkovanja
Na splošno ljudje uporabljajo stopnjo pomembnosti v obliki odstotkov, na primer 5% ali 0,05 ali manj od te vrednosti, da zavrnejo nično hipotezo (H0). Ta vrednost pomeni, da se bo katera koli razlika ali razmerje med spremenljivkami verjetno zgodilo naključno 5-krat od 100. Velikost verjetnosti 0,05 je bila v preteklosti poljubna in je bila v raziskovalnem svetu splošno sprejeta.
Raven pomembnosti
Razumevanje stopnje pomembnosti je zelo povezano s problemom napake pri zavrnitvi nične hipoteze pri uporabi statističnih metod za preizkušanje hipotez o raziskavah. Zaključkov raziskav, ki temeljijo na zgoraj omenjenih statističnih odločitvah, ni mogoče podpreti s stoodstotno stopnjo zaupanja. Zato bi moral raziskovalec dati manj možnosti, da bi se zmotil pri zavrnitvi hipoteze. Velikost priložnosti za napačno zavrnitev nične hipoteze (napaka tipa I) je tista, ki se imenuje stopnja pomembnosti.
Ko raziskovalec izrazi zavrnitev nične hipoteze, je treba razumeti, da zavrnitev pomeni tveganje napake na pomembni ravni. Zavrnitev na podlagi majhne stopnje pomembnosti je seveda bolj zanesljiva kot zavrnitev na podlagi ravni veliko stopnjo pomembnosti, čeprav to ne pomeni, da je majhna raven pomembnosti vedno primernejša za uporabo kot raven pomembnosti veliki.
A priori vs Aposteriori
Stopnjo pomembnosti lahko uporabimo vnaprej ali običajno, in sicer tako, da vnaprej določimo stopnjo pomembnosti uporabiti (z drugimi besedami, vnaprej določite, kolikšna nevarnost napake bo nična hipoteza zavrnjena). nosi).
V preteklosti, ko statistična programska oprema ni bila splošno znana in so se statistične tabele še vedno pogosto uporabljale, je bil ta apriorni pristop skoraj vedno uporabljen. V socialnih študijah prepoznamo določitev ravni pomembnosti 5% ali 1% pred izvedbo statističnih testov. McCall (1970) pravi, da je izbira stopnje pomembnosti 5% ali 1% preprosto dogovor med družboslovci brez jasne podlage.
Za zavrnitev nične hipoteze o razliki v povprečju dveh skupin 15 in 17 preiskovancev je bil uporabljen t-test. Izpraševalec vnaprej določi stopnjo pomembnosti, na primer 5%. Tako je razvidno, da je najnižja meja statistike t, ki se uporablja za zavrnitev H0 in navaja, da je razlika v skupini pomembna. V tem primeru je po tabeli porazdelitve t velikost t (n1-n2; / 2) = t (30; 0,025) = 2,042, tako da če je statistika t, pridobljena z izračunavanjem podatkov, enaka ali večja od vrednosti 2,042, se H0 zavrne in razlika se razglasi za pomembno.
Enako velja, kadar se uporablja stopnja pomembnosti 1%. Samo za isti primer je vrednost t (n1-n2; / 2) = t (30; 0,005) = 2,750, kar zahteva višjo statistiko t, da zavrnemo H0 in ugotovimo, da obstaja pomembna razlika.
V zadnjih desetletjih, kjer je statistična programska oprema na voljo in je enostavna za uporabo, obstaja tendenca, da bi bili aposteriori. SPSS, na primer, v nekaterih analitičnih menijih zahteva, da vnesemo želeno stopnjo pomembnosti, če ne želimo uporabiti iste pomembnosti kot privzeto in v mnogih drugih analizah zagotavlja izpis rezultatov statističnih izračunov, skupaj z vrednostjo p, ki označuje velikost možnosti napake Tip I. Vidimo lahko na primer količine p = .130 ali p = .022 ali p = .000, katerih statistične vrednosti spremlja (če je zahtevano) znak * ali ** ali brez zvezdice. Znak * pomeni pomemben na ravni 5%, ** znak pomeni pomemben na ravni 1% in noben znak ne pomeni pomembnega.
Zadaj lahko najprej pogledamo naštete zvezdice in se odločimo, da bomo H0 sprejeli ali zavrnili na nivoju pomembnosti, ki ustreza pomenu zvezdice.
Drugič, lahko zavrnemo H0 in trdimo, da je posledična statistična vrednost pomembna, s ker razumemo, da naša odločitev o zavrnitvi predstavlja tveganje napake tipa I, ki je enaka tisti, ki je navedena v ceni str. Lahko zavrnemo H0 in ga razglasimo za statistično pomembnega, tudi če je vrednost p = .130, p = .022 ali celo p = .220. Po drugi strani lahko sprejemamo H0 pri enakih p-vrednostih kot zgoraj, če ne želimo tvegati napake tipa I p. Torej, ali je statistična pomembnost preizkušena, je odvisno od naše pripravljenosti tvegati po pridobljeni p ceni.
Vendar obstajajo meje razumnih odločitev. To pomeni, da na primer zagotovo ne bomo pripravljeni zavrniti H0 s p = .300, ker je tveganje preveliko, tako da statistični testi niso več uporabni. Po drugi strani pa se tudi strinjamo, da zavrnemo H0, če izračuna izračuna p tako majhno kot .001.
Tolmačenje
Kakšno oznako je treba priložiti rezultatom preskusa z verjetnostjo napake tipa I (na primer) p = 0,01; p = 0,04; ali p = 0,10? Če smo na primer predhodno določili uporabo p = 0,05, potem vsi računski rezultati, ki ustvarjajo statistiko s p 0,05 bo označen kot "pomemben", ne glede na p = 0,001 je še vedno označen kot "pomemben", ne "zelo" pomembno ". Izraz pomemben označuje pomen razlike ali povezava, ki se preskuša, ni posledica naključne napake ali zgolj naključja.
Preberite tudi: Primer argumentiranega odstavka - značilnosti, zgradba, koraki in vrste
Majhen p označuje pomen tveganja odločitve o priznanju razlike ali razmerja, ne pa njene intenzivnosti. Po drugi strani pa ni pomembno, kakšna je statistična vrednost, če se izkaže, da je verjetnost napake tipa I p> 0,05, potem je treba razglasiti za "nepomembno" in statistično vrednost navesti kot slučajno, kar bi torej moralo biti prezrte. Za p vrednost 0,45 (na primer) pomeni, da je tako nepomembna kot p 0,20 in je ni treba označiti z oznako "zelo nepomembno", ker gre za pretiravanje.
Če uporabimo aposteriorijev pristop, lahko rečemo, da so rezultati statističnega testa nepomembni, če nismo pripravljeni prevzeti tveganja za dobljeno napako p. Po drugi strani pa lahko uveljavljamo razmerje ali razliko tako, da trdimo, da je katera koli vrednost p pomembna.
Ne glede na uporabljeni pristop v bistvu obstajata le dve vrsti statističnih oznak zaradi pridobitve cene p, ki nista niti pomembni niti pomembni. „Nepomembno“ pomeni, da je treba statistično ceno prezreti in šteti za neobstoječo, ne glede na obseg cene. "Pomembno" pomeni, da statistične cene ni mogoče prezreti in je treba šteti, da obstaja, ne glede na to, kako majhna je statistična cena. Oznaka „zelo pomembno“ ni potrebna, ker tesno razmerje (v primeru korelacije) ali velikost razlike (v primeru testne diferenciacije) med drugim kaže statistika r2 ali 2.
Opozoriti je treba tudi na razliko med statistično pomembnostjo in praktično pomembnostjo. Ta dva pomena nimata vedno enakega pomena. Statistični pomen je res mogoče izračunati in ga je zato mogoče objektivno dokazati s praktičnega vidika mora obstoj praktičnega pomena temeljiti na racionalnih premislekih (Diekhoff, 1992; Hays, 1973). To je delno tudi zato, ker je pomembnost preizkušene statistike med drugim odvisna od velikosti vzorca (n) in spremenljivosti podatkov. Na koncu je dobro tudi opaziti, kaj je dejal Hays (1973): »Statistični pomen je izjava o verjetnosti opazovanega rezultata, nič drugega. Ne zagotavlja, da je bilo najdeno kaj pomembnega ali celo smiselnega. "
Preberite tudi: Prolog: Definicija, funkcije, vrste, kako narediti in primeri
Pomembno v raziskavah
Pomembno razumevanje raziskav je stopnja zaupanja v hipotezo, ki bo določila, ali bo hipoteza sprejeta ali ne.
Beseda pomemben je pogosto povezana z rezultati študije in se pogosto uporablja v rezultatih raziskav. Na primer, če uporabimo besedo pomemben v raziskavi, "ta raziskava vsebuje dokaj pomembno resnico, ki znaša do 98%".
V tem stavku pomemben pomen pomeni, da ravni resnice ni mogoče ločiti od nekaterih težav. Tako je hipotezo v študiji mogoče sprejeti, veljati in posplošiti na populacijo.
Preberite tudi: Razlagalno besedilo - značilnosti, funkcije, struktura, pravila in primeri
Primeri uporabe pomembnih besed
Da bi lažje razumeli, kaj pomeni, lahko v naslednjih stavkih vidimo nekaj primerov uporabe besede pomemben:
- Stopnja smrtnosti zaradi raka se je v zadnjih petih letih znatno povečala.
- Kandidati za predsednika in podpredsednike so na nekaterih področjih prejeli pomembne glasove.
- Sarah je občutno povišala ocene, saj je bila marljiva pri učenju.
- Devi se je po napredovanju znatno povečala.
- Po besedah ministra za promet so priporočila za raziskave in razvoj zelo pomembna za napredek prometa.
- Vzdrževanje in upravljanje kakovosti čistega zraka je nekaj pomembnega za svetovno skupnost, da se zagotovi preživetje človeškega življenja.
- Od uprave Joko Widodo se je razvoj infrastrukture v Indoneziji znatno povečal.
- Običajno se bodo cene osnovnih živil znatno zvišale v mesecu ramazanu.
- Zaradi pomembne prenove organizacijske strukture je prišlo do pomembne spremembe v politikah, ki jih je izdalo podjetje.
- Dekleta na splošno doživljajo znatno stopnjo rasti v starosti 8-13 let.
- Ta kuga je znatno zmanjšala število ljudi na zemlji.
- Konec septembra 2003 se je to število znatno povečalo na 3729 primerov.
- PKS je na volitvah leta 2004 pridobila pomembne glasove ne samo zato, ker je nosila koncept blaginje.
- Preudarnost pri odzivanju na težave je zelo pomembna pri ohranjanju politične stabilnosti v tej regiji.
- PKS dobi pomemben glas na urbanih območjih, ker ima mrežo mladih intelektualcev in aktivistov v kampusu.
- Upravljanje kakovosti zraka je nekaj, kar je pomembno za državljane sveta, da se zagotovi trajnost kakovosti čistega zraka.
- Kot je navedeno v I. delu, je bralni interes eden od dejavnikov, ki pomembno vpliva na bralno sposobnost.
- V študijah o branju je bila nedvomno dokazana pomembna povezava med bralnim zanimanjem in bralno sposobnostjo.
- Obstoj tega prehoda pomembno vpliva na stanje območja gore Merapi, ker se količina travne krme, odvzete s tega območja, poveča.
- Precejšnje povečanje števila glasov so zaznamovale zdrave marže s kombinacijo spletnih in tradicionalnih metod kampanje, kot so vrata do vrat, kampus in telefon.
- Razumevanje in proučevanje kulture drugih etničnih skupin zunaj njihove etnične pripadnosti bo nedvomno postalo zelo pomembno pri obravnavi možnosti nacionalnega razpada.
- Te dostopne točke so sestavljene iz cest in križišč, ki naj bi jih stanovanjski razvoj prizadel ali znatno prizadel.
- Čeprav morajo udeleženci izobraževanja na daljavo obiskati internetno kavarno, warposnet ali Warintek, ker so na voljo do na ravni podokrožja zmanjšanje prožnosti z vidika dostopa na ravni podokrožja ni zelo pomembno na splošno.
- V tem kontekstu Perrine trdi, da je uporaba "figura govora" ali figura govora namenjena tako, da je literarni diskurz ustvaril ima pomembnejšo moč pri doseganju sporočila kot v preprostem jeziku in naravnost.
- Z bistvenimi spremembami zakonov predislamske arabske družbe s strani islama je islamska misija prejela toplo dobrodošlico in odziv skupnosti, tako iz skupnostnih skupin, ki si želijo sprememb, kot tudi iz skupnostnih skupin, ki podpirajo zakon Jahiliyyah, ki tam je bilo.
- Zdaj je starost Pegadaiana več kot sto let, koristi pa čedalje bolj občuti skupnost, čeprav podjetje opravlja nalogo javne službe, se izkaže, da je podjetje še vedno lahko v obliki davkov in delitve dobička pomembno prispeva vladi, ko je večina drugih finančnih institucij v položaju, ki ni donosno.
- Poleg tega je po branju z natančnim odsekom vira podatkov v obliki fraze ali stavka gotovo, da je povezan s formulacijo. problemi in viri podatkov, ki so bili ugotovljeni, in hkrati kot pomemben element, ki postane središče analiz in ugotovitev, vsebovan v romanu Laskar Mavrica; v nadaljnjem besedilu razdrobljenost (Soekemi, 2005)
- Upamo, da bo iz procesa globalizacije zadevne osebe ali družbe, ko se soočimo s tokom globalizacije življenjskega reda določena družba (npr. indonezijska družba) ne kaže zgolj obnemelega pojava, ampak od njih se pričakuje, da se bodo lahko odzvali, vključili sebe in to v veliki meri uporabili za obstoj sebe, drugih in okolja okolice.
- Upoštevajoč dejstvo, da uspešnost TVRI ni bistveno izboljšala in tudi, da različni glavni programi niso bili izvedeni, zlasti razvojni Stolp TVRI, nato Komisija I DPR RI nadzorni odbor TVRI poziva, naj takoj oceni uspešnost odbora direktorjev in sprejme hitre in odločne ukrepe za izboljšati delovanje TVRI kot celote, vključno z izvajanjem sklepa zasedanja Dewansov 14. aprila 2008, v katerem je bilo navedeno, "da se razreši predsednika TVRI dne avgusta 2008 s podpisom odstopnega pisma in podpisom nove pogodbe o upravljanju «v skladu z mehanizmi in določbami zakona primerno.
O tem je razprava Pomembno: opredelitev, primeri in v raziskavah Upam, da lahko ta pregled vsem vam doda vpogled in znanje, najlepša hvala za obisk.