المحتوى
الاحتمال هو مقياس لمدى احتمال حدوث شيء (أو لا يحدث). يعتمد قياس الاحتمالية عادةً على نسبة عدد المرات التي يمكن أن يحدث فيها الحدث مقارنة بعدد فرصه في الحدوث. التفكير في رمي يموت: الرقم واحد لديه فرصة واحدة من كل ستة من الحدوث في أي رمي معين. الموثوقية ، بالمعنى الإحصائي للكلمة ، تعني الاتساق. إذا قمت بقياس شيء ما خمس مرات وتوصلت إلى تقديرات قريبة إلى حد ما ، يمكن اعتبار تقديرك موثوقًا. يتم حساب الموثوقية بناءً على عدد القياسات - والقياسات - الموجودة.
حساب الاحتمالات
تحديد "النجاح" لهذا الحدث من الاهتمام. لنفترض أننا مهتمون بمعرفة احتمالية تدحرج أربعة عند الموت. فكر في كل لفافة من المحاكمات كتجربة ، والتي إما "ننجح" (نرفض أربعة) أو "تفشل" (نرفض أي رقم آخر). في كل وفاة ، هناك وجه "نجاح" واحد وخمس وجوه "فشل". سيصبح هذا البسط الخاص بك في الحساب النهائي.
تحديد العدد الإجمالي للنتائج المحتملة لحدث الاهتمام. باستخدام مثال رمي القالب ، يكون العدد الإجمالي للنتائج ستة ، لأن هناك ستة أرقام مختلفة في القالب. سيصبح هذا قاسمك في الحساب النهائي.
قسّم النجاح المحتمل على إجمالي النتائج الممكنة. في مثال القالب الخاص بنا ، يكون الاحتمال 1/6 (احتمال واحد للنجاح لستة نتائج ممكنة لكل لفة من النرد).
احسب احتمالية أكثر من حدث بضرب الاحتمالات الفردية. في مثال التوفيق الخاص بنا ، يكون احتمال تدحرج أربعة وتداول ستة على لفة تالية هو مضاعفات الاحتمالات الفردية (1/6) × (1/6) = (1/36).
احسب احتمالية أكثر من حدث بإضافة الاحتمالات الفردية. في مثالنا المميت ، يكون احتمال تدحرج أربعة أو تدحرج ستة (1/6) + (1/6) = (2/6).
حساب موثوقية القياسات المتعددة
تقييم التغير في الوسط. إذا كان لدينا مجموعة مكونة من خمسة أشخاص ووزن كل شخص مرتين ، فسينتهي بنا إلى تقدير مجموعتين للوزن (المتوسط أو "المتوسط"). قارن بين المتوسطين لتحديد ما إذا كان الفرق بينهما متسق بشكل معقول أو ما إذا كانت القياسات تختلف اختلافًا كبيرًا. يتم ذلك عن طريق إجراء اختبار إحصائي - يسمى اختبار t - لمقارنة الوسيلتين.
حساب الخطأ المتوقع النموذجي ، المعروف أيضا باسم الانحراف المعياري. إذا قمنا بقياس وزن شخص واحد 100 مرة ، فسينتهي بنا الأمر بقياسات قريبة جدًا من الوزن الحقيقي وأخرى بعيدة. هذا الانتشار للقياسات له بعض التباين المتوقع ويمكن أن يعزى إلى فرصة عشوائية ، يشار إليها أحيانًا باسم الانحراف المعياري. تعتبر القياسات خارج الانحراف المعياري ناتجة عن شيء آخر غير الصدفة العشوائية.
حساب العلاقة بين مجموعتين من القياسات. في مثال الوزن الخاص بنا ، يمكن أن تتراوح مجموعتا القياسات من عدم وجود قيم مشتركة (ارتباط صفر) إلى أن تكون متماثلة تمامًا (ارتباط واحد). من المهم تقييم مدى ارتباط مجموعتين من القياسات ارتباطًا وثيقًا في تحديد اتساق القياسات. علاقة عالية تنطوي على موثوقية عالية من القياسات. فكر في التباين الذي يمكن تقديمه باستخدام موازين مختلفة في كل مرة أو مطالبة أشخاص مختلفين بقراءة المقاييس. في التجارب والاختبارات الإحصائية ، من المهم تحديد مقدار التباين الناتج عن الصدفة العشوائية والمقدار بسبب شيء فعلناه بطريقة مختلفة في القياس.