အဓိပ္ပါယ်
စာရင်းအင်းအရ အရေးပါမှုသည် လေ့လာတွေ့ရှိသော ရလဒ်တစ်ခု အခွင့်တစ်ခုတည်းဖြင့် ဖြစ်ပေါ်ရန် မဖြစ်နိုင်ကြောင်း ညွှန်ပြသည်။ p-တန်ဖိုးသည် ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော အတိုင်းအတာ (အရေးပါမှုအဆင့်၊ များသောအားဖြင့် 0.05) အောက်ကျသောအခါ ရလဒ်ကို စာရင်းအင်းအရ အရေးပါသည်ဟု ယူဆသည်။
မည်သို့ဆုံးဖြတ်သနည်း
လေ့လာမှုမတိုင်မီ အရေးပါမှုအဆင့်ကို သတ်မှတ်ပြီး စာရင်းအင်းစမ်းသပ်မှု လုပ်ဆောင်ကာ p-တန်ဖိုးကို သင့်အတိုင်းအတာနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါ။
ဆေးဝါးကုမ္ပဏီတစ်ခုက ခေါင်းကိုက်ဆေးအသစ်ကို ပလာစီဘိုနှင့် စမ်းသပ်သည်။
ဆေးသောက်သူများ ပျမ်းမျှအားဖြင့် 15 မိနစ် စောပြီး နာကျင်မှု သက်သာကြောင်း အစီရင်ခံသည်။
စာရင်းအင်းစမ်းသပ်မှုက p-တန်ဖိုး 0.002 ပေးသည်။
0.002 < 0.05 ဖြစ်သောကြောင့် ရလဒ်သည် စာရင်းအင်းအရ အရေးပါသည် - ကွာခြားချက်သည် အခွင့်ကြောင့် ဖြစ်ရန် မဖြစ်နိုင်ပါ။
သို့သော် 15 မိနစ်သည် ဆေးပညာအရ အဓိပ္ပါယ်ရှိပါသလား? ၎င်းသည် လက်တွေ့ အရေးပါမှုအကြောင်း သီးခြားမေးခွန်းဖြစ်သည်။
အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း
စာရင်းအင်းအရ အရေးပါမှုသည် သုတေသနတွေ့ရှိချက်များ စစ်မှန်ခြင်းရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် စံနှုန်းဖြစ်သည်။ ဂျာနယ်များ၊ စည်းမျဉ်းသတ်မှတ်သူများနှင့် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများ အားလုံး အချက်ပြမှုကို ဆူညံသံမှ ခွဲခြားရန် အသုံးပြုသည်။
သို့သော် စာရင်းအင်းအရ အရေးပါမှုတွင် ကန့်သတ်ချက်များရှိသည်။ သက်ရောက်မှုအရွယ်အစား၊ လက်တွေ့ အရေးပါမှု သို့မဟုတ် ဆေးပညာဆိုင်ရာ ဆက်စပ်မှုကို မတိုင်းတာပါ။ သက်ရောက်မှုအရွယ်အစားများနှင့် ယုံကြည်မှုကြားကာလများကို အရေးပါမှုနှင့်အတူ အမြဲတင်ပြပါ။
စာရင်းအင်းအရ အရေးပါမှုသည် ရလဒ်တစ်ခု အခွင့်ကြောင့် ဖြစ်နိုင်ခြေမရှိကြောင်း ပြောပြသည်။ ရလဒ်က အရေးကြီးသည်ဟု မပြောပါ။ လက်တွေ့ အရေးပါမှုကိုလည်း အမြဲစဉ်းစားပါ။