Vsebina
Verjetnost je merilo, kako verjetno se bo nekaj zgodilo (ali ne zgodilo). Merilna verjetnost običajno temelji na razmerju, kako pogosto se lahko zgodi dogodek glede na to, koliko možnosti ima. Razmislite o metanju kock: številka ena ima možnost šestih na šesti način. Zanesljivost, statistično gledano, pomeni le doslednost. Če nekaj izmerite petkrat in pridete do ocen, ki so precej blizu skupaj, se vam ocena lahko zdi zanesljiva. Zanesljivost se izračuna na podlagi števila meritev in merilnikov.
Izračun verjetnosti
Določite "uspeh" za dogodek, ki vas zanima. Recimo, da nas zanima, kakšna je verjetnost, da se štirica vrti na matrico. Razmislite o vsakem zvitku matrice kot o poskusu, v katerem bodisi "uspemo" (roll štiri) ali "spodleti" (roll katero koli drugo številko). Na vsakem matricu je en obraz za "uspeh" in pet "neuspešnih" obrazov. To bo postal vaš števec pri končnem izračunu.
Določite skupno število možnih izidov za dogodek, ki vas zanima. Na primeru primera metanja matrice je skupno število rezultatov šest, ker je na matričniki šest različnih številk. To bo postalo vaš imenovalec pri končnem izračunu.
Možen uspeh razdelite na skupne možne rezultate. V našem primeru die bi bila verjetnost 1/6 (ena možnost uspeha za šest skupnih možnih izidov za vsak kolut matrice).
Izračunajte verjetnost več dogodkov z množenjem posameznih verjetnosti. V našem primeru diete je verjetnost, da se štirica prevrne in na naslednji valj vrti šest, je večkratna od posameznih verjetnosti (1/6) x (1/6) = (1/36).
Izračunajte verjetnost več dogodkov, tako da dodate posamezne verjetnosti. V našem primeru die bi bila verjetnost, da se štiri ali valja šest, (1/6) + (1/6) = (2/6).
Izračun zanesljivosti več meritev
Ocenite spremembo srednje vrednosti. Če imamo skupino petih ljudi in tehtamo vsako osebo dvakrat, na koncu dobimo dve skupinski oceni teže (povprečje ali "povprečje"). Primerjajte oba povprečja, da ugotovite, ali je razlika med njima razumno skladna ali se meritve bistveno razlikujejo. To se naredi s statističnim testom - imenovanim t-test - za primerjavo obeh sredstev.
Izračunajte značilno pričakovano napako, znano tudi kot standardni odklon. Če bi 100-krat merili težo ene osebe, bi zaključili z meritvami, ki so zelo blizu resnični teži in drugim, ki so bolj oddaljene. Ta razsežnost meritev ima določeno pričakovano spremembo in jo lahko pripišemo naključnim naključjem, včasih imenovanim kot standardni odklon. Šteje se, da meritve, ki niso zunaj standardnega odklona, niso posledica naključja.
Izračunajte korelacijo med dvema sklopoma meritev. V našem primeru teže bi se lahko dve skupini meritev gibale od skupnih vrednosti (korelacija nič) do popolnoma enakih (korelacija ene). Ocenjevanje, kako tesno sta povezana dva niza meritev, je pomembno pri določanju doslednosti meritev. Visoka korelacija pomeni visoko zanesljivost meritev. Pomislite na spremenljivost, ki bi jo lahko uvedli, če bi vsakič uporabili različne lestvice ali če bi imeli lestvice različne ljudi. Pri poskusih in statističnih testiranjih je pomembno ugotoviti, koliko variabilnosti je posledica naključnih naključkov in koliko zaradi nečesa, kar smo pri merjenju storili drugače.