Her er en sammenbrud:
1. Observation og måling:
- Forskere indsamler data gennem eksperimenter eller observationer.
- Disse data analyseres for at identificere potentielle forskelle mellem grupper eller forhold.
2. Statistisk betydning:
- Statistiske tests bruges til at bestemme sandsynligheden for at observere den observerede forskel ved en tilfældighed.
- En p-værdi beregnes, der repræsenterer sandsynligheden for at opnå resultaterne, hvis der ikke var nogen reel forskel.
- En p-værdi under en bestemt tærskel (typisk 0,05) betragtes som statistisk signifikant, hvilket indikerer en lav sandsynlighed for, at forskellen skyldes tilfældighed.
3. Reel forskel:
- Hvis en forskel er statistisk signifikant, antyder den en "reel forskel" mellem grupperne eller betingelserne.
- Dette betyder, at den observerede forskel sandsynligvis skyldes en ægte effekt, ikke tilfældige udsving.
Eksempel:
- Forestil dig en undersøgelse, der undersøger effektiviteten af en ny medicin.
- Forskere sammenligner en gruppe, der modtager medicinen med en kontrolgruppe, der modtager en placebo.
- De finder en statistisk signifikant forskel i symptomforbedring mellem grupperne.
- Dette indikerer, at medicinen har en "reel" effekt på symptomer, ud over, hvad der kunne forventes tilfældigt.
Vigtige overvejelser:
- Statistisk betydning indebærer ikke nødvendigvis praktisk betydning. En statistisk signifikant forskel kan være lille og ikke meningsfuld i applikationer i den virkelige verden.
- Fortolkningen af "reel forskel" skal overvejes sammen med andre faktorer, såsom effektstørrelse, prøvestørrelse og undersøgelsesdesign.
Som konklusion betyder "reel forskel" i videnskaben en statistisk signifikant forskel mellem grupper eller forhold, hvilket antyder en ægte effekt ud over tilfældig variation.