Ai rezultatele, dar nu știi ce să scrii despre ele?
Scriem capitolul de rezultate, cu interpretarea lor, ca parte din lucrare, sau corectăm ce ai scris deja. Livrare în maxim 2 zile, plată după livrare.
Scrie-ne pe WhatsAppCuprins · 5 secțiuni
Un rezultat statistic spune trei lucruri: dacă efectul este semnificativ, cât de mare este și în ce direcție. Comisia le vrea pe toate trei, într-o frază clară. Cum alegi și rulezi testele: ghidul despre analiza statistică în SPSS.
Spui ce s-a găsit, în cuvinte, apoi valoarea testului, p și mărimea efectului, și închei cu verdictul ipotezei. De exemplu: „Comparația socială corelează negativ cu stima de sine, r = −.56, p < .001. Ipoteza I1 se confirmă.” (exemplul nostru de Psihologie, date simulate)
Cum citești fiecare rezultat
Opt pași, de la pragul p la verdictul ipotezei. Apasă pe unul ca să vezi ce înseamnă, ce caută comisia și o frază reală din exemplele noastre (date simulate).
1Pragul p
p < .05: rezultat semnificativ statistic
p este probabilitatea de a obține un rezultat cel puțin atât de mare dacă, în realitate, nu ar exista nicio diferență sau relație. Sub pragul ales dinainte (de obicei .05) spui că rezultatul este semnificativ statistic. p nu este probabilitatea ca ipoteza ta să fie adevărată și nu arată cât de mare sau de important este efectul: pentru asta raportezi mărimea efectului.
Comisia caută: valoarea exactă (p = .016), p < .001 când e foarte mică și rezultatele nesemnificative raportate la fel de exact.
„Între nașterea naturală și cezariană, diferența la alăptarea exclusivă este χ²(1) = 0,75, p = 0,388 (Tabelul 8): tipul nașterii nu a fost asociat semnificativ cu alăptarea exclusivă.”
2Corelația r
Direcția, mărimea și ce nu arată
r ia valori între −1 și 1. Semnul arată direcția (pozitivă: cresc împreună; negativă: când una crește, cealaltă scade), iar valoarea absolută arată cât de strânsă este legătura; după convenția lui Cohen, în jur de .10 e slabă, .30 moderată și .50 puternică. Corelația nu arată cauza: scrii „sunt asociate”, nu „determină”.
Comisia caută: direcția, mărimea și p, fără nicio formulare cauzală.
„Recunoașterea muncii are cea mai puternică asociere cu motivația generală, r = 0,61, p < 0,001 (Figura 4), urmată de dezvoltarea profesională, r = 0,41, și de salariu, r = 0,28, p = 0,005.” Comentariul de pe margine: „Nu scrie că «recunoașterea crește motivația cu 61%»: coeficientul r arată cât de strânsă este asocierea, nu un procent de creștere.”
Tabelul de corelații din exemplul de Psihologie, pagina 11 →
3Testul t și d Cohen
Ce grup are media mai mare și cu cât
Testul t compară mediile a două grupuri. Raportezi media și abaterea standard ale fiecărui grup, t cu gradele de libertate, p și mărimea efectului d Cohen (orientativ, 0.2 mic, 0.5 mediu, 0.8 mare). Spui ce grup are media mai mare, nu doar că „există diferențe”.
Comisia caută: direcția diferenței și cât de mare este, nu doar p.
„Femeile au o intenție de cumpărare mai mare decât bărbații (M = 3,25 față de 2,90), t(184) = 2,86, p = 0,005, d = 0,42. La încrederea în influenceri diferența nu este semnificativă, t(184) = 0,14, p = 0,887 (Tabelul 7, Figura 6). Ipoteza I2 se confirmă parțial.”
4ANOVA și testele post-hoc
3 sau mai multe grupuri: F, η², apoi perechile
F arată dacă există o diferență undeva între grupuri, iar η² (eta pătrat) cât din variație ține de grup (orientativ .01 mic, .06 mediu, .14 mare). ANOVA nu spune care grupuri diferă: pentru asta rulezi un test post-hoc, de exemplu Tukey, și numești perechile semnificative.
Comisia caută: mediile fiecărui grup și, când F este semnificativ, care grupuri diferă de fapt.
„Pe probele individuale, ANOVA arată diferențe semnificative între stații, F(3, 8) = 17,85, p < 0,001, η² = 0,87 (Tabelul 6, Figura 6). Testul Tukey arată că doar S3 diferă semnificativ de celelalte stații; diferențele dintre S1, S2 și S4 nu sunt semnificative (Tabelul 7).”
Testul Tukey din exemplul de Biologie, pagina 14 →
5Chi pătrat și V Cramer
Asocierea dintre două variabile categoriale
χ² arată dacă două variabile categoriale (gen, domeniu, da/nu) sunt asociate. Raportezi gradele de libertate, N, valoarea, p și V Cramer pentru tăria asocierii (de la 0, nicio asociere, la 1), apoi spui, cu procentele din tabelul de contingență, unde apare diferența.
Comisia caută: procentele pe grupuri și tăria asocierii, nu doar valoarea χ².
„Ponderea celor care au cumpărat cel puțin un produs recomandat de un influencer în ultimele 6 luni diferă în funcție de gen, χ²(1, N = 186) = 5,86, p = 0,016, V Cramer = 0,18 (Tabelul 6, Figura 5). Femeile au cumpărat mai des la recomandare. Ipoteza I1 se confirmă, dar asocierea este slabă.”
Pagina 11 din exemplul de Marketing →
6Regresia: R² și beta
Cât explică modelul și ce predictor contează
R² arată ce proporție din variația variabilei dependente explică predictorii împreună (R² = .39 înseamnă 39%), iar F și p spun dacă modelul în ansamblu e semnificativ. Coeficienții standardizați β arată, pe aceeași scală, cât contribuie fiecare predictor când ceilalți sunt ținuți constanți; semnul dă direcția. Un predictor cu p > .05 nu are o contribuție proprie în model.
Comisia caută: R², F și p pentru model, apoi β și p pentru fiecare predictor, fără limbaj cauzal.
„Modelul explică 39% din varianța anxietății sociale, R² = .39, F(3, 144) = 30.56, p < .001. Stima de sine (β = −0.32, p < .001) și comparația socială (β = 0.34, p < .001) sunt predictori semnificativi, iar timpul petrecut online nu mai are o contribuție proprie (p = .317). Ipoteza I4 se confirmă.”
Tabelul de regresie din exemplul de Psihologie, pagina 14 →
7Propoziția de rezultat în APA
Ce s-a găsit, apoi statistica
Fraza de rezultat are mereu aceeași formă: întâi ce s-a găsit, în cuvinte, apoi statistica. Simbolurile (t, F, r, p, M, AS) se scriu cu italic, gradele de libertate în paranteză, valorile cu două zecimale, iar p cu trei. La r, p și β, care nu pot depăși 1, APA nu pune zero înaintea separatorului (.56). Unele facultăți cer virgula zecimală, așa că urmează ghidul; regulile de citare sunt în ghidul despre citarea APA.
Comisia caută: aceleași valori în text și în tabel, și o frază care se înțelege și fără cifre.
[Variabila] diferă între / corelează cu / este asociată cu [variabila], [simbol]([df]) = [valoare], p = [valoare], [mărimea efectului] = [valoare]. Ipoteza [nr.] se confirmă / se confirmă parțial / nu se confirmă.
„Studentele au scoruri mai mari la anxietatea socială, t(146) = 3.89, p < .001, d = 0.65.”
8Ipoteza confirmată sau infirmată
Un verdict pentru fiecare ipoteză
După fiecare rezultat spui ce înseamnă pentru ipoteză: se confirmă, se confirmă parțial (când ipoteza are mai multe părți și doar unele sunt susținute) sau nu se confirmă. O ipoteză neconfirmată nu este o greșeală: o raportezi la fel de exact și o discuți, fără să schimbi ipoteza după ce ai văzut datele. Cum le formulezi de la început: ghidul despre ipotezele și obiectivele lucrării.
Comisia caută: un verdict explicit pentru fiecare ipoteză din metodologie, reluat apoi în concluzii.
„Media de licență nu corelează semnificativ cu timpul până la angajare, r = −0,06, p = 0,377, deci ipoteza I4 nu se confirmă.”
„La comparația socială diferența nu este semnificativă statistic, t(146) = 1.41, p = .162 (Figura 6). Ipoteza I2 se confirmă parțial.”
Mai multe despre interpretare
+Semnificativ nu înseamnă important
Cu un eșantion mare, și un efect mic iese semnificativ. De aceea raportezi mereu mărimea efectului (d, η², V Cramer, r sau R²) și o spui în cuvinte când e mică.
„Cadrul dominant diferă semnificativ între publicații, χ²(8, N = 360) = 24,90, p = 0,002, V Cramer = 0,19, ceea ce susține ipoteza principală (Tabelul 7, Figura 5). Asocierea este însă slabă.”
+Greșeli frecvente
- p = .000p < .001
- „aproape semnificativ” pentru p = .06nu este semnificativ statistic, cu valoarea exactă
- „Comparația socială scade stima de sine”„cele două variabile sunt asociate negativ”
- „r = .61, deci o creștere de 61%”r arată cât de strânsă este asocierea
- „Ipoteza a fost demonstrat㔄ipoteza se confirmă” sau „datele susțin ipoteza”
- Doar p, fără mărimea efectuluip împreună cu d, η², V, r sau R²
+Rezultate, discuții, concluzii
În capitolul de rezultate dai valorile și verdictul. În discuții explici rezultatele și le compari cu alte studii, inclusiv pe cele neconfirmate. În concluzii reiei doar verdictul și ce înseamnă, fără cifre: vezi ghidul despre concluziile lucrării.
„Diferența de gen la comparația socială nu a atins pragul de semnificație. O explicație posibilă este numărul mai mic de studenți de gen masculin din eșantion, care reduce puterea statistică a testului.”
Dacă vrei ca rezultatele să fie scrise sau verificate de noi, ca parte din lucrare, vezi serviciile și de ce depinde prețul.
Întrebări frecvente
Ce înseamnă p < .05?
Că un rezultat atât de mare ar apărea rar, în mai puțin de 5% din cazuri, dacă în realitate nu ar exista nicio diferență sau relație, așa că îl numești semnificativ statistic. Nu înseamnă că ipoteza este adevărată cu o probabilitate de 95% și nu spune cât de mare este efectul.
Ce scriu dacă rezultatul nu este semnificativ?
Raportezi valorile exact, ca la un rezultat semnificativ (de exemplu t(146) = 1.41, p = .162), spui că ipoteza nu se confirmă sau se confirmă parțial și discuți o explicație posibilă în capitolul de discuții.
Cum scriu un rezultat statistic în format APA?
Întâi rezultatul în cuvinte, apoi statistica: simbolul cu italic, gradele de libertate în paranteză, valoarea, p și mărimea efectului. De exemplu: Studentele au scoruri mai mari la anxietatea socială, t(146) = 3.89, p < .001, d = 0.65.
Pot scrie că o variabilă o influențează pe alta?
Doar dacă ai un design experimental. La un chestionar, corelația și regresia arată asocieri, nu cauze, așa că scrii „este asociată cu” sau „prezice”, nu „determină” sau „crește”.
Ce este mărimea efectului și de ce o raportez?
Arată cât de mare este diferența sau relația: d Cohen la testul t, η² la ANOVA, V Cramer la chi pătrat, r la corelație, R² la regresie. Cu un eșantion mare, și un efect mic poate fi semnificativ, de aceea comisia vrea și p, și mărimea efectului.