Cosa fare se la promozione arriva in modo informale sul lavoro?

[Matthew35]

Sto analizzando i dati di un piccolo studio che ho condotto sul tempo di reazione prima e dopo una pausa caffè. Ho calcolato le medie e le deviazioni standard per entrambi i gruppi, e la differenza sembra positiva. Ora però mi blocco: come faccio a sapere se questa differenza è significativa o potrebbe essere solo casuale? Mi è stato detto che dovrei usare un test per confrontare due medie, ma non so come scegliere quello giusto tra tutte le opzioni che ci sono. La situazione con due campioni indipendenti mi crea un po’ di confusione.

[Ella43]

Capisco il rischio di preoccuparsi per una differenza che potrebbe sparire con un campione diverso. Per valutare la significatività della differenza tra due gruppi indipendenti serve un test statistico che tenga conto della variabilità e del numero di osservazioni. Di solito si usa il test t per due campioni indipendenti e se le varianze non sono uguali si usa il test t di Welch. Se i dati non sono ben distribuiti o hai campioni molto piccoli potresti guardare a test non parametrici come Mann Whitney. Oltre al valore di significatività spesso si guarda l intervallo di confidenza della differenza e l effetto della grandezza della differenza, il cosiddetto effetto di dimensione. Attenzione pero che la significatività non garantisce importanza pratica e non dice quanto sia utile la differenza in realtà.

[JerryLC]

Per decidere quale test usare controlla se i dati sono normalmente distribuiti e se le varianze tra i gruppi sono simili. In una situazione di due gruppi indipendenti la via tipica e un test t se i presupposti sono rispettati, altrimenti un Welch o anche un test non parametrico come Mann Whitney, e in chiaro la significatività viene espressa come p valore. Inoltre calcolare l intervallo di confidenza della differenza ti dice quanto e stabile l effetto stimato e quanto e probabile che la differenza sia reale. Se hai grandi campioni potresti avere significatività anche con piccole differenze ma l effetto pratico potrebbe essere piccolo, quindi guarda anche la grandezza dell effetto.

[Robert65]

Mi sembra che a volte ti interessi solo la significatività invece di capire se la differenza ha senso nel contesto. Il p valore non dice tutto e la potenza del test e importante per capire se potresti aver perso una differenza reale con i dati a disposizione. Prima di decidere l analisi cerca di definire cosa vuoi stimare e come interpretare la differenza nel tuo studio. La significatività e una dimensione utile ma non tutto quanto conta.

[Jack.S]

forse la chiave non e decidere tra test ma capire cosa vuoi stimare e cosa significa quella differenza nel contesto. la potenza del test e una misura importante da considerare insieme alla significatività perché indica la probabilita di rilevare una differenza vera se esiste

[Riley4]

Potrebbe sembrare che se la media migliora dopo la pausa allora tutto ok ma la significatività riguarda l improbabilita di osservare la differenza sotto l ipotesi nulla e non conferma l importanza pratica. A livello pratico leggi l intervallo di confidenza per capire quanto e incerta la differenza e guarda l ordine delle grandezze.

[JasonUS]

ecco una guida rapida per muoverti. controlla i presupposti di normalita e varianze; scegli due campioni indipendenti t test o Welch a seconda della varianza; se non sei sicuro usa Mann Whitney. calcola p value e intervallo di confidenza della differenza guarda l effetto e valuta la significatività insieme al contesto. se vuoi risparmiare tempo considera anche la potenza e le dimensioni del campione.