The average verbal score for the gi

The average verbal score for the girls is 24, compared with an average
score of 18 for the boys.
Because these three strategies produce similar data, they also tend to use
similar statistical techniques. For example, t tests and analysis of variance are
used to evaluate mean differences and chi-square tests are used to compare
proportions.
Correlational studies do not involve comparing different groups of scores.
Instead, a correlational study measures two different variables (two different
scores) for each individual in a single group and then looks for patterns within the set of scores (see Figure 6.2). If a correlational study produces numerical
scores, the data are usually evaluated by computing a correlation (such as the
Pearson correlation). If the data consist of nonnumerical classifications, the
statistical evaluation is usually a chi-square test.
Descriptive studies are intended to summarize single variables for a specific
group of individuals. For numerical data, the statistical summary usually consists
of a mean, or average, score. If the data are nonnumerical classifications, the summary
is typically a report of the proportion (or percentage) associated with each
category. For example, the average student sleeps 7 hours a day and eats two pizzas
a week. Or, 58% of the students report having failed at least one course.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

คะแนนเฉลี่ยวาจาสำหรับสาว ๆ เป็น 24 เมื่อเทียบกับค่าเฉลี่ยคะแนน 18 สำหรับเด็กผู้ชายเพราะสามกลยุทธ์เหล่านี้ผลิตข้อมูลที่คล้ายกัน พวกเขายังมีแนวโน้มการใช้เทคนิคทางสถิติที่คล้ายกัน ตัวอย่างเช่น การทดสอบ t และการวิเคราะห์ความแปรปรวนจะใช้ในการประเมินหมายถึง ใช้การเปรียบเทียบความแตกต่างและการทดสอบไคสแควร์สัดส่วนศึกษา correlational เกี่ยวข้องเปรียบเทียบกลุ่มที่แตกต่างของคะแนนแทน การศึกษา correlational วัดสองตัวแปรที่แตกต่างกัน (แตกต่างกันสองคะแนน) สำหรับแต่ละกลุ่มเดียว และค้นหารูปแบบภายในชุดของคะแนน (ดูรูปที่ 6.2) ถ้าการศึกษา correlational ก่อให้เกิดตัวเลขคะแนน ข้อมูลมักจะถูกประเมิน โดยการคำนวณความสัมพันธ์ (เช่นการสหสัมพันธ์เพียร์สัน) ถ้าประกอบด้วยข้อมูลประเภท nonnumerical การการประเมินทางสถิติจะทดสอบไคสแควร์อธิบายการศึกษามีวัตถุประสงค์เพื่อสรุปตัวแปรเดียวสำหรับเฉพาะกลุ่มของบุคคล สำหรับข้อมูลตัวเลข การสรุปทางสถิติมักจะประกอบด้วยของค่าเฉลี่ย ค่าเฉลี่ย คะแนน ถ้าข้อมูลที่จะจัดประเภท nonnumerical สรุปคือรายงานของสัดส่วน (หรือเปอร์เซ็นต์) ที่เกี่ยวข้องกับแต่ละประเภท ตัวอย่างเช่น นักเรียนเฉลี่ยนอน 7 ชั่วโมงต่อวัน และกินพิซซ่าสองสัปดาห์นี้ หรือ 58% ของนักเรียนรายงานต้องล้มเหลวอย่างน้อยหนึ่งหลักสูตร

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

คะแนนเฉลี่ยวาจาสำหรับสาวเป็น 24 เมื่อเทียบกับค่าเฉลี่ย
ของคะแนน 18 สำหรับเด็กชาย.
เพราะสิ่งเหล่านี้สามกลยุทธ์การผลิตข้อมูลที่คล้ายกันพวกเขายังมีแนวโน้มที่จะใช้
เทคนิคทางสถิติที่คล้ายกัน ยกตัวอย่างเช่นการทดสอบ T และการวิเคราะห์ความแปรปรวนจะ
ใช้ในการประเมินความแตกต่างของค่าเฉลี่ยและการทดสอบไคสแควร์ที่ใช้ในการเปรียบเทียบ
สัดส่วน.
การศึกษาที่สัมพันธ์ไม่เกี่ยวข้องกับการเปรียบเทียบกลุ่มที่แตกต่างของคะแนน.
แต่การศึกษาหาความสัมพันธ์ขนาดสองตัวแปรที่แตกต่างกัน (แตกต่างกันสอง
คะแนน ) สำหรับบุคคลในกลุ่มเดียวแต่ละคนและจากนั้นจะมองหารูปแบบภายในชุดของคะแนน (ดูรูปที่ 6.2) หากมีการศึกษาหาความสัมพันธ์ผลิตตัวเลข
คะแนนข้อมูลที่มักจะได้รับการประเมินโดยการคำนวณความสัมพันธ์ (เช่น
ความสัมพันธ์เพียร์สัน) หากข้อมูลที่ประกอบด้วยการจำแนกประเภท nonnumerical การ
ประเมินผลทางสถิติโดยปกติจะมีการทดสอบไคสแควร์.
การศึกษาเชิงพรรณนามีวัตถุประสงค์เพื่อสรุปตัวแปรเดียวสำหรับเฉพาะ
กลุ่มบุคคล สำหรับข้อมูลตัวเลขที่สรุปสถิติมักจะประกอบด้วย
ของค่าเฉลี่ยหรือเฉลี่ยคะแนน หากข้อมูลที่มีการจำแนกประเภท nonnumerical สรุป
โดยทั่วไปจะมีรายงานจากสัดส่วน (หรือร้อยละ) ที่เกี่ยวข้องกับแต่ละ
หมวดหมู่ ยกตัวอย่างเช่นนักเรียนเฉลี่ยนอน 7 ชั่วโมงต่อวันและกินพิซซ่าสอง
สัปดาห์ หรือ 58% ของนักเรียนรายงานล้มเหลวอย่างน้อยหนึ่งแน่นอน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เฉลี่ยคะแนน verbal หญิง 24 , เมื่อเทียบกับเฉลี่ยคะแนนจาก 18 สำหรับเด็กผู้ชายเพราะเหล่านี้สามกลยุทธ์ผลิตข้อมูลที่คล้ายกัน พวกเขายังมีแนวโน้มที่จะใช้เทคนิคทางสถิติที่คล้ายกัน ตัวอย่างเช่น , t การทดสอบและการวิเคราะห์ความแปรปรวนเป็นใช้ประเมินความแตกต่างค่าเฉลี่ย และการทดสอบไคสแควร์เพื่อใช้เปรียบเทียบสัดส่วนนิไม่ได้เกี่ยวข้องกับการเปรียบเทียบกลุ่มที่แตกต่างกันของคะแนนแทน การศึกษาเชิงสหสัมพันธ์มาตรการสองตัวแปรที่แตกต่างกัน ( สองแตกต่างกันคะแนน ) สำหรับแต่ละบุคคลในกลุ่มเดียว และดูสำหรับรูปแบบภายในชุดของคะแนน ( ดูรูปที่ 6.2 ) ถ้าการศึกษาเชิงสหสัมพันธ์ ผลิตเชิงตัวเลขคะแนน , ข้อมูลมักจะประเมินโดยการคำนวณความสัมพันธ์ ( เช่นหาค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์แบบเพียร์สัน ) ถ้าข้อมูลที่ประกอบด้วยหมวดหมู่ nonnumerical ,การประเมินผลทางสถิติมักจะเป็น Chi square testการศึกษาเชิงพรรณนามีวัตถุประสงค์เพื่อสรุปตัวแปรเดียวโดยเฉพาะกลุ่มของบุคคล สำหรับข้อมูลตัวเลข สรุปสถิติมักจะประกอบด้วยของค่าเฉลี่ยหรือคะแนนเฉลี่ย คะแนน ถ้าข้อมูลมีหมวดหมู่ nonnumerical , สรุปโดยรายงานของสัดส่วน ( ร้อยละ ) ที่เกี่ยวข้องกับแต่ละหมวดหมู่ ตัวอย่างเช่นนักเรียนเฉลี่ยนอน 7 ชั่วโมงต่อวัน และกินสองพิซซ่าอาทิตย์นี้ หรือ ร้อยละ 58 ของนักเรียนรายงานต้องล้มเหลวอย่างน้อยหนึ่งหลักสูตร