Contente
Probabilidade é uma medida da probabilidade de algo acontecer (ou não acontecer). A medição da probabilidade geralmente é baseada em uma proporção da frequência com que um evento pode acontecer em relação a quantas chances ele tem de acontecer. Pense em jogar um dado: o número um tem uma chance em seis de acontecer em qualquer jogada. Confiabilidade, estatisticamente falando, significa apenas consistência. Se você medir algo cinco vezes e apresentar estimativas razoavelmente próximas, sua estimativa poderá ser considerada confiável. A confiabilidade é calculada com base em quantas medidas - e medidores - existem.
Calculando Probabilidade
Defina "sucesso" para o evento de interesse. Digamos que estamos interessados em saber a probabilidade de jogar um quatro em um dado. Pense em cada jogada do dado como uma tentativa, na qual nós "conseguimos" (jogue quatro) ou "falhe" (jogue qualquer outro número). Em cada dado, há uma face de "sucesso" e cinco faces de "falha". Este será o seu numerador no cálculo final.
Determine o número total de resultados possíveis para o evento de interesse. Usando o exemplo de jogar um dado, o número total de resultados é seis, porque existem seis números diferentes no dado. Este será o seu denominador no cálculo final.
Divida o sucesso possível sobre o total de resultados possíveis. No nosso exemplo de dado, a probabilidade seria de 1/6 (uma possibilidade de sucesso para seis resultados possíveis totais para cada teste do dado).
Calcule a probabilidade de mais de um evento multiplicando probabilidades individuais. Em nosso exemplo de dado, a probabilidade de rolar um quatro e rolar um seis em um rolo subsequente é o múltiplo das probabilidades individuais (1/6) x (1/6) = (1/36).
Calcule a probabilidade de mais de um evento adicionando probabilidades individuais. No nosso exemplo de dado, a probabilidade de rolar um quatro ou rolar um seis seria (1/6) + (1/6) = (2/6).
Cálculo da confiabilidade de várias medidas
Avalie a mudança na média. Se tivermos um grupo de cinco pessoas e pesarmos cada pessoa duas vezes, terminaremos com duas estimativas de peso de grupo (a média ou "média"). Compare as duas médias para determinar se a diferença entre elas é razoavelmente consistente ou se as medidas diferem substancialmente. Isso é feito com um teste estatístico - chamado teste t - para comparar as duas médias.
Calcule o erro esperado típico, também conhecido como desvio padrão. Se medíssemos o peso de uma pessoa 100 vezes, terminaríamos com medições muito próximas do peso real e outras mais distantes. Essa distribuição de medições tem uma certa variação esperada e pode ser atribuída ao acaso, às vezes chamado de desvio padrão. As medidas que estão fora do desvio padrão são consideradas devido a algo diferente do acaso.
Calcule a correlação entre dois conjuntos de medidas. No nosso exemplo de peso, os dois grupos de medidas podem variar de não ter valores em comum (correlação de zero) a serem exatamente os mesmos (correlação de um). Avaliar a correlação entre dois conjuntos de medidas é importante para determinar a consistência das medidas. Alta correlação implica alta confiabilidade das medições. Pense na variabilidade que pode ser introduzida usando escalas diferentes a cada vez ou com pessoas diferentes lendo as escalas. Em experimentos e testes estatísticos, é importante identificar quanta variabilidade se deve ao acaso e quanto se deve a algo que fizemos de maneira diferente em nossas medições.