Как делать достоверные и репрезентативные выводы при анализе эмоций?
В этом посте мы окунемся в мир статистики и узнаем, как она помогает нам делать правильные выводы при анализе эмоций.
Представим, что мы сравниваем реакцию мужчин и женщин на видео и получаем следующие результаты: у мужчин 70% положительных эмоций, а у женщин - 80%. Допустим, наша выборка состояла из 500 мужчин и 500 женщин. Можем ли мы теперь сказать, что женщины испытывают больше положительных эмоций, чем мужчины при просмотре этого видео? Не совсем, и вот почему:
Дело в том, что разница между двумя группами (мужчинами и женщинами в нашем случае) может быть вызвана не разной реакцией, а большим разбросом испытываемых эмоций в этой группе. Если игнорировать эти колебания, то можно сделать ложный вывод о том, что две группы отличаются друг от друга, в то время как разница была вызвана только лишь колебаниями в одной группе, из-за чего конкретно в данной выборке сместился средний показатель.
Чтобы сделать правильный и достоверный вывод, мы должны использовать подход, который учитывает величину колебаний в каждой группе и сравнивает различия их средних относительно данного показателя - этот статистический инструмент называется T-тест. И *магия* теперь мы знаем, действительно ли существует разница или я просто сделал ложный вывод.