A probabilidade é uma medida da probabilidade de algo acontecer (ou não). A probabilidade de medição é geralmente baseada em uma proporção de quantas vezes 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 lançamento. Confiabilidade, estatisticamente falando, significa apenas consistência. Se você mede algo cinco vezes e calcula estimativas próximas, sua estimativa pode ser considerada confiável. A confiabilidade é calculada com base em quantas medições - e medidores - existem.

Calculando a probabilidade

Defina "sucesso" para o evento de interesse. Digamos que estamos interessados ​​em saber a probabilidade de rolar um quatro em um dado. Pense em cada jogada do dado como um teste, no qual ou "temos sucesso" (jogue um 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 há seis números diferentes no dado. Isso se tornará seu denominador no cálculo final.

Divida o possível sucesso sobre o total de resultados possíveis. Em nosso exemplo dado, a probabilidade seria 1/6 (uma possibilidade de sucesso para seis resultados totais possíveis para cada jogada do dado).

Calcule a probabilidade de mais de um evento multiplicando as probabilidades individuais. Em nosso exemplo dado, a probabilidade de rolar um quatro e rolar um seis em um rolar 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. Em nosso exemplo dado, a probabilidade de rolar um quatro ou rolar um seis seria (1/6) + (1/6) = (2/6).

Calculando Confiabilidade de Múltiplas Medições

Avalie a mudança na média. Se temos um grupo de cinco pessoas e pesamos cada pessoa duas vezes, acabamos com duas estimativas de peso do 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 de teste t - para comparar as duas médias.

Calcule o erro típico esperado, também conhecido como desvio padrão. Se medíssemos o peso de uma pessoa 100 vezes, acabaríamos com medidas muito próximas do peso real e outras mais distantes. Esta dispersão de medições tem uma certa variação esperada e pode ser atribuída à chance aleatória, às vezes referida como um desvio padrão. As medições que estão fora do desvio padrão são consideradas como devidas a algo diferente de chance aleatória.

Calcule a correlação entre dois conjuntos de medidas. Em nosso exemplo de peso, os dois grupos de medidas podem variar de não ter valores em comum (correlação de zero) para ser exatamente o mesmo (correlação de um). Avaliar a correlação entre dois conjuntos de medidas é importante para determinar a consistência das medições. Alta correlação implica alta confiabilidade das medições. Pense na variabilidade que pode ser introduzida usando diferentes escalas a cada vez ou tendo pessoas diferentes lendo as escalas. Em experimentos e testes estatísticos, é importante identificar quanto variabilidade é devido ao acaso e quanto é devido a algo que fizemos de maneira diferente em nossa medição.