Онлайн коучинг статистики - PDF Безкоштовно завантажити
Модуль навчання онлайн-статистики 3 Статистичне тестування - Вибір відповідного методу - Впровадження за допомогою SPSS - Інтерпретація та презентація Dipl.-Math. Даніела Келлер www.statistik-und-beratung.de
Зміст 1 Ідея статистичного тестування 3 1.1 Нульові та альтернативні гіпотези. 3 1.2 Результат тесту: статистика тесту та значення p. 3 1.3 Помилки першого виду та помилки другого роду 4 1.4 Примітка. 5 2 Огляд 6 3 Попередні міркування щодо відбору 9 3.1 Чи хотіли б Ви дослідити відмінності в місцезнаходженні чи стосунках. 9 3.1.1 Аналіз різниці місцезнаходжень. 9 3.1.2 Аналіз співвідношень. 9 3.2 Чи нормально розподіляються масштабні змінні? 10 4 Взаємозв'язок між категоріальними змінними 12 4.1 Тест хі-квадрат. 12 4.2 Точний тест Фішера. 13 5 Тести на взаємозв'язок між метричними/порядковими змінними: Кореляція 15 5.1 Кореляція Пірсона. 15 5.2 Кореляція Спірмена. 15 5.3 Впровадження кореляції з SPSS. 16 5.4 Інтерпретація та подання кореляції. 16 6 Тести на різницю в положенні 18 6.1 Т-тест з одним зразком. 18 6.2 Тест Вількоксона для зразка. 19 6.3 Тест Вількоксона. 20 6.4 Парний t-тест. 21 6,5 t-тест. 22 6.6 Тест Манна-Уітні-U. 23 6.7 тест Фрідмана. 24 6.8 Повторні вимірювання ANOVA (дисперсійний аналіз з повторними вимірами). 25 6.9 Односторонній ANOVA (односторонній дисперсійний аналіз). 28 6.10 Проба Крускала-Уолліса. 30 c Даніела Келлер - 2015 2
від 0,8 вважаються хорошими. Сила випробування не є частиною результату SPSS, але може бути використана з інструментами планування обсягу вибірки, такими як безкоштовна потужність G * 3 Дюссельдорфського університету (http://www.gpower.hhu.de/). 1.4 Примітка Найважливіше для аналізу - це знати, що ви шукаєте значення p у результатах тесту. Зазвичай це в SPSS у рядку або стовпці Sig. На виході SPSS. Якщо це р-значення менше 0,05, нульова гіпотеза відхиляється, і ви продемонстрували значну різницю або зв'язок. Якщо значення р більше 0,05, нульова гіпотеза не відхиляється, і ви не можете довести суттєвої різниці або зв'язку. Якщо це так (значення р більше 0,05), це не є доказом того, що немає різниці або зв'язку. Це означає лише, що вибірка була недостатньо великою або різниця/взаємозв'язок була недостатньо сильною, щоб довести, що вона є суттєвою. c Даніела Келлер - 2015 5
2 Огляд Ви розрахували описову статистику, перевірили розподіл та створили цифри. Тепер можна вибрати відповідний статистичний тест, щоб перевірити спостережувану кореляцію або різницю на значущість. Графіка тут повинна служити орієнтацією та оглядом. Там перелічені найважливіші тести на відмінності в становищі та стосунках. Кольори та рамки позначають відповідні умови тесту. Зірочками позначені додаткові вимоги. Відповідна описова статистика та відповідна цифра позначаються символами. Ви завжди можете повернутися до цієї графіки, якщо обрали правильний метод. У наступних розділах я покажу вам, які попередні міркування необхідні для вибору методу. Тоді я поясню вам реалізацію за допомогою SPSS. c Даніела Келлер - 2015 6
Додаток до рисунка: Аналіз різниці позицій для змінної (лише однієї групи) порівняно з фіксованим значенням із нормальним розподілом: Т-тест з одним зразком без нормального розподілу: Тест з одним зразком Вілкоксона c Даніела Келлер - 2015 8
обидві категоріальні змінні (номінальна чи порядкова) або обидві шкальні змінні. При аналізі взаємозв'язку між двома категоріальними змінними також важливо, чи мають обидві змінні рівно дві категорії (категорії 2x2), чи одна або обидві мають більше категорій (> категорії 2x2). 3.2 Чи нормально розподіляються масштабні змінні? У модулі 2 ви вже вивчали розподіл ваших метричних змінних (а можливо, також порядкових знаків з багатьма виразами). Для того, щоб вибрати відповідний метод, зараз важливо знати, розподіляються дані приблизно нормально чи ні. Якщо дані приблизно нормально розподілені (кожне повторне вимірювання або кожна група окремо), параметричні методи можуть бути використані як тести значущості, які передбачають нормальний розподіл. Параметричні методи, розглянуті тут, - це одновибірковий t-тест, парний t-тест, t-тест, повторні виміри ANOVA, одностороння ANOVA та кореляція Пірсона. Якщо дані зазвичай не розподіляються (або ви не впевнені), в якості альтернативи використовуються непараметричні методи: тест з одним зразком Вількоксона Тест Вількоксона Тест Манна-Уітні-У тест Фрідмана Тест Крускала Уолліса c Даніела Келлер - 2015 10
та Кореляція Спірмена. Непараметричні методи завжди дозволені, тому їх також можна використовувати з нормальним розподілом. c Даніела Келлер - 2015 рік 11
4 Взаємозв'язки між категоріальними змінними 4.1 Тест на хі-квадрат Характеристика: Тест на взаємозв'язок Змінні: дві категоріальні змінні більш ніж у 2 категоріях принаймні в одній із двох змінних Особливість: Кожна клітинка перехресних таблиць повинна містити принаймні 5 спостережень, щоб тест хі-квадрат був надійним є. Якщо це не так, категорії можна або згрупувати відповідно, або категорію можна опустити (залежно від запитання та даних). Потім це або призводить до достатньої кількості спостережень у кожній клітині, або у перехресних таблицях 2х2 з використанням точного тесту Фішера. Приклад: Питання: Чи існує зв’язок між статтю та шкільною освітою (4 різні ступені)? Нульова гіпотеза: між цими двома змінними немає зв'язку. Можливі результати: значення р не значуще (р 0,05) Неможливо продемонструвати значущої кореляції. p-значення значуще (p