Coaching de statistici online - Descărcare gratuită PDF
Statistică online Coaching Modulul 3 Testarea statistică - Selectarea metodei adecvate - Implementarea cu SPSS - Interpretare și prezentare Dipl.-Matematică. Daniela Keller www.statistik-und-beratung.de
Cuprins 1 Ideea testării statistice 3 1.1 Nule și ipoteze alternative. 3 1.2 Rezultatul testului: statistici de testare și valoarea p. 3 1.3 Erori de primul tip și erori de al doilea tip 4 1.4 Notă. 5 2 Prezentare generală 6 3 Considerații preliminare pentru selecție 9 3.1 Doriți să investigați diferențele de locație sau relații. 9 3.1.1 Analiza diferențelor de locație. 9 3.1.2 Analiza corelațiilor. 9 3.2 Variabilele de scară sunt distribuite în mod normal? 10 4 Relația dintre variabilele categorice 12 4.1 Testul Chi-pătrat. 12 4.2 Testul exact al lui Fisher. 13 5 Teste pentru relațiile dintre variabilele metrice/ordinale: corelație 15 5.1 Corelația Pearson. 15 5.2 Corelația Spearman. 15 5.3 Implementarea corelației cu SPSS. 16 5.4 Interpretarea și prezentarea corelației. 16 6 Teste pentru diferențele de poziție 18 6.1 T-test cu un singur eșantion. 18 6.2 Testul Wilcoxon pentru o probă. 19 6.3 Testul Wilcoxon. 20 6.4 Test t asociat. 21 Test 6,5 t. 22 6.6 Test Mann-Whitney-U. 23 6.7 Test Friedman. 24 6.8 Măsurători repetate ANOVA (analiza varianței cu măsurători repetate). 25 6.9 ANOVA unidirecțională (analiza unică a varianței). 28 6.10 Test Kruskal-Wallis. 30 c Daniela Keller - 2015 2
de la 0,8 sunt considerate bune. Rezistența testului nu face parte din ieșirea SPSS, dar poate fi utilizată cu instrumente de planificare a dimensiunii eșantionului, cum ar fi puterea G * gratuită 3 a Universității din Düsseldorf (http://www.gpower.hhu.de/). 1.4 Notă Cel mai important lucru pentru analiză este să știți că căutați valoarea p în rezultatul testului. Acest lucru este de obicei în SPSS într-o linie sau coloană Sig. În ieșirea SPSS. Dacă această valoare p este mai mică de 0,05, ipoteza nulă este respinsă și ați demonstrat o diferență sau o conexiune semnificativă. Dacă valoarea p este mai mare de 0,05, ipoteza nulă nu este respinsă și nu puteți dovedi o diferență sau o conexiune semnificativă. Dacă acesta este cazul (valoarea p mai mare de 0,05), nu este o dovadă că nu există nicio diferență sau conexiune. Aceasta înseamnă doar că eșantionul nu a fost suficient de mare sau diferența/relația nu a fost suficient de puternică pentru a se dovedi semnificativă. c Daniela Keller - 2015 5
2 Prezentare generală Ați calculat statisticile descriptive, ați verificat distribuțiile și ați creat cifre. Testul statistic adecvat poate fi acum selectat pentru a verifica semnificația corelației sau diferenței observate. Grafica de aici ar trebui să servească drept orientare și prezentare generală. Cele mai importante teste pentru diferențele de poziție și relații sunt enumerate aici. Culorile și cadrele marchează condițiile respective pentru test. Asteriscurile marchează cerințe suplimentare. Statisticile descriptive corespunzătoare și figura corespunzătoare sunt marcate fiecare cu simboluri. Puteți reveni oricând la acest grafic dacă alegeți metoda potrivită. În secțiunile următoare vă voi arăta ce considerații preliminare sunt necesare pentru a alege metoda. Apoi îți voi explica implementarea cu SPSS. c Daniela Keller - 2015 6
Adăugare la figură: Analiza unei diferențe de poziție pentru o variabilă (doar un singur grup) în comparație cu o valoare fixă cu distribuție normală: test cu o singură probă fără distribuție normală: test cu o singură probă Wilcoxon c Daniela Keller - 2015 8
ambele variabile categorice (nominale sau ordinale) sau ambele variabile la scară. Atunci când se analizează relația dintre două variabile categorice, este relevant, de asemenea, dacă ambele variabile au exact două categorii (2x2 categorii) sau dacă una sau ambele au mai multe categorii (> 2x2 categorii). 3.2 Variabilele de scară sunt distribuite în mod normal? În modulul 2 ați examinat deja distribuția variabilelor dvs. metrice (și, eventual, cu ordinale cu multe expresii). Pentru a selecta metoda adecvată, este acum important să știm dacă datele sunt distribuite aproximativ în mod normal sau nu. Dacă datele sunt distribuite aproximativ în mod normal (fiecare măsurare repetată sau fiecare grup separat), metodele parametrice pot fi utilizate ca teste de semnificație, care presupun distribuție normală. Metodele parametrice discutate aici sunt un eșantion t-test asociat t-test t-test măsurare repetată ANOVA unidirecțională ANOVA și corelație Pearson. Dacă datele nu sunt distribuite în mod normal (sau nu sunteți sigur), se utilizează metode nonparametrice ca alternativă: test cu o mostră Wilcoxon test Wilcoxon test Mann-Whitney-U test Friedman test Kruskal Wallis c Daniela Keller - 2015
și Spearman Correlation. Metodele non-parametrice sunt întotdeauna permise, deci pot fi utilizate și cu distribuție normală. c Daniela Keller - 2015 11
4 Relații între variabilele categorice 4.1 Testul Chi-pătrat Caracterizare: Test pentru relația Variabile: două variabile categorice mai mult de 2 categorii în cel puțin una dintre cele două variabile Caracteristică specială: Fiecare celulă a tabelului încrucișat trebuie să conțină cel puțin 5 observații pentru ca testul chi-pătrat să fie fiabil este. Dacă nu este cazul, categoriile pot fi fie grupate corespunzător, fie o categorie poate fi omisă (în funcție de întrebare și date). Apoi, aceasta are ca rezultat suficiente observații în fiecare celulă sau într-un tabel încrucișat 2x2 și folosind testul exact al lui Fisher. Exemplu: Întrebare: Există o legătură între gen și educația școlară (4 grade diferite)? Ipoteză nulă: Nu există nicio legătură între cele două variabile. Rezultate posibile: valoarea p nu este semnificativă (p 0,05) Nu se poate demonstra nicio corelație semnificativă. valoare p semnificativă (p