Testy różnic w programie Statistica
Testy różnic dzielą się na testy parametryczne i nieparametryczne. W programie Statistica nie liczymy testu „z”, gdyż przy liczebnościach powyżej 30 test „t” zachowuje się tak samo jak test „z”.
Przy braku spełnienia warunków dla testu parametrycznego stosujemy jego nieparametryczny odpowiednik:
Relacja między grupami/pomiarami |
Ilość grup/pomiarów |
Test parametryczny |
Test nieparametryczny (najczęściej stosowany odpowiednik) |
Różne grupy (dane niezależne) |
2 grupy |
test t |
U Manna-Whitney'a
|
wiele grup |
1-czynnikowa anova
|
H Kruskala-Wallisa
|
|
Te same grupy (dane zależne, pomiar powtarzany) |
2 grupy |
test t danych skorelowanych
|
T Wilcoxona
|
wiele grup |
anova z powtarzanym pomiarem
|
Friedmana
|
W przypadku pomiaru w różnych grupach sprawdzamy warunek normalności rozkładu. Warunek ten sprawdzamy tylko wtedy, gdy liczebność w co najmniej jednej grupie wynosi poniżej 30 osób/przypadków. Normalność sprawdzamy w podgrupach za pomocą Testu Shapiro-Wilka.
W przypadku pomiaru w tej samej grupie (pomiar powtarzany) sprawdzamy warunek normalności rozkładu różnicy między pomiarami, tworząc nową zmienną.
W przypadku pomiaru w różnych grupach zawsze sprawdzamy warunek jednorodności wariancji.
W przypadku pomiaru w tej samej grupie (pomiar powtarzany) sprawdzamy warunek sferyczności.
Różne grupy:
Test „t” (dwie grupy)
Przypadek: N > 30
Krok 1: nie musimy sprawdzać normalności rozkładu zmiennej w podgrupach przy liczebności powyżej 30
Krok 2: Statystyka Statystyki podstawowe i tabele Test „t” dla danych niezależnych (wzgl. grup) OK wybieramy zmienną grupującą (np. płeć) i zmienną zależną (np. ilościowy wynik w teście na ekstrawersję) OK w zakładce „Opcje” zaznaczamy: Test z niezależną estymacją wariancji i Test Levene'a [PODSUMOWANIE]
Krok 3: Sprawdzamy jednorodność wariancji w kolumnie patrząc na poziom istotności Testu Levene'a. Sprawdzamy „p Levene'a” (najczęściej na końcu tabeli). Chcemy, aby porównywanie grupy nie różniły się pod względem wariancji (aby wariancja/zmienność wyników była w obu grupach podobna, czyli jednorodna). Istotne „p Levene'a” (p<0,05) oznacza, że wariancja jest niejednorodna, tj. że istnieją istotne różnice między grupami odnośnie wariancji. Nieistotne „p Levene'a” (p>0,05) oznacza, że wariancja jest jednorodna tj. że nie ma istotnych różnic między grupami odnośnie wariancji. Do kroku nr 4 przechodzimy pod warunkiem, że wynik „p Levene'a” (p>0,05) jest nieistotny.
Krok 4:
Jeśli „p Levene'a” (p>0,05), to wówczas sprawdzamy poziom istotności testu „t”. Tutaj wartość współczynnika „p” traktujemy tradycyjnie. Jeśli p<0,05, to oznacza, że grupy istotnie różnią się od siebie odnoście badanej zmiennej zależnej.
Jeśli „p Levene'a” (p<0,05), to wówczas sprawdzamy poziom istotności testu „t z oddzielną estymacją wariancji”. Tutaj wartość współczynnika „p” traktujemy tradycyjnie. Jeśli p<0,05, to oznacza, że grupy istotnie różnią się od siebie odnoście badanej zmiennej zależnej.
Przypadek: N < 30
Krok 1: ze względu na liczebność poniżej 30 należy w podgrupach sprawdzić normalność rozkładu zmiennej względem rozkładu teoretycznego. Do obliczenia testu „t” konieczne jest, aby rozkład faktycznie zbadanej zmiennej nie odbiegał istotnie od przewidywanego (teoretycznego) rozkładu normalnego dla tej zmiennej. Czyli „cieszyć nas będzie” nieistotny wynik Testu normalności Shapiro-Wilka, czyli p>0,05.
Statystyka Statystyki podstawowe i tabele Statystyki opisowe OK po prawej stronie kliknij w klocek „Grupami” wybierz zmienną grupującą i opcję prezentacji wyników (zaznacz również „włączone” + „wyniki w jednym folderze”) kliknij w zakładkę „Normalność” zaznacz Test W Shapiro-Wilka UWAGA! Kliknij w klocek „TABELE LICZNOŚCI”
Krok 2:
Jeśli wynik (w nagłówku tabeli) Testu Shaprio-Wilka jest nieistotny postępuj dalej tak, jak w Kroku 2 dla N>30.
Jeśli wynik (w nagłówku tabeli) Testu Shaprio-Wilka jest istotny co najmniej w jeden grupie oznacza to, że rozkład badanej zmiennej różni się istotnie od przewidywanego rozkładu teoretycznego tej zmiennej i nie możesz stosować testu parametrycznego t. Musisz wówczas zastosować test U Manna-Whitney'a.
1-czynnikowa Anova
Przypadek: N > 30
Opis...
Przypadek: N < 30
Opis...
Te same grupy:
Przypadek: N > 30
Test dla danych skorelowanych
Przypadek: N < 30
Tworzymy nową zmienną i dla niej sprawdzamy warunek normalności rozkładu.