43791 PA274979

ANALIZA STATYSTYCZNA DANYCH

Wynik, który prowadzi do odrzucenia hipotezy zerowej (ponieważ prawdo, podobieństwo jego uzyskania jest zbyt małe przy założeniu prawdziwości hipo. tezy zerowej), to wynik istotny statystycznie. Wynik istotny statystycznie oznacza, że różnica uzyskana w badaniu jest większa od tej, jaka mogłaby wy. nikać jedynie z przypadku.

WVnik istotny statystycznie oznacza, że otrzymanie danej wartości statystyki testu jest bardzo mało prawdopodobne przy założeniu prawdziwość i hipotezy zerowej — innymi słowy, z dużą pewnością możemy przyjąć, że hipoteza zerowa jest fałszywa.

3. FormułuienT^jiootez^

Hipoteza zerowa testu t dla jednej próby

Hipoteza alternatywna testu t dlajednej pnflry

Hipoteza zerowa testu t dla jednej próby: w warunkach wysokiego hałasu liczba poprawnie rozwiązanych zadań nie różni się¹ od przeciętnej wartości w populacji licealistów p — 14.

H₀: p — 14

Hipoteza alternatywna testu t dla jednej próby: w warunkach wysokiego hałasu liczba poprawnie rozwiązanych zadań różni się od przeciętnej wartości w populacji licealistów p = 14.

Hjcfś# 14

4. Określamy zmienne i podstawowe założenia:

•    mamy jedną próbę badawczą, w której wprowadzamy manipulacje - wysoki poziom hałasu;

•    testujemy różnice; interesuje nas, czy średnia z próby będzie równa wartości 14;

•    zmienna zależna „poziom wykonania zadań” jest mierzona na skali ilościowej (już sama nazwa to wskazuje — ilość poprawnie rozwiązanych zadań ) i ma w populacji rozkład normalny.

Chcąc sprawdzić, czy zmienna zależna ma rozkład normalny, można zastosować test Kołmogorowa-Smimowa (test K-S), który testuje dopasowanie rozkładu z próby do rozkładu normalnego. Test K-S testuje hipotezę zerową mówiącą, że rozkład zmiennej w próbie jest zgodny z rozkładem normalnym. W SPSS procedura dla tego testu jest bardzo prosta (rys. 8.1). W górnym menu wybiera-

8 • PORÓWNYWANIE DWÓCH GRUP: TESTY T-STUDENTA...

AŃ ANALIZA, następnie TESTY NIEPARAMETRYCZNE, a potem K-S DLA JEDNEJ PRÓBY. Pojawi się okno TEST KOŁMOGOROWA-SMIRNOWA DLA JEDNEJ PRÓBY. Teraz wystarczy w polu po lewej stronie wybrać zmień* _na, dla której chcemy testować normalność rozkładu i przenieść ją na prawo, w pole ZMIENNE TESTOWANE (por. rys. 8.1).

Rys. 8.1. Definiowanie zmiennych w teście Kołmogorowa-Smimowa.

Na koniec klikamy OK i automatycznie przechodzimy do Edytora raportów, w którvm znajdziemy poniższą tabelę TEST KOŁMOGOROWA-SMIRNOWA DLA JEDNEJ PRÓBY (rys. 8.2).

Test Koknogorowa-Sfnfcnowa dla jednej pi oby

		AR 24
N		20
Parametry rojjfladu	średnia	11,2000
normalnego	Odchylenie standardowe	4,20025
Nafwększe różnice	Wartość bezwzględna	.150
	Dodatnia	.150
	Ujemna	-.108
ZKołmogorowa-Smimowa		.870
Istotność asymptotyczna (dwustronna)		.761

a. Testowana jest zgodność z rozkładem normalnym, b Obliczono na podstawie danych

Rys. 8.2. Wyniki analizy testem Kołmogorowa-Smirnowa.

W tabeli tej interesują nas przede wszystkim dwie wartości: wartość statystyki Z Kołmogorowa-Smimowa (0,67) oraz poziom istotności statystycznej, (tutaj p - 0,761, czyli wynik nieistotny statystycznie - ni.). Jeżeli test K-S jest istotny statystycznie (p < 0,05), odrzucamy hipotezę zerową i przyjmujemy, że rozkład w próbie nie jest zgodny z rozkładem normalnym. Jeśli test K-S jest nieistotny statystycznie (jak w powyższym przykładzie), możemy przyjąć, że rozkład zmiennej w próbie jest zgodny z rozkładem normalnym.

1

W naszym przykładzie będziemy testować hipotezę niekierunkową (nie przewidujemy kierunku zależności), choć pewnie moglibyśmy spodziewać się, że poziom wykonania w warunkach z hałasem będzie niższy od przeciętnej w populacji. Jednak nawet, gdyby nasza hipotm badawcza była kierunkowa, moglibyśmy testować ją tak jak hipotezę niekierunkową (czyłizm-korzystaniem testu dwustronnego, zamiast jednostronnego). Wskazane jest, aby stosować testy dwustronne również wtedy, gdy mamy jasne przewidywania co do kierunku zależność, ftkiei statystyczny SPSS standardowo stosuje testy dwustronne.