Статистическият анализ за сравняване на три или повече набора от данни зависи от вида на събраните данни. Всеки статистически тест има определени предположения, които трябва да бъдат изпълнени, за да работи теста по подходящ начин. Също така, кои аспекти на данните, които ще сравнявате, ще повлияят на теста. Например, ако всеки от трите набора от данни има две или повече измервания, ще ви е необходим различен тип статистически тест.
АНОВА
Един от най-често срещаните статистически тестове за три или повече набора от данни е анализ на дисперсията или ANOVA. За да използвате този тест, данните трябва да отговарят на определени критерии. Първо, данните трябва да са цифрови. Обикновените данни - като оценки от 5-степенна скала, наречени скали на Ликерт - не са числови данни и ANOVA няма да даде точни резултати, ако се използва с обикновени данни. Второ, данните трябва да бъдат нормално разпределени в крива на звънец. Ако тези предположения са изпълнени, тестът ANOVA може да се използва за анализ на дисперсията на една зависима променлива в три или повече проби или набори от данни. Не забравяйте, че зависимата променлива е факторът, който измервате в изследването.
МАНОВА
В случаите, когато предположенията за ANOVA са изпълнени, но искате да измерите повече от една зависима променлива, ще ви е необходим многовариантният анализ на вариацията или MANOVA. Зависимите променливи са факторите, които измервате и искате да изследвате. Независимата променлива или променливите влияят на зависимата променлива. Например, да предположим, че сте измервали ефектите от усилени упражнения върху кръвното налягане, загубата на тегло и сърдечната честота. Независимата променлива е упражнението, а зависимите променливи са кръвното налягане, загубата на тегло и сърдечната честота. В тази ситуация бихте използвали MANOVA. Този статистически тест е много сложен за изчисляване и ще изисква използването на компютър и специален софтуер.
Непараметрична референтна статистика
Има много различни непараметрични тестове, но обикновено непараметричните статистики се използват, когато данните са поредни и / или не са нормално разпределени. Непараметричните тестове включват теста на знака, хи-квадрат и медианния тест. Тези тестове често се използват, когато анализирате данните от проучването, където респондентите трябва да оценят различни твърдения; например скала от „силно несъгласен, несъгласен, съгласен, категорично съгласен“ би се квалифицирала като поредни данни. Тези тестове често са лесни за изчисляване на ръка, въпреки че електронната таблица помага.
Описателна статистика
В допълнение към инферентните тестове, можете също да използвате прости описателни статистически данни, за да осигурите бърз и лесен поглед върху наборите от данни. Можете да отчетете средните, стандартните отклонения и процентите за всеки от трите набора от данни. Описателната статистика помага да се осигури бърз поглед върху данните, но не може да се използва за извеждане на заключения. Например, ако един от трите набора от данни има променлива, която е с 20 процента по-висока от другите два набора от данни, не можете да кажете, че разликата е "статистически значима", без да се използва някакъв статистически тест, като ANOVA, MANOVA или непараметричен тест.