Statistiline analüüs kolme või enama andmekogumi võrdlemiseks sõltub kogutud andmete tüübist. Igal statistilisel testil on teatud eeldused, mis peavad katse nõuetekohaseks toimimiseks olema täidetud. Samuti mõjutab testi see, milliseid andmete aspekte te võrdlete. Näiteks kui igal kolmel andmekogumil on kaks või enam mõõtmist, vajate erinevat tüüpi statistilist testi.
ANOVA
Kolme või enama andmekogumi üks levinumaid statistilisi teste on dispersioonanalüüs ehk ANOVA. Selle testi kasutamiseks peavad andmed vastama teatud kriteeriumidele. Esiteks peaksid andmed olema arvulised. Järjestusandmed - näiteks 5-punktilised skaalahinnangud, mida nimetatakse Likerti skaaladeks - ei ole arvandmed ja ANOVA ei anna täpseid tulemusi, kui neid kasutatakse järjestusandmetega. Teiseks peaksid andmed tavaliselt kõvera kujul jaotuma. Kui need eeldused on täidetud, saab ANOVA testi abil analüüsida ühe sõltuva muutuja variatsiooni kolme või enama valimi või andmekogumi lõikes. Pidage meeles, et sõltuv muutuja on tegur, mida uuringus mõõdate.
MANOVA
Juhtudel, kui ANOVA eeldused on täidetud, kuid soovite mõõta rohkem kui ühte sõltuvat muutujat, vajate mitmemõõtmelist dispersioonanalüüsi ehk MANOVA-d. Sõltuvad muutujad on tegurid, mida mõõdate ja mida soovite uurida. Sõltumatu muutuja või muutujad mõjutavad sõltuvat muutujat. Oletame näiteks, et mõõtsite tugeva treeningu mõju vererõhule, kaalulangusele ja pulsile. Sõltumatu muutuja on harjutus ja sõltuvad muutujad on vererõhk, kaalulangus ja pulss. Selles olukorras kasutaksite MANOVA-d. Selle statistilise testi arvutamine on väga keeruline ja see nõuab arvuti ja spetsiaalse tarkvara kasutamist.
Mitteparameetriline järelduslik statistika
On palju erinevaid mitteparameetrilisi teste, kuid üldjuhul kasutatakse mitteparameetrilisi statistilisi andmeid, kui andmed on järjestikused ja / või pole tavaliselt jaotatud. Mitteparameetrilised testid hõlmavad märkide testi, chi-ruutu ja mediaan testi. Neid teste kasutatakse sageli siis, kui analüüsite uuringu andmeid, kus vastajad pidid hindama erinevaid väiteid; näiteks kvalifitseeruks järjestusandmeteks skaala "ei nõustu, ei nõustu, nõustun, olen täiesti nõus". Neid katseid on sageli lihtne käsitsi arvutada, kuigi tabel aitab.
Kirjeldav statistika
Lisaks järeldustestidele saate andmekogumite kiire ja lihtsa ülevaate saamiseks kasutada ka lihtsat kirjeldavat statistikat. Võite esitada kõigi kolme andmekogumi keskmise, standardhälbed ja protsendid. Kirjeldav statistika aitab andmeid kiiresti vaadata, kuid seda ei saa kasutada järelduste tegemiseks. Näiteks kui ühel kolmest andmekogumist on muutuja, mis on 20 protsenti suurem kui ülejäänud kaks andmekogumit, ei saa te öelda, et erinevus on "statistiliselt oluline", kasutades mõnda järelduslikku statistilist testi, näiteks ANOVA, MANOVA või mitteparameetrilist testi.