Kokią statistinę analizę turiu atlikti lygindamas tris dalykus?

Statistinė analizė norint palyginti tris ar daugiau duomenų rinkinių, priklauso nuo surinktų duomenų tipo. Kiekvienas statistinis testas turi tam tikras prielaidas, kurių reikia laikytis, kad testas veiktų tinkamai. Be to, tai, kokius duomenų aspektus palyginsite, paveiks testą. Pavyzdžiui, jei kiekviename iš trijų duomenų rinkinių yra du ar daugiau matavimų, jums reikės kitokio tipo statistinio testo.

ANOVA

Vienas iš labiau paplitusių trijų ar daugiau duomenų rinkinių statistinių testų yra dispersijos analizė arba ANOVA. Norint naudoti šį testą, duomenys turi atitikti tam tikrus kriterijus. Pirma, duomenys turėtų būti skaitiniai. Eiliniai duomenys, pvz., 5 balų skalės reitingai, vadinami Likerto skalėmis, nėra skaitiniai duomenys, o ANOVA neduos tikslių rezultatų, jei bus naudojami su eiliniais duomenimis. Antra, duomenys turėtų būti paprastai paskirstyti varpo kreivėje. Jei šios prielaidos yra įvykdytos, ANOVA testą galima naudoti analizuojant vieno priklausomo kintamojo dispersiją trijuose ar daugiau pavyzdžių ar duomenų rinkinių. Atminkite, kad priklausomas kintamasis yra faktorius, kurį matuojate tyrime.

MANOVA

Tais atvejais, kai ANOVA prielaidos yra įvykdytos, tačiau norite išmatuoti daugiau nei vieną priklausomą kintamąjį, jums reikės daugialypės dispersijos analizės arba MANOVA. Priklausomi kintamieji yra veiksniai, kuriuos matuojate ir kuriuos norite ištirti. Nepriklausomas kintamasis ar kintamieji veikia priklausomą kintamąjį. Pavyzdžiui, tarkime, kad matavote įtempto fizinio krūvio poveikį kraujospūdžiui, svorio kritimui ir širdies ritmui. Nepriklausomas kintamasis yra pratimas, o priklausomi kintamieji yra kraujospūdis, svorio kritimas ir širdies ritmas. Šioje situacijoje naudotumėte MANOVA. Šį statistinį testą yra labai sudėtinga apskaičiuoti, todėl reikės naudoti kompiuterį ir specialią programinę įrangą.

Neparametrinė išvadinė statistika

Yra daugybė skirtingų parametrų neturinčių testų, tačiau paprastai parametrų statistika naudojama tada, kai duomenys yra eiliniai ir (arba) nėra paprastai paskirstyti. Neparametriniai bandymai apima ženklo testą, chi kvadratą ir mediana. Šie testai dažnai naudojami, kai analizuojate apklausos duomenis, kai respondentai turėjo įvertinti skirtingus teiginius; pavyzdžiui, skalė „visiškai nesutinku, nesutinku, sutinku, visiškai sutinku“ būtų kvalifikuota kaip eiliniai duomenys. Šiuos testus dažnai lengva apskaičiuoti rankomis, nors skaičiuoklė padeda.

Aprašomoji statistika

Be išvestinių testų, taip pat galite naudoti paprastą aprašomąją statistiką, kad greitai ir paprastai peržiūrėtumėte duomenų rinkinius. Galite pateikti kiekvieno iš trijų duomenų rinkinių vidurkį, standartinius nuokrypius ir procentus. Aprašomoji statistika padeda greitai pažvelgti į duomenis, tačiau jos negalima naudoti išvadoms daryti. Pvz., Jei viename iš trijų duomenų rinkinių yra kintamasis, kuris yra 20 proc. Didesnis nei kitų dviejų duomenų rinkinių, negalima sakyti, kad skirtumas yra „statistiškai reikšmingas“, nenaudojant kokio nors išvadinio statistinio testo, pavyzdžiui, ANOVA, MANOVA ar neparametrinio testo.

  • Dalintis
instagram viewer