Ce analiză statistică execut când compar trei lucruri între ele?

O analiză statistică pentru compararea a trei sau mai multe seturi de date depinde de tipul de date colectate. Fiecare test statistic are anumite ipoteze care trebuie îndeplinite pentru ca testul să funcționeze corespunzător. De asemenea, ce aspecte ale datelor pe care le veți compara vor afecta testul. De exemplu, dacă fiecare dintre cele trei seturi de date are două sau mai multe măsurători, veți avea nevoie de un alt tip de test statistic.

Unul dintre cele mai frecvente teste statistice pentru trei sau mai multe seturi de date este Analiza Varianței sau ANOVA. Pentru a utiliza acest test, datele trebuie să îndeplinească anumite criterii. În primul rând, datele ar trebui să fie numerice. Datele ordinale - cum ar fi evaluările la scară în 5 puncte, numite scale Likert - nu sunt date numerice, iar ANOVA nu va da rezultate exacte dacă sunt utilizate cu date ordinale. În al doilea rând, datele ar trebui distribuite în mod normal într-o curbă de clopot. Dacă aceste ipoteze sunt îndeplinite, testul ANOVA poate fi utilizat pentru a analiza varianța unei singure variabile dependente pe trei sau mai multe eșantioane sau seturi de date. Amintiți-vă, variabila dependentă este factorul pe care îl măsurați în studiu.

În cazurile în care sunt îndeplinite ipotezele pentru ANOVA, dar doriți să măsurați mai mult de o variabilă dependentă, veți avea nevoie de analiza multivariată a varianței sau MANOVA. Variabilele dependente sunt factorii pe care îi măsurați și doriți să-i examinați. Variabila sau variabilele independente afectează variabila dependentă. De exemplu, presupuneți că măsurați efectele exercițiilor fizice intense asupra tensiunii arteriale, pierderii în greutate și ritmului cardiac. Variabila independentă este exercițiul, iar variabilele dependente sunt tensiunea arterială, pierderea în greutate și ritmul cardiac. În această situație, ați folosi MANOVA. Acest test statistic este foarte complicat de calculat și va necesita utilizarea unui computer și a unui software special.

Există multe teste non-parametrice diferite, dar în general statistici non-parametrice sunt utilizate atunci când datele sunt ordinale și / sau nu sunt distribuite în mod normal. Testele non-parametrice includ testul semnului, chi-pătratul și testul median. Aceste teste sunt adesea folosite atunci când analizați datele sondajului în care respondenții au trebuit să evalueze afirmații diferite; de exemplu, o scală de „puternic dezacord, dezacord, de acord, puternic de acord” s-ar califica drept date ordinale. Aceste teste sunt adesea ușor de calculat manual, deși o foaie de calcul ajută.

În plus față de testele inferențiale, puteți utiliza și statistici descriptive simple pentru a oferi o privire rapidă și simplă asupra seturilor de date. Puteți raporta media, abaterile standard și procentele pentru fiecare dintre cele trei seturi de date. Statisticile descriptive oferă o privire rapidă asupra datelor, dar nu pot fi utilizate pentru a trage concluzii. De exemplu, dacă unul dintre cele trei seturi de date are o variabilă cu 20% mai mare decât celelalte două seturi de date, nu puteți spune că diferența este „semnificativă statistic” fără a utiliza un test statistic inferențial, cum ar fi ANOVA, MANOVA sau un test non-parametric.