การวิเคราะห์ทางสถิติใดที่ฉันใช้เมื่อเปรียบเทียบสามสิ่งซึ่งกันและกัน?

การวิเคราะห์ทางสถิติสำหรับการเปรียบเทียบชุดข้อมูลตั้งแต่สามชุดขึ้นไปขึ้นอยู่กับประเภทของข้อมูลที่รวบรวม การทดสอบทางสถิติแต่ละครั้งมีข้อสันนิษฐานบางประการที่ต้องปฏิบัติตามเพื่อให้การทดสอบทำงานอย่างเหมาะสม นอกจากนี้ ข้อมูลที่คุณจะเปรียบเทียบในด้านใดจะส่งผลต่อการทดสอบ ตัวอย่างเช่น หากชุดข้อมูลแต่ละชุดมีหน่วยวัดตั้งแต่ 2 ชุดขึ้นไป คุณจะต้องใช้การทดสอบทางสถิติประเภทอื่น

การทดสอบทางสถิติทั่วไปชุดหนึ่งสำหรับชุดข้อมูลสามชุดขึ้นไปคือ การวิเคราะห์ความแปรปรวน หรือ ANOVA เพื่อใช้การทดสอบนี้ ข้อมูลต้องเป็นไปตามเกณฑ์ที่กำหนด อันดับแรก ข้อมูลควรเป็นตัวเลข ข้อมูลลำดับ เช่น การให้คะแนนมาตราส่วน 5 จุด เรียกว่ามาตราส่วน Likert ไม่ใช่ข้อมูลตัวเลข และ ANOVA จะไม่ให้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องหากใช้กับข้อมูลลำดับ ประการที่สอง ข้อมูลควรกระจายตามปกติในเส้นโค้งระฆัง หากเป็นไปตามสมมติฐานเหล่านี้ สามารถใช้การทดสอบ ANOVA เพื่อวิเคราะห์ความแปรปรวนของตัวแปรตามตัวเดียวในตัวอย่างหรือชุดข้อมูลสามชุดขึ้นไป โปรดจำไว้ว่า ตัวแปรตามคือปัจจัยที่คุณกำลังวัดในการศึกษา

ในกรณีที่ตรงตามสมมติฐานสำหรับ ANOVA แต่คุณต้องการวัดมากกว่าหนึ่งตัวแปรตาม คุณจะต้องใช้การวิเคราะห์ความแปรปรวนหลายตัวแปรหรือ MANOVA ตัวแปรตามเป็นปัจจัยที่คุณกำลังวัดและต้องการตรวจสอบ ตัวแปรอิสระหรือตัวแปรส่งผลต่อตัวแปรตาม ตัวอย่างเช่น สมมติว่าคุณกำลังวัดผลของการออกกำลังกายที่ต้องใช้กำลังมากต่อความดันโลหิต การลดน้ำหนัก และอัตราการเต้นของหัวใจ ตัวแปรอิสระคือการออกกำลังกาย และตัวแปรตามคือความดันโลหิต น้ำหนักลด และอัตราการเต้นของหัวใจ ในสถานการณ์นี้ คุณจะใช้ MANOVA การทดสอบทางสถิตินี้ซับซ้อนมากในการคำนวณ และจะต้องใช้คอมพิวเตอร์และซอฟต์แวร์พิเศษ

มีการทดสอบแบบไม่ใช้พารามิเตอร์หลายแบบ แต่โดยทั่วไปแล้ว สถิติแบบไม่ใช้พารามิเตอร์จะถูกใช้เมื่อข้อมูลเป็นแบบลำดับและ/หรือไม่มีการแจกแจงแบบปกติ การทดสอบแบบไม่อิงพารามิเตอร์รวมถึงการทดสอบเครื่องหมาย ไคสแควร์ และการทดสอบค่ามัธยฐาน การทดสอบเหล่านี้มักใช้เมื่อคุณวิเคราะห์ข้อมูลการสำรวจซึ่งผู้ตอบแบบสอบถามต้องให้คะแนนข้อความต่างๆ ตัวอย่างเช่น มาตราส่วน "ไม่เห็นด้วยอย่างยิ่ง ไม่เห็นด้วย เห็นด้วย เห็นด้วยอย่างยิ่ง" จะถือเป็นข้อมูลลำดับ การทดสอบเหล่านี้มักจะง่ายต่อการคำนวณด้วยมือ แม้ว่าสเปรดชีตจะช่วยได้

นอกจากการทดสอบเชิงอนุมานแล้ว คุณยังสามารถใช้สถิติเชิงพรรณนาอย่างง่ายเพื่อให้ดูชุดข้อมูลได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย คุณสามารถรายงานค่าเฉลี่ย ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน และเปอร์เซ็นต์สำหรับชุดข้อมูลแต่ละชุดจากสามชุด สถิติเชิงพรรณนาช่วยให้ดูข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว แต่ไม่สามารถใช้สรุปผลได้ ตัวอย่างเช่น ถ้าชุดข้อมูลหนึ่งในสามชุดมีตัวแปรที่สูงกว่าชุดข้อมูลอีกสองชุด 20 เปอร์เซ็นต์ คุณจะไม่สามารถพูดได้ว่า ความแตกต่างคือ "มีนัยสำคัญทางสถิติ" โดยไม่ใช้การทดสอบทางสถิติเชิงอนุมานบางอย่าง เช่น ANOVA, MANOVA หรือการทดสอบแบบไม่มีพารามิเตอร์