Засоби візуалізації інформації у пакеті SPSS. Процедури статистичного виводу в пакетах ОСА та SPSS: статистичне оцінювання. Фільтри. Множинні відповіді: робота з номінальними ознаками із сумісними альтернативами в SPSS, страница 8

1. Вибір тесту для перевірки статистичної значущості розбіжностей залежить від типу шкали аналізованих ознак, нормальності розподілу змінних та залежності або незалежності  досліджуваних вибірок.
Від типу шкали залежить, будемо ми застосовувати середні значення чи проценти при порівнянні певних характеристик досліджуваних груп.

Незалежні та залежні (парні) вибірки

•  Якщо можна встановити гомоморфізм (тобто відповідність, коли одному випадку з вибірки X відповідає один і тільки один випадок з вибірки Y і навпаки) для кожного випадку у двох вибірках, то такі вибірки називаються залежними або парними.

•  Залежні вибірки характеризуються кореляцією думок респондентів, які утворюють пару.

•  У соціологічних дослідженнях застосовують тести для парних вибірок, коли порівнюють різницю у відповідях на різні запитання однієї групи респондентів.

•  У випадку відсутності взаємозв'язку між вибірками вони вважаються незалежними. В соціологічних дослідженнях дві вибірки (дві різні групи респондентів) практично завжди є незалежними.

  Приклади залежних (пов’язаних) вибірок:

² пари близнюків;

² чоловіки й дружини;

² два виміри якої-небудь ознаки до й після експериментального впливу.

Приклади незалежних (непов’язаних) вибірок:

² чоловіки й жінки;

² соціологи й математики;

² мешканці Харкова та мешканці Києва.

2. Перевірка нормальності розподілу

Якщо розподіл аналізованої характеристики відповідає нормальному, то для перевірки статистичної значущості застосовуємо параметричні тести, якщо ні – непараметричні. Отже, перед перевіркою статистичної значущості маємо визначити, чи є нормальним розподіл нашої змінної.

Перевірка нормальності розподілу в пакеті SPSS

1) Візуалізація розподілу змінної дає можливість приблизно оцінити відповідність форми розподілу кривій Гаусса.

2)  Тест Колмогорова-Смірнова дозволяє здійснити точну статистичну перевірку нормальності досліджуваного розподілу.

1) Порядок виконання команд для візуальної перевірки нормальності розподілу

Результати тесту для візуальної перевірки нормальності розподілу

2) Тест Колмогорова-Смірнова для перевірки форми розподілу

     Для виконання тесту треба виконати команду

    Analyze (Аналіз) →

    Nonparametrіc Tests (Непараметричні тести) →

    1-Sample KS (З однієї вибірки)

2) Діалогове вікно One-SampleKolmogorov-SmirnovTest (Тест Колмогорова-Смірнова для однієї вибірки)

Ø Перенесіть досліджувані ознаки у поле змінних, що підлягають тестуванню.

Ø Натисніть ОК.

2) Результати One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

2) Інтерпретація результатів тесту Колмогорова-Смірнова

ü Якщо Asymp. Sig. (2-tailed) < 0,05, то  розподіл не є нормальним. Для таких змінних варто застосовувати непараметричні тести.

ü ЯкщоAsymp. Sig. (2-tailed) ) >= 0,05, то  розподіл є нормальним. Для таких змінних застосовують параметричні тести.

Для визначення статистичної значущості розходжень між двома або більше вибірками Ви можете скористатися наступними можливостями програми SPSS:

•  Параметричні методи (для нормального розподілу):

Зіставлення середніх

Зіставлення двох незалежних вибірок

Зіставлення двох незалежних вибірок

Зіставлення більше двох незалежних вибірок

Розклад на складові тренда

Апріорні контрасти

Апостеріорні тести

Зіставлення більше двох залежних вибірок

t-тест однієї вибірки

•  Непараметричні методи (для розподілу, що не відповідає нормальному):

Непараметричні тести

Зіставлення двох незалежних вибірок

U-тест за методом Манна та Уітні

Тест Мозеса (Moses)

Тест Колмогорова-Смірнова

Тест Валда-Вольфовіца (Wald-Wolfowitz)

Зіставлення двох залежних вибірок

Тест Вілкоксона (Wilcoxon)

Знаковий тест

Тест хі-квадрат за методом МакНемара      Зіставлення більше двох залежних вибірок

Н-тест за методом Крускала й Уолліса

Медіанний тест

Зіставлення більше двох залежних вибірок

Тест Фрідмана

W Кендала

О Кохрана

Тест Колмогорова-Смірнова для перевірки форми розподілу

Окремий тест за критерієм хі-квадрат

Біноміальний тест

Аналіз послідовностей

Колизмінна розподілена нормально, найчастіше використовують наступні параметричні методи порівняння середніх:

Т-тести

Т-тести призначені для встановлення розбіжностей між двома групами респондентів. При цьому порівнюються тільки два середніх значення.

У якості незалежних змінних, що підлягають тестуванню, у всіх випадках застосовуються тільки змінні, виміряні за інтервальною шкалою. Порядкові змінні можуть застосовуватися тільки після перетворення їх в інтервальні.

SPSS пропонує три основних типи t-тестів:

ü для двох незалежних вибірок;

ü для двох парних (залежних) вибірок;

ü для однієї вибірки.

2. Т-тести для двох незалежних вибірок

розглянемо на прикладі оцінки розбіжності у ставленні до абортів юнаків та дівчат  (масив st06.sav, стать – ознака р204, ставлення до абортів – ознака р98)

Порядок виконання команд для розрахунку  Іndependent-Samples T Test (t-тесту для незалежних вибірок)

Після виконання команди Analyze → Compare Means → Іndependent Samples T Test на екрані з’явиться діалогове вікноІndependent-Samples T Test (t-тест для незалежних вибірок), в якому необхідно задати:

ü змінні, що є критерієм для виявлення розбіжностей;

ü змінну, за якою виділяються групи, що іх порівнюють та аналізують;

ü довірчий інтервал.

Результати розрахунку t-тесту для незалежних вибірок містять дві таблиці:

1) Group Statіstіcs (Статистики груп), де представлено кількість спостережень, середні значення, стандартні відхилення й стандартні помилки середніх в обох групах;

2) Іndependent Samples Test (Т-тест для незалежних вибірок), який дозволяє встановити статистичну значущість розбіжності між середніми значеннями.