Najpogostejše statistične metode

Kako izbrati primerno statistično metodo? V tabelah so navedene nekatere najpogostejše statistične metode, ki jih izberemo na podlagi nivojev spremenljivk, ki jih želimo preučevati, in raziskovalnega vprašanja (primerjave med skupinami ali povezanost).

Primerjave med skupinami – parametrični testi (zahtevana je normalna porazdelitev)

Ime testa

Opis

Hipoteze

Predpostavke

Opomba

Neparametrični ekvivalenti (neodvisni od porazdelitve)

t-test za en vzorec

primerjava vzorčne aritmetične sredine z znano populacijsko aritmetično sredino (c)

H0 : μ = c

HA : μ ≠ c (dvosmerno); μ > c ali μ < c (enosmerno)

- normalna porazdelitev

t-test za dva neodvisna vzorca

primerjava med dvema neodvisnima skupinama (različne enote)

H0 : μ1 = μ2

HA : μ1μ2 (dvosmerno); μ1 < μ2 ali μ1 > μ2 (enosmerno)

- normalna porazdelitev v vsaki skupini

- homogenost varianc

Mann-Whitneyev U-test

t-test za dva odvisna vzorca

primerjava istih enot v dveh različnih časovnih točkah (npr. iste osebe pred in po tretmaju)

H0 : μd = 0

HA : μd ≠ 0 (dvosmerno); μd > 0 (prva skupina več kot druga) ali μd < 0 (obratno; obe enosmerno)

- normalna porazdelitev razlik (d)

Wilcoxonov test predznačenih rangov

enosmerna analiza variance (ANOVA)

primerjava več (k) neodvisnih skupin

H0 : μ1 = μ2 = … = μk

HA : vsaj en μj različen od ostalih

- normalna porazdelitev v vsaki skupini

- homogenost varianc

S post hoc testi lahko nadalje ugotavljamo, med katerimi skupinami so se pojavile statistično pomembne razlike.

Kruskal-Wallisov H-test; razširjeni medianski test

Preverjanje predpostavk:

(1) Homogenost varianc preverjamo z Levenovim testom, ki preverja ničelno hipotezo, da sta varianci enaki. Če je p < α, potem sklepamo, da varianci nista enaki in uporabimo Welchov test.


(2) Normalnost porazdelitve preverjamo s Shapiro-Wilkovim ali katerim drugim testom za preverjanje normalnosti. Če je p < α, potem sklepamo, da porazdelitev ni normalna in če je odstopanje statistično pomembno, potem smo bolj zadržani pri sklepanju ali pa razmislimo o uporabi neparametričnega testa.


Mere povezanosti med dvema spremenljivkama


Nivo spremenljivk

Ime testa

Hipoteze

Predpostavke

Opombe

ena nominalna, druga nominalna ali ordinalna

Hi-kvadrat test

H0 : 𝜒 = 0 (enakovredno: ft = fe za vsako celico)

HA : 𝜒 > 0 (enakovredno: vsaj ena fe se razlikuje od ft)

- ft > 5

- neodvisnost opazovanj (vsaka enota je lahko uvrščena samo v eno celico v kontingenčni tabeli)

Če je ft < 5 v vsaj eni celici, uporabimo Fisherjev natančni test.

Višino povezanosti ugotavljamo s Cramerjevim V- ali φ-koeficientom.

obe vsaj ordinalni

Spearmanov korelacijski koeficient (rs)

H0 : ρ = 0

HA : ρ ≠ 0 (dvosmerno); ρ > 0 ali ρ < 0 (enosmerno)

Če imamo majhen n in veliko vezanih rangov, uporabimo Kendallov τ.

obe vsaj intervalni

Pearsonov r

H0 : ρ = 0

HA : ρ ≠ 0 (dvosmerno); ρ > 0 ali ρ < 0 (enosmerno)

- normalna porazdelitev obeh spremenljivk

- linearna povezanost

Hitri kontakt

031 606 666


Inštruktor meseca

Inštruktor Jan

inštruktor meseca

3 prejetih referenc

zvezda mesecazvezda mesecazvezda mesecazvezda mesecazvezda meseca

Lokacije

interaktiven zemljevid inštruktorjev
Poiščite mi inštruktorja

Inštruktorja poiščemo namesto vas

Da bi bil postopek iskanja vašega inštruktorja čim bolj učinkovit, vas prosimo za nekaj podatkov.