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 Uroš

inštruktor meseca

4 prejetih referenc

zvezda mesecazvezda mesecazvezda mesecazvezda mesecazvezda meseca

Lokacije

interaktiven zemljevid inštruktorjev