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 : μ1 ≠ μ2 (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 |
