SPSS

Различия между двумя группами - контроль

Каждая строка в табл.6 соответствует одному объекту (случаю, наблюдению). Каждый столбец соответствует одной переменной. Каждая ячейка содержит значение, которое получил данный объект по данной переменной. Переменная v3 является группирующей. Все остальные переменные будем использовать как зависимые, и считать их измеренными в порядковой или метрической шкале. Проверять допустимость использования параметрических методов мы здесь не будем, поскольку для усвоения алгоритма вычислений это необходимым не является.

spss t6

Подробнее...

Различия между несколькими группами

Откройте файл Группы.sav, ранее созданный вами. Если не можете найти его, введите данные снова из табл.11.

spss t11

Ранее мы уже сравнили эти группы попарно с помощью t-критерия Стьюдента и U-критерия Манна-Уитни. Нам надо представить эти различия визуально. Гораздо проще построить Box-диаграммы снова, чем искать их в своих файлах.

Подробнее...

H-критерий Крускала-Уоллиса

Воспользуйтесь меню Analyze > Nonparametric tests > K independent samples… (непараметрические критерии > несколько независимых выборок). Все также, как и при сравнении 2-х групп. Включите в анализ одну группирующую и 2 зависимые переменные. Группирующая переменная разделяет все случаи на 3 группы, которым соответствуют номера от 1 до 3. Чтобы сравнить все эти группы одновременно, определите (define) диапозон (range) так: минимум – 1, максимум – 3. Нам сейчас нужен именно критерий Kruskal-Wallis H.   Ок.  Мы видим, что различия между группами оказались незначимы не по интеллекту (Sig=0,114), не по мотивации (Sig=0,092). Вполне предсказуемый результат для непараметрического критерия, примененного к малой выборке. 

Однофакторный дисперсионный анализ

Это параметрический метод. Следовательно, применять его к исходным данным в файле Группы.sav и не беспокоиться при этом о корректности можно только в одном случае – если цель этих действий – обучение. Иначе, как минимум, следует позаботиться о большой выборке, об измерении зависимой переменной в метрической шкале и о нормальности ее распределения.

Воспользуйтесь меню Analyze > Compare means > One-way ANOVA… (сравнить средние значения групп с помощью однофакторного дисперсионного анализа). Зависимые (dependent) переменные и группирующую переменную выберите те же, что и раньше. Группирующая переменная в дисперсионном анализе называется фактором. 

Подробнее...

Анализ результатов однофакторного дисперсионого анализа

Мы будем комментировать не все результаты в файле Spo, а только наиболее важные из них  и(или) те, которые по своему содержанию или форме являются для нас абсолютно новыми. Если же вас интересуют не описанные здесь результаты, обращайтесь к справочной системе Help или (если не знаете английского) к текстовому файлу «Другие результаты».

Основной результат однофакторного дисперсионного анализа просмотрите в таблице ANOVA. Различия между (between) тремя группами оказались статистически значимыми только по уровню мотивации (Sig=0,021), но не по интеллекту (Sig=0,119).

Подробнее...

По всем вопросам, связанным с использованием материалов Expect.ru, обращайтесь к Никулину Денису Николаевичу
email