Tehnike poređenja grupa u programu SPSS

Miloš Bojičić

Kancelarija za obezbeđenje kvaliteta

Univerzitet u Beogradu

Osnovni koraci pre sprovođenja analiza:

1. Formuliše se nulta i alternativna (istraživačka) hipoteza (+ odabir nivoa značajnosti)

2. Uzima se slučajan (poželjno) ili prigodan uzorak

3. Odabir optimalnog testa

4. Provera ispunjenosti preduslova na kojima se izabrani test zasniva

​

​

Dve osnovne vrste testova - parametarski i neparametarski

• Opšte pretpostavke za parametarske testove su:
• Zavisna promenljiva (varijabla) se meri na intervalnoj (kontinualnoj) skali
• Pretpostavka o slučajnosti uzorka - u praksi često nije zadovoljena
• Nezavisnost opservacija
• Normalnost raspodele - često se krši jer su testovi dovoljno robusni, posebno uz veliki uzorak
• Homogenost varijanse – pretpostavka o jednakosti varijansi unutar uzorka

​

Neparametarski testovi nemaju ovako stroge pretpostavke!

​

T- test za jedan uzorak (one sample T test)

​

• Potrebna nam je samo jedna varijabla
• Poznata nam je prosečna vrednost (Mean) te varijable u populaciji
• pretpostavke: nezavisnost opservacija, kontinualna varijabla, slučajno uzorkovanje, normalna raspodela (ukoliko je N<20)

​

Skor na skali anksioznosti u našem uzorku je statistički značajno veći u odnosu na prosečne skorove anksioznosti u populaciji, t(72) = 8.388, p = .000.

​

​

T-test nezavisnih uzoraka (Independent Samples t Test)

​

• Porede se prosečni skorovi dve grupe nezavisne varijable (grouping variable) na jednoj kontinualnoj zavisnoj varijabli (test variable)
• pretpostavke: opšte +
• nezavisna varijabla je kategorička sa dva nivoa;
• analiziraju se samo slučajevi koji imaju opservacije na obe varijable;
• normalnost raspodele nije uslov ukoliko je N>15 za svaku grupu nezavisne varijable.

​

!Čest je zahtev da pored nalaza t testa izvestite i o veličinama uticaja (effect size) kako bi se dobio precizniji uvid u vaše rezultate.

​

​

​

T-testom nezavisnih uzoraka upoređeni su prosečni rezultati postignuća na testu engleskog jezika između učenika koji su aktivni sportisti i onih koji nisu. Pronađena je statistički značajna razlika između aktivnih sportista (M = 78.57, SD = 5.67) i učenika koji nisu aktivni sportisti (M = 80.21, SD = 5.29); t (402) = 2.946, p = .003. Ipak, razlika između srednjih vrednosti postignuća po grupama (1.63, 95% CI: .546 do 2.71) je veoma mala (Cohen’s d = 0.004).

T-test uparenih uzoraka (The Paired Samples t Test)

​

• Porede se prosečne opservacije iste osobe izmerene u dva različita trenutka (pre-test i post-test), dva različita stanja (eksperimentalno i kontrolno), dva različita testa...
• pretpostavke: opšte +
• nezavisna varijabla je kategorička sa dva nivoa;
• zavisne opservacije;
• normalnost raspodele nije uslov ukoliko je N>15 za svaku grupu nezavisne varijable.

​

​

​

Jednofaktorska analiza varijanse nezavisnih uzoraka (One-Way Anova)

​

• Dve varijable – jedna kategorička nezavisna varijabla sa tri ili više kategorija i jedna zavisna kontinualna varijabla
• Važe opšte pretpostavke ali se normalnost raspodele može zanemariti ukoliko je N>20 za svaku grupu

​

​

Jednofaktorskom analizom varijanse istražen je uticaj pušenja na vreme koje je potrebno učeniku da pretrči jednu milju. Subjekti su podeljeni u tri grupe – pušači, nepušači i bivši pušači. Utvrđena je statistički značajna razlika na nivou p < .005 između grupa F (2, 353) = 9.209, p = .000. Naknadna poređenja pomoću Tukeyevog HSD testa pokazuju da se srednja vrednost nepušača (M = 6.4, SD = 1.25) značajno razlikuje od srednje vrednosti pušača (M = 7.12, SD = 1.08). Grupa bivših pušača se ne razlikuje značajno ni od pušača i od nepušača.

Neparametarska alternativa je Kruskal-Volisov test

​

Kada je test homogenosti varijanse značajan ili kada je grubo prekršena normalnost raspodele!

​