Che Analisi statistica eseguo quando si confrontano Tre cose da Each Other

? Un'analisi statistica per confrontare tre o più insiemi di dati dipende dal tipo di dati raccolti . Ogni test statistico ha alcuni presupposti che devono essere soddisfatti per la prova di funzionare in modo appropriato . Inoltre , cosa aspetti dei dati si confronta influenzerà il test . Ad esempio, se ognuno dei tre insiemi di dati ha due o più misurazioni , avrete bisogno di un diverso tipo di test statistico . ANOVA

Uno dei test statistici più comuni per tre o più insiemi di dati è l' analisi della varianza , o ANOVA . Per utilizzare questo test, i dati devono soddisfare determinati criteri . In primo luogo , i dati dovrebbero essere numerico. Dati ordinali - come 5 punti giudizi scala, chiamato Likert scale - non sono dati numerici , e il ANOVA non produrrà risultati accurati se viene utilizzata con dati ordinali . In secondo luogo , i dati dovrebbero essere normalmente distribuiti in una curva a campana . Se vengono soddisfatte queste ipotesi , il test ANOVA può essere utilizzato per analizzare la varianza di una singola variabile dipendente su tre o più campioni o gruppi di dati . Ricordate , la variabile dipendente è il fattore che si sta misurando in studio.
MANOVA

Nei casi in cui sono soddisfatti i presupposti per ANOVA , ma si vuole misurare più di una variabile dipendente , dovrai Analisi multivariata della varianza , o MANOVA . Le variabili dipendenti sono i fattori che si sta misurando e vuole esaminare. La variabile o variabili indipendenti influenzano la variabile dipendente . Ad esempio, supponiamo che stavi misurando gli effetti di un intenso esercizio fisico sulla pressione arteriosa , perdita di peso e la frequenza cardiaca . La variabile indipendente è l'esercizio , e le variabili dipendenti sono la pressione arteriosa , perdita di peso e la frequenza cardiaca . In questa situazione , si può usare MANOVA . Questo test statistico è molto complicato da calcolare e richiederà l'uso di un computer e un software speciale.
Non parametrico Statistica inferenziale

Ci sono molti differenti test non parametrici , ma in genere le statistiche non parametriche vengono utilizzati quando i dati sono ordinale e /o non distribuiti normalmente . Test non parametrici includono il test dei segni , chi-quadro e il test della mediana . Questi test sono spesso utilizzati quando si analizzano i dati delle indagini in cui i partecipanti dovevano classificare diverse dichiarazioni ; per esempio , una scala di " fortemente in disaccordo , in disaccordo , d'accordo , fortemente d'accordo" si qualificherebbe dati ordinali . Questi test sono spesso facili da calcolare a mano, anche se un foglio di calcolo aiuta .

Statistica descrittiva

Oltre ai test inferenziali , è anche possibile utilizzare semplici statistiche descrittive per fornire una sguardo rapido e semplice ai set di dati . È possibile segnalare i medi , deviazioni standard e percentuali per ciascuno dei tre insiemi di dati. Statistiche descrittive contribuire a fornire un rapido sguardo ai dati, ma non possono essere usati per trarre conclusioni . Per esempio , se uno dei tre gruppi di dati ha una variabile che è del 20 per cento superiore rispetto agli altri due insiemi di dati , non è possibile dire che la differenza è " statisticamente significativo " senza utilizzare alcuni test statistico inferenziale , come ANOVA , MANOVA o un test non parametrico .