Сравнение средних и дисперсий 2-х независимых выборок

( t – критерий Стьюдента и F -критерий Фишера)

(в модуле Basic Statistic and Tables (Основные статистики и таблицы))

Шаг 1. В меню пункта Analysis (Анализ) выберите строку Startup Panel (Стартовая панель) (рис. 3.8).

Рис. 3.8.

Шаг 2. В появившемся меню модуля Basic Statistic and Tables (Основные статистики и таблицы) (рис. 3.9) выберите строку t-test for independent samples (t-критерий для независимых выборок) и нажмите кнопку OK.

Рис. 3.9.

Появится диалоговое окно t-test for independent samples (t-критерий для независимых выборок) (рис. 3.10).

Рис. 3.10.

Шаг 3. В диалоговом окне t-test for independent samples (t-критерий для независимых выборок) задайте в строке Input File – One record per case (use a grouping variable) (Одна запись на наблюдение (используя группирующую переменную)).

Шаг 4. Щелчком по кнопке (Переменные) раскройте окно выбора переменных. Сделайте установки, как показано на рис.3.11.

Рис. 3.11.

В левом списке выберите группирующую переменную (допускается выбор только одной переменной), в правом – зависимые переменные (можно выбрать несколько переменных). Щелкните OK.

Вернувшись в окно t-test for independent samples (рис. 3.10),наберите в строке Code for group 1 (Код для группы 1) – 0 ( девушки (Ж) ),а в строке Code for group 2 (Код для группы 2) – 1 ( юноши (М) ).

Шаг 5. В случае выборок разного объема обязательно отметьтье в разделе Options (Опции) пункт t-test with separate variance estimates (t-критерий в предположении различия дисперсий).

Дополнительно можно задать вывод длинных имен переменных в расчетных таблицах, для чего в разделе Options (Опции) поставить флажок напротив опции Display long variable names (Отображать длинные имена переменных).

Выполнив все настройки, нажмите OK.

На экране появится таблица результатов (рис. 3.12), в которой последовательно будут представлены следующие данные:

Рис. 3.12.

- Mean G_1: 0 и Mean G_2: 1 – средние по группам 1 (обозначена как 0) и 2 (обозначена как 1) соответственно;

- t – value – значение статистики t-критерия, рассчитанное в предположении равных дисперсий в выборках; df – число степеней свободы и p – уровень значимости для t-критерия в данном случае (односторонний критерий);

- t separ. var. est. – значение статистики t-критерия, рассчитанное в предположении различия дисперсий в выборках; df – число степеней свободы и p 2-sided – уровень значимости для t-критерия в данном случае (двeсторонний критерий);

- Valid N G_1: 0 и Valid N G_2: 1 – число наблюдений в первой и втрой группах (выборках);

- Std. Dev. G_1: 0 и Std. Dev. G_2: 1 – среднеквадратичные отклонения в 1-ой и 2-ой группах;

- F-ratio variancs – F-отношение дисперсий (значение статистики F-критерия Фишера) и p variancs – уровень значимости для F-критерия.

Если значения в таблице выделены красным цветом – это означает, что различие средних статистически значимо при уровне значимости (Marked differences are significant at p <,05000).

Чтобы ответить на вопрос о статистической значимости различия дисперсий необходимо проанализировать F-отношение дисперсий (F-ratio variancs – значение статистики F-критерия Фишера) и, в первую очередь, значение p variancs – уровень значимости для F-критерия, которое для вывода о статистически значимом различии должно быть также меньше 0,05.

Шаг 6. Визуализация данных.

Нажав кнопку (Продолжить…) в левом верхнем углу окна таблицы результатов t-критерия, можно вернуться в диалоговое окно t-test for independent samples (рис. 3.10).

Нажмите кнопку (Графики “ящики с усами”). В появившемся окне Box & Wisker Type (рис. 3.13) определите тип графика: выберите Mean/SE/SD (Среднее/Стандартная ошибка/Стандартное отклонение) и нажмите кнопку OK. На экране появятся графики “ящики с усами” выбранных переменных (рис. 3.14).

Рис. 3.13.

Рис. 3.14.
4. НЕПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА:

ВЫЯВЛЕНИЕ РАЗЛИЧИЙ В УРОВНЕ ПРИЗНАКА