Quando eu executo que Statistical Analysis Comparando Três coisas entre eles?

Admin Abril 2, 2015 Educação 152 0
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A análise estatística para a comparação de três ou mais conjuntos de dados depende do tipo de dados recolhidos. Cada teste estatístico tem alguns pré-requisitos que devem ser atendidos para que o teste funcione corretamente. Além disso, quais os aspectos dos dados compara afetar o teste. Por exemplo, se cada um dos três conjuntos de dados tem duas ou mais medidas, você vai precisar de um tipo diferente de teste estatístico.

ANOVA

Um dos testes estatísticos mais comum para três ou mais conjuntos de dados é a análise de variância, ou ANOVA. Para usar esse teste, os dados devem atender a certos critérios. Em primeiro lugar, os dados devem ser numéricos. Dados ordinais - como 5 pontos escala de avaliação, chamada de escala de Likert - não são dados numéricos, e ANOVA não vai dar resultados precisos se usado com dados ordinais. Em segundo lugar, os dados devem ser distribuídos normalmente em uma curva de sino. Tais condições, o teste de análise de variância pode ser utilizado para analisar a variação de uma única variável dependente de três ou mais amostras ou conjuntos de dados. Lembre-se, a variável dependente é o fator que está sendo medido no estudo.

MANOVA

Nos casos em que as condições para a análise de variância, mas você quer medir mais de uma variável dependente, é necessário análise de variância multivariada, ou MANOVA. As variáveis ​​dependentes são os fatores sendo medidos e deseja examinar. As variáveis ​​independentes ou variáveis ​​afetam a variável dependente. Por exemplo, suponha que você está medindo os efeitos do exercício extenuante sobre a pressão arterial, perda de peso e freqüência cardíaca. A variável independente é o ano, e as variáveis ​​dependentes são pressão arterial, perda de peso e freqüência cardíaca. Nesta situação, você deve usar MANOVA. Este teste estatístico é muito complicado para calcular e requerem a utilização de um computador e um software especial.


não paramétricos estatística inferencial

Existem muitos testes não paramétricos diferentes, mas em geral, as estatísticas não paramétricas são usados ​​quando os dados são ordinal e/ou não-distribuídos normalmente. Os testes não paramétricos incluem o teste do sinal, qui-quadrado eo teste da mediana. Estes testes são freqüentemente usados ​​na análise dos dados da pesquisa em que os participantes tinham que avaliar várias declarações; por exemplo, uma escala de "discordo totalmente, discordo, concordo, concordo totalmente" seria classificado como dados ordinais. Estes testes são frequentemente fáceis de calcular à mão, mesmo se uma planilha ajuda.

Estatística Descritiva

Além do teste inferencial, também é possível a utilização de estatística descritiva simples para dar-lhe um rápido e fácil no conjunto de dados. Você pode relatar as médias, desvios-padrão e porcentagens para cada um dos três conjuntos de dados. Estatística descritiva ajudar a fornecer um rápido olhar para os dados, mas não pode ser usado para tirar conclusões. Por exemplo, se um dos três conjuntos de dados tem uma variável que é 20 por cento maior do que os outros dois conjuntos de dados, não se pode dizer que a diferença é "estatisticamente significativa", sem o uso de algum teste estatístico inferencial, tais como ANOVA, MANOVA ou um teste não paramétrico.

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