Алгоритм обработки данных с помощью метода однофакторного дисперсионного анализа (ANOVA) и критерия Н-Краскала-Уоллеса

Алгоритм обработки  данных с помощью метода однофакторного дисперсионного анализа (ANOVA) и критерия Н-Краскала-Уоллеса

 

I. Сначала нужно вычислить средние значения обеих зависимых переменных¹ в каждой из групп (чтобы понять, различия между какими средними вы хотите проверить на значимость с помощью ANOVA). Для этого нужно:

1). Ввести данные в окно редактора данных SPSS («Data view»).

Для вычисления средних значений в  SPSS нужно создать 3 столбца данных (Var0001, Var0002, Var0003²): в первом – все подряд значения первой зависимой переменной (т.е. у каждого из испытуемых по всем трем группам); во втором – все значения второй зависимой переменной (т.е. значения каждого испытуемого), во третьем – группирующая переменная, т.е. номера (1, 2, 3), присвоенные каждому испытуемому согласно тому, в каком экспериментальном условии он участвовал.

 

2) Обработать данные.

Выбираете «Analyze» → «Compare means» («Сравнение средних») → «Means» («средние значения»). В открывшемся окне переносите зависимую переменную в поле «Dependent List» («Список зависимых переменных»), а группирующую переменную – в поле «Independent List» («Список независимых переменных). Кроме этого нужно открыть окно «Options», в котором нужно «перебросить» с помощью стрелки в правое окно следующие статистические показатели (чтобы программа посчитала именно их): «Mean» («среднее арифметическое»), «Standard Deviation» («Стандартное отклонение»), «Number of Cases» («количество случаев»). Затем нажимаете Continue («продолжить») → нажимаете ОК.

 

3) Зафиксировать результаты.

В открывшемся окне SPSS «Output» / «SPSS Wiewer») результаты представлены в виде таблиц «Case Processing Summary» («Резюме обработки») и «Report» («Отчет»).

 

По таблице «Report» нужно указать средние арифметические значения, стандартные отклонения и объем выборок (т.е. количество случаев («N») в каждой из групп. Сама таблица включается в раздел «Приложения» в отчете.

 

II. Для того, чтобы сравнить средние значения метрической переменной в более чем двух группах, используется метод Однофакторного дисперсионного анализа (ANOVA). Для этого нужно:

 

1). Ввести данные в окно редактора данных SPSS («Data view»)

 

Для обработки в SPSS нужна табличка из двух столбцов: в первом – все подряд значения зависимой переменной (например, «запонимания»), во втором – группирующая переменная, т.е. номера (1, 2, 3), присвоенные каждому экспериментальному условию (номера показывают, в каком условии эксперимента получено каждое значение этой зависимой).

 

Например:

 

Название ЗП (в ячейках – ее значения  у испытуемых)	Обозначение экспериментального условия
11	1
9	1
7	2
2	3

 

 

2). Обработать данные.

Для этого выбираете Analyze → Compare means → One Way ANOVA.

В открывшемся окне:

Dependent List – это ЗП, Factor – это переменная, которая обозначает экспериментальное условие.

Кроме этого нужно открыть окно «Options», в котором отметить «галочкой» следующие опции:

- Homogeneity of variance test (чтобы проверить, есть ли статистически значимые различия в дисперсиях значений ЗП в сравниваемых группах; если они есть, то ANOVA применять нельзя);

- Means plot (чтобы построить график средних значений ЗП во всех сравниваемых группах).

 

После этого нажать Continue («продолжить») → нажать OK.

 

3) Зафиксировать результаты. В открывшемся окне SPSS «Output» / «SPSS Wiewer») представлены результаты обработки.

 

По таблице «Test of Homogeneity of Variances» указать значение критерия Ливена и его уровень значимости («Levene Statistic», «Sig.»).

 

По таблице «ANOVA» указать значение критерия Фишера («F») и уровень его значимости («Sig.»).

 

График средних значений ЗП «Means» скопировать и включить в текст отчета.

 

В случае, если полученное значение критерия Фишера статистически значимо (т.е. обнаружены значимые различия между, как минимум, двумя группами из всех сравниваемых), то далее проводится попарное сравнение средних значений ЗП в разных группах.

 

Analyze → Compare means → One Way ANOVA → «Post Hoc» → выбрать критерий «Scheffe» («Шеффе», поставить «галочку» рядом с ним) → нажать Continue («продолжить») → нажать OK.

 

В открывшемся окне SPSS «Output» / «SPSS Wiewer») представлены результаты обработки в виде таблицы «Multiple Comparisons» («Множественные сравнения»).

 

По таблице указать, между какими группами есть статистически значимые различия и уровень их значимости («Sig.»).

 

Таблицы «Test of Homogeneity of Variances», «ANOVA», «Multiple Comparisons» скопировать и поместить в раздел «Приложения» отчета. 

 

III. В случае, если ЗП представлена в неметрической шкале, используется непараметрический аналог ANOVA – критерий Краскала-Уоллеса.

 

1). Ввести данные в окно редактора данных SPSS («Data view»).

Для обработки по этому  критерию в SPSS нужна таблица из двух столбцов: в первом – все подряд значения ЗП, во втором – группирующая переменная, т.е. номера (1, 2 или 3), присвоенные каждому экспериментальному условию (аналогично тому, как это делали в ANOVA).

 

2). Обработать данные.

Выбираете «Analyze» → «Nonparametric Tests» («Непараметрические тесты») → «K-Independent Samples» («К-независимых выборок»). В открывшемся окне переносите зависимую переменную в поле «Test Variable» («Тестируемая переменная»), а выборку с группирующей переменной – в поле «Grouping Variable» («Группирующая переменная»). Далее нужно задать диапазон значений группирующей переменной. Для этого нужно нажать опцию «Define Range» и задать диапазон (в нашем случае от 1 до 3). Нужный критерий (Краскала-Уоллеса) уже задан по умолчанию. Затем нажимаете Continue («продолжить») → нажимаете ОК.

 

3) Зафиксировать результаты.

В открывшемся окне SPSS «Output» / «SPSS Wiewer») представлены результаты обработки в виде таблиц «Ranks» («Ранги») и «Test Statistics» («Статистики теста»).

 

По таблице «Test Statistics» нужно указать значение критерия χ² («Chi-Square») и уровень его значимости («Sig.»).

В случае, если полученное значение критерия χ² статистически значимо (т.е. обнаружены значимые различия между средними значениями ЗП в группах), то далее проводится попарное сравнение средних значений ЗП в разных группах. Это попарное сравнение выполняется с помощью непараметрического критерия для сравнения средних значений в двух группах – критерия U Манна-Уитни.

 

1) Ввести данные в окно редактора данных SPSS («Data view»)

1) Для обработки по критерию Манна-Уитни в SPSS нужна табличка из двух столбцов: в первом – все подряд значения зависимой переменной, во втором – группирующая переменная, т.е. номера (1, 2, 3), присвоенные каждому экспериментальному условию (аналогично тому, как это делали в ANOVA).

 

2) Обработать данные.

 

Выбираете «Analyze» → «Nonparametric Tests» («Непараметрические тесты») → «2-Independent Samples» («2 независимых выборки»). В открывшемся окне переносите зависимую переменную в поле «Test Variable List» («Список тестируемых переменных»), а выборку с группирующей переменной – в поле «Grouping Variable» («Группирующая переменная»). Далее нужно задать те значения группирующей переменной, которые сравниваются в данный момент. Для этого нужно нажать опцию «Define Groups» («определить группы») и задать группы (например, 1 и 2). Нужный критерий сравнения уже задан по умолчанию («Манн-Уитни-U»). Затем нажимаете Continue («продолжить») → нажимаете ОК.

 

3) Зафиксировать результаты.

В открывшемся окне SPSS «Output» / «SPSS Wiewer») представлены результаты обработки по критерию Манна-Уитни в виде таблиц «Ranks» («Ранги») и «Test Statistics» («Статистики теста»).

 

По таблице «Test Statistics» нужно указать значение критерия Манна-Уитни («Mann-Whitney U») и уровень его значимости («Sig.»).

 

Таблицу «Test Statistics» (по Краскалу-Уоллесу) и все таблицы «Test Statistics» по Манну-Уитни скопировать и поместить в раздел «Приложения» отчета. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

¹ Далее ЗП

² Лучше сразу дать этим переменных названия, чтобы потом не запутаться в их нумерации