Articles /

Friedmanin testi SPSS Statisticsissa

SPSS Statistics

SPSS Statistics Friedmanin testin tulosteet

SPSS Statistics luo joko kaksi tai kolme taulukkoa riippuen siitä, oletko valinnut, että Friedmanin testin suorittamisen lisäksi luodaan kuvaajat ja/tai kvartiilit.

Descriptive Statistics -taulukko

Descriptives Statistics -taulukko tuotetaan, jos valitsit Quartiles (Kvartiilit) -vaihtoehdon:

'Descriptive Statistics' -taulukko Friedmanin testiä varten SPSS Statisticsissa. Shows 'N' 'Percentiles' for each variable

Published with written permission from SPSS Statistics, IBM Corporation.

Tämä on erittäin hyödyllinen taulukko, koska sitä voidaan käyttää kuvailevien tilastojen esittämiseen tulososiossa kullekin riippuvaisen muuttujan ajanhetkelle tai olosuhteelle (tutkimusasetelmastasi riippuen). Tämä hyödyllisyys esitellään myöhemmin kohdassa ”Tulosten raportointi”.

Ranks-taulukko

Ranks-taulukossa esitetään kunkin liittyvän ryhmän keskimääräinen sijoitus, kuten alla on esitetty:

'Ranks'-taulukko Friedmanin testiä varten SPSS Statisticsissa. Shows 'Mean Rank' for each variable

Published with written permission from SPSS Statistics, IBM Corporation.

Friedmanin testissä verrataan toisiinsa liittyvien ryhmien välisiä keskiarvosijoituksia ja osoitetaan, miten ryhmät erosivat toisistaan, ja se on mukana tästä syystä. Et kuitenkaan kovin todennäköisesti varsinaisesti ilmoita näitä arvoja tulososiossa, vaan todennäköisesti ilmoitat kunkin liittyvän ryhmän mediaaniarvon.

Test Statistics Table

Test Statistics -taulukossa ilmoitetaan Friedmanin testin varsinainen tulos ja se, oliko liittyvien ryhmien keskiarvosijoitusten välillä yleisesti ottaen tilastollisesti merkitsevä ero. Tässä oppaassa käytetyssä esimerkissä taulukko näyttää seuraavalta:

'Test Statistics'-taulukko Friedmanin testiä varten SPSS Statisticsissa. Näyttää 'N', 'Khiin neliö', 'df' 'Asymp. Sig.'

Published with written permission from SPSS Statistics, IBM Corporation.

Yllä olevasta taulukosta nähdään testistatistiikan (χ2) arvo (”Khiin neliö”), vapausasteet (”df”) ja merkitsevyystaso (”Asymp. Sig.”), jotka ovat kaikki mitä tarvitsemme ilmoittaaksemme Friedman-testin tuloksen. Esimerkkimme perusteella voimme nähdä, että toisiinsa liittyvien ryhmien keskiarvojen välillä on yleisesti ottaen tilastollisesti merkitsevä ero. On tärkeää huomata, että Friedmanin testi on omnibus-testi, kuten sen parametrinen vaihtoehto; toisin sanoen se kertoo, onko yleisiä eroja, mutta ei määritä, mitkä ryhmät erityisesti eroavat toisistaan. Tätä varten on tehtävä post hoc -testejä, joita käsitellään seuraavan jakson jälkeen.

SPSS Statistics

Friedmanin testin tuloksen raportointi (ilman post hoc -testejä)

Voit raportoida Friedmanin testin tuloksen seuraavasti:

  • Yleistä

Havainnossa havaitussa ponnistuksessa oli tilastollisesti merkitsevä ero sen mukaan, minkälaista musiikkia juoksun aikana kuunneltiin, χ2(2) = 7.600, p = 0.022.

Voisit myös sisällyttää mediaaniarvot kullekin asiaan liittyvälle ryhmälle. Tässä vaiheessa tiedät kuitenkin vain, että jossakin on eroja toisiinsa liittyvien ryhmien välillä, mutta et tiedä tarkalleen, missä nämä erot ovat. Muista kuitenkin, että jos Friedmanin testin tulos ei ollut tilastollisesti merkitsevä, sinun ei pitäisi tehdä post hoc -testejä.

Post Hoc -testit

Tarkistaaksesi, missä erot todellisuudessa esiintyvät, sinun on suoritettava erilliset Wilcoxonin allekirjoitetun järjestyksen testit sukulaisryhmien eri yhdistelmille. Tässä esimerkissä verrataan siis seuraavia yhdistelmiä:

  • Ei mitään klassiseen.
  • Ei mitään tanssiin.
  • Klassinen tanssiin.

Vilcoxonin testeistä saamiisi tuloksiin on käytettävä Bonferroni-korjausta, koska teet moninkertaisia vertailuja, jolloin on todennäköisempää, että julistat tuloksen merkitseväksi silloin, kun sitä ei pitäisi julistaa merkitseväksi (tyypin I virhe). Onneksi Bonferroni-korjaus on hyvin helppo laskea; ota vain alun perin käyttämäsi merkitsevyystaso (tässä tapauksessa 0,05) ja jaa se suorittamiesi testien lukumäärällä. Tässä esimerkissä uusi merkitsevyystaso on siis 0,05/3 = 0,017. Tämä tarkoittaa, että jos p-arvo on suurempi kuin 0,017, meillä ei ole tilastollisesti merkitsevää tulosta.

Jos suoritat näitä testejä (katso miten Wilcoxonin allekirjoitetun järjestyksen testin oppaassa) tämän esimerkin tuloksille, saat seuraavan tuloksen:

'Test Statistics'-taulukko Friedmanin testin post hoc -testejä varten SPSS Statistics -ohjelmassa

Julkaistu kirjallisella luvalla SPSS Statistics, IBM Corporation.

Tässä taulukossa näkyy Wilcoxonin allekirjoitetun järjestyksen testin tulos jokaiselle yhdistelmällemme. On tärkeää huomata, että merkitsevyysarvoja ei ole korjattu SPSS Statisticsissa moninkertaisten vertailujen kompensoimiseksi – sinun on verrattava manuaalisesti SPSS Statisticsin tuottamia merkitsevyysarvoja laskemaasi Bonferroni-korjattuun merkitsevyystasoon. Näemme, että merkitsevyystasolla p < 0,017 ainoastaan koettu ponnistus ilman musiikkia ja tanssin välillä (dance-none, p = 0,008) oli tilastollisesti merkitsevästi erilainen.

SPSS Statistics

Friedmanin testin tuloksen raportointi (post hoc -testeillä)

Voit raportoida Friedmanin testin post hoc -testeillä saadut tulokset seuraavasti:

  • Yleistä

Havaitussa ponnistuksessa oli tilastollisesti merkitsevää eroa sen mukaan, minkälaista musiikkia juoksun aikana kuunneltiin, χ2(2) = 7.600, p = 0.022. Post hoc -analyysi Wilcoxonin signed-rank-testeillä suoritettiin Bonferroni-korjauksella, jonka tuloksena merkitsevyystasoksi asetettiin p < 0,017. Ilman musiikkia, klassisen musiikin ja tanssimusiikin juoksukokeessa koetun ponnistuksen mediaani (IQR) oli 7,5 (7-8), 7,5 (6,25-8) ja 6,5 (6-7). Merkittäviä eroja ei ollut ilman musiikkia ja klassisen musiikin juoksukokeiden välillä (Z = -0,061, p = 0,952) tai klassisen musiikin ja tanssimusiikin juoksukokeiden välillä (Z = -1,811, p = 0,070), vaikka koettu ponnistus yleisesti ottaen väheni tanssimusiikin ja klassisen musiikin juoksukokeissa. Koettu ponnistus kuitenkin väheni tilastollisesti merkitsevästi tanssimusiikkikokeessa verrattuna ei-musiikkikokeeseen (Z = -2.636, p = 0.008).

Leave a Reply