Friedman Test in SPSS Statistics
SPSS Statistics
SPSS Statistics Output for the Friedman Test
SPSS Statistics va genera fie două, fie trei tabele, în funcție de faptul că ați selectat să fie generate descriptive și/sau cuartile în plus față de rularea testului Friedman.
Tabel de statistică descriptivă
Tabel de statistică descriptivă va fi generat dacă ați selectat opțiunea Quartile:
Publicat cu permisiunea scrisă a SPSS Statistics, IBM Corporation.
Este un tabel foarte util deoarece poate fi folosit pentru a prezenta statistici descriptive în secțiunea de rezultate pentru fiecare dintre punctele de timp sau condiții (în funcție de designul studiului dvs.) pentru variabila dependentă. Această utilitate va fi prezentată mai târziu în secțiunea „Raportarea rezultatelor”.
Tabel Ranks
Tabelul Ranks arată rangul mediu pentru fiecare dintre grupurile aferente, așa cum se arată mai jos:
Publicat cu permisiunea scrisă a SPSS Statistics, IBM Corporation.
Testul Friedman compară rangurile medii între grupurile înrudite și indică modul în care diferă grupurile, fiind inclus din acest motiv. Cu toate acestea, nu este foarte probabil să raportați efectiv aceste valori în secțiunea de rezultate, ci cel mai probabil veți raporta valoarea mediană pentru fiecare grup înrudit.
Test Statistics Table
Tabelul Test Statistics vă informează cu privire la rezultatul efectiv al testului Friedman și dacă a existat o diferență globală semnificativă din punct de vedere statistic între rangurile medii ale grupurilor înrudite. Pentru exemplul utilizat în acest ghid, tabelul arată după cum urmează:
Publicat cu permisiunea scrisă a SPSS Statistics, IBM Corporation.
Tabloul de mai sus oferă valoarea statisticii testului (χ2) („Chi-pătrat”), gradele de libertate („df”) și nivelul de semnificație („Asymp. Sig.”), care este tot ce avem nevoie pentru a raporta rezultatul testului Friedman. Din exemplul nostru, putem observa că există o diferență globală semnificativă din punct de vedere statistic între gradele medii ale grupurilor înrudite. Este important să rețineți că testul Friedman este un test omnibus, la fel ca și alternativa sa parametrică; adică vă spune dacă există diferențe generale, dar nu precizează ce grupuri în special diferă între ele. Pentru a face acest lucru, trebuie să efectuați teste post hoc, care vor fi discutate după următoarea secțiune.
SPSS Statistics
Raportarea rezultatului testului Friedman (fără teste post hoc)
Puteți raporta rezultatul testului Friedman după cum urmează:
- Generalități
A existat o diferență semnificativă din punct de vedere statistic în ceea ce privește efortul perceput în funcție de tipul de muzică ascultat în timpul alergării, χ2(2) = 7.600, p = 0,022.
Ați putea, de asemenea, să includeți valorile mediane pentru fiecare dintre grupurile aferente. Cu toate acestea, în acest stadiu, știți doar că există diferențe undeva între grupurile înrudite, dar nu știți exact unde se află aceste diferențe. Amintiți-vă totuși că, dacă rezultatul testului Friedman nu a fost semnificativ din punct de vedere statistic, nu ar trebui să efectuați teste post-hoc.
Teste post-hoc
Pentru a examina unde apar de fapt diferențele, trebuie să efectuați teste Wilcoxon signed-rank separate pe diferitele combinații de grupuri înrudite. Astfel, în acest exemplu, veți compara următoarele combinații:
- Nimic la Clasic.
- Nimic la Dans.
- Clasic la Dans.
Trebuie să folosiți o ajustare Bonferroni pentru rezultatele pe care le obțineți în urma testelor Wilcoxon, deoarece efectuați comparații multiple, ceea ce face mai probabil să declarați un rezultat semnificativ atunci când nu ar trebui (o eroare de tip I). Din fericire, ajustarea Bonferroni este foarte ușor de calculat; pur și simplu luați nivelul de semnificație pe care l-ați folosit inițial (în acest caz, 0,05) și împărțiți-l la numărul de teste pe care le efectuați. Deci, în acest exemplu, avem un nou nivel de semnificație de 0,05/3 = 0,017. Acest lucru înseamnă că, dacă valoarea p este mai mare de 0,017, nu avem un rezultat semnificativ din punct de vedere statistic.
Executând aceste teste (vedeți cum cu ghidul nostru pentru testul Wilcoxon signed-rank) pe rezultatele din acest exemplu, obțineți următorul rezultat:
Publicat cu permisiunea scrisă a SPSS Statistics, IBM Corporation.
Acest tabel arată rezultatul testului Wilcoxon signed-rank pe fiecare dintre combinațiile noastre. Este important să rețineți că valorile de semnificație nu au fost ajustate în SPSS Statistics pentru a compensa comparațiile multiple – trebuie să comparați manual valorile de semnificație produse de SPSS Statistics cu nivelul de semnificație ajustat de Bonferroni pe care l-ați calculat. Putem observa că, la nivelul de semnificație p < 0,017, doar efortul perceput între fără muzică și dans (dance-none, p = 0,008) a fost semnificativ diferit din punct de vedere statistic.
SPSS Statistics
Raportarea rezultatelor testului Friedman (cu teste post-hoc)
Puteți raporta rezultatele testului Friedman cu teste post-hoc după cum urmează:
- Generalități
A existat o diferență semnificativă din punct de vedere statistic în ceea ce privește efortul perceput în funcție de tipul de muzică ascultat în timpul alergării, χ2(2) = 7.600, p = 0.022. Analiza post hoc cu teste Wilcoxon signed-rank a fost efectuată cu o corecție Bonferroni aplicată, rezultând un nivel de semnificație stabilit la p < 0,017. Nivelurile mediane (IQR) ale efortului perceput pentru proba de alergare fără muzică, cu muzică clasică și cu muzică de dans au fost de 7,5 (7 până la 8), 7,5 (6,25 până la 8) și, respectiv, 6,5 (6 până la 7). Nu au existat diferențe semnificative între probele de alergare fără muzică și cu muzică clasică (Z = -0,061, p = 0,952) sau între probele de alergare cu muzică clasică și cu muzică dance (Z = -1,811, p = 0,070), în ciuda unei reduceri generale a efortului perceput în probele de alergare cu muzică dance față de cele cu muzică clasică. Cu toate acestea, a existat o reducere semnificativă din punct de vedere statistic a efortului perceput în proba cu muzică dance vs. fără muzică (Z = -2,636, p = 0,008).
Leave a Reply