Que Análise Estatística Do I Run Quando Comparando Três coisas uns aos outros

? Uma análise estatística para a comparação de três ou mais conjuntos de dados depende do tipo de dados coletados. Cada teste estatístico tem certos pressupostos que devem ser atendidos para que o teste funcione de forma adequada. Além disso, quais os aspectos dos dados que você irá comparar afetará o teste. Por exemplo, se cada um dos três conjuntos de dados tem duas ou mais medidas , será necessário um tipo diferente de teste estatístico . ANOVA

Um dos testes estatísticos mais comuns 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 ratings em escala , chamados de escalas de Likert – não são dados numéricos , ea análise de variância não produzirá resultados precisos se usado com dados ordinais. Em segundo lugar, os dados devem ser distribuídos normalmente em uma curva de sino . Se forem satisfeitas estas premissas , o teste de análise de variância pode ser utilizado para analisar a variação de uma única variável dependente através de três ou mais amostras ou conjuntos de dados . Lembre-se, a variável dependente é o fator que você está medindo no estudo.

MANOVA

Nos casos em que são atendidos os pressupostos para análise de variância , mas você quer medir mais de uma variável dependente , você vai precisar da análise de variância multivariada , ou MANOVA . As variáveis ​​dependentes são os fatores que você está medindo e deseja examinar. A variável ou variáveis ​​independentes afetam a variável dependente. Por exemplo, suponha que você estava medindo os efeitos do exercício extenuante sobre a pressão arterial , perda de peso e freqüência cardíaca. A variável independente é o exercício , e as variáveis ​​dependentes são pressão arterial , perda de peso e freqüência cardíaca. Nesta situação , você usaria MANOVA . Este teste estatístico é muito complicado para calcular e vai exigir o uso de um computador e um software especial.

Não paramétricos Inferência Estatística

Há muitos diferentes testes não paramétricos , mas as estatísticas geralmente não paramétricos são utilizados quando os dados são ordinal e /ou normalmente não distribuído. Testes não-paramétricos incluem o teste de sinal, do qui-quadrado eo teste da mediana . Estes testes são frequentemente utilizados quando você estiver analisando dados de pesquisa onde os entrevistados tiveram para avaliar as declarações diferentes; por exemplo, uma escala de “discordo totalmente , discordo, concordo , concordo totalmente” qualificaria como dados ordinais. Estes testes são frequentemente fáceis de calcular à mão , embora uma planilha ajuda .

Estatística Descritiva

Além de testes de inferência , você também pode usar a estatística descritiva simples para fornecer uma olhada rápida e simples para os conjuntos de dados. Você pode relatar as médias , desvios-padrão e percentuais 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 , você não pode dizer que a diferença é ” estatisticamente significativa ” sem usar algum teste estatístico inferencial , como ANOVA , MANOVA ou uma teste não-paramétrico .