Statistiske tester
Riktig valg av statistiske tester er avgjørende for å oppnå korrekte og relevante svar på spørsmålene vi forsøker å svare på
Under kan du gå videre for å lese mer om hva ulike statistiske tester brukes til og finne veiledninger for hvordan de gjøres i SPSS. Nederst på siden finner du også en analyseveileder som er designet for å gi deg forslag til hvilke tester du kan vurdere å bruke basert på infomasjon du legger inn om ditt datasett og din problemstilling. Dersom du er helt ny i SPSS, kan det lønne seg å ta en tur innom vår introduksjon til SPSS hvor du kan lære grunnleggende bruk av programmet.
Dersom du er ny i SPSS kan det lønne seg med en gjennomgang av generelle tips til hvordan man bruker programmet. På denne siden finner du informasjon om ting som å åpne filer, dele datasett, definere datatyper eller å lese resultater.
Start
Analyser
MANOVA
MANCOVA
Ikke-parametriske analyser
Wilcoxon
Mann-Whitney U
Kruskall-Wallis
Friedman
Parametriske tester og ikke-parametriske alternativer
Parametriske tester som t-tester og ANOVA, kan gi gode innsikter når disse forutsetningene er oppfylt. Disse testene er avhengig avantagelsen om at dataene følger en bestemt statistisk fordeling. For mange typer data, spesielt de som er skjevfordelte, inneholder utliggere, eller er rangordnede data, kan ikke disse antagelsene opprettholdes. I slike tilfeller er ikke-parametriske tester et nyttig alternativ. Disse testene krever ikke at dataene oppfyller normalfordelingskravene som deres parametriske motstykker gjør.
Ikke-parametriske alternativer undersøker det samme som parametriske tester, men de er mer robuste mot avvik fra normalfordeling, og tar høyde for data som kan være rangert eller ikke er godt tilpasset parametriske metoder. I oversikten under kan du finne informasjon om hva de ulike testene gjør, samt å finne alternativer for parametriske og ikke-parametriske tester.
Analyseveilederen
Analyseveilederen hjelper deg å velge riktig statistisk test for ditt datasett. Før du dykker inn i de spesifikke testene er det viktig å vurdere normalfordelingen av dine data. Normalitetsprøving kan gjøres ved Shapiro-Wilk-testen for datasett med færre enn 50 deltakere eller Kolmogorov-Smirnov-testen for større dataset. Normalfordelingen er avgjørende for å bestemme den mest passende statistiske testtypen for ditt datasett. Det er viktig å merke seg at disse forslagene fungerer som en generell veiledning. Statistisk analyse er ofte situasjonsbestemt og det kreves en egen vurdering for å avgjøre den mest hensiktsmessige metoden for din spesifikke forskning.
I tillegg til de anbefalte testene er det alltid nyttig å utføre deskriptive analyser som gjennomsnitt, standardavvik, konfidensintervaller og prosenter. Disse grunnleggende undersøkelsene gir verdifull innsikt i datamønstre og variabilitet, og de bør betraktes som en integrert del av din analytiske prosess. Målet med dette verktøyet er ikke bare å foreslå statistiske tester, men også å oppfordre til en grundig og reflektert tilnærming til dataanalyse. Husk at en dypere forståelse av dine data og en kritisk evaluering av de valgte metodene vil forsterke kvaliteten på din forskning og dens konklusjoner.