3.3 Анализ различий

3.3.1 T-тест

Для установления статистической значимости различий между целевыми группами респондентов используются процедуры, объединенные под названием «Анализ различий». Существует два основных метода определения различий между группами: t-тесты и дисперсионный анализ.

Рассмотрим T-тест. Он предназначен для установления различий между двумя группами респондентов. И сравнивается только 2 средних значения.

В качестве зависимой переменной выбираем дихотомическую переменную «Пол респондента». В качестве зависимой «Количество скачиваний электронной литературы за последний месяц(бесплатно)»(Вопрос анкеты № 6).

Для того, чтобы выяснить влияет ли пол респондента на то, как активно он скачивает электронную литературу в интернете бесплатно, необходимо сравнить средний уровень скачивания у мужчин и женщин. Если данные показатели существенно отличаются друг от друга, то можно судить о наличии взаимосвязи. Таким образом, в данном случае выполняется проверка гипотезы: «Пол респондента не влияет на то, как час то он скачивает электронную литературу бесплатно, или мужчины и женщины одинаково часто скачивают электронную литературу бесплатно».

Проанализируем результаты T-теста:

Таблица 7 - Групповые статистики
	17) Ваш пол:	N	Среднее	Стд. отклонение	Стд. ошибка среднего
7) Сколько раз за последний месяц Вы бесплатно скачивали электронную литературу?	мужской	124	1,97	,910	,082
	женский	276	2,15	,940	,057

Примечание – Источник: Собственная разработка на основе программы SPSS.

Из таблицы «Групповые статистики» видно, что среднее количество скачиваний у мужчин – 1,97 (т.е. если проанализировать порядковую шкалу это означает 0-3 раза в месяц), а для женщин – 2,15(это примерно 1-4 раза). Необходимо проверить, является ли это различие значимым с точки зрения статистики.

Для этого проанализируем таблицу «Критерий для независимых выборок». Дисперсия характеризует рассеивание значений тестируемой переменной вокруг ее среднего значения, это важный показатель при сравнении средних величин. Тест Ливина проверяет гипотезу о равенстве дисперсий распределения тестируемой переменной в разных группах. Значимость равна 0,482 или 48,2%(больше допустимого интервала в 5%). Значит, если отклонить гипотезу о том, что дисперсии распределения в разных группах равны, то вероятность ошибки составляет 48,2%. Т.о. тест Ливина показал, что дисперсии равны. При выборе строки в таблице из "предполагаемое равенство дисперсии" и "равенство дисперсий не предполагается" выбираем первую строку.

Т-тест проверяет нулевую гипотезу о том, что средние величины в 2 группах равны. Верность гипотезы проверяется в зависимости от показателя «Значимость (2сторонняя)». В нашем случае она равна ,073, т.е. 7,3%, что больше 5%. Исходная нулевая гипотеза может быть отклонена с вероятностью ошибки 7,3%,т.о. она не м.б. отклонена, поэтому средние величины в 2 группах равны.

Вывод: Разница между средним кол-вом скачиваний электронной литературы бесплатно у мужчин и женщин (1,97 и 2,15) не является статистически значимой. В результате проведения Т-теста выявлено отсутствие зависимости между полом респондента и тем, как часто он скачивает электронную литературу.

Таблица 8 - Критерий для независимых выборок
		Критерий равенства дисперсий Ливиня		t-критерий равенства средних
									95% доверительный интервал разности средних
		F	Знч.	Нижняя граница	Нижняя граница	Значимость (2-сторонняя)	Разность средних	Стд. ошибка разности	Нижняя граница	Upper
7) Сколько раз за последний месяц Вы бесплатно скачивали электронную литературу?	Предполагается равенство дисперсий	,495	,482	-1,797	398	,073	-,181	,101	-,379	,017
	Равенство дисперсий не предполагается			-1,819	244,051	,070	-,181	,099	-,377	,015

Примечание – Источник: Собственная разработка на основе программы SPSS.