2.2.2 Критерий Вилкоксона

Критерий Вилкоксона основан на подсчете абсолютных разностей между парами значений с последующим их ранжированием и вычислении средних значений рангов для положительных и отрицательных сдвигов.

Для сравнения двух зависимых выборок с помощью критерия Вилкоксона необходимо в диалоговом окнеTwo-Related Samples Tests(рис.5.), после выбора переменных для сравнения, необходимо установить флажок Wilcoxon.После нажатия на кнопкуОК на экран будет выведена таблица результатов теста.

Пример сравнения индекса мысы тела респондентов до и после программы похудения представлен на рис.7.

Рис.7.Пример расчета критерия Вилкоксона

1.2.3 Критерий Мак-Немара

Для сравнения двух зависимых выборок с помощью критерия Мак-Немара необходимо в диалоговом окнеTwo-Related Samples Tests(рис.5.), после выбора переменных для сравнения, необходимо установить флажок McNemar.После нажатия на кнопкуОК на экран будет выведена таблица результатов теста.

1.2.4 Критерий серий

Критерий серий применяется для анализа последовательности объектов (явлений, событий), упорядоченных во времени или в порядке возрастания (убывания) значений измеряемого признака. Данный критерий требует представления последовательности в виде бинарной переменной (содержащей значения 0и1) и выявляет случайность изменения переменной. Если число серий (изменение значения переменной) слишком велико или слишком мало, то гипотеза о случайности изменений отклоняется.

Для того, чтобы выполнить анализ с помощью критерия серий необходимо выполнить следующую последовательность команд:

Analyze (Анализ) - Nonparametric Tests (Непараметрические критерии) –

Runs (Серии).

После чего на экран будет выведено диалоговое окно (рис.8), в котором необходимо указать переменную для анализа. В блоке Cut Point (Точка отсечки) нужно указать способ разделения выборки на группы.

Рис.7.Диалоговое окноRunsTest

На рис.8. приведен пример расчета критерия серий для переменной sex, отсортированной предварительно по переменнойindex_1.

Рис.8.Пример расчета критерия серий

В данном примере маленькое значение -уровня () говорит о том, что чередование мужчин и женщин при испытаниях является не случайным.

1.3. Сравнение к выборок

1.3.1.Сравнение к независимых выборок

Для сравнения нескольких независимых выборок используется критерийКрускала – Уоллеса (Kruskal-Wallis)Этот тест является модификациейU-теста Манна - Уитнина случай для более двух независимых выборок. Он также базируется на общей ранговой последовательности значений всех выборок.

Для сравнения двух независимых выборок с помощью Крускала – Уоллеса необходимо использовать следующую последовательность команд:

Analyze (Анализ) - Nonparametric Tests (Непараметрические критерии) – Legacy Dialogs (Устаревшие диалоги) – K Independent Samples (К независимых выборок)

После этого на экран будет выведено диалоговое окно (рис.9), в котором необходимо указать в поле Test Variable Listпеременные для анализа, а в полеGrouping Variable– группирующую переменную. После определения группирующей переменной необходимо щелкнуть на кнопкеDefine Range (Определить диапазон) и в открывшемся диалоговом окне указать минимальное и максимальное значение группирующей переменной и щелкнутьContinue (Продолжить)

Рис.9. Диалоговое окно Test for Several Independent Samples

После нажатья на кнопку ОКна экран будет выведен результат критерия Крускала – Уоллеса.

Пример расчета критерия Крускала – Уоллеса для переменных index_1 иindex_2, сгруппированных по переменнойprofit(minimum– 1,maximum- 3) приведен на рис.10.

Рис.10.Пример расчета критерия Крускала – Уоллеса

По результатам теста можно сделать вывод, что различия между группами оказались незначимы не для переменной index_1 (Sig=0,111), не для переменной index_2 (Sig=0,317).