225

Непараметрические критерии

Непараметрические критерии для связанных выборок

Выявляются различия между двумя или большим числом связанных полей при помощи одного или нескольких непараметрических критериев. Непараметрические критерии не предполагают, что данные имеют нормальное распределение.

Данные. Каждая запись соответствует конкретному объекту, для которого два или более связанных измерений сохраняются в отдельных полях в наборе данных. Например, исследование эффективности диеты можно проводить, используя непараметрические критерии для связанных выборок, если вес каждого объекта измеряется через равные интервалы времени и сохраняется в полях с метками Вес до начала диеты, Вес в середине диеты и Вес по окончании диеты. Эти поля являются “связанными”.

Рисунок 27-15

Непараметрические критерии для связанных выборок,вкладка Цель

Какова Ваша цель? Вкладка Цель позволяет быстро задать параметры для решения различных и в то же время наиболее типичных задач проверки гипотез.

Автоматически сравнить наблюденные данные с гипотетическими. При выборе этой цели к категориальным данным применяется критерий МакНемара, если заданы два поля, и критерий Q Кокрена, если задано более двух полей. К количественным данным в этом случае применяется парный критерий знаковых рангов Вилкоксона, если заданы два поля, и двухфакторный дисперсионный анализ Фридмана по рангам, если задано более двух полей.

Настроить анализ. Выберите этот вариант при желании вручную внести коррективы в параметры тестирования на вкладке Параметры. Обратите внимание на то, что этот выбор производится автоматически, если на вкладке Параметры сделать изменения, несовместимые с выбранной целью.

Если задаются поля с различающимися шкалами измерений, то они сначала разделяются по шкалам измерений, а затем к каждой группе применяется подходящий критерий.

Например, если в качестве цели выбрать Автоматически сравнить наблюденные данные с гипотетическими, и задать 3 количественных, а также 2 номинальных поля, то к

226

Глава 27

количественным полям будет применен критерий Фридмана, а к номинальным полям будет применен критерий МакНемара.

Чтобы применить непараметрические критерии для связанных выборок

Выберите в меню:

Анализ > Непараметрические критерии > Для связанных выборок...

EЩелкните по кнопке Выполнить.

Дополнительно Вы можете:

Задать цель на вкладке Цель.

Задать назначение полей на вкладке Поля.

Самостоятельно выбрать параметры на вкладке Параметры.

Вкладка Поля

Рисунок 27-16

Непараметрические критерии для связанных выборок,вкладка Поля

На вкладке Поля задаются проверяемые поля.

Использовать заранее заданные роли. При этом варианте выбора используется имеющаяся информация о полях. Все поля с предопределенными ролями, такими как Целевая или Двойного назначения, будут использованы как проверяемые поля. Необходимо задать, по крайней мере, два поля для проверки.

227

Непараметрические критерии

Настроить назначения полей. Этот вариант выбора позволяет не принимать во внимание роли, назначенные полям. После выбора этого варианта задайте поля:

Проверяемые поля. Выберите два поля или более. Каждое поле соответствует отдельной связанной выборке.

Вкладка Параметры

Вкладка Параметры содержит несколько различных групп параметров, которые можно изменять, чтобы точно настроить то, как процедура будет обрабатывать имеющиеся данные. Если в настройку параметров по умолчанию внести изменения, которые несовместимы с другими целями, то выбор на вкладке Цель будет автоматически изменен на Настроить анализ.

Выберите критерии

Рисунок 27-17

Параметры группы Выберите критерии (Непараметрические критерии для связанных выборок)

Эти параметры определяют, какие критерии будут применяться к полям, заданным на вкладке Поля.

Автоматически выбрать критерии на основе данных. При выборе этого варианта к категориальным данным применяется критерий МакНемара, если заданы два поля, и критерий Q Кокрена, если задано более двух полей. К количественным данным в этом случае применяется парный критерий знаковых рангов Вилкоксона, если заданы два поля, и двухфакторный дисперсионный анализ Фридмана по рангам, если задано более двух полей.

Настроить критерии. Этот вариант дает возможность выбрать применяемые критерии.

Проверить наличие изменений в двоичных данных Выбор Критерий МакНемара

(для 2-х выборок) можно сделать для категориальных полей. При этом применяется критерий для связанных выборок, который проверяет, являются ли равновероятными комбинации значений двух флаговых полей (категориальных полей только с двумя

228

Глава 27

значениями). Если на вкладке Поля задано более двух полей, то этот критерий не применяется. Обратитесь к Критерий МакНемара: Задать “успех” за подробностями, касающимися параметров критериев. Выбор Q Кокрена (для k выборок) можно сделать для категориальных полей. При этом применяется критерий для связанных выборок, который проверяет, являются ли равновероятными комбинации значений k флаговых полей (категориальных полей только с двумя значениями). Дополнительно можно запросить множественные сравнения k выборок, выбрав либо Все попарно, либо Пошагово вниз. Обратитесь к Q Кокрена: Задать “успех” за подробностями, касающимися параметров критериев.

Проверить наличие изменений в мультиномиальных данных. Выбор Критерий маргинальной однородности (для 2 выборок) позволяет применить критерий для связанных выборок, который проверяет, являются ли равновероятными комбинации значений двух парных порядковых полей. Критерий маргинальной однородности обычно применяется при наличии повторных измерений. Этот критерий обобщает критерий МакНемара для двоичных откликов на случай мультиномиальных откликов. Если на вкладке Поля задано более двух полей, то этот критерий не применяется.

Сравнить медианную разность с гипотетической. Каждый из этих критериев проверяет, отлична ли от 0 медиана разностей двух количественных полей. Если на вкладке Поля задано более двух полей, то эти критерии не применяются.

Оценить доверительный интервал. Здесь можно запросить оценку и доверительный интервал для медианы разностей двух парных количественных полей. Если на вкладке Поля задано более двух полей, то это не применяется.

Количественно измерить связи. Выбор Коэффициент согласия Кендалла (для k выборок)

позволяет к вычислить меру согласия мнений экспертов или респондентов, и каждая запись содержит мнения одного опрашиваемого по нескольким пунктам (занимающим несколько полей). Дополнительно можно запросить множественные сравнения k

выборок, выбрав либо Все попарно, либо Пошагово вниз.

Сравнить распределения. Выбор Двухфакторный дисперсионный анализ Фридмана по рангам (для k выборок) позволяет применить критерий, который проверяет, извлечены ли k связанных выборок из одной генеральной совокупности. Дополнительно можно

запросить множественные сравнения k выборок, выбрав либо Все попарно, либо

Пошагово вниз.

229

Непараметрические критерии

Критерий МакНемара: Задать “успех”

Рисунок 27-18

Критерий МакНемара (Непараметрические критерии для связанных выборок): Параметры задания “успеха”

Критерий МакНемара предназначен для флаговых полей (категориальных полей только с двумя категориями), однако он применяется ко всем категориальным полям, используя правило задания “успеха”.

Задать “успех” для категориальных полей. Здесь задается, что является “успехом” для категориальных полей.

 Выбор Первое значение, встретившееся в данных приведет к тому, что в качестве

“успеха” в критерии будет использоваться первое значение, обнаруженное в выборке. Этот выбор применим только к номинальным и порядковым полям и только с двумя категориями. Все остальные категориальные поля, заданные на вкладке Поля, проверяться не будут. Это задано по умолчанию.

 Выбор Объединить значения в категорию “успеха” приведет к тому, что в качестве

“успеха” в критерии будут использоваться все значения из заданного списка. Задайте список текстовых или числовых значений. Значения из этого списка необязательно должны присутствовать в выборке.

Q Кокрена: Задать “успех”

Рисунок 27-19

Критерий Q Кокрена (Непараметрические критерии для связанных выборок): Задать “успех”