Corelația în PSPP

Fie urmatoarea bază de date:

feb_008

Pentru aceste date dorim să calculăm corelația între rezultatele la „Literatură” și rezultatele la „Matematică”. Pentru aceasta vom da câte un clic pe Analyze – Bivariate Correlation. În fereastra ce va apărea:

feb_024

am selectat „Literatura” și „Matematica” pentru a studia corelația dintre acestea 2, la Test of Significance am ales opțiunea Two-tailed. Apoi vom da un clic pe OK. Va apărea fereastra Output:

feb_025

 

Ne uităm la intersecția dintre cele două variabile (de exemplu la coloană – Literatură și la linie – Matematică). Valoarea ,60 ne arată valoarea colerației, ,00 este valoarea p (Sig. (2-tailed)), iar 30 este numărul de înregistrări (în cazul nostru numărul elevilor testați). Deoarece valoarea p = 0,00 < 0,05 vom spune că avem o corelație semnificativă. Valoarea p fiind chiar mai mică decât 0,001 putem, spune că avem o corelație puternică între cele 2 variabile.

Pe aceeași bază de date putem calcula corelațiile între mai multe variabile. Pentru aceasta în fereastra ce va apărea după ce vom da clic pe Analyze – Bivariate Correlation

feb_026

vom selecta toate variabilele. Apoi vom da un clic pe OK și în fereastra Output va apărea (în partea de sus sunt rezultatele primei aplicații din această postare):

feb_027

Comparația mediilor cu ajutorul ANOVA (Contrasts – PSPP)

S-a aplicat la 200 de persoane o serie de teste. Pe lângă rezultatele testelor s-a trecut in baza de date și genul și studiile celor ce au completat testul (datele sunt fictive). O imagine cu o parte din această bază de date:

feb_017

Putem face diferite comparații între mediile obtinute la teste grupând după studii (avem 4 grupe de studii). Putem face aceasta cu ajutorul testului t – variabile independente ( vezi această postare). O altă metodă prin care putem face comparații între mediile a mai multe grupuri este metoda contrastelor. Mai jos voi da câteva exemple a modului în care putem atribui valori contrastelor în funcție de tipul de comparație pe care dorim să-l realizăm:

feb_018

Să observăm că atunci când nu dorim ca o medie să fie considerată în analiza mediilor dăm valoarea 0 contrastului corespunzător ei (mai sus pentru D s-a luat valoarea 0 la prima și a patra linie). Un alt lucru ce-l putem observa este faptul că, dacă dorim să facem comparația între mediile a (doar) două grupuri atunci se poate folosi testul t (cazurile din prima și a doua linie). Un al treilea lucru ce trebuie să-l observăm este că suma contrastelor trebuie să fie 0.

Pentru baza noastră de date avem la studii patru grupuri notate cu 0, 1, 2 și 3. Să presupunem că dorim să comparăm media de la grupul notat cu 0 cu media obținută din mijlocul dintre grupurile 1, 2 și 3 (cazul de pe ultima linie a tabelului). Vom da câte un clic pe următoarele opțiuni: Analyze – Compare means – One Way ANOVA. În fereastra ce va apărea la Dependent Variable(s) vom pune test02 iar la Factor studii. Apoi vom bifa și opțiunile Descriptive și Homogenity:

feb_019

Apoi vom da un clic pe Contrasts…

feb_020

La Coefficients vom scrie coeficienții de la contraste. După ce scriem un coeficient vom clic pe butonul Add pentru ca acel coeficient să fie trecut în fereastra din dreapta butonul Add. Trebuie păstrată ordinea (având A, B, C, D vom trece și coeficienții corespunzători -3, 1, 1, 1). Apoi vom da un clic pe Continue. Reveniți la fereastra cu declarațiile pentru ANOVA vom da un clic pe OK. Va apărea fereastra cu rezultate (Output):

feb_022

Deoarece am obținut valoarea lui p = 0,00 < 0,05 rezultă că avem diferențe semnificative între media obținută de cei din grupa 0 și media celorlalți subiecți.