Statistica descriptivă – PSPP

Am pus într-o bază de date rezultatele obținute de 30 de elevi la 4 teste (date fictive). Rezultatele le-am pus pe o foaie în PSPP.

feb_008

Să presupunem că dorim să calculăm valoarea minimă, valoarea maximă, media, abaterea standard, asimetria pentru punctajele obținute la testele de la literatură și de la matematică. Pentru aceasta din meniu selectăm următoarele opțiuni: Analyze-Descriptive Statistics – Frequencies. Va apărea fereastra:

feb_009

Mai întâi va trebui să specificăm variabilele pentru care dorim să realizăm statistica descriptivă. Pentru aceasta vom da un clic pe Literatura apoi vom apăsa pe butonul cu săgeată și Literatura va dispărea din fereastra din stânga și apărea în fereastra cu variable. La fel vom face și pentru Matematica. În fereastra Statistics vedem că au fost implicit selectate media, abaterea standard, minim și maxim. Pentru a selecta și asimetria vom da un clic pe Skewnes:

feb_010

Vom da un clic pe OK. Se va deschide o noua fererastră Output în care se vor afișa rezultatele:

feb_011

In imaginea de mai sus se văd doar datele pentru Literatura (pentru a vedea toate datele putem maximiza fereastra sau mergem cu cursorul în josul paginii).

în primul tabel avem:

  • în a doua coloană – valorile
  • în a treia coloană – frecvențele absolute
  • în a patra coloană – procentul
  • în a șasea coloană – procentul cumulat

În al doilea tabel avem valorile indicatorilor ce am dorit să-i calculăm. Aceste rezultate le putem printa sau le putem salva (recomand să fie salvate cu extensia .txt pentru a putea fi citite pe orice computer). Aceste opțiuni le găsim dând un clic pe opțiunea File din meniul ferestrei Output.

Testul Wilcoxon

Primul lucru ce trebuie stabilit, înainte de a aplica unul din testele rangurilor, este să vedem ce tip de date (scoruri) avem: scoruri relaționate (corelate) sau scoruri nerelaționate (necorelate). În funcție de tipul de scoruri vom stabili testul pe care-l vom aplica:

snspa047

 

Observație. Deși înrudite cele 2 concepte, corelare și corelație, sunt diferite. Primul se aplică datelor univaritate, al doilea se referă la date bivariate.

Exemplu (date fictive). În timpul sesiunii s-a măsurat anxietatea voalată pentru un grup de 10 studenți. Măsurătorile au fost realizate dimineața și seara. Dorim să vedem dacă există diferențe între aceste 2 măsurători. Datele au fost puse în SPSS:

snspa048

Măsurătorile au fost realizate pe același grup de studenți (în momente diferite). Deci datele noastre sunt relationate (corelate). În acest caz vom aplica testul Wilcoxon.

Ca în figura de mai jos vom da un clic pe AnalyzeNonparametric Tests2. Related Samples

snspa049

Se va deschide următoarea fereastră în care vom introduce informații despre scorurile ce dorim să le analizăm și tipul de test ce dorim să fie folosit.

snspa050

( Dacă am fi dorit să aplicăm testul semnului am fi bifat opțiunea Sign) . Dând un clic pe butonul OK vom obține următoarele tabele cu rezultate:

snspa051

Primul tabel reprezintă o statistică descriptivă (câte scoruri au fost mai mari, mai mici sau egale – seara vs dimineața). În al doilea tabel avem valoarea p = 0,008 (al doilea rând). Deoarece această valoare este mai mică decât 0,050 înseamnă că avem diferențe semnificative între cele două eșantioane.

În concluzie putem scrie:  Scorurile obținute la anxietatea voalată seara sunt semnificativ mai mari decât scorurile obținute la anxietatea voalată dimineața. Adică putem spune că, în sesiune studenții manifestă o anxietate voalată mai mare seara comparativ cu anxietatea voalată dimineața.