Т-тесты для спаренных выборок

 

Т-тесты для спаренных выборок применяются в случае, когда на различные во­просы отвечает одна и та же группа респондентов.

Например, пассажиры оценивают уровень и качество питания авиакомпании X и авиакомпании Y. Чтобы определить, является ли статистически значимой разница в оценке этих двух авиакомпаний, следует воспользоваться диалого­вым окном Paired-Samples T Test, вызываемым при помощи меню Analyze ► Compare Means ► Paired-Samples T Test (рис. 3.5). В левом списке содержатся все доступ­ные переменные из базы данных. Выберите из списка две переменные для тес­тирования. В нашем случае это qll (Питание в авиакомпании X) и q26 (Питание в авиакомпании Y). По мере того как вы будете выбирать переменные, они будут последовательно отображаться в области Current Selections. Указав две перемен­ные для анализа, щелкните на кнопке с символом ► , чтобы перенести перемен­ные в область Paired Variables. Кнопка Options позволяет установить уровень до­верия для производимых расчетов.

Рис. 3.5. Диалоговое окно Paired-Samples T Test  
 
 

 


После щелчка на кнопке ОК будут произведены расчеты t-теста для анализиру­емых переменных; результаты теста будут отражены в окне SPSS Viewer (рис. 3.6). Как видно на рисунке, SPSS выводит на экран три таблицы. Рассмотрим их по порядку.

Итак, в первой таблице, Paired Samples Statistics, вы видите рассчитанные средние значения для обеих тестируемых переменных. Так, в нашем случае респонденты оценили питание в авиакомпании Y в среднем на 0,4 балла выше, чем в авиакомпа­нии X.

В следующей таблице Paired Samples Correlations представлен коэффициент корре­ляции (Пирсона) между оценками двух анализируемых переменных. Подробно корреляционный анализ рассматривается в разделе 4.2. Здесь стоит сказать лишь, что чем ближе значение коэффициента к 1, тем сильнее линейная связь между пе­ременными (при условии статистической значимости коэффициента). То есть чем выше уровень оценки по первой переменной, тем выше оценка второй — и наобо­рот. В нашем случае налицо отсутствие линейной связи между оценками питания в авиакомпании X и Y (коэффициент корреляции = 0,027 при статистической зна­чимости 0,463).

Paired Samples Statistics  
T-Test

  Mean N Std. Devition Std. Emor Mean
Pair Питание в X 3,9 ,974 ,036
Питание в Y 4,3 ,787 ,029

 


 

Paired Samples Correlations  

  N Correlation Sig.
Pair Питание в X & ,027 ,463
Питание в Y

Paired Samples Test  

 

  Paired Diffirences t df Sig. (2-tailed)
Mean Std. Devition Std. Emor Mean 95% Confidence interval of the Difference
Lower Upper
Pair Питание в X & -,4 1,236 ,046 -,44 -,26 -7,692 ,000
Рис. З.6. Результаты расчетов t-теста для спаренных выборок  
Питание в Y

 

 

Наконец, третья таблица, Paired Samples Test, позволяет сделать вывод о наличии/ отсутствии статистически значимого различия между тестируемыми переменны­ми, что следует из значения в столбце Sig. (2-tailed). В нашем случае различие меж­ду оценками питания в авиакомпаниях X и Y, равное 0,4 балла, является статистиче­ски значимым (<0,001).

 








Дата добавления: 2015-04-25; просмотров: 921;


Поиск по сайту:

При помощи поиска вы сможете найти нужную вам информацию.

Поделитесь с друзьями:

Если вам перенёс пользу информационный материал, или помог в учебе – поделитесь этим сайтом с друзьями и знакомыми.
helpiks.org - Хелпикс.Орг - 2014-2024 год. Материал сайта представляется для ознакомительного и учебного использования. | Поддержка
Генерация страницы за: 0.005 сек.