מבחן פירסון ו- T-TEST - ניתוח פלט
Back to materials website
קשר בין משתנים
רוב שאלות המחקר מתייחסות לקשר בין משתנים.
ניתן לאתר קשר בדרכים שונות. אחת מהם היא להתרשם מקיום קשר בין משתנים על ידי הפקת
דיאגרמת פיזור (scatter) תחת תפריט Graphs.
הדרך הנכונה כדי לקבל אומדן סטטיסטי לקיום
קשר, עוצמתו ומובהקותו, היא בחירת מדד קשר בהתאם לסולם המדידה ומאפייני
המשתנה.
מקדם מתאם למשתנה ברמה אורדינלית
:
מקדם המתאם של פירסון – כאשר ישנם
אינדקסים המחושבים ממרכבים אורדינליים (לדוגמא בדיקת המשתנה על ידי מספר פריטים אשר
יוצרים רצף והינם על סולם ליקרט) לרוב מתנהגים משתנים אלו כמשתנה אינטרוולי אם הם
כוללים יותר משני פריטים ויש בפריטים שלהם מספר רמות (ערכים) ופיזור סביר של נבדקים
ברמות השונות. ברוב המקרים ניתן להשתמש במתאם פריסון לאינדקסים כאלו גם אם מרכיבהם
אורדינליים.
על מנת להפיק את העיבוד הסטטיסטי למקדמי המתאם יש להיכנס ל Analyze > Correlation > Bivariate.
נפתח חלון אשר בצידו השמאלי נבחר את מדד
הקשר בו אנו מעוניינים. בשלב שני נסמן את המשתנים המרכיבים את השערת המחקר , או
המרכיבים שלהם אנו מעוניינים לבחון ונעבירים לתיבה Variables. בסוף הפעולה נלחץ על
אישור ( o.k ) ונוכל לקבל את הפלט.
בפלט נראה כי ישנם ריבועים אלכסוניים עם מקדם מתאם 1 , ואילו הם קשרים בין המשתנה לבין עצמו ועלינו להתעלם מתיבה זו. אנו מתייחסים לריבועים האלכסוניים שבהם יש מידע שונה מ 1 ומציינים קשר בין משתנה אחד למשתנה אחר.
בפלט יופיע לגבי כל מתאם שלושה פריטי מידע. השורה הראשונה בריבוע הינה עוצמת הקשר וכיוונו כלומר מקדם המתאם, אשר יכול להיות חיובי או שלילי ובעל ערכים שונים בין –1 ל 1+. ליד המתאם עשויות להופיע כוכביות שמספקות התראה ויזואלית כאשר מתאם מובהק ברמה מסוימת (המקרא יופיע בתחתית הטבלה)
מתחת למקדם המתאם תופיע רמת המובהקות
(sig.) של המתאם ( כאמור רמת מובהקות גדולה מ 0.05 מעידה על אי קיום קשר.) והמידע
האחרון מציין את מספר הנבדקים עליהם חושב המתאם N.
מקדם מתאם למשתנה ברמה אינטרוולית ומעלה :
זהו מקדם המתאם פריסון.
בעמוד הבא יובאו דוגמאות של מקדם המתאם פירסון:
מבחני T
השערות רבות במחקר כרוכות בהשוואת בין
אוכלוסיות. כדי להעריך את היחס בין מעמד חברתי והצבעה יכולים אנו להשוות מעמדות
חברתיים שונים ביחס לדפוסי הצבעה. המטרה של מבחן T היא לבדוק אם השוני בין הקבוצות
מובהק.
מבחן T לשני מדגמים בלתי תלויים
(משתנה אחד בלתי תלוי עם שתי קטגוריות,
ומשתנה תלוי כמותי).
בSPSS נלחץ על Analyze > Compare
Means> Independent Sample T Test
נבחר את המשתנים: לתיבה העליונה נכניס את
המשתנה התלוי שאת הממוצע בו אנו רוצים להשוות בשתי הקבוצות. לתיבה התחתונה Grouping
Variable נכניס את שמו של המשתנה הבלתי תלוי, נלחץ על Define Groups, ונגדיר את
קידוד המשתנה הבלתי תלוי (לדוגמא 0-זכר, 1- נקבה מגדיר קב' 1 – 0, קבוצה שניה
1). נאשר ב K.O.
ניתוח הפלט:
בטבלה הראשונה קיבלנו את ממוצעי הקבוצות,
ואת סטיית התקן. כדי לחוש את המשתנים ניתן לבחון את ההבדל בין הממוצעים במונחי
סטיות התקן. הבדל קטן בממוצעים (למשל 2.40 לעומת 2.60) עם סטיית תקן גדולה יחסית
(למשל 0.8) מראה כי הממוצעים קרובים מאד יחסית לפיזור בתוך כל הקבוצה, וניתן להניח
שאין הבדל משמעותי בין הקבוצות.
כדי לקבל תוצאה פורמלית יש לבדוק את
המובהקות הסטטיסטית:
מבחן השונויות F: מבחן זה בודק האם המדגמים המושווים הם בעלי שונות / פיזור דומה. (מצב שמאפשר שימוש בנוסחה שונה כאשר השונויות שונות לעומת שונויות שוות).
במידה וקיבלנו שמבחן F מובהק ( Sig. קטן מ 0.05) => זה אומר שאין שוויון בשונויות, כלומר שהפיזור שונה ואז מסתכלים על שורה שניה Equal Variances not assumed.
במידה וקיבלנו שמבחן F אינו מובהק ( Sig.
גדול מ 0.05) => זה אומר שהשונויות שוות, כלומר שהפיזור דומה ואז נסתכל בשורה
הראשונה Equal Variances assumed.
תוצאות מבחן T: רק לאחר
שבחרנו על איזה שורה להסתכל נתפנה לבחון את מבחן T , ההבדל בין הממוצעים יחשב
כמובהק כאשר גודל ה T הוא גדול מספיק ועל זה מעידה רמת מובהקותו . כלומר מבחן T
ההבדל בין הקבוצות יחשב כמובהק אם ערך ה Sig. יהיה 0.05 או נמוך
ממנו.