WIADOMOŚCI – Serwis informacyjny dla pracowników SUM

Odbierz VOUCHER i odwiedź Baśniowy Las

22 listopada 2023

URPM – Czy wiesz, że …

20 listopada 2023

Czy wiesz, że …

W module statystycznym systemu URPM można wykonać test, aby porównać wartości dla co najmniej dwóch pomiarów tej samej wielkości.
Aby wykonać test wielu zmiennych zależnych (wyszukanych w co najmniej dwóch krokach scenariusza) należy w prawym górnym rogu okna scenariusza kliknąć na przycisk „Moduł statystyczny”. Następnie należy wybrać siódmą opcję, „Porównaj wiele zmiennych zależnych” na liście „Testy istotności” na zakładce „Statystyki”. Pojawi się poniższe okno. W polu „Wybierz zmienne” należy wybrać z listy zmienne wyrażające co najmniej dwa pomiary tej samej wielkości w różnych punktach czasowych.

Do wyboru jest jeden z dwóch testów. Podpowiedź, który test należy wybrać można uzyskać klikając na znak zapytania przy nazwie okna.

Test ANOVA dla pomiarów powtarzanych należy zaznaczyć, jeśli testowane zmienne mają rozkład normalny. Po kliknięciu przycisku „Porównaj” pojawi się tabela. Wyliczone wartości mają następujące znaczenie: Mean – średnia (ang. mean value), SD – odchylenie standardowe (ang. standard deviation), N – liczba kompletnych przypadków, df Beetwen Groups – liczba stopni swobody międzygrupowych, df Within Groups – liczba stopni swobody wewnątrzgrupowych, F – wartość statystyki testowej F, p – wartość p. Kliknięcie na symbolu „strzałki” z prawej strony okna rozwinie menu umożliwiające zapisanie tabeli do pliku o wskazanym formacie.

Jeżeli różnica testowanych zmiennych zależnych nie ma rozkładu normalnego, to należy wykonać test ANOVA Friedmana. W tabeli znajdują się wyliczone wartości: MED – mediana (ang. median), Q1 – pierwszy kwartyl (ang. lower quartile), Q3 – trzeci kwartyl (ang. upper quartile), N – liczba kompletnych przypadków, df Between Groups – liczba stopni swobody międzygrupowych, Q – wartość statystyki testowej Q, p – wartość p.

Sposób porównania wielu zmiennych zależnych wyjaśniono w instrukcji
https://urpm.sum.edu.pl/dig-guide/statystyki/wiele_zmiennych.html.

URPM – Czy wiesz, że …

9 listopada 2023

Czy wiesz, że …

W module statystycznym systemu URPM można wykonać test, aby porównać wartości dla dwóch pomiarów tej samej wielkości.
Aby wykonać test dwóch zmiennych zależnych (wyszukanych w dwóch krokach scenariusza) należy w prawym górnym rogu okna scenariusza kliknąć na przycisk „Moduł statystyczny”. Następnie należy wybrać piątą opcję, „Porównaj dwie zmienne zależne” na liście „Testy istotności” na zakładce „Statystyki”. Pojawi się poniższe okno. W polach „Zmienna 1” i „Zmienna 2” należy wybrać zmienne wyrażające dwa pomiary tej samej wielkości w dwóch różnych punktach czasowych.

Do wyboru jest jeden z dwóch testów. Podpowiedź, który test należy wybrać można uzyskać klikając na znak zapytania przy nazwie okna.

Test t Studenta należy zaznaczyć, jeśli różnica testowanych zmiennych ma rozkład normalny. Różnicę zmiennych należy obliczyć w programie zewnętrznym, np. Excel, po wyeksportowaniu tabeli wynikowej scenariusza do pliku xlsx. Aby w URPM sprawdzić normalność różnicy zmiennych należy zaimportować plik xlsx i w module statystycznym wykonać test Shapiro-Wilka.
Po kliknięciu przycisku „Porównaj” w oknie „Porównaj dwie zmienne zależne” pojawi się tabela. Wyliczone wartości mają następujące znaczenie: n – liczba kompletnych par, Mean – średnia (ang. mean value), SD – odchylenie standardowe (ang. standard deviation), df – liczba stopni swobody, t – wartość statystyki testowej t, p – wartość p. Kliknięcie na symbolu „strzałki” z prawej strony okna rozwinie menu umożliwiające zapisanie tabeli do pliku o wskazanym formacie.

Jeżeli różnica testowanych zmiennych zależnych nie ma rozkładu normalnego, to należy wykonać test Wilcoxona. W tabeli znajdują się wyliczone wartości: n – liczba kompletnych par, MED – mediana (ang. median), Q1 – pierwszy kwartyl (ang. lower quartile), Q3 – trzeci kwartyl (ang. upper quartile), N – liczba par, w których obie wartości nie są jednakowe, U – wartość statystyki testowej U, Z – wartość statystyki testowej Z, p – wartość p.