اختبارات لعينتين مستقلتين

اختبارات لعينتين مستقلتين

هناك أربعة اختبارات غير معلمية للحالات التي تنطوي على عينتين مستقلتين. هذه الاختبارات هي:

اختبار Mann-Whitney U.

اختبار تشغيل والد وولفويتز

اختبار Kolmogorov-Smirnov Z

اختبار ردود فعل موسى الشديدة

اختبار مان ويتني U في الاختبارات لعينتين مستقلتين هو شكل بديل لل ر -test . يتم استخدامه على نطاق واسع لاختبار ما إذا كانت عينتان مستقلتان مختلفتان بشكل كبير أم لا. في برنامج SPSS ، يتم إجراء اختبار Mann-Whitney U في اختبارات عينتين مستقلتين عن طريق تحديد "تحليل" من القائمة ، ثم النقر فوق "الاختبارات اللامعلمية". بعد ذلك ، حدد "مربعات الحوار القديمة" ثم "عينتان مستقلتان" وحدد خيار "Mann-Whitney U" من خيار نوع الاختبار.

يستخدم اختبار Wald-Wolfowitz Runs في اختبارات عينتين مستقلتين لاختبار الفرق الكبير بين عينتين مستقلتين لمتغير ترتيبي. في SPSS ، يتم إجراء Wald-Wolfowitz في الاختبارات لعينتين مستقلتين عن طريق تحديد "اختبارات غير معلمية" من قائمة التحليل ، ثم تحديد "مربعات حوار قديمة" ثم "عينتان مستقلتان". أخيرًا ، حدد خيار "تشغيل Wald-Wolfowitz" من خيار Test Type.

يستخدم اختبار Kolmogorov-Smirnov Z في اختبارات عينتين مستقلتين لاختبار ما إذا كان الحد الأقصى للاختلاف المطلق في التوزيع الكلي للمجموعتين مهمًا أم لا. في SPSS ، يتم إجراء اختبار Kolmogorov-Smirnov Z في الاختبارات لعينتين مستقلتين عن طريق تحديد "الاختبارات غير المعلمية" من قائمة التحليل ، ثم النقر فوق "الحوارات القديمة" ثم "عينتان مستقلتان". أخيرًا ، حدد خيار "Kolmogorov-Smirnov Z" من خيار Test Type.

يستخدم اختبار Moses Extreme Reactions في الاختبارات لعينتين مستقلتين لاختبار ما إذا كانت متغيرات العلاج ستؤثر على الأشخاص بطريقة إيجابية أو بطريقة سلبية. في SPSS ، يتم إجراء ردود فعل Moses المتطرفة في الاختبارات لعينتين مستقلتين عن طريق تحديد "الاختبارات اللامعلمية" من قائمة التحليل ، ثم النقر فوق "الحوارات القديمة" ثم "عينتان مستقلتان". أخيرًا ، اختر خيار Moses Extreme Reactions من خيار Test Type.

الافتراضات:

في جميع الاختبارات لعينتين مستقلتين ، يتم أخذ العينات بشكل عشوائي. الاختبارات الأربعة في الاختبارات لعينتين مستقلتين هي اختبارات غير معلمية لا تفترض التوزيع الطبيعي. تستند الاختبارات الأربعة في الاختبارات لعينتين مستقلتين إلى بيانات ترتيبية أو أعلى.

يمكن أن تساعدك الحلول الإحصائية في التحليل الكمي الخاص بك من خلال مساعدتك في تطوير منهجيتك وفصول النتائج. الرجاء الضغط هنا لمزيد من المعلومات.

مربع تشي جودة اختبار الملاءمة

اختبار جودة مربع Chi-Square هو اختبار غير حدودي يُستخدم لمعرفة كيف تختلف القيمة المرصودة لظاهرة معينة اختلافًا كبيرًا عن القيمة المتوقعة. في Chi-Square goodness of fit test ، يستخدم مصطلح جودة الملاءمة لمقارنة توزيع العينة المرصود مع توزيع الاحتمال المتوقع. تحدد جودة مربع Chi-Square لاختبار الملاءمة مدى ملاءمة التوزيع النظري (مثل العادي أو ذي الحدين أو Poisson) مع التوزيع التجريبي. في جودة Chi-Square لاختبار الملاءمة ، يتم تقسيم بيانات العينة إلى فترات زمنية. ثم تتم مقارنة عدد النقاط التي تقع في الفترة الزمنية ، مع الأرقام المتوقعة للنقاط في كل فترة.

إجراء اختبار الجودة Chi-Square لاختبار الملاءمة:

·        قم بإعداد فرضية اختبار جودة مربع كاي لاختبار الملاءمة:

أ- الفرضية الفارغة: في اختبار جودة مربع كاي لاختبار الملاءمة ، تفترض الفرضية الصفرية أنه لا يوجد فرق كبير بين القيمة المرصودة والقيمة المتوقعة.

ب. الفرضية البديلة: في اختبار جودة مربع كاي لاختبار الملاءمة ، تفترض الفرضية البديلة أن هناك فرقًا معنويًا بين القيمة المرصودة والقيمة المتوقعة.

·        احسب قيمة جودة Chi-Square لاختبار الملاءمة باستخدام الصيغة التالية:

حيث ، = جودة مربع Chi لاختبار الملاءمة O = القيمة المرصودة E = القيمة المتوقعة

·        درجة الحرية: في جودة اختبار ملاءمة Chi-Square ، تعتمد درجة الحرية على توزيع العينة. يوضح الجدول التالي التوزيع ودرجة الحرية المرتبطة به:

نوع التوزيع	عدد القيود	درجة من الحرية
التوزيع ذو الحدين	1	ن -1
توزيع السم	2	ن -2
التوزيع الطبيعي	3	ن -3

·        اختبار الفرضية: اختبار الفرضية في Chi-Square goodness of fit test هو نفسه كما هو الحال في الاختبارات الأخرى ، مثل t-test و ANOVA وما إلى ذلك. تتم مقارنة القيمة المحسوبة لـ Chi-Square Goodness لاختبار الملاءمة مع قيمة الجدول. إذا كانت القيمة المحسوبة لصلاحية Chi-Square لاختبار الملاءمة أكبر من قيمة الجدول ، فسوف نرفض الفرضية الصفرية ونستنتج أن هناك فرقًا كبيرًا بين التردد المرصود والمتوقع. إذا كانت القيمة المحسوبة لصلاحية Chi-Square لاختبار الملاءمة أقل من قيمة الجدول ، فسوف نقبل الفرضية الصفرية ونستنتج أنه لا يوجد فرق كبير بين القيمة الملاحظة والمتوقعة.

الصفحات ذات الصلة:

·        إجراء وتفسير اختبار Chi-Square للاستقلال

·        مربع كاي: درجات الحرية

قم بإجراء وتفسير اختبار Mann-Whitney U-Test

ما هو اختبار Mann-Whitney U؟ اختبار Mann-Whitney U ، هو مقارنة إحصائية للمتوسط. اختبار U هو عضو في مجموعة أكبر من اختبارات الاعتماد. تفترض اختبارات الاعتماد أنه يمكن تقسيم المتغيرات في التحليل إلى متغيرات مستقلة وتابعة. تفترض اختبارات الاعتماد التي تقارن متوسط ​​الدرجات لمتغير مستقل ومتغير تابع أن الاختلافات في متوسط ​​درجة المتغير التابع ناتجة عن المتغير المستقل. في معظم التحليلات ، يُطلق على المتغير المستقل أيضًا اسم عامل ، لأن العامل يقسم العينة إلى مجموعتين أو أكثر ، وتسمى أيضًا خطوات العوامل.

اختبارات التبعية الأخرى التي تقارن متوسط ​​الدرجات لمجموعتين أو أكثر هي اختبار F و ANOVA وعائلة اختبار t. على عكس اختبار t واختبار F ، فإن اختبار Mann-Whitney U هو اختبار غير متقطع المستوى. هذا يعني أن الاختبار لا يفترض أي خصائص تتعلق بتوزيع المتغيرات الأساسية في التحليل. هذا يجعل Mann-Whitney U-test التحليل لاستخدامه عند تحليل متغيرات المقياس الترتيبي. اختبار Mann-Whitney U هو أيضًا الأساس الرياضي لاختبار H (يُسمى أيضًا Kruskal Wallis H) ، وهو في الأساس ليس أكثر من سلسلة من اختبارات U الزوجية. نظرًا لأن الاختبار صممه في البداية ويلكوكسون في عام 1945 لعينتين من نفس الحجم ، وفي عام 1947 قام مان وويتني بتطويره لتغطية أحجام عينات مختلفة ، يُطلق على الاختبار أيضًا اسم مان ويتني ويلكوكسون (MWW) ، اختبار تصنيف ويلكوكسون و اختبار ويلكوكسون - مان - ويتني ، أو اختبار ويلكوكسون المكون من عينتين. يعتبر اختبار Mann-Whitney U-test مطابقًا رياضيًا لإجراء اختبار t مستقل للعينة (يُسمى أيضًا اختبار t للعينتين) بقيم مرتبة. هذا النهج مشابه للخطوة من معامل ارتباط بيرسون ثنائي المتغير إلى رو سبيرمان. ومع ذلك ، فإن اختبار U يطبق تصنيفًا مجمعًا لجميع المتغيرات. اختبار U هو اختبار غير متواصل المستوى ، على عكس اختبارات T واختبار F ؛ لا يقارن متوسط ​​الدرجات ولكن متوسط ​​الدرجات لعينتين. وبالتالي فهي أكثر قوة ضد القيم المتطرفة وتوزيعات الذيل الثقيلة. نظرًا لأن اختبار Mann-Whitney U هو اختبار غير متقطع المستوى ، فإنه لا يتطلب توزيعًا خاصًا للمتغير التابع في التحليل. وبالتالي ، فهو أفضل اختبار لمقارنة متوسط ​​الدرجات عندما لا يتم توزيع المتغير التابع بشكل طبيعي وعلى الأقل على نطاق ترتيبي. بالنسبة لاختبار أهمية اختبار Mann-Whitney U-test ، يُفترض أنه مع n> 80 أو كل من العيّنتين> 30 على الأقل ، فإن توزيع قيمة U من العينة يقارب التوزيع الطبيعي. يمكن مقارنة قيمة U المحسوبة مع العينة بالتوزيع الطبيعي لحساب مستوى الثقة. الهدف من الاختبار هو اختبار الاختلافات في الوسائط التي يسببها المتغير المستقل. تفسير آخر للاختبار هو اختبار ما إذا كانت إحدى العينات تسيطر عشوائياً على العينة الأخرى. تمثل قيمة U عدد المرات التي تسبق فيها الملاحظات في عينة واحدة الملاحظات في العينة الأخرى في الترتيب. وهو أنه مع العينتين X و Y فإن المشكلة (X> Y)> Prob (Y> X). في بعض الأحيان ، يمكن أيضًا العثور على أن اختبار Mann-Whitney U يختبر ما إذا كانت العينتان من نفس السكان لأنهما لهما نفس التوزيع. الاختبارات الأخرى غير المتزامنة لمقارنة متوسط ​​الدرجة هي اختبار Kolmogorov-Smirnov Z ، واختبار علامة Wilcoxon.

اختبار Mann-Whitney U-Test في SPSS السؤال البحثي لاختبار U الخاص بنا هو كما يلي: هل الطلاب الذين اجتازوا الامتحان يحققون درجة أعلى في اختبار القراءة الموحد؟ يشير السؤال إلى أن المتغير المستقل هو ما إذا كان الطلاب قد اجتازوا الاختبار النهائي أو فشلوا في الاختبار النهائي ، والمتغير التابع هو الدرجة التي تم الحصول عليها في اختبار القراءة القياسي (A إلى F). يمكن العثور على اختبار Mann-Whitney U في تحليل / اختبارات المستوى غير المستمر / الحوارات القديمة / 2 عينات مستقلة ...

في مربع الحوار الخاص باختبار العينات المستقلة على المستوى غير المتواصل ، نختار متغير الاختبار الترتيبي "امتحان منتصف المدة 1" ، والذي يحتوي على الرتب المجمعة ، ومتغير التجميع الاسمي " الاختبار ". بنقرة واحدة على "تحديد المجموعات ... " نحتاج إلى تحديد القيم الصالحة لاختبار متغير التجميع ، والتي تكون في هذه الحالة 0 = فشل و 1 = اجتياز.نحتاج أيضًا إلى تحديد نوع الاختبار. يتم تمييز اختبار Mann-Whitney U-Test افتراضيًا. مثل اختبار Mann-Whitney U-Test ، فإن اختبار Kolmogorov-Smirnov Z-Test واختبار تشغيل Wald-Wolfowitz لهما فرضية فارغة مفادها أن كلا العيّنتين من نفس السكان. يحتوي اختبار التفاعلات المتطرفة لموسى على فرضية صفرية مختلفة: نطاق كلتا العينتين هو نفسه. يقارن اختبار U الترتيب ، ويقارن اختبار Z الاختلافات في التوزيعات ، ويقارن والد وولفويتز التسلسلات في الترتيب ، ويقارن موسى نطاقات العيّنتين. يتطلب اختبار Kolmogorov-Smirnov Z-Test بيانات ذات مستوى مستمر (فاصل زمني أو مقياس نسبة) ، واختبار Mann-Whitney U-Test ، وتشغيل Wald-Wolfowitz ، وتتطلب تفاعلات Moses الشديدة بيانات ترتيبية. إذا اخترنا Mann-Whitney U ، فسيقوم برنامج SPSS بحساب قيمة U و W Wilcoxon ، وهو مجموع الرتب للعينة الأصغر. إذا لم تكن القيم الموجودة في العينة مرتبة بالفعل ، فسيقوم برنامج SPSS بفرز الملاحظات وفقًا لمتغير الاختبار وتعيين الرتب لكل ملاحظة. مربع الحواربالضبط ... يسمح لنا بتحديد اختبار دقيق على مستوى غير متواصل للأهمية ، كما أن مربع الحوار خيارات ... يحدد كيفية إدارة القيم المفقودة وما إذا كان يجب على SPSS إخراج إحصائيات وصفية إضافي.

لطلب تحليل احصائي التواصل عبر الواتسب اضغط هنا