Что вводить: переместите пары переменных, обозначающих связанные выборки в поле «Парные переменные».
Дополнительные опции: ничего интересного.
Куда смотреть: смотрим в таблицу «Критерий парных выборок» на последние столбцы. «T» — значения критерия, а «Знач. (двухсторонняя)» показывает p-уровень значимости. Если он меньше 0,05 — различия имеются.
Если вы хотите узнать, у какой группы соответствующий показатель больше, смотрите в таблицу «Статистика парных выборок» (столбец «Среднее»).
ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗ ДЛЯ ПОВТОРНЫХ ИЗМЕРЕНИЙ
Как найти: Анализ —> Общая линейная модель —> ОЛМ-повторные измерения.
Что вводить:
1. Задайте имя внутригруппового фактора, по которому разделяются ваши связанные выборки, число уровней (кол-во связанных выборок) и нажмите кнопку «Добавить».
2. Переместите переменные, обозначающие ваши связанные выборки, в поле «Внутригрупповые переменные».
Дополнительные опции: если у вас имеются несвязанные выборки, то вы можете включить их в анализ, добавив соответствующую переменную в межгрупповые факторы.
В разделе «Графики» вы можете настроить выдачу графиков средних по каждому фактору.
Куда смотреть: смотрим в таблицу «Критерии внутригрупповых эффектов» (блок с названием внутригруппового фактора). Там — четыре критерия, у которых чаще всего одинаковые значения (столбец F). Если «Значимость» при них меньше 0,05, то связанные выборки различаются между собой.
T-КРИТЕРИЙ ВИЛКОКСОНА
Как найти: Анализ —> Непараметрические критерии —> Устаревшие диалоговые окна —> Для двух связанных выборок.
Что вводить: переместите пары переменных, обозначающих связанные выборки, в поле «Тестовые пары».
Дополнительные опции: если хотите, можете посмотреть различия по другим критериям. Например, по критерию знаков.
Куда смотреть: смотрим в таблицу «Статистические критерии». T-критерия Вилкоксона вы в ней не найдете — вместо него так называемая Z-статистика, рассчитанная на основе этого критерия. Ее вполне можно вставлять в вашу работу.
P-уровень значимости можно найти в строчке «Асимптотическая значимость (2-сторонняя)». Если он меньше 0,05, ваши выборки значимо различаются. Если же больше 0,05, то таких различий обнаружено не было.
КРИТЕРИЙ ФРИДМАНА
Как найти: Анализ —> Непараметрические критерии —> Устаревшие диалоговые окна —> Для K связанных выборок.
Что вводить: переместите переменные, обозначающие связанные выборки, в поле «Проверяемые переменные».
Дополнительные опции: ничего интересного.
Куда смотреть: смотрим в таблицу «Статистические критерии». Абсолютное значение критерия скрывается в строчке «Хи-квадрат». Если «Асимптотическая значимость меньше 0,05», то влияние фактора можно считать значимым.
КОЭФФИЦИЕНТЫ КОРРЕЛЯЦИИ ПИРСОНА И СПИРМЕНА
Как найти: Анализ —> Корреляции —> Парные.
Что вводить:
1. Переместите переменные, между которыми вы хотите найти взаимосвязи, в поле «Переменные».
2. Выберите нужный коэффициент корреляции.
Дополнительные опции: ничего интересного.
Куда смотреть: программа выдаст вам корреляционную матрицу (таблица «Корреляции» или «Непараметрические корреляции»). Чтобы посмотреть в ней коэффициент корреляций между переменными А и Б, нужно найти строчку с переменной А и столбик с переменной Б и посмотреть, где они пересекаются.
Сверху будет коэффициент корреляции, а чуть ниже — уровень значимости (двухсторонний). Если он ниже 0,05, то связь между переменными действительно присутствует.
ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ
Как найти: Анализ —> Регрессия —> Линейная…
Что вводить:
1. Переместите целевую переменную в поле «Зависимая переменная».
2. Переместите переменные-факторы в «Независимые переменные».
Дополнительные опции: на главном окне вы можете выбрать метод линейной регрессии. Как правило, «Ввод» и «Пошагово».
Нажав на кнопку «Статистики», вы сможете выбрать некоторые дополнительные коэффициенты, которые выдаст вам программа.
Куда смотреть: смотрим в таблицу «Коэффициенты». Там нас будут интересовать два столбца — «B» и «Значимость». В первом из них — регрессионные коэффициенты. Во втором — p-уровень значимости. Если он меньше 0,05, то данный фактор является значимым.
Вторая интересующая нас таблица — сводка для модели. Смотрим столбец «Скорректированный R-квадрат». В нем — коэффициент детерминации, который скажет, какой процент ваших данных объясняет модель. R-квадрат, равный 0,92, обозначает, что 92% ваших данных объясняется вашей моделью.
ЛОГИСТИЧЕСКАЯ РЕГРЕССИЯ
Как найти: Анализ —> Регрессия —> Логистическая…
Что вводить:
1. Переместите целевую переменную в поле «Зависимая переменная».
2. Переместите переменные-факторы в «Ковариаты».
Дополнительные опции: на главном окне вы можете выбрать метод логистической регрессии. По умолчанию установлен «Ввод» (или «Enter»).
Нажав на кнопку «Параметры», вы сможете выбрать некоторые дополнительные статистики и графики. Также я очень рекомендую поставить галочку в графе «На последнем шаге».
Куда смотреть: пролистываем вывод вниз (до Блок 1) и смотрим в таблицу «Переменные в уравнении». Интересуют нас два столбца: «B» и «Значимость». Первый содержит регрессионные коэффициенты. Второй — p-уровень значимости. Если он меньше 0,05, то данный фактор является значимым.
Вторая таблица — «Сводка для модели». Смотрим столбец «R-квадрат Нэйджелкерка». Этот коэффициент показывает, сколько процентов ваших данных объясняет полученная модель. R-квадрат, равный 0,92, обозначает, что 92% ваших данных объясняется вашей моделью.
И последнее — «Таблица классификации». Она позволяет сравнить, насколько результаты, предсказываемые моделью, совпадают с реальными.
ДИСКРИМИНАНТНЫЙ АНАЛИЗ
Как найти: Анализ —> Классификация —> Дискриминантный анализ.
Что вводить:
