SPSS Cochran Q-testi on menettely, jolla testataan, ovatko kolmen tai useamman dikotomisen muuttujan osuudet yhtä suuret jossakin perusjoukossa. Nämä tulosmuuttujat on mitattu samoista ihmisistä tai muista tilastoyksiköistä.

SPSS Cochran Q-testi Esimerkki

Jonkin yliopiston rehtori haluaa tietää, ovatko kolme tenttiä yhtä vaikeita. Viisitoista opiskelijaa suoritti nämä tentit ja heidän tuloksensa ovat exn_results.sav.

Pikakatselmus aineistosta

Aina on hyvä vilkaista pikaisesti, miltä aineisto näyttää, ennen kuin siirrytään tilastollisiin testeihin. Avaamme datan ja tarkastelemme joitakin histogrammeja ajamalla FREQUENCIES alla olevalla syntaksilla. Huomaa TO-avainsana vaiheessa 3.

Histogrammit osoittavat, että kolme muuttujaa ovat todellakin kaksijakoisia (olisi voinut olla jokin ”Tuntematon”-vastausluokka, mutta sitä ei esiinny). Koska N = 15 kaikkien muuttujien osalta, päätellään, että puuttuvia arvoja ei ole. Arvot 0 ja 1 edustavat ”hylätty” ja ”läpäisty”.Suosittelemme, että kirjaatte arvot uudelleen, jos näin ei ole. Näemme siis helposti, että menestyneiden opiskelijoiden osuudet vaihtelevat .53:sta .87:ään.

oletukset Cochranin Q-testi

Cochranin Q-testi vaatii vain yhden oletuksen:

• riippumattomat havainnot (tai tarkemmin sanottuna riippumattomat ja identtisesti jakautuneet muuttujat);

SPSS:n Cochranin Q-testin suorittaminen

Siirrymme kohtaan Analysoi Ei-parametriset testit Perinteiset dialogit K Liittyvät näytteet…
Siirrämme testimuuttujamme kohtaan Test Variables,
valitsemme Descriptive kohtaan Statistics,
valitsemme Cochranin Q kohtaan Test Type ja
napsautamme Paste
Tuloksena saadaan alla oleva syntaksi, jonka sitten suoritamme saadaksemme tuloksemme.

SPSS Cochran Q -testin tuloste

Ensimmäisestä taulukosta (Descriptive Statistics) löytyvät kuvailevat tunnusluvut, jotka ilmoitamme. Sen sijaan ei raportoida tuloksia DESCRIPTIVES Syy tähän on se, että merkitsevyystesti perustuu (välttämättä) tapauksiin, joissa ei ole puuttuvia arvoja minkään testimuuttujan osalta. Cochranin testistä saadut kuvailevat tunnusluvut rajoittuvat siis myös tällaisiin täydellisiin tapauksiin.
Koska N = 15, kuvailevat tunnusluvut vahvistavat jälleen kerran, että puuttuvia arvoja ei ole, ja
osuudet vaihtelevat välillä .53 – .87.Jälleen kerran osuudet vastaavat keskiarvoja, jos arvoina käytetään 0 ja 1.

Taulukossa Test Statistics esitetään merkitsevyystestin tulos.
p-arvo (”Asymp. Sig.”) on 0,093. Jos kolme testiä todella ovat populaatiossa yhtä vaikeita, on vielä 9,3 %:n mahdollisuus löytää tässä otoksessa havaitsemamme erot. Koska tämä mahdollisuus on suurempi kuin 5 %, emme hylkää nollahypoteesia, jonka mukaan testit ovat yhtä vaikeita.

Cochranin Q-testin tulosten raportointi

Kun raportoimme Cochranin Q-testin tulokset, esitämme ensin edellä mainitut kuvailevat tilastot. Cochranin Q-tilasto noudattaa khiin neliö -jakaumaa, joten raportoimme jotain sellaista kuin ”Cochranin Q-testi ei osoittanut mitään eroja kolmen osuuden välillä, χ2(2) = 4.75, p = .093”.