SPSS Cochran Q test é um procedimento para testar se as proporções de 3 ou mais variáveis dicotômicas são iguais em alguma população. Estas variáveis de resultados foram medidas nas mesmas pessoas ou outras unidades estatísticas.

SPSS Cochran Q Test Example

O diretor de alguma universidade quer saber se três exames são igualmente difíceis. Quinze alunos fizeram esses exames e seus resultados estão em examn_results.sav.

Quick Data Check

É sempre uma boa idéia dar uma olhada rápida nos dados antes de prosseguir para qualquer teste estatístico. Vamos abrir os dados e inspecionar alguns histogramas executando FREQUENCIAS com a sintaxe abaixo. Note a palavra-chave TO no passo 3.

Os histogramas indicam que as três variáveis são realmente dicotômicas (poderia ter havido alguma categoria de resposta “Desconhecida”, mas isso não ocorre). Como N = 15 para todas as variáveis, concluímos que não há valores ausentes. Os valores 0 e 1 representam “Failed” e “Passed”. Sugerimos que você RECODE seus valores se este não for o caso. Portanto, vemos prontamente que as proporções de sucesso dos alunos variam de 0,53 a 0,87.

Premissas Teste Q Cochran

Teste Q do Cochran requer apenas uma suposição:

observações independentes (ou, mais precisamente, variáveis independentes e distribuídas de forma idêntica);

Executar SPSS Cochran Q Test

Navegaremos para Analyze Testes não paramétricos Diálogos Legados K Amostras Relacionadas…
Movemos as nossas variáveis de teste em Test Variables,
selecciona Descriptive em Statistics,
selecciona Cochran’s Q em Test Type e
clica em Paste
Isto resulta na sintaxe abaixo da qual corremos para obter os nossos resultados.

SPSS Cochran Q Test Output

A primeira tabela (Estatística Descritiva) apresenta os descritivos que vamos relatar. O motivo é que o teste de significância é (necessariamente) baseado em casos sem valores ausentes em qualquer uma das variáveis do teste. Os descritivos obtidos a partir do teste de Cochran são, portanto, limitados a casos completos também.
Como N = 15, os descritivos mais uma vez confirmam que não há valores ausentes e
as proporções variam de 0,53 a 0,87.Novamente, as proporções correspondem às médias se 0 e 1 forem usados como valores.

A tabela Estatística dos testes apresenta o resultado do teste de significância.
O valor p (“Asymp. Sig.”) é .093; se os três testes forem realmente igualmente difíceis na população, ainda há uma chance de 9,3% de encontrar as diferenças observadas nesta amostra. Como essa chance é maior que 5%, não rejeitamos a hipótese nula de que os testes são igualmente difíceis.

Relatando os resultados do teste Q de Cochran

Ao relatar os resultados do teste Q de Cochran, primeiramente apresentamos a estatística descritiva acima mencionada. A estatística Q de Cochran segue uma distribuição qui-quadrada, então relataremos algo como “O teste Q de Cochran não indicou diferenças entre as três proporções, χ2(2) = 4.75, p = .093”.