SPSS Testul Cochran Q este o procedură pentru a testa dacă proporțiile a 3 sau mai multe variabile dicotomice sunt egale într-o anumită populație. Aceste variabile de rezultat au fost măsurate pe aceleași persoane sau alte unități statistice.

SPSS Testul Cochran Q Exemplu

Directorul unei universități dorește să știe dacă trei examene sunt la fel de dificile. Cincisprezece studenți au susținut aceste examene, iar rezultatele lor se află în examn_results.sav.

Verificare rapidă a datelor

Este întotdeauna o idee bună să aruncați o privire rapidă asupra modului în care arată datele înainte de a trece la orice test statistic. Vom deschide datele și vom inspecta câteva histograme prin rularea FREQUENCIES cu sintaxa de mai jos. Observați cuvântul cheie TO în pasul 3.

Histogramele indică faptul că cele trei variabile sunt într-adevăr dihotomice (ar fi putut exista o anumită categorie de răspuns „Necunoscut”, dar aceasta nu apare). Deoarece N = 15 pentru toate variabilele, concluzionăm că nu există valori lipsă. Valorile 0 și 1 reprezintă „Eșec” și „Reușită”. vă sugerăm să RECODIFICAȚI valorile dacă nu este cazul. Prin urmare, observăm cu ușurință că proporțiile studenților care reușesc variază de la 0,53 la 0,87.

Ipoteze Testul Q al lui Cochran

Testul Q al lui Cochran necesită doar o singură ipoteză:

• observații independente (sau, mai precis, variabile independente și identic distribuite);

Executarea Testului Q Cochran din SPSS

Vom naviga la Analyze Nonparametric Tests Legacy Dialogs K Related Samples…
Ne mutăm variabilele noastre de test la Variabile de test,
selectăm Descriptive la Statistici,
selectăm Cochran’s Q la Tip de test și
facem clic pe Paste
Aceasta duce la sintaxa de mai jos pe care o executăm apoi pentru a obține rezultatele noastre.

SPSS Cochran Q Test Output

Primul tabel (Descriptive Statistics) prezintă descrierile pe care le vom raporta. Nu raportați în schimb rezultatele din DESCRIPTIVES. motivul este că testul de semnificație se bazează (în mod necesar) pe cazuri fără valori lipsă la oricare dintre variabilele de test. Prin urmare, descriptivele obținute din testul lui Cochran se limitează și ele la astfel de cazuri complete.
Deoarece N = 15, descriptivele confirmă încă o dată că nu există valori lipsă și
proporțiile variază de la 0,53 la 0,87.Din nou, proporțiile corespund mediilor dacă se utilizează 0 și 1 ca valori.

Tabloul Statistici de testare prezintă rezultatul testului de semnificație.
Valoarea p („Asymp. Sig.”) este de 0,093; dacă cele trei teste sunt într-adevăr la fel de dificile în populație, există încă 9,3% șanse de a găsi diferențele pe care le-am observat în acest eșantion. Deoarece această șansă este mai mare de 5%, nu respingem ipoteza nulă că testele sunt la fel de dificile.

Raportarea rezultatelor testului Q al lui Cochran

Când raportăm rezultatele testului Q al lui Cochran, prezentăm mai întâi statisticile descriptive menționate mai sus. Statistica Q a lui Cochran urmează o distribuție chi-pătrat, așa că vom raporta ceva de genul „Testul Q al lui Cochran nu a indicat nicio diferență între cele trei proporții, χ2(2) = 4,75, p = 0,093”.

.