Помогите плиз дилетанту обработать и представить материал. У меня есть 3 группы испытуемых по 90 человек которые заполнили тест-опросник представляющий собой набор из пяти шкал с помощью которых измеряют степень выраженности пяти основных черт характера. Как лучше всего обработать материал? Поочередным сравнением средних по пяти шкалам (T-критерий для независимых выборок) и представить в виде "ящика с усами" или сюда вообще не подходит такой подход?

Кажись не правильно. Для трех таких групп нужно использовать однофакторный дисперсионный анализ?

Вот построил диаграмму для них (в приложении). Что значат эти точки с цифрами: 10, 47 и 110

дисперсионный анализ лучше или по критерию Краскаля-Уолисса.
тема как узнать какой стат анализа применять исходя из распределения , ниже.

Спасибо!

а зачем вы ящики используете. в АНОВЕ можно наглядные графики строить.разноцветные

А мне как-то так нагляднее))) Да и что-то не выходят у меня в новых приложениях графики, как-то там все трудно. Завтра еще раз попробую, может получится. А вы случайно не знаете что там за точки рядом с ящиками оказались?

дайте ваш исходный эксель с данными. посмотрю.

А я понял, что это за точки. Это выбивающиеся из ряда данные которые значительно больше или меньше остальных (по-сути это мои ошибки ввода данных). Надо было проверить сразу описанием)))

Хотел загрузить таблицу, выскакивает сообщение: Ошибка Неудачная загрузка. Вам запрещено загружать такой тип файлов

Используйте архиватор файлов, например, winrar

Ага, получилось все.

ну да, точки видимо выбросы обозначали. Только у вас пустых ячеек много.

Спасибо! Это еще не все испытуемые опросники вернули. Так вроде SPSS пустые ячейки учитывает...

скорее сказать, удаляет)

У меня сегодня возник еще такой вопрос: если при использовании однофакторного дисперсионного анализа в SPSS в 3 группах с количественными переменными (если обнаруживаются различия) то есть возможность их извлечь при помощи различных предлагаемых апостериорных критериев. А вот если данные качественные, то приходится использовать критерий Краскала-Уоллеса и при условии, что группы различаются SPSS ничего не предлагает а по-парно потом сравнивать группы (как пишут тут- http://forum.disser.ru/index.php?showtopic=2845 ) не правильно. Там есть выходы, но они какие-то сложные совсем. Так и что в таких случаях проще сделать? )))

Я обработал ваши данные в SPSS (и частично в PAST):
1.показатели по всем тестам-шкалам и остатки подчиняются нормальному закону, а дисперсии одинаковы. Следовательно, применение однофакторного дисперсионного ANOVA корректно.
2.Статистически значимые различия между группами не обнаружены ни по одной шкале. Следовательно, попарные сравнения не нужны, так как различия заведомо не будут значимыми.
Возможно, что результаты были бы другими, если бы было меньше пропусков в данных.
В этой ситуации возможны и другие варианты анализа.

Графики средних можно построить в SPSS.
В непараметрическом однофакторном дисперсионном анализе Краскала-Уоллиса в среде SPSS реализованы и попарные сравнения (в новых окнах).

Спасибо. А в непараметрическом однофакторном дисперсионном анализе Краскала-Уоллиса какой версии SPSS реализованы попарные сравнения? У меня в SPSS 17 вот только такие окошки есть (в рисунках). Или Вы имеете ввиду, что нужно просто брать и отдельно заново проводить попарный непараметрический анализ в тех триадах где Краскла-Уолесом выявлены различия?

Начиная с SPSS 18 версии. Последняя версия - 22.
Заново ничего делать не нужно . просто поставить флажок.

Вот блин. Может быть подскажете где скачать можно бесплатно рабочую 18 или 22 версию? )))

В интернете можно скачать бесплатную демоверсию SPSS 21, 22 на две недели.

Ага нашел, уже качаю! спасибо

Непараметрический однофакторный дисперсионный анализ Краскала- Уоллиса с апостериорными попарными сравнениями по критерию Манна -Уитни
с поправками Бонферрони реализован в пакете PAST.

http://www.nhm2.uio.no/norlex/past/Past.exe

А я бы посоветовал вот это

Кстати, если дисперсионный комплекс изобилует пустотами, то лучше воспользоваться процедурой Мака - Скиллингса (Mack, Skillings). Не насилуя Краскела с Уоллисом.

Спасибо! Буду разбираться что к чему.

Закачал себе 21 версию SPSS. Но не могу понять почему прога сопротивляется считать непараметрические критерии для независимых выборок более чем в 3-х группах, все время выдает сообщение (на рисунке). В проге представлены и старые диалоговые окна (как в spss 17), там получается считать, но там не представлены апостериорные критерии для дальнейшей работы.

Вы неверно указали тип шкалы переменной группа.
Нужно в представлении Переменные установить для этой переменной тип шкалы -КОЛИЧЕСТВЕННАЯ.
Вы некорректно используете и идентификаторы (имена) переменных.

Спасибо. Попробую переназвать.

Подскажите пожалуйста. Я так понял, что однофакторный дисперсионный анализ лучше всего использовать для сравнения трех групп с количественными независимыми переменными. Это ничего страшного, что в окошке SPSS по этой функции написано - список зависимых переменных

В окне все указано верно.
Независимая переменная в ДА - фактор.
Все остальные переменные - зависимые: зависят от переменной-фактора.
Страшно совсем другое...

И что страшно? А все догнал, не знаю почему так втупил)))

Подскажите какой метод применять для сравнения если трех групп по количественному признаку, если при проведении однофакторного дисперсионного анализа не выполняется критерий Ливиня?

Можно и дисп. анализ, ибо он робастен, только апостериорные сравнения проводить методом Геймса-Ховела или другими для неоднородных дисперсий. Также в рамках параметрики можно ввести штраф за неоднородность в виде уменьшения числа степеней свободы пропорциональной степени отклонения (типа как в подходе Вэлча для t-критерия Стьюдента, описано у Мардиа, Земроч. Таблицы F-распределения). Ну или непараметрикой: ранговой - Краскел - Уоллис + непараметрические апостериорные сравнения или рандомизационным тестом.

Спасибо