Forfatter av avsnitt: Jonas Rafi and Sebastian Jentschke
Analyser: Introduksjon
Målet med den følgende delen er å gi korte, ikke-tekniske veiledninger om hvordan man gjennomfører vanlige statistiske prosedyrer i jamovi. Veiledningene ble opprinnelig laget av Jonas Rafi under navnet jamovi-guide. Men, det er bare ment som en kort oversikt og som hjelp for å komme i gang. For en mer dypere behandling av disse analysene, anbefaler vi at du tar en titt på de mange community resources som er tilgjengelige.
En merknad om måletyper: Følgende dokumentasjon beskriver hver av analysene, og beskriver de nødvendige måletypene for variable mål. Det kan for eksempel forklare at en bestemt analyse krever en
kontinuerlig avhengig variabel og en
nominell grupperingsvariabel. Det skjer av og til at kolonnene i datasettet ikke er konfigurert med den korrekte måletypen (det vises i kolonneoverskriften). Du kan justere måletypen for kolonner ved hjelp av variabelredigering (dobbeltklikk på kolonneoverskrift), men (for det meste) disse måletypene er heller en veiledning og analysene virker selv om du bruker en «ukorrekt» måletype. Hvis du tilordner et
Deskriptivstatistiske analyser
t-tester
t-testen brukes til å teste om gjennomsnittsverdien i et normalfordelt datasett avviker betydelig fra en nullhypotese (som påstår at det ikke er noen forskjell).
Det finnes tre typer t-tester:
Community resources
En mer omfattende introduksjon til denne statistiske analysen gir den følgende videoen av Barton Poulson.
Variansanalyser (ANOVA)
Variansanalysen (ANOVA) er en statistisk metode som undersøker hvordan en eller flere faktorer påvirker en avhengig variabel. Disse faktorene er prediktor- / uavhengige variabler og er kategoriske. Vanligvis reflekterer slike faktorer en eksperimentell manipulasjon (f.eks. med eller uten intervensjon), men en faktor kan også representere grupper hvor det er ønskelig å kontrollere deres innflytelse (f.eks. kjønn: menn eller kvinner). Variansanalysen er basert på et konsept som ligner på t-testen, men det går utover det: Faktorer kan ha flere nivåer (t-tester tillater kun to) og flere faktorer kan undersøkes samtidig.
Det finnes forskjellige typer variansanalyser, som varierer i antall faktorer som undersøkes - en eller flere faktorer - eller om de sammenligner mellom deltakere eller innenfor en deltaker (gjentatte målinger):
Community resources
En introduksjon til konseptet bak ANOVAen finnes i denne videoen av Barton Poulson.
Korrelasjon og regresjon
Korrelasjons- og regresjonsanalyser er statistiske metoder for å undersøke sammenhengene mellom en avhengig variabel og en eller flere prediktor- / uavhengige variabler. Mens korrelasjon undersøker relasjonen mellom én prediktor og én resultatvariabel, fokuserer regresjon hovedsakelig på prediksjon (hvor godt kan én eller flere variabler predikere / forklare en annen resultatvariabel). Ofte skilles det mellom lineær og ikke-lineær (f.eks. logistisk regresjon).
Community resources
En introduksjon til konseptet bak regresjonsanalyser er framstilt i denne videoen av Barton Poulson.