KOCIE

OGONY !

Eksperyment z kocimi

ogonami

• Pewien młody naukowiec zastanawiał się jaką długość

przeciętnie osiągają kocie ogony. Interesowało go również, czy
długość tych ogonów jest różna w zależności od rasy
zwierzęcia. Przewertował książki, policzył co się dało i
otrzymał wynik: 15 cm

15 cm

jako średnią długość kocich ogonów,

przy czym persy miały nieco krótsze ogony niż inne rasy.
Postanowił to zweryfikować i przeprowadził odpowiednie
pomiary.

• Badanie:
10 kotów perskich:

12, 11, 15, 11, 10, 8, 12, 13, 10,

14;

10 dachowców:

12, 15, 18, 21, 11, 15, 13, 14, 15, 15;

Czy w badaniu został potwierdzony wynik z

książek?

cd.

• Po przeanalizowaniu wyników testem t-

Studenta dla jednej próby (

Analiza

porównywanie średnich test t dla jednej próby

)

badacz otrzymał wyniki:

- dla wszystkich kotów badanych razem

t(19)= -2,63; p<0,05

Co odczytujemy w następujący sposób z

tabeli w otrzymanym raporcie w SPSS:

liczba stopni
swobody

wartość
testu t

poziom istotności testu

wartość
testu t

liczba
stopni
swobody

poziom istotności
testu

to jest średnia
wartość w naszej
przebadanej próbie

Osobno dla persów i dachowców

 pierwszy krok: dzielimy dane tak, aby

przeanalizować każdą grupę oddzielnie

(

dane

podziel na podzbiory

)

 następnie wykonujemy analizę i otrzymujemy

wyniki dla każdej grupy:

persy:

t(9) = -5,21; p<0,01

dachowce:

t(9) = -0,1; n.i.

Widzimy, że w jednej grupie (persy) ogony są

zdecydowanie krótsze niż 15 cm, natomiast w drugiej

średnia długość ogonów nie różni się od 15 cm w

sposób istotny statystycznie

Nasuwa się pytanie, czy różnice pomiędzy tymi dwiema

grupami są istotne statystycznie?

• Aby na nie odpowiedzieć porównujemy średnie w oby

grupach za pomocą testu t-Studenta dla prób niezależnych

(

Analiza porównywanie średnich test t dla prób niezależnych

 Pierwszy krok: wprowadzamy zmienne w odpowiednie okienka – zmienna

grupująca jest zawsze dwukategorialna i nominalna, druga zmienna jest
zmienną testowaną (zależną) – i wykonujemy analizę (czyli klikamy OK.)

 Drugi krok: sprawdzamy istotność testu Levene’a (który sprawdza hipotezę o

równości wariancji w porównywanych grupach)

- jeśli istotny (

p<0,05

), to test t odczytujemy z dolnego wiersza (nie założono

równości wariancji)

- jeśli nieistotny (

p>0,05

), to test t odczytujemy z górnego wiersza (założono

równość wariancji)

 Trzeci krok: z odpowiedniego wiersza odczytujemy i zapisujemy wynik testu
t-Studenta dla prób niezaleznych:

t(18) = 2,94; p<0,01

Test jest istotny statystycznie, odrzucamy więc hipotezę zerową o braku

różnic między grupami, i przyjmujemy alternatywną, że istnieją różnice
w długości ogonów kotów perskich i dachowców. Na pytanie jakie to
różnice odpowiada nam analiza górnej tabeli ze statystykami dla grup