Kutatásaink statisztikai részének megírásakor a leggyakoribb probléma a meglévő hipotézisek teszteléséhez szükséges statisztikai próba kiválasztása. Ennek oka általában az a téves elképzelés, hogy ahhoz, hogy a tudományosság és a szakmaiság kritériumainak megfelelő eredményeket tudjunk felmutatni, elég, ha lefuttatunk egy nagyjából megfelelőnek bizonyuló próbát, remélhetőleg szignifikáns eredményt kapunk, majd APA szabványnak megfelelően hivatkozzuk az eredményt. Ez azonban nem így van.

Ahhoz, hogy valóban értékes adatokat és eredményeket közölhessünk, elengedhetetlen, hogy tisztában legyünk a módszertan és a statisztika alapjaival. A megfelelő próba kiválasztásához a következő kérdésekre kell választ adnunk:

Melyek a hipotézisemben szereplő függő és független változóim?

Milyen elrendezésű a kutatásom?

Milyen mérési szintű változókkal dolgozom?

Használhatok paraméteres eljárást?

Ahhoz, hogy a fenti kérdésekre válaszolni tudjunk, elengedhetetlen, hogy a kutatás legelső, tervezési fázisától kezdve tudatosan gondoljuk végig, hogy mi az, amit kutatni szeretnénk, és ennek során milyen módszereket fogunk alkalmazni. Ez azért fontos, mert nagyon gyakori hiba, hogy bár korrekt és megfelelő szakirodalmi alapokra támaszkodó hipotéziseket állítunk fel, a nem megfelelő tervezés eredményeként nem figyelünk arra, hogy ezek teszteléséhez megfelelő, statisztikailag is jól elemezhető adatokat vegyünk fel, így a jó hipotézist végül felületesen vagy pontatlanul teszteljük és értelmezzük, és az egész kutatásunk félrecsúszik. A kutatás menetével kapcsolatos segédletet itt találsz.

Az első 3 említett kérdésre tehát fontos, hogy már a kutatásunk legelején választ adjunk. Azt, hogy mik a függő és független változóink, alapvetően a hipotéziseinkben határozzuk meg. A független változó az, aminek a függő változóra gyakorolt hatását vizsgálni szeretném. Ezt a kutatási elrendezéssel együtt tudjuk könnyebben megérteni.

Kétféle kutatási elrendezésben gondolkozhatunk: Kontroll csoportos elrendezésben kettő vagy több egymástól független csoportot hasonlítunk össze meghatározott változók mentén, kontroll feltételes elrendezés esetében pedig ugyanazon minta több mérési alkalommal kapott eredményei képezik az összehasonlítás tárgyát. Tipikus kontroll csoportos elrendezésű kutatások azok, ahol egy kísérleti csoportot kiteszünk valamilyen feltételnek (pl.: mérés előtt hosszadalmas, fárasztó memóriafeladatot végeztetünk velük), majd az ő teljesítményüket vetjük össze egy olyan alanyi változók mentén nekik megfeleltethető csoport teljesítményével, akik nem részesültek a feltételben (tehát valószínűleg kipihentek, nem végeztek fárasztó feladatot a mérés előtt). Ilyen esetben a független változónk a csoporttagság lesz, vagyis egy nominális, jelen esetben kétkategóriás változó, amely azt mutatja meg, hogy az adott személy a kontroll vagy a kísérleti csoport tagja. A függő változó pedig a teljesítmény, amit mérünk, és ami mentén összehasonlítjuk a két csoportot. Kontroll feltételes elrendezés pl. az, ha egy csoportot két eltérő feltételben részesítünk (pl.: első alkalommal megkérdjük őket, hogy ne fogyasszanak semmi szedatív hatású szert, második mérési alkalommal viszont mindenkinek alkoholt adunk), majd a két mérési alkalommal kapott eredményeket vetjük össze egy fluenciateszt segítségével. Ebben az esetben a független változónk látens változónak tekinthető, hiszen az SPSS Variable view füle alatt nem lesz ennek megfelelő változó, amit elnevezhetnénk, lesz azonban egy a fluenciateszttel az 1. mérés során kapott eredményeket tartalmazó és 2. mérés során kapott eredményeket tartalmazó változónk. Ilyenkor a független változó valójában így nyilvánul meg, hogy látjuk, több mérési alkalom volt, és a manipulált feltétel (alkoholfogyasztás) hatását vizsgáljuk a függő változóra, vagyis a teljesítményre.

A változóink mérési szintjének meghatározása az előző kérdések megválaszolásával már nem nehéz feladat. A megfelelő próba kiválasztásához el kell döntenünk, hogy a bevont változóink nominálisak, ordinálisak vagy magas mérési szintűek. Ehhez itt találsz segédletet.

A fenti információk birtokában már nagy eséllyel választjuk ki a megfelelő próbát, és csupán egy feladatunk maradt: Eldönteni, hogy a próba paraméteres vagy nemparaméteres változatát alkalmazzuk. Ez akkor merül fel, ha szerepel magas mérési szintű a bevont változók között, hiszen ha egyik változónk sem ilyen, akkor mindenképpen nemparaméteres eljárást kell választanunk. A magas mérési szintű változók esetében akkor alkalmazhatunk paraméteres eljárást, ha azok eloszlása normálisnak mondható. A normalitástesztelésről itt olvashatsz bővebben.

A fent leírtak követésével már magadtól is ki tudod választani a megfelelő eljárást, a feladat megkönnyítéséhez azonban mindenképpen javaslom a StatOkoson található Melyik eljárást válasszam? fület, ahol kétféle ábra segíti az eligazodást.

Ha tetszett a téma, esetleg segítségre van szükséged kutatásodban, keress bátran Facebook-on!:)