Testiranje hipoteza

• n>30 jedinica posmatranja
• poznata je varijansa populacije

H₀: μ=μ₀

Odbacujemo je kada je t-vrednost veca ili jednaka onoj u tabeli (DF,nivo znacajnosti,smer testiranja).

• Kod t-testa za 2 nezavisna uzorka.
• Ako je p>0,05 varijanse su HOMOGENE i cita se t-vrednost iz prvog reda.
• Ako je p≤0,05 varijanse NISU homogene i cita se t iz drugog reda.

• 1. test NEZAVISNOSTI dve varijable (studija preseka, "postoji/ne postoji povezanost...")
• 2. test HOMOGENOSTI dve populacije (case-control studija, "veca/manja je ucestalost toga i toga...")

• N<20  ↦ ne moze da se primeni (onda Fiser)
• 20<N<40 ↦ f' ≥ 5
• N>40 ↦ f' ≥ 1

Transform - Recode into Differnet Variables - Name, Label, Old&New values (sada se ta varijabla koristi u analizi)

• Mann-Witney-U test, Wilcoxonov test sume rangova
• neparametarska alternativa t-testu za 2 nezavisna uzorka
• raspodela nije normalna
• podaci su rangirani/ordinalni

H₀: med_a=med_b

Kada su dve ili vise istih vrednosti, saberu se njihovi rangovi, pa se podele sa brojem ponavljajucih vrednosti. Npr:

• (7+8+9)/3=24/3=8
• sve 3 te iste vrednosti dobijaju rang 8.

• U je manja suma manjeg uzorka (postoje dve sume, svaka se sabira u jednom smeru rangiranja)
• Ako je U ≤ vrednost iz tablice - prihvata se radna hipoteza (sve se vrti oko "manjeg").

Medijanu i opseg.

• Wilcoxonov test ekvivalentnih parova
• neparametarska alternativa za t-test sa 2 vezana uzorka (pre-posle, mecovani)

• Z je manja od dve sume rangova (jedna je za +, druga za - razlike).
• Ako je Z ≤ vrednost iz tablice - prihvata se radna hipoteza (sve se vrti oko "manjeg").

znacajnost razlike ucestalosti dihotomnih podataka 2 vezana uzorka (pre-posle, mecovani).

bitne su samo vrednosti b,c (one se menjaju!)



DF=1, za p<0,05 empirijska vrednost treba da je VECA od tablicne (>3,84)

• Alternativa hi-kvadratu, kada su ucestalosti male.
• Sve kao za hi (crosstabs), samo se cita Fisher.

• Mann-Witney (nepar.alteranativa)
• ANOVA (ima >2 uzorka)
• Kruskal-Wallisov test (nepar.altr. za ANOVU)

• Wilcoxonov test ekv.parova (nepar.alternativa)
• ANOVA ponovljenih merenja (>2 uzorka)
• Friedmanov test (>2 uzorka, nepar.alternativa; prosirenje Wilcoxona)

• ako su 2 - Mek Nemar
• >2 - Cochrane Q test

testira znacajnost razlike aritmetickih sredina >2 nezavisna uzorka

F-test, to je odnos srednjih kvadrata (=suma kvadrata/DF)

Kada je F<0,05 (kod ANOVE) i najcesce se radi Tukey.

Options - Homogenity of Variances (ako je p>0.05 tada MOZE da se gleda rezultat anove)

• Kruskal-Wallis
• Mann-Witney za post hoc analizu!

Mek Nemar

Wilcoxonov test ekv.parova

• kontrola confounding varijable
• Crosstabs - Layers!
• obavezno stiklirati ovaj test

Graphs - Legacy Dialogs - Scatter/Dots - Simple Scatter (define)

• numericki, kontinuirani podaci
• lineranost postoji
• raspodela je normalna

• odnos varijabli nije linearan
• bar 1 var ne podleze norm raspodeli
• bar 1 var je u vidu ranga/ordinalna

t-testom

• Analyze - Correlate - Bivariate - stiklirati Pirson/Spirman
• tek ako je p<0,05 analiziram smer i jacinu povezanosti

• y=a+bx
• y - zavisna varijabla
• x - nezavisna varijabla
• a - konstanta
• b - koef.nagiba

• Analyze - Regression - Linear
• Model Summary! gledaj R-SQURE (koef.determinacije)

• Coefficients: Constant = a
• Ispod je b, a u produzetku p vrednost

Chart Editor - Elements - Fit Line at Total - Linear (apply)

• 1. t-test za 2 vezana
• 2. Test ekvivalentnih parova (nepar.alt)
• 3. ANOVA ponovljenih merenja (>2uzorka)
• 4. Friedmanov test (>2 uzorka, nepar.alt)
• 5. Mek Nemarov test
• 6. Cochrane Q test (>2 Mek Nemar)

• Pirsonov (linerani) koeficijent
• Spirmanov (koef.sume rangova)

• konstanta a (odsecak)
• koef.nagiba b

Daje veličinu porasta zavisne variajble y, za jediničnu promenu nezavisne varijable x.