Kaip pasirinkti statistinį testą? Paprastas gidas

Nežinote, ar rinktis t-testą, ANOVA, ar chi-kvadrato testą? Atsakykite į tris klausimus apie savo duomenis ir šis gidas parodys, kuris testas tinka jūsų tyrimui.

„Kokį testą man taikyti?” — tai dažniausias klausimas, kurį girdžiu iš studentų ir tyrėjų. Gera žinia: daugumai baigiamųjų darbų ir publikacijų užtenka vos kelių testų, o tinkamą išsirinkti galima atsakius į tris klausimus apie savo duomenis.

Trys klausimai prieš renkantis testą

1. Koks jūsų priklausomas kintamasis?

Priklausomas kintamasis — tai matavimas, kurį lyginate tarp grupių. Jis gali būti:

• Tolydus — ūgis, svoris, balų suma, laboratorinis rodiklis. Gali įgyti daug skirtingų reikšmių.
• Kategorinis — lytis, diagnozė (yra/nėra), atsakymas „taip/ne”. Reikšmės yra kategorijos, ne skaičiai.
• Ranginis — Likerto skalės klausimai („visiškai nesutinku” … „visiškai sutinku”). Formaliai tai kategorijos, bet su aiškia tvarka.

2. Kiek grupių lyginate?

• Dvi grupės — pavyzdžiui, kontrolinė ir tiriamoji.
• Trys ar daugiau grupių — pavyzdžiui, trys gydymo schemos.

3. Ar imtys nepriklausomos?

• Nepriklausomos imtys — skirtingi žmonės skirtingose grupėse (vyrai ir moterys).
• Priklausomos (porinės) imtys — tie patys tiriamieji matuojami kelis kartus (prieš ir po gydymo).

Testų žemėlapis

Atsakę į šiuos klausimus, testą galite rasti šiame žemėlapyje:

library(ggplot2)

zemelapis <- data.frame(
  grupes = factor(
    rep(c("2 nepriklausomos\ngrupės", "2 priklausomos\n(porinės) imtys", "3+ grupės"), times = 3),
    levels = c("2 nepriklausomos\ngrupės", "2 priklausomos\n(porinės) imtys", "3+ grupės")
  ),
  duomenys = factor(
    rep(c("Tolydus,\nnormalusis skirstinys", "Tolydus arba ranginis,\nne normalusis", "Kategorinis"), each = 3),
    levels = c("Kategorinis", "Tolydus arba ranginis,\nne normalusis", "Tolydus,\nnormalusis skirstinys")
  ),
  testas = c(
    "Stjudento t-testas", "Porinis t-testas", "ANOVA",
    "Mann-Whitney", "Wilcoxon ženklų", "Kruskal-Wallis",
    "Chi kvadrato testas", "McNemar testas", "Chi kvadrato testas"
  )
)

ggplot(zemelapis, aes(x = grupes, y = duomenys)) +
  geom_tile(fill = "#EEF2FF", color = "white", linewidth = 2) +
  geom_text(aes(label = testas), color = "#312E81", fontface = "bold", size = 4) +
  labs(
    title = "Kurį statistinį testą rinktis?",
    x = "Kiek ir kokių grupių lyginate?",
    y = "Koks priklausomas kintamasis?"
  ) +
  theme_minimal(base_size = 13) +
  theme(panel.grid = element_blank())

Dažniausi scenarijai

Lyginate dvi grupes

Jei priklausomas kintamasis tolydus ir pasiskirstęs apytiksliai pagal normalųjį skirstinį — rinkitės Stjudento t-testą. Jei skirstinys akivaizdžiai nenormalus arba kintamasis ranginis — Mann-Whitney testą.

Patarimas

T-testas yra gana atsparus nedideliems nuokrypiams nuo normalumo, ypač kai imtys didesnės (n > 30 kiekvienoje grupėje). Nereikia bėgti prie neparametrinių testų vien dėl to, kad Shapiro-Wilk testo p < 0,05.

Lyginate tris ar daugiau grupių

Tolydiems, normaliai pasiskirsčiusiems duomenims — ANOVA. Nenormaliems ar ranginiams — Kruskal-Wallis testas. Abiem atvejais po statistiškai reikšmingo rezultato reikės post-hoc testų, kad sužinotumėte, kurios grupės skiriasi.

Lyginate dažnius ar proporcijas

Kai ir priklausomas, ir nepriklausomas kintamieji yra kategoriniai (pvz., ar pasveikusių dalis skiriasi tarp gydymo grupių) — chi kvadrato testas.

Matuojate tuos pačius žmones kelis kartus

Prieš–po matavimams su tolydžiu kintamuoju tinka porinis t-testas (t.test(..., paired = TRUE)), nenormaliems duomenims — Wilcoxon ženklų testas (wilcox.test(..., paired = TRUE)), kategoriniams — McNemar testas.

Ko šis žemėlapis neapima?

Žemėlapis apima dažniausius palyginimo scenarijus, bet ne viską:

• Ryšio tarp dviejų tolydžių kintamųjų vertinimui naudokite koreliaciją arba tiesinę regresiją.
• Prognozavimui su keliais nepriklausomais kintamaisiais — regresinę analizę (tiesinę, logistinę).
• Išgyvenamumo duomenims — Kaplan-Meier ir Cox regresiją.
• Daugiau nei dviem matavimams laike — kartotinių matavimų ANOVA arba mišriuosius modelius.

Prieš atlikdami testą

Nepamirškite, kad testo pasirinkimas — tik pusė darbo. Prieš tai verta patikrinti duomenų kokybę ir įsitikinti, kad duomenys tinkamai užkoduoti. O planuojant tyrimą iš anksto — apskaičiuoti reikiamą imties dydį.

Vis dar abejojate?

Testo pasirinkimas priklauso ir nuo tyrimo dizaino subtilybių, kurių lentelė neaprėpia. Jei abejojate, susisiekite — pirminė konsultacija nemokama.