Parametryczne czy nieparametryczne?
- Parametryczne (t-Studenta, ANOVA, Pearson) wymagają danych ilościowych, rozkładu zbliżonego do normalnego i podobnych wariancji.
- Nieparametryczne (Mann-Whitney, Wilcoxon, Kruskal-Wallis, Spearman) nie wymagają normalności; nadają się do danych porządkowych i małych prób.
Sprawdź założenia
- Normalność: test Shapiro-Wilka lub Kołmogorowa-Smirnowa. Jeśli p > 0,05, rozkład nie różni się istotnie od normalnego.
- Wielkość próby: przy dużych próbach (n > 30 w grupie) testy parametryczne są odporne; przy małych normalność jest kluczowa.
Tabela doboru testu
| Cel | Parametryczny | Nieparametryczny |
|---|---|---|
| 2 grupy niezależne | t-Studenta (niezależne) | Manna-Whitneya U |
| 2 pomiary tych samych osób | t-Studenta (zależne) | Wilcoxona |
| 3+ grupy niezależne | ANOVA jednoczynnikowa | Kruskala-Wallisa |
| 3+ pomiary tych samych osób | ANOVA z powtórzeniami | Friedmana |
| Związek 2 zmiennych ilościowych | korelacja Pearsona | korelacja Spearmana |
| Związek zmiennych jakościowych | brak | chi-kwadrat (χ²) |
Potrzebujesz pomocy ze statystyką?
Wykonuję analizę statystyczną „pod klucz”: od doboru testów i sprawdzenia założeń, przez weryfikację hipotez, po gotowe tabele i wykresy w stylu APA. Jako statystyk pomogę też zinterpretować wyniki.