Rangsorolásos eljárás alkalmazása

 Rangsorolásos eljárás alkalmazása


Rangsorolásos eljárás alkalmazása

Amennyiben úgy véljük, hogy a normalitás sérül, és az esetszám is alacsony (tehát a varianciaanalízis megbízhatósága jelentősen lecsökken az előfeltételek sérülése miatt), úgy a robusztusabb rangstatisztikai eljárások felé mozdulhatunk el. Ehhez annyit kell csak tennünk, hogy a függő változónk skálatípusát intervallum-típus helyett ordinálisra állítjuk.

A kimeneti adatok hasonlatosak a rangstatisztikák esetén is.

Csoportonkénti alapstatisztikák

Sztochasztikus Dominancia
Index St01q2 Esetek Rang-átlag Rang-szórás Súlyozott
1 1 92 224,89 187,82 0,224 0,302
2 2 335 720,54 218,25 0,720 0,782
3 3 381 505,11 237,56 0,505 0,595
4 4 192 239,49 184,07 0,239 0,322

Megjegyzés:

Minden csoport esetében a sztochasztikus dominancia annak a valószínűségét jelzi,

hogy egy random megfigyelés ebből a csoportból (Xj) nagyobb lesz, mint egy random

megfigyelés az egész mintából (X), plusz az egyenlőség valószínűségének a fele:

SZTDj = P(Xj > X) + 0,5P(Xj = X)

A sztochasztikus homogenitás definíciója: SZTD1 = SZTD2 = SZTD3 = ... = 0,50


Emlékeztetnénk: a sztochasztikus dominancia azt mondja, hogy ha véletlenszerűen választanánk egy egyedet valamely csoportból, illetve véletlenszerűen választanánk bármely más csoportból, úgy igaz-e az, hogy a vizsgált csoportból származó egyed nagy valószínűséggel nagyobb értéket mutat, mint a bárhonnan máshonnan választott vizsgálati egyed. (Hangsúlyoznánk, hogy az is szignifikáns eltérés, ha szisztematikusan alacsonyabb értékeket mutat – bár ekkor a dominancia kifejezés némiképpen félrevezető lehet.)


Elméleti rangszórások egyenlőségének tesztelése

- O’Brien-próba (Welch-féle): F(3,0; 338,8) = 8,384 (p = 0,0000)***

- Levene-próba (Welch-féle): F(3; 347,2) = 9,373 (p = 0,0000)***


Megállapíthatjuk, hogy a rangszórások szignifikánsan különböznek egymástól (azaz sérül az elméleti rangszórások egyenlősége) – tehát itt nem hagyatkozhatunk a hagyományos tesztre, hanem majd robusztus összehasonlításokat kell figyelnünk.


Sztochasztikus homogenitás tesztelése


Hagyományos eljárás, amely feltételezi a szóráshomogenitást:


- Kruskal-Wallis-próba: H(3) = 435,126 (p = 0,0000)***


A szóráshomogenitás sérülése miatt a második, korrigált rang Welch-próbát figyeljük, mely alapján állíthatjuk, hogy szignifikáns eltérések vannak a rangátlagok között – sztochasztikus homogenitás nem áll fenn.


Szóráshomogenitást nem igénylő robusztus közelítő eljárás:

- Korrigált rang Welch-próba: rW3(3; 352,0) = 301,348 (p = 0,0000)***


KULLE-féle aszimptotikusan egzakt próbák

- Populációk azonos súlyozása:

Khi2(2,13) = 554,613 (p = 0,0000)*** F(2,13; 667,4) = 260,317 (p = 0,0000)***

- Mintaelemszámokkal arányos súlyozás:

Khi2(2,40) = 729,041 (p = 0,0000)*** F(2,40; 651,0) = 303,540 (p = 0,0000)***


Elemezhető itt is a rangsorok páros összehasonlítása (a Bonferroni-teszt mindenképpen robusztus teszt, tehát ennek hihetünk – talán túlságosan is robusztus).

Ezek ugyanazt az eredményt mutatják, mint a hagyományos eljárás eredményei: csak az 1. és 4. csoport, azaz az általános iskola és szakiskola között nincsen eltérés.


Az egyes csoportok összehasonlítása a teljes minta többi részével a Brunner-Munzel-próba segítségével.

A p-értékeket a Bonferroni-módszerrel korrigáltuk.

Index Csoport A becsl. BM szab.fok p-érték korrigált p
1 1 0,196 -14,78 130,7 0,0000 0,0000***
2 2 0,831 24,94 714,8 0,0000 0,0000***
3 3 0,507 0,41 992,6 0,6799 1,0000
4 4 0,177 -22,22 419,6 0,0000 0,0000***


Páronkénti sztochasztikus egyenlőség tesztelése

A(1,2) = 0,062 BM(154,6) = -33,266 (p=0,0000) Bonferroni szignif.: p=0,0000***
A(1,3) = 0,179 BM(140,9) = -13,393 (p=0,0000) Bonferroni szignif.: p=0,0000***
A(1,4) = 0,469 BM(182,0) = -0,844 (p=0,3988) Bonferroni szignif.: p=1,0000
A(2,3) = 0,751 BM(680,9) = 13,869 (p=0,0000) Bonferroni szignif.: p=0,0000***
A(2,4) = 0,937 BM(481,7) = 43,162 (p=0,0000) Bonferroni szignif.: p=0,0000***
A(3,4) = 0,807 BM(419,9) = 16,781 (p=0,0000) Bonferroni szignif.: p=0,0000***