Analiza statystyczna jest kluczowym etapem w badawczych pracach dyplomowych, zwłaszcza magisterskich. Pozwala zweryfikować hipotezy, wykryć zależności między zmiennymi i nadać badaniom naukowym rzetelny charakter. W kontekście analiz statystycznych do prac magisterskich, często pojawia się pytanie: kiedy stosować współczynnik Pearsona, a kiedy Spearmana? W tym artykule wyjaśnię różnicę między tymi metodami, podając praktyczne przykłady zastosowań w badaniach naukowych i ankietach.
Korelacja Pearsona – podstawa analizy liniowych zależności
Współczynnik korelacji Pearsona (r) to narzędzie stosowane w analizie statystycznej do badania liniowych zależności między dwiema zmiennymi ilościowymi (np. wiek a wyniki badań krwi). Jego wartość mieści się w przedziale od -1 do 1.
Kiedy wybrać współczynnik korelacji r Pearsona?
Aby móc zastosować ten rodzaj analizy nasze dane muszą spełnić kilka warunków, a mianowicie:
obie zmienne muszą być ilościowe,
obie zmienne muszą mieć rozkład normalny, co można zweryfikować np. wykonaniem testu W Shapiro-Wilka lub Kołmogorowa-Smirnowa (gdy wartość p dla tych testów jest większa niż 0,05, zmienne mają rozkład normalny),
dane nie powinny zawierać istotnych obserwacji odstających,
związek jest liniowy, co należy sprawdzić na wykresie rozrzutu.
Przykładowe pytania badawcze i hipotezy, do których weryfikacji można wykorzystać współczynnik korelacji r
P1. Czy liczba godzin nauki tygodniowo wpływa na oceny studentów?
H2: Studenci, którzy w ciągu tygodnia spędzają większą liczbę godzin na nauce osiągają wyższe oceny.
P2. Jak dawka leku koreluje z czasem ustąpienia objawów?
H2: Im wyższa dawka leku tym krótszy czas ustąpienia objawów.
P3: Czy istnieje związek między liczbą przejechanych kilometrów a wydatkami na paliwo?
H3: Istnieje silny i dodatni związek między liczbą przejechanych kilometrów a wydatkami na paliwo.
Korelacja Spearmana – analiza danych porządkowych
Współczynnik rang Spearmana (rho) to narzędzie dla badaczy pracujących z danymi porządkowymi (np. skale Likerta). Jest niezastąpiony w analizie badań z zakresu psychologii, pedagogiki czy socjologii, gdzie zmienne często mają charakter jakościowy. Współczynnik ten jest również bardziej odporny na dane odstające.
Kiedy wybrać współczynnik korelacji rang rho Spearmana?
Aby móc zastosować ten rodzaj analizy nasze dane muszą spełnić kilka warunków, a mianowicie:
gdy przynajmniej jedna zmienna ma charakter porządkowy (np. rankingi, oceny w skali 1-5),
gdy związek jest monotoniczny, ale nieliniowy (np. wzrost satysfakcji wraz z wiekiem, ale nieregularny),
gdy przynajmniej jedna zmienna nie ma rozkładu normalnego.
Przykładowe pytania badawcze i hipotezy, do których weryfikacji można wykorzystać współczynnik korelacji r
P1. Czy wykształcenie rodziców (podstawowe/średnie/wyższe) wpływa na wyniki uczniów w testach?
H2: Wyższe wykształcenie rodziców wiąże się z wyższymi wynikami uczniów w testach.
P2. Jak poziom stresu (niski, średni, wysoki) koreluje z liczbą godzin snu?
H2: Im wyższy jest poziom stresy tym badani przesypiają mniejszą liczbę godzin.
P3: Czy status ekonomiczny rodziny jest powiązany z preferencją co do rodzaju szkoły (publiczna vs prywatna)?
H3: Osoby o wyższym statusie ekonomicznym będą bardziej preferowały szkoły prywatne.
Interpretacja współczynnika korelacji
Niezależnie czy wykorzystamy współczynnik korelacji r Pearsona czy rho Spearmana jego interpretacja będzie taka sama. Wartości ujemne będą wskazywać, że wzrost jednej zmiennej wiąże się ze spadkiem drugiej zmiennej. Wartości dodatnie będą wskazywać, że wzrost jednej zmiennej wiąże się ze wzrostem drugiej zmiennej. Wartość współczynnika korelacji oznacza również:
0,0<|r|≤0,1 - korelacja nikła
0,1<|r|≤0,3 - korelacja słaba
0,3<|r|≤0,5 - korelacja przeciętna
0,5<|r|≤0,7 - korelacja wysoka
0,7<|r|≤0,9 - korelacja bardzo wysoka
0,9<|r|<1,0 - korelacja niemal pełna
Jak uniknąć błędów w analizie badań do pracy dyplomowej?
Zdefiniuj cel badania (np. „Czy istnieje związek między X a Y?”).
Zbierz dane w formie arkusza Excel lub CSV.
Przetwórz dane (usuń braki, sprawdź rozkład).
Wybierz współczynnik (Pearson/Spearman) na podstawie typu danych i cech charakterystycznych dla każdego współczynnika.
Zinterpretuj wyniki w kontekście hipotez.
Przykłady użycia współczynnika korelacji w badaniach
Przykład 1:
Cel: Sprawdź czy wykształcenie rodziców (podstawowe/średnie/wyższe) wpływa na oceny uczniów w testach?
Dane: wykształcenie (podstawowe, średnie, wyższe), oceny (1-5).
Metoda: Spearman – dane porządkowe.
Przykład 2:
Cel: Sprawdź, czy wiek pacjentów wpływa na poziom cholesterolu.
Dane: Wiek (liczba lat), cholesterol (mg/dL).
Wybór: Pearson. Obie zmienne są ilościowe, a związek prawdopodobnie liniowy. Obie zmienne mają rozkład normalny.
Przykład 3:
Cel: Związek między liczbą przeczytanych książek miesięcznie a satysfakcją życiową (skala 1-10).
Dane: Książki (ilościowa, rozkład normalny), satysfakcja (porządkowa).
Wybór: Spearman. Jedna zmienna jest porządkowa.
A teraz coś dla studentów – jak ułatwić sobie analizę danych?
Ankiety to podstawa większości prac dyplomowych. Jeśli chcecie sprawdzić, czy odpowiedzi w Waszej ankiecie mają sens, musicie nauczyć się analizować dane. Tu z pomocą przychodzi nasz e-book: „Tworzenie ankiet w Formularzach Google i analiza danych w Excelu”. Dzięki niemu dowiecie się, jak szybko przygotować ankiety i przeprowadzić analizę zgromadzonych wyników. E-book jest dostępny w naszym sklepie – zajrzyjcie, bo to inwestycja, która zwróci się przy każdej pracy naukowej!
Kommentare