Calculator Statistici Descriptive și Normalitate cu Rezultate APA 7
Lipește variabilele și primești tabelul descriptiv APA (M, SD, IC 95%, mediană, min, max), asimetria și boltirea cu valori z, testele Shapiro–Wilk și Kolmogorov–Smirnov, o histogramă pe variabilă și două propoziții de rezultate scrise în stil APA 7.
Lipește una sau mai multe coloane din Excel sau SPSS. Un prim rând cu nume devine etichetele variabilelor. Sau scrie o valoare pe rând pentru o singură variabilă.
Cum folosești calculatorul
1. Lipește coloanele. Copiază una sau mai multe coloane din Excel sau din Data View în SPSS. Dacă primul rând conține numele variabilelor, sunt preluate ca etichete. Poți scrie și o valoare pe rând pentru o singură variabilă.
2. Verifică numele. Etichetele apar în ambele tabele și în ambele propoziții APA, așa că potrivește-le cu lucrarea ta.
3. Citește tabelul descriptiv. Media cu intervalul de încredere 95%, mediana, modul, SD, SE, amplitudinea și cuartilele, calculate așa cum le raportează SPSS Descriptives și Explore.
4. Citește tabelul de normalitate. Asimetria și boltirea cu erorile standard și valorile z, W Shapiro–Wilk și p, D Kolmogorov–Smirnov cu corecția Lilliefors și un verdict care urmează regula aplicată de majoritatea coordonatorilor.
5. Copiază cele două propoziții APA. Una descrie variabilele, cealaltă raportează normalitatea. Ele deschid capitolul de rezultate. Capitolul întreg, fiecare ipoteză cu tabele, îl scrie Interpretorul Capitolul 4 din rezultatele tale SPSS.
Ce sunt statisticile descriptive
Media (M) este media aritmetică; intervalul de încredere 95% este M ± tcrit × SE, intervalul în care se află probabil media populației. Mediana (Mdn) este valoarea din mijloc, iar modul cea mai frecventă. Abaterea standard (SD) este distanța tipică a unui scor față de medie, calculată cu n − 1 ca în SPSS; eroarea standard (SE) este SD/√n. Cuartilele folosesc definiția implicită SPSS (medie ponderată), deci Q1, Mdn și Q3 corespund cu Explore.
APA 7 raportează M și SD cu două zecimale, împreună cu n, și adaugă amplitudinea sau mediana când distribuția este asimetrică. Un tabel descriptiv este primul tabel al majorității capitolelor de rezultate; primul tabel al calculatorului are coloanele necesare.
Asimetria, boltirea și valorile lor z
Asimetria măsoară lipsa de simetrie: pozitivă când coada se întinde spre dreapta (venit, timpi de reacție), negativă când se întinde spre stânga (efecte de plafon, teste ușoare). Boltirea măsoară cât de grele sunt cozile față de o curbă normală; SPSS și acest calculator raportează boltirea în exces, unde 0 înseamnă normal. Ambele folosesc formulele G1 și G2 cu corecție de distorsiune pe care le afișează SPSS.
Împărțirea fiecăreia la eroarea standard dă o valoare z. |z| < 1.96 este limita uzuală pentru eșantioane sub 300, |z| < 3.29 pentru cele mai mari (Kim, 2013). Mulți metodologi acceptă și asimetrie între −2 și +2 și boltire între −7 și +7 ca tolerabile pentru un test t sau ANOVA (West, Finch & Curran, 1995). Calculatorul marchează cu bold valorile z peste 1.96.
Shapiro–Wilk și Kolmogorov–Smirnov
Testul Shapiro–Wilk compară datele ordonate cu valorile așteptate sub o distribuție normală; W aproape de 1 cu p ≥ .05 înseamnă nicio abatere semnificativă. Este cel mai puternic dintre testele uzuale de normalitate și cel raportat de SPSS Explore. Calculatorul folosește algoritmul Royston 1995, același ca SPSS, R și scipy, valid pentru 3 până la 5.000 de valori.
Testul Kolmogorov–Smirnov măsoară cea mai mare distanță D dintre distribuția cumulativă empirică și cea normală. Când media și SD sunt estimate din date, ca aici, valoarea p obișnuită K–S este greșită; SPSS aplică corecția Lilliefors, la fel și acest calculator, folosind aproximarea Dallal–Wilkinson.
Ambele teste resping abateri neglijabile la eșantioane mari. Cu n ≥ 50 verdictul calculatorului urmează deci valorile z, iar cu n < 50 urmează Shapiro–Wilk; propoziția le raportează pe ambele ca cititorul să poată judeca. Uită-te și la histogramă: un clopot ușor deplasat este în regulă, o a doua cocoașă sau o coadă lungă nu.
Cum raportezi descriptivele și normalitatea în APA 7
Descriptive: „Satisfacția în muncă a variat între 3.20 și 4.70 (M = 3.97, SD = 0.38, n = 30).” Normalitate: „Satisfacția în muncă nu s-a abătut semnificativ de la normalitate, Shapiro–Wilk W(30) = .978, p = .771 (z-asimetrie = −0.19, z-boltire = −0.61).” Pune toate variabilele într-un singur tabel APA, numește testul și spune ce ai făcut când o variabilă nu a trecut: o transformare, un test neparametric sau nimic, pentru că eșantionul era mare. Calculatorul scrie ambele propoziții; redenumește variabilele ca să sune ca studiul tău.
Un capitol de rezultate începe exact așa. Vezi o secțiune descriptivă și o secțiune de premise reale în demo-ul Interpretorului Capitolul 4.
Întrebări frecvente
Shapiro–Wilk spune p < .05, dar histograma arată bine. În ce am încredere?
Cu peste circa 50 de valori, Shapiro–Wilk detectează abateri prea mici ca să conteze pentru un test t sau ANOVA. Raportează testul, apoi bazează-te pe valorile z și pe histogramă, și spune asta. Exact asta face verdictul calculatorului.
Ce test de normalitate raportez?
Shapiro–Wilk, dacă facultatea nu cere Kolmogorov–Smirnov. Dacă raportezi K–S, precizează că este cu corecția Lilliefors, pentru că versiunea necorectată nu este validă când media și SD vin din eșantion.
Variabila mea este un total Likert. Se aplică normalitatea?
Totalurile de scală din mai mulți itemi se comportă suficient de aproape de scoruri continue ca verificările de mai sus să se aplice. Un singur item Likert nu; descrie-l cu frecvențe și mediană.
Numerele corespund cu SPSS?
Da: media, SD, SE, asimetria, boltirea și erorile lor standard corespund cu Descriptives; cuartilele cu implicitul din Explore; Shapiro–Wilk și K–S cu corecția Lilliefors cu tabelul Tests of Normality. Toate valorile sunt verificate față de scipy și statsmodels.