Data®Split file *Analize all cases, do not create groups®Ok

Затем:

Analize®Compare Means®Independent-Samples T Test… (в списке переменных выделить «age» и перенести ее в окно «Test Variables», переменную v_28 перенести в окно «Grouping Variable») ®Define Groups (определяем значения кодов для сравниваемых групп: Group1=2; Group2=4) ®Continue®Ok

В таблице 3 мы видим, что средний возраст в выделенных группах респондентов отличается примерно на 3 года (столбец Mean). Здесь же указано, что отдельные значения признака «возраст» примерно одинаково распределены вокруг среднего в обеих группах, поскольку их стандартные отклонения (Std. Deviation) и ошибки среднего (Std. Error of Mean) примерно равны.

Таблица 3

Однако окончательно судить о значимости возрастных отличий можно после анализа таблицы 3, где приводятся значения Теста Стьюдента на равенство средних (t-test for Equality of Means).

Значения критерия приводятся для двух случаев: в первом предполагается, что дисперсии признака «возраст» в обоих группах равны (Equal variances assumed), во втором, - что дисперсии не равны (Equal variances not assumed). Правильно выбрать нужное значение позволяет тест Ливиня, используемый для проверки равенства дисперсий (Levene's Test for Equality of Variances). Если уровень значимости (Sig.) меньше критического значения (0,05), то следует использовать t-тест с раздельными дисперсиями (Equal variances not assumed), если уровень значимости превышает критическое значение, то используется t-тест с объединенными дисперсиями (Equal variances assumed). В нашем примере Sig.=0,985, что значительно превышает критическое значение. Следовательно, нас интересует верхняя строчка таблицы 4. Значение t = 2,201 с высокой долей вероятности (Sig.=0,028) позволяет делать вывод о значимости возрастных отличий в выделенных группах респондентов, т.е. респонденты, высказавшие готовность голосовать за Иванова в среднем на три года старше, чем те, кто готов голосовать за Петрова.

Таблица 4

Дата добавления: 2015-07-18