Salve a tutti. Ho un dubbio teorico circa l'analisi che sto conducendo e che consiste nel confrontare i punteggi ottenuti da due gruppi indipendenti (n=107, gruppo A=64 gruppo B=43).
Il questionario in questione è rinvenibile a questo link: http://www.linq.org.uk/LINQscoring.htm
Si tratta di un questionario validato a livello internazionale e nella pagina è disponibile la versione in italiano. I punteggi parziali e totali sono variabili discrete.
Il mio problema è quale test utilizzare per confrontare le medie del punteggio?
Il dubbio sorge dal fatto che non mi è chiaro se considerare la scala come una Likert, e pertanto considerare i dati come ordinali, sebbene ogni dominio del questionario non abbia lo stesso range, nè tantomeno le risposte a ciascuna domanda sono identiche in termini qualitativi, come una Likert "pura" (mai - ogni tanto - sempre), ma fanno corrispondere un valore numerico ad una risposta X.
Ho ricercato molto, ed ciò che è emerso è una grande confusione, perché i pareri sono discordanti e alcuni tendono a trattare scale del genere come se fossero variabili continue, altri come ordinali.
Ho testato sia la normalità (Saphiro-Wilk) sia l'analisi delle varianze nei due gruppi (Levene) per quel che riguarda il punteggio totale al LINQ, ed in ambedue i casi non posso rifiutare l'ipotesi nulla di normalità e uguaglianza della varianza.
Ricercando in vari studi  su analisi di questionari simili a quello che sto utilizzando, e ciò che è emerso è che alcuni autori utilizzano il t Student, altri il Mann Whitney.
La mia domanda a questo punto è: qual è più corretto utilizzare?

Ringrazio chiunque voglia e possa aiutarmi.

Visualizzazioni: 37

Risposte a questa discussione

Ciao...considera che il t-test a differenza del Mann Whitney è un test parametrico perciò ha bisogno di alcune ipotesi tra cui una abbastanza forte e cioè l'assunzione di una distribuzione normale...anche io per un lavoro ho dovuto confrontare alcune variabili prese da un questionario con scala ordinale..e ho trovato molto utili e soddisfacenti i test non parametrici di Friedman e di Wilcoxon..se poi credi che sia più opportuno un confronto di medie io comunque ti consiglio il Mann Whitney.. Buon lavoro

Ciao Marco, in primis grazie per avermi risposto!
Appunto il mio dubbio nasceva proprio sulla natura del test da applicare, se parametrico o meno.
Nel mio caso specifico le variabili dipendenti (i.e. Punteggio totale e punteggi parziali del questionario) rispondono a tutte le assunzioni necessarie per il t - test, fra cui distribuzione normale fra i due gruppi (testata con Shapiro-W), omoschedasticità (Levene e Sd Test). Pertanto tenendo in considerazione solo i requisiti necessari all'applicazione dello Student, ipoteticamente, sarebbe lecito usare il t - test.
Il mio dubbio nasceva più che altro sulla natura della variabile, e cioè il fatto che si tratti di un punteggio attribuito a risposte, e pertanto se considerare corretta un'analisi parametrica o preferire una non parametrica.
Nei testi e in vari lavori le opinioni sono discordanti, per il semplice fatto che alcuni sostengono che la "distanza" tra i valori attribuiti alle varie opzioni di una risposta lo "0" e l' "1" attribuito a due risposte differenti non è identico alla distanza tra il valore "1" e "2" (spero di esser riuscita a spiegare cosa intendo dire). Allo stesso modo, la variabile punteggio non è chiaramente una variabile continua, poichè non può assumere tutti i valori compresi tra 0 e 1, restituendo solo punteggi secchi.
Detto ciò, in conclusione, sarebbe lecito usare il t-test o no?
grazie ancora per l'enorme disponibilità.

Ciao Elda,

una risposta "breve-breve".

La mia opinione è che, se in letteratura si usano entrambi i metodi (parametrico e non parametrico), se temi di fare "brutta figura" puoi provarli entrambi e vedere se danno risultati "simili". Se sì, allora puoi dire che hai provato entrambi i metodi e dire che entrambi confermano i risultati.

Considera che, se non ricordo male, Mann-Whitney richiede che la distribuzione entro gruppi dei punteggi sia all'incirca la stessa a meno delle mediane, che sono i valori che vengono confrontati (a differenza del test t, dove vengono confrontate le medie). Il test t nella versione di Welch, inoltre, non richiede necessariamente che le varianze siano simili.

Inoltre, il test t in generale risulta piuttosto robusto rispetto alle condizioni di applicabilità per il teorema limite centrale: anche se i valori singoli non sono gaussiani, è molto probabile (con numerosità sufficientemente grandi) che le medie campionarie siano comunque descritte bene da una distribuzione gaussiana, e questo dovrebbe essere sufficiente per l'applicazione del test t.

Infine, i test di Friedman e di Wicoxon, che io ricordi, si applicano ai casi di misurazioni dipendenti; se questo è il tuo caso allora devi considerare in effetti l'uso di questi test e non di Mann-Whitney.

Ciao

Enrico 

RSS

Social

 

Gruppi

© 2017   Creato da Duccio Schiavon.   Tecnologia

Badge  |  Segnala un problema  |  Politica sulla privacy  |  Termini del servizio