Alegerea testului statistic potrivit este esențială pentru validitatea unei cercetări. Acest ghid complet explică pas cu pas cum să alegi corect între testele parametrice și neparametrice în funcție de tipul de variabilă, obiectivul cercetării și condițiile de aplicare.

Succesul unei analize statistice nu depinde doar de colectarea corectă a datelor, ci și de alegerea adecvată a testului statistic. O decizie greșită în această etapă poate conduce la concluzii eronate și poate compromite întreaga validitate a studiului. Acest ghid este conceput pentru cercetători, doctoranzi, studenți și masteranzi care doresc să înțeleagă logica din spatele procesului de selecție a testului statistic, precum și diferențele dintre testele parametrice și cele neparametrice.

1. Clasificarea variabilelor – primul pas în alegerea testului statistic

Primul pas esențial în alegerea testului statistic corect este clasificarea variabilelor. Tipul de variabilă determină ce metode pot fi aplicate și ce presupuneri trebuie verificate.

📊 Tipuri de variabile:
– Nominale: categorii fără ordine (ex.: sex, grupa sanguină)
– Ordinale: categorii ordonate, dar fără distanțe egale între ele (ex.: nivel de satisfacție)
– Interval: valori numerice cu distanțe egale, dar fără zero absolut (ex.: temperatura în °C)
– Raport: valori numerice cu zero absolut (ex.: greutate, vârstă, venit)

2. Test parametric vs neparametric – diferențe fundamentale

Testele statistice pot fi împărțite în două mari categorii: parametrice și neparametrice. Alegerea între ele depinde de distribuția datelor, de scala variabilelor și de respectarea ipotezelor.

✅ Testele parametrice – se bazează pe presupuneri privind distribuția datelor (de obicei normală) și sunt mai puternice statistic.
Exemple: t-test, ANOVA, regresie liniară.

✅ Testele neparametrice – nu presupun distribuții specifice și pot fi folosite pentru date ordinale sau nominale.
Exemple: Mann-Whitney U, Kruskal-Wallis, Chi-square.

3. Pași practici în alegerea testului statistic

Alegerea testului statistic potrivit poate fi rezumată într-o succesiune logică de întrebări. Parcurgerea acestor pași reduce semnificativ riscul de a aplica un test greșit.

🔍 Pasul 1: Definește clar obiectivul analizei – compari medii, proporții sau relații?
🔍 Pasul 2: Identifică tipul de variabilă dependentă și independentă.
🔍 Pasul 3: Verifică ipotezele testului – normalitate, omogenitatea varianțelor, independența observațiilor.
🔍 Pasul 4: Alege între test parametric și neparametric în funcție de îndeplinirea ipotezelor.
🔍 Pasul 5: Interpretează rezultatele în context, nu doar pe baza valorii p.

4. Tabel sinoptic: alegerea testului în funcție de variabile și scop

Mai jos este un tabel orientativ care poate ghida rapid selecția testului potrivit în funcție de obiectiv și tipurile de variabile:

5. Exemple aplicate – alegerea testului pas cu pas

📌 Exemplul 1: Compararea nivelului de anxietate între bărbați și femei
– Variabilă dependentă: scor de anxietate (interval)
– Variabilă independentă: sex (nominal, 2 grupuri)
– Pași: Verificăm normalitatea → dacă este îndeplinită → t-test independent; dacă nu → Mann-Whitney U.

📌 Exemplul 2: Eficiența a trei tipuri de tratament
– Variabilă dependentă: scor simptomatic (interval)
– Variabilă independentă: tip tratament (nominal, 3 grupuri)
– Pași: Verificăm normalitatea și varianțele → dacă sunt îndeplinite → ANOVA; altfel → Kruskal-Wallis.

📌 Exemplul 3: Relația dintre nivelul de stres și numărul de ore de somn
– Două variabile continue → dacă sunt normale → Pearson; dacă nu → Spearman.

Concluzie

Alegerea testului statistic potrivit este o decizie critică în orice cercetare științifică. Ea depinde de tipul variabilelor, obiectivul analizei și respectarea ipotezelor parametrice. O abordare sistematică, bazată pe înțelegerea profundă a conceptelor statistice, reduce riscul de erori și crește validitatea concluziilor.

Întrebări frecvente (FAQ)

1. Ce se întâmplă dacă datele mele nu sunt distribuite normal?
Poți utiliza un test neparametric, care nu are această presupunere, cum ar fi Mann-Whitney sau Kruskal-Wallis.

2. Este greșit să aplic un test parametric pe date ordinale?
Da, dar rezultatele pot fi înșelătoare. Pentru date ordinale sunt mai potrivite testele neparametrice.

3. Cât de importantă este mărimea eșantionului în alegerea testului?
Foarte importantă – testele parametrice au nevoie de eșantioane mai mari pentru a respecta ipotezele și pentru a avea putere statistică adecvată.

4. Pot folosi testele neparametrice și dacă datele sunt normale?
Da, însă testele parametrice sunt de obicei mai puternice și mai sensibile.

Bibliografie

Field, A. (2018). *Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics* (5th ed.). Sage.
Pallant, J. (2020). *SPSS Survival Manual* (7th ed.). McGraw-Hill.
Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S. (2019). *Using Multivariate Statistics* (7th ed.). Pearson.
Cohen, J. (1992). A power primer. *Psychological Bulletin, 112*(1), 155–159.