Journal article Open Access

A method of statistical analysis in the field of sports science when assumptions of parametric tests are not violated

Sandurska, Elżbieta; Szulc, Aleksandra

Sandurska Elżbieta, Szulc Aleksandra. A method of statistical analysis in the field of sports science when assumptions of parametric tests are not violated. Journal of Education Health and Sport. 2016;6(13):275-287. eISSN 2391-8306.

DOI http://dx.doi.org/10.5281/zenodo.293762

http://ojs.ukw.edu.pl/index.php/johs/article/view/4278

 

 

The journal has had 7 points in Ministry of Science and Higher Education parametric evaluation. Part B item 754 (09.12.2016).

754 Journal of Education, Health and Sport eISSN 2391-8306 7

© The Author (s) 2016;

This article is published with open access at Licensee Open Journal Systems of Kazimierz Wielki University in Bydgoszcz, Poland

Open Access. This article is distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Noncommercial License which permits any noncommercial use, distribution, and reproduction in any medium,

provided the original author(s) and source are credited. This is an open access article licensed under the terms of the Creative Commons Attribution Non Commercial License

(http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/) which permits unrestricted, non commercial use, distribution and reproduction in any medium, provided the work is properly cited.

This is an open access article licensed under the terms of the Creative Commons Attribution Non Commercial License (http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/) which permits unrestricted, non commercial

use, distribution and reproduction in any medium, provided the work is properly cited.

The authors declare that there is no conflict of interests regarding the publication of this paper.

Received: 05.12.2016. Revised 20.12.2016. Accepted: 31.12.2016.

 

Metoda przeprowadzania analizy statystycznej w przypadku niespełnienia założeń testów parametrycznych, w kontekście badań z obszaru kultury fizycznej

 

A method of statistical analysis in the field of sports science when assumptions of parametric tests are not violated

 

 

Elżbieta Sandurska1, Aleksandra Szulc2

1Katedra Genetyki, Instytut Biologii Eksperymentalnej, Uniwersytet Kazimierza Wielkiego Chodkiewicza 30, 85-064 Bydgoszcz, Polska, ekoral@ukw.edu.pl

1Department of Genetics, Institute of Experimental Biology, Kazimierz Wielki University, Chodkiewicza 30, 85-064 Bydgoszcz, Poland, ekoral@ukw.edu.pl

2Wydział Zarzadzania i Ekonomii, Politechnika Gdańska, Gdańsk, Polska

2Faculty of Management and Economics, Gdansk University of Technology, Gdansk, Poland

 

 

Streszczenie

Wprowadzenie: Duża gama programów statystycznych pozwala na wykonywanie skomplikowanych analiz w prosty sposób, co powoduje, że autorzy artykułów chętnie wykonują obliczenia samodzielnie, bez zagłębiania się w szczegóły dotyczące wymogów i założeń stosowania odpowiednich testów. Takie powierzchowne podejście do analizy statystycznej prowadzić jednak może do błędnych wyników i niewłaściwych wniosków dotyczących badanego problemu.

Cel pracy: Omówienie problemów związanych z niespełnieniem założeń testów parametrycznych: testu  t-Studenta oraz jednoczynnikowej analizy wariancji ANOVA, często używanych w badaniach biometrycznych z zakresu sportu, oraz wskazanie metod postępowania w przypadku braku ich spełnienia.

Skrócony opis stanu wiedzy: Test t-Studenta oraz ANOVA są testami parametrycznymi, w związku z tym wymagają założeń, m.in. normalności rozkładów oraz jednorodności wariancji w każdej grupie. W przypadku, gdy założenia nie są spełnione, pierwotna konstrukcja testu zostaje zachwiana, a wynik może być zafałszowany. Prostą metodą na ustabilizowanie wariancji oraz znormalizowanie danych jest transformacja ich przy pomocy przekształceń. W przypadku, gdy takie działania zawodzą, dobrą alternatywą są testy nieparametryczne, np. Manna-Whitneya, Kruskala-Wallisa czy kolejności par Wilcoxona.

Podsumowanie: Weryfikacja założeń testów parametrycznych pozwala na właściwy dobór narzędzi statystycznych, co jest podstawą prawidłowego przeprowadzenia analizy statystycznej. Stosując kilka prostych zasad, analiza prawidłowości pojawiających się w sporcie sprowadza się do pewnego, łatwo dającego się wdrożyć, schematu postępowania.

Słowa kluczowe: test t-Studenta, jednoczynnikowa analiza wariancji, przekształcenia matematyczne, statystyka, testy nieparametryczne

 

Abstract

Introduction: Application of statistical software typically does not require extensive statistical knowledge, allowing to easily perform even complex analyses. Consequently, test selection criteria and important assumptions may be easily overlooked or given insufficient consideration. In such cases, the results may likely lead to wrong conclusions.

Aim: To discuss issues related to assumption violations in the case of Student's t-test and one-way ANOVA, two parametric tests frequently used in the field of sports science, and to recommend solutions.

Description of the state of knowledge: Student's t-test and ANOVA are parametric tests, and therefore some of the assumptions that need to be satisfied include normal distribution of the data and homogeneity of variances in groups. If the assumptions are violated, the original design of the test is impaired, and the test may then be compromised giving spurious results. A simple method to normalize the data and to stabilize the variance is to use transformations. If such approach fails, a good alternative to consider is a nonparametric test, such as Mann-Whitney, the Kruskal-Wallis or Wilcoxon signed-rank tests.

Summary: Thorough verification of the parametric tests assumptions allows for correct selection of statistical tools, which is the basis of well-grounded statistical analysis. With a few simple rules, testing patterns in the data characteristic for the study of sports science comes down to a straightforward procedure.

Files (816.1 kB)
Name Size
4278.pdf
md5:61fd3bd3f23c0e5116a19fb736228414
816.1 kB Download
7
3
views
downloads
All versions This version
Views 77
Downloads 33
Data volume 2.4 MB2.4 MB
Unique views 55
Unique downloads 33

Share

Cite as