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/ NetNews Usenet Archive 1992 #20 / NN_1992_20.iso / spool / bit / listserv / statl / 1498 < prev    next >
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Text File  |  1992-09-07  |  2.0 KB  |  43 lines
  1. Comments: Gated by NETNEWS@AUVM.AMERICAN.EDU
  2. Path: sparky!uunet!paladin.american.edu!auvm!GSUVM1.BITNET!QMDADJX
  3. Message-ID: <STAT-L%92090500463466@VM1.MCGILL.CA>
  4. Newsgroups: bit.listserv.stat-l
  5. Date:         Sat, 5 Sep 1992 00:45:44 EDT
  6. Sender:       "STATISTICAL CONSULTING" <STAT-L@MCGILL1.BITNET>
  7. From:         Alan Jordan <QMDADJX@GSUVM1.BITNET>
  8. Subject:      npar1way
  9. Lines: 32
  10.  
  11.  To Anyone:
  12.  
  13.  I recently collected some data from a sample of 261 university students
  14.  (Georgia State University).  Some of the questions had three levels
  15.  (yes/no/no opinion or did not answer), and some were likert scale
  16.  (strongly disagree to strongly agree).  I wanted to test if there were
  17.  a relationship between some demographic variables and the answers to
  18.  individual questions.  (ex. is there a difference by race to the question
  19.  "Do you agree with the smoking ban that prohibits smoking inside of the
  20.  university buildings?")  Since we had five categories of race and five
  21.  levels to the question, that would make 25 cells for a Chi-square test.
  22.  With 261 subjects we had 19 cells with expected frequencies below five.
  23.    I tried to do a Kruskall-Wallis test using Proc Npar1way in SAS.  I
  24.  got the reults of the median scores test, the Savage test, and the Van der
  25.  Waerden test as well.  I got some wildly different results from these tests.
  26.  At least one of the four tests found a "significant" difference among each
  27.  question by each demographic variable.  Nobody that I talked to was able to
  28.  explain to me what the diffference is between the Kruskall-Wallis, the Savage
  29.  scores test, and the Van Der Waerden test, so I just used the results of the
  30.  Kruskall-Wallis.
  31.        I have three questions:
  32.  
  33.     1.  Why should these tests give wildly different P values such as
  34.         P =< .007 in one test and P=<.17 on another?
  35.  
  36.     2.  What statistical or theoretical criteria should I use to determine
  37.         which test to believe?
  38.  
  39.     3.  Is there any such measure in any of these non-parametric tests that
  40.         would be equivelent to a Tukey or Scheffe post-hoc?
  41.  
  42.  Thanks in advance, Alan Jordan
  43.