home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ Cream of the Crop 1 / Cream of the Crop 1.iso / BUSINESS / STATHELP.ARJ / WATSTAT.HLP < prev    next >
Text File  |  1991-12-26  |  17KB  |  257 lines

  1. *DATA HELP
  2. Type the Number of your choice & Press the [ENTER] key.  Press [ESC] to
  3.  remove a Choice Box without registering a choice.  ESCaping from the first
  4.  Box will return you to the MAIN MENU; ESCaping from any other will return
  5.  you to the previous Choice Box and allow you to select a different option.
  6. *RANDOMNESS
  7. Type the Number of your choice & Press the [ENTER] key.
  8. Choose RANDOM SAMPLING if a definite random sampling scheme was used to draw
  9.  the sample from a pre-defined population.  The sampling scheme could be a
  10.  SIMPLE RANDOM SAMPLE, a SYSTEMATIC RANDOM SAMPLE, or a COMPLEX PROBABILITY
  11.  SAMPLE, such as a stratified random sample or a multi-stage cluster sample.
  12. Choose RANDOM ASSIGNMENT if cases were randomly divided into sub-groups, as
  13.  in a true experimental design or randomized clinical trial.  (If both
  14.  random sampling and random assignment were involved - a rare event - either
  15.  choice '1' or '2' may be selected at your option).
  16. Choose NON-RANDOM SAMPLING if no random process was used to generate the
  17.  sample and neither of the above options applies.  This choice would be
  18.  appropriate if cases represent a CONVENIENCE SAMPLE, AVAILABILITY SAMPLE,
  19.  QUOTA SAMPLE, or a whole POPULATION.  It is also appropriate for QUASI-
  20.  EXPERIMENTAL designs, where cases are divided into naturally occurring
  21.  groups or assigned to treatments according to judgmental criteria.
  22. *INDEPENDENCE
  23. Choose OPTION 1 if BOTH of the following conditions hold:
  24.  a) The analysis will divide the cases into sub-samples for comparison, but
  25.     there will be NO MATCHING of cases across sub-samples AND there was no
  26.     matching inherent in the procedure used to draw the sample.
  27.  b) Each case will be represented ONLY ONCE in the analysis: no before-after
  28.     or repeated measures will be involved.
  29. Choose OPTION 2 if the analysis will compare MATCHED SUB-SAMPLES, e.g.,
  30.  husbands vs. wives or people with & without a certain disease who are
  31.  matched on age and sex.  Choose OPTION 2 if each case will be represented
  32.  more than once in the analysis, as in a before-after, repeated measures, or
  33.  cross-over experiment.
  34. Choose OPTION 3 if the sample will not be split into sub-samples and no
  35.  between-group comparisons will be made.
  36. *QUESTION
  37. Type the Number of your choice & Press the [ENTER] key.
  38. Choose OPTION 1 if you're interested in describing the distribution of only
  39.  one variable AND no comparisons will be made between sub-samples.
  40. Choose OPTION 2 if you're interested in describing the association or
  41.  correlation between two or more variables AND no comparisons will be made
  42.  between sub-samples.
  43. Choose OPTION 3 if you're interested in describing or measuring differences
  44.  across two or more sub-samples.
  45. Choose OPTION 4 if you're interested in sub-sample differences (as in '3'),
  46.  but you also want to control or adjust for some extraneous variable(s) that
  47.  you have measured for the same cases.
  48. *COMPLEX
  49. Type the Number of your choice & Press the [ENTER] key.
  50. Choose OPTION 1 if you have only one variable to describe or summarize AND
  51.  no sub-sample comparisons are involved. [You MUST choose this option if you
  52.  chose "Univariate Analysis" in the previous Choice Box.]
  53. Choose OPTION 2 if exactly two variables will be used in the analysis.  Note
  54.  that each sub-sample breakdown counts as a variable.
  55. Choose OPTION 3 if three or more variables will be used in the analysis AND
  56.  only one of these will be designated as the DEPENDENT variable to be
  57.  explained or predicted by the other (independent) variables.
  58. Choose OPTION 4 if multiple variables will be used in the analysis AND two
  59.  or more of these will be designated as DEPENDENT variables to be explained
  60.  or predicted by the other (independent) variables.
  61. Choose OPTION 5 if multiple variables will be used in the analysis BUT no
  62.  variable(s) will be designated as DEPENDENT.  WATSTAT will assume that all
  63.  variables are INDEPENDENT variables.  [ NOTE: if you choose OPTION 5 here,
  64.  you should also choose "Not Applicable" on the next Choice Box, which
  65.  asks for more information about your DEPENDENT variable.]
  66. *DEP VAR.
  67.  [Levels of Measurement are defined near the end of this message in a
  68.   section labelled BASIC TERMS & CONCEPTS.  Scroll to that section if
  69.   you need a review of terminology.]
  70. Choose OPTION 1 if the dependent variable(s) is measured on a NOMINAL scale
  71.  AND if it would not be appropriate to dichotomize it.
  72. Choose OPTION 2 if the dependent variable(s) is in the form of RANKS or
  73.  if it is measured on an ORDINAL scale that could be transformed to ranks.
  74.  This option also assumes relatively few ties: as a rule of thumb, fewer
  75.  than half the cases should be tied on the dependent variable.
  76. Choose OPTION 3 if the dependent variable(s) is a set of 3 or more ORDINAL
  77.  categories, so that all cases in a given category are tied.  Choose this
  78.  option also if most but not all cases are tied.
  79. Choose OPTION 4 if the dependent variable(s) is measured on an INTERVAL
  80.  scale that produces either a continuous distribution or a distribution of
  81.  3 or more INTERVAL-LEVEL categories.
  82. Choose OPTION 5 if the dependent variable(s) is DICHOTOMOUS, irrespective of
  83.  its level of measurement.
  84. Choose OPTION 6, "Not Applicable", if no variable will be designated as a
  85.  dependent or "outcome" variable.  You will be asked to specify levels of
  86.  measurement for your variables in the next Choice Box.
  87.  
  88. ---------------------- BASIC TERMS & CONCEPTS ----------------------------
  89. Variables measured at the NOMINAL LEVEL identify differences between cases,
  90.  but assume no underlying hierarchy along which cases can be ordered from
  91.  "lowest" to "highest".  Examples of nominal variables: race and hair color.
  92.  (The special case of Dichotomous Nominal Variables is noted below.)
  93. Variables measured at the ORDINAL LEVEL identify differences between cases
  94.  in such a way that they can be ordered from "lowest" to "highest", but do
  95.  not specify how much lower or higher any case is relative to any other.
  96.  Examples of ordinal variables: class rank, tennis seeds, and the order
  97.  in which horses finish a race.
  98.  A "pure" ordinal variable distinguishes each case from every other so they
  99.  can be rank-ordered without any ties.  In practice, ties commonly occur,
  100.  and statisticians have devised ways to compensate for them.  If there are
  101.  relatively few ties simple adjustments to rank-order statistics usually
  102.  suffice, but when there many ties an alternative to rank-order procedures
  103.  may be needed.  Such alternatives are commonly used for "partially ordered"
  104.  scales, which arrange cases into a hierarchy of categories but make no
  105.  distinctions within categories.  With this sort of variable, every
  106.  case is tied with at least one other case.
  107. Variables measured at the INTERVAL LEVEL identify differences between cases
  108.  in such a way that they are not only ordered from lowest to highest but the
  109.  SIZE of their differences can be stated in terms of a UNIT OF MEASUREMENT.
  110.  Examples: Age measured in years and Income measured in dollars.
  111. DICHOTOMIES: If a variable divides cases into only two categories, it is
  112.  often legitimate to assign arbitrary scores to its categories, e.g., 0 & 1,
  113.  and treat it as an Interval Variable even if it was initially defined as a
  114.  Nominal or Ordinal Variable.
  115. *IND VAR.
  116.  [Levels of Measurement are defined near the end of this message in a
  117.   section labelled BASIC TERMS & CONCEPTS.  Scroll to that section if
  118.   you need a review of terminology.]
  119. Choose OPTION 1 if ALL independent variables are Nominal and it is not
  120.  appropriate to dichotomize all of them.
  121. Choose OPTION 2 if ALL independent variables are in the form of RANKS or if
  122.  they are measured on ORDINAL scales that could be transformed to ranks.
  123.  This option also assumes relatively few ties: as a rule of thumb, fewer
  124.  than half the cases should be tied on any independent variable.
  125. Choose OPTION 3 if ALL the independent variables are sets of 3 or more
  126.  ORDINAL categories, so that all cases in a given category are tied.
  127.  Choose this option also if, for all the independent variables, over half
  128.  of the cases are tied.
  129. Choose OPTION 4 if ALL the independent variables are measured on INTERVAL
  130.  scales.  Choose this option also if some or all the independent variables
  131.  are DICHOTOMIES, even if the dichotomies result from NOMINAL or ORDINAL
  132.  scales.
  133. Choose OPTION 5 if the independent variables consist of both NOMINAL and
  134.  ORDINAL scales.  This would be appropriate if each of the variables would
  135.  fit under OPTIONS 1, 2, OR 3.
  136. Choose OPTION 6 if some independent variables would fit under OPTION 4, but
  137.  others would best fit under OPTIONS 1, 2, OR 3.
  138.  
  139. ---------------------- BASIC TERMS & CONCEPTS ----------------------------
  140. Variables measured at the NOMINAL LEVEL identify differences between cases,
  141.  but assume no underlying hierarchy along which cases can be ordered from
  142.  "lowest" to "highest".  Examples of nominal variables: race and hair color.
  143.  (The special case of Dichotomous Nominal Variables is noted below.)
  144. Variables measured at the ORDINAL LEVEL identify differences between cases
  145.  in such a way that they can be ordered from "lowest" to "highest", but do
  146.  not specify how much lower or higher any case is relative to any other.
  147.  Examples of ordinal variables: class rank, tennis seeds, and the order
  148.  in which horses finish a race.
  149.  A "pure" ordinal variable distinguishes each case from every other so they
  150.  can be rank-ordered without any ties.  In practice, ties commonly occur,
  151.  and statisticians have devised ways to compensate for them.  If there are
  152.  relatively few ties simple adjustments to rank-order statistics usually
  153.  suffice, but when there many ties an alternative to rank-order procedures
  154.  may be needed.  Such alternatives are commonly used for "partially ordered"
  155.  scales, which arrange cases into a hierarchy of categories but make no
  156.  distinctions within categories.  With this sort of variable, every
  157.  case is tied with at least one other case.
  158. Variables measured at the INTERVAL LEVEL identify differences between cases
  159.  in such a way that they are not only ordered from lowest to highest but the
  160.  SIZE of their differences can be stated in terms of a UNIT OF MEASUREMENT.
  161.  Examples: Age measured in years and Income measured in dollars.
  162. DICHOTOMIES: If a variable divides cases into only two categories, it is
  163.  often legitimate to assign arbitrary scores to its categories, e.g., 0 & 1,
  164.  and treat it as an Interval Variable even if it was initially defined as a
  165.  Nominal or Ordinal Variable.
  166. *SIZE
  167. NUMBER OF CASES is the number of distinct "units" that make up the sample,
  168.  e.g., people or animals.  NB: If more than one observation is made on each
  169.  case, as in a before-after experiment, "Number of Cases" is not the same as
  170.  "Number of Observations."  If you do not know the exact N of Cases, use a
  171.  best-guess estimate.  Allowed range is 3 to 9999.  If sample size is 10,000
  172.  or over, enter "9999."  [WATSTAT uses N of Cases in deciding on procedures
  173.  to recommend and in deciding when to warn you about potential limitations.]
  174. *N-OF-COMP-VARS
  175. What you enter here depends on the Analytical Focus you specified in Box 3.
  176.    ---------------------------------------------------------------------
  177. If you chose "Univariate Analysis" as your Analytical Focus in Box 3,
  178.  simply enter '1' here.
  179. If you chose "Association Between Variables" in Box 3, enter the number of
  180.  INDEPENDENT VARIABLES you wish to use in your analysis.  The ALLOWED RANGE
  181.  of values you can enter is 1 thru 20.  Enter '1' for a Bivariate Analysis
  182.  and '2' or more for a Multivariate analysis.  Use the maximum '20' if you
  183.  have over 20 Independent variables.
  184. If you chose "Sub-Sample Differences" as your Analytical Focus in Box 3,
  185.  enter the number of COMPARISON VARIABLES, as explained below.
  186.  "COMPARISON VARIABLE" is WATSTAT's name for a variable whose function is to
  187.  identify Sub-Samples to be compared.  It is really an Independent variable,
  188.  and may have any level of measurement.  BUT due to its special function it
  189.  is always treated as a set of Nominal categories.  E.G., 'sex' would be
  190.  a Comparison Variable if you compared the average memory-test scores of men
  191.  and women.  If you also divided the sample into age groups, in order to
  192.  assess age-by-sex differences, 'age' would be a second Comparison Variable.
  193.  The ALLOWED RANGE of values you may enter is 1 thru 20.  At least one
  194.  Comparison Variable is implied if you chose "Sub-sample Differences " in
  195.  Box 3.  Use the maximum '20' if you have over 20, but note that such a
  196.  large No. of Comparison Variables may be unrealistic.  [DON'T CONFUSE the
  197.  No. of Comparison Variables with "No. of Categories" of those variables.]
  198. *SUBSAMPLE
  199. What you enter here depends on the Analytical Focus you specified in Box 3.
  200.    ---------------------------------------------------------------------
  201. If you chose "Sub-Sample Differences" as your Analytical Focus in Box 3,
  202.  AND you specified the No. of Comparison Variables in this Box, you must
  203.  now tell WATSTAT how many Sub-Samples you wish to compare.  The ALLOWED
  204.  RANGE of values you can enter is 2 thru 99, BUT you must have at least 2
  205.  Sub-samples for each Comparison Variable you counted previously.  Enter the
  206.  maximum '99' if you have 100 or more Sub-samples.  Be sure to count ALL the
  207.  sub-samples.  E.G., if comparisons are to be made by sex (2 categories) and
  208.  age (5 categories), you'd enter '10' as the No. of Sub-Samples.  Likewise,
  209.  for experiments with multiple treatment factors, count EACH COMBINATION of
  210.  treatments & treatment levels as a separate sub-sample.  NB: For this item,
  211.  "Sub-samples" are GROUPS of CASES OR OBSERVATIONS, so you should also count
  212.  Before-After observations and other "repeated measures" as sub-samples, even
  213.  though the same cases are involved.]
  214. If you chose "Univariate" or "Association Between Variables" in Box 3, AND
  215.  IF you chose "Nominal," "Partially Ordered," or "Mixed: Nominal & Ordinal"
  216.  levels of measurement Box 6, enter the TOTAL NUMBER OF CATEGORIES for all
  217.  Nominal and "Partially Ordered" INDEPENDENT variables COMBINED.  Don't
  218.  count categories for Dependent variables nor for Independents that are
  219.  "True" Ordinal or Interval variables, even if the latter are grouped.
  220.  The ALLOWED RANGE of values you can enter is 0 thru 99.  [Enter '0' if all
  221.  Independent variables are measured at the Interval and/or 'True' Ordinal
  222.  levels.  Use '99' if you have 100 or more Categories.]  Be sure to count
  223.  ALL Categories; e.g., if data will be cross-tabulated by sex (2 categories)
  224.  and age (5 categories), enter '10' as the No. of Categories.
  225. *MENU HELP
  226. [This message has 9 lines: keep scrolling down to read all of it]
  227. You can Select from the Menu in either of two ways: 1) use the    arrow keys
  228.  to highlight a choice and then press [ENTER], or 2) simply type the Number
  229.  of your desired choice.  Watch the Message Line at the bottom of the
  230.  screen for usage information.  Whenever it says "[F1] for Help" you can
  231.  Press [F1] to bring up a Help Window like this.  Always scroll down with
  232.  the [ ] key until no new lines appear in a Help Window.  [More  ]
  233. When a Help Window is displayed, press [ALT] and [F1] together to expand it
  234.  to full-screen size: this spares you from scrolling through longer help
  235.  messages.  To shrink a full-screen Help Window, press [ALT] & [F1] again.
  236. *RUNIT
  237. Choose this item if you're ready to start running WATSTAT.  The first of a
  238.  series of 'Choice Boxes' will pop onto the screen.
  239. Press [F1] now if you need help in using the Menu, [ESC] to return to it.
  240. *TUTOR
  241. Choose this option if you're new to WATSTAT.  It explains how WATSTAT works
  242.  and how to run it.  It also explains how WATSTAT results should be used.
  243. Press [F1] now if you need help in using the Menu, [ESC] to return to it.
  244. *SOUND
  245. WATSTAT makes a 'trill' sound to alert you when a new Choice Box is popped
  246.  onto the screen.  Choose SOUND from the menu if you wish to turn the trill
  247.  sound ON or OFF.  [WATSTAT also beeps if you make an error, but this sound
  248.  this sound can't be turned off.]  Press [F1] now if you need help in using
  249.  the Menu; press [ESC] to return to the Menu.
  250. *QUITIT
  251. Choose QUIT to terminate WATSTAT and exit to DOS.  A window will pop onto
  252.  the screen and ask for confirmation.  All prior work is erased on exit.
  253. Press [F1] now if you need help in using the Menu, [ESC] to return to it.
  254. *COPYRIGHT
  255.  COPYRIGHT 1991 BY HAWKEYE SOFTWORKS, 300 GOLFVIEW AVE., IOWA CITY, IA, 52246
  256. 
  257.