Home | Contact Us | FAQ | Search & Site Map | Link to Us
Sign In | Join | Other 45 Sites in Network
Home
Discussion Groups
Mathematics
General TopicsResearchOperations ResearchStatisticsMathematical LogicNumerical AnalysisUndergraduate MathAlgebra HelpRecreational Math
Math Software
MapleMathematicaMATLABScilabSASSPSS

Math Forum / Math Software / SPSS / March 2010



Tip: Looking for answers? Try searching our database.

HELP ME, please... How to introduce a set of data and perform     Kruskal-Wallis

Thread view: 
Enable EMail Alerts  Start New Thread
Thread rating: 
carista maldeño - 05 Mar 2010 12:50 GMT
Hi! I have never used SPSS before because I didn´t have to make
statisics. Now thinks changed and I am fighting with a sample of data
and cannot find the solucio... Could somebody tell me how to perform
the  Kruskal–Wallis test with the following set of data. I even cannot
introduce them into SPSS, e.g. instead of S10, S11, etc. appear S1...
I hope somebody can help me... I would like to find out if there is
any significant difference witin th variables an between them. The
answers are on a Likert scale:
0 - incorrect answer, 1 - "less incorrect" answer, 0 - I don´t know,
1- "less correct" answer, 2 - corret answer

ID    Group    Item    Condition    Answer
S1    G1    P1    C1    4
S1    G1    P2    C1    4
S1    G1    P3    C2    4
S1    G1    P4    C2    3
S1    G1    P5    C2    0
S1    G1    P6    C3    0
S1    G1    P7    C3    1
S1    G1    P8    C3    0
S1    G1    P9    C4    0
S1    G1    P10    C4    0
S1    G1    P11    C5    0
S1    G1    P12    C5    0
S2    G1    P1    C1    4
S2    G1    P2    C1    4
S2    G1    P3    C2    4
S2    G1    P4    C2    4
S2    G1    P5    C2    1
S2    G1    P6    C3    0
S2    G1    P7    C3    1
S2    G1    P8    C3    0
S2    G1    P9    C4    0
S2    G1    P10    C4    1
S2    G1    P11    C5    0
S2    G1    P12    C5    1
S3    G1    P1    C1    4
S3    G1    P2    C1    3
S3    G1    P3    C2    4
S3    G1    P4    C2    4
S3    G1    P5    C2    4
S3    G1    P6    C3    1
S3    G1    P7    C3    0
S3    G1    P8    C3    0
S3    G1    P9    C4    1
S3    G1    P10    C4    1
S3    G1    P11    C5    4
S3    G1    P12    C5    3
S4    G1    P1    C1    4
S4    G1    P2    C1    3
S4    G1    P3    C2    4
S4    G1    P4    C2    3
S4    G1    P5    C2    4
S4    G1    P6    C3    0
S4    G1    P7    C3    1
S4    G1    P8    C3    1
S4    G1    P9    C4    0
S4    G1    P10    C4    1
S4    G1    P11    C5    0
S4    G1    P12    C5    1
S5    G1    P1    C1    3
S5    G1    P2    C1    4
S5    G1    P3    C2    1
S5    G1    P4    C2    3
S5    G1    P5    C2    3
S5    G1    P6    C3    0
S5    G1    P7    C3    0
S5    G1    P8    C3    0
S5    G1    P9    C4    0
S5    G1    P10    C4    0
S5    G1    P11    C5    3
S5    G1    P12    C5    1
S6    G1    P1    C1    3
S6    G1    P2    C1    4
S6    G1    P3    C2    4
S6    G1    P4    C2    4
S6    G1    P5    C2    3
S6    G1    P6    C3    0
S6    G1    P7    C3    0
S6    G1    P8    C3    1
S6    G1    P9    C4    1
S6    G1    P10    C4    1
S6    G1    P11    C5    0
S6    G1    P12    C5    1
S7    G1    P1    C1    4
S7    G1    P2    C1    4
S7    G1    P3    C2    3
S7    G1    P4    C2    1
S7    G1    P5    C2    2
S7    G1    P6    C3    0
S7    G1    P7    C3    0
S7    G1    P8    C3    0
S7    G1    P9    C4    0
S7    G1    P10    C4    1
S7    G1    P11    C5    1
S7    G1    P12    C5    0
S8    G1    P1    C1    4
S8    G1    P2    C1    3
S8    G1    P3    C2    4
S8    G1    P4    C2    4
S8    G1    P5    C2    4
S8    G1    P6    C3    1
S8    G1    P7    C3    0
S8    G1    P8    C3    0
S8    G1    P9    C4    3
S8    G1    P10    C4    4
S8    G1    P11    C5    0
S8    G1    P12    C5    4
S9    G1    P1    C1    4
S9    G1    P2    C1    4
S9    G1    P3    C2    4
S9    G1    P4    C2    3
S9    G1    P5    C2    3
S9    G1    P6    C3    3
S9    G1    P7    C3    0
S9    G1    P8    C3    1
S9    G1    P9    C4    1
S9    G1    P10    C4    0
S9    G1    P11    C5    1
S9    G1    P12    C5    0
S10    G1    P1    C1    4
S10    G1    P2    C1    4
S10    G1    P3    C2    3
S10    G1    P4    C2    4
S10    G1    P5    C2    3
S10    G1    P6    C3    0
S10    G1    P7    C3    0
S10    G1    P8    C3    0
S10    G1    P9    C4    0
S10    G1    P10    C4    1
S10    G1    P11    C5    4
S10    G1    P12    C5    4
S11    G2    P1    C1    4
S11    G2    P2    C1    4
S11    G2    P3    C2    4
S11    G2    P4    C2    3
S11    G2    P5    C2    1
S11    G2    P6    C3    2
S11    G2    P7    C3    0
S11    G2    P8    C3    0
S11    G2    P9    C4    0
S11    G2    P10    C4    1
S11    G2    P11    C5    3
S11    G2    P12    C5    0
S12    G2    P1    C1    4
S12    G2    P2    C1    4
S12    G2    P3    C2    4
S12    G2    P4    C2    4
S12    G2    P5    C2    3
S12    G2    P6    C3    3
S12    G2    P7    C3    4
S12    G2    P8    C3    3
S12    G2    P9    C4    1
S12    G2    P10    C4    0
S12    G2    P11    C5    4
S12    G2    P12    C5    3
S13    G2    P1    C1    4
S13    G2    P2    C1    4
S13    G2    P3    C2    4
S13    G2    P4    C2    4
S13    G2    P5    C2    3
S13    G2    P6    C3    0
S13    G2    P7    C3    4
S13    G2    P8    C3    3
S13    G2    P9    C4    0
S13    G2    P10    C4    3
S13    G2    P11    C5    0
S13    G2    P12    C5    0
S14    G2    P1    C1    4
S14    G2    P2    C1    3
S14    G2    P3    C2    2
S14    G2    P4    C2    3
S14    G2    P5    C2    3
S14    G2    P6    C3    0
S14    G2    P7    C3    1
S14    G2    P8    C3    0
S14    G2    P9    C4    3
S14    G2    P10    C4    4
S14    G2    P11    C5    0
S14    G2    P12    C5    1
S15    G2    P1    C1    4
S15    G2    P2    C1    4
S15    G2    P3    C2    3
S15    G2    P4    C2    4
S15    G2    P5    C2    3
S15    G2    P6    C3    0
S15    G2    P7    C3    0
S15    G2    P8    C3    0
S15    G2    P9    C4    0
S15    G2    P10    C4    3
S15    G2    P11    C5    1
S15    G2    P12    C5    0
S16    G2    P1    C1    4
S16    G2    P2    C1    4
S16    G2    P3    C2    3
S16    G2    P4    C2    2
S16    G2    P5    C2    3
S16    G2    P6    C3    0
S16    G2    P7    C3    0
S16    G2    P8    C3    1
S16    G2    P9    C4    4
S16    G2    P10    C4    3
S16    G2    P11    C5    4
S16    G2    P12    C5    4
S17    G2    P1    C1    4
S17    G2    P2    C1    4
S17    G2    P3    C2    4
S17    G2    P4    C2    3
S17    G2    P5    C2    4
S17    G2    P6    C3    0
S17    G2    P7    C3    1
S17    G2    P8    C3    1
S17    G2    P9    C4    3
S17    G2    P10    C4    1
S17    G2    P11    C5    3
S17    G2    P12    C5    1
S18    G2    P1    C1    4
S18    G2    P2    C1    3
S18    G2    P3    C2    3
S18    G2    P4    C2    3
S18    G2    P5    C2    1
S18    G2    P6    C3    0
S18    G2    P7    C3    0
S18    G2    P8    C3    0
S18    G2    P9    C4    1
S18    G2    P10    C4    3
S18    G2    P11    C5    4
S18    G2    P12    C5    4
S19    G2    P1    C1    4
S19    G2    P2    C1    4
S19    G2    P3    C2    4
S19    G2    P4    C2    4
S19    G2    P5    C2    4
S19    G2    P6    C3    0
S19    G2    P7    C3    0
S19    G2    P8    C3    0
S19    G2    P9    C4    0
S19    G2    P10    C4    1
S19    G2    P11    C5    4
S19    G2    P12    C5    4
S20    G2    P1    C1    4
S20    G2    P2    C1    0
S20    G2    P3    C2    4
S20    G2    P4    C2    4
S20    G2    P5    C2    4
S20    G2    P6    C3    1
S20    G2    P7    C3    0
S20    G2    P8    C3    1
S20    G2    P9    C4    0
S20    G2    P10    C4    3
S20    G2    P11    C5    2
S20    G2    P12    C5    4
S21    G3    P1    C1    4
S21    G3    P2    C1    4
S21    G3    P3    C2    4
S21    G3    P4    C2    4
S21    G3    P5    C2    3
S21    G3    P6    C3    1
S21    G3    P7    C3    0
S21    G3    P8    C3    0
S21    G3    P9    C4    4
S21    G3    P10    C4    4
S21    G3    P11    C5    0
S21    G3    P12    C5    0
S22    G3    P1    C1    4
S22    G3    P2    C1    4
S22    G3    P3    C2    4
S22    G3    P4    C2    1
S22    G3    P5    C2    0
S22    G3    P6    C3    1
S22    G3    P7    C3    0
S22    G3    P8    C3    0
S22    G3    P9    C4    1
S22    G3    P10    C4    2
S22    G3    P11    C5    4
S22    G3    P12    C5    4
S23    G3    P1    C1    4
S23    G3    P2    C1    4
S23    G3    P3    C2    4
S23    G3    P4    C2    4
S23    G3    P5    C2    4
S23    G3    P6    C3    0
S23    G3    P7    C3    0
S23    G3    P8    C3    1
S23    G3    P9    C4    1
S23    G3    P10    C4    0
S23    G3    P11    C5    1
S23    G3    P12    C5    1
S24    G3    P1    C1    4
S24    G3    P2    C1    4
S24    G3    P3    C2    3
S24    G3    P4    C2    4
S24    G3    P5    C2    1
S24    G3    P6    C3    1
S24    G3    P7    C3    0
S24    G3    P8    C3    0
S24    G3    P9    C4    3
S24    G3    P10    C4    4
S24    G3    P11    C5    3
S24    G3    P12    C5    3
S25    G3    P1    C1    4
S25    G3    P2    C1    4
S25    G3    P3    C2    4
S25    G3    P4    C2    4
S25    G3    P5    C2    4
S25    G3    P6    C3    0
S25    G3    P7    C3    0
S25    G3    P8    C3    0
S25    G3    P9    C4    4
S25    G3    P10    C4    3
S25    G3    P11    C5    4
S25    G3    P12    C5    0
S26    G3    P1    C1    4
S26    G3    P2    C1    4
S26    G3    P3    C2    3
S26    G3    P4    C2    4
S26    G3    P5    C2    4
S26    G3    P6    C3    1
S26    G3    P7    C3    0
S26    G3    P8    C3    1
S26    G3    P9    C4    0
S26    G3    P10    C4    2
S26    G3    P11    C5    4
S26    G3    P12    C5    4
S27    G3    P1    C1    4
S27    G3    P2    C1    4
S27    G3    P3    C2    4
S27    G3    P4    C2    3
S27    G3    P5    C2    4
S27    G3    P6    C3    0
S27    G3    P7    C3    0
S27    G3    P8    C3    1
S27    G3    P9    C4    3
S27    G3    P10    C4    3
S27    G3    P11    C5    4
S27    G3    P12    C5    3
S28    G3    P1    C1    4
S28    G3    P2    C1    4
S28    G3    P3    C2    3
S28    G3    P4    C2    4
S28    G3    P5    C2    4
S28    G3    P6    C3    0
S28    G3    P7    C3    0
S28    G3    P8    C3    0
S28    G3    P9    C4    0
S28    G3    P10    C4    0
S28    G3    P11    C5    3
S28    G3    P12    C5    4
S29    G3    P1    C1    4
S29    G3    P2    C1    4
S29    G3    P3    C2    4
S29    G3    P4    C2    3
S29    G3    P5    C2    4
S29    G3    P6    C3    0
S29    G3    P7    C3    4
S29    G3    P8    C3    3
S29    G3    P9    C4    0
S29    G3    P10    C4    4
S29    G3    P11    C5    4
S29    G3    P12    C5    4
S30    G3    P1    C1    4
S30    G3    P2    C1    4
S30    G3    P3    C2    4
S30    G3    P4    C2    3
S30    G3    P5    C2    3
S30    G3    P6    C3    0
S30    G3    P7    C3    0
S30    G3    P8    C3    1
S30    G3    P9    C4    0
S30    G3    P10    C4    3
S30    G3    P11    C5    4
S30    G3    P12    C5    4
S31    G4    P1    C1    4
S31    G4    P2    C1    4
S31    G4    P3    C2    4
S31    G4    P4    C2    4
S31    G4    P5    C2    4
S31    G4    P6    C3    4
S31    G4    P7    C3    4
S31    G4    P8    C3    3
S31    G4    P9    C4    4
S31    G4    P10    C4    4
S31    G4    P11    C5    4
S31    G4    P12    C5    4
S32    G4    P1    C1    4
S32    G4    P2    C1    4
S32    G4    P3    C2    3
S32    G4    P4    C2    4
S32    G4    P5    C2    4
S32    G4    P6    C3    4
S32    G4    P7    C3    4
S32    G4    P8    C3    3
S32    G4    P9    C4    3
S32    G4    P10    C4    4
S32    G4    P11    C5    4
S32    G4    P12    C5    4
S33    G4    P1    C1    4
S33    G4    P2    C1    4
S33    G4    P3    C2    4
S33    G4    P4    C2    4
S33    G4    P5    C2    4
S33    G4    P6    C3    4
S33    G4    P7    C3    4
S33    G4    P8    C3    4
S33    G4    P9    C4    3
S33    G4    P10    C4    1
S33    G4    P11    C5    4
S33    G4    P12    C5    4
S34    G4    P1    C1    4
S34    G4    P2    C1    4
S34    G4    P3    C2    3
S34    G4    P4    C2    4
S34    G4    P5    C2    4
S34    G4    P6    C3    4
S34    G4    P7    C3    4
S34    G4    P8    C3    4
S34    G4    P9    C4    3
S34    G4    P10    C4    4
S34    G4    P11    C5    4
S34    G4    P12    C5    4
S35    G4    P1    C1    4
S35    G4    P2    C1    4
S35    G4    P3    C2    4
S35    G4    P4    C2    4
S35    G4    P5    C2    4
S35    G4    P6    C3    3
S35    G4    P7    C3    3
S35    G4    P8    C3    4
S35    G4    P9    C4    3
S35    G4    P10    C4    4
S35    G4    P11    C5    4
S35    G4    P12    C5    4
S36    G4    P1    C1    4
S36    G4    P2    C1    4
S36    G4    P3    C2    4
S36    G4    P4    C2    4
S36    G4    P5    C2    4
S36    G4    P6    C3    4
S36    G4    P7    C3    4
S36    G4    P8    C3    4
S36    G4    P9    C4    3
S36    G4    P10    C4    4
S36    G4    P11    C5    4
S36    G4    P12    C5    4
S37    G4    P1    C1    4
S37    G4    P2    C1    4
S37    G4    P3    C2    4
S37    G4    P4    C2    4
S37    G4    P5    C2    4
S37    G4    P6    C3    4
S37    G4    P7    C3    4
S37    G4    P8    C3    3
S37    G4    P9    C4    3
S37    G4    P10    C4    4
S37    G4    P11    C5    4
S37    G4    P12    C5    4
S38    G4    P1    C1    4
S38    G4    P2    C1    4
S38    G4    P3    C2    4
S38    G4    P4    C2    4
S38    G4    P5    C2    4
S38    G4    P6    C3    3
S38    G4    P7    C3    3
S38    G4    P8    C3    4
S38    G4    P9    C4    4
S38    G4    P10    C4    3
S38    G4    P11    C5    4
S38    G4    P12    C5    4
S39    G4    P1    C1    4
S39    G4    P2    C1    4
S39    G4    P3    C2    4
S39    G4    P4    C2    4
S39    G4    P5    C2    4
3S9    G4    P6    C3    4
S39    G4    P7    C3    4
S39    G4    P8    C3    4
S39    G4    P9    C4    4
S39    G4    P10    C4    2
S39    G4    P11    C5    4
S39    G4    P12    C5    4
S40    G4    P1    C1    4
S40    G4    P2    C1    4
S40    G4    P3    C2    4
S40    G4    P4    C2    4
S40    G4    P5    C2    3
S40    G4    P6    C3    4
S40    G4    P7    C3    4
S40    G4    P8    C3    4
S40    G4    P9    C4    4
S40    G4    P10    C4    3
S40    G4    P11    C5    4
S40    G4    P12    C5    4
Ray Koopman - 12 Mar 2010 18:10 GMT
> Hi! I have never used SPSS before because I didn´t have to make
> statisics. Now thinks changed and I am fighting with a sample of
[quoted text clipped - 6 lines]
> 0 - incorrect answer, 1 - "less incorrect" answer, 0 - I don't know,
> 1- "less correct" answer, 2 - corret answer

Do you mean: 0 - incorrect answer,  1 - "less incorrect" answer,
2 - I don't know, 3 - "less correct" answer, 4 - correct answer ?

The Kruskal-Wallis test is for data collected in a simple one-way
design, but your design is more complicated. You have two crossed
nests: subjects within groups, crossed with items within conditions;
a further complication is that different conditions have different
numbers of items (just as different groups could, but do not, have
different numbers of subjects). An analysis of variance is possible,
but I do not know how to tell SPSS what the design is.

[... data deleted; see the original post ...]
Bruce Weaver - 12 Mar 2010 22:05 GMT
> > Hi! I have never used SPSS before because I didn´t have to make
> > statisics. Now thinks changed and I am fighting with a sample of
[quoted text clipped - 19 lines]
>
> [... data deleted; see the original post ...]

Nesting can be indicated in two ways in SPSS:

1. ID within group
   item within condition

2. ID(group)
  item(condition)

So I think you could do something like the following:

UNIANOVA Answer BY Group Item Condition ID
 /RANDOM=ID
 /EMMEANS=TABLES(Group)
 /EMMEANS=TABLES(Condition)
 /EMMEANS=TABLES(Group*Condition)
 /DESIGN=Group ID within group
         condition item within condition
         group*condition group*item within condition  .

Or equivalently:

UNIANOVA Answer BY Group Item Condition ID
 /RANDOM=ID
 /EMMEANS=TABLES(Group)
 /EMMEANS=TABLES(Condition)
 /EMMEANS=TABLES(Group*Condition)
 /DESIGN=Group ID(group)
         condition item(condition)
         group*condition group*item(condition) .

Am I missing any terms, Ray?  Bear in mind that one has to omit the
last error term, because SPSS will try to compute a residual, so if
all terms (including the last error term) are included, the residual
will equal 0, and the model won't run.

There's probably a way to run this model via the MIXED procedure too
(i.e., as a multilevel model).

GLM Repeated Measures might work too, but the data would have to be
restructured to have one row per person.  However, I think the
different number of items per condition might make that approach
problematic.

--
Bruce Weaver
bweaver@lakeheadu.ca
http://sites.google.com/a/lakeheadu.ca/bweaver/Home
"When all else fails, RTFM."
Ray Koopman - 13 Mar 2010 01:12 GMT
>>> Hi! I have never used SPSS before because I didn´t have to make
>>> statisics. Now thinks changed and I am fighting with a sample of
[quoted text clipped - 67 lines]
> bwea...@lakeheadu.cahttp://sites.google.com/a/lakeheadu.ca/bweaver/Home
> "When all else fails, RTFM."

Not having used SPSS since the maroon-manual days, I'm in no position
to say anything about the code.

I organize the sources of variance in crossed-nest designs by making a
table with one nest pair as row labels and the other as column labels.
The interactions are at the intersections.

In the present case the nest pairs are  G, S|G  and  C, I|C,
where G = group, S = subject, C = condition, I = item.
It's arbitrary which pair goes down the side and which goes across
the top. (For completeness, I put the grand mean µ in the corner.)

µ     C    I|C
G    GC   GI|C
S|G  SC|G  SI|GC

I assume G and C are fixed, and S is random. If I is fixed then each
term involving S is the error terms for those above it in the table.

If I is random then things are messier. For instance, one form of the
test of G would be F' = MS(G)/[MS(S|G) + MS(GI|C) - MS(SI|GC)].
Another would be F" = [MS(G) + MS(SI|GC)]/[MS(S|G) + MS(GI|C)].
In both cases the degrees of freedom would be found using the Welch-
Satterthwaite approximation. See your favorite text that covers
combined mean squares and quasi-Fs.
Bruce Weaver - 15 Mar 2010 13:49 GMT
> >>> Hi! I have never used SPSS before because I didn´t have to make
> >>> statisics. Now thinks changed and I am fighting with a sample of
[quoted text clipped - 93 lines]
> Satterthwaite approximation. See your favorite text that covers
> combined mean squares and quasi-Fs.

OK, so I omitted SC|G term, or in SPSS syntax, condition*ID(group).
Here's the syntax with that term included:

UNIANOVA Answer BY Group Item Condition ID
 /RANDOM=ID
 /EMMEANS=TABLES(Group)
 /EMMEANS=TABLES(Condition)
 /EMMEANS=TABLES(Group*Condition)
 /DESIGN=Group ID(group)
         condition item(condition) condition*ID(group)
         group*condition group*item(condition) .

The SI|GC term is omitted, and shows up as the residual.

--
Bruce Weaver
bweaver@lakeheadu.ca
http://sites.google.com/a/lakeheadu.ca/bweaver/Home
"When all else fails, RTFM."
 
Sign In
Join
My Latest Posts
My Monitored Threads
My Blog
My Photo Gallery
My Profile
My Homepage

Start New Thread
Enable EMail Alerts
Rate this Thread



©2010 Advenet LLC   Privacy Policy - Terms of Use
This website includes both content owned or controlled by Advenet as well as content owned or controlled by third parties.