Vestad, Lene.pdf - Universitetet i Stavanger

4.1 Forskjeller i gjennomsnitt og median mellom gruppene
For å finne ut om det forekommer forskjeller mellom gruppene relatert til hver av variablene,
er det foretatt både en parametrisk test i form av independent sample t-test (tohalet), og det
ikke- parametriske alternativet Mann Whitney U test (tohalet). Mens parametriske tester
måler forskjeller i gjennomsnittsverdier, vil den ikke- parametriske testen sammenligne
forskjeller ved medianverdiene. Den rangerer verdiene for de to gruppene og vurderer deretter
om det forekommer signifikante forskjeller. Forskjellene mellom gruppene rapporteres med
medianverdier. Videre er det valgt å oppgi det rangerte gjennomsnittet (mean rank) for å gi et
innblikk i størrelsesforskjeller på verdier mellom gruppene. Fordi skårene rangeres, vil den
ikke ta hensyn til normalfordelingen (Pallant, 2010).
Resultater fra begge tester rapporteres i både tabell og tekst. Årsaken til valg av både et
parametrisk og et ikke parametrisk alternativ retter seg mot eventuelle skjevheter eller
opphopninger som vil påvirke normalfordelingen av data. Det dreier seg også om den relativt
lave størrelsen på utvalget minoritetsspråklige førskolebarn. Begge disse faktorer kan påvirke
den parametriske independent sample t- test. Ikke parametriske Mann- Whitney U test utelater
normalfordelingsprinsippet og vil dermed ikke påvirkes av data som viker fra
normalfordelingen. I følge metodelitteraturen vil en ikke- parametrisk test også være mer
hensiktsmessig å benytte ved små utvalg. Slik kan man forstå at et ikke- parametrisk alternativ
vil være en bedre løsning for gjennomføring av statistiske analyser. Grunnen til
gjennomføring av begge typer omhandler den styrken som ligger i parametrisk testing som
anses å gi et mer nyansert resultat (Pallant, 2010). Ved siden av hevdes det at den ikke-
parametriske testens egenskaper er mindre sensitive, og derfor kan overse resultater som
opprinnelig er signifikant forskjellige. For å foreta et grundig statistisk arbeid, er begge tester
gjennomført og vurdert.
Det er videre foretatt en utregning av effektstørrelsen. Denne beregner størrelsen på
forskjellen mellom gruppene (Pallant, 2010). Resultater fra effektstørrelsen inspiseres med
Cohens d, og er rangert som følgende, d=,2 liten effekt, d= ,5 moderat effekt, d= ,8 stor
effekt (Cohen, 1988).
48