Page 112 - Osnovne statistične metode in Jamovi

4 Statistična obdelava podatkov

Poleg p-vrednosti navadno zapišemo tudi velikost mere učinka, tj. eta-kva-
drat (η ; glej razdelek 1.3). Mero učinka interpretiramo tako, kot je zapisano v
2
preglednici 2.
Podobno kot v primeru t-preizkusa tudi v primeru analize variance za ne-
enake variance obstaja različica Welchevega preizkusa, ki jo uporabljamo v
primeru neenakosti varianc. Gre za Welchev preizkus analize varianc (Delacre
idr., 2019).
Preizkusu, s katerim ugotavljamo, kako se povprečja odvisne spremenljivke
razlikujejo glede na tri ali več kategorij ene same neodvisne spremenljivke,45
pravimo enofaktorska analiza variance ali enosmerna analiza variance. Preiz-
kusu variance, s katerim preverjamo, kako se spremenljivka razlikuje glede
na dva faktorja, pravimo dvofaktorska analiza variance. Če imamo tri ali več
faktorjev, analizo ANOVA imenujemo večfaktorska analiza variance.
V primeru, da ima neodvisna spremenljivka le dve kategoriji (vrednosti), je
preizkus ANOVA ekvivalenten t-preizkusu za neodvisne vzorce.
4.3.3.1 Primer
Ugotoviti želimo, ali se povprečje odgovorov na trditev »Q24j« – »Z učenci
se pogovarjamo o vlogi podjetnikov v naši družbi« statistično značilno raz-
likuje med učitelji iz različnih okolij šole. V kolikor ima neodvisna spremen-
ljivka »Okolje šole« več kot dve možni kategoriji (v našem primeru imamo tri

Slika 41 Pogled na enosmerno analizo variance ANOVA

45 Neodvisnim spremenljivkam pravimo tudi faktorji. Zato z analizo variance raziskujemo tudi vpliv
faktorjev na odvisno spremenljivko.

112