Page 113 - Osnovne statistične metode in Jamovi

4.3 Parametrični preizkusi

možne vrednosti, tj. mestne, predmestne in vaške šole), ne moremo uporab-
ljati t-preizkusa za neodvisne vzorce, zato se poslužujemo preizkusa analize
varianc (ANOVE).
V meniju »Analize« izberemo podmeni »Analiza ANOVA« in možnost »Eno-
smerna ANOVA«46. Spremenljivko »Q24j« prenesemo v delovno okno »Odvi-
sne spremenljivke«, neodvisno spremenljivko »Okolje šole« pa v okno »Zdru-
ževalna spremenljivka« (slika 41).
Preden nadaljujemo z analizo rezultatov preizkusa variance, preverimo, ali
so izpolnjeni pogoji za parametrične preizkuse.

4.3.3.1.1 Preverjanje pogojev
Preverjanje pogojev lahko opravimo kar v oknu »Enosmerna ANOVA«.
Preizkus normalnosti opravimo tako, da izberemo ukaz »Test normalnosti«
( ), Levenov F-preizkus enakosti varianc pa opravimo tako,
da izberemo ukaz »Test homogenosti« ( ). Poleg tega si je
smiselno ogledati diagrame Q-Q, zato izberemo ukaz »Diagram normale
Q-Q« ( ). Izpišejo se sledeče preglednice in slika 42.

Ponazoritev 60 Homogeneity of Variances Tests
Statistic df df2 p
Q24j Levene‘s 2.25 2 804 0.106
Bartlett‘s 2.35 2 0.309
Opomba Additional results provided by moretests

Ponazoritev 61 Normality Tests
statistic p
Q24j Shapiro-Wilk 0.948 < .001
Kolmogorov-Smirnov 0.149 < .001
Anderson-Darling 13.6 < .001
Opomba Additional results provided by moretests

Iz preglednice o preizkusu normalnosti je razvidno, da so vsi preizkusi sta-
tistično značilni (p < 0,001), kar kaže na to, da spremenljivke niso normalno
porazdeljene. Levenov preizkus enakosti varianc pa kaže, da so variance ho-
mogene (F(2,804) = 2,25; p = 0,106).

46 Do popolnoma enakih rezultatov lahko pridemo, če izberemo »Analiza ANOVA«. Le-to bomo upo-
rabljali v nadaljevanju, ko bomo iskali mero velikosti učinka.

113