Page 117 - Osnovne statistične metode in Jamovi

4.3 Parametrični preizkusi

Slika 44 Pogled na Tukeyjev post-hoc preizkus

Iz preglednice Tukeyjevega post-hoc preizkusa razberemo, da obstaja stati-
stično značilna razlika v povprečju med mestnimi in primestnimi šolami (p =
0,020), vendar ne obstajajo statistično značilne razlike med povprečji mestnih
in vaških šol (p = 0,357) oz. med vaškimi in primestnimi (p = 0,314) šolami.

 Primer razlage
Z enosmerno analizo variance smo preverili, ali se povprečje odgovorov na
trditev »Z učenci se pogovarjamo o vlogi podjetnikov v naši družbi« značil-
no razlikuje glede na okolje šole. Preizkus ANOVA je pokazal, da so razlike
v povprečjih statistično značilne (F(2,804) = 3,69; p = 0,025). Pokaže se, da je
povprečje odgovorov učiteljev mestnih šol najnižje (M = 2,62; SD = 1,18). Sle-
dijo učitelji vaških šol (M = 2,74; SD = 1,08), najvišje povprečje pa imajo učite-
lji primestnih šol (M = 2,91; SD = 1,12). Tukeyjev post-hoc preizkus je pokazal,
da se povprečji mestnih in primestnih šol statistično značilno razlikujeta (p =
0,020), ne obstajajo pa statistično značilne razlike med povprečjema mestnih
in vaških šol (p = 0,357) oz. med vaškimi in primestnimi šolami (p = 0,314).

4.3.3.1.4 Velikost učinka
Podobno, kot smo storili pri t-preizkusu, nas tudi v primeru analize varianc
zanima, ali so razlike med okolji šol velike. V ta namen se poslužujemo mere
2
velikosti vpliva, ki je za preizkuse ANOVA t. i. eta-kvadrat (η ) koeficient. Z Ja-
movijem lahko izračunamo velikost učinka, vendar tega ne moremo pridobiti
v razdelku »Enosmerna ANOVA«. Zato preidemo na splošni preizkus ANOVA.
Do tega dostopamo, če v meniju »Analize« in podmeniju »Analiza ANOVA«
izberemo možnost »Analiza ANOVA«. V okno »Odvisna spremenljivka« vsta-
vimo spremenljivko »Q24j«, v okno »Stalni faktorji« pa »Okolje šole« (slika 45).

117