Page 119 - Osnovne statistične metode in Jamovi

4.3 Parametrični preizkusi

Tukeyjev post-hoc preizkus je pokazal, da se povprečja mestnih in primestnih
šol statistično značilno razlikujejo (p = 0,020), ne obstajajo pa statistično zna-
čilne razlike med povprečji mestnih in vaških šol (p = 0,357) oz. med vaškimi
in primestnimi šolami (p = 0,314).

4.3.3.2 Welchev preizkus
Čeprav lahko enosmerno analizo variance opravimo tako v razdelku »Eno-
smerna ANOVA« kot v razdelku »Analiza ANOVA«, lahko Welchev preizkus
opravimo samo v razdelku »Enosmerna ANOVA«. Welchev preizkus uporab-
ljamo tedaj, ko pogoj homogenosti varianc ni izpolnjen. Oglejmo si primer
uporabe Welchevega preizkusa. Preverimo, ali obstaja razlika v povprečju
spremenljivke »Q21k« – »Razvijanje sodelovanja v skupini«.
Najprej preverimo, ali je izpolnjen pogoj enakosti varianc. Rezultati Leveno-
vega preizkusa so sledeči:

Ponazoritev 67 Homogeneity of Variances Tests
Statistic df df2 p
Q21k Levene‘s 3.09 2 806 0.046
Bartlett‘s 9.12 2 0.010

Opomba. Additional results provided by moretests

Iz preglednice razberemo, da spremenljivke nimajo enakih varianc
(F(2,806) = 3,09; p = 0,046), zato je uporaba Fisherjevega preizkusa neupravi-
čena in je treba uporabljati Welchev preizkus. Zato izberemo ukaz »Ne priv-
zemi enakosti (Welchev test)« ( ). Izpiše se nam
sledeče:

Ponazoritev 68 Enosmerna ANOVA (Welcheva)
F df1 df2 p
Q21k 3.88 2 402 0.021
Iz preglednice razumemo, da v povprečjih obstajajo statistično značilne
razlike med učitelji, ki poučujejo v različnih okoljih šol (F(2,402) = 3,88; p =
0,021). Od tod lahko nadaljujemo z natančnejšo analizo povprečij in s post-
-hoc preizkusi.

4.3.3.3 Večfaktorska analiza variance
Poleg enosmerne analize lahko s splošno analizo variance (tj. večfaktorski
preizkus variance) preverimo, ali se ena odvisna spremenljivka razlikuje gle-
de na dve ali več neodvisnih spremenljivk.. Govorimo o večfaktorski analizi
variance. S to analizo preverjamo, ali se ena odvisna spremenljivka razlikuje

119