ÚKOL 4 Pro provedení jednofaktorové i faktoriální ANOVY byla vybrána data EU Kids Online II, zabývající se praktikami a zkušenostmi s používáním internetu a nových online technologií u dětí (9-16 let) a rodičů. Pomocí interview byla sesbírána data od 18709 respondentů z 25 zemí Evropy. Pro obě analýzy byla použita data od 17724 respondentů. Z důsledku chybějících dat tedy z analýzy vypadlo 985 respondentů. Nejprve byla provedena jednofaktorová ANOVA zjišťující odlišnost mezi skupinami dětí žijící v různých typech rodin (jeden rodič/oba rodiče/jiný typ rodiny) v získávání rad ohledně bezpečného používání internetu od rodičů. Analýzu jsme provedly pomocí programu SPSS. Jednofaktorová ANOVA odhalila [SJ1] signifikantní rozdíl mezi skupinami dětí žijících v různých typech rodin v získávání rad ohledně bezpečného používání internetu od rodičů F (2, 17723) = 17,95, p < 0,01, ω^2 = 0,002[SJ2] . Předpoklady pro užití jednofaktorové ANOVY byly splněny a to i přes to, že Leveneův test vyšel signifikantní, což ale bylo dáno velikostí vzorku a předpoklad homogenity rozptylů byl splněn (s^2[max]/s^2[min] < 3[SJ3] ) N M SD Std. Error[SJ4] 95% CI Min Max Spodní Horní Jeden rodič 3859 0,57 0,5 0,01 0,55 0,58 0 1 Oba rodiče 13716 0,61 0,49 0,00 0,60 0,62 0 1 Jiný typ rodiny 149 0,44 0,5 0,04 036 0,52 0 1 Celkem 17724 0,60 0,49 0,00 0,59 0,61 0 1 Pohlaví Typ rodiny M SD N Muž Jeden rodič 0,55 0,5 1880 Oba rodiče 0,59 0,49 6951 Jiný typ rodiny 0,41 0,5 73 Celkem 0,58 0,49 8904 Žena Jeden rodič 0,59 0,49 1979 Oba rodiče 0,62 0,49 6765 Jiný typ rodiny 0,46 0,5 76 Celkem 0,61 0,49 8820 Celkem Jeden rodič 0,57 0,5 3859 Oba rodiče 0,61 0,49 13716 Jiný typ rodiny 0,44 0,5 149 Celkem 0,60 0,49 17724[SJ5] Pro porovnání jednotlivých skupin byly zavedeny [SJ6] ortogonální kontrasty vycházející ze stanovených hypotéz, že děti s oběma rodiči získávají více rad od rodičů, než ostatní a také, že děti s jedním rodičem získávají více rad než děti ve skupině - jiný typ rodiny[SJ7] . Obě hypotézy byly potvrzeny a to na základě výsledků t(17721) = -2,14, p<0,05, r=0,02 pro první hypotézu a t(17721) = 4,27, p<0,01, r = 0,001 pro druhou hypotézu[SJ8] . Dále byla provedena faktoriální ANOVA zkoumající, zda se liší množství rad rodičů udělené dětem ohledně bezpečného používání internetu mezi dětmi z různých typů rodin a zda se tyto rady liší podle pohlaví. Analýza byla opět provedena v programu SPSS. Výsledky faktoriální ANOVY vykazují signifikantní efekt typu rodiny na množství rad rodičů udělené dětem F (2, 17718) = 18,361, p<0,01, η ^2 = 0,002. Efekt genderu na rady rodičů byl nesignifikantní F (1, 17718) = 2,05, p = 0,15, η ^2 = 0,0001. Ani interakční efekt mezi typem rodiny a genderu na rady rodičů nebyl signifikantní F (2, 17718) = 0,36, p = 0,7, η ^2 = 0,00005. Toto zjištění naznačuje, že vliv typu rodiny na dívky a chlapce se neliší (viz. Graf 1). Konkrétně se dívky s oběma rodiči (M=0,62, SD=0,49) nelišily od chlapců s oběma rodiči (M=0,59, SD=0,49) v radách rodičů; odlišnost nebyla nalezena ani mezi dívkami s jedním rodičem (M=0,59, SD=0,49) a chlapci s jedním rodičem (M=0,55, SD=0,49); totéž platilo pro děti žijící v jiném typu rodin, kde se dívky (M=0,46, SD=0,5) nelišily od chlapců (M=0,41, SD=0,49) v rodičovských radách týkající se bezpečného užívání internetu. [SJ9] Předpoklady pro užití faktoriální ANOVY byly splněny, i když Leveneův test opět vyšel signifikantní (s^2[max]/s^2[min] = 1,07, což je menší než 3). Type III Sum of Squares[SJ10] df Mean Square F Sig. Partial Eta Squared Corrected model 12,82 5 2,57 10,7 0,00 0,00 Intercept 368,74 1 368,74 1537,92 0,00 0,08 Pohlaví dítěte 0,49 1 0,49 2,05 0,15 0,00 Typ rodiny 8,81 2 4,4 18,36 0,00 0,00 Pohlaví * Rodina 0,17 2 0,9 0,36 0,7 0,00 Error 4248,14 17718 0,24 Total 10598 17724 Corrected total 4260,97 17723 Graf 1 Graf interakce faktorů U faktoriální anovy už vám došly síly. Soustřeďte se na dobrou interpretaci – hlavních efektů i interakcí. Signifikance nás moc nezajímá. SJ ________________________________ [SJ1]Anova nic neodhaluje, jen testuje, zda rozdíly, které známe i bez anovy, lze připsat na vrub pouze náhodě. [SJ2]Prima, i omega. [SJ3]Chybí mi nějaký pokus o interpretaci výsledků ANOVy. [SJ4]Na co to? Ani minimu a maximu se tu nezdá být příliš užitečnou informací. [SJ5]Tahle tabulka tu tak nějak bloudí – bez nadpisu či explicitního účelu. Není APA. Taky by se dala sloučit s předchozí tabulkou, abychom neprezentovali tatáž čísla dvakrát. [SJ6]Zavedeny? Kontrasty jen hypotetizujeme a testujeme. [SJ7]Jakékoli předpoklady o kategoriích „jiných“ lze obvykle těžko teoreticky zdůvodnit. [SJ8]Zase bez elementární interpretace. Na signifikanci nám nezáleží, vždyť na 17000 lidech je signifikantní skoro každá hypotéza. [SJ9]To jste testovali zvlášť? Protože tohle není interpretace interakce. [SJ10]Vše špatně: vykopírováno ze SPSS, anglicky, neAPA, irelevantní údaje (žluté řádky jsou z alternativní analýzy).