One-way ANOVA Data jsme čerpali ze statsci.org, jedná se o data 19 participantů - zajímal nás vztah barvy vlasů (pro četnosti viz tabulku 1.1) a prahu bolesti (M = 47,84, SD = 11,46), přičemž jsme předpokládali, že lidé s různými barvami vlasů budou mít jiné prahy bolesti[SJ1] . Dále předpokládáme, že lidé s nejsvětlejšími vlasy (svěle blond) budou nejcitlivější, čili budou mít nejnižší práh bolesti. Předpoklady nezávislosti pozorování a homogenity rozptylů (p = 0,692) nebyly narušeny. Předpoklad normality je vzhledem k velice malé velikosti vzorku poměrně těžko ověřitelný, nicméně připomíná normální rozložení. Tabulka 1.1 Četnosti a deskriptivní statistiky proměnných Práh bolesti Barva vlasů f % M SD Svělte blond 5 26,3 59,20 8,53 Tmavě blond 5 26,3 51,20 9,28 Světle hnědé 4 21,1 42,50 5,45 Tmavě hnědé 5 26,3 37,40 8,32 Celkem 19 100,0 47,84 11,46 One-way ANOVA ukázala, že existuje signifikantní rozdíl ve výšce prahu bolesti mezi lidmi s různými barvami vlasů (F (3, 15) = 6,79, p < 0,01, η^2 = 0,58, ω^2 = 0,48[SJ2] ), což potvrzuje naši první hypotézu. Z následné analýzy kontrastů jsme zjistili, že signifikantní kontrast je mezi světle blonďatými lidmi a všemi ostatními skupinami (t (15) = 3,64, p < 0,01, r = 0,68) a o něco menší kontrast mezi světle blonďatými a světle tmavovlasými lidmi (t (15) = 3,05, p < 0,01, r = 0,62).[SJ3] Zato nesignifikantní se ukázal kontrast mezi světle a tmavě blonďatými lidmi (t (15) = 1,55, p = 0,14 (ns.), r = 0,37). Tyto výsledky podporují naši druhou hypotézu. Faktoriální ANOVA Pro tuto analýzu jsme vycházeli z dat Long1.sav, které sledují různé proměnné u dětí o průměrném věku 14,07 let (SD = 1,99). Ověřovali jsme, zdali je rozdíl v míře individualismu (N = 762; M = 2,24; SD = 0,55, Min = 1, Max = 4) v závislosti na pohlaví a počtu sourozenců. Hypotetizovali jsme, že s rostoucím počtem sourozenců bude individualismus klesat, přičemž zároveň zde bude hrát roli pohlaví participanta - u dívek jsme předpokládali menší míru individualismu. Předpoklady pro použití faktoriální analýzy ANOVA - normalita rozložení ve všech kategoriích (viz přílohy), homoskedascita residuí (p = 0,067), nezávislost pozorování a dostatečné zastoupení dat v každé kombinaci kategorií - byly splněny. Tabulka 1.1 Četnosti pro oba faktory Pohlaví Muži Ženy Celkem Počet sourozenců f % f % f % Jedináček 34 4,4 41 5,4 75 9,8 1 sourozenec 173 22,6 267 34,9 440 57,4 2 sourozenci 73 9,5 84 11,0 157 20,5 3 a více sourozenců 37 4,8 57 7,4 94 12,3 Celkem 317 41,4 449 58,6 766 100,0 Tabulka 1.2 Průměry a směrodatné odchylky individualismu pro oba faktory Pohlaví Muži Ženy Celkem Počet sourozenců M SD M SD M SD Jedináček 2,35 0,63 2,32 0,69 2,33 0,66 1 sourozenec 2,28 0,53 2,23 0,52 2,25 0,52 2 sourozenci 2,18 0,54 2,22 0,53 2,20 0,53 3 a více sourozenců 2,18 0,63 2,22 0,65 2,20 0,64 Celkem 2,25 0,56 2,24 0,55 2,24 0,55 Shoda modelu s daty je nízká (F (7) = 0,7; p = 0,71[SJ4] ). To znamená, že nemůžeme potvrdit naši hypotézu, neboť nemáme důkazy pro to, že by se míra individualismu lišila podle počtu sourozenců nebo pohlaví - mezi skupinami se neukázal signifikantní rozdíl[SJ5] . Pokud bychom odhlédli od signifikance, mohli bychom v našem modelu sledovat pokles individualismu v závislosti na počtu sourozenců a pohlaví (a interakci těchto dvou proměnných - viz graf 1.1). K lepší signifikanci by mohl přispět větší vzorek nebo lépe a diverzifikovaněji měřený individualismus. V našem případě nabývá pouze 23 hodnot [SJ6] a je možné, že nejsme schopni zachytit pozorovatelný rozdíl[SJ7] . https://lh4.googleusercontent.com/hjYK4gSYkPiAYP2do69Z6BMPOgtch9fo2OR1O-h-pub5d7MZDrWEDboByW0THzquv LpYQMDJsPhwmKfAUpiqMsZTGkO4hBWsm7Y2rO5KutrwLWoY7lSe1HmM8g Graf 1.1 Interakce proměnných pohlaví a počet sourozenců Textové pole: Nevážené průměry Přílohy Histogramy pro ověření normality rozložení u Faktoriální ANOVA: https://lh4.googleusercontent.com/cA1UrErbXh0d4vj4neuxWDi9qKG4IZi6UpiLdpsJo_iuDuLAT1H-TjLA3mYHA1ZlN qgdJoEBVBO907ls3dPa2LYo89vojpe3Nx2gGpg24me1MUcQ6iJt3DJVTg https://lh6.googleusercontent.com/kBGfsuL6IWbcRjregLSekszQROtUyQHxkG4iJAK_pmSMcveUEaM2bHAj7QfNbfVlR X4lnoM8hfrpK8JqpvmhwAwxKbnPjHoMoXGvPJLd7FXytdqLJ9DlrTY-GQ https://lh4.googleusercontent.com/zPCPUU_u76mvtCa7FF7uC5f2laJDiy5akP2tfbmumzXkxQK63me0CJPEENZgye872 dxawxv4JT5MFBpzcNtu22zBOmZvxs89uP3z3esqEH_AqyzOhA9CS0sBFA https://lh4.googleusercontent.com/NOojgRV_LHLJ-hzLaVGUL8JpXVrOPWLJJIgdgctZAjrK4ty0EcjhYgc4o2yJOs9RO 09jCEhlVd2h17igogItFdUeHQT6NUOqZrUjOdHy5tTsio7bB_sfSw0CpQ https://lh5.googleusercontent.com/-Bfa3LrVszcyE2uPUsWvdIPWZTgNlfWgqiyCQQQ3yYMHuf8Yea0dJGrrjvxY5gkhI xzEoIdPlJlJG2hFZQRjb7UygMFpRDYSZqtQX-9OJBvoYylzGUnLw0K7jQ https://lh6.googleusercontent.com/k8AGyZWuODmn76UyyQoQhhllD_JFg8mcpbJiL8lSgkydJlTJQK1yTQccS-NDEwBgi dRuRvDXJwZlDvFCoXh-mMVhqnDtprkwFadj_3sFFIMDoCaABoBJjaDDig ________________________________ [SJ1]Proč proboha? [SJ2]Za běžných okolností neobvykle vysoká velikost účinku. Ale jsem rád, že jste si omegu dodpočítali. [SJ3]Zvláštní sada kontrastů. Vyjasnit. [SJ4]Zatoulala se věta z regrese? Jinak obecně za F musí následovat dvoje stupně volnosti. [SJ5]I když vám testy hypotéz nevychází signifikantní, je třeba uvést, jak ty testy vyšly - testové statistiky atd. Takhle se vlastně nic nedozvídám. [SJ6]To není nijak málo. [SJ7]Taky je možné, že vaše hypotéza není pravdivá…