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[JŠ1] . 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.[JŠ2] 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[JŠ3] ), 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). 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[JŠ4] . Proměnnou počet sourozenců jsme rozdělili do čtyř kategorií: Jedináček, 1 sourozenec, 2 sourozenci a 3 a více sourozenců (Viz tabulka 2.1) Hypotetizovali jsme, že s rostoucím počtem sourozenců[JŠ5] bude individualismus klesat, přičemž zároveň zde bude hrát roli pohlaví participanta - u dívek jsme předpokládali menší míru individualismu.[JŠ6] Předpoklady pro použití faktoriální ANOVY - normalita rozložení ve všech kategoriích, homoskedascita residuí [JŠ7] (p = 0,067), nezávislost pozorování a dostatečné zastoupení dat v každé kombinaci kategorií - byly splněny. Tabulka 2.1 Tabulka četností 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 2.2 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 vyšla nízká (F (7) = 0,7; p = 0,71).[JŠ8] 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. Pokud bychom odhlédli od signifikance[JŠ9] , mohli bychom v našem modelu sledovat pokles individualismu v závislosti na počtu sourozenců a pohlaví (a interakci těchto dvou proměnných - viz graf 1.1). Nevážené průměry K lepší signifikanci by mohl přispět větší vzorek [JŠ10] nebo lépe a diverzifikovaněji měřený individualismus. V našem případě nabývá pouze 23 hodnot [JŠ11] a je možné, že nejsme schopni zachytit pozorovatelný rozdíl[JŠ12] . ________________________________ [JŠ1]J [JŠ2]Pozor na to, že v takto extrémně malém vzorku je na splnění předpokladů ANOVY potřeba být velmi přísný [JŠ3]Fajn, že uvádíte obojí. Prakticky v odborném textu stačí pouze jeden ukazatel velikosti účinku [JŠ4]Pozor na to, že počet sourozenců je spíše metrická proměnná a taková hypotéza je v zásadě korelační.. Zároveň si ale umím představit, že by šlo obhájit, proč ji považujete za kategorickou [JŠ5]Tohle je vyloženě korelační úvaha – v ANOVě jde o srovnání průměrů několika skupin [JŠ6]Pozor, že tu nemáte žádnou skutečnou interakční hypotézu. Ta by byla například: počet sourozenců má jiný efekt na individualismus u chlapů a dívek Asi máte na mysli [JŠ7]homogenitu rozptylů – co uvádíte je předpokladem regrese [JŠ8] „Shoda modelu s daty“ patří terminologicky někam jinam. Zároveň není zřejmé, jakou statistiku uvádíte (pokud skutečně F, tak pro jaký efekt? Navíc tam chybí jedny stupně volnosti). Správě by se mělo uvést, jaký je 1) hlavní efekt počtu sourozenců 2) hlavní efekt pohlaví 3) jejich interakční efekt (+ u všeho velikost účinku)- [JŠ9]Pokud by nějaký hlavní či interakční efekt nebyl signifikantní, nemá smysl jej interpretovat! [JŠ10]Tohle je trochu neobratné vyjádření. Signifikance není lepší či horší, ale buď je či není [JŠ11]Zde nerozumím [JŠ12]Ok, přijato