Statistická analýza dat II. – PSY 252

Ondřej Sedlák (414830), Lenka Tarabíková (414635)


Seminární úkol č. 4

1. One-way ANOVA


Pro analýzu jsme použili data dostupná ve studijních materiálech v datovém souboru Long1.sav.
Výzkumný vzorek zahrnuje celkem 768 respondentů. Závislou proměnnou jsme zvolili životní
spokojenost. Předpokládali jsme, že životní spokojenost dítěte může být ovlivněna stavem soužití
jeho rodičů. Naším prediktorem je tedy proměnná stav rodičů. Rovněž jsme se domnívali, že děti s
jedním mrtvým rodičem budou mít nejnižší životní spokojenost ze všech dětí, protože definitivní
ztráta by pro ně například mohla být horší než rozdělení rodičů po rozvodu. Zadruhé jsme
předpokládali, že děti z rozvedených rodin budou méně spokojeni se svým životem než děti
nesezdaných párů, které mohou mít více fungující rodinu. Konečná velikost vzorku v analýze byla 762
respondentů, u nichž jsme měli kompletní údaje.


Tabulka 1 - popisné statistiky proměnné “životní spokojenost”


                   N

                      M

                          SD

Životní spokojenost

                   762

                      2,91

                          0,48[JŠ1]


Graf 1 - zastoupení kategorií proměnné “stav rodičů[JŠ2] ”


Při kontrole předpokladů pro provedení ANOVY jsme potvrdili nezávislost pozorování, normalitu
rozložení a díky nesignifikantnímu výsledku Levenova testu i homogenitu rozptylů.

Výsledky analýzy potvrdili náš předpoklad, že stav soužití rodičů statisticky významně ovlivňuje
životní spokojenost dítěte, F (4, 752) = 3,15, p < 0, 01, ŋ² = 0, 02. Plánované kontrasty
potvrdily, že děti s jedním mrtvým rodičem mají nejnižší životní spokojenost ve srovnání se všemi
dalšími dětmi výzkumu, t (752) = - 2, 51, p < 0, 01, r = 0,09. Plánované kontrasty také vyvrátily
naši domněnku, že děti s rozvedenými rodiči mají nižší životní spokojenost než děti nesezdaných
párů, t (752) = - 0, 02, p = 0, 492, r = 7, 29[JŠ3] [JŠ4] .


2. faktoriální ANOVA


Pro tuto analýzu jsme využili stejných dat a vycházeli jsme z předpokladu, že dívky jsou
náchylnější na extrémní změny stavu rodiny než chlapci. Tedy závislou proměnnou pro nás byla
životní spokojenost a definujícími faktory pohlaví a stav rodičů[JŠ5] .


Tabulka 2 – proměnná „pohlaví[JŠ6] “


 Muži

     Ženy

         Celkem

N

 309

     446

         755


Opět jsme při kontrole předpokladů pro provedení ANOVY potvrdili nezávislost pozorování, normalitu
rozložení i homogenitu rozptylů podle nesignifikantního výsledku Levenova testu.

Z výsledků analýzy vyplynulo, že pohlaví není signifikantním prediktorem životní spokojenosti,
F1[JŠ7]  (1, 745) = 0, 71, p = 0, 4,  ŋ² = 9,33[JŠ8]  Stav rodičů naopak je statisticky významným
prediktorem životní spokojenosti dětí, F2 (4, 745) = 3, 42, p < 0, 01, ŋ² = 0, 02[JŠ9] .


Graf  2[JŠ10]
________________________________

 [JŠ1]Chtělo by to deskriptivy pro jednotlivé skupiny (včetně absolutních počtu jejich členů, nejen
procenta)

 [JŠ2]Kategorii „jiná možnost“ nelze moc smysluplně interpretovat – z analýzy bych ji vynechal

 [JŠ3]?

 [JŠ4]Dobrá by byla ještě nějaká interpretace věcné významnosti nalezených rozdílů

 [JŠ5]Chybí mi tu ona interakční hypotéza

 [JŠ6]Opět by to chtělo deskriptivy pro jednotlivé podskupiny

 [JŠ7]F

 [JŠ8]?

 [JŠ9]A kde je ta interakce…?

 [JŠ10]Ok, přijato