Úkol č.4


Jana Vránová, Tomáš Škrábal

Jednofaktorová ANOVA

Pro statistickou analýzu pomocí one-way ANOVY jsme použili data od Andyho Fielda (2009) The Biggest
liar. V těchto datech byly informace o soutěži ve lhaní, které se zúčastnilo 68 soutěžících. O
každém z nich byly zaznamenány tyto 3 proměnné:
  * kategorická proměnná, zda jsou v soutěži poprvé (0 jako nováček, 1 nikoliv,)
  * kategorická proměnná pořadí v soutěži (pořadí určeno číslicemi 1-6)
  * proměnná označující kreativitu (min hodnota 21, max. hodnota 56, m=39,9, s= 8,12)


V jednofaktorové analýze jsme testovali tvrzení, že kreativita určuje pořadí účastníků v soutěži.
Tedy čím vyšší kreativita, tím vyšší umístění[SJ1] .

V naší analýze byl splněn předpoklad nezávislosti měření, normalita rozložení v rámci každé
skupiny[SJ2]  a také homogenita rozptylů => byly tedy splněny všechny předpoklady pro ANOVU.

V ad-hoc testu [SJ3] nám však nevyšly signifikantní rozdíly mezi 1. 6. místem. Což logicky značí,
že vliv kreativity na umístění signifikantní není.

V ad-hoc Gabriel testu však nebyly prokázány signifikantní rozdíly v kreativitě mezi 1. a 6. v
pořadí, hypotéza nám tak potvrzená nebyla[SJ4] .

Krok 1

Jako první krok jsme zjišťovali, zda mezi skupinami existuje určitá odlišnost. Vyšlo nám, že ano
F=4,81 (5,62)[SJ5] , p<0,01, můžeme tak pokračovat do druhého kroku.

Krok 2

Zjišťovali jsme, mezi jakými skupinami konkrétně existuje odlišnosti. Dopředu nám nebyla jasná
hypotéza a tak jsme použili post hoc test Gabriel.

Velikost účinku vyšla Ƞ^2 =0,28 ,ω^2= 0,22, což považuje za poměrně zdařilé.[SJ6]

V ad-hoc testu nám však nevyšly signifikantní rozdíly mezi 1. a 6. místem. Což logicky [SJ7] značí,
že vliv kreativity na umístění signifikantní není[SJ8] .









Faktoriální ANOVA

Pro účely faktorové [SJ9] ANOVY byla vybrána data Cosmetic Surgery.sav z Andyho dat (2009).  V
těchto datech byly zaznamenány informace o 276 klientech různých klinik kosmetické chirurgie.
Přičemž o každém klientovi bylo zaznamenáno těchto 8 proměnných:


·        kategorická proměnná pohlaví (1 jako muž , 0 jako žena)

·        kategorická proměnná důvod pro kosmetickou operaci (1 pro vzhled , 0 ze zdravotních
důvodů)

·        kategorická proměnná zda už jsou po operaci nebo na čekací listině (1 po operaci, 0 na
čekací listě[SJ10] )

·        kategorická proměnná klinika, kterou využívají (hodnoty 1 až 10 pro různé kliniky)

·        věk klienta ( min. hodnota 18, max. hodnota 65, m=39,17 , s=11,1)

·        kvalita života před operací (min. hodnota 43, max. hodnota 91, m=63,56, s=9,31)

·        kvalita života po operaci (min. hodnota 40, max. hodnota 88, m=59,61, s=9,3)

·        Beck depression inventory která značí vážnost deprese (min. hodnota 0, max. hodnota 63,
m=23,05, s=15,03[SJ11] )


Testovali jsme tvrzení, že míra deprese zjištěná dotazníkem BDI, se liší u mužů a žen podle důvodu
operace.

V naší analýze byl splněn předpoklad nezávislosti měření, normalita rozložení v rámci každé skupiny
a také homogenita rozptylů => byly tedy splněny všechny předpoklady pro ANOVU.

Z kontingenční tabulky [SJ12] jsme usoudili, že pro každou kombinaci faktorů je zastoupen
dostatečný počet případů.

Velikost účinku pro pohlaví vyšla Ƞ^2=0,39, což značí 39%[SJ13]  a to považujeme za poměrně
úspěšné[SJ14]

Velikost účinku pro důvod operace je Ƞ^2=0,54, což značí 54% procent a to považujeme za velmi
úspěšné.




             F

                    Sig

SSm

             202,76

                    0,000[SJ15]

Intercept

             1616,85

                    0,000

Pohlaví

             17,27

                    0,000

Důvod operace

             320,47

                    0,000

Pohlaví*Důvod

             2,05

                    0,153





Došli jsme k závěru, že neexistuje žádný vztah mezi mírou deprese zjištěnou dotazníkem BDI,
pohlavím a důvodem pro operaci. Proměnná pohlaví *důvod totiž není signifikantní
(p>0,01[SJ16] [SJ17] ).





________________________________

 [SJ1]To je korelační hypotéza…

 [SJ2]Vzhledem k N myslím, že tady nepíšete pravdu.

 [SJ3]Ad hoc a post hoc jsou 2 různé věci.

 [SJ4]a) Měli jste za úkol udělat kontrasty.

b) Hypotézy nepotvrzujeme.

 [SJ5]Špatné pořadí těch čísel. Chybí velikost účinku.

 [SJ6]Zdařilé? Cílem je velikost účinku poznat, zjistit. Naším cílem není zajistit, aby byla co
nejvyšší.

 [SJ7]Zahoďte slovo „logicky“ a vysvětlete, proč si myslíte, že srovnání 1. a 6.  lze právě takto
interpretovat.

 [SJ8]Opakujte to, co už jste jednou napsali. Naopak mnoho běžných věcí chybí.

 [SJ9]Faktoriální

(slovo faktorová si necháváme pro faktorovou analýzu)

 [SJ10]čekací lista?

 [SJ11]Jsem rád, že zde ty proměnné představujete. Do článku/diplomky to pište normálně d jednoho
odstavce, ne v odrážkách.

 [SJ12]Ta tabulka tu mohla být.

 [SJ13]Když už to převádíte na procenat, tak napištečeho jsou ta procenta.

 [SJ14]Viz výše. Statistiky nejsou úspěšné a neúspěšné.

 [SJ15]Tohle opravdu nestačí. Mnoho statistik chybí.

 [SJ16]Tohle interakce neznamená.

 [SJ17]Mrkněte se na projekty druhých a s ohledem na to, o čem jsme si povídali na semináři, to
ještě vylepšete.