Cvičení 5

Porovnání výšky matky a otce u souboru vybraných dětí

H0: výška matky a otce je stejná

H1: výška matky a otce se liší

1.       design studie: jedná se o párový design nebo srovnání 2 nezávislých skupin? (jedná se o
párová pozorování – vždy v páru je matka a otec konkrétního dítěte)

2.       ověření předpokladů: rozdíly párových pozorování (sloupec C) by měly +- odpovídat
normálnímu rozložení: vykreslit histogram a posoudit normalitu (v řešení jsou asi samostatné
histogramy pro matku a otce – pokud jsou obě skupiny normální, bude pravděpodobně normální i
rozložení rozdílu těchto dvou proměnných; stačí však posoudit normalitu proměnné vypočtené jako
rozdíl dvou původních)

3.       výpočet charakteristik, které budeme potřebovat pro výpočet testové statistiky (výběrový
průměr, výběrový rozptyl, n, d)

4.       další výpočty přesně odpovídají vzorečkům v přednášce 8 na snímku 17 (směrodatná chyba =
stand. chyba = s[d̅ ])

5.       kritickou hodnotu bychom mohli najít i v tabulkách (vložené v uč. materiálech); použijeme
funkci  „T.INV.2T“, protože:

1.       počítáme t-test => testová statistika se řídí studentovým t-rozložením (T.INV)

2.       H0 porovnáváme oproti oboustranné alternativě (výška matky a otce se liší – neříkáme, kdo
má být větší) viz. snímek 18 a snímek 7 z přednášky 7 (.2T)

6.       na základě stanovené kritické hodnoty stanovíme kritický obor a porovnáme, zda vypočtená
hodnota testovací statistiky (T) náleží do tohoto kritického oboru; pokud tam leží, zamítáme H0 a
přijímáme H1. Pokud v kritickém oboru neleží (leží v oboru přijetí), nemůžeme H0 zamítnout
(vyjádření dole ve žlutém rámečku)

7.       testování pomocí p-hodnoty: vypočtenou p-hodnotu porovnáme s námi stanovenou hladinou
významnosti α (obvykle 0,05). Pokud je p-hodnota menší než α, zamítáme H0

8.       intervaly spolehlivosti jsou spočtené jen tak na procvičení J