Postup vyhodnocení dat



Porovnání hodnot pomocí box-plotů
•Nastavte: průměr – směrodatná odchylka – min/max


Test normality
•Testujte: jednotlivé vzdálenosti od křížení pro zkoumané parametry
•H0: Data mají normální rozdělení

Párový test pro nezávislé soubory
H0: Mezi hodnotami nad křížením a pod křížením není rozdíl
Mann-Whitneyův test

Párový test pro závislé výběry
H0: Mezi hodnotami ve stejné vzdálenosti nad křížením a pod křížením není rozdíl
Wilcoxonův párový test

Test homoskedasticity
•
H0: Jednotlivé soubory mají stejné rozptyly

Výběr testu pro ANOVU



Kruskal-Wallisův test



Post-hoc test
•


Faktorová analýza
1)Vytvořte dva soubory: nad křížením, pod křížením; tyto soubory vyhodnoťte zvlášť
2)Porovnejte počet významných faktorů a jejich strukturu (které skutečné proměnné reprezentují)
mezi oběma soubory
3)Faktorům přidejte název podle reprezentovaných skutečných proměnných, proveďte interpretaci

•
spuštění analýzy
+
zadání proměnných

Změnit podle celkového počtu proměnných ve výpočtu
Změnit na hodnotu nula


Zachovány mají být pouze faktory s eigenhodnotou ≥ 1
Podle tabulky tedy dva faktory, které vysvětlují cca 88 % rozptylu v datech
Podle scree grafu by ale přicházely v úvahu až tři faktory

Výpočet faktorových zátěží
Prozatím ponechat volbu „Bez rotace“
Zatím neměníme ani počet faktorů na kartě „Metoda extrakce faktorů
Síla vztahu mezi původními proměnnými a faktorem (latentní proměnnou)
S výsledkem nejsme zatím příliš spokojení (příliš mnoho proměnných pod faktorem 1, které  jsou
vzájemně korelovatelné), provedeme ještě výpočet s rotací matice zátěží

Hledání struktury v datech (postup s rotací matice zátěží)
•
Snížíme počet faktorů na tři, resp. dva
U rotace faktorů vybereme možnostu „prostý varimax“
Interpretaci našich dat provádíme pomocí tabulky po rotaci matice zátěží
Proměnné s vysokou zátěží sdružené pod jedním faktorem spolu nekorelují, vysvětlují variabilitu pro
daný faktor

Výsledek lze ještě interpretovat pomocí grafu zátěží