{"id":11535,"date":"2025-10-27T14:25:18","date_gmt":"2025-10-27T13:25:18","guid":{"rendered":"https:\/\/e-ucebnice.ff.ucm.sk\/?page_id=11535"},"modified":"2025-11-25T14:43:07","modified_gmt":"2025-11-25T13:43:07","slug":"statistika-prakticky-9","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/e-ucebnice.ff.ucm.sk\/index.php\/statistika-prakticky-9\/","title":{"rendered":"Statistika-prakticky-9"},"content":{"rendered":"\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t
<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

\u0160TATISTIKA PRAKTICKY (NIELEN) V Z\u00c1VERE\u010cN\u00ddCH PR\u00c1CACH<\/h1>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

9. KOMPAR\u00c1CIA KVANTITAT\u00cdVNYCH PREMENN\u00ddCH MEDZI NEZ\u00c1VISL\u00ddMI V\u00ddBERMI<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Vo v\u00fdskumoch sa bez kompar\u00e1cie m\u00e1lokedy zaob\u00eddeme, preto\u017ee ve\u013emi \u010dasto je jednou z premenn\u00fdch, medzi ktor\u00fdmi sledujeme s\u00favislosti, kategorick\u00e1 premenn\u00e1 (pohlavie, vekov\u00e9 skupiny, typ \u0161tudijn\u00e9ho odboru, typ rodiny a pod.) a druhou je kvantitat\u00edvna premenn\u00e1 (meran\u00e9 hodnoty z dotazn\u00edkov, testov, \u010das a pod., \u010di\u017ee kardin\u00e1lne \u010di ordin\u00e1lne premenn\u00e9). S\u00favislos\u0165 sa v tomto pr\u00edpade d\u00e1 zisti\u0165 t\u00fdm, \u017ee budeme predpoklada\u0165 rozdielne hodnoty medzi skupinami, ktor\u00e9 s\u00fa definovan\u00e9\nkategorickou premennou. Napr\u00edklad, m\u00f4\u017eeme predpoklada\u0165, \u017ee \u017eeny bud\u00fa ma\u0165\nvy\u0161\u0161ie sk\u00f3re v dotazn\u00edku empatie ne\u017e mu\u017ei, \u010do vecne, laicky sved\u010d\u00ed o s\u00favislosti\nmedzi empatiou a pohlav\u00edm.<\/p>\n

Skupiny, ktor\u00e9 porovn\u00e1vame m\u00f4\u017eu by\u0165 DVE<\/strong> alebo 3 A VIAC<\/strong>, osobitn\u00fdm typom je porovnanie Z\u00c1VISL\u00ddCH V\u00ddBEROV<\/strong> (1. a 2., pr\u00edpadne 3. a \u010fal\u0161ie meranie rovnakej premennej v jednom a tom istom s\u00fabore), ktor\u00e9 je predmetom spracovania v kapitole 11. Pre ka\u017ed\u00fa alternat\u00edvu existuj\u00fa r\u00f4zne parametrick\u00e9 a neparametrick\u00e9 testy. Vo\u013eba PARAMETRICK\u00c9HO \u010di NEPARAMETRICK\u00c9HO testu z\u00e1vis\u00ed predov\u0161etk\u00fdm od typu porovn\u00e1vanej premennej, teda \u010di ide o kardin\u00e1lnu alebo ordin\u00e1lnu. Parametrick\u00e9 testy s\u00fa usp\u00f4soben\u00e9 pre kardin\u00e1lne premenn\u00e9, ktor\u00e9 by mali sp\u013a\u0148a\u0165 vo v\u0161etk\u00fdch porovn\u00e1van\u00fdch skupin\u00e1ch krit\u00e9rium norm\u00e1lneho rozdelenia (mus\u00ed sa predt\u00fdm testova\u0165 normalita vo v\u0161etk\u00fdch skupin\u00e1ch, ktor\u00e9 sa porovn\u00e1vaj\u00fa), preto\u017ee pracuje na princ\u00edpe porovnania priemerov. Neparametrick\u00e9 testy pracuj\u00fa na princ\u00edpe porovnania porad\u00ed (Walker, 2010) a s\u00fa vhodn\u00e9 pre pr\u00e1cu s ordin\u00e1lnymi \u010di nie norm\u00e1lne rozdelen\u00fdmi kardin\u00e1lnymi premenn\u00fdmi. Podrobnej\u0161ie pravidl\u00e1 pri v\u00fdbere \u0161tatistick\u00e9ho testu n\u00e1jdete v kapitole 6.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

9.1 Kompar\u00e1cia kvantitat\u00edvnej premennej medzi 2 skupinami (2 nez\u00e1visl\u00e9 v\u00fdbery)<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

V aktu\u00e1lnej \u010dasti sa budeme venova\u0165 kompara\u010dn\u00fdm testom 2 nez\u00e1visl\u00fdch v\u00fdberov, teda pr\u00edkladom, kde ur\u010dit\u00fa kvantitat\u00edvnu premenn\u00fa porovn\u00e1vame medzi dvoma skupinami.<\/p>

  • Pokia\u013e je porovn\u00e1van\u00e1 premenn\u00e1 kardin\u00e1lna (K), prv\u00fdm krokom je testovanie normality, ktor\u00e9 je potrebn\u00e9 vykona\u0165 v oboch skupin\u00e1ch samostatne15<\/span>. Ak je premenn\u00e1 v oboch skupin\u00e1ch norm\u00e1lne rozdelen\u00e1 (aspo\u0148 pod\u013ea Shapiro-Wilkovho testu), m\u00f4\u017eeme pou\u017ei\u0165 parametrick\u00fd test \u2013 STUDENTOV T-TEST, pokia\u013e nie, pou\u017eije sa neparametrick\u00fd \u2013 MANN-WHITNEYHO U TEST.<\/li>
  • Pokia\u013e porovn\u00e1vame ordin\u00e1lnu premenn\u00fa (O), priamo pou\u017eijeme neparametrick\u00fd test, teda MANN-WHITNEYHO U TEST.<\/li><\/ul>

    V oboch variantoch testov (parametrickom i neparametrickom) sa \u0161tatistick\u00e1 interpret\u00e1cia opiera o:<\/p>

    • zhodnotenie \u0161tatistickej v\u00fdznamnosti Sig.<\/strong>:
      • pokia\u013e t\u00e1to je men\u0161ia ako stanoven\u00e1 hladina \u03b1 (\u0161tandardne 0,05), rozdiel je v\u00fdznamn\u00fd (Sig. < 0,05),
        • interpretuje sa \u010falej smerovanie rozdielu<\/strong>, teda v ktorej skupine je vy\u0161\u0161ie\/ni\u017e\u0161ie sk\u00f3re (v parametrickom pod\u013ea priemerov, v neparametrickom pod\u013ea priemern\u00fdch porad\u00ed).<\/li><\/ul><\/li>
        • pokia\u013e je Sig. > 0,05, rozdiel nie je v\u00fdznamn\u00fd, na v\u00fdskumn\u00fa ot\u00e1zku (Existuje rozdiel v…. medzi…?) odpoved\u00e1me z\u00e1porne, alebo zamietame hypot\u00e9zu o rozdiele<\/li><\/ul><\/li><\/ul>

          \u00a0<\/p>

          A. PARAMETRICK\u00c9 TESTOVANIE<\/strong><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

          \n\t\t\t\t
          \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

          Pr\u00edklad 2:<\/strong>
          H3: Predpoklad\u00e1me, \u017ee existuje rozdiel v Neurotizme medzi \u017eenami a mu\u017emi.
          Ekvivalenty:<\/strong>
          H3a (dvojsmern\u00e1): Predpoklad\u00e1me, \u017ee v \u0161k\u00e1le Neurotizmus meranej BFI -44 bude rozdiel vzh\u013eadom na pohlavie .
          H3b (jednosmern\u00e1): Predpoklad\u00e1me, \u017ee diev\u010dat\u00e1 bud\u00fa dosahova\u0165 vy\u0161\u0161ie hodnoty v \u0161k\u00e1le Neurotizmus (BFI -44) ne\u017e chlapci.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

          \n\t\t\t\t
          \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

          V pr\u00edpade hypot\u00e9z H3a a H3b sme na z\u00e1klade splnenia krit\u00e9ria normality premennej Neurotizmus v oboch skupin\u00e1ch zvolili parametrick\u00fd test: Studentov t-test pre 2 nez\u00e1visl\u00e9 v\u00fdbery.<\/p>

          V SPSS je pr\u00edkaz nasledovn\u00fd:<\/p>

          • ANALYZE\/ COMPARE MEANS\/ INDEPENDENT-SAMPLES T-TEST, po otvoren\u00ed okna je potrebn\u00e9 do \u010dasti TEST VARIABLE(S<\/strong>) presun\u00fa\u0165 porovn\u00e1van\u00fa premenn\u00fa16<\/span> a do GROUPING VARIABLE<\/strong> prenies\u0165 t\u00fa kategorick\u00fa premenn\u00fa, ktor\u00e1 s\u00fabor rozde\u013euje na skupiny. Po vlo\u017een\u00ed premennej rozklikneme \/DEFINE GROUPS, kde je potrebn\u00e9 e\u0161te uvies\u0165 hodnoty (k\u00f3dy 17<\/span>) pre Group 1<\/strong> a Group 2<\/strong>. V tomto pr\u00edpade 1 (\u017eeny) a 2 (mu\u017ei)18<\/span>.<\/li><\/ul>

            V\u00fdstup z programu obsahuje tabu\u013eku s deskripciou a druh\u00fa tabu\u013eku, kde n\u00e1jdeme v \u013eavej \u010dasti v\u00fdsledok Levenovho testu rovnosti rozptylov<\/u> a v pravej \u010dasti v\u00fdsledok samotn\u00e9ho Studentovho t-testu <\/u>. Tabu\u013eka je trochu komplikovanej\u0161ia.<\/p>

            • Levenov test testuje, \u010di s\u00fa rozptyly (Variances) v oboch skupin\u00e1ch homog\u00e9nne \u010do je podmienka pre realiz\u00e1ciu Studentovho t-testu. Pri Levenovom teste n\u00e1s zauj\u00edma pr\u00edslu\u0161n\u00e1 Sig., ktor\u00e1, ak je Sig. > 0,05, skupiny s\u00fa homog\u00e9nne.<\/li>
            • Toto je d\u00f4le\u017eit\u00e9 pre \u010fal\u0161\u00ed postup:
              • ak je homogenita dodr\u017ean\u00e1 (Equal variances assumed), interpretujeme \u010falej v\u00fdsledok prv\u00e9ho riadku samotn\u00e9ho t-testu.<\/li>
              • ak dodr\u017ean\u00e1 nie je (Equal variances not assumed), relevantn\u00fd je pre n\u00e1s druh\u00fd riadok v\u00fdsledkov t-testu, ktor\u00fd je pri nehomogenite vypo\u010d\u00edtan\u00fd in\u00fdm sp\u00f4sobom, ne\u017e klasick\u00fd t-test, preto sa v\u00fdsledky v dvoch riadkoch m\u00f4\u017eu l\u00ed\u0161i\u0165.<\/li><\/ul><\/li><\/ul>

                Tabu\u013eky odpor\u00fa\u010dame integrova\u0165 do jednej a zachova\u0165 v nej \u00fadaje potrebn\u00e9 pre interpret\u00e1ciu v\u00fdsledkov pre nami stanoven\u00fa hypot\u00e9zu (Tabu\u013eka 10).<\/p>

                \u00a0<\/p>

                Interpret\u00e1cia v\u00fdsledku testovania<\/strong>:<\/em><\/p>

                Predpoklad bol overovan\u00fd Studentov\u00fdm t- testom. Levenov test potvrdil homogenitu rozptylov (Sig. > 0,05), preto \u010falej interpretujeme prv\u00fd riadok v\u00fdsledkov t- testu (t = -4,076; Sig. < 0,001). Rozdiel v priemeroch (-2,3) medzi skupinami interpretujeme ako \u0161tatisticky v\u00fdznamn\u00fd. Medzi mu\u017emi a \u017eenami existuje v\u00fdznamn\u00fd rozdiel v sk\u00f3re Neurotizmu. Hypot\u00e9zu H3 (rovnako H3a) prij\u00edmame.<\/em> (T\u00e1to interpret\u00e1cia posta\u010duje,ak je hypot\u00e9za dvojsmern\u00e1.)<\/p>

                Ak je jednosmern\u00e1, po zisten\u00ed v\u00fdznamn\u00e9ho rozdielu<\/u> (ak by bola Sig. > 0,05, hypot\u00e9zu priamo zamietneme) sledujeme \u010falej aj hodnoty priemerov a ur\u010dujeme, v ktorej skupine (v ktorom riadku) s\u00fa vy\u0161\u0161ie \u010di ni\u017e\u0161ie:
                Na z\u00e1klade priemern\u00fdch porad\u00ed evidujeme vy\u0161\u0161ie hodnoty Neurotizmu u \u017eien (AM = 27,3) ne\u017e u mu\u017eov (AM = 25,0). Hypot\u00e9zu H3b prij\u00edmame.<\/em><\/p>

                Na zobrazenie rozdielov je vhodn\u00fd error bar<\/u> (Graf 9), v ktorom je zobrazen\u00fd 95% interval spo\u013eahlivosti v\u00fdskytu hodn\u00f4t (\u00fase\u010dne) a aritmetick\u00fd priemer ako kr\u00fa\u017eok uprostred.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

                \n\t\t\t\t
                \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

                Tabu\u013eka 10 V\u00fdsledky testovania H3: Studentov t-test<\/em><\/p>

                \u00a0<\/td>Pohlavie<\/strong><\/td>N<\/em><\/td>Prieme<\/em>r<\/td>\u0160td.odch\u00fdlk<\/em>a<\/td><\/tr>
                Neurotizmus <\/strong><\/td>Mu\u017ei<\/strong><\/td>256<\/td>25,0<\/td>6,12<\/td><\/tr>
                \u017deny<\/strong><\/td>245<\/td>27,3<\/td>6,63<\/td><\/tr><\/tbody><\/table>
                \u00a0<\/td>Levenov test rovnosti rozptylov<\/strong><\/td>t-test rovnosti priemerov<\/strong><\/td><\/tr>
                Homogenita rozptylov<\/td>F<\/td>Sig.<\/td>t<\/td>df<\/td>Sig.<\/td>Priemern\u00fd rozdiel<\/td><\/tr>
                Predpokladan\u00e1<\/td>2,198<\/td>,139<\/td>-4,076t<\/td>499<\/td>,000<\/td>-2,3<\/td><\/tr>
                Nepredpokladan\u00e1<\/td>\u00a0<\/td>\u00a0<\/td>-4,069<\/td>491,4<\/td>,000<\/td>-2,3<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
                \n\t\t\t\t
                \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

                \"\"<\/p>

                Graf 9 Error bar pre zobrazenie rozdielu v premennej Neurotizmus medzi skupinami mu\u017eov a \u017eien<\/em><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

                \n\t\t\t\t
                \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

                B. NEPARAMETRICK\u00c9 TESTOVANIE<\/strong><\/p>\n

                Neparametrick\u00e9 testovanie pou\u017eijeme, ak porovn\u00e1vame dve skupiny respondentov (rozdelen\u00e9 pod\u013ea nejakej kategorickej premennej) v kvantitat\u00edvnej ordin\u00e1lnej premennej alebo kardin\u00e1lnej premennej, ktor\u00e1 nesp\u013a\u0148a krit\u00e9ri\u00e1 pre pou\u017eitie parametrick\u00e9ho testu.<\/p>\n

                Test pracuje na princ\u00edpe porovn\u00e1vania porad\u00ed, do ktor\u00fdch usporiada respondentov jednej a druhej skupiny pod\u013ea ich dosiahnut\u00fdch re\u00e1lnych hodn\u00f4t premennej. Rozdiel je potom po\u010d\u00edtan\u00fd medzi v\u00fdsledn\u00fdmi priemern\u00fdmi poradiami (MEAN RANKs, s\u00fa zobrazen\u00e9 v prvej tabu\u013eke v output okne SPSS), z \u010doho s\u00fa generovan\u00e9 v\u00fdsledky Mann-Whitneyho U testu: U, Z a pr\u00edslu\u0161n\u00e1 \u0161tatistick\u00e1 v\u00fdznamnos\u0165 (Assymp.Sig)\n(druh\u00e1 tabu\u013eka v\u00fdsledkov v SPSS)19<\/span> V prezent\u00e1cii v\u00fdsledkov odpor\u00fa\u010dame tabu\u013eky zl\u00fa\u010di\u0165 do jednej, s uveden\u00edm len relevantn\u00fdch hodn\u00f4t, ako je to je zobrazen\u00e9 v tabu\u013eke (Tabu\u013eka 11)<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

                \n\t\t\t\t
                \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

                Pr\u00edklad 4:<\/strong>
                \nH4: Predpoklad\u00e1me, \u017ee adolescenti, ktor\u00ed experimentovali s marihuanou a t\u00ed, ktor\u00ed e\u0161te nesk\u00fa\u0161ali marihuanu sa l\u00ed\u0161ia v hodnoten\u00ed pocitu bezpe\u010dia doma (dvojsmern\u00e1).
                \nEkvivalenty:<\/strong>
                \nH4a (dvojsmern\u00e1): Predpoklad\u00e1me, \u017ee existuje rozdiel v pocite bezpe\u010dia doma vzh\u013eadom na experimentovanie s marihuanou .
                \nH4b (jednosmern\u00e1): Predpoklad\u00e1me, \u017ee adolescenti, ktor\u00ed experimentovali s marihuanou uv\u00e1dzaj\u00fa ni\u017e\u0161ie hodnoty pocitu bezpe\u010dia doma ako adolescenti, ktor\u00ed s marihuanou doteraz neexperimentovali.<\/p>\n

                  \n
                • Premenn\u00e1 \u201ePocit bezpe\u010dia doma\u201c je ordin\u00e1lna premenn\u00e1, dosahuje 4 hodnoty, pri\u010dom 1 = V\u00f4bec nie je pravda, …, 4 = \u00dapln\u00e1 pravda.<\/li>\n
                • Premenn\u00e1 \u201eExperimentovanie s marihuanou\u201c je bin\u00e1rna, dosahuje hodnoty 0 = NIE a 1 = \u00c1NO<\/li>\n<\/ul>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
                  \n\t\t\t\t
                  \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

                  V SPSS vol\u00edme test nasledovne:<\/p>

                  • ANALYZE\/ NONPARAMETRIC TESTS\/ LEGACY DIALOGS\/ 2 INDEPENDENT SAMPLES. V otvorenom dial\u00f3govom okne presunieme do hornej \u010dasti TEST VARIABLE LIST<\/strong> premenn\u00fa (alebo viacer\u00e9 naraz), ktor\u00e9 chceme porovna\u0165, pri\u010dom mus\u00ed to by\u0165 ordin\u00e1lna alebo kardin\u00e1lna premenn\u00e1 (tu \u201ePocit bezpe\u010dia doma\u201c), do doln\u00e9ho okna vlo\u017e\u00edme premenn\u00fa, ktor\u00e1 n\u00e1m rozde\u013euje s\u00fabor do porovn\u00e1van\u00fdch skup\u00edn (GROUPING VARIABLE<\/strong>, v tomto pr\u00edpade \u201eExperimentovanie s marihuanou\u201c) \u2013 mus\u00edme rozklikn\u00fa\u0165 \/DEFINE GROUPS, kde zad\u00e1me hodnoty (ozna\u010denia), ktor\u00fdmi s\u00fa zak\u00f3dovan\u00e9 skupiny v datab\u00e1ze (v tomto pr\u00edpade 1 a 020<\/span>).

                    \u00a0<\/p><\/li><\/ul>

                    \u00a0<\/p>

                    Interpret\u00e1cia v\u00fdsledku testovania<\/strong>:<\/em><\/p>

                    Predpoklad bol overovan\u00fd Mann-Whitneyho U testom s v\u00fdsledkom U = 514867,0; Z = -6,792; Sig. < 0,001. Rozdiel v priemern\u00fdch poradiach medzi skupinami interpretujeme ako \u0161tatisticky v\u00fdznamn\u00fd. Medzi adolescentmi vzh\u013eadom na experimentovanie s marihuanou existuje v\u00fdznamn\u00fd rozdiel v hodnot\u00e1ch premennej
                    Pocit bezpe\u010dia doma. Hypot\u00e9zu H4 (rovnako H4a) prij\u00edmame.<\/em> (T\u00e1to interpret\u00e1cia posta\u010duje,ak je hypot\u00e9za dvojsmern\u00e1.)<\/p>

                    Ak je jednosmern\u00e1, po zisten\u00ed v\u00fdznamn\u00e9ho rozdielu<\/u> (ak by bola Sig. > 0,05, hypot\u00e9zu priamo zamietneme) sledujeme \u010falej aj hodnoty priemern\u00fdch porad\u00ed a ur\u010dujeme, v ktorej skupine (v ktorom riadku) s\u00fa vy\u0161\u0161ie \u010di ni\u017e\u0161ie:<\/p>

                    Na z\u00e1klade priemern\u00fdch porad\u00ed evidujeme vy\u0161\u0161ie hodnoty Pocitu bezpe\u010dia doma u adolescentov, ktor\u00ed neexperimentovali s marihuanou (MR = 1277,7) ne\u017e u adolescentov, ktor\u00ed u\u017e s marihuanou experimentovali (MR = 1114,8). Hypot\u00e9zu H4b prij\u00edmame.<\/em><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

                    \n\t\t\t\t
                    \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

                    Tabu\u013eka 11 V\u00fdsledky testovania H4: Mann-Whitneyho U test<\/em><\/p>\n\n

                    \n\n\n\n\n\n\n
                    <\/td>\nExperim.\ns marihuanou<\/strong><\/td>\nN<\/em><\/td>\nPriemern\u00e9 poradie<\/em><\/td>\nMann-Whitneyho test<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n
                    Pocit bezpe\u010dia\ndoma<\/strong><\/td>\n\u00c1NO<\/strong><\/td>\n1814<\/td>\n1277,7<\/td>\nU<\/td>\n514867,0<\/td>\n<\/tr>\n
                    NIE<\/strong><\/td>\n654<\/td>\n1114,8<\/td>\nZ<\/td>\n-6,792<\/td>\n<\/tr>\n
                    Spolu<\/strong><\/td>\n2468<\/td>\n<\/td>\nSig.<\/td>\n,000<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
                    \n\t\t\t\t
                    \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

                    Na zobrazenie rozdielov je vhodn\u00fd boxplot<\/u>, v ktorom je zobrazen\u00fd rozsah hodn\u00f4t, 1. a 3. kvartil, medi\u00e1n (v strede boxu), hrani\u010dn\u00e9 a extr\u00e9mne hodnoty (kr\u00fa\u017eky, hviezdi\u010dky), ktor\u00e9 sa vymykaj\u00fa 95% intervalu spo\u013eahlivosti. Pri ordin\u00e1lnych premenn\u00fdch m\u00f4\u017ee by\u0165 vygenerovan\u00fd aj tak\u00fdto zvl\u00e1\u0161tny typ boxplotu ( Graf 10).<\/p>

                    Interpret\u00e1cia grafu:<\/strong>
                    V uvedenom grafe pre skupinu, ktor\u00e1 neexperimentovala s marihuanou (NIE) je cel\u00fd box \u201eskryt\u00fd\u201c v jednej \u00fase\u010dke, \u010do znamen\u00e1, \u017ee medi\u00e1n, 1. i 3. kvartil s\u00fa na jednej hodnote 4. Prakticky to znamen\u00e1, \u017ee minim\u00e1lne 75% respondentov z tejto skupiny odpovedalo najvy\u0161\u0161ou hodnotou, ostatn\u00e9 hodnoty s\u00fa vyzna\u010den\u00e9 ako hviezdi\u010dky, program ich vyhodnotil ako extr\u00e9mne. V druhej skupine m\u00f4\u017eeme vidie\u0165, \u017ee taktie\u017e medi\u00e1n, ale i tret\u00ed kvartil s\u00fa na hodnote 4 (minim\u00e1lne 50% respondentov ozna\u010dilo t\u00fato hodnotu), 1.kvartil na hodnote 3 a ohrani\u010denie 95 intervalu spo\u013eahlivosti na hodnote 2.Taktie\u017e vid\u00edme nieko\u013eko hrani\u010dn\u00fdch hodn\u00f4t ozna\u010den\u00fdch kr\u00fa\u017ekami, tieto s\u00fa menej vzdialen\u00e9 \u201eboxu\u201c ne\u017e extr\u00e9my (hviezdi\u010dky).<\/em><\/p>

                    D\u00d4LE\u017dIT\u00c9:<\/strong> V grafe m\u00f4\u017eeme vidie\u0165 pri hviezdi\u010dk\u00e1ch a kr\u00fa\u017ekoch aj \u010d\u00edseln\u00e9 hodnoty. Je potrebn\u00e9 si uvedomi\u0165, \u017ee tieto hodnoty znamenaj\u00fa poradov\u00e9 \u010d\u00edslo pr\u00edpadu<\/u> (ktor\u00fd vykazuje t\u00fato hodnotu) v datab\u00e1ze (DATA VIEW) a nie samotn\u00fa extr\u00e9mnu \u010di hrani\u010dn\u00fa hodnotu!!! Hodnoty m\u00e1me na osi Y.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

                    \n\t\t\t\t
                    \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

                    \"\"<\/p>

                    Graf 10 Boxploty zobrazuj\u00face deskript\u00edvne parametre premennej Depres\u00edvne sympt\u00f3my v skupin\u00e1ch mu\u017eov a \u017eien<\/em><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

                    \n\t\t\t\t\t\t
                    \n\t\t\t\t\t
                    \n\t\t\t
                    \n\t\t\t\t\t\t
                    \n\t\t\t\t
                    \n\t\t\t\t\t

                    9.2 Kompar\u00e1cia kvantitat\u00edvnej premennej medzi 3 alebo viac skupinami<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
                    \n\t\t\t\t
                    \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

                    Kompara\u010dn\u00e9 testy pre porovnanie kvantitat\u00edvnej premennej medzi 3 a viac v\u00fdbermi uplat\u0148ujeme, pokia\u013e niektor\u00e1 zo sk\u00faman\u00fdch premenn\u00fdch je kategorick\u00e1\/kvalitat\u00edvna, m\u00e1 viac ako 2 kateg\u00f3rie<\/u> a sledujeme jej s\u00favislosti s druhou premennou, ktor\u00e1 je kvantitat\u00edvna (ordin\u00e1lna \u010di kardin\u00e1lna). Kategorick\u00e1 premenn\u00e1 rozde\u013euje s\u00fabor na skupiny (3 alebo viac), medzi ktor\u00fdmi sa zis\u0165uje rozdiel v druhej premennej, teda, \u010di je v niektorej skupine vy\u0161\u0161ie, ni\u017e\u0161ie, najni\u017e\u0161ie \u0161tatisticky rozdielne sk\u00f3re, hodnota kvantitat\u00edvnej premennej. Na z\u00e1klade \u0161tatisticky v\u00fdznamn\u00fdch rozdielov v kvantitat\u00edvnej premennej medzi skupinami vecne interpretujeme s\u00favislos\u0165 medzi premenn\u00fdmi.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

                    \n\t\t\t\t
                    \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

                    Napr\u00edklad, s\u00favislos\u0165 medzi \u0161tudijn\u00fdm odborom na vysokej \u0161kole a mierou empatie. Budeme predpoklada\u0165, \u017ee empatia bude v\u00fdznamne vy\u0161\u0161ia u \u0161tudentov psychol\u00f3gie (1. skupina) v porovnan\u00ed so \u0161tudentmi matematiky (2. skupina) a masmedi\u00e1lnej komunik\u00e1cie (3. skupina).<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

                    \n\t\t\t\t
                    \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

                    Rovnako, ako pri porovnan\u00ed 2 skup\u00edn, pre parametrick\u00e9 a neparametrick\u00e9 testovanie existuj\u00fa r\u00f4zne \u0161tatistick\u00e9 testy. Parametrick\u00e9 porovnanie 3 a viac v\u00fdberov: ONE-WAY ANOVA; neparametrick\u00e9 porovnanie 3 a viac v\u00fdberov: KRUSKAL WALLISOV TEST. Interpret\u00e1cia oboch, podobne ako pri porovnan\u00ed 2 skup\u00edn, sa\nopiera o:<\/p>\n\n

                      \n \t
                    • zhodnotenie \u0161tatistickej v\u00fdznamnosti Sig. <\/strong>:\n
                        \n \t
                      • pokia\u013e t\u00e1to je men\u0161ia ako stanoven\u00e1 hladina \u03b1 (\u0161tandardne 0,05), rozdiel je v\u00fdznamn\u00fd (Sig. < 0,05), \n
                          \n
                        • interpretuje sa \u010falej smerovanie rozdielu<\/strong>, teda v ktorej skupine je vy\u0161\u0161ie\/ni\u017e\u0161ie sk\u00f3re (v parametrickom pod\u013ea priemerov alebo pod\u013ea v\u00fdsledku POST HOC testu, v neparametrickom pod\u013ea priemern\u00fdch porad\u00ed).<\/li> \n<\/ul>\n<\/li>\n
                        • pokia\u013e je Sig. > 0,05, rozdiel nie je v\u00fdznamn\u00fd, na v\u00fdskumn\u00fa ot\u00e1zku\n(Existuje rozdiel v…. medzi…?) odpoved\u00e1me z\u00e1porne, alebo zamietame hypot\u00e9zu o rozdiele.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n
                          \n

                          A. PARAMETRICK\u00c9 TESTOVANIE <\/strong><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

                          \n\t\t\t\t
                          \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

                          Pr\u00edklad 5:<\/strong>
                          \nH5 (v\u00fdskumn\u00e1 hypot\u00e9za) : Predpoklad\u00e1me, \u017ee existuje s\u00favislos\u0165 medzi \u017eivotnou spokojnos\u0165ou a stup\u0148om ukon\u010den\u00e9ho vzdelania .
                          \nEkvivalenty:<\/strong>
                          \nH5a (obojsmern\u00e1): Predpoklad\u00e1me, \u017ee existuj\u00fa rozdiely v \u017eivotnej spokojnosti vz h\u013eadom na dosiahnut\u00e9 vzdelanie.
                          \nH5b (jednosmern\u00e1): Predpoklad\u00e1me, \u017ee vysoko\u0161kolsky vzdelan\u00ed respondenti bud\u00fa ma\u0165 vy\u0161\u0161iu \u017eivotn\u00fa spokojnos\u0165 ne\u017e respondenti so stredo\u0161kolsk\u00fdm (a vy\u0161\u0161\u00edm odborn\u00fdm vzdelan\u00edm) alebo zo z\u00e1kladn\u00fdm vzdelan\u00edm.\n<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

                          \n\t\t\t\t
                          \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

                          V pr\u00edpade hypot\u00e9z H5a a H5b sme, na z\u00e1klade splnenia krit\u00e9ria normality premennej \u017divotn\u00e1 spokojnos\u0165 vo v\u0161etk\u00fdch troch skupin\u00e1ch, zvolili parametrick\u00fd test: Jednosmern\u00fa anal\u00fdzu rozptylu (ONE-WAY ANOVA).<\/p>

                          V SPSS je pr\u00edkaz nasledovn\u00fd:<\/p>

                          • ANALYZE\/ COMPARE MEANS\/ ONE-WAY ANOVA, po otvoren\u00ed pr\u00edkazov\u00e9ho okna je potrebn\u00e9 do \u010dasti DEPENDENT LIST<\/strong> presun\u00fa\u0165 porovn\u00e1van\u00fa premenn\u00fa21<\/span> a do FACTOR<\/strong>22<\/span> prenies\u0165 t\u00fa kategorick\u00fa premenn\u00fa, ktor\u00e1 s\u00fabor rozde\u013euje na skupiny (v tomto pr\u00edpade \u201eStupe\u0148 vzdelania\u201c). ANOVA sama negeneruje deskript\u00edvnu tabu\u013eku, preto ak ju chceme, mus\u00edme rozklikn\u00fa\u0165 \/OPTIONS a za\u0161krtn\u00fa\u0165 DESCRIPTIVE<\/strong>, tie\u017e tu m\u00f4\u017eeme zada\u0165 aj MEAN PLOT<\/u>, \u010do je \u010diarov\u00fd graf zobrazuj\u00faci priemern\u00e9 hodnoty v skupin\u00e1ch.<\/li><\/ul>

                            Po uvedenom zadan\u00ed SPSS vygeneruje dve tabu\u013eky. V prvej s\u00fa deskript\u00edvne ukazovatele (N, priemer, \u0160O, interval spo\u013eahlivosti, Min, Max). V druhej tabu\u013eke, ktor\u00fa, u\u017e upraven\u00fa, prezentujeme ni\u017e\u0161ie (Tabu\u013eka 12), je v\u00fdsledok ANOVA testu s hodnotami F a Sig. d\u00f4le\u017eit\u00fdmi pre interpret\u00e1ciu.

                            V pr\u00edpade jednosmernej hypot\u00e9zy (H5b) je pre interpret\u00e1ciu potrebn\u00e9 pozna\u0165 presn\u00e9 \u0161tatistick\u00e9 v\u00fdznamnosti rozdielov medzi dvojicami skup\u00edn<\/span> a nielen v\u00fdznamnos\u0165 celkov\u00e9ho porovnania (ktor\u00e9 generuje vy\u0161\u0161ie uveden\u00fd postup), preto\u017ee by sme nedok\u00e1zali ur\u010di\u0165, \u010di medzi jednou a ostatn\u00fdmi dvoma skupinami je v\u00fdznamn\u00fd rozdiel (ako m\u00e1me ur\u010den\u00e9 v hypot\u00e9ze). V takom pr\u00edpade po otvoren\u00ed dial\u00f3gov\u00e9ho okna One-Way ANOVA a presunut\u00ed dependent a factor premenn\u00fdch, je potrebn\u00e9 rozklikn\u00fa\u0165 \/POST HOC a zvoli\u0165 typ tzv. \u201emultiple comparison\u201c \u2013 testu mnohon\u00e1sobn\u00e9ho porovnania. V literat\u00fare n\u00e1jdeme odpor\u00fa\u010dania zvoli\u0165 (za\u0161krtn\u00fa\u0165) LSD alebo TUKEY-ho test (Soll\u00e1r, Ritomsk\u00fd, 2002; Coolican, 2014). Vo v\u00fdstupe potom n\u00e1jdeme samostatn\u00fa tabu\u013eku s v\u00fdsledkom \u201emultiple comparison\u201c testu, ktor\u00fa v pr\u00e1cach m\u00f4\u017eeme upravi\u0165 a prezentova\u0165 sp\u00f4sobom, ako je to zn\u00e1zornen\u00e9 v tabu\u013eke (Tabu\u013eka 13).<\/p>

                            \u00a0<\/p>

                            Interpret\u00e1cia v\u00fdsledku testovania:<\/strong><\/em><\/p>


                            V\u00fdsledky testovania hypot\u00e9zy H5a\/H5b uv\u00e1dzame v tabu\u013ek\u00e1ch (Tabu\u013eka 12, Tabu\u013eka 13). Na overenie bola pou\u017eit\u00e1 jednosmern\u00e1 anal\u00fdza rozptylu (ANOVA) s v\u00fdsledkom: F = 2,635; Sig. > 0,05. Vzh\u013eadom na hodnotu \u0161tatistickej v\u00fdznamnosti, ktor\u00e1 je v\u00e4\u010d\u0161ia ako stanoven\u00e9 krit\u00e9rium, hypot\u00e9zu H5a\/H5b o rozdiele medzi skupinami zamietame. Medzi skupinami pod\u013ea dosiahnut\u00e9ho stup\u0148a vzdelania neexistuje \u0161tatisticky v\u00fdznamn\u00fd rozdiel v \u017eivotnej spokojnosti.\u00a0<\/em>Pokia\u013e rozdiel celkovo medziskupinovo (pod\u013ea ANOVY) nie je v\u00fdznamn\u00fd, plat\u00ed to pre jednosmern\u00fa i dvojsmern\u00fa hypot\u00e9zu. Ak by bola Sig. < 0,05, interpretujeme aj v\u00fdsledky POST HOC testu23<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

                            \n\t\t\t\t
                            \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

                            Tabu\u013eka 12 V\u00fdsledky testovania H5a a H5b: One-Way ANOVA<\/em><\/p>

                            \u00a0<\/td>\u00a0<\/td>S\u00fa\u010det \u0161tvorcov<\/em><\/td>df<\/em><\/td>Priemern\u00fd \u0161tvorec<\/em><\/td>F<\/em><\/td>Sig.<\/em><\/td><\/tr>
                            \u017divotn\u00e1 spokojnos\u0165
                            * Stupe\u0148 dosiahnut\u00e9ho vzdelania<\/strong><\/td>                            		Medziskupinovo<\/td>239,7<\/td>2<\/td>119,8<\/td>2,635<\/td>0,73<\/td><\/tr>
                            Vn\u00fatroskupinovo<\/td>19694,9<\/td>433<\/td>45,5<\/td>\u00a0<\/td>\u00a0<\/td><\/tr>
                            Spolu<\/td>19934,6<\/td>435<\/td>\u00a0<\/td>\u00a0<\/td>\u00a0<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
                            \n\t\t\t\t
                            \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

                            Pr\u00edklad interpret\u00e1cie POST HOC testu,<\/strong> pokia\u013e by to bolo relevantn\u00e9 (v\u00fdsledok ANOVY by hovoril o v\u00fdznamnom rozdiele, Sig. < 0,05):<\/em><\/p>

                            V tabu\u013eke (Tabu\u013eka 13) uv\u00e1dzame v\u00fdsledky Post Hoc LSD testu, kde v poslednom st\u013apci s\u00fa uveden\u00e9 \u0161tatistick\u00e9 v\u00fdznamnosti Sig. pre parci\u00e1lne porovnania dvoj\u00edc skup\u00edn. V\u00fdznamn\u00fd rozdiel interpretujeme, pokia\u013e Sig. < 0,05, \u010do evidujeme v tomto pr\u00edpade pri porovnan\u00ed skupiny so stredo\u0161 kolsk\u00fdm a vy\u0161\u0161\u00edm odborn\u00fdm vzdelan\u00edm so skupinou s vysoko\u0161kolsk\u00fdm vzdelan\u00edm. Rozdiel v tomto porad\u00ed porovnania \u201eSkupina v st\u013apci A \u2013 Skupina v st\u013apci B\u201c = \u2013 1,560, ide o z\u00e1porn\u00fa hodnotu, \u010do zna\u010d\u00ed, \u017ee \u017eivotn\u00e1 spokojnos\u0165 v skupine s vysoko\u0161kolsk\u00fdm vzdelan\u00edm dosahuje vy\u0161\u0161ie hodnoty ne\u017e v skupine so stredo\u0161kolsk\u00fdm a vy\u0161\u0161\u00edm odborn\u00fdm vzdelan\u00edm, tento rozdiel je v\u00fdznamn\u00fd (Sig. < 0,05). V ostatn\u00fdch parci\u00e1lnych porovnaniach dvoj\u00edc skup\u00edn neevidujeme v\u00fdznamn\u00e9 rozdiely. Hypot\u00e9zu H5b by sme tak \u010di tak zamietli, preto\u017ee predpokladala najvy\u0161\u0161iu \u017eivotn\u00fa spokojnos\u0165 u vysoko\u0161kolsky vzdelan\u00fdch respondentov v porovnan\u00ed s oboma skupinami, av\u0161ak rozdiel medzi skupinou s vysoko\u0161kolsk\u00fdm a skupinou so z\u00e1kladn\u00fdm vzdelan\u00edm nie je v\u00fdznamn\u00fd.<\/em><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

                            \n\t\t\t\t
                            \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

                            Tabu\u013eka 13 Viacn\u00e1sobn\u00e9 porovnanie v r\u00e1mci testovania H5b: LSD test<\/em>24<\/span><\/p>

                            \u00a0<\/td>Kateg\u00f3rie vzdelania<\/strong><\/td>\u00a0<\/td>Priemern\u00fd rozdiel<\/em><\/td>\u0160td.chyba<\/em><\/td>Sig.<\/em><\/td><\/tr>
                            \u00a0<\/td>A<\/td>B<\/td>A-B<\/td>\u00a0<\/td>\u00a0<\/td><\/tr>
                            \u017divotn\u00e1 spokojnos\u0165<\/span><\/strong><\/td>Z\u00e1kladn\u00e9<\/td>Stredo\u0161k., vy\u0161\u0161ie odb.<\/td>1,2<\/td>1,0<\/td>,268<\/td><\/tr>
                            Vysoko\u0161kolsk\u00e9<\/td>-0,4<\/td>1,1<\/td>,692<\/td><\/tr>
                            Stredo\u0161k., vy\u0161\u0161ie odb.<\/td>Z\u00e1kladn\u00e9<\/td>-1,2<\/td>1,0<\/td>,268<\/td><\/tr>
                            Vysoko\u0161kolsk\u00e9<\/td>-1,6<\/td>0,7<\/td>,025<\/td><\/tr>
                            Vysoko\u0161kolsk\u00e9<\/td>Z\u00e1kladn\u00e9<\/td>0,4<\/td>1,1<\/td>,692<\/td><\/tr>
                            Stredo\u0161k., vy\u0161\u0161ie odb.<\/td>1,6<\/td>0,7<\/td>,025<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/div>

                            V\u00fdsledky ANOVA testu je vhodn\u00e9 zn\u00e1zorni\u0165 bu\u010f mean plot<\/u>-om (Graf 11, zad\u00e1va sa v ANOVA pod \/OPTIONS), error bar<\/u>-om (ako pri t-teste, pozri vy\u0161\u0161ie) alebo v Exceli \u010diarov\u00fdm grafom<\/u>.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

                            \n\t\t\t\t
                            \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

                            \"\"<\/p>

                            Graf 11 Mean plot pre zobrazenie \u017divotnej spokojnosti v troch skupin\u00e1ch vzh\u013eadom na dosiahnut\u00fd stupe\u0148 vzdelania<\/em><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

                            \n\t\t\t\t
                            \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

                            B. NEPARAMETRICK\u00c9 TESTOVANIE<\/strong><\/p>\n

                            KRUSKAL WALLISOV TEST je neparametrick\u00fd porovn\u00e1vac\u00ed test pre 3 a viac v\u00fdberov. Pou\u017eijeme ho, pokia\u013e porovn\u00e1vame kvantitat\u00edvnu premenn\u00fa (ordin\u00e1lnu, alebo kardin\u00e1lnu, ktor\u00e1 nesp\u013a\u0148a krit\u00e9ri\u00e1 pre parametrick\u00e9 testovanie) medzi 3 \u010di viac skupinami.
                            \nTest pracuje na princ\u00edpe porovn\u00e1vania porad\u00ed (rovnako ako Mann-Whitneyho U test), do ktor\u00fdch usporiada respondentov ka\u017edej skupiny pod\u013ea ich dosiahnut\u00fdch re\u00e1lnych hodn\u00f4t premennej. Rozdiel je potom po\u010d\u00edtan\u00fd medzi v\u00fdsledn\u00fdmi priemern\u00fdmi poradiami (Mean Ranks, prv\u00e1 tabu\u013eka z SPSS), z \u010doho s\u00fa generovan\u00e9 v\u00fdsledky Kruskal Wallisovho testu: \u03c72 , stupne vo\u013enosti (df) a pr\u00edslu\u0161n\u00e1 \u0161tatistick\u00e1 v\u00fdznamnos\u0165 (Assymp.Sig) (druh\u00e1 tabu\u013eka z SPSS). Relevantn\u00e9 v\u00fdsledky z v\u00fdstupov zo \u0161tatistick\u00e9ho testovania je mo\u017en\u00e9 v pr\u00e1cach prezentova\u0165 v jednej tabu\u013eke, ako je to zn\u00e1zornen\u00e9 v tabu\u013eke (Tabu\u013eka 14).<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

                            \n\t\t\t\t
                            \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

                            Pr\u00edklad 6:<\/strong>
                            \nH6: Predpoklad\u00e1me, \u017ee \u017eiaci r\u00f4znych typov \u0161k\u00f4l sa v\u00fdznamne l\u00ed\u0161ia v Pozit\u00edvnom vz\u0165ahu ku \u0161kole (dvojsmern\u00e1).
                            \nEkvivalenty:<\/strong>
                            \nH6a (dvojsmern\u00e1): Predpoklad\u00e1me, \u017ee existuje rozdiel v Pozit\u00edvnom vz\u0165ahu ku \u0161kole vzh\u013eadom na typ strednej \u0161koly .
                            \nH6b (jednosmern\u00e1): Predpoklad\u00e1me, \u017ee gymnazisti bud\u00fa ma\u0165 pozit\u00edvnej\u0161\u00ed vz\u0165ah ku \u0161kole ne\u017e \u017eiaci in\u00fdch typov stredn\u00fdch \u0161k\u00f4l .
                            \nH6c (jednosmern\u00e1): Predpoklad\u00e1me, \u017ee \u017eiaci zo SOU bud\u00fa vykazova\u0165 najni\u017e\u0161ie sk\u00f3re Pozit\u00edvneho vz\u0165ahu ku \u0161kole v porovnan\u00ed so \u017eiakmi z gymn\u00e1zi\u00ed a zo SO\u0160.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

                            \n\t\t\t\t
                            \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

                            V SPSS vol\u00edme test nasledovne:<\/p>

                            • ANALYZE\/ NONPARAMETRIC TESTS\/ LEGACY DIALOGS\/ K INDEPENDENT SAMPLES. V otvorenom dial\u00f3govom okne presunieme do \u010dasti TEST VARIABLE LIST<\/strong> premenn\u00fa (alebo viacer\u00e9 naraz), ktor\u00fa chceme porovna\u0165, pri\u010dom mus\u00ed to by\u0165 ordin\u00e1lna alebo kardin\u00e1lna premenn\u00e1 (tu \u201ePozit\u00edvny vz\u0165ah ku \u0161kole\u201c je kardin\u00e1lna premenn\u00e1 bez norm\u00e1lneho rozdelenia), do spodnej \u010dasti GROUPING VARIABLE<\/strong> vlo\u017e\u00edme premenn\u00fa, ktor\u00e1 rozde\u013euje s\u00fabor do porovn\u00e1van\u00fdch skup\u00edn (v tomto pr\u00edpade \u201eTyp \u0161koly\u201c), \u010falej mus\u00edme rozklikn\u00fa\u0165 \/DEFINE GROUPS, kde zad\u00e1me k\u00f3dy (ozna\u010denia), ktor\u00fdmi s\u00fa ozna\u010den\u00e9 skupiny kategorickej rozde\u013euj\u00facej premennej, na rozdiel od pr\u00edkazu v Mann-Whitneyho teste tu ale vol\u00edme interval hodn\u00f4t, napr. skupiny 1-3, 1-4, 2-5 a podobne25<\/span>.<\/li><\/ul>

                              \u00a0<\/p>

                              Interpret\u00e1cia v\u00fdsledku testovania:<\/strong><\/em><\/p>

                              Predpoklad bol overovan\u00fd Kruskal Wallisov\u00fdm testom s v\u00fdsledkom \u03c72 = 17,294 pri df = 2 ; Sig. < 0,001 (Tabu\u013eke 14), na z\u00e1klade ktor\u00e9ho interpretujeme rozdiely v priemern\u00fdch poradiach medzi skupinami ako \u0161tatisticky v\u00fdznamn\u00e9. Medzi \u017eiakmi r\u00f4znych typov stredn\u00fdch \u0161k\u00f4l existuje v\u00fdznamn\u00fd rozdiel v sk\u00f3re premennej Pozit\u00edvny vz\u0165ah ku \u0161kole. Hypot\u00e9zu H6 o rozdiele (rovnako H6a) prij\u00edmame.
                              <\/em> (T\u00e1to interpret\u00e1cia posta\u010duje, ak je hypot\u00e9za dvojsmern\u00e1.)<\/p>

                              Ak je jednosmern\u00e1<\/span>, po zisten\u00ed v\u00fdznamn\u00e9ho rozdielu (tzn. Sig. < 0,05. Ak by bola Sig. > 0,05, hypot\u00e9zu priamo zamietneme) sledujeme \u010falej aj hodnoty priemern\u00fdch porad\u00ed a ur\u010dujeme, v ktorej skupine (v ktorom riadku) je najvy\u0161\u0161ie \u010di najni\u017e\u0161ie:<\/p>

                              Na z\u00e1klade priemern\u00fdch porad\u00ed evidujeme najvy\u0161\u0161ie hodnoty Pozit\u00edvneho vz\u0165ahu ku \u0161kole u \u017eiakov z gymn\u00e1zi\u00ed (MR = 201,7) a najni\u017e\u0161ie u \u017eiakov zo SO\u0160 (MR = 74,2). Hypot\u00e9zu H6b (rovnako H6c) prij\u00edmame, nako\u013eko gymnazisti maj\u00fa v\u00fdznamne pozit\u00edvnej\u0161\u00ed vz\u0165ah ku \u0161kole ne\u017e \u017eiaci z in\u00fdch \u0161k\u00f4l. (\u017diaci zo SOU maj\u00fa vz\u0165ah ku \u0161kole najmenej pozit\u00edvny v porovnan\u00ed s ostatn\u00fdmi dvoma typmi \u0161k\u00f4l.)<\/em><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

                              \n\t\t\t\t
                              \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

                              Tabu\u013eka 14 V\u00fdsledky testovania H6: Kruskal Wallisov test<\/em><\/p>\n\n

                              \n\n\n\n\n\n\n\n
                              <\/td>\nTyp \u0161koly<\/strong><\/td>\nN<\/em><\/td>\nPriemern\u00e9 poradie<\/em><\/td>\nKruskal Wallisov test<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n
                              Pozit\u00edvny vz\u0165ah\nku \u0161kole<\/strong><\/td>\nGymn\u00e1zium<\/td>\n224<\/td>\n201,7<\/strong><\/td>\nChi-kvadr\u00e1t<\/em><\/td>\n17,294<\/td>\n<\/tr>\n
                              SO\u0160<\/td>\n140<\/td>\n164,3<\/td>\ndf<\/em><\/td>\n2<\/td>\n<\/tr>\n
                              SOU<\/td>\n26<\/td>\n74,2<\/strong><\/td>\nSig.<\/em><\/td>\n,000<\/td>\n<\/tr>\n
                              Spolu<\/td>\n370<\/td>\n<\/td>\n<\/td>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n

                              Rovnako na zn\u00e1zornenie rozdielov sl\u00fa\u017ei graf boxplot (bude ma\u0165 tri boxy = tri skupiny), av\u0161ak tieto mus\u00edme najsk\u00f4r v tomto konkr\u00e9tnom pr\u00edpade vyselektova\u0165 pr\u00edkazom SELECT CASES<\/strong> 26<\/span> (preto\u017ee premenn\u00e1 Typ \u0161koly m\u00e1 a\u017e 7 kateg\u00f3ri\u00ed a my potrebujeme len tri).<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

                              \n\t\t\t\t
                              \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

                              \"\"<\/p>

                              Graf 12 Boxploty zobrazuj\u00face deskript\u00edvne parametre premennej Pozit\u00edvny vz\u0165ah ku \u0161kole v troch skupin\u00e1ch pod\u013ea typu \u0161koly<\/em><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

                              \n\t\t\t\t\t\t
                              \n\t\t\t\t\t
                              \n\t\t\t
                              \n\t\t\t\t\t\t
                              \n\t\t\t\t
                              \n\t\t\t\t\t

                              \u00daLOHY<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
                              \n\t\t\t\t
                              \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t
                                \n \t
                              1. Sformulujte dvojsmern\u00fa a potom i jednosmern\u00fa hypot\u00e9zu na s\u00favislos\u0165 medzi\nadrenal\u00ednov\u00fdm \u0161portovan\u00edm (N) a \u00fazkostlivos\u0165ou (K).\n
                                  \n
                                • Uva\u017eujte, ako by boli premenn\u00e9 operacionalizovan\u00e9 (vymyslite sp\u00f4sob merania,\ndefinovania).<\/li>\n
                                • Ak\u00e9 parametre mus\u00edme zoh\u013eadni\u0165 pri vo\u013ebe testu? Medzi ak\u00fdmi testami by ste sa\nrozhodovali?<\/li>\n<\/ul><\/li>\n
                                • Rozm\u00fd\u0161\u013eajte:\n
                                    \n
                                  • ak\u00e9 r\u00f4zne premenn\u00e9 m\u00f4\u017eu diferencova\u0165 s\u00fabor na 3 a viac porovnate\u013en\u00fdch skup\u00edn.<\/li>\n
                                  • ak\u00e9 ordin\u00e1lne premenn\u00e9 by bolo mo\u017en\u00e9 medziskupinovo porovn\u00e1va\u0165.<\/li>\n<\/ul><\/li>\n
                                  • Sformulujte jednosmern\u00fa kompara\u010dn\u00fa hypot\u00e9zu o rozdiele v kvantitat\u00edvnej (K, O)\npremennej medzi dvoma \u010di viac skupinami.\n
                                      \n
                                    • Zoh\u013eadnite potrebn\u00e9 parametre (normalita, \u0161tandardnos\u0165 testu, ve\u013ekos\u0165 vzorky)\na zvo\u013ete typ \u0161tatistick\u00e9 testu.<\/li>\n
                                    • Hypot\u00e9zu otestujte (v SPSS), v\u00fdsledky spracujte do tabu\u013eky a interpretujte.<\/li>\n
                                    • V\u00fdsledok zobrazte pr\u00edslu\u0161n\u00fdm grafom<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ol>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

                                      \u0160TATISTIKA PRAKTICKY (NIELEN) V Z\u00c1VERE\u010cN\u00ddCH PR\u00c1CACH 9. KOMPAR\u00c1CIA KVANTITAT\u00cdVNYCH PREMENN\u00ddCH MEDZI NEZ\u00c1VISL\u00ddMI V\u00ddBERMI Vo v\u00fdskumoch sa bez kompar\u00e1cie m\u00e1lokedy zaob\u00eddeme, preto\u017ee ve\u013emi \u010dasto je jednou z premenn\u00fdch, medzi ktor\u00fdmi sledujeme s\u00favislosti, kategorick\u00e1 premenn\u00e1 (pohlavie, vekov\u00e9 skupiny, typ \u0161tudijn\u00e9ho odboru, typ rodiny a pod.) a druhou je kvantitat\u00edvna premenn\u00e1 (meran\u00e9 hodnoty z dotazn\u00edkov, testov, \u010das a […]<\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":0,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"footnotes":""},"class_list":["post-11535","page","type-page","status-publish","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/e-ucebnice.ff.ucm.sk\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/11535","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/e-ucebnice.ff.ucm.sk\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/e-ucebnice.ff.ucm.sk\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/e-ucebnice.ff.ucm.sk\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/e-ucebnice.ff.ucm.sk\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=11535"}],"version-history":[{"count":238,"href":"https:\/\/e-ucebnice.ff.ucm.sk\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/11535\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":13608,"href":"https:\/\/e-ucebnice.ff.ucm.sk\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/11535\/revisions\/13608"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/e-ucebnice.ff.ucm.sk\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=11535"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}